Матеріали V Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених з автоматичного управління

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Size: px
Start display at page:

Download "Матеріали V Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених з автоматичного управління"

Transcription

1 Міністерство освіти і науки України Херсонський національний технічний університет Вінницький національний медичний університет ім. М. Пирогова Донецький національний технічний університет Вінницький національний технічний університет Кременчуцький національний технічний університет ім М. Остроградського Сумський державний університет Луцький національний технічний університет Матеріали V Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених з автоматичного управління присвячена дню космонавтики квітня 2017 р. Херсон

2 Матеріали V Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених з автоматичного управління присвяченої дню космонавтики / Під ред. Г.В. Рудакової та ін. Херсон: ХНТУ, с. ISBN Доповіді наукової конференції містять результати наступних досліджень: автоматизоване управління технологічними процесами; комп ютеризовані системи та мережі перетворення та обробки інформації; інформаційно-аналітичні та інформаційно-керуючі системи; системи відображення інформації і комп ютерні технології; новітні технології в енергетичних системах та в галузі енергозбереження; прогнозування та запобігання техногенних та екологічних катастроф; використання сучасних технологій для підвищення ефективності і безпеки в транспортній галузі (автомобільні, морські, залізничні та авіаперевезення); використання нових інформаційних технологій в медичній галузі. Роботи друкуються в авторській редакції, в збірці максимально зменшено втручання в обсяг та структуру відібраних до друку матеріалів. Редакційна колегія не несе відповідальність за достовірність інформації, що надано в рукописах, та залишає за собою право не розподіляти поглядів деяких авторів на ті чи інші питання. ПРОГРАМНИЙ КОМІТЕТ ГОЛОВА: Рудакова Г.В. д.т.н., завідувач кафедри технічної кібернетики ХНТУ. ЗАСТУПНИК ГОЛОВИ: Марасанов В.В. д.т.н., професор кафедри технічної кібернетики ХНТУ. ЧЛЕНИ КОМІТЕТУ: Савіна Г.Г. д.е.н., професор, проректор з наукової роботи ХНТУ. Бісікало О.В. д.т.н., професор, директор ІнАЕКСУ ВНТУ. Кулик А.Я. д.т.н., професор, зав. кафедри біофізики, інформатики та медичної апаратури ВНМУ ім. М.І. Пирогова. Шарко О.В. д.т.н., професор професор кафедри МІЗП Херсонської державної морської академії, Рожков С.А. д.т.н., професор, зав. кафедри ЕСЕіСА Херсонської державної морської академії. Сис В.Б. д.т.н., професор кафедри технічної кібернетики ХНТУ. Кругла Н.А. к.і.н., доцент, декан факультету кібернетики та системної інженерії ХНТУ. Черв яков В.Д. к.т.н., доцент кафедри комп ютерних наук, зав. секціі КСУ СумДУ. Довгалець С.М. к.т.н., доцент кафедри АІВТ ВНТУ. Шушура О.М. к.т.н., доцент кафедри комп ютерних наук ДонНТУ. Конох І.С. к.т.н., доцент кафедри ІУС КрНУ ім. М.Остроградського. Лебеденко Ю.О. к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики ХНТУ. Решетило О.М. к.т.н, доцент кафедри АУВП ЛНТУ. Поливода О.В. к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики ХНТУ. Тернова Т.І. к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики ХНТУ. Єдинович М.Б. к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики ХНТУ. ОРГАНІЗАЦІЙНИЙ КОМІТЕТ ГОЛОВА: Димов В.C. к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики ХНТУ. ЧЛЕНИ КОМІТЕТУ: Сарафаннікова Н.В. к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики ХНТУ. Димова Г.О. ст. викладач кафедри технічної кібернетики ХНТУ. Омельчук А.А. к.т.н., асистент кафедри технічної кібернетики ХНТУ. Косенко І.О. асистент кафедри технічної кібернетики ХНТУ АДРЕСА ОРГКОМІТЕТУ 73008, Україна, м.херсон, Бериславське шосе, 24, ХНТУ, 3 корп., кафедра «Технічна кібернетика», тел. (0552) , ISBN Херсонський національний технічний університет 2

3 ЗМІСТ Артюшенко Є.Ю., Цивільський Ф.Н. Використання сучасних мережевих технологій у спортивно тактичних іграх 7 Бажанов А. В., Лебеденко Ю.А. Разработка программно-аппаратного комплекса для автоматизации опрыскивания растений.. 12 Баклан В.С., Баклан І.В., Баклан О.В., Баклан Я.І. Системи представлення знань для автоматизації інженерних розрахунків.. 16 Божок Д.С., Дымова А.О. Система контроля результатов работы комбинационных схем с использованием языка VHDL. 20 Бойко Р.А., Дымова А.О. Применение нейронных сетей для диагностики телекоммуникационных систем.. 23 Вакаров М.М., Крайнов В.Є., Лебеденко Ю.О. Методи і засоби технічної діагностики систем управління 27 Василенко В.Г., Ширій В.В., Баклан І.В. Особливості нової парадигми програмування ймовірнісного програмування. 31 Вєдьманова К.С., Сидорук М.В. Розробка системи підтримки прийняття рішень для підприємства, що займається роздрібною торгівлею.. 34 Виноградов Є.І., Сидорук М.В. Проектування інформаційної системи для підприємств, що займаються бібліотечною діяльністю. 37 Гайдуков М.М., Сарафаннікова Н.В. Технологія CELP-кодування в інформаційних системах передачі голосу 40 Голінко І.М., Галицька І.Є. Динамічна модель прецизійного кондиціонера із паровим зволожувачем.. 43 Грамов В.О., Баганов Є.О. Моделювання процесу пайки струмопровідної шини фотоелектричного перетворювача 46 Далечин В.О., Далечина В.М., Растьогін М.Ю. Способи підвищення ефективності перетворювача сонячної енергії та аналіз можливості його використання в регіоні Олешківські піски. 50 Дементєєв Д.І., Тернова Т.І. Автоматизація систем дистанційного обліку енергоресурсів 55 Дідик О.В., Цивільський Ф.М. Аналіз способів захисту від DDoS атак 59 Димова Г.О. Рішення задачі факторизації кореляційної матриці багатомірної динамічної системи за допомогою інформаційних технологій.. 62 Жиленко Э.Д., Поливода О.В. Проектирование и оптимизация базы данных MySQL Зекеряев А.А., Терновая Т.И. Модернизация десятиместного наполнителя для подсолнечного масла.. 72 Зеленов В.О., Поливода О.В. Комп ютеризована система керування процесом зволоження зерна на борошномельному виробництві. 77 Карпенко С.Л., Байрак І.В., Єдинович М.Б., Омельчук А.А. Лабораторний стенд на базі аналогового обчислювального комплексу АВК-31 для дослідження систем управління

4 Карпюк Ю.В., Довгалець С.М. Розробка програмних засобів для відтворення віртуальної реальності. 85 Кириллов К.Ю., Рожков С.О. Багаторівневі перетворювачі в автономних суднових системах електроживлення. 87 Кириллов О.Л., Якимчук Г.С., Смирнов В.Я. Анализ состояния безопасного заполнения замкнутых объемов по критерию оценки величины заряда, сосредоточенного в единице объема ρ 1/V.. 93 Коберский В.В., Шарко А.А. Структура и схемотехнические решения устройств контроля методом акустической эмиссии. 99 Коваленко Д.С., Пашко М.И. Проблемы создания экономичного устройства для эффективного сгорания твердого топлива. 103 Когдась М.Г., Холод О.Г., Мащенко М.А. Моделювання процесу росту поруватого кремнію Козел В.М. Реінжиніринг управляючих потоків у вищому навчальному закладі 111 Корзюков О.О., Омельчук А.А. Поиск неисправностей в компьютерной сети на основе матрицы достижимости Косенко И.А., Марасанов В.В., Косенко Д.А. Алгоритмы поиска заданных фрагментов текста 118 Костін Д.С., Марасанов В.В. Дослідження продуктивності локальних комп ютерних мереж при самоподібних потоках заявок. 123 Кошовий І. В., Губанова О.П., Ткачов О.М. Ударна установка на базі мікроконтролера Arduino з прикладною програмою Кривошеєв О.Ю., Поливода О.В. Комп ютеризована система моніторингу параметрів зернової маси в потоці Крыжановская В.О., Рудакова А.В. Методы анализа выходных сигналов для функциональной диагностики. 134 Крыжановский В.О., Рудакова А.В. Анализ информационных потоков для создания системы управления трафиком Кудерський В.І., Сарафаннікова Н.В. Автоматизація процесу виготовлення борошномельних виробів. 138 Кулик А.Я., Боднар М.В. Обробка даних в медицині методом сингулярного спектрального аналізу Куліков В.М., Димов В.С. Автоматичне формування списку використаних джерел за ДСТУ 8302:2015 за допомогою СУБД MS Access. 144 Лесько В.А., Губанова О.П., Ткачова И.Ф. Информационная система для обучения учащихся решению олимпиадных задач. 146 Литвинчук Д.Г., Поливода О.В. Проблемы измерения влажности зерна в потоке. 150 Малий Д.В., Димова Г.О. Аналіз видів систем закриття мовних сигналів 154 Марасанов В.В., Шарко А.А. Формирование моделей предвестников возникновения сигналов акустической эмиссии. 157 Мартинов М.О., Димов В.С. Побудова локальної мережі для впровадження бізнес-мережі промислового підприємства 162 Мозок Е.Н., Кулинченко Г.В. 4

5 Оценка возможности восстановления конфигурации теплового поля по его дискретным значениям Моканюк О.І., Попелнуха А.Г., Єкенеіна Л.О., Картелян Р.О, Довгалюк В.О. Використання технологічних систем обробки цифрових зображень для потреб судово-медичної практики. 169 Морозова А.А., Баклан И.В. Применение лингвистического моделирования для прогнозирования временных рядов. 171 Мисловська С.К., Добровольська К.В. Використання оптичних збільшуваних систем в стоматології перехід до більш високого рівня лікування 175 Намуйлик Д.В., Поливода В.В. Комп ютеризована система управління розподіленою мережею зв язку мобільного оператора стандарту CDMA Одінцов В.В., Корінь О.В. Математична обробка інформації та оцінення механічних параметрів додекаборидів рідкісноземельних металів Олесов О.О., Губанова О.П., Олесов О.П. Створення верстатів з числовим програмним керуванням для обробки матеріалів 183 Олійник Д.Ю., Губанова О.П. Порівняльний аналіз різних методів створення web-сайту 186 Остапенко Е.М. Концепція побудови комп ютерних програм для вивчення принципів ймовірнісної діагностики і прогнозування захворювань Очеретяний О.К., Баклан І.В. Використання ймовірнісних графічних моделей для аналізу часових рядів 192 Пантюх С.В., Конох І.С. Нечітка система управління вентиляцією лабораторних приміщень 196 Півень С.М., Рачинський В.В. Особливості складання програм керування просторових систем приводів Попов А.П., Єдинович М.Б. Заміна регулятора Р25 в системі автоматизації котла ДКВР Приємець О.В., Єдинович М.Б. Використання мікропроцесорного контролера МІК-52 для модернізації теплового пункту. 211 Ревенко С.В., Рудакова А.В., Омельчук А.А. Компьютеризированная система управления многоприводной каркасной установкой Решетило О.М., Токарчук П.В., Токарчук В.В. Інерційний трекер на базі Arduino NANO 219 Різник В.О., Галицька І.Є. Розпізнавання шкідливого програмного забезпечення на основі аналізу системних викликів. 224 Рожков С.О., Поливода О.В., Каменєв О.О., Білошицький С.А. Математична модель баластної системи танкера «ANUKET OPAL» Романова Ю.О., Сидорук М.В. Автоматизація діяльності аптечних мереж Ротар А.К., Тимофеєв К.В. Математична модель системи охолодження головного двигуна Санаулла Ф. ДX., Бісікало О.В. Побудова технології аналізу текстів на виявлення терористичної загрози Сарафаннікова Н.В., Сирота А.С. Автоматизація технологічного процесу термічної обробки круп яних виробів

6 Сацик В.О., Маркіна Л.М. Плахотна А.В Вплив виконавчих механізмів на якісні показники роботи системи. 246 Сидорук Б.В., Гучек П.Й. Модель системи управління особовим складом Державної служби з надзвичайних ситуацій України Симейко О.О., Терновая Т.И. Автоматизация пропитки древесной щепы для изготовления химикотермомеханической массы. 253 Сліпич В.О., Димова Г.О. Аналіз захищеності комп'ютерних мереж на основі побудови графа атак Стоянова М.Б., Григорова А.А. Інформаційні технології в системі управління взаємовідносинами з клієнтами Терентьєв М.А., Пашко М.І. Розробка пристроїв для покращення венозного кровообігу за допомогою електричного струму Троцко П.Н., Полищук В.М. Автоматизация процесса сушки желтого железно-окисного пигмента в печи кипящего слоя Тищенко В.В., Растьогін М.Ю. Перетворювач тривимірних механічних коливань у електроенергію Уразов В.О., Якимчук Г.С. Параметричний синтез регуляторів системи управління парової турбіни АЕС Усік О.С., Федік Л.Ю. Автоматизовані технології систем керування автомобілем 283 Хузяханова Д.С., Дымов В.С. Применение методов факторного анализа в медицинской диагностике Чеплик И.Д., Картолапов Д.М., Дымов В.С. Нейроинтерфейсный манипулятор 288 Chervyakov V., Panych A. The universal for applications mathematical model of ELONGATED PROFILE FLYING SAW technological system Чернышов А.Г., Лебеденко Ю.А. Системы защиты корпоративных данных ПАТ «Кременчугская кондитерская фабрика «Рошен» 298 Шапоров О.В., Єдинович М.Б. Математична модель процесу вібраційного дозування сипких матеріалів Шарко М.В., Гусаріна Н.В., Скачков М.І. Інформаційна складова економічного росту підприємств в умовах динамічних змін зовнішнього середовища 304 Шевчук М.В., Марасанов В.В. Аналіз надійності інтегральних схем 308 Шемседінов Т.Г., Дзюба В.В., Нечай Д.О., Орленко О.А., Баклан І.В. Комплекс програм моделювання швидкого пошуку звукового фрагменту в аудіо-файлі. 311 Шулькевич Т.В., Селін Ю.М. Аналіз та прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів. 315 ВІДОМОСТІ ПРО АВТОРІВ

7 УДК Є.Ю. Артюшенко, Ф.Н. Цивільський Херсонський національний технічний університет ВИКОРИСТАННЯ СУЧАСНИХ МЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ У СПОРТИВНО ТАКТИЧНИХ ІГРАХ Поява нових стандартів бездротового телекомунікації і поява пористої структури передачі даних, значно розширило область їх використання. В роботі запропоновано використання сенсорних мереж в спортивно-тактичних іграх типу лазертаг, пейнтбол, страйкбол, хардбол і інші схожого типу. Ключові слова: СЕНСОРНА МЕРЕЖА, СТАНДАРТ IEEE , МОТ, МАРШРУТИЗАТОР, КООРДИНАТОР Вступ. Одним з перспективних напрямків розвитку сучасних бездротових телекомунікаційних технологій є коміркові сенсорні мережі (Mesh Networks - Sensor). Перспективи використання сенсорних мереж дозволяє не тільки замінити кабельну інфраструктуру на бездротову, а й отримати нові функціональні можливості завдяки мініатюрності вузлів, низькому енергоспоживанню, вбудованому радиоинтерфейсу, достатньої обчислювальної потужності, порівняно невисока вартість. Вони знайшли вже широке використання в системах автоматизації процесів збору інформації, моніторингу та контролю характеристик різноманітних технічних і природних об'єктів. Головною особливістю використання пористої структури є створення систем передачі даних з динамічно змінною структурою, до базових точок доступу є можливість підключати клієнтські пристрої з вбудованою логікою (Smart Sensors), в якості яких можуть виступати персональні комп'ютери, КПК, мобільні телефонів і т.п., які стають вузлами мережі. Підключені до мережі пристрої можуть брати участь в передачі даних, збільшуючи надійність і продуктивність системи. Основна частина. Коміркові сенсорні мережі можуть, зокрема, застосовуватися під час ігор, що імітують військові дії, коли на поле битви, встановлюються базові акустичні датчики для кожної команди, а самі гравці забезпечені клієнтськими пристроями, які допомагають ведучому грою за допомогою додатка LocationAware Applications контролювати її хід. LocationAware Applications - додатки, що використовують дані про місцезнаходження, - це мобільні додатки встановлені на клієнтському пристрою, прив'язані до географічного положення гравця, шляхом прив'язки до базових станцій. З існуючих стандартів бездротових мереж, які можна поділити на три групи: WPAN (Wireless Personal Area Network - бездротова персональна мережа), WLAN (Wireless Local Area Network - Ви використовуєте бездротове з'єднання), WMAN (Wireless Metropolitan Area Network - бездротова мережа масштабу міста) найбільш придатними можуть бути стандарти групи WPAN і WLAN, здатні працювати на відстані до 100 метрів і мають невелику вартість. WPAN (Wireless Personal Area Network) бездротова мережа, призначена для організації бездротового зв'язку між різного типу пристроями на обмеженій площі (наприклад, в рамках квартири, офісного робочого місця). Стандарти, що визначають методи функціонування мережі, описані в сімействі специфікацій IEEE Цей стандарт регламентує бездротові середньошвидкісні з'єднання стаціонарних і портативних пристроїв в радіусі до 100 м особистого або робочого простору, розташованого, в тому числі, в різних приміщеннях, при кількості користувачів 245. IEEE c-2009 розроблявся, як високошвидкісний стандарт WPAN-мереж для високотехнологічних побутових пристроїв, дозволяє реалізовувати доступ в інтернет, потокову передачу мультимедіа (потокове відео, HDTV, домашній кінотеатр і т.д.), а також заміну деяких провідних шин передачі даних бездротовим каналом. Використання смуги 2,4 ГГц в стандарті IEEE і технології модуляції O-QPSK (Offset Quadrature Phase Shift 7

8 Keying, квадратурна маніпуляція фазовим зрушенням зі зміщенням) дозволяють досягати швидкості передачі в 55 Мб / с на відстань до 100 метрів. Захист даних може здійснюватися за стандартом AES 128. У модифікації стандарту a пропускна здатність збільшена до 480 Мб / с, а в разі специфікації b вона становить від 100 до 400 Мб / с, специфікація c дозволяє досягти пропускну здатність більш 3 Гбіт / c. Даний стандарт передбачається під чималі швидкості при передачі даних. Стандарти і Zigbee часто ототожнюються, тому що в основі стандарту Zigbee лежить стандарт , проте ZigBee Alliance має ряд особливостей, що дозволяють розширити область його використання. Базовий стандарт може підтримати 255 підлеглих пристроїв в мережі і до 100 паралельно працюючих мереж. Радіус покриття до 75 м і пропускна здатність каналу - до 250 кбіт / с. Стандарт є відкритим і його можна вільно скачати з Інтернету і використовувати, Zigbee ж є наполовину відкритим стандартом: так при використанні його в комерційних цілях необхідно вступати в ZigBee Alliance. Продовженням стандарту IEEE є IEEE Новий стандарт складається з двох частин, орієнтований на низькошвидкісні і високошвидкісні сенсорні мережі. Низькошвидкісні сенсорні мережі будуються на основі стандарту IEEE MAC, тоді як для побудови високошвидкісних мереж використовується стандарт IEEE b-2006 MAC. мережі утворюються на основі безлічі з'єднань типу «точка-точка» з вузлів, що знаходяться в області радіопокриття один одного. В обох типах сенсорних мереж підтримуються такі опції, як ініціалізація мережі, адресація і багатоскачкове поширення. Крім того, низькошвидкісна сенсорна мережа підтримує групову адресацію, забезпечення надійності мовлення, переносна підтримка, трасування маршруту і функції економії енергії, а високошвидкісна мережа підтримує багатоскачкову коміркову архітектуру в реальному часі Мережі стандарту IEEE , відомі під маркою Wi-Fi. Ця бездротова технологія спочатку була створена для високошвидкісного з'єднання обмеженого числа станцій (до 127), розташованих в приміщенні на невеликій відстані між собою. Радіус передачі даних - близько 100 м. Тому вона виявляється не ефективною для передачі коротких повідомлень великим числом віддалених один від одного пристроїв учасників передачі даних. Для задоволення вимоги сенсорних мереж Комітет IEEE 802 LAN / MAN Standard Committee (LMSC) створив групу IEEE ah (Task Group ah, TGah), метою якої є розширення області застосування мереж IEEE шляхом розробки енергоефективного протоколу, що дозволяє тисячам станцій, розташованих як в приміщенні, так і поза ним, працювати в одній і тій же частотнопросторової області. Стандарт ah отримав назву HaLow і був запропонований в 2016 році, сертифікація перших пристроїв, суміжних з Wi-Fi HaLow, почнеться в 2018 році. HaLow буде широко використовувати існуючі протоколи Wi-Fi, що забезпечить високий рівень суміжності та безпеки. Для підключення Wi-Fi HaLow буде використовуватися неліцензійована частота 900 МГц. Це помітно збільшить проникаючу здатність сигналу в міській забудові, а радіус її дії буде набагато більше, ніж у сучасного бездротового стандарту, - до 1 кілометра, проте плата за це мала потужність сигналу. Пропускна здатність Wi-Fi HaLow буде набагато нижче, ніж максимум Wi-Fi ac (7 Гбіт / c), передбачувана швидкість: 50 кбіт / с - 18 Мбіт / с. [1] Робота сенсорної мережі Базовим елементом сенсорної мережі є мот, найчастіше мот повинен мати можливість самостійно визначити своє місце розташування, принаймні, по відношенню до того іншому моту, якому він буде передавати дані. Після увімкнення сенсорної мережі відбувається автоматична ідентифікація всіх марнотратників, потім формується схема маршрутизації мотами і відбувається передача даних мотами вищим учасникам мережі. Вищим учасником мережі є координатор, він управляє роботою мережі, зберігає дані про її топології та служить шлюзом для передачі даних, що збираються всією бездротової сенсорної мережею, для подальшої обробки. У сенсорних мережах зазвичай використовується один координатор. Середній по складності марнотрат є маршрутизатор, тобто може приймати і передавати дані, 8

9 а також визначати напрямки передачі. (рис. 1). [2] Описану архітектуру мережі можна віднести до гібридного типу, де частина вузлів (маршрутизатори) утворюють порожнисту мережу, а маршрутизатор з вхідними в його ареал мотами фактично використовують кластерну топологію. Кластер утворюють маршрутизатор і найпростіші марнотрати, у яких він запитує сенсорні дані. Маршрутизатор кластерів ретранслюють дані один одному, і, в кінцевому рахунку, дані передаються координатору. Координатор зазвичай має зв'язок з IP-мережею, куди і прямують дані для остаточної обробки. Координатор Маршрутизатор Обычный узел Рис 1 Архітектура мережі Апаратно-програмна платформа MeshLogic для побудови дозволяє побудувати бездротові сенсорні мережі з можливістю самоорганізації і самовідновлення мереж комірчастої топології дозволяє в разі виходу частини марнотратів з ладу. (рис. 2) У цьому випадку спонтанно формується нова структура мережі. Для організації MeshLogic мережі потрібен центральний функціональний вузол, який приймає і обробляє всі дані, або шлюз для передачі даних на обробку вузла. Спонтанно створювані мережі часто називають латинським терміном Ad Hoc, що означає «для конкретного випадку». Маршрутизатор Шлюз Рис. 2 Мережа, що побудована за допомогою апаратно-програмної платформи MeshLogic У таких мережах функціональні можливості кожного вузла однакові і може виконувати ретрансляцію пакетів. Опис роботи ігровий сенсорної мережі. Мережа призначена для збору даних з датчиків (сенсорів), вбудованих в марнотрати і розташованих на гравцях. Дані надходять в центр керування командою і центр організаторів гри. При цьому повинна бути передбачена можливість передачі команд управління гравцям і інший вихідної інформації на марнотрати гравців. Ігрова мережа повинна мати можливість розгортання в довільну просторову конфігурацію з кінцевим, але не фіксованою кількістю марнотратників. При цьому після 9

10 розгортання можливі переміщення як маршрутизаторів так марнотратів відносно один одного. Вимога по надійності мережі повинна бути максимально високою, тобто вихід з ладу окремих марнотратників і/або маршрутизаторів не повинен позначатися на працездатності мережі і залишилися працездатними марнотратників, тобто мережа повинна бути самоналаштована. З завдання запропонованої сенсорної мережі слід, що вхідний і вихідний первинні трафіки мережі будуть, як правило, несиметричними. Наприклад, команди дистанційного керування можуть взагалі не передаватися на марнотрати, що містять датчики пульсу, температури тіла, встановлені на гравцях, датчики вологості, вогню, освітленості знаходяться на полі. Бажано також уникати повторної передачі одних і тих же даних, а крім того, враховувати, що через недостатню енергоємність і зовнішніх впливів марнотрати будуть виходити з ладу назавжди або на якийсь час. У всіх таких випадках схеми обміну даними повинні модифікуватися. Передані дані можуть бути використані для зв'язку між гравцями на полі і передачі даних про їх активності командному центру. Як дані передаються мотами, можуть бути фізичні даний про гравця, а також його ігрові дії: біжить гравець, стріляє або повзе і ін. Завдання марнотратів також є передача даних про противника при входженні його в контрольовану зону. Кожен гравець несе на собі маршрутизатор, передає на контрольний пункт через шлюз своє місцезнаходження на поле і іншу спеціальну інформації про себе враховувати в правилах гри, а також є собою засобом зв'язку інших маршрутизаторів гравців. Загальна структура системи передачі ігрової інформації на основі сенсорних мереж наведена на рис. 3. Мот красной команды Мот синей команды Маршрутизаторы и моты центра управления игрой Маршрутизатор с мотами игрока синей команды Маршрутизатор с мотами игрока красной команды Шлюз ТСР/ІР ТСР/ІР Шлюз ТСР/ІР ТСР/ІР Командный центр красной команды ТСР/ІР Server Командный центр синей команды Центр управления игрой Рис. 3 Загальна структура системи передачі ігрової інформації на основі сенсорних мереж 10

11 Основні результати і висновки. Запропонована структура сенсорної мережі дозволить проводити управління діями в центрах команди і контролювати гру організаторами. Можливість вибору різноманітних датчиків на гравцях, що дозволяють забезпечувати взаємодії гравця з центром команди, дає можливість використовувати різні тактичні схеми в грі, а також запропонувати різноманітні варіанти спортивно-тактичних ігор, таких як лазертаг, пейнтбол, страйкбол, хардбол і інших схожого типу. ЛІТЕРАТУРА: 1. Как выбрать стандарт связи для сети IoT [Електронний ресурс] Режим доступу: 2. Максим Сергиевский Беспроводные сенсорные сети КомпьютерПресс [Електронний ресурс] 2007г. - 8 Режим доступу: 11

12 УДК 681.5: А. В. Бажанов, Ю.А. Лебеденко Херсонский национальный технический университет РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ОПРЫСКИВАНИЯ РАСТЕНИЙ Стаття присвячена питанням розробки програмних та апаратних засобів для автоматизації процесу оприскування рослин, що вирощуються у закритому ґрунті, з метою зменшення долі важкої людської праці та впливу хімічних препаратів на здоров'я людини. Ключові слова: СИСТЕМА, ДИСТАНЦІЙНЕ КЕРУВАННЯ, WI-FI, GPS Введение. Растения, выращиваемые в закрытом грунте, нуждаются в опрыскивании, так как их постоянно оккупирует армия всевозможных насекомых-вредителей, растительных инфекций и вирусов. Они пагубно действуют на растения и способны полностью уничтожить урожай. Для остановки этого процесса аргономы используют специальные лечебные препараты, которые в основном вносятся по листу. Иными словами посредством опрыскиваний. Чтобы превратить жидкость в мелкодисперсные капли, легко проникающие во все пазухи листьев, применяют садовые опрыскиватели. В общих случаях неизбежно использования тяжелого человеческого труда. При этом не исключается воздействие побочных факторов от воздействия химических препаратов, ведь исследований о безопасности работы в таких условиях не проводились. Некоторые из этих средств имеют явно выраженные признаки канцерогенности, что в итоге приводит к накоплению этих веществ в тканях и органах человека и, соответственно, не способствуют сохранению здоровья и продолжительности жизни. Некоторые прогрессивные фермеры уже давно используют различную роботизированную технику, чтоб облегчить и уменьшить ручной труд. Некоторое оборудование, используемое для агрегатирования, на тракторы собирает урожай в автоматическом режиме, некоторое работает в полуавтоматическом режиме бок о бок с людьми. Основные причины недостаточно сильного внедрения робототехники в нишу сельхоз работ это довольно высокая стоимость таких роботов и дороговизна их обслуживания. Постановка задачи. В последнее время, с появлением и постепенным увеличением доли использования робототехники в сельском хозяйстве, возникла задача в корне изменить эту ситуацию. В настоящий момент существуют различные подходы к организации опрыскивания растений в закрытом грунте, каждому из которых присущи свои недостатки и достоинства. Ручные опрыскиватели с самым простым устройством это пульверизаторы, объем резервуара у них варьируется от 0,3 до 2 л. Смесительный узел таких устройств располагается в головке распылителя. Опрыскивание выполняется при периодическом нажатии на рычаг. Помповые опрыскиватели для повышения давления в емкости с жидкостью снабжаются мощным пневматическим насосом. Обычно он встраивается в крышку емкости. Принцип работы помповых опрыскивателей таков: при помощи насоса в резервуар накачивают воздух, давление увеличивается и выталкивает раствор наружу через распылитель. Когда давление в резервуаре падает, распыление прекращается и подкачку насосом проводят заново. В аккумуляторных опрыскователях за процесс нагнетания отвечает аккумуляторная батарея, вмонтированная в корпус прибора. Ее зарядки хватает на несколько часов (обычно 3-6 ч.) и все это время можно проводить распыливание без каких-либо усилий, просто направляя штангу с форсункой на нужное дерево или куст. По сравнению с помповым, аккумуляторный распылитель способен создавать более сильную струю, достигающую верхушек садовых деревьев. Мелкодисперсность «тумана» также более выражена и это помогает экономить расходные химикаты. 12

13 Электрические садовые опрыскиватели очень популярны в дачных хозяйствах, но со своей ролью они справляются не всегда. Их мощность недостаточна для обработки участка свыше 1 Га или опрыскивания высокого дерева. Для этих целей оптимально воспользоваться бензиновым опрыскивателем (мотоопрыскивателем) с объемом бака л. Работает данный тип устройств за счет бензинового двигателя мощностью 2-5 л.с. Дальность выброса струи агрегата может достигать 15 м по горизонтали, а по высоте до 7 м. С помощью одного мотоопрыскивателя за день реально обработать сад площадью до 5 Га. Штанга у бензинового опрыскивателя серьезно отличается от тонких «удочек» помповых или аккумуляторных устройств. Она представляет собой толстую трубу с распылителем на конце. Мощный поток воздуха с высокой скоростью выталкивает из штанги жидкость, которая при помощи форсунки разбивается на мелкодисперсный «туман» или более крупный «аэрозоль». При всем многообразии выбора, не учитывается тяжелый человеческий труд и воздействие химических препаратов на здоровье человека. Целью данной работы является автоматизация процесса и повышение качества опрыскивание, а также исключения непосредственного участия в этом человека, тем самым облегчить его физический труд. Основная часть. Разрабатываемое программно-аппаратное средство для автоматизации опрыскивания включает многофункциональную платформу. Этот «умный» агрегат имеет вид шестиосной платформы с мотор-колесами на каждой оси. Также робот оснащен антеннами радиосвязи для передачи телеметрии, двухчастотным GPS-модулем. По всему периметру остова работа установлено стоп-кнопки для выключения электропитания в случае незапланированного программой и оператором поведения машины. Сама платформа может выдерживать полезный груз до 150 кг. На борту работа установлен электрический (на время тестирования) двигатель, однако предусмотрено также и возможность применения традиционного ДВС для работы в полевых условиях. Робот сконструирован таким образом, что генератор вырабатывает нужную энергию для электродвигателей и имеет запас топлива на 24 ч. Машинным «зрением» работа руководит автопилот вместе с компьютером, ультразвуковым сканером, камерами бокового обзора. [1]. Сейчас рассматривается сельское хозяйство недалекого будущего как информационное пространство, которое будет иметь обратную связь с фермером. То есть робот не только самостоятельно обрабатывает почву с растениями, но и собирает информацию о состоянии растительного покрова и определяет агрохимические характеристики почвы. Для этих целей у робота предусмотрено несколько сменных модулей узконаправленного научного характера: для отбора и анализа почвенных образцов, спектрального анализа флоры и тому подобное. Исходя из номенклатуры и количества сменных модулей, будет разработана и станция техобслуживания для быстрой смены последних, которая будет располагаться вблизи места работы роботов. На первых порах роботом должен управлять дистанционно оператор. Постепенно, по мере накопления баз данных по обработке полей, логистики и порядку использования оборудования, робот может абсолютно самостоятельно проводить агроприемы, отчитываясь об их выполнении дистанционно - с помощью, например, сети Wi-Fi. В таком случае робот не обязательно должен собирать и накапливать исходные данные вся необходимая информация может быть заложена в программу. Построение такой информационной сети возможно, например, с участием дрона. То есть сначала проводят обследовательский облет территории поля, составляют технологическую карту, а затем загружают ее в программу работа и выводят его в поле. В качестве механизма передвижение используется платформа с колёсной формулой 3 3. Каждое из колес имеет свой бесколлекторный двигатель с редуктором. Каждый из них управляет свой независимый контроллер. Управление осуществляется по wi-fi каналу. Имеется два режима управления 13

14 автоматизированный и ручной. [2]. В автоматизированном максимально минимизируется влияние человека на процесс опрыскивания. Движение осуществляется по GPS координатам, а контроль за датчиками возлагается на программу управления. Оператору нужно только загрузить координаты и прописать условия, после запустить процесс опрыскивание. Дальнейшие действия оператора будут заключаться в мониторинге процесса опрыскивания (см. рис. 1). Рис. 1 Графический интерфейс программы управления (автоматизированный режим) При ближайшем окончании жидкости в резервуаре, программа сообщит о скорой необходимости дозаправить ее. После окончания, проследует к пункту дозаправки. Как только бак будет заполнен в автоматическом режиме возвратиться к месту окончания роботы. В ручном режиме управления (см. рис.2) всю выше перечисленную работу выполняет оператор. Рис. 2 Графический интерфейс программы управления (ручной режим) 14

15 В этом случае оператор, наблюдая за положением робота на мониторе компьютера, управляет им с клавиатуры или геймпада. При этом контролирует: уровень распыляемой жидкости, уровень топлива, показания заряда АКБ, скорость, давление на форсунках. В устройстве установлены два процессора. Первый, (ATmega 8) принимает значение с GSM приемника, обрабатывает их и отправляет главному процессору ATmega Команды оператора с компьютера принимает Wi-fi модуль и передает их ATmega Тот, согласно принятому алгоритму действий выполняет положенные на него задачи. С его помощи осуществляется управление 6 контроллерами двигателей. Так же в процессе работы снимает показания с датчика расстояния, который отвечает за высоту стрелы с форсунками, датчика уровня распыляемой жидкости в резервуаре, датчика уровня топлива. Он управляет сервоприводом газа мотопомпы, сервоприводом стрелы с форсунками, а также электрическим шаговым краном, который перенаправляет движение распрыскиваемой жидкости на форсунки или обратно в резервуар. Это сделано, чтобы прекратить распрыскивание, когда это будет нужно. На роботе установлена Wi-Fi камера, которая передает изображение о положении его в пространстве. С помощи установленных электромагнитных реле, есть возможность отключение или включение необходимых нам форсунок на стреле опрыскивателя [3]. Основные результаты и выводы Данный робот позволит полностью или частично освободить человека от тяжелого труда, а также увеличит качество и скорость опрыскивания растений. Дальнейшее развитие проекта возможно в следующих направлениях: 1. Создание универсальной платформы для расширения возможностей управления. 2. Разработка дополнительных модулей контроля 3. Создания программы контроля и управления на мобильной операционной системе. 4. Повышение надежности канала GPS связи. ЛИТЕРАТУРА: 1. Белов А.В. Микроконтроллеры AVR в радиолюбительской практике. / А.В. Белов. М.: Наука и техника, с. 2. Карякин В.Л. Проектирование устройств генерирования и формирования сигналов в системах подвижной радиосвязи: Учебное пособие для вузов / В.Л. Карякин, В.В. Шахгильдян М,:СОЛОН-Пресс, с. 3. Урядников Ю.Ф. Сверхширокополосная связь. Теория и применение / Ю.Ф. Урядников, С.С. Аджемов. М.: СОЛОН-Пресс, с. 15

16 УДК В.С. Баклан, 1 І.В. Баклан, 3 О.В. Баклан, 1 Я.І. Баклан 1 Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» 2 ВНЗ «Національна академія управління» 3 НПО «Дніпро-МТО» СИСТЕМИ ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЗНАНЬ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ІНЖЕНЕРНИХ РОЗРАХУНКІВ В статті представлено підхід щодо використання систем представлення знань для проектування систем автоматизації інженерних роз рахунків. Дається опис продукційної моделі знань та особливості її застосування при автоматизації математичних розрахунків. Ключові слова: СИСТЕМИ ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЗНАНЬ, БАЙЄСОВІ МЕРЕЖІ, СИСТЕМИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ІНЖЕНЕРНИХ РОЗРАХУНКІВ Вступ. Системи автоматизації інженерних розрахунків перших поколінь використовувались для автоматизації складних розрахунків, в тому числі дослідження теплофізичних властивостей хладагентів, комплексу розрахунку окремих вузлів холодильних агрегатів та розрахунку термодинамічного циклу [1]. Наступне покоління систем автоматизації розрахунків вже включало мову опису задач, що сприяло побудові алгоритмів на основі пакетів прикладних програм користувача, бібліотеки математичних програм, банка фізико-хімічних властивостей хладагентів, банку експериментальних та довідкових даних [2]. З розвитком систем представлення знань, для розробки систем автоматизації розрахунків почали використовуватися такі моделі представлення знань, що побудовані на основі каскадної моделі, логічних продукційних моделей [3]. Математичний апарат Байєсових мереж став використовуватися для класифікації об єктів при наукових дослідженнях [4,5]. Надалі будуть розглянутий підхід з використанням продукційних моделей. Основна частина. Продукцією (продукційним правилом) називають вираз виду: (i); Q; P; A1, A2,..., An B1, B2,..., Bk; N, де i ім я продукції, у якості котрого може виступати деяка лексема, що відби-ває суть даної продукції або її порядковий номер, Q елемент, що характери-зує сферу застосування продукції, A1, A2,..., An B1, B2,..., Bk ядро продукції, знак секвенції, Ai i-та передумова (умова) правила, Bj j-ий висновок (наслідок, дія) правила, Р умова застосовності ядра продукції, N постумови продукції. Продукційні правила читаються в такий спосіб: якщо передумови A1 та A2 та... та An є вірними, то виконати дії B1 та B2 та... та Bk. Сфера застосування визначає для яких випадків може бути застосована продукція, тобто задає множину елементів для якої продукція є застосовною. Поділ знань на окремі сфери дозволяє заощаджувати час на пошук потрібних знань. Ядро продукції складається з двох частин: антецедент (передумова, умови правила) являє собою комбінацію умов правила (припущень про наявність деяких властивостей, що приймають значення істина або хибність з визначеним ступенем вірогідності), з єднаних логічними зв язуваннями (ТА, АБО і т. д.), призначену для розпізнання ситуації, коли це правило повинне спрацювати: правило спрацьовує, якщо факти робочої пам яті задовольняють умовам передумови правила, після цього правило вважається відпрацьованим. Передумови звичайно бувають подані у формі вектора об єкт атрибут значення. Впевненість у вірогідності передумови залежить від того, наскільки достовірною є оцінка умов; консеквент (висновок, наслідки правила) містить опис дій, що повинні бути виконані над робочою пам яттю у випадку виконання відповідних умов. 16

17 Іноді використовується й інша термінологія, відповідно до якої передумови називаються лівою частиною правила, а дії правою. Умова застосовності ядра продукції визначає при якій умові продукція може бути виконана. Звичайна умова застосовності ядра являє собою логічний вираз. Коли вона приймає значення «істина», ядро продукції може бути активізовано. Якщо умова є хибною, то ядро продукції не може бути використано. Постумови продукції описують дії і процедури, які необхідно виконати після реалізації наслідків продукції й актуалізуються тільки в тому випадку, якщо ядро продукції реалізувалося. Факти і правила не завжди бувають тільки істинні або тільки хибні. Іноді існує деякий ступінь непевності у вірогідності факту або точності правила, що явно виражається у вигляді коефіцієнта впевненості. Продукційна система (production system) складається з продукційної пам яті (production memory) бази знань у вигляді продукційних правил, машини логічного виведення, що послідовно визначає, які продукції можуть бути активовані в залежності від умов, у них що містяться, вибирає одне з застосовних у даній ситуації правил продукцій і виконує дії для обраного правила, а також робочої пам яті, що містить дані (факти), опис мети і проміжні результати, що у сукупності визначають поточний стан проблеми. Опис поточного стану проблеми, поданий фактами робочої пам яті, є зразком, що зіставляється з умовною частиною продукцій з метою вибору відповідних дій при вирішенні задачі. Керування системою продукцій (механізм виведення) здійснюється за допомогою машини логічного виведення, що виконує дві функції: перегляд існуючих фактів з робочої пам яті і правил з бази знань і додавання (у міру можливості) у робочу пам ять нових фактів; визначення порядку перегляду і застосування правил. Керування пошуком у продукційній системі здійснюють: за допомогою структури правил, що у продукційній системі, включаючи розходження між умовою і дією, а також порядок перевірки умов, визначає метод дослідження простору рішень. Оскільки продукційна система перевіряє правила у визначеному порядку, програміст може керувати пошуком через структуру і порядок проходження правил у продукційному наборі; на основі зразків (pattern-directed search): зразок опис задачі, що подає поточний стан світу, визначає конфліктну множину і, отже, конкретний шлях пошуку і рішення задачі. Типи виконання систем продукцій виділяють: прямий (висхідний): пошук йде від лівих частин продукцій, тобто перевіряються умови й актуалізуються ті продукції, для яких умови виконуються; зворотний (спадний): пошук йде від початково заданих висновків, за якими визначаються необхідні для висновків значення умов, що, у свою чергу, ототожнюються з правими частинами ядер продукцій у системі. Чиста продукційна модель не має ніякого механізму виходу з тупикових станів у процесі пошуку; вона просто продовжує працювати доти, поки не будуть вичерпані всі припустимі продукції. Багато практичних реалізацій продукційних систем містять механізми повернення в попередній стан робочої пам яті. Машина логічного виведення працює в режимі здійснення циклів «розпізнавання дія» (цикл «вибрання виконання», цикл «ситуація відгук», цикл «ситуація дія»): вона послідовно в циклі виконує деякі групи задач до виявлення визначених критеріїв, що викликають припинення виконання, при цьому в одному циклі може спрацювати тільки одне правило (див. рис. 1). 17

18 Рис. 1 Схема циклу роботи механізму виведення Метод роботи машини логічного виведення містить такі кроки. Ініціалізація: робоча пам ять ініціалізується зразком початковим описом задачі в у робочій пам яті. Цикл «розпізнавання дія». Ідентифікація (зіставлення, узгодження, розпізнавання) порівняння умов з лівих частин продукцій з фактами робочої пам яті, що призводить до конкретизації й активізації правил. Конкретизація правила сукупність узагальненого формулювання правила і значень використовуваних у ньому змінних. Активізоване (реалізоване) правило, всі умови якого задоволено. Всі активізовані правила заносяться до робочого списку правил. Конфлікти правил виникають у робочому списку правил, якщо одночасно активізується кілька правил. Конфліктний набір правил (конфліктна множина, conflict set) набір конкретизованих правил, які активізовані протягом одного циклу обчислень. Припустимі продукції продукції, що містяться в конфліктній множині. Вирішення конфліктів правил (conflict resolution) вибір зі сформованого списку заявок (конфліктної множини) єдиного правила, яке має бути виконане в поточній ситуації. Не маючи механізму вирішення конфліктів, продукційна система буде не в змозі ефективно справлятися з відсутністю детермінізму в наборі правил, обробкою виключень і переключенням уваги на визначений стиль розмірковувань. Іншими словами, подання буде страждати відсутністю евристичних здібностей, а керувати функціонуванням такої системи буде досить важко, навіть якщо знання подано цілком коректно. Дія (запуск правил) зміна вмісту робочої пам яті за допомогою послідовного виконання дій, зазначених у правій частині активізованого правила, обраного з робочого списку правил. Після виконання дії, відповідне правило видаляється з робочого списку правил або виконується його релаксація. Основні результати та висновки. Недоліками продукційних моделей є: неясність взаємних відношень правил; складність оцінки цілісного образа знань; украй низька ефективність обробки; відмінність від людської структури знань; складність перевірки несуперечності системи продукцій при великому числі продукцій, що змушує при додаванні нових продукцій витрачати багато часу на перевірку несупере чності нової системи; недетермінованість (неоднозначність вибору виконуваної продукції з фронту активізованих продукцій), що обумовлює принципові труднощі при перевірці коректності роботи системи (вважається, що якщо в інтелектуальній системі число продукцій досягає тисячі, то мало шансів, що система продукцій у всіх випадках буде правильно функціонувати). Необхідно відмітити, що нині технологія експертних систем використовується для 18

19 вирішення різних типів завдань (інтерпретація, пророцтво, діагностика, планування, конструювання, контроль, відладка, інструктаж, управління) в найрізноманітніших проблемних областях, таких, як фінанси, нафтова і газова промисловість, енергетика, транспорт, фармацевтичне виробництво, космос, металургія, гірська справа, хімія, освіта, целюлозно-паперова промисловість, телекомунікації і зв'язок та ін. ЛІТЕРАТУРА: 1. Автоматизация процесса термодинамического расчета холодильной аппаратуры / И.П.Науменко, И.В.Баклан, О.В.Баклан. Повышение эффективности электробытовых машин и приборов. Киев, 1981, С Баклан И.В. Аспекты конструирования алгоритмов в системе автоматизации расчета холодильной аппаратуры (САРХА) / Баклан И.В., Баклан О.В., Сергиенко Л.В., Процык М.В. // Исследование и разработка нового поколения машин и приборов для быта. Сборник трудов. Москва, 1983, С Информационное обеспечение интегрированных АСУ ГПС / В.Я.Полыскалин, И.В.Баклан и др. М.: Машиностроение, с. 4. Бідюк П.І. Модифікований метод формування структури мережі Байєса / Бідюк П.І., Баклан Я.І. // Науково-технічний журнал «Наукові вісті НТУУ КПІ», (57), Київ. С Баклан Я.І. Применение байесовых сетей для управления бизнесс-процессами / Баклан Я.І. // Матеріали Всеукраїнської конференції аспірантів і студентів «Інженерія програмного забезпечення 2006», Київ, вересня 2006 р. С Тимчук А.О. Методи розв`язання задачі побудови лінгвістичної моделі / Тимчук А.О., Баклан І.В., Баклан В.С. // Комп ютерно-інтегровані технології у сьогоденні: збірка наукових праць молодих вчених / [Під редакцією Г.В.Рудакової]. Херсон: вид-во ПП Вишемирський В.С., С

20 УДК Д.С. Божок, А.О. Дымова Херсонский национальный технический университет СИСТЕМА КОНТРОЛЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ КОМБИНАЦИОННЫХ СХЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЯЗЫКА VHDL Стаття присвячена питанням розробки системи контролю результатів роботи комбінаційних схем з використанням мови опису апаратури інтегральних схем VHDL. В статті описані вимого до майбутнього пристрою, обґрунтований вибір використання ПЛІС, приведена структурна схема пристрою з описом блоків системи. Ключові слова: ПРИСТРІЙ КОНТРОЛЮ, ЕТАЛОННИЙ ОБ ЄКТ, ТЕСТОВИЙ НАБІР, СХЕМА ПОРІВНЯННЯ Введение. Широкое внедрение электроники и автоматики во все сферы человеческой деятельности, наблюдаемое в настоящее время, предъявляет все более жесткие требования к изделиям электронной техники. Это связанно, с одной стороны, с возрастанием важности и сложности решаемых задач, а, с другой стороны, необходимостью улучшения таких характеристик, как быстродействие, надежность, потребляемая мощность, габариты, стоимость и др. Своевременное устранение неполадок позволяет порой избежать значительных финансовых затрат. Для устранения этих неполадок необходим удобный и качественный механизм тестирования электронных модулей [1]. Основная часть. Назначение устройства контроль цифровых объектов определенного типа путем сравнения реакций контролируемого и эталонного (достоверно исправного) объектов на набор тестов. Выполняемые функции: генерация тестовых слов; сравнение реакций контролируемого и эталонного объектов; индикация результатов контроля (текущая или конечная); контроль истинности тестового набора. Для работы устройства необходимо использовать элементы установки в начальное состояние и средства для перезапуска устройства. Контролируемый и эталонный блоки подключаются к устройству через отдельные разъемы. После подключения оператор подает сигнал сброса для установки устройства в исходное состояние, а затем сигнал на начало процесса контроля. Весь процесс тестирования проходит в автоматическом режиме. После прохождения всех тестов набора устройство останавливается. На время коммутации контролируемого и эталонного блоков выходные цепи устройства должны отключаться от источников сигналов. Рассмотрены варианты реализации устройства на «жесткой логике», с использованием микроконтроллера и программируемых логических интегральных схем (ПЛИС). Для данного устройства выбран вариант разработки с использованием ПЛИС, так как построить сложное устройство на «жесткой логике» довольно затратно и сложно, а использовать микроконтроллер нет надобности, так как в системе не задействуются специализированные порты (АЦП, ШИМ регулятор и др.). Для разработки системы контроля комбинационных схем была выбрана продукция фирмы Xilinx. Фирма Xilinx, являясь ведущим мировым производителем ПЛИС, предоставляет разработчикам широкий спектр микросхем с различной технологией производства, степенью интеграции, архитектурой, быстродействием, потребляемой мощностью и напряжением питания, выпускаемых в различных типах корпусов и в нескольких вариантах исполнения, включая промышленное, военное и радиационно-стойкое. Микросхемы, выпускаемые фирмой Xilinx, в полной мере реализуют преимущества ПЛИС по сравнению с «жесткой логикой»: 20

21 - высокое быстродействие; - возможность перепрограммирования непосредственно в системе; - высокая степень интеграции, позволяющая поместить цифровое устройство на одной микросхеме и тем самым снизить время и затраты на трассировку и производство печатных плат; - сокращение времени цикла разработки и производства устройства; - наличие мощных инструментов САПР, позволяющих устранить возможные ошибки в процессе проектирования устройства; - сравнительно низкая стоимость (в пересчете на один логический вентиль) [2]. Исходя из требований, указанных ранее была разработана структурная схема устройства, которая показана на рис. 1. Блок индикации Рис. 1 Структурная схема устройства контроля комбинационных схем Блок управления предназначен для реализации функций управления устройством. В его функции входит: очистка результатов предыдущего тестирования и запуск генератора. подключение и отключение тестируемых объектов: перевод выходных цепей устройства в третье состояние. Назначением генератора тактовых импульсов является синхронизация работы блоков разрабатываемого устройства, и синхронизация устройства с контролируемыми объектами (объектом контроля и эталонным объектом). Включение тактового генератора будет осуществляться по сигналу с блока управления, остановка по сигналу из генератора тестовых наборов по завершению теста. Генератор тестовых наборов служит для формирования набора тестовых слов и представляет собой контроллер состояния системы. По каждому сигналу синхроимпульса от генератора тактовых импульсов подает на вход контролируемых объектов новое тестовое слово. После количества синхроимпульсов, равного модулю счета счетчика, останавливает генератора тактовых импульсов. Схема сравнения служит для сравнения выходных реакций объекта контроля и эталонного объекта. При обнаружении несовпадения формирует сигнал управления блоком индикации. 21

22 Схема контроля предназначена для сопоставления результатов текущего опроса информацией об эталоне, хранимом в постоянном запоминающем устройстве (ПЗУ). При обнаружении несовпадения формирует сигнал управления индикацией. Блок индикации предназначен для вывода информационного сообщения о результатах тестирования работы объекта контроля и достоверности данного контроля. Основные результаты и выводы. 1. Для разработки системы контроля комбинационных схем были выбраны программируемые логические интегральные схемы. 2. Была разработана структурная схема и выполнено описание блоков устройства. 3. Основным направлением работы является разработка устройства контроля комбинационных схем с использованием языка описания аппаратуры интегральных схем VHDL. ЛИТЕРАТУРА: 1. Соловьев В.В. Проектирование цифровых систем на основе программируемых логических интегральных схем. / В. В. Соловьев М.: Горячая линия Телеком, с. 2. Прищепа С.Л. Проектирование цифровых схем с помощью САПР WEBPACK ISE / С. Л. Прищепа. Минск: БГУИР, с. 3. Бибило П.Н. Основы языка VHDL: учебное пособие. / П. Н. Бибило - М.: Книжный дом «Либроком», с. 22

23 УДК Р.А. Бойко, А.О. Дымова Херсонский национальный технический университет ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ В даній статті розглянуто основні складові частини нейронної мережі та її застосування для діагностування критичних станів телекомунікаційних систем. Ключевые слова: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ФУНКЦИЯ АКТИВАЦИИ НЕЙРОНА, ПЕРЕДАЧА ДАННЫХ, ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННАЯ СИСТЕМА Введение. На сегодняшний день телекоммуникационные системы широко используются практически во всех отраслях человеческой деятельности. При длительной эксплуатации телекоммуникационное оборудование может выходить из строя, что приводит к нежелательным потерям информации [1]. Процесс диагностики критических состояний телекоммуникационной системы довольно трудоемкий и требует анализа множества факторов и параметров для того чтобы точно выявить и устранить проблему. Для ускорения этого процесса могут быть задействованы нейросетевые технологии. Основная часть. Важнейшим условием работы любой телекоммуникационной системы является повышение ее устойчивости, что в свою очередь невозможно без диагностики работы элементов самой системы и прогнозирования их поведения в дальнейшем. Как известно любая телекоммуникационная система состоит из стандартного набора составляющих ее элементов: 1) серверы, хранящие и обрабатывающие информацию; 2) рабочие станции и персональные компьютеры (ПК); 3) коммуникационные каналы, по которым данные передаются от отправителя к получателю; 4) активное оборудование, которое обеспечивает передачу и прием данных. К ним относятся сетевые адаптеры, маршрутизаторы, коммутаторы и прочие устройства; 5) программное обеспечение, контролирующее работу каждой из отдельных частей коммуникационной системы. Каждый элемент имеет ряд своих критических состояний, которые также определяются по-разному. Благодаря тому, что для реализации нейросетевых алгоритмов нужна минимальная информация об объекте, они отлично подходят для решения задач диагностики и прогнозирования состояний системы. Также за счет параллельной обработки информации значительно повышается быстродействие системы диагностики в целом. Рассмотрим основные составляющие любой нейросети. [2]. Искусственные нейронные сети это упрощенная модель биологической нейронной сети. Как правило, сеть состоит из входного слоя, нескольких скрытых слоев и выходного слоя. На рис. 1 представлена схема нейронной сети, где в роли нейронов выступают кружки, а связей между ними стрелки. Входы Выход Входной слой Скрытый слой Выходной слой Рис. 1 Схема многослойной нейронной сети 23

24 Каждая связь имеет некоторый вес w i.когда сигнал проходит по этой связи, его величина умножается на весовой коэффициент этой связи. Рассмотрим внутреннюю структуру искусственного нейрона и то, как он обрабатывает сигнал. На рис. 2 представлена модель искусственного нейрона. Входы Веса X 1 W 1 X 2 X 3 W 2 W 3 Сумматор Функция активации ϕ Выход X n W n Рис. 2 Модель искусственного нейрона Входные сигналы обозначены как x n, а весовые коэффициенты как w n. Поступившие на входы сигналы умножаются на соответствующие коэффициенты. Так сигнал первого входа x 1 умножается на соответствующий этому входу вес w 1 и так до n-го входа. Дальше все произведения передаются на сумматор, который суммирует все входные сигналы, умноженные на соответствующие весовые коэффициенты [3]: x 1 w 1+ x 2 w x n w n = x i w i n i=1 (1) В результате получаем число, называемое взвешенной суммой. Затем нейрон должен ее обработать и сформировать выходной сигнал. Для этого используется функция активации. Она преобразует взвешенную сумму в число, которое является выходом нейрона. Рассмотрим самые известные функции активации [4]. Функция единичного скачка рис. 3. Самый простой вид функции активации. Выход нейрона может быть равен только 0 или 1. Если взвешенная сумма больше определенного порога b, то выход нейрона равен 1. Если ниже, то 0. out 1 Порог b net Рис. 3 Функция единичного скачка 24

25 Сигмоида (рис. 4) это самая распространенная функция активации [5]. Ее диапазон значений [0,1]. Также ее иногда называют логистической функцией. Она более гибкая, чем функция единичного скачка ее результатом может быть не только 0 и 1, но и любое число между ними. Функция записывается следующим образом: f(x) = e x (2) 1 out Рис. 4 - Сигмоида Гиперболический тангенс (рис. 5), используется только тогда, когда значения могут быть и отрицательными, и положительными, так как диапазон функции [-1,1]. Использовать эту функцию только с положительными значениями нецелесообразно, так как это значительно ухудшит результаты работы нейросети. Аналитическая запись функции имеет вид: net f(x) = e2x 1 e 2x + 1 (3) 1 out net Рис. 5 Гиперболический тангенс После создания нейронной сети происходит ее обучение с помощью обучающей выборки. Это набор входных сигналов, которыми оперирует проектируемая сеть. Обучение происходит за счет подбора правильных весовых коэффициентов для прямой и обратной связи. Обучение сети может происходит как с учителем та и без него. Обучение с учителем производится путем изменения весов связей нейронов до тех пор, пока сеть не начнет отвечать

26 с приемлемой точностью. При обучении без учителя нейронная сеть выделят классы подаваемых сигналов, то есть начинает кластеризацию. Таким образом, получая различные данные о состоянии телекоммуникационной системы (соединении компьютеров в сети или домене, скорости обмена данными, доступа к общим ресурсам сети, состоянии портов коммутатора, загрузки памяти, диска, процессора и т.д.), можем присвоить каждому элементу входного слоя значение параметра. Выходные данные задавать двоичным вектором, в котором 1 соответствует наличию неисправности, а 0 ее отсутствию. Вывод. Нейронные сети удобно применять для реализации задач, где алгоритм решения точно неизвестный. Они обладают рядом преимуществ, которые позволяют производить диагностику и прогнозирование систем. Практическая реализация перечисленных свойств нейронной сети позволит получить систему для автоматической диагностики неполадок в телекоммуникационных системах. ЛИТЕРАТУРА: 1. Беркинблит М.Б. Нейронные сети / М.Б. Беркинблит. М.: МИРОС и ВЗМШ РАО, с. 2. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей / А.Н. Горбань. М.: СССР-США СП «Параграф», с. 3. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Каллан. М.: Вильямс, с. 4. Учебник по нейронным сетям [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 5. Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ / Р.Тадеусевич, Б. Боровик, Т. Гончаж, Б. Леппер; Пер.с пол. И.Д.Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком, с. 26

27 УДК М.М. Вакаров, В.Є. Крайнов, Ю.О. Лебеденко Херсонський національний технічний університет МЕТОДИ І ЗАСОБИ ТЕХНІЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ Стаття присвячена аналізу методів та засобів технічної діагностики технічних об єктів. Визначено підходи до побудови математичних моделей тестової діагностики систем управління. Ключові слова: ТЕСТОВЕ ДІАГНОСТУВАННЯ, МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ, НЕСПРАВНІСТЬ Вступ. При сучасному рівні складності радіоелектронної та обчислювальної техніки знання основ технічної діагностики стає обов'язковим для фахівців в області розробки і експлуатації такої техніки. Застосування методів і засобів технічної діагностики є ефективним способом забезпечення високої надійності виробів, дозволяє скоротити терміни їх виготовлення і ремонту [2]. Число і складність випускаються промисловістю електронних виробів ростуть так стрімко, що важко уявити розумне рішення підготовки фахівців з налагодження та технічної діагностики, які впоралися б зі своїми завданнями, маючи на озброєнні лише ручні і інтуїтивні методи виявлення і усунення неполадок [3]. Вихід із становища - формалізація і розробка строгих методів вирішення завдань технічної діагностики з подальшою їх автоматизацією на базі сучасної вимірювальної та обчислювальної техніки. Система управління - систематизований (строго певний) набір засобів збору відомостей про підконтрольний об'єкт і засобів впливу на його поведінку, призначений для досягнення певних цілей. Об'єктом системи управління можуть бути як технічні об'єкти, так і люди. Об'єкт системи управління може складатися з інших об'єктів, які можуть мати постійну структуру взаємозв'язків. Згідно ГОСТ [4] технічна діагностика визначається як "галузь знань, що охоплює теорію, методи і засоби визначення технічного стану об'єктів." Об'єкт, стан якого визначається, називають об'єктом діагностування (ОД). Діагностування є процес дослідження ОД. Характерними прикладами результатів діагностування стану технічного об'єкта є укладення виду: ОД справний, несправний, в об'єкті є така-то несправність. У стандартах справне, несправне, працездатне і непрацездатний технічні стану визначаються наступним чином. Справний стан - стан об'єкта, при якому він відповідає всім вимогам нормативнотехнічної та конструкторської документації. Несправний стан - стан об'єкта, при якому він не відповідає хоча б одній з вимог нормативно-технічної і (або) конструкторської документації. Працездатний стан - стан об'єкта, при якому значення всіх параметрів, що характеризують здатність виконувати задані функції, відповідають вимогам нормативнотехнічної і (або) конструкторської документації. Непрацездатний стан - стан об'єкта, при якому значення хоча б одного параметра, що характеризує здатність виконувати задані функції, не відповідає вимогам нормативнотехнічної і (або) конструкторської документації. У процесі виробництва, експлуатації та зберігання об'єктів в них можуть з'являтися і накопичуватися несправності. Деякі з них призводять до того, що об'єкт не відповідає висунутим до нього технічним вимогам. 1) перевірка справності, метою якої є розбраковування, що дозволяє відокремити справні вироби від несправних. ОД справний, якщо він задовольняє всім технічним вимогам; 2) перевірка працездатності, метою якої є з'ясування, чи буде об'єкт виконувати ті функції, для реалізації яких він створений; 27

28 3) перевірка правильності функціонування, метою якої є виявлення несправностей, які порушують правильну роботу об'єкта, що застосовується за призначенням, в даний момент часу. Формальне дослідження задач діагностування передбачає наявність формального опису (моделі) ОД. При цьому багато постановок і вирішення найважливіших завдань технічної діагностики припускають завдання безлічі допустимих несправностей і їх моделі. Метою досліджень є аналітичний огляд підходів до технічної діагностики систем управління, моделей, що описують процес тестової діагностики та їх порівняльна характеристика. Основна частина. Під несправністю розуміють деяку модель фізичних дефектів в ОД. Як правило кожної несправності можна поставити у відповідність деяку зміну зв'язків або параметрів елементів електричної схеми ОД. Наприклад, часто в якості допустимих розглядаються несправності типу обривів і коротких замикань, вихід коефіцієнта посилення підсилювача за межі заданого допуску, наявність постійно рівня логічної одиниці або нуля на виведення цифрової мікросхеми і т.д. Зазвичай модель несправності залежить від елементної бази ОД, а також від використовуваної моделі ОД. Так, для ОД, що містять резистори, конденсатори, діоди, транзистори та ін. В якості несправностей розглядають обриви і короткі замикання резисторів, конденсаторів, пробої і закоротки напівпровідникових переходів, відхилення параметрів елементів схеми за межі встановлених допусків і т. п. В одній з методик побудови тестів мікропроцесорних пристроїв (з використанням функціональної моделі ОД) при несправності механізму вибірки регістра відбувається перенесення даних від джерела не в заданий регістр, а в якусь довільну безліч регістрів; несправності механізму адресації призводять до зникнення, зрушення в часі, а також до вироблення неправильних сигналів і т. п. [5]. Загальні вимоги до моделей справного об'єкта, а також до моделей несправностей полягають у тому, що вони повинні з необхідною точністю описувати представляються ними об'єкти і їх несправності. В неявних моделях об'єктів діагностування моделі несправностей, крім того, повинні задовольняти вимогу зручності їх "сполучення" з наявним описом об'єкта і тим самим забезпечити досить прості правила отримання інших описів об'єкта. Справний або несправний об'єкт може бути представлений як динамічна система, стан якої в кожен момент t визначається значеннями вхідних, внутрішніх і вихідних координат, приватним є випадок, коли стан об'єкта не залежить від часу. Об'єкти, всі сигнали яких можуть набувати значень з континуальних множин значень, віднесемо до класу аналогових (безперервних) об'єктів. До класу дискретних об'єктів зарахуємо ОД, значення сигналів яких задаються на кінцевих множинах, а час відраховується дискретно. Якщо значення частини контрольованих параметрів ОД задані на континуальних, а значення інших - на кінцевих множинах, то об'єкт є аналого-цифровим (гібридним). Несправності бувають стійкі і нестійкі. Серед нестійких виділяють, зокрема, збій і перемежовується відмову. Відмова - подія, що полягає в порушенні працездатного стану об'єкта. Збій - самоусувається відмову або одноразовий відмову, усувається незначним втручанням оператора. Перемежовується відмова - багаторазово виникає самоусувається відмова одного і того ж характеру. Раптова відмова - відмова, що характеризується стрибкоподібним зміною значень одного або декількох параметрів об'єкта. Поступова відмова - відмова, що виникає в результаті поступового зміни значень одного або декількох параметрів об'єкта. Найбільш часто несправності виникають через обриви з'єднань і освіти "помилкових" перемичок при пайці. Ці дефекти практично не залежать від характеристик елементів і порушують топологію схеми. Таблиця функцій несправностей (ТФН) і таблиця несправностей (ТН) - це спеціальні форми подання поведінки ОД в справному і несправному станах. Методи вирішення завдань діагностування на основі ТФН і ТН досить прості, але їх 28

29 побудова вимагає значних витрат обчислювальних ресурсів. Методи на основі ТФН і ТН зазвичай доцільно застосовувати при середньо-і великосерійному виробництві електронної техніки, коли може бути виділено обмежене число можливих несправностей, а витрати на підготовку необхідної інформації окупаються за рахунок діагностування великого числа однотипних об'єктів. Крім цього ТФН і ТН дуже наочні і зручні для ілюстрацій результатів теоретичних досліджень. ТФН містить відомості про поведінку справного ОД, а також ОД з кожної з допустимих несправностей. Структура ТФН приведена на рис. 1. Вона складається з r + 1 підтаблиць (далі матриць) Mo, M1,..., Mr. Рядки ТФНсоответствуют окремим вхідним впливам (наборам) послідовності E = e1,..., en, які подаються на ОД в процесі діагностування. Пере- Mo M1 Mr вірки w1... wm w1... wm w1... wm e1 to 11 to 1m t1 11 t1 1m tr 11 tr 1m en to n1 to nm t1 n1 t1 nm tr n1 tr nm Рис. 1 Структура таблицы функцій несправностей Матриця Mo задає поведінку справного ОД s0; матриця Mi (i = 1,..., r) - поведінка з несправністю з безлічі S = {s1,..., sr} допустимих несправностей. Число стовпців кожної матриці дорівнює числу контрольованих параметрів (КП), причому l-й стовпець зіставлений wl з безлічі допустимих КП W = {w1,..., wm}. На перетині k-го рядка і l-о стовпця матриці Mi (i = 0, 1,..., r) проставляється допустиме значення ti kl параметра wl на наборі ek при діагностуванні ОД, що знаходиться в технічному стані si. У випадках цифрових КП зазвичай значення ti kl {0, 1, x}, де x = {0, 1}; при аналогових КП значення параметра - деякий безперервний інтервал або номінальне значення. Для інтервалу зазвичай вказуються значення його верхньої і нижньої меж. Іноді для завдання значень аналогових КП використовується багатозначний кінцевий алфавіт, в якому кожному символу зіставляється певний інтервал значень. Несправність є перевіряємою (несправності помітні), якщо в матрицях присутня хоча б одна із зазначених в таблиці комбінацій; є не перевіряємою (несправності невиразні) - якщо на всіх наборах значення в рядку "неперевіряєме". Якщо хоча б одне значення з рядка "умовно перевіряється" ("умовно помітне"), а решта з цих же рядків і, можливо, рядків " неперевіряємі" ( "невиразні"), то несправність умовно перевіряється (несправності умовно помітні). Послідовність сигналів, що подається на входи ОД в процесі діагностування, називають тестом. Як уже зазначалося, діагностування в часі можна розбити на ряд інтервалів (перевірок), кожному з яких зіставляється деякий тестове вплив (вхідний набір) і результат вимірювань. Нехай Е - безліч всіх можливих послідовностей вхідних наборів, будь-яку з яких можна подати на ОД в процесі діагностування; S = {s1,..., sr} - безліч допустимих несправностей. Позначимо Мi (Е) і Мi (Т) - матриці ТФН i-го технічного стану (i = 0, 1,..., r) для деяких послідовностей Е і Т. Послідовність ТЕ називається контролюючим тестом, якщо для будь-якої несправності sk S, для якої Мo (Е) )( Мk (E) = s a виконується умова: Мo (Т) )( Мk (Т) = s a. Іншими словами контролюючий тест забезпечує перевірку всіх несправностей, які, в принципі, можуть бути перевірені. Послідовність ТЕ називається діагностичним тестом, якщо для будь-якої пари si, sj несправностей, для якої Мi (Е) )( Мj (Е) = s a виконується 29

30 умова: Мi (Т) )( Мj (Т) = s a. Іншими словами діагностичний тест - це тест, на якому помітно максимально можливе число пар несправностей. Очевидно, що властивості визначень можуть виконуватися для кількох тестів, що володіють різною надмірністю і довжиною. Контролюючий (діагностичний) тест Т називають тупиковим контролюючим (діагностичним), якщо будь-який тест Т'+Т не є контролюючим (діагностичним). Очевидно, що при проведенні діагностування бажано мати тести якомога меншої довжини. Це скорочує час діагностування та обсяг необхідного інформаційного забезпечення. Завдання побудови тесту одна з головних і найбільш складних в технічній діагностиці. Як правило, сучасні системи автоматизації проектування електронних пристроїв мають спеціальні підсистеми побудови тестів. Процес обчислення тестів в загальному випадку складається з наступних етапів: 1) визначення переліку допустимих несправностей; 2) обчислення тестового набору для чергової несправності зі списку; 3) моделювання схеми на тестовому наборі для виявлення підмножини виявляються несправностей; 4) визначення повноти перевірки схеми на побудованому тесті. Розрізняють методи випадкового і детермінованого формування тестів. В даний час методи випадкового вибору тестових наборів практично не використовуються. У зв'язку з високою складністю і трудомісткістю процесу побудови тестів широко застосовуються інтерактивні системи побудови тестів, які передбачають активну участь людини в цьому процесі. При вивченні методології побудови тестів в якості ОД виберемо цифрові об'єкти, так як в теорії технічної діагностики найбільш глибоко опрацьовані завдання побудови тестів для цифрових схем. Висновок. З усього різноманіття методів детермінованою генерації тесту (тобто тих, що не використовують методику випадкового вибору тестових наборів) найбільш ефективеними є метод з використанням ТН, метод активізації одновимірного шляху, d-алгоритм, метод булевої похідної, метод ЕНФ. ЛІТЕРАТУРА: 1. Технические средства диагностирования: Справочник / В. В. Клюев, П. П. Пархоменко, В. Е. Абрамчук и др. / Под общ. ред. В. В. Клюева. М.: Машиностроение, с. 2. Техническая диагностика гидравлических приводов. / Т. В. Алексеева, В. Д. Бабанская, Т. М. Башта и др. М.: Машиностроение с. 3. Костюков А. В. Повышение операционной эффективности предприятий на основе мониторинга в реальном времени. / А.В. Костюков, В.Н. Костюков. М.: Машиностроение, с. 4. ГОСТ Техническая диагностика. Термины и определения 5. Сайт цифровых учебно-методических материалов Центра Образования ВГУЭС [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 30

31 УДК В.Г. Василенко, В.В. Ширій, І.В. Баклан Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» ОСОБЛИВОСТІ НОВОЇ ПАРАДИГМИ ПРОГРАМУВАННЯ ЙМОВІРНІСНОГО ПРОГРАМУВАННЯ В статті представлено новітню програмну парадигму ймовірнісне програмування. Ця парадигма дозволяє використовувати все складніші ймовірнісні моделі для забезпечення все новіших інструментів для розвитку та створення штучного інтелекту. Оскільки, ймовірнісне програмування повинно займати своє місце серед інших програмних парадигм та мати свої певні особливості, тому було поставлено завдання виявити їх, що і описано в даній статті. Ключові слова: ЙМОВІРНІСНЕ ПРОГРАМУВАННЯ, ПАРАДИГМА ПРОГРАМУВАННЯ, ЙМОВІРНІСНЕ МОДЕЛЮВАННЯ Вступ. На сьогоднішній день стає поширеним застосування ймовірнісних моделей, які використовуються для створення сучасного штучного інтелекту, у прикладній статистиці чи в когнітивній науці. Це пояснюється тим, що вони пов язані з роботою над ймовірностями та їх ймовірнісними висновками [1]. Однак, ймовірнісні моделі мають тенденцію до збільшення їхньої складності. Тому потрібно створювати нові інструменти для забезпечення нового комплексного підходу до ймовірнісного представлення моделей. І саме ймовірнісні мови програмування це забезпечують. Мови дозволяють створювати засоби для опису складних ймовірнісних розподілів та реалізують виконання ефективного ймовірнісного висновку для довільної комп ютерної програми. Ймовірнісні мови програмування, в їх прості формі, розширюють добре відомі детерміновані мови програмування з примітивними конструкціями для випадкового вибору (random choice) [2]. Проте з часом, відбулося створення нових інструментів для ймовірнісного виводу та зародження нових складніших ймовірнісних моделюючих програм. Наявність великої кількості ймовірнісних мов програмування змусило прийти до думки, що існує певна парадигма програмування, так зване, ймовірнісне програмування. Основна частина. На Рис.1 зображено «Систематику парадигм програмування», яка дає змогу виділити всі основні програмні парадигми [3]. Оскільки, програмна парадигма являє собою підхід до програмування на основі математичної теорії або послідовного набору принципів. Кожна з парадигм підтримує ряд понять, яка робить її кращою для вирішення певного виду проблем. Наприклад, об єктно-орієнтоване програмування (ООП) є найкращим для вирішення проблем з великою кількістю пов язаних з абстракцією даних, що організовані в ієрархії, а логічне програмування для перетворення або управління над складними символічними структурами відповідно до логічних правил. В порівнянні з Рисунком, що наведений в [3], ми виділили ймовірнісне програмування як новітню парадигму програмування. Цю парадигму програмування можливо розділити на п ять іншим парадигм, які розширюють основне ймовірнісне програмування. А саме: ймовірнісне логічне, функціональне ймовірнісне, раціональне ймовірнісне, імперативне ймовірнісне та об єктно-орієнтоване ймовірнісне. Особливості кожної з цих парадигм відображаються у відповідній програмній мові. В ймовірнісних мовах програмування, наприклад в ProbLog, PRISM, ICL, використовується семантика розподілу для нескінченого набору випадкових змінних та загальний клас розподілів [4]. Однак, існує інші дві популярні семантики, засновані на основі ряду незалежних випадкових змінних (кінцева множина булевих випадкових змінних), що перетворюються в ймовірнісні факти (probabilistic facts), та незалежних ймовірнісних виборах (probabilistic choices). 31

32 Рис. 1 Класифікація парадигм програмування Скоріше за все, найчастішим прикладом використання семантики розподілу є використання кінцевої множини булевих випадкових змінних, які, як передбачається, будуть незалежними. Тоді, ймовірнісними факт відповідає булевій випадковій змінній, яка має значення «true» з деякою ймовірністю р і «false» з ймовірністю 1-р. Для простоти моделювання та забезпечення безкінечної обчислювальної множини ймовірнісних фактів, в ICL та ProbLog використовуються небазисні ймовірнісні факти (nonground probabilistic facts) для визначення множини випадкових величин. Всі базисні випадки такого факту є незалежними один від одного та розділяють ту ж саму ймовірнісне значення. Ймовірнісні факти (також зустрічається назва «бінарні перемикачі») досить виразні, щоб представляти широкий спектр моделей, в тому числі байесових мереж, марковських мереж та прихованих марковських моделей. Проте, для простоти моделювання, часто буває зручніше використовувати багатозначні випадкові величини замість двійкових одиниць. Тому існують різні приклади використання ймовірнісного вибору. А саме: ймовірнісні альтернативи самостійного вибору логіки (ICL), мульти-арні випадкові вимикачі (PRISM), ймовірнісні положення стохастичних логічних програм (SLP) та ін.. Ймовірнісні мови логічного програмування і їх реалізації, як правило, не залишають вибір користувачу. У ICL, ProbLog, LPAD кожний небазисний ймовірнісний факт безпосередньо відповідає випадковій змінній в межах можливого світу, тобто кожна поява такого факту має таке ж значення істинності, тому факт можна зберегти чи мемоізувати (memoization). Окрім того, така ймовірність факту береться і обчислюється лише один раз, незалежно від того, скільки разів вона зустрічається в програмі. В AILog2, ProbLog1, ProbLog2 використовується стохастична мемоізація, яку, при необхідності, можливо відключити для автоматичного додавання унікального ідентифікатора для кожного входження однієї і тієї ж випадкової змінної. В ймовірнісних раціональних програмних мовах, програма визначає ситуацію, з якою зустрічається агент; програмна оцінка обчислюється за таким принципом: що робив або чому 32

33 повірив би раціональний агент в певній заданій ситуації. Раціональне програмування поєднує в собі переваги декларативних уявлень з особливостями мов програмування, таких як модульність, композиційність і систему типів. IBAL (потрібно читати як "eyeball") визначається розробниками мовою інтегрованого баєсового агента (Integrated Bayesian Agent Language). Як випливає з назви, вона інтегрує різні очікувані ймовірнісності на основі раціональної поведінки, в тому числі ймовірнісного міркування і оцінки байєсівських параметрів. На відміну від IBAL, в Figaro вирази комбінуються в складніші вирази. І оскільки, моделі є об єктами, вони можуть мати властивості. Ці властивості включають умови, що дозволяють визначити дані спостережень модульним способом. Властивості також полегшують висловити ситуації, в яких об єкти пов язані між собою різними способами, що складно в функціональних мовах. Ці властивості також включають умови, які дозволяють Figaro можливість добре виражати ненаправлені та породжуючі моделі. Оскільки, одним з ключових особливостей об єктно-орієнтованого програмування є наслідування, Figaro зберіг цю можливість від базових класів можливо отримати більш специфічно-необхідніші на даний момент класи. Основні результати та висновки. Ймовірнісне програмування є швидко розвиваючою областю досліджень, про що свідчить створення багатьох ймовірнісних мов програмування та примітивів, які були введені протягом останніх декількох років. В цій статті було спробовано визначити місце і роль ймовірнісного програмування серед інших сучасних парадигм програмування. Були виявлені головні особливості парадигми ймовірнісного програмування та наведені програмні мови, що представляють їх. Звісно, з плином часу та впровадженням ймовірнісного програмування, потрібно буде розвивати та розширювати область поширення даної парадигми програмування. Автори планують реалізувати самостійну ймовірнісну мову ProPL, модель інтерпретатора якого буде реалізована в сучасній версії ANSI Common Lisp [4]. ЛІТЕРАТУРА: 1. Баклан І.В. Сучасні засоби ймовірнісного програмування / І.В.Баклан, В.Г.Василенко, В.В.Ширій // Матеріали III Міжнародної науково-технічної Internet-конференції «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем управління організаційно-технічними та технологічними технологічними комплексами», 23 листопада 2016 р. [Електронний ресурс] К: НУХТ, 2016 р. 286 с. 2. Goodman N. D. The principles and practice of probabilistic programming //ACM SIGPLAN Notices Т С Van Roy P. et al. Programming paradigms for dummies: What every programmer should know //New computational paradigms for computer music Т Грэм П. ANSI Common Lisp. СПб.: Символ-Плюс, с. 33

34 УДК К.С. Вєдьманова, М.В. Сидорук Херсонський національний технічний університет РОЗPОБКА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ ПІДПРИЄМСТВА, ЩО ЗАЙМАЄТЬСЯ РОЗДРІБНОЮ ТОРГІВЛЕЮ У даній роботі розглянуто актуальність систем підтримки прийняття рішень, описано вимоги до СППР, що буде використовуватись підприємством, яке займається роздрібною торгівлею. Було поставлено ціль розробити систему, яка буде виконувати такі функції: розрахунок залишків товару на кінець робочого дня; сортування; розрахунок сумарних продажів на кожні 2 тижні; виділення продажів, обсяг продажів яких перевищує середній, або є меншим середнього; обробка інформації про обсяг продажів; обробка інформації про закупівлі товару; обробка інформації про залишки; прогноз продажів на майбутні періоди. Для реалізації СППР було використано середовища Microsoft Office Excel 2010 та Visual Basic Ключові слова: СППР, ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ, ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА, EXCEL, РОЗДРІБНА ТОРГІВЛЯ Вступ. Проблема прийняття рішень заслуговує на значну увагу. Основними причинами є зростаючий динамізм оточуючого середовища, взаємна залежність великої кількості рішень, значні темпи розвитку науково-технічного прогресу. Особа, яка приймає рішення, щоденно постає перед проблемою вибору, розглядає велику кількість альтернативних варіантів. Для більш точної оцінки можливих варіантів необхідно використовувати складні аналітичні розрахунки, знання фахівців, засоби сучасних інформаційних технологій та наукові дослідження. Практично проблема полягає у необхідності автоматизації творчої частини роботи осіб, що займаються організаційним управлінням творців рішень, у процесі реальних умов їх діяльності [1]. Система підтримки прийняття рішень (СППР) - комп'ютеризована система, яка шляхом збору та аналізу великої кількості інформації може впливати на процес прийняття управлінських рішень в бізнесі та підприємництві [2]. Розвиток СППР почався ще за ранніх стадій ери розподільного обчислення. Історія цих систем бере початок з 1967 року, з цього моменту і до тепер СППР пройшли значний шлях розвитку, у тому числі СППР, що мають орієнтацію на моделі, інструментальні засоби звітування і запиту, системи бізнесової інформації, оперативне аналітичне оброблення (OLAP), групові СППР та виконавчі інформаційні системи. На початку 90-х років ХХ сторіччя, після довгого шляху розвитку, окреслився рух від mainframe-базових до клієнт-сервер-базових СППР. У ці часи були введені деякі настільні інструментальні засоби OLAP. У рр. деякі продавці почали пропонувати об'єктно-орієнтовану технологію для спроби створення систем підтримки прийняття рішень "багаторазового використання". Перші сховища даних також були завершені в цей час. Продавцями СКБД було визнано, що підтримка прийняття рішень має відмінності від OLАP, далі вони почали реалізацію властивостей OLAP у власних базах даних. Пауль Грей (Paul Gray) - відомий фахівець у галузі СППР, стверджує, що близько 1993 року сховища даних та ВІС знайшли один одного, тобто ці дві технологічні ніші зійшлися року сховища даних та World Wide Web почали впливати на практиків та вчених, зацікавлених технологіями підтримки прийняття рішень. Web-базовані та Webдопустимі СППР почали реалізовуватися приблизно у 1995 році [3,4,5]. В час комп ютерних технологій, використання СППР особливо актуально. Використання інтелектуальних систем цього виду допомагає заощадити час і мінімізувати можливість допущення помилки у процесі прийняття рішень [3]. У випадку, коли підприємство не велике, або це фізична особа, яка працює самостійно і має не великого доходу, актуальним є створення СППР власними силами. 34

35 Основна частина. СППР була розроблена для фізичної-особи підприємця, що займається роздрібним продажем тканин для пошиття штор. Розроблена система допомагає підприємцю приймати рішення, щодо закупівлі товару і звернути увагу на тканини, яких залишилась недостатня кількість, а також на ті, що користуються значним та незначним попитом. СППР має виконувати такі функції: 1) розрахунок залишків товару на кінець робочого дня; 2) сортування (виділення тих тканин, яких залишилась недостатня кількість); 3) розрахунок сумарних продажів на кожні 2 тижні; 4) виділення продажів, обсяг продажів яких перевищує середній, або є меншим середнього; 5) обробка інформації про обсяг продажів; 6) обробка інформації про закупівлі товару; 7) обробка інформації про залишки; 8) прогноз продажів на майбутні періоди. Для реалізації функцій системи було обрано прогнозування на основі середніх темпів приросту. Розрахунок залишків реалізується за допомогою математичних алгоритмів. Для реалізації СППР було використано середовища Microsoft Office Excel 2010 та Visual Basic СППР була протестована в салоні штор «Элегант» під час проведення закупівель товару. Всі функції працюють, отже система може бути впроваджена у користування. При реалізації СППР використовувались фільтри, умовне форматування, для поєднання MS Excel і VBA було використано макроси. У Microsoft Office Excel 2010 зберігається вся інформація стосовно продажів, закупівель і залишків тканин для пошиття штор. Після відкриття файлу з СППР, що має назву «Интерьерные ткани.xlxs», необхідно відкрити вкладку «Начало», якщо вона ще не відкрита. На вкладці знаходяться чотири кнопки «Главная форма», «Закупка», «Продажи», «Остатки». Рис.1 Вкладка «Початок» Наприклад, форма «Продажи» (рис. 2) допомагає побачити інформацію стосовно продажів, для переходу до неї необхідно натиснути кнопку «Показать информацию о продажах», після цього відкриється лист «Продажи». Для здійснення пошуку необхідно у полі ввести інформацію, яка цікава користувачу і натиснути кнопку «Поиск». При натисканні на кнопку «Фильтр», можна почати роботу з фільтром, а також переглянути прогноз продажів. Аналогічно працюють інші форми, такі як «Закупка» та «Остатки». 35

36 Рис. 2 - Форма «Продажи» Основні результати та висновки. Було розроблено СППР, яка служить для підтримки прийняття рішень, щодо купівлі товару. Існує можливість вдосконалення і доробки системи. Ця система не є готовим програмним продуктом, це лише модуль, який допомагає підприємцю у процесі його роботи. Було вирішено всі поставлені задачі, а саме: автоматизовано розрахунок залишків; виділено залишки яких залишилось менше 10 метрів (кожні 2 тижні); розраховано сумарні продажі, а також виділено ті, що більше середніх, а також менше середніх продажів; зроблено прогноз продажів на наступні періоди. Задачі, які було реалізовано допоможуть керівнику у процесі прийняття рішень, щодо закупівлі. СППР допомагає прийняти рішень в найкоротші терміни і надає різні альтернативи. Особа, що приймає рішення (ОПР) може: придбати товар, якого залишилось менше 10 метрів (таблиця «Залишки» (виділено червоним кольором)); придбати товар, продажі якого перевищують середні (табл. «Продажі» (виділено зеленим кольором)); придбати товар продажі якого прогнозуються (табл. «Прогноз продажів»). Тільки ОПР може вирішити як бути в певній ситуації, вона може не прийняти жодного з рекомендованих рішень, або прийняти частково. ЛІТЕРАТУРА: 1. Ларичев О.И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. / О. И. Ларичев, А. В. Петровский // Итоги науки и техники. - М.: ВИНИТИ, с Ситник Н.В. Проектування баз і сховищ даних / Н.В. Ситник - К.: КНЕУ, с. 3. Ситник В. Ф. Системи підтримки прийняття рішень / В. Ф. Ситник - К.: Техніка, с. 4. Береза А. М. Основи створення інформаційних систем / А. М. Береза - К.: КНЕУ, с. 5. Щедріна О. І. Алгоритмізація і програмування процедур обробки інформації / О.І. Щедріна - К.: КНЕУ, с. 36

37 УДК Є.І. Виноградов, М.В. Сидорук Херсонський національний технічний університет ПРОЕКТУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ПІДПРИЄМСТВ, ЩО ЗАЙМАЮТЬСЯ БІБЛІОТЕЧНОЮ ДІЯЛЬНІСТЮ У статті описано необхідність автоматизації роботи підприємств бібліотечної сфери. Було спроектовано і розроблено інформаційну систему, яка дозволяє автоматизувати загальні операції для оптимізації роботи бібліотечних закладів. Для цього було використано об єктно-орієнтоване середовище розробки на мові високого рівня з підключенням БД від MS Access як сховище даних. Створений програмний продукт підтримує облікові записи користувачів. Ключові слова: ІС, АРМ, ACCESS, DELPHI Вступ. Актуальність даної теми полягає в тому, що багато бібліотек досі дотримуються традиційних бібліотечних систем і процесів. Необхідний перехід від паперової комунікації до комунікації безпаперової, щоб скоротити час пошуку необхідної літератури, інформації про читача тощо. Новітні інформаційні технології та комп'ютерна техніка задіяні зараз практично у всіх сферах людської діяльності. Інформаційні системи стають невід'ємною частиною діяльності сучасної людини і успішного функціонування організацій та установ. Використання їх у будьякому закладі стало питанням престижу. Інформаційна система (ІС) це система, призначена для зберігання інформації в спеціальним чином організованій формі, забезпечена засобами для виконання процедур введення, розміщення, обробки, пошуку та видачі інформації по запитах користувачів [1]. Створення ІС на основі БД дозволяє систематизувати зберігання інформації і автоматизувати її обробку та використання. У питаннях комп'ютеризації важливе значення відводиться автоматизації роботи бібліотеки і бібліотечного каталогу. Наявні програмні продукти не орієнтовані на потреби конкретного закладу. Придбання сучасних зарубіжних програмних продуктів вимагає значних витрат коштів на їх закупівлю, технічну підтримку (поставку виправлених і нових версій) і прив'язку (адаптацію) до умов застосування в кожній окремій бібліотеці. Для підвищення ефективності бібліотечної діяльності необхідно розробити програмний продукт, що забезпечує автоматизацію такого виду роботи. Основна частина. ІС бібліотеки призначена для введення, зберігання і обробки інформації про друковані видання, що надходять до бібліотеки, читачів, які відвідують бібліотеку. Передбачається автоматизація обліку видачі та здачі книг, записи нових книг і читачів, а також зберігання інформації про наявні книги, дані про співробітників бібліотеки, співробітників сховища бібліотеки і читачів. Для власної розробки було обрано інтегроване середовище програмної розробки Borland Delphi 7 з підключенням бази даних від MS Access як сховище даних. Для підключення БД та відображення інформації використовуються компоненти ActiveX Data Objects (ADO) прикладного програмного інтерфейсу для доступу до даних, що розроблений компанією Microsoft і заснований на технології компонентів ActiveX [2]. Для доступу до даних використовуються SQL-запити. У кожного елемента на формі є велика кількість параметрів, які було задано таким чином, щоб інтерфейс користувача був максимально зручним, ергономічним. База даних захищена від стороннього доступу зашифрована паролем. Тому для роботи з ІС необхідно проходити авторизацію, після якої відкривається головна форма програми (рис. 1). 37

38 Рис. 1 Головна форма ІС На головній формі можна шукати читачів. В кожну мить один із читачів є виділеним, інформація про нього відображена у верхньому лівому куті вікна. Основне місце займає таблиця списку книг. Залежно від відкритої вкладки, вона віддзеркалює або увесь каталог, або список книг в абонементі поточного читача. При цьому, якщо використовувати пошук, то в таблиці буде відображено результати запиту. У правому нижньому куті відбито інформацію про виділену в таблиці книгу (доступно для редагування). Якщо користувач ІС має додати нову книгу до сховища, він виконує команду головного меню «Каталог» «Додати книгу». З явиться відповідне вікно (рис. 2). Рис. 2 Вікно додавання книг 38

39 Ведеться статистичний облік та облік боржників. Основні результати та висновки. Розроблений програмний продукт потребує дуже низьких системних вимог, виконує необхідні для функціонування у предметній області операції та дозволяє: зберігати основні відомості про книги у бібліотеці (інвентарний номер, автор, назва, рік видання, розділ знань), журнали і газети, відвідувачів бібліотеки (код читача, прізвище, ім'я, по батькові, група, категорія), співробітників бібліотеки (дані авторизації), наявності книги (журналу, газети) в бібліотеці; проводити введення нових даних в систему і редагувати наявні дані; знаходити відомості про конкретні книги (журнали, газети) і відвідувачів; складати різні відомості, звіти; знаходити інформацію по заданій тематиці. ЛІТЕРАТУРА: 1. Wikipedia. Інформаційна_система. [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 2. Wikipedia. [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 39

40 УДК 681.5: М.М. Гайдуков, Н.В. Сарафаннікова Херсонський національний технічний університет ТЕХНОЛОГІЯ CELP-КОДУВАННЯ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ ПЕРЕДАЧІ ГОЛОСУ В статті йдеться про передачу інформації у вигляді голосу. Вказано про актуальність і перспективність теми у сучасних мережевих потребах. Розглянуто методи і їх параметри кодування мови. Приведено засади створення методу кодування СЕLP. Наведено лінійну авто регресійну модель процесу формування мовних сигналів і зазначено, що авторегресійна модель мовного сигналу описує його досить високим ступенем точності і дозволяє застосовувати розвинений математичний апарат лінійного передбачення. Оголошено про переваги методу СЕLP кодування. Ключові слова: ТЕХНОЛОГІЯ, МЕРЕЖА, ЦИФРОВА ІНФОРМАЦІЯ, СИГНАЛ, КОДЕР, АВТОРЕГРЕСІЙНА МОДЕЛЬ, ПОХИБКА, КВАНТУВАННЯ, CELP, КОДОВА КНИГА, ЛІНІЙНИЙ ФІЛЬТР Вступ. Обмін голосовою інформацією по мережах передачі даних набуває все більшої популярності. Інтерес обумовлений більш низькою вартістю міжнародних і міжміських переговорів у порівнянні зі звичайними телефонними мережами. У корпоративних мережах економія досягається за рахунок більш ефективного використання орендованих каналів зв'язку, за якими можна передавати не тільки дані, але і голос в цифровому форматі. Розробка будь-якої нової технології вимагає дотримуватися напрямку технологічної досконалості, з одного боку, і низької вартості реалізації з іншого. Стосовно методів кодування мови поняття досконалості містить в собі високу якість сигналу і малу часову затримку. Вартість реалізації визначають такі чинники, як загальна складність системи і швидкість бітового потоку, що обумовлено досягненням певної якості сигналу. Сьогодні з'являються все нові і нові конфігурації систем передачі на базі різнорідного обладнання. Виникає задача узгодження компонентів обладнання, необхідного для заданих схем організації зв'язку. При цьому багато хто намагається оптимізувати створювані системи передачі за різними критеріями - ціною, набору "високих технологій", компактності апаратних засобів, зручності експлуатації та іншим. Для того щоб доцільно вибрати мовний кодек, необхідне уявлення про використаний в ньому метод на якому базується алгоритм кодування і про процес узгодження сигналу, отриманого після цифрової обробки, з цифровим каналом зв'язку. Основна частина. Людина розрізняє звук в діапазоні від 20 Гц до 20 кгц, але необхідний для сприйняття мови діапазон істотно вужчий. Переважна частина інформації при розмові передається на частотах до 4 кгц. Для точного відновлення аналогового сигналу приймачем передаюча сторона повинна брати відліки не менше двох разів за період максимальної частоти (теорема Котельникова - Найквіста). Беручи максимальну частоту рівною 4000 Гц і 8-розрядне представлення амплітуди, отримаємо, що після перетворення в цифрову форму передача голосу потребує наступної пропускної здатності: (Відлік / період) * 4000 (період / с) * 8 (біт) =: (біт / с). Це досить широкий цифровий канал, що вимагає істотних капіталовкладень. А при необхідності одночасного встановлення декількох голосових з'єднань початкові витрати пропорційно зростають. Тому голос найчастіше передають у стислому вигляді. Метод кодування CELP заснований на лінійній авторегресійній моделі процесу формування і сприйняття мови і входить до групи методів "аналіз через синтез", що реалізують сучасні та ефективні алгоритми стиснення мовних сигналів. Алгоритми даного класу займають середнє положення між кодерами форми сигналу, в яких зберігається форма 40

41 коливання мовного сигналу в процесі його дискретизації і квантування, і параметричними вокодерами, які базуються на процедурах оцінювання та кодування невеликої кількості параметрів мови, об'єднуючи переваги кожного з них. Лінійна авторегресійна модель процесу формування мовних сигналів з локально постійними на інтервалах мс параметрами набула сьогодні найбільшого поширення. Для цієї моделі p x x a, (1) t j1 j t j де xt послідовність відліків мовного сигналу; Фj коефіцієнти лінійного передбачення, що характеризують властивості голосового тракту; at послідовність, що породжує, або сигнал збудження голосового тракту; p порядок моделі. Величина p t ~ x x, (2) t j1 j t j називається передбаченням випадкової величини. Різниця між поточним значенням відліку і його передбаченням називається помилкою передбачення a t x ~ x. (3) t t Величина at характеризує, по суті, максимальну точність передбачення поточного відліку, а її статистичні властивості визначають вибір порядку моделі АР. Генерація випадкового процесу здійснюється методом породжуваного випадкового процесу. Породжуваний процес у вигляді білого шуму, зазвичай з гаусовою функцією розподілу, пропускається через формуючий фільтр, параметри якого визначаються відповідною моделлю АР. Авторегресійна модель мовного сигналу описує його досить високим ступенем точності і дозволяє застосовувати розвинений математичний апарат лінійного передбачення. При цьому забезпечується більш висока якість декодованої мови, стійкість до вхідного акустичного шуму і помилок в каналі зв'язку в порівнянні із системами з іншими принципами кодування. В рамках даної моделі найбільш перспективним методом кодування вважається метод "аналізу через синтез" з використанням багатоімпульсного збудження. Новизна багатоімпульсного збудження полягає в тому, що в сигналі залишку лінійного передбачення вибираються такі його значення, які найбільш важливі для підвищення якості синтезованої мови. При цьому використована в процедурі аналізу через синтез схема кодування, окрім обліку помилок квантування, містить і критерії суб'єктивної оцінки якості мовного сигналу, що забезпечує природне звучання синтезованої мови. Метод аналізу через синтез використовує синтезатор (декодер) мовного сигналу, як складову частину пристрою кодування. При цьому завдання аналізу зводиться до процедури оцінки переданих в канал зв'язку параметрів мови, що проводиться відповідно до деякого критерію розузгодження між вихідним і декодованим сигналами. По суті, в алгоритмі CELP відбувається векторне квантування послідовності Xn, тобто позиції вибірок і їх амплітуди в сигналі багатоімпульсного збудження оптимізуються одночасно. При цьому відрізок (сегмент) сигналу збудження вибирається з попередньо сформованої постійної сукупності кодової книги, що містить досить велику кількість реалізацій, наприклад, некорельованого гаусового шуму. Обрана реалізація посилюється і 41

42 подається на вхід фільтра LTP. В канал зв'язку передаються номер (індекс) елемента кодової книги з відповідним коефіцієнтом посилення, параметри синтезатора основного тону, а також коефіцієнти лінійного передбачення, що характеризують стан голосового тракту. Основні результати і висновки. Будучи однією із найбільш поширених, схема з лінійним передбаченням і збудженням від коду, CELP є кращою схемою AbS-LPC для низьких швидкостей. У CELP є лінійний фільтр зі змінними в часі параметрами для виділення грубої і точної спектральної інформації. Збудження виконується шляхом перебору всіх векторів з кодової книги. Хоча CELP є складним методом, він здатний синтезувати мову з високою якістю навіть на низьких швидкостях. На базі кодека CELP був розроблений алгоритм кодування мови, з використанням кодової книги. Це дозволило знизити швидкість передачі цифрового потоку даних до 4.8кбіт/с. Близькість спектра і тимчасової діаграми вихідного (синтезованого) сигналу з вхідним мовним сигналом свідчить про хорошу якість алгоритму і побудованому на ньому програмного продукту. Однак не повна схожість досліджуваних сигналів говорить про те, що необхідно ще шукати оптимальний алгоритм визначення ПОТ, а також розробляти метод варіювання порядком моделі фільтра. ЛІТЕРАТУРА: 1. Бондарев В., Трестер Г., Чернега В. Цифровая обработка сигналов. - Севастополь: СевГТУ, с. 2. Коротаев Г.А. Эффективный алгоритм кодирования речевого сигнала на скорости 4,8 кбит/с и ниже // Зарубежная Радиоэлектроника с. 3. Коротаев Г.А. Анализ и синтез речевого сигнала методом линейного предсказания // Зарубежная Радиоэлектроника с. 4. Коротаев Г.А. Некоторые аспекты линейного предсказания при анализе и синтезе речевого сигнала // Зарубежная Радиоэлектроника с. 42

43 УДК :519 І.М. Голінко, І.Є. Галицька Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» ДИНАМІЧНА МОДЕЛЬ ПРЕЦИЗІЙНОГО КОНДИЦІОНЕРА ІЗ ПАРОВИМ ЗВОЛОЖУВАЧЕМ Для промислових комплексів штучного мікроклімату запропонована методика розробки комплексної динамічної математичної моделі промислового кондиціонера у просторі станів. Розглянута комплексна модель промислового прецизійного кондиціонера із паровим зволожувачем у просторі станів. Ключові слова: ПРОМИСЛОВИЙ КОНДИЦІОНЕР, МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ, ПРОСТІР СТАНІВ, СИСТЕМА КЕРУВАННЯ, ПАРОВИЙ ЗВОЛОЖУВАЧ Вступ. Системи штучного мікроклімату (СШМ) відображують складний технологічний процес, який має чималий діапазон зміни вихідних даних. В залежності від використаного обладнання, промисловий кондиціонер (ПК) як об'єкт керування (ОК) є складним та багатовимірним. Ряд керуючих впливів обмежений, а деякі елементи системи залишаються некерованими. З цих причин застосовують нетрадиційні рішення з автоматизації. Систему автоматичного керування (САК) кондиціонера необхідно розглядати в рамках єдиного комп ютерно-інтегрованого комплексу із технологічними взаємозв язками між обладнанням кондиціонера [1, 2]. Літературний огляд не виявив комплексних моделей промислових кондиціонерів як багатомірного ОК, проте існують математичні моделі кліматичного обладнання. Враховуючи наявність динамічних моделей кліматичного обладнання у просторі станів [3 6], у роботі запропоновано комплексну модель прецизійного кондиціонера із паровим зволожувачем у просторі станів. Методика розробки комплексної динамічної моделі кондиціонера у просторі стану. Представлення багатовимірних ОК в просторі станів має ряд переваг порівняно із записом у вигляді передатних функцій. Наприклад, дозволяє описати довільні внутрішні структури, некеровані та неспостережені параметри ОК за допомогою мінімального числа параметрів. Якщо математичний опис ОК складено із врахуванням присутності спільних змінних стану, то така модель містить мінімальне число змінних стану, а форма опису відповідає мінімальній реалізації ОК. Математичні моделі [3 6] для кліматичного обладнання СШМ у просторі станів розроблено із врахуванням спільних змінних станів, що вказує наявність недіагональних елементів матриці станів A. Додатковим аргументом на користь векторних моделей є велика кількість математичних пакетів для комп ютерного аналізу технічних систем у просторі станів, які дозволяють із незначними часовими витратами проводити складні математичні дослідження. Технологічні схеми промислової обробки повітря залежать від кліматичного обладнання промислового кондиціонера. Кліматичне обладнання ПК для реалізації енергозберігаючих алгоритмів керування складається із тепломасообмінних апаратів: калорифери підігріву, охолоджувач та зволожувач. Оскільки динамічні властивості цих апаратів в загальному випадку різні відповідні математичні моделі повинні залежати від апарату, який включено в систему регулювання, та дозволяти синтезувати комплексну динамічну модель для розробки САК кондиціонера. Аналіз аналітичних моделей обладнання кондиціонера [3 6] дозволяє зробити висновок, що типовий динамічний елемент кліматичного обладнання можна розглядати як багатовимірний ОК із п ятьма входами та двома виходами. Розглянемо методику розробки комплексної динамічної моделі кондиціонера в просторі станів. При розробці комплексної динамічної моделі промислового кондиціонера необхідно враховувати порядок динамічних моделей кліматичного обладнання та дотримуватися такої послідовності дій. 1. Визначити кількісний склад кліматичного обладнання N для конкретного кондиціонера, 43

44 44 де N кількість одиниць обладнання. 2. Для наявного обладнання вибрати необхідні моделі кліматичного обладнання у просторі станів [3 6]. 3. Визначити збурюючі та регулюючі канали впливу для технологічної системи кондиціонера i i i 2, 3 1, F F U, де i = 1 N 4. Для комплексної моделі сформувати вектор керування U та збурення F із наявних впливів i 1 U та i 2 F на кліматичне обладнання. 5. Сформувати матрицю стану A комплексної моделі кондиціонера, діагональними елементами якої є матриці станів i A кліматичного обладнання. 6. Сформувати матриці комутацій i C із відповідних матриць i 2 B, які забезпечують передачу вектору вихідних змінних стану попередньої моделі i1 X на відповідні вхідні змінні станів поточної моделі i X кліматичного обладнання. 7. Сформувати матриці впливу B та D із відповідних матриць кліматичного обладнання i 1 B та i 2 B. Комплексна модель промислового прецизійного кондиціонера із паровим зволожувачем. За розглянутою методикою отримано комплексну модель прецизійного кондиціонера, яка має вигляд:, ; CX Y DF BU AX X (1) де П 6 5 ПЗ 4 K2 3 O 2 K1 1 KЗ A C C A C A C A C A C A A, П ПЗ K2 О K1 KЗ X X X X X X X ; 0 B B B B 0 B ПЗ 1 K2 1 О 1 K1 1, ПЗ 1 К2 1 О 1 К1 1 U U U U U ; B D KЗ 2, KЗ F 2 F ; K1 1 B 2 C, O 2 B 2 C, К2 3 B 2 C, ПЗ 4 B 2 C, П 5 B 2 C, КЗ 3 6 B C, C.

45 Комплексна модель прецизійного кондиціонера (1) містить динамічні моделі кліматичного обладнання: камери змішування КЗ другого порядку; водяних калориферів К1, К2 та охолоджувача О четвертого порядку; парового зволожувача ФЗ другого порядку; приміщення П третього поряду. Модель динаміки (1) має дев ятнадцятий порядок, розмірність матриць: А [19 19], B [19 4]. Загальні результати та висновки. Запропоновано методику розробки математичної моделі ПКШМ як багатовимірного ОК в просторі станів. Методика дозволяє розробити комплексну модель прецизійного кондиціонера із паровим зволожувачем у просторі станів, використовуючи динамічні моделі кліматичного обладнання. Від існуючих динамічна модель відрізняються врахуванням технологічних взаємозв язків при послідовній обробці припливного повітря на кліматичному обладнанні та використанням параметру вологовмісту (замість відносної вологості) для моделювання масообміну у процесі підготовки повітря. Імітаційне моделювання перехідних процесів для прецизійного кондиціонера підтвердила ефективність запропонованої методики розробки багатовимірних моделей. Такий підхід дозволяє переосмислити синтез САК кондиціонера на основі розмежування взаємного впливу регулюючих параметрів, що дозволяє перевести систему керування кондиціонером на якісно новий рівень та забезпечить ефективне використання енергоресурсів для систем штучного мікроклімату. ЛИТЕРАТУРА: 1. Голінко, І.М. Принципи синтезу автоматичних систем керування промисловими кондиціонерами / І.М. Голінко // Автоматизація технологічних і бізнес-процесів , С Федорчук, А.В. Синтез багатовимірної системи керування для промислових кондиціонерів / А.В. Федорчук, І.М. Голінко // Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики: тези доповідей XІV Міжнародної науково-практичної конференції, квітня 2016 р. Київ, С Ніколаєва, К.А. Динамічна модель калорифера в просторі станів / К.А. Ніколаєва, І.М. Голінко // Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики: тези доповідей XІV Міжнародної науково-практичної конференції, квітня 2016 р. Київ, С Голінко, І.М. Динамічна модель тепломасообміну для водяного охолоджувача промислового кондиціонера / І.М. Голінко // Наукові вісті НТУУ КПІ. 2014, 6. С Голінко, І.М. Математичне моделювання процесів тепло- та масообміну для камери парового зволоження / І.М. Голінко, І. Є.Галицька, В.Ю. Степаненко // Прикарпатський вісник НТШ. Серія Число. 2014, 1(25). С Голінко, І.М. Моделювання та оптимізація систем керування [Текст]: монографія / І.М Голінко, А.І. Кубрак. Кам'янець Подільський: ПП Буйницький, с. 45

46 УДК : В.О. Грамов, Є.О. Баганов Херсонський національний технічний університет МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ПАЙКИ СТРУМОПРОВІДНОЇ ШИНИ ФОТОЕЛЕКТРИЧНОГО ПЕРЕТВОРЮВАЧА В роботі проведено математичне моделювання процесу пайки струмопровідних шин до монокристалічних кремнієвих фотоелектричних перетворювачів. У роботі запропонований підхід розрахунку швидкості проходу жала паяльної системи в залежності від її потужності для зменшення величини перегріву системи без розв язання зворотної теплової задачі. Визначені швидкості проходу системи пайки та її початкова затримка в залежності від потужності системи. Ключові слова: ФОТОЕЛЕКТРИЧНИЙ ПЕРЕТВОРЮВАЧ, ПАЙКА, МОДЕЛЮВАННЯ Вступ. Фотоелектричний перетворювач (ФЕП) електричний прилад, який генерує електрику завдяки фотоелектричному ефекту. Незважаючи на наявність різних типів як матеріалів, так і конструкцій ФЕП, найбільш поширеною у світі технологією їх виробництва є технологія на основі монокристалічного кремнію [1]. Робоча напруга одного ФЕП знаходиться в межах 0,5 0,6 В. Тому, для практичного використання ФЕП збираються у модулі за допомогою мідних (рідше срібних) струмопровідних шин. Пайка шин до ФЕП викликає його перегрів, що призводить до появи термомеханічних напружень та мікротріщин, які під час експлуатації розростаються і різко погіршують ефективність як ФЕП, так і модуля в цілому [2, 3]. Основними параметрами, що впливають на перегрів ФЕП є потужність і швидкість ходу автоматичної системи пайки (АСП). Станом на сьогодення проведений ряд досліджень щодо впливу параметрів АСП на результуючі температурні і термомеханічні поля у ФЕП. Однак рекомендації щодо залежності швидкості ходу системи від її потужності для забезпечення мінімального перегріву ФЕП під час пайки струмопровідної шини у літературі відсутні. Основна частина. Метою даної роботи є визначення залежності швидкості руху АСП від її потужності, при яких мінімізується перегрів ФЕП. Для досягнення поставленої мети було використано математичне моделювання процесів теплопереносу під час пайки, результатами якого є визначення температурних полів у системі та встановлення факту плавлення припою під жалом паяльника. Рис. 1 Загальний вигляд ФЕП (1) зі струмопровідними шинами (2) Стандартно ФЕП має дві струмопровідні шини (рис. 1.). АСП проводить процес пайки обох шин одночасно. Тому вертикальна вісь симетрії ФЕП є і віссю симетрії температурних полів. Фізично це відповідає відсутності теплових потоків між лівою і правою частинами ФЕП. Якщо прийняти до уваги, що товщина сучасних пластин, які йдуть на виробництво ФЕП, 46

47 складає мкм, а стандартна довжина сторони ФЕП складає 156 мм [1], то втратами тепла з торцевих зон можна знехтувати, тобто вважати їх теплоізольованими. Це призводить до того, що для теплових полів система має ще дві осі симетрії, які співпадають з осями симетрії струмопровідних шин. Тому моделювання проводилося тільки в чверті ФЕП, яка виділена штриховкою на рис. 1. Область моделювання була розбита на чотири зони (рис. 2): зона І струмопровідна шина припаяна; зона ІІ відбувається процес пайки; зона ІІІ вільна струмопровідна шина; зона IV пластина кремнію. Рис. 2 Схема області моделювання Усі зони, крім зони ІІ характеризуються тепловтратами конвекцією з поверхні в оточуюче повітря. Зона ІІ характеризується підведенням теплової потужності від АСП. Струмопровідна шина складається з шару припою та шару провідного матеріалу (міді). Для проведення моделювання тіла у системі вважалися тонкими, тобто температурний профіль за товщиною системи вважався однорідним, кожна зона вважалася плоскою та описувалася усередненими фізичними параметрами. Теплові втрати конвекцією та надходження теплової потужності від АСП описувалися як внутрішні джерела у двовимірному диференційному рівнянні теплопровідності з урахуванням плавлення припою: c i ρ i T t + q iρ i ε t = λ i ( 2 T x T y 2) + P i(т ) d i (1) де сі, ρі, λі, усереднені за складовими шарами питома теплоємність, густина, теплопровідність зони і; di сумарна товщина шарів зони і; Рі питома (на одиницю площі поверхні) потужність теплообміну і-ї зони з навколишнім середовищем (тепловтрати конвекцією, теплонадходження від АСП); T = T(x, y, t) температурне поле; qі усереднена за масовим складом шару питома теплота плавлення припою; t час процесу; ε= ε(x, y, t) частка припою, що розплавилася, 0 ε 1. Особливістю рівняння (1) є ліва частина, яка складається з двох складових: перша відображає зміну внутрішньої енергії внаслідок зміни температури, друга внаслідок фазового переходу. Матеріал припою при моделюванні вважався однокомпонентною сполукою, яка характеризується конкретною температурою плавлення і кристалізації, а не діапазоном температур, як для багатокомпонентних сполук. Тому в лівій частині рівняння (1) доданки працюють не одночасно, а почергово. Крайовими умовами між зонами є крайова умова 4-го роду, модифікована можливістю 47

48 фазового переходу при зміні граничної температури: { T ( λ i ζ ζ=г 0 T ζ=г 0 + T ζ=г+0 ; T + λ j ζ ) dt = l i ρ i q i dε. ζ=г+0 (2) де ζ відповідна координата, перпендикулярна до границі розділу Г, li характерна довжина впливу зміни граничної температури (приймалася як половина просторового кроку). Крайова умова для спільної границі зон ІІ, ІІІ і ІV доповнювалася аналогічним тепловим потоком ІІІ-ї зони у лівій частині другого рівняння системи (2). Крайова умова по периметру усієї системи: Початкові умови: T ζ = 0 (3) ζ=г { T(x, y, 0) = T 0; ε(x, y, 0) = 0. (4) де Т0 температура навколишнього середовища, яка вважалася постійною, під час процесу. Крайова задача у часткових похідних (1) (4) розв язувалася чисельно на основі дискретизації системи рівнянь за методом скінченних різниць. Внаслідок невизначеності наявності плавлення у лівій частини рівняння (1) на кожному часовому кроці, застосовувалася явна схема побудови системи рівнянь. Крок за простором приймався h = 0,5 мм, крок за часом τ = 0,1 мс. Для всіх зон виконувалося співвідношення λ i τ c i ρ i h 2 0,1, що забезпечувало стійкість обчислень. Ширина струмопровідної шини приймалася 2 мм (1 мм в зоні моделювання), площа перетину жала приймалася 2 2 мм 2, що забезпечувало наявність як мінімум 3-х вузлів уздовж кожного напряму в кожній зоні. Для забезпечення мінімізації перегріву моделювання проводилося наступним чином. Початково була задана тільки потужність АСП. Необхідність її переміщення визначалася на кожному часовому кроці розплавленням заднього відносно руху жала шару припою, що знаходиться у зоні ІІ. При наявності такого шару (визначалося за значенням величини ε) жало пересувалося на один просторовий крок вперед і знову проводилася попередня перевірка. Пересування проводилося до того моменту, поки задній шар припою не виявлявся не розплавленим. Моделювання закінчувалося по досягненню АСП краю пластини. Під час моделювання фіксувалася кількість кроків за часом, на протязі якої АСП знаходилася у даному положенні. Запропонований підхід надає наближену залежність швидкості від часу для мінімізації перегріву системи. Точні залежності швидкості можна отримати тільки шляхом розв язання зворотної задачі теплопровідності. Однак, навіть незважаючи на складність її розв язання, яка пов язана з тим, що ця задача є математично некоректною (не завжди виконуються умови однозначності розв язку) [4], для постановки такої задачі необхідно мати визначені температурні умови всередині системи, які також невідомі внаслідок наявності фазових переходів, тривалість яких визначається тепловими потоками, які, в свою чергу, залежать від температурних полів. Тобто визначення реальних мінімальних перегрівів у системі вже само по собі є складною задачею, розв язання якої є базою для визначення відповідних 48

49 Швидкість проходу, мм/с Початкова затримка, мс Відстань уздовж пластини, мм технологічних умов. Основні результати і висновки. На рис. 3. наведено результати моделювання положення жала АСП від часу для різних потужностей системи. Як видно з рис. 3, швидкість ходу АСП незначно відхиляється від постійної, однак, на початку системи є певна затримка, яка залежить від потужності системи і необхідна для стартового прогріву ФЕП з кімнатної температури. Результати розрахунку швидкості проходу і початкової затримки наведено на рис. 4, а і б відповідно. Наведені на рис. 4. залежності дозволяють мінімізувати перегрів ФЕП під час пайки струмопровідних шин, зменшити ймовірність виникнення мікротріщин і підвищити надійність і строк служби фотоелектричних модулів Вт/мм Вт/мм 2 20 Вт/мм Вт/мм 2 4 Вт/мм Час, 10-4 с Рис. 3 Розрахована залежність положення жала АСП від часу при різних потужностях системи Потужність Вт/мм 2 а б Рис. 4 Залежність швидкості проходу (а) і початкової затримки (б) від потужності АСП ЛІТЕРАТУРА: 1. Markvart T. Practical Handbook of Photovoltaics: Fundamentals and Applications / T.Markvart, L. Castafier. Elsevier p. 2. Lai C-M. The effects of cracks on the thermal stress induced by soldering in monocrystalline silicon cells/ C-M. Lai, K-M Lin, C-H. Su //Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part E: Journal of Process Mechanical Engineering. 228(2) pp Kaule F. Modeling and testing the mechanical strength of solar cells/ F. Kaule, W. Wang, S. Schoenfelder // Solar Energy Materials and Solar Cells pp Бек Дж.Некорректные обратные задачи теплопроводности/ Дж. Бек, Б. Блакуэлл, Ч. Сент-Клэр мл. М.: Мир, с Потужність Вт/мм 2 49

50 УДК 621.1: В.О. Далечин, В.М. Далечина, М.Ю. Растьогін Херсонський фізико-технічний ліцей Херсонської міської ради при ХНТУ та ДНУ СПОСОБИ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПЕРЕТВОРЮВАЧА СОНЯЧНОЇ ЕНЕРГІЇ ТА АНАЛІЗ МОЖЛИВОСТІ ЙОГО ВИКОРИСТАННЯ В РЕГІОНІ ОЛЕШКІВСЬКІ ПІСКИ У статті обґрунтовано способи підвищення ефективності сонячного перетворювача, а саме: визначено можливих кутів нахилу сонячного концентратора для кожного місяця року та порівняно його з кутом висоти Сонця в дні сонцестояння, розроблені ефективні рішення елементів установки, розраховано кількість електроенергії, яку зможуть виробляти запропоновані установки в напівпустелі Олешківські піски. Ключові слова: СОНЯЧНА ЕНЕРГЕТИКА, ЕНЕРГОЗБЕРЕЖЕННЯ, СОНЯЧНІ КОНЦЕНТРАТОРИ Вступ. Особливого значення останнім часом у зв язку із розвитком суспільства набуває альтернативна енергетика, що пов язано як із збільшенням споживання енергії, так і з намаганням людства поліпшити екологічну ситуацію на планеті. Сонячні батареї, що використовуються зараз, мають ККД від 14% (елементи на основі кремнію) до 35% (елементи на основі арсеніду галію). Таким чином, підвищення коефіцієнту корисної дії сонячних установок та зниження їх вартості є актуальним завданням. Мета роботи розробити схему установки перетворювача сонячної енергії в електричну з максимально можливим ККД. У процесі дослідження були поставлені наступні задачі: визначити для кожного місяця оптимальний кута нахилу сонячного концентратора та порівняти його з кутом висоти Сонця в дні сонцестоянь; розробити ефективні конструктивні рішення елементів установки; розрахувати кількість електроенергії, яку зможуть виробляти запропоновані установки при їх розміщенні у регіоні напівпустелі Олешківські піски (Херсонська область) та оцінити їх собівартість. Основна частина. У даний момент для перетворення сонячної енергії в інші її види використовуються переважно напівпровідникові сонячні батареї та теплові сонячні концентратори. Очевидно, що для ефективного використання перетворювачів сонячної енергії, необхідно розташовувати їх певним чином відносно Сонця. Сонячна радіація, що падає на довільно орієнтовану поверхню, складається з прямої радіації від Сонця, дифузної від неба і відбитої від поверхні землі. У свою чергу дифузна радіація від неба складається з ореольної дифузної радіації, тобто радіації із зони неба, що знаходиться безпосередньо навколо диска Сонця, і фонової дифузної радіації, яку вважають рівномірно розподіленою по всьому напівсферичному небосхилу. Сама установка буде мати таку орієнтовну схему (див. рис. 1). На основі аналізу статистичних даних Інституту прикладної фізики АН Молдови точних вимірювань сонячної радіації для паралелі 47 північної широти, нами були розраховані значення оптимальних кутів нахилу перетворювача сонячної енергії для кожного місяця року. З отриманих даних було знайдено, що для 6-місячного теплого періоду середній кут установки панелі концентратора має становити 22,5º; тільки для літніх місяців - 16,66º; для 6-місячного холодного періоду - 58,17º (див. таблицю 1). 50

51 Рис.1 Загальна схема установки Таблиця 1 Оптимальні кути нахилу концентратора для кожного місяця року (дані обчислені вперше) Місяць Оптимальний кут нахилу Максимальна середньодобова концентратора для кожного місяця, º кількість енергії, МДж/м 2 1 Січень 68 7, Лютий 56 8, Березень 44 14, Квітень 28 17, Травень 17 21, Червень 11 23, Липень 14 23, Серпень 25 19, Вересень 40 17, Жовтень 53 12, Листопад 62 7, Грудень 66 4,1010 Проведені при аналізі даних обчислення доводять, що сонячний концентратор має бути напрямлений не саме на Сонце, а на ділянку вище нього (див. рис. 2). Така орієнтація установки дозволяє не втрачати дифузну радіацію і збільшити кількість отриманої від Сонця енергії. Виходячи з екологічності, необхідності досягнення високих температур теплоносієм ( ºС) та мінімальної собівартості установки, було запропоновано виготовляти параболо-циліндричні відбивачі пресуванням з вторинного поліетилену, покритого 20-мк дзеркальної фольгою з нержавіючої сталі AISI304-BA з коефіцієнтом відбиття поверхні 85%. 51

52 Рис. 2 Необхідне перевищення нахилу концентратора влітку та взимку (висновок отриманий вперше) У якості абсорбера запропоновано використовувати профільні сталеві труби з нальотом природною іржі, яка має коефіцієнт поглинання 85%. Для виключення конвекційного теплообміну і відбиття випромінюваного абсорбером тепла, його труба розміщується всередину півциліндричного дзеркального відбивача, закритого з нижньої частини листовим органічнім склом. Оргскло, яке має унікальну оптичну прозорість, працює в якості теплового затвору, затримуючі зворотне інфрачервоне випромінювання. В якості теплоносія доцільно використовувати нев язке трансмісійне машинне масло. Для відбору механічної енергії від потоку циркулюючої в установці води, вирішено використовувати водний гідромотор пластинчастого (шиберного) типу, який розрахований на максимальний тиск до 25 атмосфер. Для матеріалу пластин-шиберів, які притискаються до сталевого внутрішнього корпусу, буде застосовано маслонаповнений поліамід, який на плівці води має ресурс в 16 разів більший, ніж бронза на масляній плівці. Для пароводяного насосу, що обертає гідромотор, вирішено застосувати модернізований пульсуючій гідрореактивний рушій з додаванням масляного випаровувача та двох гідропневматичних демпферів. Тиск в 10 атмосфер в ньому буде створювати водяна пара, нагріта до температури 180 C. Рис.3 Схема концентратора з абсорбером 52

53 Вибір зазначеного вище пароводяного насосу обумовлений надійністю та високою ефективністю перетворення тиску пари в циркулюючий потік води з температурою близькою до температури кипіння. Замкнений цикл руху води і використання конденсації пари на розширенні на ряду з її випаровуванням на теплообміннику, виключають необхідність доливання води в процесі експлуатації. Рис.4 Схема пароводяного насосу Установка працює в такий спосіб: розігріте до температури C сонячною енергією масло циркуляційним насосом з механічним приводом подається у випаровувач пароводяного насосу. На випарник періодично потрапляє порція води, що відразу перетворюється на пару. Розширюючись, пара витісняє воду в пароводяному насосі через зворотне коліно на гідромотор. Два клапана і два демпфера насосу забезпечують виконання його робочого циклу. Гідромотор, крім циркуляційного масляного насосу, через обгону муфту розкручує маховик на валу електрогенератора. При зниженні обертів гідромотора в робочому циклі насосу, муфта розчіплює з'єднання валів і привід електрогенератора здійснюється від маховика. Таким чином, незважаючи на пульсуючий режим пароводяного насосу, обертання валу електрогенератора забезпечується достатньо постійним. У процесі дослідження розрахована середня потужність, що може вироблятися в денний час запропонованими установками, розміщеними на 1/5 площі напівпустелі Олешківські піски. Для теплої пори року вона становить від 5,5 ГВт у вересні до 7,9 ГВт у липні. Таблиця 2 Оцінка потужності, яку можна отримати запропонованими установками від 1/5 площі напівпустелі Олешківські піски Місяць Максимальна середньодобова кількість променистої енергії, МДж/м 2 Максимальна середньодобова промениста енергія на 30 км 2, МДж Максимальна кількість вироблюваної установками електроенергії, квт*год Оцінна середня генеруюча потужність при 10-годинному сонячному дні, МВт 1 Квітень 17, Травень 21, Червень 23, Липень 23, Август 19, Вересень 16,

54 При заданих умовах, використовуючи розроблені установки, у напівпустелі Олешківські піски у світлий час дня можна генерувати електричну потужність величиною від 5,5 ГВт до 7,9 ГВт. Ці величини можна зіставити із установленою потужністю Південно - Української АЕС, що становить 3 ГВт. Визначимо коефіцієнт корисної дії установки в цілому: 0,6 (Сонячно - тепловий перетворювач) * 0,9 (Імпульсний пароводяний насос замкнутого циклу з теплоізоляцією) * 0,85 (Гідромотор за даними водного гідромотора Janus, Велика Британія) * 0,9 (Генератор змінного струму) = 0,4131. У підсумку отримано к.к.д. понад 40%, що перевищує показники фотовольтичних перетворювачів не тільки на кремнії (Si = %), але й на арсеніді галію (GaAs = 35%). Собівартість електрогенеруючої частини мережевої електростанції на базі запропонованої установки на потужність 30 квт становить від 90 до 100 тис. гривень. Вартість кремнієвих сонячних батарей для аналогічної потужності складе 540 тис. гривень. З цього слідує, що використання запропонованих установок є економічно доцільним. Основні результати та висновки. Таким чином, нами був розрахований оптимальний кут нахилу сонячного концентратора, запропоновані енергоефективні рішення конструкції концентратора (використання плівки з високою відбиваючою здатністю, конструкція абсорбера, вибір гідромотору та гідронасосу) та розрахований економічний ефект від впровадження запропонованих установок в регіоні напівпустелі Олешківські піски. ЛІТЕРАТУРА: 1. Александров А.А. Таблицы теплофизических свойств воды и водяного пара / А.А.Александров, Б.А.Григорьев, М.: Издательство МЭИ, Довідковий посібник до СНиП «Будівельного кліматологія й геофізика» [Електронний ресурс]. Режим доступу до ресурсу: 3. Александров А.А. Таблицы теплофизических свойств воды и водяного пара / А.А. Александров, Б.А. Григорьев. М.: Издательство МЭИ, Акулинин, А. Смыков В. Оценка возможностей солнечной энергетики на основе точных наземных измерений солнечной радиации. // Проблемы региональной энергетики, Институт энергетики АНМ, 1(6), 2008, с URL: 54

55 УДК Д.І. Дементєєв, Т.І. Тернова Херсонський національний технічний університет АВТОМАТИЗАЦІЯ СИСТЕМ ДИСТАНЦІЙНОГО ОБЛІКУ ЕНЕРГОРЕСУРСІВ У роботі представлена схема автоматизованої інформаційної системи обліку витрат газу і подальшої передачі даних в диспетчерський пункт. Проведено аналіз існуючих систем автоматизації дистанційного обліку енергоресурсів як в Україні так і у Європі в цілому. Користуючись цим аналізом розроблено електричні схеми, спроектував та змодельовано комп'ютеризовану систему управління. Ключові слова: АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ, КОНТРОЛЕР, ЛІЧИЛЬНИК ГАЗОПОСТАЧАННЯ, ДИСТАНЦІЙНИЙ СБІР ДАНИХ Вступ. У сучасному світі попит на енергоресурси росте темпами порівнянними зі збільшенням їх вартості. Більшість країн «цивілізованого світу», особливо ті, в яких енергоресурси купуються у країн імпортерів, веде строгий облік споживання води, тепла, електроенергії і газу. Так як оплата за енергоресурси є однією з найбільших статей видатків бюджетів різних рівнів, правильне планування їх споживання, їх облік і розподіл є найважливішим фактором стабільності економіки. На жаль, в нашій країні зовсім недавно стали замислюватися про облік споживання, енергоефективності та енергозбереження. У 1994 році був прийнятий закон України N 74/94-ВР «Про енергозбереження», який фактично поклав початок встановлення приладів обліку. У країні почалося масове впровадження приладів індивідуального обліку споживання води, тепла, закономірно постало питання про зняття показань. Виявилося необхідним централізовано знімати показання з величезної кількості лічильників і обробляти дані, одержувані приладами обліку. На найпростіших дешевих лічильниках доступний лише візуальне зняття показань. Далі ці дані необхідно якимось чином передати в якийсь розрахунковий центр для обробки і виставлення рахунків на оплату. Найчастіше це завдання покладається на самого власника або орендаря приміщення. В кінці розрахункового періоду (місяця) власник повинен зняти показання лічильника води і повідомити дані про споживання ресурсів в спеціалізовану організацію по телефону або за допомогою паперового носія. Крім того, що це приносить багато клопоту господареві житла, зі збільшенням кількості встановлених лічильників води зростає навантаження на ручну обробку інформації розрахунковими центрами. Існує спосіб істотно знизити трудомісткість і вартість збору і обробки даних, вирішити проблему доступу на об'єкт, контролю правильності роботи приладів обліку та ін. Шляхом установки системи дистанційного зняття показань з приладів обліку. Дані знімаються одномоментно з усіх приладів установи і передаються в мережу Інтернет. Причому користувач отримує з кожного приладу не 1 показання, а набір даних за певний період (щоденний, щогодинний і т.д.), що дозволяє вести контроль за динамічним споживанням. Система успішно працює на європейському ринку і починає поступово впроваджуватися в Україні в новому будівництві, на підприємствах, на віддалених об'єктах. Впровадження автоматизованої системи обліку витрат ресурсів дозволить виробляти автоматичний збір, накопичення, обробку, зберігання і відображення отриманої інформації, а також її передачу по дротових або бездротових каналах зв'язку на центральний диспетчерський пункт енергопостачальника. Основна частина. Метою даної роботи є створення автоматизованої інформаційної системи обліку витрат газу і подальшої передачі даних в диспетчерський пункт. Структурна схема передачі даних наведена на рис

56 Рис. 1 Структурна схема передачі даних, що вимірюється БД база даних, РМО робоче місце оператора, МК мікроконтроллер, RTC годинник реального часу Основним завданням даної роботи є розробка мікропроцесорної системи управління дистанційного зняття показників лічильників газу та обробки інформації в програмному комплексі, з метою автоматизації обліку енергоресурсів. У зв язку з тим, що сучасні тенденції розвитку в енергетичних системах вимагають нових підходів до моніторингу споживання та оплати за паливно-енергетичні ресурси, було прийнято рішення розробити сучасні технології для утілення в життя автоматизованої інформаційної системи обліку. За основу у проектуванні було використано сучасні європейські аналоги. Оскільки більшість лічильників в Україні було встановлено ще за часів СРСР і вони не передбачають інструментів і технологій для дистанційного зчитування, прийнято рішення для розробки і встановлення приладу, що не потребує заміни лічильників. Для реалізації цього завдання було використано технологію передачі даних засобами GPRS-зв'язку. Робоча модель представлена на рис.2. Рис. 2 Робоча модель з використанням макету 56

57 В Україні існує достатньо велика кількість засобів для дистанційного моніторингу енергоресурсів, основним недоліком яких є велика собівартість та відсутність можливості адаптування до існуючих потреб. На даний момент така система була встановлена в ПАТ Дніпропетровсьгаз у П'ятихатському районі для 8,8 тисяч лічильників. На такий експеримент виділено 27 млн. грн. При загальній вартості програми термін окупності складе 6,5 років. В результаті вартість обслуговування одного лічильника перевищила 3 тис.грн. Представлена розробка складається з:мікроконтролера, GSM-модулю, датчика імпульсів та годинника реального часу. Функціональна схема представлена на рис. 3. Рис. 3 Функціональна схема мікропроцесоної системи управління вимірюванням Вартість усіх елементів на даний момент не перевищує 300 грн. Плата за доступ до GPRS-зв'язку становить 5 грн/міс. Прилад доцільно використовувати на віддалених пунктах обліку газопостачання. Система створена з можливістю адаптування під задані технічні умови. Наприклад, його можна модернізувати для використовування у багатоповерхових будинках, замінивши GSM-модуль на радіомодуль і встановивши концентратор для збору даних. Висновок. Представлена автоматизована інформаційна система обліку витрат газу і подальшої передачі даних в диспетчерський пункт допоможе суттєво зменшити собівартість збору та обробки інформації. ЛІТЕРАТУРА: 1. Разработка и оформление конструкторской документации радиоэлектронной аппаратуры. Справочник / Э.Т. Романычева и др.; под ред. Э.Т.Романычевой. 2-е изд. 57

58 перераб. и дополн. М.: Радио и связь, Бербатов В.А. Логическое управление технологическими процессами. / В.А. Бербатов, В.В. Кафаров. М.: Энергия, Якубовский С.В. Цифровые и аналоговые интегральные микросхемы. Справочник. М.: Радио и связь Гутников В.С. Интегральная электроника в измерительных устройствах. 2-е изд. перераб. и доп. / В.С. Гутников. Л.: Энергоатомиздат, Половко А.М. Сборник задач по теории надежности / Под ред. А.М.Половко и И.М.Маликова. М.: Сов. Радио, Бессонов А.А. Надежность систем автоматического регулирования. / А.А. Бессонов, А.В. Мороз. Л.: Энергоатомиздат, Методические указания по оформлению текстовых документов для студентов всех специальностей. Херсон: ХИИ, Грейнер Г.Р. Проектирование бесконтактных управляющих логических устройств промышленной автоматики. / Грейнер Г.Р. и др. М.: Энергия,

59 УДК О.В. Дідик, Ф.М. Цивільський Херсонський національний технічний університет АНАЛІЗ СПОСОБІВ ЗАХИСТУ ВІД DDoS АТАК В роботі розглянуто основні види DDoS-атак на комп ютерні мережі, дано рекомендації щодо захисту від таких типів атак. Ключові слова: ХОСТ, СЕРВЕР, АТАКА, ЗАХИСТ, МЕРЕЖЕВЕ ОБЛАДНАННЯ Вступ. В наш час більшість інформації зберігається у комп ютерних системах, тому захист таких систем є актуальною темою. Державні установи, сайти ЗМІ і електронні комерційні сайти, сайти компаній, комерційних і некомерційних організацій - усі вони є потенційними цілями атак. Підприємства атакуються для отримання неправомірної вигоди для зловмисника. Характерною особливістю атак є отримання приватної інформації, заволодіння ресурсами атакованої системи, вимагання, шантаж. Один з видів атак є DDoS (Distributed Denial of Service - розподілена атака на відмову в обслуговуванні). За опитуванням компанії HaltDos, DDoS- атаки розглядаються половиною організацій як одна з найсерйозніших кіберзагроз. Небезпека від DDoS атак вище, ніж небезпека несанкціонованого доступу, вірусів, шахрайства і фішингу. За 2016 рік кількість DDoS- атак збільшилась на 125 % [1, 2]. В даний час DDoS-атаки найбільш популярні, так як дозволяють довести до відмови практично будь-яку систему, не залишаючи юридичних доказів. IoT (Internet of Things інтернет речей) набуває все більшої популярності в якості інструментів для здійснення DDoSатак. Знаменною подією стала зроблена у вересні 2016 року DDoS- атака за допомогою шкідливого коду Mirai. У якій в ролі засобів нападу виступили сотні тисяч камер і інших пристроїв з систем відеоспостереження. Для підключення до пристроїв зловмисники використовували стандартні пару пароль/логін типу: admin/admin. Якщо підключення вдале, то пристрій стане частиною ботнету. Основна частина. Найпоширеніші DDoS атаки можна розділити на такі типи : SYN- DDoS(запити на підключення по протоколу TCP), TCP-DDoS (масова відправка TCP запитів),http-ddos (атака веб-сервера шляхом масової відправки запитів), ICMP-DDoS (масова відправка IGMP пакетів (багатоадресний протокол управління)), UDP-DDoS (масова відправка пакетів UDP (які не потребують раніше встановлене з'єднання)). SYN-DDoS атака полягає у відправці певному серверу великої кількості пакетів з запитами про з'єднання. Ці пакети надсилаються з неіснуючої адреси джерела. Вигадана адреса джерела належить неіснуючому хосту. Сервер після отримання цих пакетів, посилає у відповідь пакет і чекає підтвердження від клієнта. Оскільки адреса джерела пакетів не існує, сервер ніколи не отримає підтвердження. Через деякий час в даному сервері черга для зберігання запитів про встановлення з єднання остаточно заповниться. Починаючи з цього моменту, всі запити на встановлення з'єднань будуть відкидатися, а сервіс виявиться бездіяльним. Така бездіяльність буде тривати протягом декількох секунд, поки сервер, виявивши, що авторизація з'єднання не спадає занадто довго, не видалить ці очікують рішення з'єднання з черги. Однак, якщо атакуючий наполегливо продовжує посилати подібні пакети, сервіс буде залишатися бездіяльним стільки часу, скільки захоче порушник. Захист: дія механізму захисту заснована на контролі часу затримки відповіді клієнта. Якщо встановлений тайм-аут занадто короткий, то можуть отримувати відмови легітимні клієнти. Якщо тайм-аут занадто довгий, сервер в разі атаки буде зберігати інформацію про велику кількість встановлених з'єднань, що може привести до ще більш серйозних проблем. Алгоритм TCP-DDoS зводиться до емуляції TCP-сесій в мережах з асиметричною маршрутизацією в такий спосіб: зловмисник генерує підроблені SYN-пакети, потім багато ACK, а потім FIN / RST пакети. Всі ці пакети разом схожі на трафік реальної TCP-сесії, що 59

60 відправляється одним з хостів іншому. З огляду на, що на сьогоднішній день в більшості мереж реалізована асиметрична маршрутизація трафіку (при якій вхідні і вихідні пакети направляються за різними маршрутами), а сучасні інструменти захисту мереж розроблені для аналізу однонаправленого трафіку (не розраховані на аналіз в тому числі і зворотного трафіку), для застосування атак цього виду складаються ідеальні умови. Таким чином, симулюючи повноцінне TCP взаємодія і обходячи інструменти захисту, які аналізують лише вхідний трафік, зловмисник може добитися вичерпання системних ресурсів і недоступності серверажертви. Захист: попередження даної атаки є налагодження системи захисту на аналіз вхідного і вихідного трафіку одночасно. Алгоритм HTTP-DDoS наступний: атакуючий бот генерує велику кількість HTTP (англ. HyperText Transfer Protocol «Протокол передачі гіпертексту») запитів до сервера жертви. У більшості випадків це GET запити на отримання максимально великих елементів сайту. Кожен бот може генерувати велику кількість легітимних запитів (більше 10 разів на секунду). Таким чином, зловмиснику не потрібно мати велику армію ботів для здійснення даного виду атаки. VERB атаки здійснюються ботами з реальних IP-адрес, тому кількість адрес джерел можна порівняти кількості використовуваних пошукових роботів. Крім GET запитів також можуть надсилатися POST запити і здійснюватися інші HTTP дії, що призводять до одного і того ж результату - перевантаження веб-сервера жертви і його недоступності. Захист : налаштування обмежень клієнтських сесій; встановлення дорогих апаратних комплексів аналізу і фільтрування трафіку. Алгоритм ICMP-DDoS наступний: на сервер-жертву надсилається велика кількість підроблених ICMP (англ. Internet Control Message Protocol протокол міжмережевих керуючих повідомлень) пакетів з широкого діапазону IP-адрес. Мета зловмисника - заповнення каналу і перевантаження сервера-жертви потоком підроблених запитів. Пакети ICMP не вимагають підтвердження про отримання, як TCP, "сміттєвий" трафік по протоколу ICMP так само важко виявляти, як і UDP. ICMP-DDoS може бути реалізований з метою збору інформації про сервер (відкриті порти, і адреса призначення), щоб потім організувати вузькоспрямовану атаку по порту або додатку. Захист: заборона ICMP на прикордонному маршрутизаторі, але тоді буде заблокований і легітимний трафік, в тому числі пакети ICMP ECHO. З огляду на службові функції протоколу ICMP, його блокування може стати причиною втрат інших пакетів, порушення зв'язності і зниження пропускної здатності каналів. Для блокування негативних наслідків захисту, треба використовувати евристичні алгоритми аналізу трафіку, що дозволяють вчасно виявляти ICMP флуд і блокувати його без шкоди для користувача трафіку. Алгоритм UDP-DDoS наступний: сервер-жертва отримує величезну кількість підроблених UDP (User Datagram Protocol) пакетів в одиницю часу від широкого діапазону IPадрес. Сервер-жертва або мережеве обладнання виявляється переповненим підробленими UDP пакетами. Атака провокує перевантаження мережевих інтерфейсів шляхом заняття всієї смуги пропускання. У протоколі UDP немає поняття про встановлення з'єднання (handshake), як в TCP. Це робить фільтрацію UDP флуду зі збереженням легітимного UDP-трафіку вкрай складним завданням, а також ефективним засобом для переповнення каналу. UDP флуд вражає мережу пакетами, що містять випадкові або статичні IP-адреси, і може бути реалізований з метою виведення з ладу сервера, використовуючи інформацію про нього, таку як цільові порти легітимного сервісу та IP-адреса призначення. Через наявність складнощів перевірки UDP трафіку (відсутність механізму перевірки сесії як з TCP), багато операторів зв'язку пропонують своїм клієнтам блокування трафіку за різними критеріями, що є по суті порятунком мережі за рахунок блокування окремих серверів. Захист: єдиним вірним засобом для боротьби з UDP флудом є прийом всього обсягу атакуючого трафіку і його детальний аналіз. З огляду на те, що обсяги атаки можуть досягати сотень Гбіт / с, для того, щоб хоча б прийняти такий обсяг трафіку, необхідні канали відповідного пропускання, та обчислювальні потужності для його обробки та очищення. 60

61 DDoS атаки порушують роботу комп ютерних мереж, роблячи не доступними комп ютерні ресурси для легітимних користувачів. Атаки можна розділити на ті що вражають ресурси серверів та ті що вражають мережеві інтерфейси. У першому випадку атакуються можливості процесору, оперативної пам яті, жорсткого диску. В останньому випадку під удар попадає мережеве обладнання таке, як роутери, маршрутизатори, мережеві карти. Область ураження різними типами атак представленні у таблиці 1. На рисунку 1 позначено кількість DDoS атак у 2016 році [3]. Таблиця 1 Область ураження Тип атак SYN- DDoS TCP- DDoS HTTP- DDoS UDP- DDoS ICMP- DDoS Предмет ураження Ресурси серверу Мережеві інтерфейси + 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% 51,60% 19,90% 18,10% 6,20% 4,20% SYN-DDoS TCP-DDoS HTTP-DDoS ICMP-DDoS UDP-DDoS Рис. 1 Кількість та тип атак Основні результати і виводи. Розглянувши основні параметри та принципи роботи DDoS-атак можна зробити висновок, що SYN-DDoS є найнебезпечнішим видом атак, направлена на переповнення кешу черги відповідей серверу, рекомендується розрахувати оптимальний час відповіді на запит SYN. Системним адміністраторам в першу чергу треба розробляти захист саме від цього виду атаки. Захист систем від DDoS атак досягаєтеся своєчасним оновленням ПО, зміні пари логін/пароль, проводженням відповідних роз яснювальних лекцій між персоналу підприємства. ЛІТЕРАТУРА: 1. HaltDos Pvt. Ltd [Electronic resource]. blacknurseultimate-ddos-attack-method/ (last access: December 20, 2016) Title from the screen. 2. Георгій Орлов. Інформаційне агентство INFOX.ru [Електронний ресурс] Режим доступу (дата звернення: ) Назва з екрана. В мире отмечен колоссальный рост количества DDoS-атак. 3. Лабораторія Касперского. ЛАБОРАТОРИЯ КАСПЕРСКОГО HQ [Електронний ресурс] Режим доступу: (дата звернення: ) Назва з екрана. DDoS-атаки в третьем квартале 2016 года. 61

62 УДК Г.О. Димова Херсонський національний технічний університет РІШЕННЯ ЗАДАЧІ ФАКТОРИЗАЦІЇ КОРЕЛЯЦІЙНОЇ МАТРИЦІ БАГАТОМІРНОЇ ДИНАМІЧНОЇ СИСТЕМИ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ Стаття присвячена розробці програмного додатку Trinity-factor для визначення шумових сигналів методом факторизації кореляційної матриці багатомірної динамічної системи. Ключові слова: ФАКТОРИЗАЦІЯ, КОВАРІАЦІЙНА ФУНКЦІЯ, БІЛИЙ ШУМ, МАТРИЦЯ МОДУЛЯЦІЇ, PYTHON Вступ. Факторизація коваріаційної функції або її аналог в частотної області спектральна факторизація значно важча задача, ніж синтез коваріаційної функції або спектра [1]. При розгляді задачі факторизації виникають два питання. Перший пов'язаний з мотивуванням того, чому взагалі необхідно дослідження цієї задачі, а другий - з вибором найбільш ефективної процедури для здійснення факторизації. Необхідність дослідження алгоритмів факторизації випливає з того, що в багатьох задачах немає інформації про генерацію процесу, а відомі виміряні характеристики вихідного процесу: коваріаційна функція або спектр. Незалежно від будь-яких міркувань по виявленню або оцінці бажано знайти модель для опису динаміки генерації процесу, так як вона може дати більш глибоке розуміння фізики, що лежить в основі задачі. У контексті виявлення і оцінок багато з синтезованих приймачів містять пристрої оцінки параметрів процесів. У багатьох задачах реалізація відповідних алгоритмів оцінки вимагає знання моделі генерації. Наявні методи вирішення можна розділити на процедури в часовій області і процедури в частотної області. Для скалярних процесів з раціональними спектрами найпростіше рішення полягає у виконанні спектральної факторизації і подальше використання однієї з канонічних реалізацій для подання передавальних функцій, що виходять. Основна процедура цього рішення досить проста. Найбільш важкою стороною реалізації є розкладання полінома на множники з корінням в правій і лівій півплощинах. Методи факторизації в часовій області при використанні методів змінних стану розглядаємо з кількох причин: якщо питання пов'язане з ситуацією, що принципово змінюється в часі (наприклад, процеси, пов'язані з періодичною модуляцією, або відбиті сигнали радіо- і гідролокаційних станцій, що мають огинаючі, які змінюються в часі), то ці методи є єдиними, що дозволяють врахувати в структурі алгоритму нестаціонарний характер цих процесів; якщо мова йде про роботу зі стаціонарними процесами при використанні експериментально виміряних даних, то особливо придатними стають чисельні методи, які в часовій області дають ряд переваг при роботі з векторними процесами; деякі аспекти побудови алгоритму в часовій області дозволяють поглибити розуміння фундаментальної структури випадкових процесів. В статті розглядається можливість оцінки структури динамічної системи при неповній інформації про вхідні впливи і використання інформації про кореляційну функцію виходу системи при обмеженнях на диференційованість вихідного процесу. Основна частина. Вхідними даними для створення програмного додатку Trinity-factor є п ять матриць: F(t) та G(t) матриці диференційного рівняння, що змінюються в часі; C(t) матриця вимірювання; Q коваріаційна матриця векторного білого шуму, що збуджує; Pi(t) взаємно кореляційна матриця між входом джерела повідомлень і шумом в каналі. Перші три матриці, що описують динамічну систему, зв язані лінійним рівнянням стану(1) та рівнянням спостереження (2) [2] 62

63 де u (t) y (t) dx F(t) x(t) G(t) u(t), T dt y (t) C (t) x (t), T t x (t) вектор стану; білий збуджуючий процес; процес, що спостерігається. Вхідний процес u (t) має коваріаційну функцію виду E i T u (t) u (τ) Q δ(t- τ) Вектор початкового стану є випадковою величиною з коваріаційною матрицею E i T x(t ) x (T ) K (T, T ) P, i i x i i i t (1) (2) (3) (4) Е оператор математичного очікування. Результати можна виразити через матрицю коваріаційних функцій K y T (t,τ) E y(t), y (τ) (5) Модель рішення прямої задачі, тобто визначення коваріаційної функції вихідного процесу за його описом в змінних стану, включає в себе такі етапи: 1. K (t, y τ) легко зв язати з коваріаційною матрицею вектору стану x (t) згідно (2) : T K y (t,τ) C(t) K x (t,τ) C (τ). (6) 2. Коваріаційна матриця K (t, x τ), в свою чергу, задовольняє диференційному рівнянню 2 при початковій умові (2) T T K x (t,τ) F(t) Kx (t,t) Kx (t,t) F (t) G(t) QG (t) (7) 3. Коваріаційна матриця K (t, x τ) визначається згідно системи: Θ(t, τ ) K x (τ,τ), t τ K x (t, τ) T K x (t, t ) Θ (τ, t), τ t (8) де Θ (t, τ ) перехідна матриця, що одержується з диференціального рівняння 3. Ці три етапи описують процедуру відшукання коваріаційної функції вихідного процесу K (t,τ) y. Модель рішення зворотної задачі це розкладення коваріаційної функції вихідного процесу на множники, тобто факторизація коваріаційної функції вихідного процесу, і отримання матриць стану динамічної системи. Детальна процедура складається з двох етапів: 1. Обмежуємо клас даних систем тільки системами з триплетом матриць (0, G*(t), C*(t)). 2. Виводимо диференційне рівняння для Kх(t, t) через похідні матриць A(t) і B(t). Рішення цього диференційного рівняння є найбільш важливим етапом при реалізації розкладення. 63

64 Після цього рішення задачі розкладення на множники (0, G*(t), C*(t)) та (Q та Pi) виражається через Kх(t, t) і похідні матриць A(t) і B(t). Результатом є опис випадкового процесу в змінних стану. Більш детально моделі рішення прямої та зворотної задачі були розглянуті у роботах [1, 2, 4, 5]. Згідно з побудованими моделями розроблена блок-схема алгоритму, що зображена на рисунку 1, яка відображає основні етапи розрахунків, що виконуються в програмі. Робота програми виглядає наступним чином: 1. Запуск головного скрипта за допомогою командного рядка (командою python model.py), або ж за допомогою файлу run.bat, який власне і виконує цю команду. 2. Вибір задачі для розв язання. 3. Введення початкових даних для обраної задачі. 4. Виконання необхідних розрахунків програмою. 5. Виведення результату у вигляді графіків. Початок Ініціалізація системи Завантаження програми Введення початкових даних Розрахунок перехідної матриці Θ(t,τ) Розрахунок K x (t,t+δt) Отримання K y (t,t+δt) пряма Яку задачу вирішуємо? зворотна Введення початкових даних ні Чи є рішення прямої задачі? так Збереження даних Виведення результатів Чи продовжувати? ні так Розкладення K y (t,t+δt) на складові Розподіл і використання елементів K y (t,t+δt) Розрахунок A(t) Розрахунок матриці модуляції С(t) Виведення результатів С x (t) Розрахунок B(t) Розрахунок початкових умов для визначення K x (t,t) Розрахунок K x(t,t) Розрахунок елементів матриці G x (t) Виведення результатів K x (t,t) та G x (t) Кінець Рис. 1 Блок-схема алгоритму роботи програмного додатку Trinity-factor 64

65 Для розробки цього додатка було обрано мову програмування Python [6, 7]. Ця мова на відміну від інших є дуже зручною, код на ній лаконічний. Також Python має досить функціональну стандартну бібліотеку і включає можливість встановлювати додаткові бібліотеки з офіційного менеджера пакетів і не тільки. Розробка проводилася в середовищі програмування JetBrains PyCharm комерційному інтегрованому середовищі розробки, що дозволяє пришвидшити процес розробки на Python, а також у версії Professional Edition підтримує розробку за допомогою фреймворків Django та ряду інших. Для представлення матриць, проведення символьних та чисельних розрахунків, а також зображення графіків було використано сторонні бібліотеки, а саме NumPy, SymPy, matplotlib [8, 9, 10]. Написання власних функцій для отримання матриць з файлів додають зручності у написанні основного скрипта. В результаті виконання програми отримуються графік Ky(t, ) для зображення результатів після рішення прямої задачі визначення коваріаційної матриці випадкового процесу за його описом в змінних стану (рис. 2) і графіки Kx(t), C(t) та G(t), які демонструють результати вирішення зворотної задачі розкладення коваріаційної функції на множники (рис. 3, 4, 5). Рис. 2 Графік коваріаційної функції виходу Ky(t, ) а) б) Рис. 3 Графік коваріаційної матриці входу Kx(t): а) елементів k1,1 та k1,2; б) елементів k2,1 та k2,2. 65

66 Рис. 3 Графіки матриці вимірення C(t) Рис. 4 Графіки матриці диференційного рівняння G(t) Тестування програмного додатку проводилося методом чорного ящика (поведінкове тестування). Метою тестування є з'ясування обставин, в яких поведінка програми не відповідає специфікації. Для тестування методом чорного ящику, необхідно мати спеціальну команду тестерів, які знаючи про потрібну поведінку програми, перевіряють, чи відповідає вона дійсності. Тестування програми методом чорного ящика також передбачає розгляд інтерфейсу, зручності, правильності виведення деяких значень з точки зору звичайного користувача, без доступу до вихідного коду програми. В ході тестування методом чорного ящика було зроблено висновок про те, що окремі частини програми (функції) і програма в цілому працює відповідно до висунутих вимог. Основні результати та висновки. Програмний додаток Trinity-factor, розроблений для ідентифікації окремих сигналів на фоні існуючих шумових сигналів за допомогою методу факторизації кореляційної матриці, яка може бути отримана з будь-якого сигналу, отриманого приймачем, успішно пройшов тестування. Отримані необхідні графіки для визначення коваріаційної функції виходу та коваріаційної матриці входу багатомірної динамічної системи. ЛІТЕРАТУРА: 1. Ван Трис Г. Л. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Т II / Гарри Л. Ван Трис. М.: Советское радио, с. 2. Ван Трис Г. Л. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Т I / Гарри Л. Ван Трис. М.: Советское радио, с. 3. Бендат Дж. Прикладной анализ случайных данных / Дж. Бендат, А. Пирсол. М.: Мир, с. 4. Марасанов В.В. Прогнозирование структуры динамических систем / В.В. Марасанов, О.И. Забытовская, А.О. Дымова Вестник ХНТУ 1 (44) , С Гроп Д. Методы идентификации систем / Даниэль Гроп. М.: Мир, с. 6. Лутц М. Программирование на Python, 4-е издание, I том / Марк Лутц. СПб М.: Символ-Плюс, с. 7. Россум Г. Язык программирования Python / Г. Россум, Ф. Д. Дрейк, Д. С. Откидач. СПб. - М.: Символ-Плюс, с. 8. NumPy v1.13.dev0 Manua. [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 9. Matplotlib 2.0.0rc2 is available [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: SymPy 1.0 documentation [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 66

67 УДК Э.Д. Жиленко, О.В. Поливода Херсонский национальный технический университет ПРОЕКТИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗЫ ДАННЫХ MYSQL В статті була спроектована база даних (БД) для існуючого проекту «Зелена школа». До поставленої задачі входило збір, збереження та обробка інформації з SWEGON GOLD за допомогою web-технологій. Збір інформації виконувався за допомогою PHP бібліотеки c URL. Для збереження інформації була використана база даних MYSQL. Для зменшення часу запиту було виконане кешування та оптимізація запитів до БД. На основі отриманих даних був зроблений висновок про можливість оптимізації та прискорення роботи з БД web-додатку. Ключові слова: БАЗА ДАНИХ, MYSQL, КЕШ, ОПТИМІЗАЦІЯ ЗАПИТІВ Введение. База данных (database) это совокупность связанных между собой таблиц, для доступа к которым используется язык SQL (Structured Query Language). Существует множество различных систем управления базами данных (СУБД), но в условиях хостинга (хостинг услуга по предоставлению места для физического размещения информации на сервере, постоянно подключенном к интернету) одна из самых популярных СУБД в современных интернет-технологиях это MySQL [1]. Причинами тому являются фактическая ориентация этой СУБД на хостинговые задачи, доступность на всех популярных серверных операционных системах, а также простота настройки и администрирования. Основная часть. MySQL это один из множества ПО для работы с SQL базами данных. SQL это структурированный язык запросов, созданный для управления реляционными БД. Он обладает широким перечнем возможностей, например, создать таблицу, редактировать и удалять данные, производить запросы из таблиц и многое другое [2]. Типы данных, используемые в таблице MySQL, представлены в табл.1. Таблица 1 Основные типы данных INT (INTEGER) Целое число FLOAT Малое (одинарной точности) число с плавающей запятой. Не может быть числом без знака Диапазон числа со знаком от до Диапазон числа без знака (unsigned) от 0 до Диапазоны от E+38 до E-38, 0 и E-38 до E+38. Если количество знаков после запятой не установлено или <= 24 это число с плавающей запятой одинарной точности. DATE Дата Дата в диапазоне от « » до « ». MySQL хранит поле типа DATE в виде «YYYY-MM-DD» (ГГГГ-ММ-ДД). DATETIME Дата и время Допустимые диапазоны от « :00:00» до « :59:59». MySQL хранит поле типа DATETIME в виде «YYYY-MM-DD HH:MM:SS» (ГГГГ-ММ-ДД ЧЧ-ММ-СС). VARCHAR Строка переменной Диапазон длины от 1 до 255 символов. Значения длины (конечные VARCHAR сортируются и сравниваются без пробелы удаляются при учета регистра, если не установлен флаг сохранении) BINARY. BLOB,TEXT BLOB или ТЕХТ с максимальной длиной символов. 67

68 Основные преимущества MySQL [3]: многопоточность, поддержка нескольких одновременных запросов; оптимизация связей с присоединением многих данных за один проход; записи фиксированной и переменной длины; ODBC драйвер; гибкая система привилегий и паролей; гибкая поддержка форматов чисел, строк переменной длины и меток времени; интерфейс с языками C и Perl, PHP; быстрая работа, масштабируемость; совместимость с ANSI SQL; бесплатна в большинстве случаев; хорошая поддержка со стороны провайдеров услуг хостинга; быстрая поддержка транзакций через механизм InnoDB. Рассмотрим процесс разработки оптимальной структуры базы данных для проекта «Зеленая школа», использующего энергоэффективные решения. Для поставленной задачи требуется таблица в которой хранилась бы информация с датчиков воздухоподготовительного агрегата SWEGON GOLD. Создадим такую таблицу для данных. Mysql> CREATE TABLE `swegon` (`id_swegon` int(11) NOT NULL, `date_stat` date NOT NULL, `unix_time` int(11) NOT NULL, `DS_SA_Temp` float NOT NULL, `TR_SA_TempRegSet` float NOT NULL, `DS_EA_Temp` float NOT NULL, `DS_OA_Internal_Temp` float NOT NULL, `DS_FP_Temp` float NOT NULL, `DS_CW_Temp` float NOT NULL, `PM_SFP` float NOT NULL, `PM_EC_SA_MotorsPower` float NOT NULL, `PM_EC_EA_MotorsPower` float NOT NULL, `PM_EC_SA_Energy_kWh` float NOT NULL, `PM_EC_SA_Energy_MWh` float NOT NULL, `PM_EC_EA_Energy_kWh` float NOT NULL, `PM_EC_EA_Energy_MWh` float NOT NULL, `RX_Eta` float NOT NULL, `PM_RX_MotorPower` float NOT NULL, `PM_RX_Energy_kWh` float NOT NULL, `HX_ENR_PowerRecover_W` float NOT NULL, `HX_ENR_HeatRecover_kWh` float NOT NULL, `HX_ENR_HeatRecover_MWh` float NOT NULL, `HX_ENR_CoolRecover_kWh` float NOT NULL, `PM_AHU_Energy_kWh` float NOT NULL, `PM_AHU_Energy_MWh` float NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; Cтолбцы таблицы будут хранить следующую информацию: ТЕМПЕРАТУРА Приточный воздух - DS_SA_Temp - C Заданное значение ПВ - TR_SA_TempRegSet - C Отработанный воздух - DS_EA_Temp - C Наружный воздух - DS_OA_Internal_Temp - C Догрев, защита от замерзания - DS_FP_Temp - C Холодная вода - DS_CW_Temp - C МОЩНОСТЬ ВЕНТИЛЯТОРА: SFPV - PM_SFP - квт/ м³/с Приточный воздух - PM_EC_SA_MotorsPower - квт Отработанный воздух - PM_EC_EA_MotorsPower - квт ЭНЕРГИЯ ВЕНТИЛЯТОРА: Приточный воздух - PM_EC_SA_Energy_kWh - квт ч Приточный воздух - PM_EC_SA_Energy_MWh - квт ч Отработанный воздух - PM_EC_EA_Energy_kWh - квт ч Отработанный воздух - PM_EC_EA_Energy_MWh - квт ч 68

69 УТИЛИЗАЦИЯ ТЕПЛА/ХОЛОДА: КПД - RX_Eta - % Мощность двигателя - PM_RX_MotorPower - Вт Двигатель - PM_RX_Energy_kWh - квт ч ЭНЕРГИЯ ТЕПЛА/ХОЛОДА: Утилизация энергии - HX_ENR_PowerRecover_W - Вт Утилизация тепла - HX_ENR_HeatRecover_kWh - квт ч Утилизация тепла - HX_ENR_HeatRecover_MWh - МВт ч Утилизация холода - HX_ENR_CoolRecover_kWh - квт ч ОБЩЕЕ ПОТРЕБЛЕНИЕ ЭНЕРГИИ AHU: Агрегат, общее потребление - PM_AHU_Energy_kWh - квт ч Агрегат, общее потребление - PM_AHU_Energy_MWh - МВт ч Так же необходимы и служебные поля, такие как уникальный id строки, он же будет первичным ключом и поля, по которым можно будет идентифицировать дату. Такую структуру данных можно использовать, но она не является оптимальной. В MySQL есть очень полезная функциональность кеш запросов, доступный в MySQL начиная с версии 4.0. Многие СУБД имеют подобную функциональность, но в отличие от MySQL они кешируют планы выполнения запросов, тогда как MySQL кеширует результаты запросов. Но эта особенность имеет как преимущества таки недостатки, потому необходимо знать в каких случаях кеш не принесёт пользы. MySQL кеширует результаты только SELECT запросов и не кеширует запросы, результаты которых могут измениться. Например, запросы в которых используются функции, относящиеся к текущему времени (NOW(), CURDATE() и др.), к текущему соединению (CURRENT_USER(), CONNECTION_ID() и др.) и другие. Также при изменениях таблицы (INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER или DROP TABLE DATABASE), все кэшированные запросы, использовавшие данную таблицу, становятся недействительными и удаляются из кэша. Именно поэтому было принято решение создать аналогичную таблицу `temp_swegon` где будет храниться информация только за текущее сутки, а в конце суток вся информация с таблицы `temp_swegon` будет перемещена в таблицу `swegon`. Таким образом в основной таблице кеш будет сбрасывать лишь раз в сутки. Включать кеш в таблицы `temp_swegon` не имеет смысла так как в таблице постоянно будут добавляться данные и кеш будет удаляться. За использование кеша запросов отвечают следующие конфигурационные переменные: query_cache_type = (ON, DEMAND, OFF) определяет включено ли кеширование или нет(on, OFF). При использовании DEMAND кешироваться будут только запросы, в которых есть директива SQL_CACHE; query_cache_size размер кеша запросов. query_cache_size = 0 отключает использование кеша; query_cache_limit размер максимальной выборки, хранимой в кеше; query_cache_min_res_unit минимальный размер блока, хранимого в кеше; query_cache_wlock_invalidate определяет будут ли данные браться из кеша, если таблица, к которым они относятся заблокирована на чтение. В базу данных производилась запись каждые пять секунд. Результаты исследований: 1. Выборка всех показаний за прошедший день. Пример с PHP: $mysqli->query('select * FROM `swegon` WHERE date_stat = " "'); 69

70 Запрос выполнялся 270 миллисекунд, без кеша за 1 день вернул 17280З строк. Устанавливаем конфигурационную переменную query_cache_type = DEMAND. Стоит заметить, что просто включить (ON) кеш тоже можно было, но тогда бы кешировались все запросы к базе данных и использование query_cache_size было бы не рационально, потому что кешировались бы все запросы, а не те которые необходимы. При включенном кеше. Пример с PHP: $mysqli->query('select SQL_CACHE * FROM `swegon` WHERE date_stat = " "'); Запрос выполнялся миллисекунд, вернул 17280З строк. Запрос к базе данных выполнился быстрей на миллисекунды, что дает увеличение скорости на 76.5%. 2. Выборка всех показаний за 10 дней. Пример с PHP: $mysqli->query('select * FROM `swegon` WHERE date_stat BETWEEN " " AND " "'); Запрос выполнялся миллисекунд, без кеша за 10 дней вернул З строк. При включенном кеше. Пример с PHP: $mysqli->query('select SQL_CACHE * FROM `swegon` WHERE date_stat BETWEEN " " AND " "'); Запрос выполнялся миллисекунд на З строк. Запрос к базе данных выполнился на 1080,79 миллисекунд быстрее, что дает прирост в скорости на 56.82%. Важным является также вопрос о переносе данных с временной таблицы в основную. Пример с PHP: $result = $mysqli->query('select * FROM `temp_swegon` WHERE date_stat = " "'); while ($row = $result->fetch_object()) { $result1 = $mysqli->query('insert INTO `swegon` VALUES ( null, "'. $row->date_stat. '", '. $row->unix_time. ', '. $row->ds_sa_temp. ', '. $row->tr_sa_tempregset. ', '. $row->ds_ea_temp. ', '. $row->ds_oa_internal_temp. ', '. $row->ds_fp_temp. ', '. $row->ds_cw_temp. ', '. $row->pm_sfp. ', '. $row->pm_ec_sa_motorspower. ', '. $row->pm_ec_ea_motorspower. ', '. $row->pm_ec_sa_energy_kwh. ', '. $row->pm_ec_sa_energy_mwh. ', '. $row->pm_ec_ea_energy_kwh. ', '. $row->pm_ec_ea_energy_mwh. ', 70

71 '. $row->rx_eta. ', '. $row->pm_rx_motorpower. ', '. $row->pm_rx_energy_kwh. ', '. $row->hx_enr_powerrecover_w. ', '. $row->hx_enr_heatrecover_kwh. ', '. $row->hx_enr_heatrecover_mwh. ', '. $row->hx_enr_coolrecover_kwh. ', '. $row->pm_ahu_energy_kwh. ', '. $row->pm_ahu_energy_mwh. ' ) ');} Такой перенос данных раз в сутки вполне соответствует техническому заданию и длится миллисекунд, затронул все записи за один день которых насчитывается 17280З строк, что является вполне приемлемым результатом. Так же одним из способов ускорения базы данных является и оптимизация самих запросов к БД. Оптимизируем запрос выше для уменьшения времени выполнения запроса и тем самым ускорим БД. Пример с PHP: $mysqli->query('insert INTO `swegon` SELECT * FROM `temp_swegon` WHERE date_stat = " "'); Такой перенос данных раз в сутки будет более рациональным, так как он выполняется всего лишь миллисекунд и затронул всё те же 17280З строк. Такой запрос длился на 5631,89 миллисекунд меньше, что на 88.42% быстрее чем в первом варианте, вполне ожидаемый результат, потому что вместо вставки по одной строке в цикле на итераций, было отправлено всего два запроса в базу, на выборку и вставку. Основные результаты и выводы. Во время разработки БД было замечено что язык запросов SQL играет очень важную роль в ускорении работы, так как оптимизация одного запроса дала наибольший прирост к производительности. Важным является и архитектура БД, и её встроенные методы ускорения. Кеш дал меньший прирост к времени выполнения запроса, чем оптимизация самого запроса на языке SQL. Оптимизация БД заключается не только в правильной структуре и настройке отношений, но и в правильно построенных запросах к ней. ЛИТЕРАТУРА: 1. Колисниченко Д.Ю. PHP и MySQL. Разработка Web-приложений / Д.Ю. Колисниченко. БХВ-Петербург с. 2. Мэт Зандстра. PHP. Объекты, шаблоны и методики программирования / Мэт Зандстра. Вильямс с. 3. Робин Никсон. Learning PHP, MySQL, JavaScript, CSS & HTML5: A Step-by-Step Guide to Creating Dynamic Websites / Робин Никсон. Питер с. 71

72 УДК А. А. Зекеряев, Т.И. Терновая Херсонский национальный технический университет МОДЕРНИЗАЦИЯ ДЕСЯТИМЕСТНОГО НАПОЛНИТЕЛЯ ДЛЯ ПОДСОЛНЕЧНОГО МАСЛА У статті розглядається можливість модернізації десятимістного наповнювача для соняшникової олії з метою підвищення продуктивності й підвищення якості продукції, що випускається. Ключові слова: АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ, НАПОВНЮВАЧ ДЛЯ ОЛІЇ, МОТОР РЕДУКТОР Введение. В современных рыночных условиях качеству и себестоимости выпускаемому продукта уделяется особое внимание. Выпуск высококачественной пищевой продукции и ее себестоимость зависит от многих факторов: качества сырья, технологии переработки и в значительной степени от уровня автоматизации и состояния технологического оборудования. В данной работе рассматривается устройство и принцип работы предложенной модификации десятиместного наполнителя. Это оборудование разработано с помощью современных средств автоматики с использованием качественных составляющих и предназначено для наполнения ПЭТ тары, различными жидкостями. Основная часть. Десятиместный наполнитель предназначен для автоматического дозирования густых масс в цилиндрическую тару с диаметром горловины 21 мм и высотой тары от 200 мм до 300 мм соответственно с последующим захлопыванием крышки тары. Принцип работы. Мотор-редуктор приводит в движение транспортер. Транспортер снабжен пластинчатой цепью, на которую устанавливается тара. При движении срабатывает датчик наличия необходимого количества тары в зоне наполнения, согласованное программируемым контроллером с датчиком начального фиксированного положения шибера. Рабочие органы приводятся в действие пневмосистемой. Функциональная схема работы машины показана на Рис 1. Оборудование выполняет следующие технологические операции: - подает транспортером тару в зону наполнения; - отсекает необходимое количество тары; - осуществляет всасывание продукта в дозирующие цилиндры; - погружает дозирующие головки внутрь тары; - производит наполнение тары нужной дозой продукта; - поднимает дозирующие головки; - отводит транспортером наполненную тару в зону укупорки; - подает крышку на тару; - отводит каруселью тару в зону захлопывания крышки; - захлопывает крышку на таре; - отводит транспортером укупоренную тару в зону распределительного лотка. Наполнитель состоит из станины, на которой закреплены следующие узлы: транспортер тары, панель управления, дозирующие цилиндры, связанные с загрузочной емкостью, дозирующие головки, узел автоматической подачи крышки, узел укупорки тары, дренажная система, система подачи продукта и вакуумная система отбора капли. На консоли рамы узла наполнения установлен верхний и нижний электрический шкаф управления. На раме узла укупорки закреплен узел автоматической подачи крышки и узел укупорки тары. В непосредственной близости от дозирующих головок к раме узла наполнения прикреплены два шибера. Под транспортером, предусмотрен поддон. 72

73 73 Рис 1 Функциональная схема технологического процесса разлива масла

74 В центральной верхней части рамы узла наполнения установлен блок, который является направляющим для перемещения и фиксации привода дозирующих головок в вертикальном направлении. Промежуточная рама, имеет кронштейн крепления вакуумного вентилятора. В зоне установки транспортера тары предусмотрен поддон. На раме узла укупорки установлен кронштейн, предназначенный для крепления кронштейна захлопки и узла фиксации горлышек. Кронштейн имеет овальные вырезы для возможности изменения расположения кронштейна захлопки и узла фиксации горлышек в зависимости от размера наполняемой тары. Кронштейны предназначены для крепления устройства автоматической подачи крышки. Кронштейны имеет овальные вырезы для возможности изменения расположения устройства автоматической подачи крышки в зависимости от размера наполняемой тары. Кронштейн, предназначен для крепления вакуумной емкости. В зоне установки транспортера тары предусмотрен поддон. Дозирующая головка предназначена для непосредственного наполнения тары продуктом и представляет собой последовательно соединенные корпус с отводом, резьбовое соединение Дн20 и штуцер для подвода продукта, корпус, шток, носик. На верхней плоскости гайки жестко закреплен пневмоцилиндр, который приводит в работу шток клапана, который выполнен пустотелым, для возможности вакуумного удаления капли. Шток клапана и шток пневмоцилиндра соединены между собой втулкой. Под действием пневмоцилиндра шток клапана, уплотненный сальниками, поступательно перемещается в корпусе и направляющей, тем самым, открывая или перекрывая ход продукта в тару при наполнении. Пробка, установленная на шток клапана и закрепленная винтом, упираясь в ответный конус направляющей, препятствует протеканию продукта при закрытом клапане. Дозирующая головка в сборе устанавливается в свою очередь на кронштейн регулировочный. Разъемные соединение позволяют разбирать дозирующую головку для санитарной обработки или замены уплотнений. Штуцер для подвода продукта соединен шлангом со штуцером на дозирующем цилиндре. Привод дозирующих головок предназначен для перемещения блока дозирующих головок в вертикальном направлении и представляет собой подвижную систему плит, закрепленных на направляющем блоке рамы узла наполнения. Рама привода состоит из двух неподвижных плит: плита нижняя и плита верхняя, между которыми зафиксирован корпус пневмоцилиндра, предназначенный для подъемаопускания блока дозирующих головок. Шток пневмоцилиндра жестко соединен с подвижной плитой, на которой установлен блок дозирующих головок. Подвижная плита перемещается в вертикальном направлении под действием штока пневмоцилиндра по направляющим. Для плавного перемещения направляющих служат втулки скольжения, запрессованные в стаканы. Кронштейны жестко соединены с плитой и при перемещении блока в вертикальном направлении ходят в направляющих блока рамы узла наполнения. Для плавного перемещения блока служат две винтовые регулировочные пары: регулировочные винты, установленные на кронштейне рамы узла наполнения, и втулки, вваренные в плиту. Дозирующие головки устанавливаются на регулировочный кронштейн и фиксируются прижимом. Конструкция регулировочного кронштейна, позволяет менять расстояние между дозирующими головками. Блок фиксации тары узла наполнения служит для фиксации и удерживания тары при наполнении продуктом и состоит из узла фиксации горлышек, переднего шибера и заднего шибера. Узел фиксации горлышек служит для фиксации горлышек наполняемой тары точно под соплами дозирующих головок и состоит из подвижной плиты, на которую крепятся сменные кронштейны-фиксаторы горлышек. Перемещение плиты производится под действием пары пневмоцилиндров, закрепленных на кронштейне. Высота установки узла фиксации горлышек в зависимости от высоты наполняемой тары регулируется посредством перемещения привода дозирующих головок в вертикальном направлении в направляющих блока рамы узла наполнения. Конструкция шибера представляет собой заслонку, которая перемещается в горизонтальном направлении под действием пневмоцилиндра. Шибера крепятся к кронштейнам основной рамы. Также в районе переднего шибера и заднего (напротив первой и десятой бутылки соответственно) на транспортере крепятся два 74

75 оптических датчика, которые дают сигнал на наполнение тары. Загрузочная емкость представляет собой нержавеющую накопительную емкость объемом 100 литров, расположенную в самой высокой части машины над дозирующими цилиндрами. Сверху емкости предусмотрена откидная крышка и съемная плит, на которой закреплена заслонка поворотная и поплавковый датчик уровня. В нижней части емкости расположены десять выходов продукта из емкости в дозирующие цилиндры и датчик температуры продукта. Дозирующие цилиндры служат промежуточным звеном между загрузочной емкостью для продукта и дозирующими головками для передачи расчетного количества продукта на наполнение. Узел дозирования состоит из загрузочной емкости, десяти поворотных заслонок с пневмоприводами, десяти дозирующих цилиндров и привода дозирования. Продукт из загрузочной емкости через поворотную заслонку всасывается в дозирующий цилиндр, который состоит из направляющего цилиндра, установленного на верхней плите основной рамы станины в посадочной плите. Сверху цилиндр герметизирован плитой. Работа по всасыванию продукта в цилиндр производится поршнем под действием привода дозирования. Привод дозирования предназначен для перемещения поршней дозирующих цилиндров, в определенном диапазоне, что дает возможность регулировать дозу наполнения в зависимости от типа тары. Основным элементом привода дозирования является сервомотор (EMMS-AS-100-L-HS-RS). Вращающий момент сервомотора через сильфонную муфту (KB4/80) передается на зубчатые колеса (20-8M-Z24), жестко закрепленные на ведущем валу. Далее, через усиленный зубчатый ремень (1096-8М-20) вращающий момент передается на зубчатое колесо (20-8M-Z72) и зубчатое колесо (20-8M-Z72). Зубчатое колесо жестко закреплено на левом ведомом валу. Зубчатое колесо закреплено на правом ведомом валу через бесшпоночную самоцентрирующуюся муфту (KLCC020). Это необходимо для синхронизации работы правого и левого ведомого вала, и обеспечения горизонтального положения подвижной плиты на всем диапазоне ее перемещения. Для каждого ремня предусмотрен узел натяжения механического типа. Ведомые валы через соответствующую кулачковую муфту (JM-40C) передают вращающий момент на правый и левый винт ШВП (HIWIN R25-5), который взаимодействуя с жестко закрепленной на подвижной плите гайкой ШВП (HIWIN R25-5T3-FSI) преобразует вращательное движение винта ШВП в поступательное движение плиты. Для уменьшения механического износа, верхняя и нижняя рабочая часть винта ШВП, предварительно смазанная литолом, закрыта гофрозащитой. На подвижной плите установлены линейные подшипники (LMK30LUU), которые перемещаются по направляющим. Для смазки линейного подшипника допускается применение литола. Так же на подвижной плите установлено десять опор, к которым крепятся штоки поршней. Узел автоматической подачи крышки представляет собой под углом установленный транспортер, на который жестко закреплен загрузочный бункер и приемный лоток. Из загрузочного бункера правильно сориентированная крышка, транспортером подается в зону приемного лотка, где направленный поток воздуха через сопло сдувает крышку непосредственно в приемный лоток, который соединен леером с подачей крышки. Леер оборудован воздушными форсунками, которые воздушным потоком проводят крышку по лееру, а также оптическим датчиком, который контролирует максимально допустимое количество крышки в леере, при достижении которого транспортер крышки автоматически отключается. Транспортер крышки состоит из двух боковин. Мотор-редуктор приводит в движение ведущее колесо конвейера, которое центрируется на подшипнике (UCFL 205). Натяжение ведомого колеса регулируется натяжным узлом. По колесам и пластмассовым направляющим движется цепь транспортера. Регулировка положения транспортера крышки и подачи крышки в зависимости от высоты укупориваемой тары выполняется посредством регулировочного винта 15. Фиксация транспортера крышки в требуемом положении осуществляется нижней и верхней болтовой парой на кронштейнах. Мотор-редуктор состоит из редуктора (WMI 40 1/80 56 B14), электродвигателя М3 (MOT TRIF kw C4 B14) и фланца FA. В процессе эксплуатации рабочая температура электродвигателя не должна превышать 75 С; температура подшипников редуктора в рабочем 75

76 состоянии, не должна превышать 75 С. Редуктор поставляется заправленным на весь срок службы синтетическим маслом. Для более детальной информации смотри паспорт на моторредуктор WMI. Узел укупорки тары служит для фиксации, удерживания и захлопывания крышки наполненной тары (перед укупоркой, крышка на бутылку устанавливается автоматически). Узел укупорки состоит из узла фиксации горлышек, карусели и узла захлопки. Узел фиксации горлышек служит для фиксации горлышка тары с установленной на ней крышкой точно под подвижной плитой, которая предназначена для захлопки крышки на бутылке. Индуктивный датчик, необходим для контроля наличия тары перед укупоркой. Индуктивный датчик, необходим для контроля момента срабатывания захлопки. Перемещение подвижной плиты выполняется под действием пневмоцилиндра, который жестко закреплен на подвижном кронштейне. Высота установки узла фиксации горлышек и узла захлопки, в зависимости от высоты укупориваемой тары, настраивается перемещением их в вертикальном направлении посредством регулировочного винта. Требуемое положение фиксируется гайками. На неподвижной плите рамы узла укупорки установлен мотор-редуктор, который приводит во вращение карусель В. Высота установки фиксатора горла карусели, в зависимости от высоты укупориваемой тары, настраивается перемещением его в вертикальном направлении по шпилькам. Требуемое положение фиксируется гайками. Накладные пластины устанавливаются при работе с соответствующим типоразмером тары. Выводы. Было детально рассмотрена предложенная модификация десятиместного наполнителя. Предложенное оборудование управляется современными контроллерами и намного упрощает разлив жидкостей. Рассмотренная модификация наполнителя проста в управлении и, так как при его разработке были использованы качественные составляющие, более надежна в эксплуатации. ЛИТЕРАТУРА: 1. Благовещенская М.М. Информационные технологии систем усправления технологическими процессами. Учеб. для вузов. / М.М. Благовещенская, Л.А. Злобин М.; Высш. Шк., с. 2. Клюев А.С. Наладка средств автоматизации и автоматических систем регулирования: Справочное пособие /. А.С. Клюев - М.: Энергия,

77 УДК В.О. Зеленов, О.В. Поливода Херсонський національний технічний університет КОМП ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА КЕРУВАННЯ ПРОЦЕСОМ ЗВОЛОЖЕННЯ ЗЕРНА НА БОРОШНОМЕЛЬНОМУ ВИРОБНИЦТВІ У статті виконано аналіз технологічного процесу борошномельного виробництва, виділені його основні етапи. Розроблено комп ютеризовану систему керування процесом зволоження зерна на хлібоприймальному підприємств, що виконує наступні функції: автоматичне регулювання продуктивності лінії зерноочистки; вимірювання вологості зерна в потоці; стабілізація вихідної вологості зерна; облік надходження зерна на лінію, виходу зволоженого зерна й витрати води. Ключові слова: КОНДИЦІЮВАННЯ, ЗВОЛОЖЕННЯ ЗЕРНА, КОМП ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА КЕРУВАННЯ, БОРОШНОМЕЛЬНЕ ВИРОБНИЦТВО Вступ. Ринок хлібопродуктів займає одне з найважливіших місць в економіці народного господарства. Зерно є стратегічно важливим продуктом, тому від стану його виробничої й переробної бази багато в чому залежить продовольча безпека країни. Від кількості і якості зерна залежить забезпеченість сировиною багатьох галузей харчової промисловості, зокрема борошномельної, круп'яної і комбікормової. У зв'язку з цим елеваторне господарство повинне в короткий термін здійснювати приймання й потокову післязбиральну обробку зерна й забезпечувати його повну збереженість [1]. Основна частина. Для отримання кондиційного борошна необхідна ретельна підготовка зерна, яка включає наступні основні операції: формування помольної партії, очищення зерна від домішок, очищення поверхні зерна сухим або вологим способами, гідротермічної обробки зерна, що включає холодне кондиціювання (зволоження та відволоження). Схема технологічного процесу борошномельного виробництва наведена на рис. 1. Вхідний контроль сировини Зберігання зерна в елеваторі Зважування, переміщення пшениці 1-6 класів з елеватору Магнітна сепарація Обробка поверхні зерна Повітряне сепарування Холодне кондиціювання (зволожування, відволожування) Дозування, змішування Друге зволожування та відволожування Фільтрування води Водопостачання Розміщення пшениці в бункерах Збір металомагнітної домішки Дозування, змішування Формування помельної партії Відходи Повітряне сепарування Подача зерна в зерноочисне відділення Реалізація Кінцеве дозволожування Сепарування зерна Утилізація Накопичення зерна в бункері перед розмелом Видалення домішок Розмелювальне відділення млина Готова продукція Рис. 1 Схема технологічного процесу борошномельного виробництва 77

78 Технологія виробництва сортового борошна заснована на виборчому подрібненні ендосперму і оболонок зерна. Оболонки, володіючи великим опором до подрібнення, дробляться в меншій мірі, ніж ендосперму, і чим більше різниця їх міцнісних властивостей, тим ефективніше подальший поділ. У сухого зерна розходження в міцності властивості ендосперму і оболонок менше, ніж у вологого, тому перед помелом його необхідно зволожувати [2]. Зволоження є основою так званої гідротермічної обробки зерна, тобто обробки водою і теплом. Існує кілька способів обробки: холодне, гаряче і швидкісне кондиціонування. Найбільш поширене холодне кондиціювання, як найбільш просте і досить ефективне. Стабілізацію вологості може забезпечити безперервний процес вимірювання параметрів зерна в потоці з одночасним автоматичним регулюванням подачі води, що зволожує зерно. Технологічна схема холодного кондиціювання включає всього дві операції: зволоження зерна та його відволоження (відлежування) у бункерах. Холодне кондиціювання сприяє посиленню диференціації структурно - механічних властивостей оболонок і ендосперми, що полегшує проведення сортового помелу і знижує дробильність оболонок. Завершує процес підготовки зерна до помелу додаткове зволоження та відволоження безпосередньо перед помелом. Тривалість відволоження на заключному етапі кондиціонування хвилин. За такий невеликий час волога встигає проникнути в ендосперму, залишається в оболонках, що сприяє ще більшої їх пластифікації [3]. Вологість має велике значення не тільки при зберіганні зерна, але і при його переробці. Слід відрізняти природну вологість зерна, з яким воно надходить на підприємство. Зберігається і передається на переробку, від так званої технологічної вологості, яка створюється штучно і з якою зерно розмелюють. При сортовому помелі, в процесі гідротермічної обробки зерна надають оптимальну вологість, величина якої залежно від певних показників зерна коливається від 14,5 до 16,5 і яка зумовлює найкращі результати його переробки [4]. При гідротермічній обробці пшениці вода в оболонках з розвиненою капілярної системою виступає, як пластифікатор, сприяючи наростанню пластичних деформацій і, отже, посилення міцності і в'язкості оболонок. Проникнення води знижує міцність ендосперми. При переробці зерна підвищеної вологості (15,5-16,5%) значно поліпшується якість борошна, але знижується продуктивність борошномельного заводу і збільшується витрата електроенергії на вироблення борошна. Зерно вологістю понад 18% практично розмолоти на борошно неможливо. При переробці сухого зерна з щільністю менше 15%, його оболонки легко деформуються, дробляться і, потрапляючи разом з частинками ендосперми в борошно, різко погіршують її якість. Тому зволоженню зерна в борошномельному виробництві приділяють велику увагу. Зволоження зерна в потоці є одною з найважливіших задач керування технологічними режимами на млині, оскільки від абсолютного значення вологості зерна перед здрібнюванням і від стабільності вологості в дуже вузькому діапазоні значень (не більш ±0,5%) вирішальним образом залежать рентабельність роботи млина й конкурентоспроможність борошна з погляду стабільності її хлібопекарських достоїнств. Однак на переважній більшості млинів, через природні коливання вологості вихідної сировини, витрати зерна в потоці, і тиску подаваної води в лініях обробки, при ручному керуванні процесом, відхилення вологості зерна перед помелом досягають ±1,5 2,0%. Тому обладнання для автоматичного зволоження зерна в потоці, що дозволяють стабілізувати значення вологості до 0,5% відносяться до числа найбільш затребуваних у борошномельній промисловості. Комп'ютеризована система керування (КСК) процесом зволоження зерна повинна вирішувати цілий ряд задач, актуальних для сучасного борошномельного виробництва: збільшення виходу борошна високих сортів; зменшення зносу устаткування й аварійних ситуацій; відображення інтерактивної інформації про хід технологічного процесу на персональному комп'ютері керівника; 78

79 відповідність вологості зерна при відвантаженні споживачеві нормативним документам і збільшення загального обсягу продукції, що випускається, за рахунок підтримки сировини на максимально технологічно й економічно вигідному рівні (припустиме відхилення від заданого рівня не більш ±0,1%); Комп ютеризована система керування зволоження зерна містить у собі поряд з технологічним обладнанням млина прилади, пристрої, обладнання системи керування: технологічну станцію комп ютер, АРМ технолога, шафа узгодження з об'єктом (ШУО), пристрої регулювання зерна в потоці на базі типового УРЗ-1(2), прилади вимірювання вологості зерна в потоці на базі вологоміра, датчики, встановлені на технологічному обладнанні, і спеціально виготовлену панель вторинних приладів для розміщення по місці блоків індикації вологоміра й витратоміра (гідропанель). Центральне місце в обладнанні КСК лінії зволоження займає комплекс технічних засобів (КТЗ) системи керування. До складу КТЗ входять технологічна станція (системний блок), укомплектована додатково монітором, клавіатурою й принтером, периферійне обладнання датчики з необхідним набором нормалізаторів сигналів, електроустаткування для керування виконавчими механізмами, пости, пульти й ін. Структурна схема КТЗ наведена на рис. 2, причому монітор, клавіатура, принтер, а також частина периферійного обладнання, які входять до складу КТЗ, на рисунку не показані. Технологічна станція забезпечує керування техпроцесом як у реальному масштабі часу, так і людино-машинний інтерфейс із оператором лінії зволоження. SVGA COM1 LPT Клавіатура Динамік Interface Bus Технологічна станція Блок живлення 5101 Відеоплата SVGA 5420 AUX I/O COM1 Мікроконтролер 6040 EZ I/O A I/O MAI MD0 MDI MPI Шина ISA 5203-RM AI D DI PI Датчик сили вимірювача продуктивності Датчик положення регулюючої засувки Вологомір Нормалізатор Управління регулюючими засувками, клапанами регулювання подачі води, відсічними клапанами. Контроль стану устаткування млина Індукційний витратомір 1 Індукційний витратомір 2 Датчик тиску Рис. 2 Структурна схема КТЗ КСК: MAI модуль уведення аналогових сигналів; MDO модуль висновку дискретних сигналів; MDI модуль уведення дискретних сигналів; MPI модуль уведення число імпульсних сигналів 79

80 Функціональні можливості системи: дистанційне автоматизоване керування з комп'ютера операторської станції або з панелі шафи керування; відображення інформації про роботу системи у вигляді фрагментів мнемосхем, таблиць параметрів, графіків, гістограм і звітів на робочому місці оператора; контроль і відображення числових значень технологічних параметрів процесу зволоження зерна по кожному етапу його зволоження; настроювання технологом параметрів контурів регулювання в інтерактивному режимі (з робочого місця оператора або виносної панелі); сигналізація й реєстрація аварійних ситуацій у системі зволоження зерна; архівування й перегляд архіву поточних робочих значень і звіту аварійних ситуацій по кожному етапу зволоження; можливість роботи в ручному режимі. У процесі виконання завдання здійснюється безперервний контроль стану обладнання комплексу й обладнання млина, що працює в складі лінії, і при виявленні відхилень параметрів технологічного процесу від норми відбувається коректна зупинка процесу зволоження зерна з видачею текстового повідомлення операторові про причину зупинки. Продовження процесу проводиться тільки після дозвільної директиви оператора. Малі похибки регулювання продуктивності лінії зерноочистки й безперервного дозування води досягаються за рахунок застосування алгоритмів автоматичної адаптації до характеристик витікання зерна з лотків УРЗ і поточного контролю малої витрати подаваної у зволожуючу машину води. Контроль вологості зерна проводиться автоматично НВЧ-вологоміром або за результатами лабораторних вимірювань вручну. Режим роботи (автоматичний або ручний) задається оператором. Передбачена можливість оперативного припинення процесів автоматичної подачі зерна й вводу води з наступним продовженням роботи з команд оператора. Основні результати й висновки. В статті розроблена комп ютеризована система управління зволоженням зерна. Проведено дослідження процесів, що відбуваються на борошномельному виробництві. Для знаходження вологості зерна, обрано ємнісний метод, що пов'язано з точністю визначення показника, невеликим розміром і швидкістю вимірювань. Розроблена структурна схема системи керування з використанням сучасних технічних засобів. ЛІТЕРАТУРА: 1. Рогоза К.Г. Вопросы стандартизации зерна пшеницы в Украине / / Вестник Сумского аграрного университета. Серия «Финансы и кредит» - М.: САУ , Влажность зерна [Электронный ресурс] / Зоонжинерный факультет МСХА. Режим доступа: 3. Влияние влажности на качество зерна [Электронный ресурс]. Режим доступа: 4. Характеристики качества зерна [Электронный ресурс]. Режим доступа: 80

81 УДК С.Л. Карпенко, І.В. Байрак, М.Б. Єдинович, А.А. Омельчук Херсонський національний технічний університет ЛАБОРАТОРНИЙ СТЕНД НА БАЗІ АНАЛОГОВОГО ОБЧИСЛЮВАЛЬНОГО КОМПЛЕКСУ АВК-31 ДЛЯ ДОСЛІДЖЕННЯ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ У статі розглянута розробка лабораторного стенду для забезпечення напівнатурного моделювання типових об єктів управління і відпрацювання навичок керування ними за допомогою мікропроцесорної системи управління. Стенд пропонується будувати на базі аналогового обчислювального комплексу АВК-31 і мікроконтролера МІК-51. Ключові слова: АНАЛОГОВО-ОБЧИСЛЮВАНИЙ КОМПЛЕКС, МОДЕЛЮВАННЯ, ЛАБОРАТОРНИЙ СТЕНД, МІКРОПРОЦЕСОРНА СИСТЕМА, КОНТРОЛЕР Вступ. Сьогодні у зв'язку з підвищенням складності технологічних процесів на виробництві все більше вимог пред'являється до промислового устаткування і як наслідок, до систем управління ним. Це в свою чергу робить процес проектування систем управління більш складним і вимагає збору якомога більшої кількості інформації про об'єкти управління. Одним із способів спростити процес проектування систем управління є застосування моделювання, зокрема напівнатурного моделювання, при якому частина системи моделюється, а інша частина є реальною, тобто використовується реальна апаратура. Постановка задачі. Метою дослідження є розробка лабораторного стенду, що включає в себе сучасний мікроконтролер і аналоговий обчислювальний комплекс АВК-31 (АВК-31М). Застосування такого лабораторного стенду може бути корисним в тих випадках, коли математичне моделювання не є доцільним. Матеріали і результати дослідження. Розробка лабораторного стенду для напівнатурного моделювання пов'язана з рішенням трьох основних завдань: 1. налагодження та налаштування аналогового-обчислювального комплексу АВК-31; 2. розробка мікропроцесорної системи управління на базі мікроконтролера МІК-51; 3. організація комутації між аналоговим обчислювальним комплексом і мікропроцесорної системою управління. Комплекс АВК-31 призначений для машинного моделювання динамічних об'єктів та систем, а також для вирішення завдань, що описуються лінійними і нелінійними диференціальними рівняннями до 6-го порядку [1]. Він застосовується як в автономному режимі роботи, так і в складі відповідних аналого-цифрових обчислювальних систем з використанням додаткових пристроїв сполучення. Комплекс АВК-31 належить до класу аналогових обчислювальних машин (АОМ) малої потужності. Він дозволяє здійснювати одночасно: до шести операцій інтегрування суми; до шести операцій підсумовування і інвертування; завдання до 34-х коефіцієнтів вручну; до двох операцій множення двох змінних, або зведення в квадрат, або поділу, або вилучення квадратного кореня; до двох операцій відтворення нелінійних функцій від однієї змінної [2]. Загальний вигляд АВК-31 приводиться на рис. 1. Для виконання логічних і допоміжних операцій в аналоговій обчислювальній машині є 45 логічних і спеціальних елементів, серед яких 16 логічних (2 тригера, 2 елементи «НЕ», 4 елементи «І-НЕ», 4 реле, 2 компаратора, 2 елементи індикації). Можливо відтворення типових нелінійностей (один елемент для відтворення зони нечутливості і діодні елементи для відтворення 8-ми операцій типу двостороннього обмеження). Приклад комутаційної схеми АВК наведено на рис. 2. Похибки виконання основних лінійних операцій складають від 0,03 до 0,1%, нелінійних - до 0,5% [3]. 81

82 а) б) Рис. 1 Загальний вигляд АВК-31 (АВК-31М): а) без комутаційної схеми; б) з комутаційною схемою Рис. 2 Приклад комутаційної схеми МІК-51 це малогабаритний малоканальний мікропроцесорний контролер з великою кількістю функцій. Завдання контролеру полягає в регулюванні і логічному управлінні технологічними процесами [4]. Зовнішній вигляд контролера МІК-51 показаний на рис. 3. Області застосування контролера: електротехнічна; енергетична; хімічна; металургійна; харчова; легка промисловість; паливна промисловість; інші галузі промисловості. 82

83 За допомогою МІК-51 можливо ефективно вирішувати, як відносно нескладні, так і дуже складні завдання управління. Малоканальний МІК-51 дає можливість, здійснювати економічне керування невеликими агрегатами, а також дозволяє реалізувати більшу систему управління з високою стійкістю до відмов. Рис. 3 Зовнішній вигляд контролера МІК-51 Контролер МІК-51 здатний забезпечити такі види регулювання: локальне; каскадне; програмне; супервізорне; багатозв'язне. Архітектура контролера дає можливість вручну або автоматично включати, відключати, перемикати і реконфігурувати контури регулювання, незважаючи на складність структури управління чи об'єкта. Крім обробки аналогових сигналів контролер МІК-51 дозволяє також реалізувати логічні перетворення сигналів і генерувати не тільки імпульсні або аналогові, але і дискретні команди управління. Логічні функціональні блоки створюють логічну програму крокового управління з завданням контрольного часу на кожному кроці. У сукупності з обробкою дискретних сигналів контролер дає можливість виконувати також різні функціональні перетворення аналогових сигналів і генерувати не тільки дискретні, але і аналогові сигнали [4]. Конструкція контролера МІК-51 передбачає [4]: До дев'яти незалежних контурів регулювання, кожен з яких може бути локальним або каскадним, з аналоговим або імпульсним виходом, з ручним, програмним (в тому числі багатопрограмним) або супервізорним задатчиком. Більш ніж вісімдесят типів збережених до постійного запам ятовуючого пристрою функціональних блоків безперервної і дискретної обробки інформації, включаючи функціональні блоки ПІД регулювання, функціональні блоки математичних, нелінійних, динамічних, аналого-дискретних і логічних перетворень. До 99-ти використовуваних блоків з вільним їх заповненням будь-якими функціональними блоками з бібліотеки і вільним конфігуруванням між собою і з входами-виходами контролера. Ручна установка або автоналаштування будь-яких властивостей, параметрів і коефіцієнтів в будь-яких функціональних блоках. Зміна режимів управління, включення / відключення, перемикання і реконфігурація контурів регулювання будь-якого ступеню складності. Оперативне управління контурами регулювання за допомогою клавіш лицьової панелі, двох чотирьохрозрядних, і одного трьохрозрядного цифрових індикаторів і набору 83

84 світлодіодів, що дає можливість змінювати режими, встановлювати завдання, керувати виконавчими механізмами, контролювати сигнали, сигналізувати про аварійні ситуації. При програмному регулюванні засоби оперативного управління дозволяють вибирати потрібну програму, пускати, зупиняти, і скидати програму, переходити до наступної частини програми, а також контролювати хід виконання програми. Об'єднання до 32-х контролерів в локальну керуючу мережу, беручи до уваги те що в цю мережу можуть включатися також і інші моделі контролерів. Контролери МІК-51 можуть бути укомплектованими модулем розширення. Виходячи з можливостей обраного контролера і характеристик аналогової обчислювальної машини, пропонується наступна структурна схема лабораторного стенду (рис. 4). Рис. 4 Структурна схема лабораторного стенда Основні результати і висновки. За результатами проведеного аналізу було виявлено, що створення лабораторного стенду на базі контролера МІК-51 є доцільним, і що, за умови дооснащення модулем сполучення, його може бути поєднано з аналоговим обчислювальним комплексом АВК-31. Також було розроблено структурну схему лабораторного стенду. Надалі планується розробка принципіальної схеми стенда і його збірка на базі лабораторій кафедри технічної кібернетики (лабораторії 308 і 408). Крім цього планується проектування подібного лабораторного стенду на базі програмованих логічних контролерів Siemens. ЛІТЕРАТУРА: 1. Тетельбаум И.М. 400 схем для АВМ / И.М. Тетельбаум, Ю.Р. Шнейдер. М.: Энергия, с. 2. Щеголева Л.И. Основы вычислительной техники и программирования: Учебник для техникумов / Л.И. Щеголева, А.Ф. Давыдов. Л.: Энергоиздат. Ленингр. отделение, с. 3. Коган Б.Я. Электронные моделирующие устройства и их применение для исследования систем автоматического регулирования / Б.Я. Коган. М.: Физматгиз, с. 4. Контроллеры малоканальные многофункциональные микропроцессорные МИК-51, МИК-51Н, Мик-52, МИК-52Н. Руководство по эксплуатации ПРМК РЭ2. Украина, Ивано-Франковск, Режим доступа: 84

85 УДК Ю.В. Карпюк, С.М. Довгалець Вінницький національний технічний університет РОЗРОБКА ПРОГРАМНИХ ЗАСОБІВ ДЛЯ ВІДТВОРЕННЯ ВІРТУАЛЬНОЇ РЕАЛЬНОСТІ В роботі проведено аналіз методів фільтрації даних отриманих з інерційного вимірювального пристрою, методи подолання дрейфу нуля гіроскопа, розроблено програму стереоскопічного рендеру для мобільного телефону та безпровідний інерційний маніпулятор. Ключові слова: ВІРТУАЛЬНА РЕАЛЬНІСТЬ, АЛГОРИТМИ ФІЛЬТРАЦІЇ ШУМУ, ІНЕРЦІЙНИЙ МАНІПУЛЯТОР Вступ. В даний момент технології віртуальної реальності(вр) широко застосовуються в різних областях людської діяльності: проектування і дизайні, видобутку корисних копалин, військових технологіях, будівництві, тренажерах і симуляторах, маркетингу і рекламі, індустрії розваг і т.д. Обсяг ринку технологій віртуальної реальності оцінюється в 15 млрд доларів на рік[1]. Основна частина. Будівельники, архітектори, медики, інженери і багато інших професій, де працюють з якими-небудь матеріальними об'єктами, вимагають від студентів відмінної кваліфікації. Для цього їм регулярно проводити практики, де вони набувають усі необхідні знання і уміння[2]. Але віртуальна реальність може вивести процес навчання на новий рівень. Створення програм, здатних продемонструвати будову людського тіла або в режимі реального часу показати, як змінюється навантаження на окремі вузли будівлі залежно від використаних технічних рішень, дозволить продемонструвати студентам вже на перших курсах практичну частину їх роботи не витрачаючи часу фахівців і не ризикуючи життями людей. Плюсом стає і краще засвоєння матеріалу, адже куди зрозуміліше розташування і принцип роботи органів людини, коли на них можна подивитися в 3D-форматі, доторкнутись своїми руками і покрутивши з усіх боків, а не просто оглянувши в розрізі на картинці в підручнику і запам'ятавши їх. При цьому у викладачів з'явиться прекрасна можливість для підтримки інтересу студента за рахунок інтерактивних лекцій, наповнених корисною інформацією[3-5]. Тому програми з віртуальною реальністю використовуються для навчання солдатів, льотчиків, космонавтів і медиків. Віртуальна реальність сприяла розвитку медицини, адже в таких умовах можна було спокійно навчати нових медиків, не побоюючись за здоров'я пацієнта. В деяких випадках віртуальну реальності використовували для проведення так би мовити попередньої операції, коли лікар робив операцію у віртуальному світі і дивився за своїми помилками, щоб потім усунути їх на практиці. Також розвиток ВР привів до того, що операції стали проводити за допомогою роботів. Перша операція за участю робота була зроблена в 1998 році в одній з лікарень Парижу. Єдиний недолік такої операції полягає в тому, що під час роботи пристроїв ВР можуть статися збої або затримка, які можуть коштувати пацієнтові життя. Але самі шоломи віртуальної реальності та маніпулятори для них які використовуються в сфері розваг досить не дешеві. Проблему завищеної ціни деякі з сучасних пристосувань цілком здатні вирішити - шляхом використання смартфону як дисплея[10]. Оскільки гарнітуру, або, як її ще називають - окуляри віртуальної реальності, можна придбати за відносно скромну суму, тому основною частиною устаткування, необхідного для доступу в цифровий світ, ми рахуємо смартфон[11-17]. На щастя, завдяки величезному ривку в розвитку мобільних процесорів і графічних прискорювачів за останній рік-два, смартфон зовсім не має бути флагманським, щоб дати можливість побувати у віртуальній реальності. Зрозуміло, він має бути сучасним, а не 85

86 п'ятирічній давності. При цьому деякі вимоги до його характеристик все ж є[18]. Основні результати та висновки. В результаті роботи проведено аналіз методів фільтрації даних отриманих з інерційного вимірювального пристрою, методи подолання дрейфу нуля гіроскопа, розроблено програму стереоскопічного рендеру для мобільного телефону та безпровідний інерційний маніпулятор. На практиці було порівняно декілька методів фільтрації, це спрощений метод Калмана, комплементарний фільтр, апаратний digital motion processor (DMP), там фільтр Маджвика. Найбільш економний по ресурсах виявився DMP, який надавав найбільш точні дані та не використовував потужності мікроконтролера, що дає змогу використовувати слабке залізо тому надає високу автономність. Цей фільтр і був використаний в кінцевому приладі. ЛІТЕРАТУРА: 1. Parisi T. Learning Virtual Reality Sebastopol: O'Reilly Media., с. 2. Benton A. Oculus Rift in Action New York: Manning Publications., с. 3. Smith M. Unity 5.x Cookbook Birmingham: Packt Publishing Limited., с. 4. Craig A. Developing Virtual Reality Applications San Francisco: ELSEVIER SCIENCE & TECHNOLOGY., с. 5. Использование инерциальной навигационной системы (ИНС) с несколькими датчиками. [Електронний ресурс]: / Алексей Москаленко // Режим доступу: 6. Фильтр Калмана. [Електронний ресурс]: / Худавердян Давид // Режим доступу: 7. VR-Overview. [Електронний ресурс]: / Zeena Al-Obaidi // Режим доступу: 8. Як VR змінює світ: історія комп ютерних інтерфейсів. [Електронний ресурс]: / Березов П.П. // Режим доступу: 9. История развития технологий виртуальной реальности. [Електронний ресурс]: / Корнинко П.А.// Режим доступу: Виртуальная реальность: История, теория, практика. [Електронний ресурс]: / Мелков Ю.П. // Режим доступу: Мобильная виртуальная реальность. [Електронний ресурс]: / Судницкий В.А. // Режим доступу: 86

87 УДК К.Ю. Кириллов, С.О. Рожков Херсонська державна морська академія БАГАТОРІВНЕВІ ПЕРЕТВОРЮВАЧІ В АВТОНОМНИХ СУДНОВИХ СИСТЕМАХ ЕЛЕКТРОЖИВЛЕННЯ Для автономних систем електроживлення (АСЕ) розглянуто новий клас перетворювачів змінної напруги в регульоване постійне (змінне). Для перетворення використано багаторівневий принцип перетворення параметрів електричної енергії із застосуванням багатократної комутації, що дозволяють отримати вихідну напругу як менше вхідної, так і більше вхідної. Ключові слова: ПЕРЕТВОРЮВАЧ, ТРИРІВНЕВИЙ ІНВЕРТОР, АВТОНОМНА СИСТЕМА ЕЛЕКТРОЖИВЛЕННЯ Вступ. В автономних системах електроживлення (АСЕ) споживачі електричної енергії, що мають різний характер навантаження, отримують живлення від однієї розподільної мережі, яка повинна забезпечувати надійне постачання всіх споживачів при необхідній якості електроенергії. Значна частина устаткування має в своєму складі випрямлячі, зварювальні установки, агрегати безперебійного живлення, особливістю яких є робота на розгалужену мережу споживачів з нелінійним характером навантаження [1]. Напівпровідникові перетворювачі електричної енергії є одним з найбільш поширених технічних пристроїв, що працюють на розгалужену мережу споживачів. Якість напруги в мережі і значення втрат активної потужності істотно залежить від ступеня спотворення споживаного ними з живлячої мережі струму. Основна частина. Ефективність роботи електроенергетичних систем пов'язана з ефективністю перетворення електричної енергії. Але від якості вихідної енергії перетворювачів істотно залежить ефективність роботи електроспоживачів, які одержують живлення від них. Тому підвищення якості перетворення і використання електричної енергії є актуальним в аспекті забезпечення енергозбереження [2]. Дія споживачів з нелінійними характеристиками на мережу полягає в генерації ними вищих гармонійних складових струму і напруги. Вищі гармоніки підвищують вірогідність виникнення резонансних явищ, порушують нормальну роботу обчислювальної техніки, пристроїв релейного захисту і автоматики; в результаті підвищеного нагріву струмами вищих гармонік відбувається прискорене старіння ізоляції електричних машин і кабелів і так далі. У зв'язку з цією проблемою гостро встає питання про забезпечення в системах електропостачання електромагнітної сумісності [2, 3, 7]. Для підвищення напруги живлення пристрою, яка може бути вище за робочу напругу окремих елементів (ключів) модулі (інвертори) з'єднуються послідовно. Таке технічне рішення дозволяє сформувати «багатоступінчатий» вихідний сигнал, значно зменшити рівень гармонійних перекручень, а також відмовитися від дорогих і громіздких вихідних фільтрів. Типову схему однієї стійки трирівневого інвертора наведено на рис. 1. У класичному перетворювачі вихідна напруга може приймати тільки два значення, рівних по амплітуді: -VDC або +VDC. Трирівневий інвертор формує сигнал, кожна з півхвиль якого складається з трьох ступенів (0, VDC/2, VDC). Втрати провідності трирівневої схеми декілька вище, ніж у дворівневої. Проте істотне зниження втрат при комутації дозволяє зменшити загальне значення розсіюваної потужності приблизно на 40%, що особливо яскраво виявляється на високих частотах комутації [4]. Схема трирівневого інвертора містить 10 напівпровідникових елементів на фазу (рис. 1): чотири IGBT (Т1-Т4), чотири антипаралельні діоди (D1-D4) і два фіксуючі діоди (D5, D6), а у фазі дворівневого інвертора працює тільки чотири ключі. Кожна стійка перетворювача підключається до АС-шині і DC- шині, що складається з ланцюгів DC+, DC- і нейтралі (N). Ланка постійного струму трирівневого інвертора розділена на дві симетричні послідовні 87

88 секції; верхня половина підключена до ланцюгів DC+ і N, нижня, до N і DC-. Рис. 1 Схема трирівневого інвертора У трирівневій схемі в кожному з можливих шляхів протікання струму бере участь два послідовно включених напівпровідникових ключа, що в результаті дозволяє використовувати IGBT-транзистори з меншою блокуючою напругою та в два рази підвищити робочу напругу. Різниця між трирівневим і дворівневим інвертором полягає не тільки в кількості силових ключів, які використовуються. У дворівневому перетворювачі транзистори підключають АСвихід по черзі до виводів ланки постійного струму, відповідно, вихідна напруга складається з двох рівнів, рівних DC+ і DC- (рис. 2, а).. Комутація виходів трирівневого інвертора проводиться між потенціалами DC+, DC- і N. В результаті формується напруга, що містить три рівні (рис. 2, б). Завдяки цьому форма вихідного сигналу наближається до синусоїдальної, що дозволяє не тільки істотно понизити рівень гармонійних спотворень (THD, Total harmonic distortion) вихідного струму, але і зменшити негативний вплив на живлячу мережу (ЕМС). а) б) Рис. 2 Епюри напруги і струмів: а) дворівнева схема; б) трирівнева схема При порівнянні двух- і трирівневою схем слід зазначити наступні основні чинники (рис.1): для досягнення однакового рівня THD в трирівневому перетворювачі можна використовувати меншу робочу частоту fsw і за рахунок цього понизити величину динамічних втрат в транзисторах; 88

89 відповідно, при роботі на однаковій частоті трирівнева схема має істотно менший коефіцієнт гармонік, що покращує массогабаритные показники вихідного фільтру; у ланцюгах протікання струму трирівневого інвертора використовується подвоєна кількість транзисторів, що обумовлює вищий рівень втрат провідності в них. Потрібний складніший алгоритм управління і могутніше джерело для живлення драйверів, керівників транзисторами; у трирівневій схемі використовуються транзистори з меншою блокуючою напругою, замість IGBT 12-го класу можна застосувати транзистор з UCE = 600 В з низьким рівнем втрат і набагато вищою щільністю струму. Проте алгоритми управління трирівневими інвертором набагато складніші, ніж у звичайного дворівневого перетворювача, в якому верхній і нижній IGBT в стійці завжди включаються інверсно. У трирівневого інвертора тривалість відкритого стану певних ключів (Т2 і Т3) залежить від величини cos навантаження. Кількість можливих станів (для звичайного інвертора їх чотири: 0/0, 0/1, 1/0, 1/1) в цьому випадку збільшується до 16. Деякі з них є допустимими, деякі небезпечними, а ряд станів може привести до відмови ключів (табл. 1). Таблиця 1 Комутаційні стани трирівневого інвертора Стан Допустиме Потенційно небезпечне Аварійне T T T T Допустимі стани: всі IGBT закриті, конвертор вимкнений; Т2 або Т3 включаються поодинці; два безпосередньо сполучених IGBT відкриті (Т1/Т2, Т2/Т3, Т3/Т4). Потенційно небезпечні стани: Т1 або Т4 включаються поодинці або разом; включаються два не зв'язаних безпосередньо IGBT (Т1/Т3 або Т2/Т4). Наслідку від виникнення цих подій залежать від полягання ключів в інших фазах. Аварійні стани: відкриваються три безпосередньо сполучених IGBT (Т1/Т2/Т3 > замикання верхньої половини DC-шини, Т2/Т3/Т4 > замикання нижньої половини DC-шини); відкриваються три не зв'язаних безпосередньо IGBT (Т1/Т2/Т4 повна напруга DCприкладається до Т3, Т1/Т3/Т4 > повна DC-напруга прикладається до Т2); відкриваються всі чотири IGBT замикання DC+, DC- і N ланцюгів. При аналізі роботи модуля трирівневого інвертора слід приділяти увагу впливу паразитної індуктивності Ls (рис.3) [4]. При відключенні струму навантаження утворюється сплеск напруги, амплітуда якої пропорційна швидкості виключення di / dt і величині Ls. Для того, щоб це не привело до пошкодження модуля, сума амплітуди комутаційного викиду і напруги живлення повинна бути менше блокуючої здатності силового ключа. Це може бути досягнуто за рахунок зниження напруги DC-шини або шляхом мінімізації паразитної індуктивності ланцюга комутації. Очевидно, що зменшення Ls є головним завданням розробників спеціалізованих модулів трирівневих інверторів, оскільки це дозволяє працювати при більшому значенні UDC і, отже, максимально використовувати їх характеристики потужності. 89

90 Рис. 3 Комутаційна схема з паразитними індуктивними і ємнісними елементами Компанією SEMIKRON розроблено серію спеціалізованих модулів MU, виконаних відповідно до трирівневої топології [6]. Компоненти сімейства MU реалізуються в чотирьох конструктивах: SEMITOP (мініатюрні з паяним підключенням), MiniSKiiP (мініатюрні з пружинними контактами), SEMITRANS (стандартні 62-мм з гвинтовими терміналами), SKiM («безбазові» модулі притискного типу). Для побудови інверторів в діапазоні до 100 ква пропонуються модулі в корпусах SEMITOP і MiniSKiiP, підключення, що відрізняються способом. Штирьові виводи компонентів серії SEMITOP з'єднуються з інтерфейсною платою методом паяння. Особливістю конструкції MiniSKiiP є використання пружинних контактів для силових і сигнальних підключень. Установка MiniSKiiP і з'єднання їх виводів з інтерфейсною платою проводиться одним гвинтом за одну технологічну операцію, що забезпечує граничну простоту збірки і обслуговування виробу [5]. Для реалізації трирівневих інверторів в модулях MLI застосовані спеціальні чіпи IGBT і діоди з блокуючою здатністю 650 В, що дозволяє працювати при напрузі DC-шини до 900 В. Для систем вищої потужності випускаються модулі в конструктивах SKiM і SEMITRANS, що мають робочий струм в діапазоні А. Силові ключі 12-го класу сімейства SKiM із струмом IC nom до 300 А орієнтовані на використання в інверторах з вихідною потужністю до 260 ква (табл. 2). Таблиця 2 Потужностні характеристики модулів SKiM 4 MU Тип модуля V CES, B V DC max, B V AC max, B I C _ nom, A P out _ nom, SKiM 400 MLI 066HD SKiM 300 MLI 12E Наслідком цього є високий рівень комутаційних перенапружень. Рішенням даної задачі є розробка спеціалізованого модуля, силових ключів, в якому сполучені відповідно до трирівневої топології підключаються за допомогою простих плоскопаралельних шин. У класичному дворівневому інверторі також існує ряд станів, при яких силові транзистори повинні бути негайно вимкнені: ква 90

91 перегрів; перевантаження по струму; коротке замикання навантаження (вихід транзисторів з насичення). Будь-яка з цих подій повинна запобігти і в трирівневій топології, проте в ній необхідно дотримувати певну послідовність замикання IGBT. Першими повинні відключатися «зовнішні» транзистори (Т1 або Т4), і тільки потім «внутрішні» (Т2 або Т3), що необхідне для виключення пробою по напрузі. Одним з відомих способів зменшення амплітуди комутаційних викидів є активне обмеження (рис. 4). Схема складається з декількох послідовних стабілітронів, підключених між колектором і затвором IGBT, при цьому їх сумарна напруга повинна бути трохи нижче блокуючої здатності транзистора. Рис. 4 Спрощена схема активного обмеження Якщо комутаційний сплеск сигналу, що утворюється при виключенні IGBT, перевищує сумарну напругу стабілітронів, вони починають проводити струм, відкриваючи транзистор. При цьому він переходить в лінійний режим, приймаючи на себе енергію паразитної індуктивності до тих пір, поки Ls повністю не розрядиться. Недоліком даного методу є розсіяння великої потужності на провідному ключі і можливість виникнення брязкоту після його замикання. Таблиця 3 Коефіцієнти статичних і динамічних втрат трирівневого інвертора Коефіцієнт IGBT FWD KV 1,4 0,6 KI 1 0,6 GI 1 1,15 Для аналізу основних конфігурацій схем в реальних умовах експлуатації і для розрахунків теплових режимів транзисторних модулів можна використати програму SemiSel (фірма SEMIKRON) [ яка пропонує користувачеві декілька режимів роботи: теплове моделювання, вибір силового ключа (Device Proposal), готової збірки (StackSel) і пристрою управління (DriverSel). Висновки. Вимоги до якості вихідного сигналу і до ККД дозволяють використовувати трирівневі перетворювачі у високочастотних схемах і в перетворювачах. Зниження рівня гармонійних спотворень досягається за рахунок збільшення частоти комутації, що у свою чергу веде до зростання динамічних втрат. Багаторівнева схема дозволяє при відносно низькому значенні частоти комутації вирішити цю проблему і зменшити вимоги до вихідного фільтру, габарити і вартість якого вносять істотний внесок в показники всього виробу. 91

92 Оскільки в ланцюзі комутації трирівневої схеми беруть участь чотири напівпровідникові ключі, втрати провідності даної схеми декілька вище, ніж у традиційної дворівневої. Проте істотне зниження втрат перемикання дозволяє зменшити загальне значення розсіюваної потужності приблизно на 40%, що виявляється на високих частотах комутації. ЛІТЕРАТУРА: 1. Брованов С. В. Реализация векторной ШИМ в трехфазном трехуровневом выпрямителе/ С. В. Брованов, С. А. Харитонов // Электротехника Михеев К. Е., Томасов В. С. Анализ энергетических показателей многоуровневых преобразователей систем электропривода. Научно-технический вестник НИУ ИТ- МО, 2002, Вып 1 (77). С Перельмутер В.М., Сидоренко В.А. Системы управления тиристорными электроприводами постоянного тока. М.: Энергоатомиздат, с. 4. Wintrich A., Nicolai U., Tursky W., Reimann T. Application Manual Power Semiconductors 2nd revised edition /SEMIKRON International GmbH. ISLE Verlag pp. 5. SemiSel Applications. [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 6. Krug D., Malinowski M., Bernet S., Design and Comparison of Medium Voltage Multilevel Converters for Industry Applications, in Conf. Rec. IEEE-IAS Annu. Meeting, 2004, vol. 2, pp Ульрих Н., Инго Р. 3L NPC инвертор: управление, режимы работы, расчет параметров // Силовая электроника 3, [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 92

93 УДК : О.Л. Кириллов, Г.С. Якимчук, В.Я. Смирнов Херсонский национальный технический университет АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ БЕЗОПАСНОГО ЗАПОЛНЕНИЯ ЗАМКНУТЫХ ОБЪЕМОВ ПО КРИТЕРИЮ ОЦЕНКИ ВЕЛИЧИНЫ ЗАРЯДА, СОСРЕДОТОЧЕННОГО В ЕДИНИЦЕ ОБЪЕМА ρ 1/V У статті проведений аналіз стану безпечного заповнення замкнених об'ємів за критерієм оцінки величини заряду. Для цього використовується дослідження властивостей ємностей просторів, що утворилися, з накладенням на нього гідродинамічного розподілу заряду в заповнюваному нафтопродукті. Як критерій оцінки використовується методика застосування величини питомого заряду ρ U (Кл м 3 ) Ключові слова: АНАЛІЗ СТАНУ, БЕЗПЕЧНЕ ЗАПОВНЕННЯ ЗАМКНЕНИХ ОБ'ЄМІВ, КРИТЕРІЙ ОЦІНКИ ВЕЛИЧИНИ ЗАРЯДУ, ГІДРОДИНАМІЧНИЙ РОЗПОДІЛ ЗАРЯДУ В НАФТОПРОДУКТІ, ВЕЛИЧИНА ПИТОМОГО ЗАРЯДУ ρ U (КЛ М 3 ). Введение. Рассмотрение математических моделей, связанных с электростатической безопасностью (ЭСБ) при заполнении замкнутых объемов (ЗО) слабопроводящими заряженными жидкостями (СПЖ), показало сложность алгоритмов описания и расчета параметров физики данного процесса. На настоящий момент в качестве критерия безопасности используют уровень потенциала поверхности раздела заполняемого нефтепродукта и паровоздушного пространства над ним. Данная методика была разработана на базе методик Kramer H., Asano K. и Schon C., которые были рассмотрены и приняты на международном симпозиуме «Критерий электростатического воспламенения» в 1977г. [1,2]. Суть методик основана на использовании в качестве критерия безопасности - величины электрического потенциала (φ МАХ < 40 кв) поверхности жидкости, что является следствием гидродинамического распределения в ней заряда Q. Потенциал φ является результатом накопления заряда Q, описывающего процессы изменения запасенной энергии W внутри заполняемого объема. Результат диагностирования уровня заряда Q может быть также применен в качестве критерия оценки ЭСБ. Основная часть. Постановка задачи исследования. Рассмотреть возможность использования в качестве критерия ЭСБ «величины заряда единичного объема ρ 1/V» для построения алгоритма его расчета. Цель исследования. Разработать алгоритм расчета ЭСБ на базе критерия «величины заряда единичного объема ρ 1/V» заполняемой СПЖ. Исследование проблемы. Тщательный анализ критерия, утвержденного конференцией по электростатическому электричеству [1], не позволяет полностью понять механизм развития физического процесса создания поля, а лишь показывает связь заряда Q с потенциалом φ поверхности СПЖ [2], т.е. следствие результата накопления заряда в замкнутом объеме. Поэтому вопрос выбора критерия безопасности при транспортировке СПЖ в ЗО требует более детального рассмотрения. Рассмотрим применение заряда единицы объема ρ 1/V в качестве альтернативы принятому критерию безопасности [3] и найдем взаимосвязь емкости C внутри заполняемого замкнутого объема с технологическими параметрами F, h, t, τ в процессе накопления в объеме энергии квазистатического поля [3,4,5]. Во время заполнения ЗО под действием гидродинамического потока СПЖ и благодаря его диэлектрическим свойствам создаются области, которые содержат композицию распределенных свободных и связанных зарядов, генерирующих в этих областях квазистатическое поле [3,4]. В заполняемом пространстве создается 2-е области, каждая из которых обладает диэлектрическими свойствами и может быть рассмотрена как конденсатор 93

94 (рис. 1, а)), имеющий обкладки из заряженной плоскости раздела областей I, II и внутренней поверхности ЗО. Энергия W данного конденсатора определяется [4,5] или W = Cφ 2 ПОВ. (1) 2 где C емкость конденсатора, Ф; φ ПОВ потенциал поверхности СПЖ, относительно стенок заполняемого объема, В. а) б) Рис.1 а) схема заполнения объема, б) эквивалентная схема емкостей сред, заполняемых СПЖ На рис.1, а) показана схема заполнения объема, содержащего: область I заполненную слабо проводящей жидкостью (СПЖ) - нефтепродуктом с диэлектрической проницаемостью ε 1 ; область II заполненную паровоздушной смесью (ПВC) над поверхностью СПЖ с диэлектрической проницаемостью ε 2 ; h 1 и h 2 толщины слоев заполненных СПЖ и ПВC, соответственно; H высота заполняемого объема; a, b длина и ширина сторон объема, соответственно; x,y,z направление координат в Декартовой системе заполняемого пространства. На рис.1, б) показана эквивалентная электрическая схема определения общей емкости заполняемого объема, образованного слоями СПЖ и ПВС. Один слой h 1 конденсатора содержит свободные заряды, движимые гидродинамикой жидкости. Другой слой h 2, паровоздушная смесь связанные заряды, поляризация которых вызвана движением свободных зарядов СПЖ. В результате традиционного понимания емкости можно представить: что первой обкладкой конденсатора является непроницаемая и экранирующая область с потенциалом φ 0 = 0 кв (внутренняя поверхность заполняемого ЗО), а второй обкладкой - является заряженная плоскость раздела областей I и II, обладающая потенциалом на поверхности φ ПОВ 36 кв (определенного первого критерия). Таким образом, области I и II образуют в заполняемом объеме составной конденсатор из двух C 1 и C 2 (рис.1, б)), а величина общего накопленного заряда в пространстве объема определяется Q = K C φ ПОВ C, (2) где C = C 1 + C 2 общая емкость областей, Ф; K C коэффициент пропорциональности. В процессе заполнения объема СПЖ меняется толщина слоев h 1, h 2 (рис.1.,а), и соответственно емкость каждой из исследуемых областей согласно формуле: C = εε 0 S/h (3) 94

95 где S площадь поверхности электрода, м 2 ; h толщина слоя области (диэлектрика), м. Накапливаемый заряд в танке Q создает квазистатическое поле [3 6], нормальная составляющая вектора электрической индукции которого в 1-й и 2-й средах непрерывна и равна D 1n = D 2n соответственно, а тангенциальные составляющие напряженности поля на границе раздела диэлектриков СПЖ и ПВC также равны E 1t = E 2t. Так как, D 1n = ε a1 E 1 и D 2n = ε a2 E 2 тогда ε a1 E 1 = ε a2 E 2, (4) т.е. напряженности в средах обратно пропорциональны диэлектрическим проницаемостям, что говорит о росте напряженности в области ПВС [3]. Формулы (1,2) показывают связь заряд потенциал (Q φ), где главным выступает заряд, который является генератором поля в пространстве заполнения. Исследователи [4,6,7] в своих работах показали взаимосвязь заряда и потенциала, где расчет и моделирование проведено на основе заряда, а потенциал является следствием. Поэтому емкость и заряд указывают на непосредственно процесс создания поля, а потенциал является следствием его распространения в средах. Откуда в качестве критерия оценки безопасного состояния технологии должен выступать заряд Q, как первоисточник. Наблюдение за процессом заполнения показывает, что одновременно происходит изменение размера слоев и площадей первой обкладки конденсаторов C 1 и C 2 : S C1 = (a b) + 2(a + b) h 1, (5) S C2 = (a b) + 2(a + b) h 2 = (a b) + 2(a + b) (H h 1 ), (6) где S C1 и S C2 изменение площади внутренней поверхности танка для каждого из образующихся областей переменной емкости, м 2. Емкость обоих областей вычисляется: C 1 = ε 0 ε 1 (S C1 /h 1 ); (7) C 2 = ε 0 ε 2 (S C2 /h 2 ). (8) Осуществляем анализ изменения емкостных параметров сред, определяя отношения в правых частях формул (7,8) S C1 = (a b) + 2(a + b) h 1 a b = 2(a + b) + ; (9) h 1 h 1 h 1 S C2 = (a b) + 2(a + b) h 2 a b = 2(a + b) +. (10) h 2 h 2 h 2 В результате, переменная емкость исследуемых областей изменяется по следующим законам относительно уровня заполнения C 1 = ε 0 ε 1 [(a b) + 2(a + b) h 1 ]/h 1 ; (11) C 2 = ε 0 ε 2 [(a b) + 2(a + b) (H h 1 )]/(H h 1 ). (12) Изменение общей емкости в заполняемом пространстве 95

96 C = ε 0 (ε 1 + ε 2 ) [4(a + b) + (a b) ( 1 h h 2 )] ; (13) где h 1 = (F t) (a b) уровень слоя СПЖ, м; h 2 = H (F t) (a b) уровень слоя ПВС, м; F расход насосной установки, м 3 ч; t время заполнения, с. Зная величину емкости C и безопасный уровень потенциала поверхности φ МАХ 36 кв, определим величину заряда Q, накопившегося внутри объема по условию безопасности Q = C φ МАХ = C (14) Этот же заряд можно рассчитать по плотности потока входящего заряда вместе с СПЖ [3,4,8], а также через преобразование формулы (2.23) [8]. t τ Q = ρ 0 e t τ = ρ 0 K P [τ (e t τ 1) e ]; (15) где ρ 0, ρ(t) удельные объемные плотности заряда в начальный момент времени ρ 0 = I З /F и в момент времени t, ρ(t) = ρ вх τf/v; τ = ε 0 ε 1 /γ время релаксации заряда, с; t время заполнения, с; V = a b h объем заполненного пространства СПЖ, м 3 ; γ удельная электропроводимость жидкости; I З = (A i v m i d n i)/(1,41 2lg(h ЭК /d)) ток заряжения, A [3,4,5]; Ai, mi, ni эмпирические коэффициенты заданной среды СПЖ; d диаметр трубопровода, м ; скорость потока ЖН в трубе, м / c ; hэк уровень шероховатости внутренней поверхности трубопровода, м; K P коэффициент изменения объема, содержащего свободные заряды [8]. Сравним формулы (14) и (15) или t τ C φ МАХ = ρ 0 e, (16) t τ Q = C φ МАХ = ρ 0 e t τ = ρ 0 K P [τ (e t τ 1) e ]. (17) Проведенный анализ показывает, что заряд Q в заполняемом пространстве является основным фактором, который генерирует как поле, так и сопутствующие ему параметры потенциал φ и напряженность E. Таким образом, методика применения величины удельного заряда ρ U (Кл м 3 ) конкретного нефтепродукта в качестве критерия безопасности в технологии заполнения объемов СПЖ, является оправданным шагом, поскольку понятна и относительно проще. После рассмотрения аналитической модели, расчетная модель может быть представлена следующим алгоритмом решения: определяется количество закаченного заряда в заполняемый объем с СПЖ на настоящий момент времени t, относительно начала заполнения t τ Q V = ρ V e, (18) с помощью методики гидродинамического течения ( ) ЦНИИ-СЭТ [4] ведется расчет объема области сосредоточения зарядов V ОБЛ = F t, (19) производиться расчет величины заряда сосредоточенного в единице объема СПЖ найденной области 96

97 ρ 1/V = Q V /V ОБЛ, (20) где ρ 1/V количество заряда сосредоточенного в единице заполненного объема, Кл м 3 ; сравнивается величины сосредоточенного в единице объема заряда с табличным безопасным значением ρ 1/V ρ U (ТБ), (21) где ρ U (ТБ) количество заряда сосредоточенного в единице заполненного объема без выделения накопленной энергии в окружающее пространство, в виде разряда, Кл м 3. Значение удельного заряда ρ 1/V находят при проведении лабораторных исследований свойств СЗЖ в специальных ячейках [10 12], где определяют величину заряда размещаемого в единице объема исследуемого СПЖ. Полученные данные сводятся к табличной форме. Зная гидродинамику жидкости можно определить расположение и объем области скопления заряда (22) и выявить энергетическую способность этого скопления (20), по которой можно судить о безопасности заполнения. Модель точечного гидродинамического источника с топологией (x0,y0,z0) предполагает, что потенциал поля скорости ( ) подчиняется уравнению Пуассона [4,7]. Тогда, при решении задачи целесообразно применить метод интегральных преобразований, который представлен в виде системы (22), в которой выбрано расчетное направление изменения параметра вдоль оси z в Декартовой системе координат [4] C, z z 0; A C z z 0, z z 0; AB n x m y n x m y B cos 0 cos 0 cos cos 2 2 N N chk nm z chk Knm shk C chk nm z0 chk Knm shk A B C Z n0 m0 n m nm nm nm nm z h 0 h, z h, h z z ; 0 z z. 0 (22) 2 2 n m где 0 x0 A, 0 y0 B, 0 z0 h, Knm n m, n, m, A B A, n 0; B, m 0; 2 2 Nn N A m, n 0; B, m 0; 2 2 A, B, h длина, ширина, высота объема в м ; m, n шаги дискретизации по осям x, y ; x, y z координаты начала расчета (источник). 0 0, 0 Поиск функции распределения заряда f x, y, z в слое СПЖ осуществляется с помощью уравнения переноса ρ t + ρ τ + ν ρ = 0 с граничным условием x, y z [4,5]. Для этого в формулу закона изменения скорости жидкости вдоль 0 0,

98 естественной координаты (l), подставляем значения вектора скорости потока ν и находим искомое распределение заряда f x, y, z в пространстве СПЖ. В каждом конкретном случае необходимо производить перерасчет величины втекающего заряда ρ, в связи с изменяющимся уровнем расхода F по программе заполнения [4,5]. Основные результаты и выводы. Таким образом, поставленная цель в работе достигнута, поскольку исследована и показана взаимосвязь заряд потенциал (Q φ) и соответственно роль каждой из рассматриваемых компонент. Наряду с этим расчетный механизм (18 22) достаточно прост. Система (22) требует применения в расчете сеточного метода и проведения итерационных процессов с помощью вычислительной техники, что увеличивает продолжительность времени получения результата. Вместе с этим будет определена картина распределения заряда Q и соответственно области его сосредоточения, что и необходимо для оценки ЭСБ. В технологической среде, при расчете ЭСБ, достаточно установить датчики регистрации уровня заряда Q на поверхности СПЖ и по их показаниям производить оценку ЭСБ. ЛИТЕРАТУРА: 1. Критерий электростатического воспламенения: материалы Международной конференции по электростатическому электричеству, Лондон, декабрь, 1977г.: Лондонский институт физики, 1977г с. 2. Александров М.Н. Безопасность человека на море. Л.: Судостроение, Кириллов О.Л. Альтернативный способ управления безопасным функционированием перегрузки при заполнении светлых жидких нефтепродуктов с низкой проводимостью в замкнутые объемы /О.Л. Кириллов // Вестник ХНТУ (43). - С Галка В.Л. Электростатическая безопасность нефтеналивных судов и кораблей. / В.Л. Галка. СПб.: Элмор с. 5. Проведение испытаний и исследований по оценке электростатической опасности при заполнении и механизированной мойке грузовых танков. Отчет по НИР, ЦНИИ СЭТ, составлен на разработку ЦКБ «Изумруд». Херсон, с. 6. Максимов Б.К., Обух А. А., Тихонов А.В. Электростатическая безопасность при заполнении резервуаров нефтепродуктами. М.: Энергоатомиздат, с. 7. Портной Г.Н. Распределение зарядов в движущейся слабопроводящей жидкости / Г.Н. Портной, И.А. Юдин. - Письма в ЖТФ, М.: Наука, т.10, вып.15. С Кириллов О.Л. Автоматизація процесу керування системами перевантаження рідинних нафтопродуктів зі слабкою провідністю в замкнуті об єми: дис. на здобуття наукового степеня канд. техн. наук: / Кириллов Олег Леонідович. Херсон., с. 9. Кириллов О.Л. Подходы к методике оценки опасности появления искр в процессе перегрузки слабопроводящих жидких нефтепродуктов / О.Л. Кириллов // Вестник ХНТУ (45). С Кириллов О.Л. Исследование подходов к оценке воспламеняемости светлых жидких нефтепродуктов с низкой проводимостью в замкнутых объемах / Ю.К. Тодорцев, О.Л. Кириллов // Вестник ХНТУ (45). С Кириллов О.Л. Подходы к методике оценки опасности появления искр в процессе перегрузки слабопроводящих жидких нефтепродуктов / О.Л. Кириллов // Вестник ХНТУ (45). С Пат /ЗУ/16, Україна, МПК H05F 1/00 G01R 29/12 ( ). Спосіб визначення Безпечного електричного заряду: Патент на корисну модель / О.Л. Кириллов; заявник і патентовласник Херс. національний технічний ун-тет. - u заявл

99 УДК : В.В. Коберский, А.А. Шарко Херсонский национальный технический университет СТРУКТУРА И СХЕМОТЕХНИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ УСТРОЙСТВ КОНТРОЛЯ МЕТОДОМ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ Представлены блок-схемы и варианты реализации устройства для распознавания дефектов в системе технической диагностики методов акустической эмиссии. Ключевые слова: АКУСТИЧЕСКАЯ ЭМИССИЯ, УСТРОЙСТВО КОНТРОЛЯ, ПРИНЦИПЫ, СХЕМЫ, РЕАЛИЗАЦИЯ Введение. Метод акустической эмиссии (АЭ), основанный на регистрации волн напряжений, возникающих в результате формирования, изменения и разрушения структур различных материалов, является в настоящее время наиболее перспективным и эффективным средством создания систем непрерывного мониторинга ответственных объектов, позволяющим получать информацию о динамике происходящих процессов в реальном масштабе времени. Акустическая эмиссия, являясь мощным инструментом наблюдения за состоянием материала, находит свое надлежащее место в системах неразрушающего контроля и технической диагностики. Постановка задачи. Обеспечение эксплуатационной надежности конструкций требует разработки методов диагностики состояния материалов на ранних стадиях развития дефектов. Направление изучения физической природы источников акустической эмиссии (АЭ) связано с исследованиями деформации и разрушения твердых тел и сопряжено с большими методологическими и экспериментальными трудностями при интерпретации полученных результатов, несмотря на постоянный интерес к этой важной научно-технической проблеме [1, 2]. Особенностью метода АЭ является трудность выделения сигнала из помех. АЭ - это стохастический процесс. Сигналы АЭ малы по амплитуде и выделение из помех полезного сигнала затруднительно. Это позволило сформулировать требования к регистрирующей аппаратуре, предназначенной для контроля материалов методом АЭ: сигналы АЭ излучаются в широком спектре частот, поэтому полоса пропускания аппаратуры должна быть максимальной при минимуме неравномерности амплитудночастотной характеристике усилительного и преобразующего тракта; поскольку амплитуда является информативным параметром необходимо наличие амплитудной селекции, обладающей значительным динамическим диапазоном, так как на ряду с сигналами малой амплитуды осуществляется регистрация сигналов большой амплитуды, вызванных развивающимися дефектами; поскольку, контролируемые объекты имеют конечные размеры, волны, излучаемые развивающимися дефектами, претерпевают многократные отражения, которые зашумляют полезную информацию. Это требует введения широкополосных фильтров; в соответствии с требованиями к регистрации частотного спектра излучения возникает необходимость частотной селекции и перестройки аппаратуры в нужном частотном диапазоне; аппаратура для АЭ-контроля должна обладать максимальной чувствительностью к регистрации сигналов малой амплитуды. Целью работы. является создание аппаратурного обеспечения обработки сигналов акустической эмиссии, в котором за счет конструктивных особенностей можно было бы упростить техническую сложность системы и повысить точность оценок работоспособности контролируемых изделий. Основная часть. Аппаратурное обеспечение сигналов акустической эмиссии требует 99

100 преодоления трудностей, связанных с разнородностью решаемых задач, отсутствием принципов классификации аппаратуры, нормативных документов и стандартов на методики измерений. Аппаратура АЭ представляет собой акустико-электронные устройства, которые используются при выполнении АЭ контроля процесса образования, наличия и развития дефектов в контролируемом объекте. Метод АЭ относится к акустическому виду контроля и является пассивным методом. Это определяет структуру аппаратуры, основными задачами которой являются приём и идентификация сигналов АЭ, их усиление, обработка, выделение и определение значений параметров сигналов, регистрация и предоставление информации. В состав аппаратуры входят следующие блоки: преобразователи АЭ; предварительные и основные усилители; средства идентификации и обработки сигналов, включая пороговые устройства, устройства выделения и измерений параметров сигналов АЭ, устройства регистрации и представления информации; средства измерения вспомогательных параметров; контроллеры; ЭВМ. Для изучения возможности локации источников акустической эмиссии необходимо решить ряд вопросов методического характера: определить схемы установки датчиков; разработать способы их крепления; разработать способы настройки каналов; создать программы регистрации и обработки акустико-эмиссионной информации; разработать способы выделения полезного сигнала на фоне помех. Основные принципы АЭ контроля заключаются в измерении основных параметров сигнала, превышающего пороговый уровень. Типичная форма АЭ сигналов представлена на (рис. 1). РАЗВИТИЕ ДЕФЕКТА Время нарастания сигнала Длительность сигнала ЗАРОЖДЕНИЕ ДЕФЕКТА Порог обнаружения Амплитуда сигнала Форма сигнала Относительная энергия Рис. 1 Типичная форма АЭ сигнала 100

101 Практический интерес для неразрушающего контроля представляет получение статистических оценок параметров АЭ. Для этого используется узкополосная аппаратура, позволяющая измерять как отдельные параметры формы сигналов, так и регистрировать их большие потоки. Эти два подхода составляют сущность аппаратурной реализации АЭ. Если регистрация АЭ проводится преобразователем с узкой полосой пропускания, который, как правило, обладает более высокой чувствительностью по сравнению с широкополосным, то частота АЭ-сигнала определяется основной частотой преобразователя. После усиления и детектирования импульса определяется его огибающая, максимальное значение которой принимается за амплитуду АЭ-сигнала. Оптимизация параметров степени обработки информации производится в следующих направлениях: оптимальной частотной фильтрации помех; оптимальной пространственной фильтрации; накопления сведений о развивающихся дефектах; образования базы данных. Оптимизация частотной фильтрации помех связана с максимизацией отношения энергий сигнала и помех. Обработка АЭ сигнала сводится к усилению, частотной фильтрации, дискриминации и нормировке импульса по длительности и амплитуде. Основной принцип технической реализации получения информации о развивающихся дефектах при АЭ контроле сводится к обнаружению и индикации сигнала, его усилению, частотной фильтрации, дискриминации и нормировке импульса по длительности и амплитуде. Статистическая обработка сигналов АЭ предусматривает наличие априорных сведений о распознаваемом дефекте путем сравнения наблюдаемых реализаций процесса с эталонными кривыми. Точность аналитической аппроксимации результатов, полученных при обработке статистического материала, зависит от числа разбиений полной реализации на текущие, а также от точности оценок параметров АЭ сигнала в текущей реализации. Авторами предложена аппаратурное обеспечение обработки сигналов акустической эмиссии (рис.2). Приемная аппаратура реализации связи параметров акустической эмиссии с кинетикой разрушения материала работает следующим образом: сигналы от четырехточечной антенны 1.1, представленной набором датчиков 1.2, расположенных на контролируемом объекте, усиливаются предусилителями 1.3 и далее поступают в блок фильтров 1.4 и канал аналоговой обработки сигналов 2, где подвергаются последующему усилению, двухполупериодному детектированию и амплитудной дискриминации. Дискриминатор 2.3 производит импульсы фиксированной амплитуды в количестве, равном числу пересечений АЭ сигналом порогового уровня и продектированних импульсов. При этом число пересечений на выходе 2 существенно будет превышать число импульсов на выходе 1. При такой локализации дефектов количество событий в единицу времени на выходе 1 характеризует активность АЭ, а число пересечений порога дискриминации на единицу времени на выходе 2 - интенсивность АЭ. Канал отображения и анализа информации 3 включает следующие операции: идентификация исходного сигнала, определение последовательности времени прихода АЭ сигнала от датчиков, измерение временных интервалов, определения координат источника. После соответствующей математической обработки полученной информации и осуществляет выведение ее на периферийное устройство, диагностика оценки пригодности контролируемого изделия к последующей эксплуатации объектом 4, где осуществляется анализ работоспособности, принятие решений и аккумуляция накопленных данных. 101

102 выход 2 выход 1 Микрокомпьютер 3.2 вывод на периферийное устройство 3.3 выход 2 КОНТРОЛИРУЕМЫЙ ОБЪЕКТ КОМПАРАТОР 2.2 выход 1 1 ИНФОРМАЦИОННЫЙ КАНАЛ 2 КАНАЛ АНАЛОГОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ усилитель заряда датчик 1 предусилитель 1 фильтр усилитель напряжения усилитель заряда датчик 2 предусилитель 2 фильтр усилитель напряжения амплитудный дискриминатор 2.3 Детектор 2.4 усилитель заряда датчик 3 предусилитель 3 фильтр усилитель напряжения датчик 4 предусилитель 4 фильтр усилитель заряда усилитель напряжения приемная антенна 1.1 блок фильтров 1.4 модуль акустической эмиссии 2.1 КАНАЛ ОТОБРАЖЕНИЯ И АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ 3 4 идентификация выходного сигнала определение последовательности времени прихода АЭ сигнала от датчиков измерение временных интервалов определение координат источника КАНАЛ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТОВ анализ работоспособности аккумулирование накопленных данных принятие решений центральный процессор 3.1 Рис. 2 Схема работы устройства для распознавания дефектов в системе технической диагностики Выводы. Использование аппаратного обеспечения обработки сигналов акустической эмиссии значительно сокращает время проведения диагностических работ, экономит средства, которые тратятся на их проведение и выведение оборудования из эксплуатации при проведении диагностики. ЛИТЕРАТУРА: 1. Грешников В.А. Акустическая эмиссия / В.А. Грешников, Ю.Б. Дробот. - М: Издательство стандартов, c. 2. Поллок А. Акустико-эмиссионный контроль: Металлы (Metals Handbook). 9-ое издание / А.Поллок. - ASM International, С Положительное решение по заявке: «Апаратурне забезпечення обробки сигналів акустичної емісії» U , от Марасанов В.В. Информационные параметры и схемы акустико-эмиссионного контроля / Марасанов В.В., Шарко А.А., Коберский А.В., Шарко А.В. // Проблемы информационных технологий (019). С

103 УДК 662.6/.9 Д.С. Коваленко, М.И. Пашко Херсонский физико-технический лицей Херсонского городского совета при ХНТУ и ДНУ ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ ЭКОНОМИЧНОГО УСТРОЙСТВА ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО СГОРАНИЯ ТВЕРДОГО ТОПЛИВА У роботі детально проаналізовано процеси горіння та теплопередачі, а також в розглянутих високоефективних пристроях для згорання твердого палива виявлені фактори, які суттєво впливають на ці процеси. Запропоновано проект вдосконалення традиційних систем пічного опалення з метою збільшення ККД. Ключові слова: ЕНЕРГОЗБЕРЕЖЕННЯ, ПРОБЛЕМИ ПІЧНОГО ОПАЛЕННЯ, ЕФЕКТИВНЕ ЗГОРАННЯ ДЕРЕВИНИ Введение. В настоящее время в связи со значительным увеличением стоимости энергоресурсов частные домохозяйства были поставлены перед необходимостью поиска более дешёвых, экономичных и эффективных систем отопления помещений. Часть объектов (сельские хутора, поселки, села, частные дома) стали использовать обычное печное отопление с применением отходов древесины вместо дорогого угля и газа. К сожалению, КПД обычных печей меньше 50 %, а их использование требует много труда, времени и средств. Повышение КПД печи хотя бы на 10-20% даст возможность значительно сэкономить пользователю средства и время на отопление, поэтому свое исследование мы посвятили именно этой задаче, изучив химические, физические процессы горения и существующие устройства для сжигания твердого топлива. Основная часть. Как выяснилось в процессе исследования, твердые волокна древесины состоят из длинных химических соединений, которые при нагревании до температуры от 150 С и выше распадаются на газообразные более короткие соединения.[4] Древесина разделяется на газообразную (до 85 % от массы топлива) и твёрдую составляющую (от 15 %). В газообразной составляющей заключается практически весь энергетический потенциал топлива (более 75 % от полной тепловой энергии сгорания), остальная тепловая энергия происходит от сгорания угля твердой фракции. [1] Таким образом, газовое горение - это основная фаза процесса сгорания древесины и именно от нее в большей степени зависит эффективность горения топлива и КПД устройства. Состав газовой части: углекислый газ, алкены, кислород, угарный газ, метан, азот (CO 2, C n H 2n, O 2,CO, H 2, CH 4, N 2 ).[2] Как показали исследования, для того чтобы наиболее эффективно сжигать газообразную составляющую топлива необходимо реализовать такие условия: 1. Высокая (>700 C) температура в области горения. Такая температура соответствует температуре воспламенения наиболее трудновоспламеняемых составляющих газа, таких как метан. 2. Достаточное количество окислителя. [4,5] В обыкновенных печах эти условия реализуются в той или иной степени за счет камеры горения, стенки которой аккумулируют и передают тепловую энергию помещению, а при нагревании, повышают температуру газов в области горения, а также силы тяги дымовой трубы, благодаря которой происходит подача окислителя в камеру сгорания [3]. Чтобы оценить от чего и как зависит тяга, мы предположили, что сила тяги это результирующая силы Архимеда, действующей на газ в трубе и силы гравитационного притяжения этого же газа к земле. На основании этого была получена формула силы тяги. Внутри дымовой трубы (Рис. 1) температура (T 2 ) и плотность (ρ г ) газов отличаются от температуры (T 1 ) и плотности (ρ в ) воздуха снаружи, следовательно, газ в трубе не будет находится в состоянии покоя. 103

104 Рис. 1 Фрагмент дымовой трубы F т = g s H P a M ( T ) R T 2 T 1 (1) В уравнении (1): P a атмосферное давление; g гравитационное ускорения; F т сила тяги; M молярная масса газа; R универсальная газовая постоянная (8,31 Дж/К*моль). Из формулы (1) видим, что сила тяги существенно зависит от высоты трубы, площади сечения трубы, разницы средней температуры внутри устройства и температуры снаружи. В результате анализа этой зависимости можно сделать следующие выводы: 1. Высота вытяжной трубы должна быть достаточно большой, что бы хорошо воспламенялось и горело топливо при любых внешних условиях. 2. Так как сила тяги пропорциональна также разности температур ( T) снаружи и внутри трубы то ее высоту можно уменьшить за счет увеличения T. Причем увеличить температуру в камере горения можно за счет возврата дымовых газов обратно для подогрева стенок, а также, дополнительной герметизацией и утеплением внешней поверхности камеры. Также полезно утеплить дымоходную трубу, что не только увеличит тягу, но и уменьшит количество осаждаемой сажи. Наличие слоя сажи (пористого материала низкой теплопроводности) ухудшает отбор тепла от дымовых газов стенками устройства. 3. Зависимость силы тяги от площади сечения позволяет эффективно регулировать силу тяги, открывая и закрывая заслонку или дверки поддувала. Следует отметить, что далеко не во всех случаях нужна большая тяга, поскольку при ее переизбытке горячие газы, не успев отдать тепло, уходят из печи в трубу и бесполезно отдают тепловую энергию чердаку и улице. Также из камеры горения уносятся под действием большой тяги, не успевшие сгореть, выделившиеся из древесины газы. В связи, с этим КПД устройства значительно уменьшается. Как видим эффективность горения топлива, а значит и КПД устройства зависит от множества факторов и прежде всего от режима горения [1], т.е. зависимости выделяемой внутри печи тепловой энергии от времени. Анализируя график горения одной закладки топлива в одном из наиболее эффективных устройств печи ПДКШ (рис. 2) пришли к выводу, что: 1. Процесс горения одной закладки дров, а значит и последующих - не стабилен, а его мощность не постоянна, следовательно, КПД постоянно меняется, а его средне значение гораздо меньше, чем при пиковых показаниях полезной мощности, что также влияет на температуру в печи, а значит и на силу тяги. По этой причине тягу нужно постоянно регулировать для поддержания стабильности протекания процесса. 2. В некоторый момент времени (догорание) тепловые потери через дымоход равны или превышают выделенную полезную тепловую энергию, следовательно, КПД такого процесса близок к нулю. Если вовремя не будет новой закладки топлива, то камера сильно остынет, а затем, при несвоевременном добавлении топлива также произойдут тепловые потери на медленный разогрев самой камеры и новой закладки, следовательно, КПД в этом случае также близок к нулю. [1] 104

105 Рис. 2 График изменения выделяемой полезной теплоты, и теплоты потерь при сгорании твердого топлива в печи ПДКШ [1] Нестабильность процесса горения обусловлена, прежде всего, тем, что топливо, загруженное в камеру, горит целиком, всей своей массой, которая постоянно уменьшается, а значит, и уменьшается скорость выделения тепловой энергии. Поэтому для повышения эффективности работы обычного печного устройства следует вовремя докладывать новые порции топлива, что бы график полезной тепловой мощности принял более прямолинейный вид (Рис. 2 - пунктир). Эту задачу можно решить за счет сложной и дорогостоящей автоматики, или непрерывным дежурством и наблюдением за процессом горения, что невозможно полностью осуществить в домашних условиях. На наш взгляд для частных домов существует достаточно простое решение данной проблемы: использование камеры вертикальной загрузки и подачи топлива (см. Рис. 4). В этом случае топливо по мере сгорания будет самопроизвольно, малыми частями поступать в область горения под действием силы тяжести и давления верхних слоев. При этом твердая составляющая первой порции будет сгорать одновременно с выделившейся газовой составляющей второй порции, нагревая и газифицируя при этом следующие слои. Ценным в этом процессе является то, что топливо горит не целиком, а стабильно малыми частями, в результате получается высокий и постоянный КПД. Нами был проведен анализ работы таких высокоэффективных устройств как: пиролизный котел, «реактивная печь», печь ПДКШ [1,6,7] на основании чего мы пришли к выводу, что к основным характеристикам эффективности любого печного устройства можно отнести: 1. Наличие герметичного бункера вертикальной загрузки большой массы топлива. 2. Наличие вторичной камеры дожига недогоревших в первичной камере древесных газов, обязательно, с отдельной подачей воздуха подогретого в первичной камере. 3. Наличие возврата дымовых газов для подогрева вторичной камеры горения. 4. Соответствие массы, объема и площади поверхности печи, теплоемкости и теплопроводности ее материалов, объему помещения и мощности тепловых потерь. Как показал литературный поиск и наш анализ, лучшим вариантом для дачного или частного дома является реактивная печь (Рис. 3) поскольку она имеет: (1) вторичную камеру горения,(2) бункер вертикальной загрузки топлива, (3) возврат дымовых газов, (4) отсутствие высокой дымовой трубы и высокий КПД 80%.[7] Работа реактивные печи основывается на создании высокой температуры в камере горения, что позволяет: значительно увеличить силу тяги, даже при низкой вытяжной трубе за счет увеличения разности температур, а также значительно повысить КПД из-за более полного сгорания всех компонентов топлива за счет высокой температуры в камере горения. [7] 105

106 Рис. 3 Схема «реактивной печи» В связи с тем, что такая печь довольно дорогостоящая, мы, опираясь на результаты проведённых нами исследований, предлагаем более простое и менее затратное решение изготовить горелку (Рис. 4) с бункером вертикальной загрузки большой порции твердого топлива. Конструкция горелки это герметичный контейнер, с первичной камерой горения в основании, который будет плотно подсоединятся к камере горения любой печи. Вследствие чего горелка будет первичной камерой горения, а камера горения самой печи вторичной. Рис. 4 Горелка дополнение конструкции обычной печи, которое повышает ее эффективность Воздух во вторичную камеру горения необходимо проводить по двум каналам через первичную камеру горения, чтобы он нагревался в пламени и моментально вступал в окислительную реакцию с недогоревшей в первичной камере газовой составляющей при входе во вторичную камеру горения. КПД такого отопительного устройства может быть близким к 80 %. В процессе работы такой конструкции через специальное переднее смотровое окошко в горелки можно наблюдать за двумя горящими факелами во вторичной камере. Наличие факелов сразу у выхода воздуховода говорит о том, что: 1. В камере есть не догоревшие древесные газы, которые ранее из первичной камеры горения уходили в дымоход. 2. Кислород, проходящий по воздуховоду через первичную камеру горения, сразу способен воспламенять горячий газ, т.е. не обязательно долго ждать разогрева устройства и газов внутри до температуры воспламенения. 106

107 Основные результаты и выводы. Горение древесного топлива это энергетически на 85 % горение газов (а не твердых волокон), выделенных в результате газификации топлива. Полное сгорание газовой составляющей зависит от двух главных факторов: высокой (>700С) температуры и достаточного количества окислителя, которые реализуются за счет контейнера камеры горения и тяги дымовой трубы соответственно. Что бы газовая составляющая успела смешаться с окислителем и полностью сгорела, необходима специальная вторичная камера дожига. Обычные традиционные печные устройства имеют низкий КПД и большой расход топлива по таким причинам: 1. Топливо горит целиком всей массой, режим не стабильный (разогрев/охлаждение), а частые открывания камеры для загрузки топлива понижают температуру внутри. 2. Плохой контакт древесных газов с окислителем, даже при полутороразовом избытке кислорода воздуха. Поэтому сгорание неполное, газы быстро покидают отопительную систему, есть тепловые потери на подогрев избыточного количества окислителя. 3. Низкая температура в камере горения т.к. заходит холодный воздух, а горячий газ быстро уходит в дымоход бесполезно нагревая атмосферу. В связи с этим, не создаются условия для полного сгорания метана главной энергетической компоненты газа. 4. Забор воздуха обычно происходит из отапливаемого помещения. Чтобы уравновесить перепад давление через микротрещины в комнату проникает холодный воздух с улицы, для нагрева которого нужны дополнительные затраты энергии и топлива. Отопительное устройство может быть любой формы, но, чтобы быть эффективным (т.е. с большим КПД), оно обязательно должно иметь: 1. Вторичную камеру горения для дожига несгоревших древесных газов. 2. Бункер вертикальной загрузки большой порции топлива. 3. Механизм возврата дымовых газов в отопительную систему специально для нагрева камер горения. 4. Механизм забора кислорода воздуха не с комнаты, а с цокольного помещения, подвала или улицы (желательно с подогревом от дымовой трубы). 5. Механизм подачи кислорода во вторичную камеру горения трубами, проходящими через пламя первичной камеры. 6. Несомненно, дом должен быть утеплен, таким образом, чтобы мощность тепловых потерь была гораздо меньше полезной тепловой мощности отопительного устройства. 7. Стенки дымохода должны легко очищаться от слоя, сажи, и креозота опасного и легковоспламеняемого вещества, которое осаждается вместе с сажей. ЛИТЕРАТУРА: 1. Шевяков В.В Сгорание дров в топке бытовой печи // universum: технические науки Хошев Ю.М. Дровяные печи. М.: Издатель О.Ю. Сотников, Рихтер Л. А. Внешние газоходы и дымовые трубы. / Л.А. Рихтер, Д.П. Елизаров. М.: Энергоатомиздат, Теплотехника: курс общей теплотехники: учебник для студ. нетеплотехн. спец. вузов / Б.И. Бахмаческий и др.; под ред. А.А. Щукина и И.Н. Сушкина. - Москва: Металлургия, Лямин В. А. Газификация древесины. / В. А. Лямин - Москва: Лесная промышленность, Пиролизный котёл [Электронный ресурс] URL: 7. Реактивная печь [Электронный ресурс] URL: 107

108 УДК М.Г. Когдась, О.Г. Холод, М.А. Мащенко Кременчуцький національний університет ім. М. Остроградського МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ РОСТУ ПОРУВАТОГО КРЕМНІЮ Проведено моделювання, що дозволило контролювати процес утворення поруватого кремнію в залежності від рівня легування n-si, щільності анодного струму, температури і концентрації HF. В якості процесів, що обумовлюють механізм утворення поруватого кремнію, в модель включені дифузія і дрейф, генерація і рекомбінація дірок в кристалі, утворення області просторового заряду (ОПЗ) на кінцях пор і поблизу кордону розділу між кристалом і електролітом, а також ефект розмірного квантування в наночастках. Сукупність умов визначає домінування того чи іншого процесу. Ключові слова: ПОРУВАТИЙ КРЕМНІЙ, КОМП ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ Вступ. Поруватий кремній є перспективним матеріалом мікро-, нано- і оптоелектроніки. Його властивості протягом останнього десятиліття активно досліджуються більш ніж в 40 країнах світу. Поруватий кремній отримують при анодний електрохімічний обробці монокристалічного кремнію в розчинах на основі плавікової кислоти HF. Формування пор починається на поверхні пластини, з плином часу анодної обробки кінці пор все далі просуваються в глиб кристала. В результаті цього товщина плівок пористого кремнію в залежності від часу травлення може змінюватися від кількох мікрон до сотень мікрон. Постановка задачі. Поряд з експериментальними методами, для вивчення механізму утворення пористого кремнію застосовується комп'ютерне моделювання. До теперішнього часу запропоновано ряд моделей, що описують утворення поруватого кремнію моделі Сміта, Беалі, Леманна, квантова модель і ін. Дані моделі дали важливий внесок у вивчення процесу утворення поруватого кремнію, проте вони сфокусовані лише на вузькі аспекти процесу, які містять суттєві фізичні допущення, і є скоріше якісними, ніж кількісними. Тому в рамках цієї роботи поставлена мета: дослідження методом комп'ютерного моделювання процесу утворення поруватого кремнію та його структурних властивостей. Основна частина. У даній роботі проведено моделювання, що дозволило контролювати процес утворення поруватого кремнію в залежності від рівня легування n-si, щільності анодного струму, температури і концентрації HF. В якості процесів, що обумовлюють механізм утворення поруватого кремнію, в модель включені дифузія і дрейф, генерація і рекомбінація дірок в кристалі, утворення області просторового заряду (ОПЗ) на кінцях пор і поблизу кордону розділу між кристалом і електролітом, а також ефект розмірного квантування в наночастках. Сукупність умов визначає домінування того чи іншого процесу. У разі сильно легованого кремнію процес руху електрона на границі розділу Si/HF розбивається на три етапи. На першому етапі електрон знаходиться в броунівському русі. Цей етап закінчується, коли електрон виявляється на відстані радіуса дебаєвсьного екранування від найближчого кінця пори. Далі в русі електрона з'являється виділений напрямок уздовж силових ліній електричного поля, сфокусованих на кінцях пор. Третій етап охоплює процес від моменту виходу електрона на границю розділу Si/HF до електрохімічної реакції, що призводить до видалення атома кремнію. У нашій моделі враховується, що реакція відбувається не відразу, як тільки електрон виявився в деякій точці на кордоні кремнію, оскільки в цій точці може не виявитися іону фтору. Збіднення іонного заряду з боку електроліту обумовлено тим, що на днах пор щільність струму вище ніж середня за обсягом. Деякий час електрон мігрує по поверхні кремнію. У цьому полягає дія запропонованого рельєфо-залежного механізму травлення. Ефект рельєфо-залежного травлення посилюється підвищенням щільності анодного струму: височини стають ефективними стоками для електронів, а з поглиблень не встигають усунутись продукти реакції, що перешкоджають розчиненню кремнію. 108

109 Комп'ютерне моделювання утворення ПК при анодному травленні сильно легованого кремнію проведено за алгоритмом Монте-Карло на двовимірній сітці. В обчислювальному алгоритмі передбачено, що як тільки електрон виявляється в радіусі RD від найближчого з дна пори, починається дрейф в напрямку цього дна. RD дорівнює дебаєвському радіусу екранування і виражається в кроках сітки. Після досягнення електроном кордону розділу в деякій точці аналізується кривизна кордону в межах інтервалу L по обидві сторони від цієї точки. Pозчинення кремнію відбувається в найбільш різких височинах на заданому інтервалі. Оскільки параметр L фактично визначає поперечний розмір пори, ми оцінили середній діаметр пори. При цьому розглядалася спрощена картина, коли щільність анодного струму перерозподіляється по порах, поверхнева щільність яких дорівнює Ns, таким чином, що на дні кожної пори встановлюється критичний струм Jрs, який викликає електрополірування на дні кожної пори. Якщо, діаметр пор рівний d 4 j Ns Jps Існує емпіричне співвідношення, яке пов язує Jрs (ма) з концентрацією HF в розчині с (вага.%) і температурою Т (К): Jps C c 3/ Ea exp( ) kt де Еа=323мВ, С=1,6*10 6 ма*см -2 *вага.% -32. Параметр L, який виражено в кроках сітки, дорівнює d. Таким чином, щільність току і концентрації HF заключено лише в одному параметрі L, а рівень легування розраховується через величину радіусу RD. На рис.1 представлено матрицю зображень, отриманих числовим моделюванням на двомірній сітці при зміні параметрів RD і L. Кожен рядок і стовпець матриці помічені значеннями ефективних параметрів моделювання R і L. Видно, що діаметр пор збільшується з ростом L, що відповідає зростанню щільності струму і / або зменшення концентрації HF. В межах діаметра L пори безперервні в латеральному напрямку, що узгоджується з результатами просвічує електронної мікроскопії з високою роздільною здатністю для мікро- і макропористий шарів кремнію [13]. Для L = 4 і R = 0 щільність струму досить велика, щоб досягався ефект електрополірування. Зростання R призводить до витягування пор і збільшення відстані між ними. При L = 0 і R = 10 і 20 напрямок росту практично визначено, оскільки активна зона для кожної пори обмежена її нижньою точкою. Середній діаметр пор і пористість змодельованих структур в залежності від щільності анодного струму і концентрації НF показують достовірне кількісне порівняння з відповідними характеристиками ПК отриманими експериментально на основі p*si [1,2,3]. Також відтворюється спостежуваність в експерименті підвищення густини пор поблизу поверхні поруватого шару. У моделі утворення ПК на основі слабо легованого кремнію ми нехтували ефектами локальних електричних полів і рельєфо-залежного травлення. В якості додаткових механізмів, що визначають морфологію пористого шару, крім дифузії розглядаються термічна генерація / рекомбінація електронів і розмірне квантування в наночастинах. Останнє призводить до зниження концентрації електронів в частинках кремнію розміром менше 10 нм внаслідок збільшення ширини забороненої зони. Комп'ютерне моделювання утворення ПК при анодному травленні слабо легованого кремнію проводилося на тривимірній сітці. Отриманий ПК має типову морфологію нанопоруватих структур. Побудований розподіл поруватості по глибині показав наявність трьох характерних областей. У міру руху від поверхні в глиб шару поруватість спочатку різко падає, потім слабо зменшується або залишається постійною і швидко спадає до нуля на межі розділу з підкладкою кремнію. Цей

110 результат якісно збігається з даними по розподілу поруватості в Si (B), отриманого в роботі [3]. Показано, що градієнт поруватості в основному шарі ПК зменшується зі збільшенням темпу генерації / рекомбінації дірок. RD=0 RD=10 RD=20 L=0 L=2 L=4 Рис.1 Матриця зображень поруватої структури, отриманих при варіації параметрів L та RD. Пори зображено чорним кольором, які ростуть зверху вниз Обчислена фрактальна розмірність змодельованих нанопоруватих структур. Вона монотонно змінюється від 0.1 до 3 в інтервалі масштабів від 0.3 до 1.5 нм. Передбачено, що нанопоруватий кремній є не моно-, а мультифракталом. Висновки. Запропоновано модель утворення поруватого кремнію при анодному травленні сильно- і слабо легованих підкладок n-типу. В рамках даних моделей при анодизації сильно легованого кремнію його розчинення відбувається на днах пор, де на мікроскопічних нерівностях діє рельєфо-залежний механізм травлення. Утворення пор в слабо легованому кремнії обумовлено не тільки дифузією, а й термічною генерацією електронів поблизу поверхні HF/Si. Розчинення наночастинок кремнію пригнічується через ефект розмірного квантування. ЛІТЕРАТУРА: 1. А.К. Гутаковский, СИ. Романов, О.П. Пчеляков, В.И. Машанов, Л.В. Соколов, И.В. Ларичкин. Эпитаксия кремния и твердых растворов германий-кремний на пористом кремнии. ИАН, серия физическая, 1999, т.63, 2, с L. Canham, Properties of Porous Silicon. - INSPEC, London ,405 p. 3. А.А. Karanovich, S.I. Romanov, V.V. Kirienko, A.M. Myasnikov, and V.I. Obodnikov, A secondary ion mass spectrometry study of p* porous silicon. - J. Phys. D, Appl. Phys., 1995, v.28, p

111 УДК В.М. Козел Херсонський національний технічний університет РЕІНЖИНІРИНГ УПРАВЛЯЮЧИХ ПОТОКІВ У ВИЩОМУ НАВЧАЛЬНОМУ ЗАКЛАДІ Розглянуто реінжиніринг інформаційної структури ВНЗ на рівні управляючих потоків.. Визначено вплив інформаційних потоків в ВНЗ при реінжинірингу процесів управління ВНЗ. Представлена формальна модель діяльності ВНЗ. Ключові слова: РЕІНЖИНІРИНГ, ПРОЦЕС УПРАВЛІННЯ, УПРАВЛЯЮЧІ ПОТОКИ, ІНФОРМАЦІЙНІ ПОТОКИ Вступ. Результати досліджень стану інформатизації в різних організаціях дозволяють зробити висновок, що в даний момент більшість з них вже має деякі інформаційні системи. Ці інформаційні системи в різній ступені автоматизують процеси, що протікають в організаціях. Завдяки новим інформаційним технологіям можна радикально змінити діяльність організації, як приклад наведемо правила щодо інформації. Старе правило: в будь-який момент часу інформація може знаходитися лише в одному місці. Перетворююча технологія: спільні бази даних, єдине інформаційне забезпечення. Нове правило: інформація може одночасно з'являтися в усіх місцях, де вона потрібна. Дослідження проектів інформатизації, і, в першу чергу, проектів розробки інформаційних систем так само показують, що створення нової інформаційної системи в більшості випадків передбачає зміну стану існуючих інформаційних систем. Реінжиніринг це радикальне переосмислення і перепроектування ділових процесів для досягнення різких, стрибкоподібних поліпшень головних сучасних показників діяльності компанії - таких як вартість, якість, сервіс і темпи. Реінжиніринг являє собою систематичну трансформацію існуючої системи з метою поліпшення її характеристик якості, яку підтримує нею функціональності, зниження вартості її супроводу, ймовірності виникнення значущих для замовника ризиків, зменшення термінів робіт по супроводу системи [1]. Один з підходів визначення діяльності з реінжинірингу базується на так званій моделі «підкови» [2, 3]. В основу даної моделі покладено такі процеси (види діяльності), співвідносні з реінжинірингом інформаційних систем (ІС): аналіз існуючої системи, заснований на одному або більше її логічних описів; трансформація цих логічних описів в нове, поліпшене логічне опис системи; розробка нової системи, заснованої на нових логічних описах системи. Ці три основні процеси з'єднуються в моделі у вигляді «підкови». Основна частина. На даний момент існує значна кількість робіт, присвячених проблемам, методів і технологій реінжинірингу інформаційній системи. Ці роботи охоплюють дану проблематику з різних точок зору, розглядаючи і досліджуючи в різній степені як проблеми концептуального рівня (іноді навіть філософського характеру), так і конкретні методи, і інструментальні кошти, призначені для реінжинірингу ІС. Визначивши основні чинники зовнішні і внутрішні які безпосередньо впливають на діяльність вищого навчального закладу, а також контури зворотного зв'язку побудуємо формальну модель ВНЗ. де D діяльність ВНЗ; Рт ринок праці; D={Рт (Тр (m, b), Нк (k, d)); М (z, n); А (а); Э; І}, 111

112 Тр (m, b) трудові ресурси m магістри, b - бакалаври, k - кандидати, d - доктора; М міністерство освіти (законодавство і номенклатура); Нк (k, d) наукові кадри; А абітурієнти, а чисельність населення; Е економічні чинники; І інформаційне обслуговування. Таким чином дана інформаційна схема дозволяє визначити основні фактори, що впливають на діяльність вищого навчального закладу (ВНЗ), в тому числі на якість освіти, а також побудувати формальну модель діяльності ВНЗ. До даних факторів можна віднести отримані контури взаємодії ВНЗ і зовнішнього середовища. Розглянемо узагальнену схему управління ВНЗ (рис.1). Рис. 1 Схема руху керуючих потоків в ВНЗ Використовуючи алгоритм аналізу руху інформаційних потоків, який розглянуто в працях [5,6], виконаємо реінжиніринг процесів управління ВНЗ. Під час аналізу були виявлені затримки в русі управляючих потоків, зокрема надходження наказів, розпоряджень та інші в виконавчі служби, відділи. Затримка відбувається в проміжних ланках управляючої структури, а передача управляючих потоків передається від однієї служби в іншу. Запропонований алгоритм оптимізації дозволив скоротити час надходження керуючих потоків в середньому в три рази. Оптимізована схема руху керуючих потоків представлена на рис

113 Рис. 2 Оптимізована схема руху керуючих потоків в ВНЗ Основні результати і висновки. Таким чином реінжиніринг процесів управління ВНЗ використовуючи моделі і алгоритми дозволяють оптимізувати основні процеси управління ВНЗ для підвищення якості освіти. ЛІТЕРАТУРА: 1. John Bergey, William Hefley, Walter Lamia, Dennis Smith A Reengineering Process Framework, Software Engineering Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, John Bergey, Dennis Smith, Nelson Weiderman, Steven Woods Options Analysis for Reengineering (OAR): Issues and Conceptual Approach, Software Engineering Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, September Carriere S.J., Woods S. Kazman R. Software Architectural Transformation, Software Engineering Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, October Ахтырченко К. В., Сорокваша Т. П. Методы и технологии реинжиниринга ИС // Труды ИСП РАН С URL: 5. Козел В.Н. Моделирование системы электронного документооборота с использованием теории графов и СМО // Вестник ХГТУ (30). С Ходаков В.Е. Математическая модель представления информационных потоков в виде ориентированных графов и их преобразования / Ходаков В.Е., Козел В.Н., Соколов А.Е. // Проблеми інформаційних технологій (20). С

114 УДК О.О. Корзюков, А.А. Омельчук Херсонський національний технічний університет ПОИСК НЕИСПРАВНОСТЕЙ В КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ НА ОСНОВЕ МАТРИЦЫ ДОСТИЖИМОСТИ У статті розглянуто метод виправлення одиничної несправності у локальній обчислюваній мережі. Побудовано матриці досяжності через матрицю суміжності. Ключові слова: МЕРЕЖЕВІ НЕСПРАВНОСТІ, ДИАГНОСТИЧНА МОДЕЛЬ, МАТРИЦЯ ДОСЯЖНОСТІ, МАТРИЦЯ СУМІЖНОСТІ Введение. В наше время широко используются, и вероятно будут использоваться в дальнейшем локальные вычислительные сети (ЛВС). Но чем больше и сложнее сеть, тем больше проблем и неисправностей в ней может возникать. Поэтому необходимо повышать отказоустойчивость и надежность локальных вычислительных сетей, особенно в структурах предприятий, где ЛВС является ключевым инструментом в работе. Производительность сети обеспечивается устранением узких мест в узлах сети и коллизионных доменов, которые уменьшают скорость работы и могут привести к прерыванию сигнала от узла сети. В этих случаях может потребоваться много времени на восстановление работы ЛВС, что может привести к простаиванию предприятия и финансовым потерям. Также важна безопасность сети, которую можно повысить путем установки сетевых фильтров, а также установки соответствующей политики безопасности для каждого узла сети. Сетевые неисправности делятся на различные типы для каждого уровня сетевой модели OSI (базовой эталонной модели взаимодействия открытых систем) и для поиска и устранения нужно использовать разные методы и алгоритмы. На практике применяется множество подходов к решению проблемы, но они не являются универсальными. Точность и быстрота диагностики зависят от знаний и опыта специалистов IT-отдела и от инструментов в их распоряжении. Успешно обнаружить и устранить неисправность может тот, кому досконально известно, как должна работать сеть. Поэтому необходима методика поиска неисправности для уменьшения времени на её поиски и исправление. Основная часть. Для построения диагностической модели компьютерной сети необходимо представить структуру локальной вычислительной сети (ЛВС) в виде ориентированного не взвешенного графа G = (V, E), где V- число узлов, E- число дуг-связей. Для проведения диагностики возьмем заведомо исправный источник тестов, пускай это будет сервер, он будет генерировать входные тестовые воздействия, принимать и анализировать выходные реакции на тесты. Данный узел будет использовать ICMP (протокол межсетевых управляющих сообщений) запросы в виде пакетов данных с адресом узла отправителя и получателя и будет принимать ICMP ответы. Таким образом, можно узнать состояние сетевого компонента. Так как исследуется заведомо исправный узел-отправитель, то его не нужно включать в матрицу достижимостей. При диагностировании компонентов компьютерной сети, базовый узел должен обладать свойством достижимости к каждому узлу структурно функциональной модели. Достижимость обеспечивается адресуемостью каждого компонента компьютерной сети в ICMP запросе. Данный метод предназначен для поиска единичной неисправности. Реакция на ICMP запрос снимается с определенных выходных контрольных точек. Структурно функциональная модель компьютерной сети, изображается графом, на котором каждый функциональный элемент обозначен окружностью с некоторым количеством входных воздействий. Под номером V1 в графической схеме изображается сервер, с которого посылается тестовое воздействие на элементы компьютерной сети. Чтобы построить матрицу достижимостей необходимо построить матрицу смежности 114

115 E ) (, (1) e ij nn где e ij 1 ( i, j) E. Матрица смежности даёт информацию обо всех путях длины (то есть, рёбрах) в орграфе [1]. Для поиска путей длины 2 можно найти композицию отношения с самим собой:. ( a, c) : bv : ( a, b),( b, c E. (2) E E ) По определению, матрица композиции отношений есть E 2 ) nn eikekj ( ei1 e1 j ) ( ei 2 e j ) ( ein enj ). (3) k 2 ( eij 2 2 n 2 n Таким образом, матрица E E E E ( e ) ( e e e ) есть искомая матрица достижимости. Таблица достижимостей представляет собой квадратную матрицу, в которой число строк равно числу функциональных элементов модели, а число столбцов - числу выходных параметров (откликов на входное воздействие). На рисунке 1 представим фрагмент компьютерной сети, для которой будет построена структурно функциональная модель. ij n n ij ij ij Рис. 1 Фрагмент компьютерной сети На рисунке 2 представлена структурно функциональная модель фрагмента компьютерной сети в виде графа (рис.2), где под номером V1 изображен сервер источник тестов, а под номерами V2-V5 коммутаторы, под номерами V6-V12 модемы, V13-V26 рабочие станции. 115

116 Рис. 2 Графовая модель фрагмента вычислительной сети На рисунке 3 представлена матрица смежности, которая построена по структурно функциональной модели фрагмента компьютерной сети и из которой мы в дальнейшем получаем матрицу достижимости [2, 3]. Она заполняется на основании логического анализа функциональной модели в предположении, что все выходные параметры функциональных элементов контролируются сервером, т.е идет получение отклика на входное воздействие ICMP запросов. Рис. 3 Матрица смежности 116

117 Правила заполнения таблицы, следующие: Предполагают, что если узел сети в ответ на запрос не отослал ответ или исказил его, то этому событию соответствует недопустимое значение выходного параметра на тестовое воздействие. На пересечении строки и столбца записывается символ «0». В противном случае записывается символ «1». Чтобы получить матрицу достижимостей необходимо возвести матрицу смежности (рис. 3) в 5-ю степень и транспонировать её. На рисунке 4 приводиться матрица достижимостей после всех выполненных действий [1]. Рис. 4 Матрица достижимости Основные результаты и выводы. Данный метод позволил произвести диагностику ЛВС на предмет явных неисправностей, что в свою очередь позволяет достичь уменьшения времени на нахождение проблемы и её устранения, что является ключевым моментом в работе любого предприятия, обладающего ЛВС. При использовании данного анализа использовалась адресация данных и ответ от узлов в сети для заполнения матрицы смежности и построения матрицы достижимости. ЛИТЕРАТУРА: 1. Лекция 4: Достижимость в графах [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 2. Поляк-Брагинский А.В. Локальные сети модернизация и поиск неисправностей / А.В. Поляк-Брагинский. СПб.: БХВ-Петербург, с. 3. Олифер В. Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер. СПб.: Питер, с. 117

118 УДК И. А. Косенко, В. В. Марасанов, Д.А. Косенко Херсонский национальный технический университет АЛГОРИТМЫ ПОИСКА ЗАДАННЫХ ФРАГМЕНТОВ ТЕКСТА В статті наведені результати розрахунку ефективності двох алгоритмів пошуку фрагментів тексту: найпростішого алгоритму та алгоритму Рабіна-Карпа. До кожного з них представлені блок-схеми, принципи побудови та приклади. Ключові слова: АЛГОРИТМ РАБІНА-КАРПА, ПОШУК ФРАГМЕНТУ ТЕКСТУ, ЗАДАЧА ПОШУКУ Введение. В программах, предназначенных для редактирования текста, часто необходимо найти все фрагменты текста, которые совпадают с заданным образцом. Обычно текст это редактируемый документ, а образец это искомое слово, введенное пользователем. Эффективные алгоритмы решения этой задачи могут сокращать время реакции текстовых редакторов на действия пользователя. Постановка задачи поиска подстрок. Пусть текст задан в виде массива Т[1 п] длиной п, а образец (шаблон) в виде массива Р[1 m] длиной m п. Предполагается, что элементы массивов Р и Т символы из конечного алфавита Е. Символьные массивы Р и Т называют строками символов. Образец Р встречается в тексте со сдвигом s, либо начиная с позиции s + 1 в тексте T, если 0 < s < п - m и T[s + 1 s + т] = Р[1 m]: T[s + j] = P[j] для 1 j m (1) Если шаблон встречается в тексте со сдвигом s, то s называется допустимым, или корректным сдвигом, в противном случае недопустимым, или некорректным. Задача поиска подстроки представляет собой задачу поиска всех допустимых сдвигов, с которыми заданный образец Р встречается в тексте Т. В представленном на рис.1 примере предлагается найти все вхождения образца Р = ANNA в текст Т = ANAANNAANAN. Образец встречается в тексте только один раз, со сдвигом s = 3, который является допустимым. Текст Т A N A A N N A A N A N Образец Р s=3 A N N A Рис.1 Поиск подстроки, в которой необходимо найти все вхождения образца Р в тексте Т Простейший алгоритм поиска подстрок. В простейшем алгоритме поиск всех допустимых сдвигов выполняется с помощью цикла, в котором проверяется условие Р[1 m] = T[s s + m] для каждого из n-m+1 возможных значений s. На рис. 2 простейшая процедура поиска подстрок проиллюстрирована как прохождение шаблона с образцом по тексту, в процессе которого отмечается, для каких сдвигов все символы шаблона равны соответствующим символам текста. 118

119 A A N N A A A A N N A A A A N N A A s=0 A N N s=1 s=2 A N N A N N Рис.2 Простейший алгоритм поиска подстрок образца Р = ANN в тексте Т = AANNAA На рис.3 представлена блок-схема алгоритма поиска подстрок. Цикл for в блоках 3-6 исследует каждый сдвиг. Проверка соответствующих позиций символов в блоке 4 определяет корректность данного сдвига до тех пор, пока не выяснится, что все символы совпадают либо не будет найдено несоответствие символов. В блоке 5 выводится каждый корректный сдвиг s.[1] 1 Начало 2 п = Т. length m = P. length 3 for s = 0 to n-m 4 if P[ 1.. m] = T[s s + m] + 5 print Образец найден со сдвигом s 6 - inc s Рис.3 Блок-схема простейшего алгоритма поиска подстрок Время работы алгоритма в наихудшем случае равно времени сравнения, так как фаза предварительной обработки отсутствует. Однако алгоритм оказывается неэффективным, поскольку информация о тексте, полученная для одного значения s, полностью игнорируется при рассмотрении других значений s. Алгоритм Рабина-Карпа. В этом алгоритме используются обозначения из элементарной теории чисел, такие как эквивалентность двух чисел по модулю третьего числа. [2] Предполагается, что каждый символ это цифра в системе счисления с основанием d, где d Σ. Для простоты представим, что каждый символ представляет собой десятичную цифру (Σ = {0,1,2,...,9}). Строку из k последовательных символов можно рассматривать как десятичное число из k цифр. Обозначим через р соответствующее ему десятичное значение для заданного образца Р[1 m]. Аналогично для заданного текста Т[1 n] обозначим через ts десятичное значение подстрок T[s + 1 s + m] длиной m при s = 0,1,..., п-m. Очевидно, что ts = р тогда и только тогда, когда T[s s + m] = P[1.. m]; таким образом, s допустимый сдвиг тогда и только тогда, когда ts = р. Если бы значение р можно было вычислить за время Θ(m), а 119

120 все значения t s за суммарное время Θ(n-m+1), то значения всех допустимых сдвигов можно было бы определить за время Θ(m) + Θ(n-m+1) = Θ(n) путем сравнения значения р с каждым из значений ts [1]. С помощью правила Горнера [3] величину р можно вычислить за время Θ(m): p= P[m] + 10(P[m-1] + 10(P[m-2]+ + 10(P[2] + 10(P[1] )) (2) Аналогично t0 можно вычислить из Т[1 m] за то же время Θ(m). Величину ts+1 можно вычислить из величины ts за постоянное время, так как ts+1= 10(ts 10 m-1 T[s+1])+ T[s+m+1] (3) Вычитаемое 10 m-1 T[s+1] удаляет старшую цифру из ts, умножение полученного результата на 10 сдвигает число влево на один десятичный разряд, а добавление T[s+m+1] вносит в него соответствующую младшую цифру. Например, если m = 4 и ts = 1562, то необходимо удалить старшую цифру T[s+1] = 1 и добавить новую младшую цифру (предположим, это T[s+4+1] = 3), чтобы получить ts+1 = 10( * 3) + 3 = Если предварительно вычислить константу 10 m-1, то для каждого вычисления результатов выражения (3) потребуется фиксированное количество арифметических операций. Таким образом, число р можно вычислить за время Θ(m), величины t0, t1,..., tn-m за время Θ(n-m+1), а все вхождения образца Р[1 m] в текст Т[1 n] можно найти, затратив на фазу предварительной обработки время Θ(m), а на фазу сравнения время Θ(n-m+1). Поскольку значения р и ts могут оказаться слишком большими, то их вычисляют по модулю некоторого числа q. Значение р по модулю q можно вычислить за время Θ(m), а все значения ts по модулю q за время Θ(n-m+1). В общем случае, если имеется d-символьный алфавит {0,1,..., d-1}, значение q выбирается таким образом, чтобы величина dq помещалась в компьютерное слово: ts+1= (d(ts T[s+1]h)+ T[s+m+1]) mod q (4) где h = d m-1 (mod q) значение цифры 1 в старшем разряде. Из ts = р (mod q) не следует, что ts р, но если ts р (mod q), то выполняется соотношение ts р, так что сдвиг s недопустимый. Таким образом, проверку ts р (mod q) можно использовать для выявления всех недопустимых сдвигов s, которое осуществляется путём проверки условия Р[1 m] = T[s+1 s+m]. Если значение q достаточно большое, то можно надеяться, что ложные совпадения встречаются довольно редко и стоимость дополнительной проверки окажется низкой mod Истинное совпадение Ложное совпадение Рис.4 Алгоритма Рабина-Карпа образца Р = 1562 в тексте Т = На рис.5 представлена блок-схема, иллюстрирующая работу алгоритма Рабина-Карпа. В роли входных данных выступают текст Т, образец Р, и простое число q. В блоке 3 переменная h инициализируется цифрой, расположенной в старшем разряде m-цифрового окна. В блоках 4-7 вычисляются значение р, равное Р[1 m] mod q, и значение t0, равное Т[1...m] mod q. В 120

121 цикле for в блоках 8-15 выполняются итерации по всем возможным сдвигам s. При этом сохраняется сформулированный ниже инвариант. При выполнении блока 12 справедливо соотношение ts= T[s+1 s+m] mod q (5) Если в блоке 12 выполняется условие р = ts, то в блоке 13 проверяется справедливость равенства Р[1 m] = T[s+1.. s + m], чтобы исключить ложные совпадения. Все обнаруженные допустимые сдвиги выводятся в блоке 14. Если s < n-m (это неравенство проверяется в блоке 9), то цикл for нужно будет выполнить хотя бы еще один раз, поэтому сначала выполняется блок 10, чтобы гарантировать соблюдение инварианта цикла, когда мы снова перейдем к блоку 12. В блоке 10 на основании значения ts mod q с использованием уравнения (4) за константное время вычисляется величина ts+1 mod q. 1 Начало 2 n = Т. length m = P. length 3 h = d m-1 mod q 4 p = 0, t 0 = 0 5 for i = 1 to m 6 p = (dp + P[i]) mod q 7 t 0 = (dt 0 + T[i]) mod q 8 for s = 0 to n-m 11 inc s 9 if s<n-m + 12 if p=t s + 13 if P[1.. m] = T[s+1.. s+m] 10 t s+1 = (d(t s - T[s+1]h)+T[s+m +1)mod q 15 inc i 14 + print Образец найден со сдвигом s 121

122 Рис.5 Блок-схема алгоритма Рабина-Карпа В процедуре на предварительную обработку затрачивается время Θ(m), а время сравнения в нем в наихудшем случае равно Θ((n-m+1)m), поскольку в алгоритме Рабина-Карпа (как и в простейшем алгоритме поиска подстрок) явно проверяется допустимость каждого сдвига. Если Р = a m, а Т = а n, проверка займет время Θ((n-m+1)m), поскольку все n-m+1 возможных сдвигов являются допустимыми. Результаты исследований и перспективы дальнейшего развития. В табл. 1 приведены времена предварительной обработки и сравнения для двух рассмотренных выше алгоритмов поиска фрагментов текста. Полное время работы каждого алгоритма равно сумме времени предварительной обработки и времени сравнения. Таблица 1 Алгоритмы поиска подстрок и время их предварительной обработки и сравнения Алгоритм Время предварительной обработки Время сравнения Простейший 0 Θ ((n - m + 1) m) Рабина-Карпа Θ (m) Θ ((n - m + 1) m)) Несмотря на то, что время работы алгоритма Рабина-Карпа в наихудшем случае (равное Θ ((n - m + 1) m)) не лучше, чем время работы простейшего алгоритма, на практике в среднем он работает намного лучше. Он также легко обобщается на случаи других подобных задач. Во многих приложениях ожидается небольшое количество допустимых сдвигов, выражающееся некоторой константой с. В таких приложениях математическое ожидание времени работы алгоритма равно сумме величины О ((n-m+1) + cm) = O (п + т) и времени, необходимого для обработки ложных совпадений. В основу эвристического анализа можно положить, что приведение значений по модулю q действует как случайное отображение множества Σ* на множество Zq [4]. В таком случае можно ожидать, что число ложных совпадений равно О (n/q), потому что вероятность того, что произвольное число ts будет эквивалентно р по модулю q, можно оценить как l/q. В дальнейшем планируется исследование алгоритма с использованием конечного автомата, который тратит гораздо меньше времени как на предварительную обработку, так и на сравнение. ЛИТЕРАТУРА: 1. Алгоритмы: построение и анализ / Т.Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест, К. Штайн. М.: ООО "И.Д. Вильямс", с. 2. Niven I. An Introduction to the Theory of Numbers / I. Niven, H. S. Zuckerman. - John Wiley & Sons, Левитин А. Алгоритмы: введение в разработку и анализ / Ананий Левитин. М.: Издательский дом "Вильямс", с. 4. Кнут Д. Искусство программирования / Дональд Кнут. М.: Издательский дом "Вильямс", с. 122

123 УДК 681.5: Д.С. Костін, В.В. Марасанов Херсонський національний технічний університет ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ ЛОКАЛЬНИХ КОМП ЮТЕРНИХ МЕРЕЖ ПРИ САМОПОДІБНИХ ПОТОКАХ ЗАЯВОК В статті розглянуті питання впливу самоподібності потоку заявок в локальних комп ютерних мережах Ethernet на продуктивність роботи мережі. Проведений аналіз параметрів, що мають вплив на продуктивність для самоподібних потоків в порівнянні з класичним Пуасонівським потоком заявок. Розраховані порівняльні показники для наведених потоків при завантаженні мережі на 90-95%. Ключові слова: КОМП ЮТЕРНА МЕРЕЖА, ТЕХНОЛОГІЯ ETHERNET, ПОТОК ЗАЯВОК, ПРОДУКТИВНІСТЬ, САМОПОДІБНІСТЬ Вступ. Розвиток сучасного суспільства пред'являв усе більше підвищені вимоги до обсягів її якості переданої по телекомунікаційних системах. При цьому виникають проблеми, пов'язані з появою нових властивостей, як самого встаткування, гак і інформаційних потоків, що існують як у глобальних, так й у локальних мережах. Експериментальна перевірка, почата в різних областях знань показала, що найпростіший потік спостерігається не так часто, як це передбачалося спочатку. Аналіз черг мас величезне значення для проектувальників мереж, системних аналітиків і дуже корисний при плануванні ресурсів і пророкуванні продуктивності мереж. Однак у багатьох реальних випадках результати, отримані на основі аналізу черг, істотно відрізняються від фактично спостережуваної продуктивності. Аналіз черг можна застосувати в тому випадку, якщо трафік даних підкоряється розподілу Пуассона. В останні роки ряд досліджень показав, що в багатьох ситуаціях характер трафіку ближче до самоподібного, аніж до Пуасонівського [1]. Основна частина. Концепція самоподібності (self-similarity) тісно пов'язана з поняттями, що одержали більшу популярність: фракталів і теорією хаосу. Основним поштовхом для розвитку досліджень фрактальних характеристик потоків інтегральної інформації в системах зв'язку послужила велика кількість вимірів, проведених на різних мережах, яка підтверджує наявність невідповідності між проектованим навантаженням й існуючим, що приводить до зниження якості обслуговування [2]. З розвитком високошвидкісних мереж зв'язку все більший вплив на якість обслуговування потоків інформації робить властивість самоподібності, що полягає на практиці в тому, що пакети, при високій швидкості їхнього руху по мережі, надходять на вузол не окремо, а цілою пачкою, що приводить, через обмеженість буфера, до відсутності місць очікування, і, отже, до втрат пакетів [3]. Розрахунок обсягів буфера за класичними методиками приводить до істотно заниженого значення. Для того, щоб забезпечити задану якість обслуговування, необхідно визначити характеристики самоподібних потоків пакетів у сучасних мережах зв'язку. Коли мова йде про мережний трафік, то під самоподібністю мається на увазі повторюваність розподілу навантаження в часі при різних масштабах. Це означає, що якщо нарисовати графіки залежності щільності інформаційного потоку від часу, взявши за одиницю виміру секунду, хвилину, годину й так далі, то щоразу будуть отримані практично однакові діаграми. Мовою математики це звучить у такий спосіб: якщо набір значень самоподібної функції (тобто тої, що проявляє ознаки самокореляції) розділити на рівні групи, а потім просумувати значення усередині груп, то набір сум буде підкорятися тій ж самій кореляційній функції, що й вихідні дані. Виявилося, що потоки даних, що з самого початку не проявляють властивостей самоподібності, пройшовши обробку на вузлових серверах й активних мережних елементах, починають подавати яскраво виражені ознаки самокореляції. Особливо сильно цей ефект помітний у високошвидкісних мережах. 123

124 Добре, що сучасні високошвидкісні комп'ютери й мережі дозволяють швидко зібрати й проаналізувати достатню кількість даних, щоб установити наявність самоподібності в переважаючих сьогодні потоках даних й оцінити його параметри. Погано, що самоподібність робить істотний негативний вплив на продуктивність. У дослідженні, проведеному вченими з лабораторії Bellcore [4], вивчалися дані, передані по мережах Ethernet, а також дані, передані в мережах ISDN, що складалися з більш ніж пакетів. В обох випадках був побудований графік залежності фактичної затримки доставки пакета від коефіцієнта використання мережі. Крім того, параметри, необхідні для аналізу черг, були отримані шляхом спостереження за потоком даних і застосовані у формулах. Погодженість між фактичним й очікуваним часом знаходження в черзі, отриманим за допомогою загальноприйнятої теорії черг, дуже погана. Розрахунки, що ґрунтуються на традиційному аналізі черг, показують, що ефективна потужність сервера становить близько 80 %, тоді як у реальній ситуації затримка починає різко зростати вже при коефіцієнті використання в діапазоні від 50 до 60 %. Параметри продуктивності мережних пристроїв, таких як концентратори, повторювачі, комутатори, шлюзи, мости, маршрутизатори, повинні бути розраховані в припущенні про самоподібні потоки заявок, які на сьогоднішній день найбільше відповідають реальним потокам заявок. Це більш усього стосується пристроїв, що працюють на великих швидкостях, таких як пристрої для технологій Fast Ethernet, Gigabіt Ethernet. Існує декілька основних характеристик продуктивності мережі [3]: час реакції; пропускна спроможність; затримка передачі і варіація затримки передачі. Час реакції мережі є інтегральною характеристикою продуктивності мережі з погляду користувача. У загальному випадку час реакції визначається як інтервал часу між виникненням запиту користувача до якої-небудь мережної служби і отриманням відповіді на цей запит. Значення цього показника залежить від типу служби, до якої звертається користувач, від того, який користувач і до якого серверу звертається, а також від поточного стану елементів мережі завантаженості сегментів, комутаторів і маршрутизаторів, через які проходить запит, завантаженості серверу і т. п. Тому має сенс використовувати також і середньозвішену оцінку часу реакції мережі, усереднюючи цей показник по користувачах, серверах і часі дня (від якого в значній мірі залежить завантаження мережі). Через послідовний характер передачі пакетів різними елементами мережі загальна пропускна спроможність мережі будь-якого складового шляху в мережі буде рівна мінімальній з пропускних спроможностей ланцюгів, що становлять елементи маршруту. Для підвищення пропускної спроможності складового елементу шляху необхідно в першу чергу звернути увагу на найповільніші елементи в даному випадку таким елементом, швидше за все, буде маршрутизатор. Якщо передаваний по складовому шляху трафік матиме середню інтенсивність, що перевершує середню пропускну спроможність найповільнішого елементу шляху, то черга пакетів до цього елементу ростиме теоретично до безкінечності, а практично до тих пір, доки не заповнитися його буферна пам'ять, а потім пакети просто почнуть відкидатися і втрачатися. На ефективність роботи мережі істотно впливають розміри пакетів, які передаються мережею. Дуже великі розміри пакетів наближають мережу з комутацією пакетів до мережі з комутацією каналів, тому ефективність мережі при цьому падає. Дуже маленькі пакети помітно збільшують частку службової інформації, оскільки кожен пакет несе з собою заголовок фіксованої довжини, а кількість пакетів, на які розбиваються повідомлення, різко зростатиме при зменшенні розміру пакету. Існує деяка золота середина, яка забезпечує максимальну ефективність роботи мережі, проте її важко визначити точно, оскільки вона залежить від багатьох чинників, деякі з них до того ж постійно міняються в процесі роботи 124

125 мережі. Тому розробники протоколів для мереж з комутацією пакетів вибирають межі, в яких може знаходитися довжина пакету, а точніше його поле даних, оскільки заголовок, як правило, має фіксовану довжину. Звичайно нижня межа поля даних вибирається рівною нулю, що дозволяє передавати службові пакети без призначених для користувача даних, а верхня межа не перевищує 4-х кілобайт. Додатки при передачі даних намагаються зайняти максимальний розмір поля даних, щоб швидше виконати обмін даними, а невеликі пакети звичайно використовуються для квитанцій про доставку пакету. При виборі розміру пакету необхідно враховувати також і інтенсивність бітових помилок каналу. На ненадійних каналах необхідно зменшувати розміри пакетів, оскільки це зменшує об'єм даних, що повторно передаються, при спотвореннях пакетів. Для комунікаційного устаткування найважчим режимом є обробка кадрів мінімальної довжини. Це пояснюється тим, що на обробку кожного кадру міст, комутатор або маршрутизатор витрачає приблизно один і той же час, пов'язаний з перегляданням таблиці просування пакету, формуванням нового кадру (для маршрутизатора) і т. п. А кількість кадрів мінімальної довжини, що поступають на пристрій в одиницю часу, природна більше, ніж кадрів будь-якої іншої довжини. Інша характеристика продуктивності комунікаційного устаткування біт в секунду використовується рідше, оскільки вона не говорить про те, якого розміру кадри при цьому обробляв пристрій, а на кадрах максимального розміру досягти високої продуктивності, вимірюваної в бітах в секунду набагато легше. Використовуючи параметри, приведені в табл. 1, можна розрахувати максимальну продуктивність сегменту Ethernet в таких одиницях, як число переданих кадрів (пакетів) мінімальної довжини в секунду. Таблиця 1 Параметри рівня МАС Ethernet Параметри Значення Бітова швидкість 10 Мбит/с Інтервал відстрочки 512 бітових інтервалів Міжкадровий інтервал (IPG) 9,6 мкс Максимальна кількість спроб передачі 16 Максимальна кількість збільшення діапазону паузи 10 Довжина jam-послідовності 32 біта Максимальна довжина кадру (без преамбули) 1518 байт Мінімальна довжина кадру (без преамбули) 64 байт(512 біт) Довжина преамбули 64 біт Мінімальна довжина випадкової паузи після колізії 0 бітових інтервали Максимальна довжина випадкової паузи після колізії бітових інтервали Максимальна відстань між станціями мережі 2500 м Максимальна кількість станцій в мережі 1024 Для розрахунку максимальної кількості кадрів мінімальної довжини, що проходять по сегменту Ethernet, необхідно помітити, що розмір кадру мінімальної довжини разом з преамбулою складає 72 байт або 576 біт, тому на його передачу витрачається 57,5 мкс. Додавши міжкадровий інтервал в 9,6 мкс, отримаємо, що період проходження кадрів мінімальної довжини складає 67,1 мкс. Звідси максимально можлива пропускна спроможність сегменту Ethernet складає кадр/с. Природно, що наявність в сегменті декількох вузлів знижує цю величину за рахунок очікування доступу до середовища, а також за рахунок колізій, що приводять до необхідності повторної передачі кадрів. 125

126 Кадри максимальної довжини технології Ethernet мають поле довжини 1500 байт, що разом із службовок- інформацією дає 1518 байт, а з преамбулою складає 1526 байт або біт. Максимально можлива пропускна спроможність сегменту Ethernet для кадрів максимальної довжини складає 813 кадр/с. При роботі з великими кадрами навантаження на мости, комутатори і маршрутизатори досить відчутно знижується. Далі розраховано корисну максимальну пропускну спроможністю в бітах в секунду, якою володіють сегменти Ethernet при використовуванні кадрів різного розміру. При цьому під корисною пропускною спроможністю протоколу розуміється швидкість передачі призначених для користувача даних, які переносяться полем даних кадру. Ця пропускна спроможність завжди менше номінальної бітової швидкості протоколу Ethernet за рахунок декількох чинників: у службовій інформації кадру; міжкадрових інтервалів (IPG); очікування доступу до середовища. Для кадрів мінімальної довжини корисна пропускна спроможність рівна: С = *46* 8 = 5,48 Мбіт/с. (1) Це набагато менше 10 Мбіт/с, але слід врахувати, що кадри мінімальної довжини використовуються в основному для передачі квитанцій, так що до передачі власне даних файлів ця швидкість відношення не має. Для кадрів максимальної довжини корисна пропускна спроможність рівна: С = 813* 1500 * 8 = 9,76 Мбіт/с, (2) що вельми близьке до номінальної швидкості протоколу. Такої швидкості можна досягти тільки у тому випадку, коли двом взаємодіючим вузлам в мережі Ethernet інші вузли не заважають, що буває дуже рідко. При використовуванні кадрів середнього розміру з полем даних в 512 байт пропускна спроможність мережі складе 9,29 Мбіт/с, що теж достатньо близьке до граничної пропускної спроможності в 10 Мбіт/с. Висновки. Проведено аналіз двох варіантів розрахунку технічних характеристик мережних пристроїв на базі аналізу Пуасонівських та самоподібних процесів надходження заявок до мережних пристроїв комп ютерних мереж при різних рівнях навантаження на систему. Найбільш реальним виявився самоподібний потік заявок. Розробка мережних пристроїв з урахуванням самоподібності потоку заявок дозволить помітно прискорити роботу мережі, а також скоротити витрати на використання мережних технологій для користувача. ЛІТЕРАТУРА: 1. Гольдштейн Б. С. Интеллектуальные сети. / Б. С. Гольдштейн, И. М. Ехриель, Р. Д. Рерле. СПб.: БХВ-Петербург, с. 2. Крылов В. В. Теория телетрафика и ее приложения. / В. В. Крылов, С. С. Самохвалов. СПб.: БХВ-Петербург, с. 3. Ирвин Д. Передача данных в сетях: инженерный подход. / Д. Ирвин, Д. Харль. СПб.: БХВ-Петербург, с. 4. Bellcore/Telcordia Prediction Methods [Електронний ресурс] // ReliaSoft Corporation Режим доступу до ресурсу: 126

127 УДК І.В. Кошовий, О.П. Губанова, О.М. Ткачов Херсонський фізико-технічний ліцей Херсонської міської ради при ХНТУ та ДНУ УДАРНА УСТАНОВКА НА БАЗІ МІКРОКОНТРОЛЕРА ARDUINO З ПРИКЛАДНОЮ ПРОГРАМОЮ Даний проект присвячений створенню системи ударної установки на базі мікроконтролера Arduino. У ході роботи проаналізовано існуючі види ударних установок та програм; проведені експериментальні дії над різними датчиками з метою визначення найдоцільнішого; досліджена фізика їх принципу дії та на основі цього запрограмовано мікронотролер; створено програмний додаток, який має простий зрозумілий інтерфейс, дозволяє користувачу змінювати гучність та встановлювати звучання кожного з елементів, в залежності від вподобань та напрямку стилю. Ключові слова: МІКРОКОНТРОЛЕР, ARDUINO, JAVA, АУДІО ФАЙЛИ, УДАРНА УСТАНОВКА Вступ. Барабана установка один із найпоширеніших музичних інструментів. Проте, спілкуючись з аматорами та професіоналами, виявилось, що для розвитку їм заважає: досить висока собівартість установки; габарити установки; обмежена гучність звучання; обмежений спектр звуків. Базуючись на основних недоліках, була поставлена задача створити електрону ударну установку та програмний додаток. Система буде порівняно дешевшою своїх комерційних аналогів, матиме невеликі розміри, можливість регулювання гучності та дозволить встановлювати своє звучання кожного із комплектуючих елементів. Основна частина. Проаналізовані основні види ударних установок та їх недоліки. Згідно з поставленою метою, найбільш актуальною виявилась електронна установка. Вона має більш компактний розмір, можливість відтворення звуку через гарнітуру, що дає змогу встановити її в житловому приміщенні. Також надає можливість, хоч і обмежену, змінити тембр звучання. Система повинна включати в себе три основних компоненти: датчик; ударний процесор; гарнітура або програма для подальшої обробки. Рис. 1 Система ударної установки 1 датчик; 2 ударний процесор; 3 програма для подальшої обробки; 4 гарнітура Оскільки програма для PC дає змогу розширити спектр звуків ударної установки, розглянуто ті, що користуються найбільшою популярністю, а саме: FXpansion BFD3 та XLN Audio Addictive Drums. Вартість нової електронної установки складає більше грн., а на ударний процесор 127

128 - починаючи від 5000 грн. Враховуючи відносно велику ціну на комплектуючі, було вирішено проаналізувати детальніше принцип роботи установки, передачі даних та відтворення звуку. В основу принципу дії цієї установки покладено аналіз електричного сигналу з датчиків. Були проведені експериментальні дослідження над ними за такими критеріями: зручність, стабільність, можливості, вартість. Найдоцільнішим виявився п єзоелемент. Таблиця 1 Порівняння датчиків Датчики Зручність Стабільність Можливості Ціна Геркон П`єзоелемент Датчик тиску Ударний процесор повинен мати змогу приймати сигнал «правильно», тобто якщо відбувся удар, то модуль реагує лише на нього, ігноруючи імпульси після удару. Також він повинен відсилати оброблені дані до програми на РС. Цю роль може виконати мікроконтролер Arduino. У своїй комплектації він має все необхідне для вирішення поставленої задачі. Щоб зрозуміти як саме запрограмувати Arduino, за допомогою програми Audacity розглянуто синусоїду звуку підлогового тому. Під час удару фіксується затухаюча синусоїда. Це виникає в наслідок вібрації матеріалу. Відповідно, максимальне пікове значення амплітуди і характеризує силу удару. В результаті, базуючись на дослідах, розроблено алгоритм, яким виконується аналіз вхідного сигналу з метою знаходження пікового значення та запобігання помилкового спрацювання. Звичайно, що мозком всього є програма. За допомогою неї, користувач без зусиль може налаштувати звук. У процесі розробки було створено дві версії програми: перша створена на мові програмування Python. Проте були виявлені недоліки, через що вирішено реалізувати за допомогою Java з використанням спеціалізованих бібліотек. Створена програма реалізує простий зрозумілий інтерфейс з можливістю відтворення аудіо файлів в залежності від задіяних датчиків. Arduino оброблює сигнал з п єзоелемента та через USB кабель відправляє дані до програми. Користувач може змінювати рівень гучності кожного з елементів та встановити своє звучання в залежності від вподобань. Також на головному вікні розташовано індикатор підключення мікроконтролера. Рис. 2 Головне вікно програми (версія на Java) Рис. 3 Прототип установки 128

129 Основні результати та висновки. В ході роботи було проаналізовано літературу, розглянуто існуючи комерційні аналоги конструкцій та програм. На основі цього розроблено схему взаємодії між компонентами системи. Проаналізовані основні недоліки систем та створено комплекс з електронної ударної установки та програмного додатка. Зроблено порівняння датчиків з метою визначення найдоцільнішого. Проведені експериментальні дії з метою кращого розуміння фізики п єзоелемента. Запрограмовано Arduino, що оброблює вхідні сигнали з датчиків та відправляє повідомлення до програми на РС. Проаналізовано фактори, що впливають на швидкість відтворення звуку. Базуючись на цьому, виконано підбір бібліотеки. Обрано OpenAL в зв язку з чисельними перевагами. На даному етапі програма відповідає параметрам згідно з поставленою метою. Представляє з себе додаток, який має простий та зручний інтерфейс, що реалізується за допомогою бібліотеки Swing, з можливістю регулювання гучності та встановлювання свого звучання кожного із комплектуючих елементів, в залежності від вподобань та напрямку стилю. Обробка вхідних даних з USB виконувалась за допомогою бібліотеки jssc. Вартість прототипу на даному етапі складає близько 250 грн. У подальшому планується розширити функціонал та модернізувати конструкцію. ЛІТЕРАТУРА: 1. Страуструп Б. Язык программирования С++: Пер. с англ. / Б. Страуструп М.: Радио и связь с. 2. Арнольд Б. Глоссарий компьютерных терминов. 10-е издание.: Пер. с англ. / Бэдет Арнольд, Бурдхардт Диана, Камминг Алина и др. М.: Издательский дом «Вильямс», с. 3. Круглик В.С. Основы алгоритмизации и программирования на языке Python / В. С. Круглик, М. С. Львов, А. В. Спиваковский. - Херсон : Айлант, с 4. Шлеер С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях: Пер. с англ. / С. Шлеер, С. Меллор К.: Диалектика, с. 5. Гослинг Д. Язык программирования Java : Пер. с англ. / Д. Гослинг, К. Арнольд СПб.: Питер, с. 129

130 УДК О.Ю. Кривошеєв, О.В. Поливода Херсонський національний технічний університет КОМП ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА МОНІТОРИНГУ ПАРАМЕТРІВ ЗЕРНОВОЇ МАСИ В ПОТОЦІ Стаття присвячена розробці комп ютеризованої системи моніторингу (КСМ) параметрів зернової маси в потоці. Система дозволяє автоматизувати весь комплекс застосовуваного технологічного устаткування, знизити енерговитрати і втрати продукту при транспортуванні і зберіганні зерна, а також збільшити ефективність контролю параметрів зерна без додаткових витрат часу, під час його транспортування. Ключові слова: КОМП ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА, МОНІТОРИНГ, ВИМІРЮВАННЯ ВОЛОГОСТІ, ПАРАМЕТРИ ЗЕРНОВОЇ МАСИ Вступ. Головною особливістю зернової маси як продукту зберігання є життєдіяльність зерна, що виявляється в його диханні. До основних наслідків дихання можна віднести втрату в масі сухих речовин і зміна якості зерна, підвищення вологості зерна і відносній вологості повітря міжзернового простору, збільшення температури зернової маси (самозігрівання). Тому при зберіганні важливо своєчасно контролювати параметри зерномаси з метою запобігання погіршення якості зерна. Метою досліджень є розробка комп ютеризованої системи контролю параметрів зерна в потоці, що дозволить ефективніше зберігати зерно і значно зменшить втрати при тривалому зберіганні його в зерносховищі. Основна частина. Основними параметрами зерна, що потребують контролю при виконанні технологічних процесів є вологість і температура. Від вологості зерна залежить рад факторів, основним з яких є дихання зернової маси. Чим більшу вологість має зернова маса, тим інтенсивніше протікає процес її дихання. Однак ця залежність нелінійна, і різке підвищення інтенсивності дихання спостерігається при вологості зерна вище критичної позначки, яке для всіх злакових культур становить 14,5-15,5%. Тому на тривале зберігання необхідно закладати зерно вологістю нижче критичної. На енергію дихання впливає також температура зернової маси. Встановлено, що з ростом температури від 0 до C енергія дихання зростає приблизно в 2-2,5 рази на кожні 10 C. У процесі дихання виділяється теплова енергія, значна частина якої в зв'язку з низькою теплопровідністю зерна затримується всередині маси, що викликає, в свою чергу, підвищення температури і сприяє розвитку процесу самозігрівання. Це свідчить про складну природу впливу температури і вологості зерна на процес його зберігання. Найкращий температурний діапазон для зберігання насіннєвого зерна становить 0-10 C [1]. Існує декілька методів визначення вологості матеріалів, при цьому не кожен метод підходить для виміру вологості зерна в потоці. Надвисокочастотні (НВЧ) та високочастотні (ВЧ) методи дають точний результат при статичному вимірі, а при вимірюванні у русі показання датчиків дають похибку до 30%, що є недопустимим розходженням. У інфрачервоного методу невеликий діапазон вимірювання вологи, тобто для вимірювання параметрів зерна цей метод не може бути застосований. Інші методи не підходять в силу своїх недоліків, які для проектованої КСМ є критичними. Найбільш підходящим є ємнісний кондуктометричний метод. Датчик складається з двох голок, розміщених у потоці зерна. Основним показником є опір зерна, залежний від вологості. Метод є точним, не зважаючи на вимірювання у русі, дешевим і простим у налагодженні системи моніторингу. Сушильний апарат представлений на рис. 1. На початку шляху вимірюється первинна вологість і температура зерна датчиками МЕ1 і ТЕ1. Якщо вологість перевищує задану, апарат підсушує зерно системою вентиляції підігрітого повітря. Після первинної підсушки параметри зерна перевіряються датчиками МЕ2 і ТЕ2. У разі невідповідності параметрів система робить повторний підробіток матеріалу. Результат контролюється на виході контрольними датчиками 130

131 МЕ3 і ТЕ3. Розрахунок підробітку зерна виконується контролером, виходячи з даних з датчиків Д1, Д2, і Д3. Повний набір оперативних даних відображається на моніторі операторської станції диспетчера, контроль і зміна параметрів відбувається безпосередньо диспетчером з робочого місця [2]. Рис 1 Схема процесу сушки зерна: 1 пластинчатий транспортер; 2 розпушувачі; 3 вікна; 4 матеріал; 5 вікно для підсосу повітря; 6 паровий калорифер; 7 відцентрований вентилятор; 8 розподільний канал; 9 відсмоктуючий вентилятор; 10 датчики вологості.; 11 датчики температури; 12 датчик швидкості стрічки транспортера; 13 датчик розриву стрічки транспортера; 14 датчик рівня насипу зерна. Комп ютеризована система моніторингу параметрів зернової маси в потоці являє собою розподілену систему, що є сукупністю універсальних і спеціалізованих обчислювальних засобів та вузлів розподіленої обробки даних, об'єднаних структурованою комунікаційною системою для вирішення завдань контролю і управління безперервними технологічними процесами в реальному масштабі часу [3]. Структурно система побудована за ієрархічним принципом і є трирівневою (рис. 2). Рівень 0 рівень датчиків технологічних процесів. На рівні 1 здійснюються збір інформації за технологічними параметрами і логічний контроль, а також управління технологічними процесами і механізмами. Технічні засоби цього рівня представлені датчиками, пристроями розподіленого вводу/виводу, програмованими логічними контролерами, мережевим комунікаційним обладнанням. На рівні 2 реалізуються централізований моніторинг і управління технологічними процесами, використовуючи системи людино-машинного інтерфейсу на робочих станціях і програмне забезпечення на серверах. Цей рівень представлений операторськими станціями, допоміжними периферійними пристроями, мережевим комунікаційним обладнанням. На рис. 2 використане позначення ШКЗХ шафа контролера зерносховища, Технічно система побудована з використанням програмно-технічного комплексу, який має відповідний набір апаратних і програмних засобів для реалізації КСМ. Апаратні і програмні продукти та рішення від SIEMENS AG покривають всі рівні і реалізують всі необхідні функції системи, починаючи від збору даних від технологічних об'єктів і закінчуючи зв'язком автономних об'єктів виробництва інформаційною мережею. Наявність на всіх рівнях продуктів від одного постачальника істотно спрощує і здешевлює процес монтажу, налагодження, програмування, обслуговування і підтримки системи, гарантує відповідність всіх компонентів системи вимогам, що пред'являються по надійності, розширюваності, можливості модернізації і заміни, зручності роботи і обслуговування. У продуктах SIEMENS AG реалізований повний набір засобів для створення сучасних розподілених систем управління, забезпечуючи всі стадії збору, контролю, обробки та зберігання даних, проектування, діагностики, візуалізації. 131

132 На рівні 1 використовуються мережа PROFIBUS-DP (для підключення розподіленої периферії до контролерів). Для зв'язку між рівнями 1 і 2 використовуються електрична мережа Industrial Ethernet. Така комунікаційна структура дозволяє забезпечити гнучкість, надійність, можливість розширення і підключення нових об'єктів і пристроїв на будь-якому рівні, гарантує передачу різних типів інформаційних даних по різних мережах, що зменшує завантаження і збільшує продуктивність мережевого обміну. Рис. 2 Структурна схема КСМ Під системним програмним забезпеченням рівня 1 розуміється спеціалізоване програмне забезпечення, що постачається SIEMENS AG, а також інших виробників, що використовується для настройки, програмування і конфігурації пристроїв і мереж рівня 1. У його склад входять наступні компоненти і програми SIMATIC STEP7 Professional базове інжинірингове 132

133 програмне забезпечення системи PCS7, що забезпечує підтримку всіх етапів розробки проекту, як-то: конфігурація і налаштування апаратури, визначення комунікаційних зв'язків, програмування, тестування, налагодження, запуск та обслуговування системи, документування та архівацію даних, діагностику системи, експорт/імпорт змінних і блоків між різними компонентами системи; SIMATIC PLCSIM для емуляції роботи контролерів з метою налагодження технологічних програм. До складу прикладного програмного забезпечення рівня 1, яке виконується в проекті, входять технологічні програми, алгоритми регулювання і обміну даними; операторський HMI (human-machine interface); модулі збору, обробки, експорту/імпорту даних системи КСМ; модулі зв'язку та обміну повідомленнями між усіма компонентами системи. Програмне забезпечення рівня 2 встановлюється на операторських станціях, інжинірингових станціях, програматорах і сервері баз даних. У його склад входять наступні компоненти і програми фірми Microsoft Corporation та SIEMENS AG: - модулі збору і обробки даних процесу і операторського інтерфейсу на операторських станціях; - спеціалізоване програмне забезпечення імпорту/експорту архівних і конфігураційних даних між об'єктами рівня 2 для операторських станцій; - архівні та конфігураційні бази даних системи автоматизації. Основні результати та висновки. Комп ютеризована система моніторингу параметрів зернової маси в потоці дозволяє отримувати повну інформацію про стан технологічного процесу і оперативно вирішувати питання, що виникають в процесі прийому, зберігання, переробки і відвантаження зерна. Використання сучасної техніки відомих світових виробників забезпечує високу надійність системи. Модульний принцип побудови і використання відкритого промислового стандарту PROFIBUS дозволяє легко модернізувати систему і при необхідності додавати до неї нові елементи, охоплюючи додаткові ділянки виробництва. Мережевий принцип побудови системи моніторингу дозволяє вирішувати питання її узгодження з іншими КСУ ТП, використовуваними на виробничих лініях підприємства. ЛІТЕРАТУРА: 1. Кричевский Е.С. Контроль влажности твердых и сыпучих материалов / Е. С. Кричевский, А. Г. Волченко, С. С. Галушкин М.: Энергоатомиздат, с. 2. Лыков М. В. Сушка в химической промышленности / М. В. Лыков М.: Химия, с. 3. Кривошеєв О.Ю. Комп ютеризована система управління механізмами зерносховища / О.Ю. Кривошеєв, В.В. Поливода // Праці ІV Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених з автоматичного управління ХНТУ ТК Херсон: ХНТУ, С

134 УДК В.О. Крыжановская, А.В. Рудакова Херсонский национальный технический университет МЕТОДЫ АНАЛИЗА ВЫХОДНЫХ СИГНАЛОВ ДЛЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ Робота спрямована на вивчення та модернізацію методів функціональної діагностики вихідних сигналів для наступної обробки у системах інформаційно-керуючих систем у масштабному виробництві щодо приладів працюючих на основі звукових вібрацій. Ключові слова: АНАЛІЗ ДАНИХ, МОДЕЛЮВАННЯ, ВИХІДНІ СИГНАЛИ Введение. Диагностика технического состояния объекта является необходимой и неотъемлемой составляющей повышения надежности и анализа состояния аппаратных решений в промышленных условиях [1]. В процессе эксплуатации немаловажную роль играют системы функционального диагностирования, в которых зачастую используются сигналы, возникающие в результате естественной работы аппаратных объектов. Эти сигналы представляют циклические процессы, являясь следствием физических явлений [2]. Для обработки сигналов рабочих устройств используются математические методы анализа звуковых волн [3]: - анализ гистограммы распределения звуковых волн; - определение числовых характеристик по экспериментальным данным; - подтверждение гипотезы проверкой законами распределения; - кратно-масштабный анализ для выявления и систематизации закономерностей; - спектральный анализ. Работа направлена на анализ и систематизацию звуковых данных сигналов рабочего оборудования с целью выявления закономерностей и последующего внедрения полученных результатов в элементы систем автоматизированного управления. Основная часть. Работа рассматривает анализ полученных звуковых данных (рис. 1). На рисунке отображена работа устройства с электродвигателем, отражая его функционирование в обычном режиме. Рис. 1 Звуковая спектрограмма выходного сигнала Рисунок отражает дискретизацию без учета масштабирования данных, показывающих выявление статистических закономерностей, определяющих нагрузку и режим работы устройства. Для получения данных, позволяющих проводить исследования, используется повышенная частота и глубина дискретизации полученных данных. В дальнейшем полученную гистограмму превращаем в набор числовых последовательностей, используя матрицу данных [4]. При помощи инструментов анализа полученных данных, в частности закона 134

135 распределения, подтверждающего гипотезу о цикличности сигнала работающего двигателя и последующего расчета математического ожидания и дисперсии, происходит вычисление общих закономерностей входных сигналов [5] N M(x) = 1 N x i, i=1 N D(x) = 1 N 1 (x i M x ) 2. i=1 (1) (2) Для оптимизации работы системы диагностики в реальных условиях эти характеристики применяются при кратно-масштабном анализе с целью выявления оптимального масштаба, при котором можно определить основные изменения в работе устройства x N = { x 1, x, N+1 x, 2 N+1... }, (3) x N = x 1 + x 2 + +x N. N (4) С целью выявления сбоев и альтернативных режимов работы устройства проводится ряд экспериментов с целью сбора статистических данных. Набор математических данных заноситься в массив для быстрого реагирования и уменьшения вычислительной нагрузки с анализирующего устройства [6]. Результаты работы. Результатом исследования стало получение реальных инструментов с мощной экспериментальной базой функциональной диагностики устройств на основе электрических двигателей и двигателей внутреннего сгорания. Полученные данные позволяют сигнализировать о перегрузке или отказе приборов с цикличным режимом работы. Полученные алгоритмы были оптимизированы при помощи кратно-масштабного анализа для использования в реальных промышленных условиях контроля автоматизированных систем. ЛИТЕРАТУРА: 1. Гуляев В.А. Контроль ЭВМ / В.А. Гуляев К.: Наукова думка, с. 2. Шляндин В.М. Автоматизация контроля электрических цепей / В.М. Шляндин, К.Н. Чернецов. М.: Энергия, с. 3. Гольдман Р.С. Техническая диагностика цифровых устройств / Р.С. Гольдман, В.П. Чипулис. М.: Энергия, Костюков А.В. Повышение операционной эффективности предприятий на основе мониторинга в реальном времени / А.В. Костюков, В.Н. Костюков. - М.: Машиностроение, с. 5. Золотарев В.М. Современная теория суммирования независимых случайных величин. / В.М. Золотарев. - М.: Наука, с. 6. Технические средства диагностирования: справочник. / Под общ. ред. В.В. Клюева. М.: Машиностроение, с. 135

136 УДК В.О. Крыжановский, А.В. Рудакова Херсонский национальный технический университет АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ ДЛЯ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТРАФИКОМ Робота спрямована на вивчення існуючих методів контролю та аналізу трафіку, а також на проектування нових програмних засобів щодо оптимізації контролювання потоку трафіку у комерційних мережах корпоративного користування Ключові слова: АНАЛІЗ ДАНИХ, МОДЕЛЮВАННЯ, АНАЛІЗ ІНФОРМАЦІЙНИХ ПОТОКІВ, МЕТОДИ КОНТРОЛЮВАННЯ ТРАФІКУ Введение. Анализ информационных потоков важный этап в рационализации и оптимизации существующих систем управления и сетей общего доступа. В организационном процессе управления рабочими и корпоративными сетями немаловажную роль отыгрывает возможность контроля безопасности, и ограничения доступа к порталам и данным, не относящимся к рабочему процессу [1]. Это позволяет в значительной мере увеличить продуктивность и ускорить процесс передачи данных по разрешенным протоколам в сети. Классические методы контроля за трафиком включают в себя: Полный мониторинг передаваемых данных; Жесткое ограничение по списку посещаемых сайтов; Закрытие портов передачи данных. Искусственное ограничение работы операционной системы пользователя. Исходя из представленного списка видно, что ни одно из существующих решений по контролированию потоков данных в коммерческих, организационных, производственных сетях не является эффективным, т.к. каждое из них ограничивает работоспособность консольного управления (в т.ч. ПК). Основная часть. Фундаментальный подход к анализу информационных потоков, с рассмотрением структуры сети (рис. 1,а), позволяет глубже рассмотреть процессы передачи. Рассмотрим граф объединенной сети (рис. 1,б). Маршрутизатор (многоканальный) 1 Сеть A E 2 C B 3 D 4 F 5 а) б) E A C B F D Рис. 1 Граф объединенной сети Основываясь на этой модели графа видно, что большая часть потоковых данных минует на своем пути серверный элемент С, который и является регулирующим в многоранговых сетях. Используя эту систему маршрутизации можно установить комплексное ПО (серверклиент) с правами разрешения и регулировки трафика. Но в одноранговых сетях и сетях p2p такой подход исключен ввиду отсутствия серверной (контролирующей составляющей). В этом случае контроль за входными и выходными пакетами осуществляется напрямую на клиентской консоли. Анализ трафика осуществляется за счет разбора масштабируемых пакетов [2]. Каждый N-ый пакет в сессии непрерывной передачи сравнивается с первым Head-пакетом 136

137 (заголовком). По набору Head-пакетов (рис. 2) можно с высокой вероятностью определить тип передаваемых данных, что позволит, не ограничивая общий доступ к сети интернет, регулировать входящий трафик. Рис. 2 Типичная структура Ethernet пакета Ethernet SNAP Второй шаг анализа трафика проверка соответствия запросов портам. Это позволит обезопасить клиентский ПК от несанкционированного приема вирусной информации. Определив тип входящих данных по Head-пакету (Head frame) можно проверить порт прохождения информации и в случае несоответствия отключить передачу потока информации. Этот подход позволит не закрывать порты Pop3 и SMTP, при этом сохранив возможность контролировать и блокировать нежелательный трафик (рис. 3). Рис. 3 Анализируемый заголовок первого SNAP фрейма Ограничение по типу трафика позволит полностью сохранить работоспособность сети, увеличив эффективность и ограничив доступ к некорректной информации вне зависимости от источника передаваемого сигнала [3]. Формула Хартли (1) для определения максимальной пропускной способности канала 2 B log 2 M = B log 2 (1 + S N ) (1) позволяет определить насколько отсев некорректной информации влияет на фактическую скорость передачи данных M = 1 + S N. (2) Результаты работы. Результатом исследования стала разработка прототипа алгоритмического решения для создания гибких условий контроля и ограничения передачи данных в условиях открытых портов и стандартизированного протоколирования данных. Существующее решение позволит ограничивать трафик в соответствии с протоколами, что увеличит уровень безопасности предприятия, и улучшит показатели рабочего процесса. Также систему можно использовать для контроля за утечкой и расхода трафиком в сетях общего доступа. ЛИТЕРАТУРА: 1. Таненбаум Э. Компьютерные сети. / Э. Таненбаум. СПб.: Питер, с. 2. Таненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Э. Таненбаум, М. ван Стеен. СПб.: Питер, с. 3. Столлингс В. Передача данных. / Вильям Столлингс. СПб.: Питер, с. 137

138 УДК 681.5: В.І. Кудерський, Н.В. Сарафаннікова Херсонський національний технічний університет АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ ВИГОТОВЛЕННЯ БОРОШНОМЕЛЬНИХ ВИРОБІВ В статті йдеться про автоматизацію технологічного процесу приготування тіста для виготовлення борошномельних виробів. Розглянуто послідовність процесу приготування. Докладно розібрано технологічний процес виготовлення тіста із зазначенням технологічних параметрів для оптимізації процесу. Визначено вимоги, що висувають до тіста і чинники, які впливають на якість продукції. Наведено переваги впровадження сучасної автоматизації на хлібопекарному виробництві. Ключові слова: ТЕХНОЛОГІЯ ВИРОБНИЦТВА, ЗМІШУВАЛЬНІ БУНКЕРИ, ВИМІШУВАННЯ ТІСТА, АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ, ПАРАМЕТРИ ЯКОСТІ Вступ. На сьогоднішній день виробництво хлібобулочних виробів придбало широкі промислові масштаби. Великі хлібозаводи та міні-пекарні знаходяться в постійному пошуку нових технологій та ідей. У спробі відродити колишні традиції випікання хліба, пекарі почали користуватися професійним хлібопекарським обладнанням. Отже обсяги випуску продукції і різноманіття сортаменту виробів обумовлює доцільність автоматизації процесів виробництва борошномельних виробів [1]. Сучасні моделі хлібопекарських машин мають дозволяти повністю автоматизувати процес: від підготовки необхідних інгредієнтів до випікання готових виробів, щоб забезпечити зручності в роботі персоналу і якість продукції. Конкурентоспроможність підприємств на сучасному етапі для впровадження сучасних рішень автоматизації встановлює такі задачі: покращення якості продукції, відстежування та контроль технологічних параметрів на кожному етапі виробництва, покращення надійності роботи систем, зручний контроль за процесом на пульті оператора [2,3]. Основна частина. Приготування виробів з тіста процес складний і багатоступінчастий, включає в себе такі трудомісткі операції, як заміс тіста, формування і випічка. І кожен етап важливий. Забули покласти сіль зіпсували заміс, перетримали хліб у печі чекайте горілу скоринку. Саме тому не лише якісне обладнання, але і кваліфіковані працівники запорука успішного технологічного процесу випічки. Процес виробництва хлібобулочних виробів починається з просіювання борошна за допомогою борошнопросіювачів, що дозволяє очистити її від шкідливих домішок. Наступним етапом стає заміс тіста на тістомісильній машині. Після чого заготівельне тісто відправляється на бродіння. Кожен етап виробництва характеризується технологічними показниками, які і є основними спонукаючими чинниками якості продукції. Технологічні показники перших етапів виробництва впливають як на перші етапи, так і на наступні етапи. Чинники якості складаються із комплексу всіх технологічних параметрів [4]. Підготовче хлібопекарське обладнання займає одне з головних місць у процесі виробництва хліба. Адже саме від підготовки тіста залежать структура, обсяг, аромат і смак готового хліба. На наступному етапі підготовки тісто дільники поділяють масу тіста на однакові заготовки. Процес ділення тіста впливає на структуру тіста, що може призвести до погіршення якості і виду виробів. Тому вибір тісто дільника не менш важливий крок в оснащенні пекарні. Формування і згладжування нерівностей виконує тістоокруглювач. А для надання тісту особливої форми використовують тісторозкаточну машину. За її допомогою вироби здобувають довгасту, циліндричну або пласку форми. Далі за процесом вже сформовані вироби піддаються етапу розстоювання витримці при певній температурі і вологості. Тісто насичується вуглекислим газом, що забезпечує 138

139 випічці пористість і м якість. Заключний етап випічка хлібобулочних виробів. На цій стадії тістові заготовки відправляють у спеціальні пекарські печі. Тістові заготовки поступово прогріваються, шар за шаром. Готова випічка переноситься в спеціальні сховища, де охолоджується і набуває остаточної форми. Якість готових виробів безпосередньо залежить від складу сировини (сорту борошна, якості дріжджів, води) та від режиму кожного етапу технологічного процесу від замішування до випічки. Схема автоматизації безперервного процесу приготування тіста передбачає контроль температури борошна і опари, сигналізацію рівня борошна, контроль і регулювання вологості тіста в місильній машині. А також місцеве і дистанційне керування роботою електроприводів обладнання та виконавчих механізмів в залежності від зміни вологості тіста. Температура опари і тіста є одним з основних параметрів, що впливають на їх якість, і на початку процесу їх приготування підтримується зазвичай шляхом стабілізації температури, інгредієнтів, що надходять на заміс. Оскільки основну масу опари і тіста складають мука і вода, а кількість інших компонентів - дріжджів, солі та ін. - порівняно невелика і, крім цього, температура останніх регулюється в процесі їх приготування, то регулювання температури опари і тіста зводиться до регулювання температури води, яка подається на заміс, з урахуванням температури борошна. Температура повітря в тістоприготувальних відділеннях зазвичай порівнянна з температурою опари і тіста, величина температури в процесі бродіння змінюється незначно і не виходить за межі, допустимі технологічними вимогами. Тому в виробничих умовах обмежуються лише вимірюванням температури борошна, опари і тіста, намагаючись не допускати відхилення її від заданих меж. Контроль температури здійснюється термометрами опору, а контроль рівня в бункері дозатора борошна - за допомогою ультразвукових рівнемірів. Приготоване тісто подається на стрічку транспортера, по якій воно направляється на подальші стадії виробництва. Технологічний режим приготування тіста налаштовується таким чином, щоб продуктивність тістозмішувальної машини була порівнянна із продуктивністю печі. Це дозволяє виключити часті зупинки тістозмішувальної машини. Основним регульованим параметром даного процесу є підтримка необхідної вологості тіста на виході з тістомісильної машини. Вологість тіста є найбільш важливим технологічним параметром і для її визначення використовується надвисокочастотний вологомір. Цей параметр регулюється зміною витрати, що подається в апарат опари з добавками зі станції дозування. Продуктивність тістомісильна машина буде підтримуватися зміною витрати борошна на вході за допомогою багатооборотного електричного виконавчого механізму і двигуна. Необхідно також забезпечити дистанційне керування всіма двигунами, а також реалізувати показання такого параметра, як рівень в бункері вагового дозатора борошна. Таким чином, завдання регулювання в даному випадку полягає в підтримці на заданому рівні таких параметрів як: продуктивність тістомісильного апарату і вологість тіста. Основними джерелами обурення системи управління служать зміна продуктивності тістомісильного апарату і показники вологості опари. Висновок. Виготовлення борошномельних виробів - процес із багатьма складними технологічними параметрами. Такі технологічні параметри як вологість і продуктивність відносять до спец вимірювань, які потребують виконання математичних операцій у часі. А управління процесом передбачає прийняття швидких рішень. Сучасний рівень розвитку мікроелементної і обчислювальної техніки дозволяє впроваджувати високоточні і швидкі вимірювальні прилади і засоби контролю, це в свою чергу призводить до підвищення ефективності управління технологічним процесом. Автоматизація таких технологічних процесів є одним з вирішальних факторів підвищення продуктивності і поліпшення умов праці. Всі існуючі або споруджувані 139

140 промислові об'єкти в тій чи іншій мірі оснащуються засобами автоматизації. Система автоматизації і управління проводить збір і обробку інформації з технологічного обладнання та вироблення керуючих впливів задля оптимізації технологічного процесу. Раціональний підбір обладнання дозволяє виробляти широкий асортимент кондитерських та хлібобулочних виробів, а багатофункціональність сучасних моделей дає можливість розширювати асортимент і швидко реагувати на зміну потреб споживачів. ЛІТЕРАТУРА: 1. Благовещенская М.М. Автоматика и автоматизация пищевых производств. / М.М. Благовещенская, Н.О. Воронина, А.В. Казаков М.: Агропромиздат, с. 2. Огвоздин В. Ю. Управление качеством. Основы теории и практики / В.Ю. Огвоздин. - М.: Дело и Сервис, с. 3. Окрепилов В.В. Управление качеством / В.В. Окрепилов. - СПб.: ОАО Наука, с. 4. Капустин, Н.М. Автоматизация производственных процессов в машиностроении: Учеб. для втузов / Под ред. Н.М. Капустина. М.: Высшая школа, с. 140

141 УДК А.Я. Кулик, М.В. Боднар Вінницький національний медичний університет ім. М.І. Пирогова ОБРОБКА ДАНИХ В МЕДИЦИНІ МЕТОДОМ СИНГУЛЯРНОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛІЗУ У статті розглядається можливість застосування методу сингулярного спектрального аналізу в медицині. Описується алгоритм порівняння. Ключові слова: МЕТОД СИНГУЛЯРНОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛІЗУ, МЕДИЦИНА, ЧАСОВИЙ РЯД Вступ. Інтенсивне запровадження сучасних технологій в медицину забезпечується за рахунок розвитку комп'ютерної техніки, програмного забезпечення, систем управління. Щоб контролювати лікувально-діагностичний процес інформаційно-керуюча система повинна вести моніторинг основних параметрів і обробляти зібрану інформацію. Розглядаючи процес і обробку медичних даних, слід відзначити наявність великих обсягів інформації. На підставі цих даних будуються прогнози і приймаються керуючі рішення. Основна частина. Кожен процес ставить свої вимоги до складу і об'єму зібраних даних, до їх формалізації і кодування. Первинним джерелом інформації служать записи, внесені до медичної карти (карту розвитку дитини, амбулаторну медичну карту, карту стаціонарного хворого та інші). У багатьох випадках запис володіє всіма атрибутами самостійного документа (наприклад, результат діагностичного дослідження, виконаного у зовнішній організації), в інших випадках атрибути документа містяться у контексті, і в явному вигляді присутній лише підпис медичного працівника, що зробив або ініціював запис. У кожному процесі (і в кожній медичній установі) ці записи групуються по-своєму. Групи можуть бути вкладеними один в одного. При цьому запис може містити відомості, що відносяться до декількох груп. Вимоги процесів обробки інформації з часом міняються. Традиційно медичні записи розраховані на прочитування, обробку, оцінку і аналіз інформації саме людиною, медичним співробітником, що використовує для цього свій досвід, спеціальну освіту і розумові здібності. І саме такий спосіб обробки інформації є поки основним в лікувально-діагностичному процесі. Формалізація і кодування інформації забезпечують величезні успіхи і переваги комп'ютерної обробки. При цьому слід розуміти, що формалізація і кодування є процесами зовнішніми у відношенні до основної роботи лікаря. Вони, зазвичай, не потрібні йому в лікувальній роботі. Під формалізацією в даному випадку мається структуризація інформації, розділення її на конкретні розділи і підрозділи, аж до виділення ознак і атрибутів кожної медичної суті і чіткого опису всіх цих ознак в медичному документі. При діагностуванні стану здоров я потрібно знімати дані, які потрібно фільтрувати, оскільки на них впливають зовнішні фактори. Дослідження динамічних процесів, таких як кардіограми і нейрограми можна здійснювати за допомогою часових рядів. Одним з методів дослідження часового ряду є сингулярний спектральний аналіз (ССА). Цей вид обробки даних має широкі можливості у структурному аналізі,прогнозування і згладжування часових рядів. Фактично, ССА дає розкладання вихідної тимчасової послідовності у вигляді набору складових. При подальшому вивченні властивостей і характеристик компоненту розкладання визначаються найбільш суттєві і важливі складові, такі як тренд Y або шум. Ці властивості ССА знайшли своєзастосування в задачах фільтрації в якості інструменту для виключення грубих помилок у вимірах, а також ізоляції різких викидів сигналу. Відомо, що часовий ряд складається з корисного сигналу та шумового компонента. При використанні дискретного вейвлет-аналізу сигнал розкладається на апроксимуючі коефіцієнти, які представляють згладжений сигнал, і коефіцієнти, що деталізують, коливання. Перше припущення, шумовий компонент більше відображається в коефіцієнтах деталізації. Тому при видаленні шуму обробляють коефіцієнти деталізації. Друге припущення полягає 141

142 в тому, що шумовий компонент являє собою сигнал, менший за модулем, чим корисний. Тому найпростіший спосіб видалення шуму полягає в тому, щоб зробити нульовими значення коефіцієнтів, які менші деякого граничного значення. Ця процедура називається граничною обробкою (трешолдингом) коефіцієнтів. Загальний підхід при порівнянні часових рядів, як правило, не може дати задовільних результатів, так як при цьому не враховуються структурні складові ряду і вплив різних компонентів на ступінь подібності. Мета даної роботи побудова алгоритму порівняння часових рядів за структурними ознаками для обробки даних в медицині методом сингулярного спектрального аналізу. Нехай є ряд спостережень, зафіксованих через рівні інтервали часу. Y t) y, y... y ( 1 2 N (1) Згідно базового алгоритму ССА, одновимірний ряд розгортається в багатовимірний шляхом складання траєкторної матриці. Для формування матриці задається розмір ковзаючого вікна L і виконується операція циклічного зсуву вікна на один крок уздовж вихідного часового ряду (1). Отримана вибірка векторів зберігається, як траекторна матриця (2) з розміром L ( N L 1). Якщо діапазон значень ряду має великий розклад, то матриця додатково центрується і нормується за стовпцями. y1 y2 y3... y(n- L +1) y 2 y3 y... y 4 (N- L + 2) A y3 y 4 y5... y(n- L + 3) (2) y L y L1 y L2... y N Матрична форма запису тимчасового ряду дає нове геометричне подання даних у вигляді набору з L точок в K мірному просторі, де K N L 1. На наступному кроці обчислюється матриця зв'язку R між векторами. R A A T r11... rl r1 L... r LL (3) Подальші перетворення пов'язані з сингулярним розкладанням матриці (3). За стандартними правилами знаходимо власні числа і власні вектора матриці R: R T V V (4) де стовпчики матриць U і V - власні вектора RR T і R T R відповідно, а diag( 1, 2,..., L ) - діагональна матриця сингулярних чисел. Величини власних чисел характеризують частку що пояснюється дисперсії (5) і є основним критерієм при виборі головних компонентів. i 100 i i (5) Ортогональну матрицю власних векторів можна уявити як набір перехідних функцій фільтрів, налаштованих на виділення відповідного компонента з тимчасового ряду. Після 142

143 проходження вихідної послідовності через такий блок фільтрів ряд розпадеться на аналогічну кількість спектральних складових. Щоб визначити вихід кожного фільтра, виконується дискретна операція згортки сигналу з коефіцієнтами імпульсної характеристики. З огляду на те, що траекторна матриця має ганкелеву форму, результати фільтрації висловимо через твір матриць: S R P де S матриця розкладання, стовпці якої містять компоненти вихідного ряду; P матриця власних векторів. Необхідно зазначити, що фільтри налаштовуються самим процесом і не вимагають додаткових знань про структуру часового ряду, що є безперечною перевагою при дослідженні стохастичних процесів. По матриці S виконуються оцінка і порівняння структурних компонентів ряду за вибраною матрицею. Варіюючи кількістю аналізованих компонентів, оцінюється ступінь подібності рядів за визначеними структурними складовими. Отже, алгоритм порівняння складається з наступних етапів: 1. Формування траєкторних матриць і матриць зв'язку для досліджуваних часових рядів. 2. Сингулярне розкладання матриці зв'язку. Обчислення власних чисел і власних векторів. 3. Вибір числа аналізованих компонентів за значеннями власних чисел. 4. Синтез ряду вибраних компонентів. Основні результати і висновки. Застосування часових рядів для діагностики кардіограми і нейрограми не завжди дає адекватний результат. Розглянутий в статті алгоритм обходить це обмеження за рахунок розкладання ряду на складові за методом ССА з подальшим аналізом і синтезом за обраним компонентом. З'являється можливість цілеспрямованого підбору рядів за певними ознаками, що роблять алгоритм більше стійким до шумів і вибірковим по відношенню до структури ряду. ЛІТЕРАТУРА: 1. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница» - SSА: анализ временых рядов: Учеб. Пособие. / Н.Э. Голяндина СПб., с. 2. Осипчук М.М. Аналiз часових рядiв. Навчальний посiбник. / М.М. Осипчук Iвано-Франкiвськ, с. 143

144 УДК В.М. Куліков, В.С. Димов Херсонський національний технічний університет АВТОМАТИЧНЕ ФОРМУВАННЯ СПИСКУ ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ЗА ДСТУ 8302:2015 ЗА ДОПОМОГОЮ СУБД MS ACCESS У даній роботі досліджено проблематику оформлення технічної документації, а конкретно списку використаних джерел, із дотриманням стандарту ДСТУ 2015 року. Метою роботи є створення програми, яка значно полегшить процес оформлення списку використаних джерел без необхідності вивчення нового стандарту. Для виконання проекту було обрано СУБД MS Access як найкраще середовище для роботи з текстовою інформацією. Ключові слова: СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ, ДСТУ 8302:2015, MS ACCESS Вступ. У галузі наукових досліджень і технічних розробок існує проблема, з якою зустрічається кожен на останніх етапах роботи. Як правильно оформити список використаних джерел? Особливої актуальності це питання набуло, коли у 2016 році було прийнято нове ДСТУ щодо оформлення бібліографічних посилань. Вивчення нових стандартів потребує великих зусиль і не несе ніякої корисної функції, тому цей процес потребує автоматизації. Було вирішено, за допомогою СУБД, створити базу даних, яка б допомагала у формуванні правильно оформлених посилань на джерела. Основна частина. Завданням проекту є створення повноцінної бази даних в середовищі MS Access, яка вміщатиме в себе шаблони й форми необхідні для створення правильних бібліографічних посилань. Користувач, використовуючи тільки текстову інформацію про його джерело, має отримати повністю правильно оформлене посилання. Правила оформлення братимуться з ДСТУ 8302:2015 «Бібліографічне посилання. Загальні положення та правила складання», яке було прийнято згідно з наказом ДП «УкрНДНЦ» від 04 березня 2016 р. Результат буде отримуватися у текстовому редакторі MS Word за попередньо встановленим зв язком. За матеріалами державних стандартів з оформлення бібліографічних записів існують наступні категорії: Книги одного автора; Книги двох і трьох авторів; Книги чoтирьох і більше авторів; Збірники праць та періодичні видання, серійні видання; Матеріали конференцій; Багатотомні видання; Дисертації; Автореферати дисертацій; Законодавчі та нормативні документи, стандарти; Авторські свідоцтва та патенти; Препринти; Депоновані наукові праці; Методичні матеріали; Архівні матеріали (позатекстові посилання); Статті та розділи з книг; Статті із журналів та збірників; Складові частини матеріалів конференцій; Бесіди, діалоги, інтерв ю; Вступні статті, передмови, післямови, переклади; Рецензії; Електронні ресурси (Локальні й Віддалені). Враховуючи потреби й вчасність реалізації обрано шість основних категорій посилань, які будуть реалізовані насамперед. А саме: Електронне джерело, Книга, Частина книги, Періодичне видання, Дисертація, Автореферат дисертації. Матеріали конференцій. Відповідні назви носитимуть і таблиці в MS Access. Приблизний вигляд стартового меню програми наведено на рис. 1. Для реалізації можливості введення кількох авторів буде створено окрему таблицю, в яку будуть вноситися виключно імена. Відкриваючи певну категорію джерел, користувачу буде необхідно внести усі необхідні дані, які мають бути наявні при утворені посилання цього типу, і база даних, за попередньо заданими шаблонами, впорядкує введену інформацію та видасть її у формі текстового документу MS Word. Завдання має дуже широкий потенціал для розвитку, бо правила постійно змінюються, а прогрес не стоїть на місці. Подібна програма буде дуже гнучкою до змін. Можна легко додати й сформувати нову таблицю до якихось нових встановлених джерел для посилання, або ж виправити уже створені шаблони. 144

145 Рис. 1 Головне меню програми Сфера застосування цього проекту дуже широка. Формування списку використаних джерел для наукових робіт є невід ємною частиною будь-якого наукового процесу. Потреба у подібному допоміжному засобі є у всіх навчальних закладів а також серйозних наукових організацій. Основні результати і висновки. В ході дослідження були розглянуті нові встановлені стандарти оформлення бібліографічних посилань. Виявлено потребу в автоматизації реалізації правил нових стандартів. Документальні аспекти оформлення не мають турбувати авторів наукових статей більше, ніж зміст самих статей. Проведено дослідження шляху вирішення завдання. Сформовано приблизну модель реалізації допоміжної програми в середовищі MS Access. ЛІТЕРАТУРА: 1. Бібліографічний запис. Бібліографічний опис. Загальні вимоги та правила складання (ГОСТ , IDT) : ДСТУ ГОСТ 7.1:2006. [Чинний від ]. К. : Держспоживстандарт України, с. (Система стандартів з інформації, бібліотечної та видавничої справи; Національний стандарт України). 2. Рекомендації щодо складання бібліографічного опису в картках для каталогів і картотек (у зв'язку з набуттям чинності ДСТУ ГОСТ 7.1:2006) / [уклад. О. Б. Рудич] / Кн. палата України Вид. 2-ге, змін. К. : Кн. палата України, с. 3. Нові вимоги до оформлення бібліографічного опису літературних джерел [Електронний ресурс] // Укр. пульмонол. журн С. 72. Режим доступу до журн. : ( ). Назва з екрану. 145

146 УДК В.А. Лесько, О.П. Губанова, И.Ф. Ткачова Херсонский физико-технический лицей Херсонского городского совета при ХНТУ и ДНУ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ УЧАЩИХСЯ РЕШЕНИЮ ОЛИМПИАДНЫХ ЗАДАЧ У даній роботі описується розробка системи сайту для автоматичного тестування розв язків. Завдяки даній системі люди, які планують займатись олімпіадним програмуванням або підвищити свій рівень, мають змогу скористатись даною інформаційною системою. Серверна частина написана на мові Python (фреймворк Django), підтримує тестування розв язків на Pascal, C++, Java, Python. Робота програми була досліджена на олімпіадних задачах та алгоритмах, які розподілені на 8 основних типів, що найчастіше використовуються на олімпіадах. Ключові слова: ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА, ПРОГРАМУВАННЯ, ОСВІТА, ДОСЛІДЖЕННЯ, КРИТЕРІЇ Не секрет, что написание программ становится одной из самых важных и прибыльных отраслей. Все больше людей желают этому научиться. Многие современные школьники увлечены программированием, так как данная специальность становится все более популярной. Созданная информационная система дает возможность ученикам повышать свои навыки в данной области самостоятельно. Именно поэтому была начата работа по разработке системы (сайта) для обучения олимпиадному программированию на языках Pascal, C++, Java и Python. Объект исследования: языки программирования Python, JavaScript, HTML, CSS; олимпиадные задачи, методы решения, стандартные алгоритмы. Цель работы: ознакомление с возможностями языка программирования Python (Django); создание системы; o система быстрого тестирования решений; o среда для навигации по разным видам задач и алгоритмов. ознакомление с олимпиадными задачами. o сравнительная характеристика решений на языках программирования Pascal, C++, Java, Python; o определение наиболее эффективного метода для решения задач; o ознакомление со стандартными алгоритмами. Методы исследования: изучение языка программирования Python и веб-фреймворка Django; изучение языков программирования CSS, HTML, JavaScript для создания визуальной части сайта; ознакомление с языками, которые используются на олимпиадах по программированию: Pascal, C++, Java, Python для создания системы быстрого тестирования. Перед созданием информационной системы были проанализированы существующие системы для учета достоинств и недостатков при разработке собственной среды: Ejudge система проведения разных мероприятий, в которых необходима автоматическая проверка программ. Система имеет следующие особенности: o одновременное проведение нескольких турниров; o ограниченные и неограниченные по времени турниры; o веб-интерфейс администратора и участника. E-olimp. Портал был создан Житомирским университетом имени Франка, 146

147 Особенности E-olimp: o около 8000 олимпиадных задач; o регулярные турниры; o общий рейтинг, который включает в себя баллы за все решения. CodeForces. Российский сайт, посвященный конкурентному программированию. Особенности CodeForces: o режим «Полигон» (создание собственных задач); o режим «Взлом» (поиск изъяна в чужих решениях). В качестве языка программирования для реализации серверной части был выбран Python по следующим причинам: простой синтаксис; язык высокого уровня; программы, написанные на нем кроссплатформенные; стандартный набор включает в себя множество библиотек. В качестве веб-фреймворка для реализации серверной части был выбрал Django по следующим причинам: фреймворк высокого уровня (позволяет вести разработку очень быстро); помогает разработчику избежать проблем с безопасностью (Sql-иньекция, межсайтовый скриптинг и т. д.). Олимпиадные задачи можно условно разделить на 8 типов: динамика разбитие задачи на несколько подзадач; графы совокупность вершин и связей (ребер); рекурсия вызов функции внутри этой же самой функции; сортировки применение стандартных методов сортировки данных; геометрия использование геометрических формул, теорем; арифметика набор алгоритмов выполнения базовых операций; перебор последовательный перебор всех возможных вариантов; теория игр поиск оптимальных игровых стратегий. Каждая страница сайта (рис. 1) состоит из трех частей: «header» - зона с логотипами, названием и панелей меню; «main» - зона для динамически генерируемого контента; «footer» - зона с ссылками на страницу «О нас» (рис. 2), «Обратная связь» (рис. 3). Рис. 1 Шаблон страницы 147

148 Рис. 2 Страница «О нас» Рис. 3 Страница «Обратная связь» При помощи JavaScript (библиотека jquery) на сайте были реализованы следующие функции: «прижатие» строки меню к верхней части экрана при прокрутке страницы; автоматическое масштабирование на странице выбранного алгоритма (рис. 4, рис. 5). Рис. 4 Страница алгоритма Рис. 5 Страница алгоритма К каждой задаче (рис. 6) подобраны примеры входных, выходных данных и каждое решение может быть протестировано на наборе тестов (рис. 7). В ходе этого исследования была создана система для автоматического тестирования решений и обучения олимпиадному программированию. Она имеет вспомогательную инструкцию, все задачи в ней разделены на 8 основных типов, к каждому из которых подобрано по несколько заданий с тестами. Благодаря приятному и дружественному интерфейсу, пользователь может легко найти нужную ему информацию. Наличие системы тестирования дает возможность сразу проверить свое решения на 4-х языках программирования Pascal, Java, Python и C++, так как они являются наиболее часто используемыми на олимпиадах. 148

149 Рис. 6 Страница задачи Рис. 7 Страница результатов тестирования Данная система была представлена на ученической научно-исследовательской конференции, конкурсе МАН и используется на кружковых занятиях в физико-техническом лицее, имеет практическое применение. ЛИТЕРАТУРА: 1. Хахаев И.А. Практикум по алгоритмизации и программированию на Python. / И.А. Хахаев. М. : Альт Линукс, с. 2. Круглик В.С. Основы алгоритмизации и программирование на языке Python. Учебное пособие. / В.С.Круглик, Львов М.С., Спиваковский А.В. Херсон: Айлант, с. 3. Антони Синтес Освой самостоятельно объектно ориентованное программирование: за 21 день. / Пер. с анг. М: Издательский дом «Вильямс», с. 4. Караванова Т.П. Інформатика: Методи побудови алгоритмів та їх аналіз. Необчисл. алгоритми. Навч.посіб. для 9-10 кл. із поглибл. вивч.інформатики. / Т.П. Караванова К.: Генеза, с. 5. Лутц М. Программирование на Pytnon, 4-е издание в 2-х томах. / Марк Лутц - М.: Символ-Плюс, 992 с. 6. Караванова Т.П. Інформатика: Основи алгоритмізації та програмув. 777 задач з рек. та прикл. Навч.посіб. для 8-9 кл. із поглибл. вивч.інф-ки / За заг. ред. М.З.Згуровського К.: Генеза, с. 7. Скляр І.В. Базовий курс програмування для фізико-математичних шкіл. / І.В. Скляр, А.Б.Ставровський. К.:Агенство «Україна», с. 8. Караванова Т.П. Методика розв язування алгоритмічних задач. Побудова алгоритмів. / Т.П. Караванова. Кам янець Подільський: Аксіома, с. 9. Караванова Т.П. Методика розв язування алгоритмічних задач. Основи алгоритмізації та програмування: навчально-методичний посібник для вчителів. / Т.П. Караванова. Кам янець Подільський: Аксіома, с. 149

150 УДК 681.5: Д.Г. Литвинчук, О.В. Поливода Херсонский национальный технический университет ПРОБЛЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ ВЛАЖНОСТИ ЗЕРНА В ПОТОКЕ Стаття розкриває головні проблеми вимірювання вологості зерна в потоці. Опис основних методів вимірювання вологості сипучих матеріалів. Проведено аналіз методів вимірювання вологості і знайдений оптимальний. Представлені існуючі засоби для аналізу зерна в потоці. Ключові слова: ВОЛОГІСТЬ ЗЕРНА, ДАТЧИК, ВИМІРЮВАННЯ, ВИСОКОЧАСТОТНІ (ВЧ), НАДВИСОКОЧАСТОТНІ (НВЧ) Введение. Влажность зерна и других сельскохозяйственных продуктов учитывается при сдаче и приеме на зерноперерабатывающих предприятиях и зернохранилищах, поскольку от нее зависит чистая масса продукта и, соответственно, действительная стоимость. Повышение влажности продуктов также приводит к непроизводственным расходам при транспортировке. Одной из самых главных характеристик зерна является влажность. Условно результаты измерения влажности можно разделить на две составляющие: коммерческую и технологическую. Основная часть. Коммерческая составляющая влажности значительно влияет на стоимость зерна при его закупке и реализации. В данном случае точность измерения влажности зерна обязана являться никак не ниже коммерческой точности измерения массы этого зерна. Ее достижение требует аттестации средств измерения согласно классу точности 0,1. Это обозначает, что значение погрешности замера не обязано быть выше 0,1% от диапазона измерения. Подобная точность измерения влажности поддерживается стандартизованным способом высушивания [1-3]. По сути, подобное определение представляется метрологическим опытом, что подразумевает специализированные операции отбора и подготовки испытаний, их высушивания и взвешивания. Подчеркнем, что способ высушивания можно причислить к непрямым способам замера, итоги которого рассчитываются согласно специальной формуле. Высокая достоверность измерения влажности данным способом поддерживается за счет высокой точности измерения масс пробы зерна до и после ее высушивания. А она, в свою очередь, добивается использованием компенсационного способа измерения [4], когда масса пробы на рычажных весах компенсируется дробной метрологической мерой массы (особыми разновесами), а итог измерения считывается при достижении равенства масс, факт которого обусловливается по положению стрелки компаратора весов. Максимальная точность взвешивания формируется точностью применяемой меры массы, чувствительностью компаратора и точностью отсчета его нулевой отметки при уравновешивании. Главные минусы способа: трудоемкость и продолжительность операции замера. Технологическая составная часть влажности оказывает большое влияние на эффективность ведения технологических действий хранения зерна и его переработку в муку. Чтобы подготовить зерно к хранению его сушат, а при подготовке к размолу увлажняют вплоть до установленных значений влажности. Важным обстоятельством соотношения подлинной влажности зерна в последствии его сушки либо увлажнения заданным значениям представляется вероятность замера влажности зерна в потоке с оптимальной точностью. Подобное определение формирует информативную базу целью функционирования систем автоматического регулирования влажности. Для технической реализации нужно разработать прямые методы измерения влажности зерна, которые можно использовать для автоматических влагомеров. На рис.1 показаны основные методы измерения влажности. Эти методы опираются на изменение физических характеристик зерна при изменении его влажности [5]. 150

151 Электропроводность (кондуктометрические влагомеры) Методы для определения влажности зерна Диэлектрическая проницаемость Ослабление энергии сверхвысокочастотного поля (СВЧ влагомеры) Поглощение и отражение инфракрасного излучения Влагомеры ядерного магнитного резонанса Поглощение водой рентгеновского излучения Поглощение водой и излучения, рассеивание нейтронов (радиационные влагомеры); Рис.1 Основные методы измерения влажности зерна Для выбора метода определения влажности зерна, нужно искать компромисс между точностью и сложностью реализации. Но достичь нужной точности на сегодняшний день очень трудно. На это влияет огромное количество внешних факторов. Вследствие этого, на рынке отсутствуют такие средства, которые могли бы измерить влажность зерна в потоке, также не один из выше перечисленных методов не имеет явных преимуществ. Единым у абсолютно всех упомянутых прямых способов измерения представляется недопустимость формирования прямой метрологической меры влажности зерна, а, следовательно, и ее прямого использования при измерениях с целью обеспеченья правильности данных способов. Мера в измерениях сменяется градуированной чертой, что объединяет между собою значения измеряемой переменной и той «косвенной» физической переменной (неустойчивых), что напрямую измеряется. При этом точность этих способов в самой существенной степени обусловливается точностью отображения градуированной характеристикой настоящих свойств объекта измерения. Главным условием подобного соотношения представляется недостаток неуправляемых условий, приводящих к изменению (нестабильности) этих свойств. Градуированная оценка, по сути, является точной модификацией предмета измерения, приобретенной согласно итогам специально созданных опытов, а проблемы метрологической точности это проблемы адекватности модификации результатам опытов при установленной доверительной точности их описания. При измерении влажности зерна, особенно в потоке, факторов, которые обеспечивают непостоянность физических качеств зерновой массы, очень много. Их основная объективная основа сложность материала. И зерновая масса, и ее любая зерновка представляет собой многокомпонентную, многофазную, неоднородную систему, качества которой в существенной степени формируются характером структуры жидкой фазы воды, формами ее 151

152 связи с каждым из компонентов системы. Структура этих компонентов для зерна изменяется и в реальных обстоятельствах может являться знаком только очень приблизительно. Одновременно с тем, любой элемент оказывает большое влияние в качества объекта измерения, к тому же уровень данного влияния имеет возможность находиться в зависимости не только с его доли в системе, но и от его влажности. Для потока зерновой массы, движение которой постоянно неравномерно, на текущие качества объекта измерения оказывают большое влияние, кроме остального, изменяющиеся насыщенность укладки и определенный тип распределения массы зерна в объеме чувствительного элемента датчика влажности в момент замера. В таблице 1 приведен список влагомеров зерна в потоке современной разработки, базирующихся на этих методах, доступных на украинском рынке и направленных на определение влажности зерна при его сушке. Интересным фактором является в таком случае, что влагомеров зерна в потоке из стран далекого зарубежья на рынке СНГ отсутствует, хотя экспресс-влагомеров немало. Таблица 1 Сводные данные о влагомерах зерна в потоке, представленных на рынке СНГ и рекламируемых в Интернете п/п Наименование Точность и диапазон измерения, % влажности абс. Метод измерения Производитель 1. Экспрессанализатор для непрерывного контроля влажности «Вариант-С» [9] 2. Влагометрическая подсистема зерна в потоке [8] 3. Поточный влагомер MICRORADAR- 113C2P [11] (0,8-1,2)% в диапазоне 10-40% 152 ВЧ Корпорация «Вариант», г. Днепр 1,00% ВЧ ГНПП «Эльдорадо», г. Днепр 0,5% в диапазоне 10-30% 4. Влагомер зерновых 0,8% «Поток» [10] в диапазоне 6-30% 5. Влагомер зерна ВЗб [7] (0,5-1)% в диапазоне 5-25% СВЧ СВЧ ВЧ НПО «МИКРОРАДАР», г. Минск ООО «АкваСенсор», г. Харьков ПК «Меридиан», г. Днепр Основные результаты и выводы. Сегодня продолжается создание точного прибора, который сможет измерять влажность зерна в потоке. Как показало практика, более точными на сегодня считаются такие методы как, измерение свойств зерна в электромагнитных полях высокой и сверхвысокой частоты. Большим минусом существующих средств измерения влажности зерна в потоке является отсутствие единой системы, которая обеспечивала декларирование результатов и могла бы подтвердить заявленную точность приборов. За правильность показаний отвечают сами производители, что является большим минусом. Существующие средства измерения влажности зерна в потоке, которые основаны на генераторах ВЧ и СВЧ колебаний, с временем теряют свою точность. Это связано с неконтролируемыми факторами: изменением геометрических размеров всех компонентов

153 датчика с изменением его температуры деформацией компонентов чувствительных элементов, износом их поверхностей, деградацией свойств используемых материалов, абсорбированием влаги в их микропоры и микротрещины и т.д. ЛИТЕРАТУРА: 1. ГОСТ «Зерно. Метод определения влажности». Взамен ГОСТ в части метода определения влажности; Введ М.: Изд-во стандартов, с. 2. ГОСТ (ISO ) «Зерно и зернопродукты. Определение влажности (рабочий контрольный метод)» Введ М.: Изд-во стандартов, с. 3. ГОСТ (ISO ) «Зерно и зернопродукты. Определение влажности (базовый контрольный метод)» Введ М.: Изд-во стандартов, с. 4. Проненко В.И. Метрология в промышленности. / В.И. Проненко, Р.В. Якирин К.: «Техника», с. 5. Пикерсгиль А.А. Исследование поточных датчиков влажности: Дис. канд. техн. наук: Одесса, с. 6. Федоткин И.М. Физико-технические основы влагометрии в пищевой промышленности. / И.М. Федоткин, В.П. Клочков К.: Техника, с. 7. Поточный влагомер MICRORADAR-113C2P [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 8. Влагометрическая подсистема зерна в потоке [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 9. Экспресс-анализатор для непрерывного контроля влажности зерна «Вариант-С» [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: Влагомер зерновых «Поток» [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: Влагомер зерна ВЗб [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 153

154 УДК Д.В. Малий, Г.О. Димова Херсонський національний технічний університет АНАЛІЗ ВИДІВ СИСТЕМ ЗАКРИТТЯ МОВНИХ СИГНАЛІВ В статті проведений аналіз методів закриття мовних повідомлень та розглянуті види систем закриття мови, та їхні відмінності. Розглянуто якість та ступені секретності схем закриття мови. Обраний тип закриття мовних сигналів для подальшої розробки пристрою. Ключові слова: СИСТЕМИ ЗАКРИТТЯ МОВИ, СТУПІНЬ СЕКРЕТНОСТІ, БЕЗПЕКА ЗВ ЯЗКУ Вступ. Безпека зв язку при передачі мовних повідомлень забезпечується змінами характеристик мови так, що вона стає нерозбірливою та невпізнанною для зловмисників, що підслуховують або перехоплюють закрите мовне повідомлення. Вибір методів закриття мовних сигналів залежить від виду конкретного використання та технічних характеристик каналу передачі. Основна частина. Системи закриття мови відрізняються між собою якістю та ступенями секретності. Існують два основних метода закриття мовних сигналів, які розділюються за способом передачі каналом зв язку: аналогове скремблювання; дискретизація мови з послідуючим шифруванням. Розглянемо види систем закриття мови [1]. У системах, що представлені на рис.1 та рис. 2 (типу A та B), в каналі зв язку при передачі сигналу присутні частини відкритого мовного повідомлення, перетворені у частотній або часовій областях. Це означає, що системи можуть бути атаковані на рівні аналізу звукових сигналів. x(t) Вхідний відкритий сигнал Аналогова обробка (закриття) < Ключова підстановка < Від шифратора Аналоговий передавач Канал зв язку Аналоговий приймач Ключова підстановка > Від дешифратора > Аналогова обробка (розкриття) Вихідний віднов. сигнал X (t) Рис.1 Тип А Аналоговий скремблер найпростіших типів АЦП низької складності x(t) x (t) ЦАП низької складності Цифрова обробка (закриття) ЦАП Аналоговий передавач Канал зв язку Аналоговий передавач АЦП Цифрова обробка (розкриття) < Ключова підстановка < Від шифратора Ключова підстановка > Від дешифратора > Рис.2 Тип B Комбінований мовний скремблер Ці системи відносяться до аналогових скремблерів [2]. Раніше вважалося, що вони мають 154

155 низьку або середню ступені секретності по відношенню з системами цифровому шифруванню та кодуванню. Але нові розроблені алгоритми здатні забезпечити дуже високі ступені захисту в системах типу B. АЦП низької складності x(t) x (t) ЦАП низької та середньої складності Цифрова обробка (розкриття) Модем Канал зв язку Модем Цифрова обробка (закриття) ПВП-4,8-19,2 Кбод від шифратора ПВП-4,8-19,2 Кбод від дешифратора Рис.3 Тип C широкосмугова цифрова система закриття мови АЦП високої складності x(t) x (t) ЦАП високої складності Цифрова обробка (розкриття) Модем Канал зв язку Модем Цифрова обробка (закриття) ПВП-1,2-4,8 Кбод від шифратора ПВП-1,2-4,8 Кбод від дешифратора Рис.4 Тип D Вузькосмугова цифрова система закриття мови Системи закриття мови типу D (вузькосмугові) та C (широкосмугові), зображені на рис. 3 і рис.4, які відносяться до комбінованих мовних скремблерів, не передають повідомлення будь-якій частині вхідного сигналу [3]. Мовні компоненти кодуються в цифровий потік даних, котрий змішується з псевдовипадковою послідовністю. Тоді закрите мовне повідомлення передається за допомогою модему в канал зв язку, на приймальному кінці якого виконуються зворотні перетворення аби отримати відкритий мовний канал. Головною метою при розробці пристрою цифрового закриття мови, є збереження найважливіших характеристик, які важливі для слухача. Одним із шляхів є збереження форми мовного сигналу. Цей напрям використовується у широкосмугових цифрових системах закриття мови, а у вузькосмуговій системі ефективно використовувати властивості надмірної інформації, які є у людській мові. Аби зберегти форму сигналу, потрібна висока швидкість передачі даних, тоді використовуються широкосмугові канали зв язку, а якщо вузькосмугові канали не можуть забезпечувати потрібну швидкість, тоді будуть потрібні додаткові прилади, які зможуть знижувати надмірність мови до її передачі. Зниження інформаційної надмірності мови досягається параметризацією мовного сигналу, бо за цих умов зберігаються істотні для сприйняття характеристики мови. Дискретне кодування мови з подальшим шифруванням забезпечує високу ступінь закриття, але низьку якість відновлення переданої мови. Розвиток низькошвидкісних кодерів, дозволив поліпшити якість мовлення, та зберегти надійність збереження закриття. Основні рівні захисту визначають як тактичний і стратегічний [1,4]. Тактичний або низький рівень використовують для захисту інформації від підслуховування сторонніми особами на період часу, що вимірюється хвилинами або днями. Стратегічний або високий рівень захисту інформації від перехоплення 155

156 використовується, коли фахівцю потрібно для дешифрування перехопленого повідомлення від декількох місяців до багатьох років. Висновок. Розглянувши чотири типи систем закриття мови, можна зробити висновок, що для досягнення найвищого ступеня секретності, краще використовувати цифрові системи закриття мови. А найефективнішою з цих систем стала вузькосмугова система закриття мови, завдяки використання властивості надмірної інформації. Таким чином, можливо добре підвищити ймовірність захисту мовних повідомлень. Однак насамперед, вибір методів закриття залежить від характеристик каналу передачі, та виду конкретного застосування. В подальшому планується розробка пристрою закриття мовних сигналів шляхом реалізації в смуговому скремблері швидкого перетворювання Фур є (ШПФ). ЛІТЕРАТУРА: 1. Защита информации в телекоммуникационных системах / Г. Ф.Конахович, В. П. Климчук, С. М. Паук, В. Г. Потапов. К.: МК-Пресс, с. 2. Хорев А.А. Способы и средства защиты информации. Учебное пособие. / А.А. Хорев. М., с. 3. Ярочкин В. И. Информационная безопасность. Учебник для студентов вузов. / В.И. Ярочкин. М.: Академический Проект, с. 4. Стеклов В. К. Телекоммуникационные сети. / В. К. Стеклов, Л. Н. Беркман. К.: Юниор, с. 156

157 УДК : В.В. Марасанов, А.А. Шарко Херсонский национальный технический университет ФОРМИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРЕДВЕСТНИКОВ ВОЗНИКНОВЕНИЯ СИГНАЛОВ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ Представлені математичні моделі передвісників виникнення сигналів акустичної емісії на рівні атомних взаємодій, що дозволяють отримати рівняння руху точкових мас структури матеріалів, що знаходяться в стані далекому від рівноваги. Ключові слова: АКУСТИЧНА ЕМІССІЯ, МОДЕЛЮВАННЯ, СТРУКТУРА, СЕРЕДА РОЗПОВСЮДЖЕННЯ Введение. Повышение надежности оборудования одна из многоплановых проблем, включающая в себя научно-технические, организационные и экономические аспекты. В организации таких мероприятий ведущая роль принадлежит техническому диагностированию, позволяющему определять состояние оборудования непосредственно в процессе эксплуатации, а также прогнозировать его изменения. Применение средств диагностирования дает экономический эффект только за счет уменьшения затрат на техническое обслуживание и ремонт на 20-25%, вследствие перехода на обслуживание по фактическому состоянию, а не по регламенту. Среди методов технической диагностики особое место принадлежит неразрушающему контролю, позволяющему производить оценку технического состояния объектов по измерениям физико-механических свойств материалов без разборки элементов конструкций. Метод акустической эмиссии (АЭ), основанный на регистрации волн напряжений, возникающих в результате изменения и разрушения структур различных материалов, является в настоящее время наиболее перспективным и эффективным средством мониторинга ответственных объектов, позволяющим получать информацию о динамике происходящих процессов в реальном масштабе времени. Обоснование моделей зарождения дефектов, алгоритмов определения координат источников сигнала АЭ и степени опасности развивающихся дефектов определяет актуальность исследований. Постановка задачи. Математические модели обработки данных в системе определения дефектов методом АЭ базируются на дискретных представлениях модели сплошной среды и континуальной теории распространения акустических волн, где сигнал АЭ характеризует целый ряд процессов развития дефектной структуры материалов. Изучение характеристик предвестников возникновения сигналов АЭ, описание и прогнозирование структурных состояний поликристаллических и композиционных материалов на уровне атомных взаимодействий, регистрируемых методом АЭ, представляет не только научную, но и техническую задачу. Целью работы является изучение вопросов применимости аппарата описания дискретных свойств наноразмерных объектов к моделям среды, инициирующей сигналы АЭ. Основная часть. Для появления акустических колебаний в среде необходимо, чтобы процесс перестройки структуры материала происходил с высокой скоростью в ограниченных объемах под воздействием процессов, создающих в материале неравновесное состояние, (нагрев, охлаждение, механические напряжения). Определение механических характеристик развивающихся дефектных структур может быть выполнено на основе изучения характеристик предвестников излучения сигналов АЭ. Область, в которой происходят физические процессы, вызывающие излучение акустических волн, является источником АЭ. По своей природе любой источник АЭ является дискретным, поэтому и модели характеристик предвестников возникновения сигналов АЭ должны быть дискретными. Рассмотрим анализ процессов для случая среды простой 157

158 структуры в виде одномерной модели. Одномерной будем называть цепочку, в которой можно выделить периодически повторяющуюся ячейку. Если ячейка содержит лишь одну частицу цепочка считается простой. Простейшая одномерная модель дискретной нелокальной микроструктуры может быть представлена в виде неограниченной линейной цепочки точечных масс, соединенных упругими связями (рис. 1) [1]. (1) (2) Рис. 1 Модель дискретной простой структуры Пусть частица с координатой n получает продольное смещение вдоль оси x. Потенциальная энергия такой цепочки является функционалом от поля смещений u(n), вызывающего упругие колебания в среде [1] ( n ) u( n) ( n, n') u( n) u( n') ( n, n', n'') u( n) u( n') u( n'') ! n n, n' где 0 энергия цепочки в равновесном состоянии; n, n, n номера взаимодействующих частиц. В этом уравнении два первых члена отбрасываются, т.к. разложение производится около положений равновесия, четвертый и последующие слагаемые также исключаются из рассмотрения т.к. они представляют собой ангармоническую модель. Тогда для двух частиц n и n значение потенциальной энергии Φ равно: n, n', n'' 1 ( n, n') u( n) u( n'). 2 n, n' Кинетическая энергия такой цепочки точечных масс для смещений u(n,t), зависящих от времени равна: m T u 2 n 2 ( n, t). Разность кинетической энергии T и потенциальной энергии Φ определяет функцию Лагранжа L. Если же на частицы среды действуют еще и внешние силы q(n,t), то функция Лагранжа в гармоническом приближении приобретает вид: m 2 1 L u ( n, t) ( n, n') u( n, t) u( n', t) q( n, t) u( n, t). 2 2 n n, n' Уравнение Лагранжа в общем виде записывается как: d dt L L 0. u u n 158

159 Тогда уравнение колебательного движения частиц среды принимает вид: mu ( n, t) ( n, n') u( n', t) q( n, t). n' Силовые константы, (n,n') определяющие свойства такой дискретной модели, являются параметрами упругих связей между частицами. Модель можно использовать, если деформация распространяется достаточно медленно в масштабах радиуса взаимодействия частиц и размеров ячейки. Сами колебания атомов в кристаллической решетке не инициируют распространяющуюся волну. Для этого необходимы внешние возмущения, вызванные изменениями структуры, движением дислокаций, фазовыми превращениями и т.д. С этих позиций представляет интерес распространение свободных колебаний в неограниченной среде. Передача информации с помощью акустической волны связана с обнаружением аномалий акустического спектра, т.е. некоторого изменения определенных характеристических параметров [2,3]. Волна от предвестников АЭ не является монохроматической т.к. ее амплитуда или частота оказывается промодулированными передаваемым сигналом. Ее можно представить в виде бесконечного числа монохроматических волн с различными амплитудами и частотами, образующими волновой пакет, выбирая в качестве переменой волновой вектор k. Поскольку все атомы колеблются одинаково, достаточно рассмотреть лишь одну цепочку одинаковых и равноотстоящих атомов. Цепочка деформируется по мере того, как по ней распространяется возмущение (рис. 2). a a u n 1 u n u n+1 x n 1 x n x n+1 x x Рис.2 Распространение продольного возмущения в цепочке атомов i(ωt kxn) Смещение un = Ae соответствует фазовой скоростью: продольной волне, распространяющейся с V 0. k где k = 2π / λ волновой вектор, λ длина волны. Уравнение движения атома n с массой M имеет вид [4]. M u t 2 n 2 ( un 1 un 1 2u n ) где M масса атома, β силовая константа, определяемая из структуры материала. Рассмотренная одномерная дискретная модель микроструктуры сплошной среды в виде неограниченной линейной цепочки точечных масс, соединённых упругими связями, может служить аппаратом применимости дискретных представлений изменяющейся структуры материала в континуальных моделях распространения сигналов АЭ. 159

160 Характерными свойствами такой нелокальной модели являются ее дискретная структура и силы дальнодействия. Обобщение данной модели можно перенести на случай двухатомной цепочки. Простейшая модель сложной среды может быть представлена как линейная цепочка, разбитая на элементарные ячейки, каждая из которых состоит из двух масс, соединённых упругими связями (рис.3). Рис.3 Модель дискретной сложной структуры В этом случае уравнение движения частиц n-ой ячейки будет иметь вид: m j ( n, j) ( n n', j, j') ( n', j') n' j' f ( n, j). где n номер ячейки, mj(j=1,2) массы частиц в ячейке, f(n,j) внешняя сила, ω(n,j) смещение j-ой частицы в n-ой ячейке. В случае, когда радиус дальнодействия много больше размеров ячейки, можно перейти от дискретной к континуальной модели среды сложной структуры [1]. Переход от дискретной модели к континуальной производится путем экстраполяции функций, заданных в дискретных точках непрерывными полями смещений и микроповоротов. В механике сплошной среды простейшим аналогом такой модели может служить модель Коссера. Кинематическими переменными в модели Коссера являются не только продольное, но и поперечное смещение масс в одной плоскости и угол поворота масс в той, же плоскости (рис. 4). X Рис.4 Кинематическая схема силового взаимодействия частиц сложной структуры Для однородной системы уравнение малых колебаний модели Коссера совпадает по своей форме с аналогичным уравнением для двухатомной цепочки с тем лишь отличием, что в силовых константах появляется дополнительный параметр, характеризующий чистый изгиб. Физический смысл модели среды сложной структуры становится ясным, если перейти к новым переменным, таким как: смещение центра масс ячейки: 1 u( n) m1 ( n,1) m2( n,2), m относительное смещение частиц в ячейке: 160

161 m1 1( n,1) m2 2( n,2) ( n), I Здесь m = m1 + m2, I = m1ξ1 2 + m2ξ2 2, ξj координаты частиц в ячейке относительно координаты масс. Обозначив через q(n) и µ(n) обобщенные силы, соответствующие u(n) и η(n), с учетом введенных обозначений, получим уравнения движения ячейки при распространении АЭ сигнала: mu ( n) In ( n) n' n' ( n n' ) u( n' ) ( n n' ) u( n' ) n' n' ( n n' ) ( n' ) q( n), ( n n' ) ( n' ) ( n). Здесь матрица Φ ss' (n)(s,s' = 0, 1) выражается через силовые константы Φ(n,j,j'). При распространении АЭ сигналов это должно проявляться в существовании продольных, сдвиговых и спиновых колебаний при образовании структурных дефектов и в количественном перераспределении энергии от предвестников сигналов акустической эмиссии. В предложенной модели энергетического спектра среды со сложной внутренней структурой колебания частиц в ячейке характеризуют высокочастотную составляющую АЭ сигнала, в то время как колебания центра масс его низкочастотную составляющую. Выводы. На основе рассмотрения двухатомной цепочки показано, что в случае, когда радиус дальнодействия возмущений, вызванных структурными превращениями и образования дефектов, больше размеров ячейки можно при рассмотрении энергетического спектра сигналов перейти от дискретной к континуальной модели сложной структуры. Это определяет применимость моделей механики сплошной среды к распространению акустических сигналов от развивающихся дефектов. Рассмотренная одномерная дискретно-континуальная модель микроструктуры сплошной среды в виде неограниченной линейной цепочки точечных масс, соединённых упругими связями, позволяет получить уравнения их движения и определить силовые константы на основании уравнения Лагранжа. Модель можно использовать, если деформация распространяется достаточно медленно, в масштабах радиуса взаимодействия и размеров ячейки, чтобы перемещения осуществились не только по координатам, но и во времени. ЛИТЕРАТУРА: 1. Кунин И.А. Теория упругих сред с микроструктурой. Нелокальная теория упругости / И.А.Кунин М.: Наука, с. 2. Marasanov V., Sharko A. Mathematical Models for Interrelation of Characteristics of the Developing Defects with Parameters of Acoustic Emission Signals / V. Marasanov, A. Sharko // International Frontier Science Letters / Switzerland V.10. pp Марасанов В.В., Шарко А.А. Модели обработки данных в системе опредления дефектов методом акустической эмиссии / В.В. Марасанов, А.А. Шарко // Проблемы информационных технологий С Дьелесан Э. Упругие волны в твердых телах. Применение для обработки сигналов пер. с франц. / Э. Дьелесан, Д. Руайе М.: Наука с. 161

162 УДК М.О. Мартинов, В.С. Димов Херсонський національний технічний університет ПОБУДОВА ЛОКАЛЬНОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ ВПРОВАДЖЕННЯ БІЗНЕС-МЕРЕЖІ ПРОМИСЛОВОГО ПІДПРИЄМСТВА В даний час експертами і представниками бізнесу найефективнішим способом створення єдиного інформаційного середовища в компанії визнано побудова локальних мереж. Локальна мережа (LAN) група приєднаних один до одного комп'ютерів, здатних спільно використовувати загальні ресурси. На даний момент найбільш затребуваною технологією Ethernet. Фізичним середовищем для каналу передачі даних в провідній мережі служать кабелі, зазвичай це вита пара або оптоволоконний кабель. Єдиний інформаційний простір в компанії необхідно для того, щоб її співробітники (користувачі мережі) мали можливість з високою швидкістю обмінюватися даними, разом користуватися різноманітними ресурсами мережі і пристроями, а також і виконувати багато інших дій, які потрібні для успішного здійснення підприємством своєї основної діяльності Ключові слова:, РЕАЛІЗАЦІЯ ЛОКАЛЬОЇ МЕРЕЖІ, ТЕРМОПЛАСТ, ВЗАЄМОДІЯ ПІДПРИЄМСТВ, МІНІМІЗАЦІЯ ВИТРАТ Вступ. Планується введення мереж на офісах підприємства Термопластінвест, для того щоб забезпечити взаємодію підрозділів підприємства на території України, з головним офісом який знаходиться на території міста Херсона. Головною метою цієї роботи є мінімізація транспортних, і матеріальних витрат. Основна частина. На підприємствах для локальних мереж характерна організація робочих груп об'єднання декількох персональних комп'ютерів (ПК) в одну групу з єдиною назвою. За безперебійне функціонування LAN в цілому або її деяких ділянок відповідають системні адміністрування. У складних мережах права адміністраторів суворо регламентовані, також виникає потреба здійснюється запис дій кожного члена з групи адміністраторів. Створення локальної мережі найбільш часто проводиться на базі технології Ethernet. Для організації простих мереж застосовують маршрутизатори, модеми, комутатори і мережеві адаптери. У звичайних локальних мережах прийнято використовувати статичну або ж динамічну маршрутизацію. Побудова LAN зазвичай передбачає застосування технології двох початкових рівнів мережевої моделі OSI канального або фізичного. Їх функціональності досить для здійснення робіт в рамках однієї з найбільш поширених топологій - «кільця», «зірки» або ж «загальної шини». ПК, використовувані при побудові корпоративної мережі, можуть підтримувати протоколи і більш високого рівня. Інші протоколи можуть бути встановлені і задіяні в вузлах мережі, але здійснюються з їх допомогою функції вже не будуть ставитися безпосередньо до LAN [1]. Обмін інформацією у локальній обчислювальній мережі (ЛОМ) відбувається за певними правилами, які називаються протоколами. Різні протоколи описують різні сторони одного типу зв'язку. При цьому, взяті разом, вони утворюють стек протоколу. Робочі станції, які підключені до локальної мережі, можна об'єднати між собою декількома способами. Конфігурацію мережі або спосіб з'єднання її елементів прийнято називати топологією [2]. Розглянуто три основні схеми об'єднання комп'ютерів при побудові локально-обчислювальної мережі - «зірка», «загальна шина» і «кільце». «Зірка» (рис. 1) є найбільш поширеною. При використанні топології кожен вузол (окрема робоча станція) під'єднується до ЛОМ за допомогою власного кабелю, один роз'єм якого підключається до мережного адаптера, а інший - до концентратора. Експлуатація мережі, створеної за цим принципом, дає підприємству кілька важливих переваг: досить невелика вартість додавання нових робочих місць; незалежне функціонування комп'ютерів: якщо в одному з них відбудеться збій, інші 162

163 продовжать свою роботу. Слід враховувати, що топологія «зірка» має і свої недоліки. Якщо концентратор виявиться несправним, то підключення до нього станції теж не зможуть працювати. Також при створенні локальної мережі по типу «зірки» може знадобитися кабельна траса значної протяжності. Рис.1 Зірка «Загальна шина» (рис. 2) - топологія, при використанні якої інформація проходить через робочі станції, паралельно підключені до магістралі (головного кабелю). Однак дані за запитом отримує тільки адресат, який має IP-адресу (або МАС-адресу), з якого була запрошена інформація. Незручністю даного принципу організації локально-обчислювальної мережі можна вважати те, що при порушенні з'єднання одного ПК з магістраллю відбудеться збій у всіх інших [2]. Варто врахувати і той факт, що конфігурація за типом «загальної шини» не завжди зможе відповідати підвищеним вимоги підприємства до рівня продуктивності ЛВС. Рис.2 Загальна шина «Кільце» (рис.3) являє собою спосіб послідовного з'єднання ПК один з одним і передачу по колу одностороннього сигналу. Фактично кожен ПК повторює і підсилює сигнал, передаючи його далі по мережі. Дана схема також має свій недолік: якщо в одній робочій станції відбудеться збій, вся робота мережі буде зупинена. Також варто відзначити і обмеження загальної протяжності. Однак значною перевагою даної топології можна вважати оптимальну балансування навантаження на устаткування і зручність при прокладанні кабелю [3]. 163

164 Рис.3 Кільце Висновки. Після аналізу можливих варіантів побудови промислової мережі, використавши присутні інформаційні потоки, дійшли висновку, що найбільш оптимальною буде побудова мережі за принципом «Зірки», оскільки ця система дає можливість усім користувачам однаково використовувати мережні ресурси головного офісу, та при цьому безперешкодно працювати між собою у штатному режимі. Також ця мережа є найбільш економною у плані експлуатації, також при виході зі строю хоч одного користувача, інші вільно зможуть працювати у мережі, а також слід передбачити резервування центральної станції (сервера). ЛІТЕРАТУРА: 1. Иртегов Д.В. Введение в сетевые технологии. / Д.В. Иртегов СПб.: БХВ-Петербург, с. 2. Мур М. Телекоммуникации. Руководство для начинающих / Мур М., Притски Т., Риггс К., Сауфвик П. СПб.: БХВ-Петербург, с. 3. Мазурков М.И. Современные системы телекоммуникаций / М.И.Мазурков, П.Е.Баранов, И.Н.Еримичой и др..; Под ред. М.И.Мазуркова. Одесса: ОПУ, с. 164

165 УДК Е.Н. Мозок, Г.В. Кулинченко Сумский государственный университет ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ КОНФИГУРАЦИИ ТЕПЛОВОГО ПОЛЯ ПО ЕГО ДИСКРЕТНЫМ ЗНАЧЕНИЯМ В роботі проведено аналіз відновлення конфігурації теплового поля по дискретним значенням використовуючи методи білінійної інтерполяції та ресесплінга Ланцоша. Аналіз середньоквадратичного відхилення та спектральних характеристик показує, що мінімальне апаратне забезпечення не дає можливості адекватно відновити поле, з огляду на неможливість реєстрації високочастотної складової. Розглянуті переваги та недоліки альтернативних методів подання теплового поля на основі пірометричних давачів. Ключові слова: ВІДНОВЛЕННЯ ТЕПЛОВОГО ПОЛЯ, МЕТОДИ ОБРОБКИ ТЕПЛОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ, ІНТЕРПОЛЯЦІЯ, СПЕКТРАЛЬНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ Введение. Тепловые объекты широко распространены в различных областях промышленности. Для корректного управления процессом нагрева необходимо получать информацию про текущее состояние всего объекта. На сегодняшний день распространены системы точечного мониторинга температуры, которые в случае неравномерного прогрева изделий, например, при производстве керамического кирпича, не обеспечивают достоверным уровнем информации. Необходимость работы в режиме реального времени накладывает соответствующие требования к способам обработки данных о ходе процесса. Анализ известных аппаратно-программных комплексов построения тепловых полей [1] показывает актуальность исследований по реализации отображения смоделированных полей в реальном масштабе времени. Использования популярных программных продуктов моделирования тепловых полей Comsol, Ansys, Fluent сопряжено с проблемой времени вычислений, когда время процесса моделирования на порядок превышает постоянные времени изменения теплового состояния объекта, что является неприемлемым для операторов промышленных объектов, работающих в режиме реального времени. Основная часть. В известных решениях по восстановлению картины распространения тепловых полей [2, 3, 4] предлагается использовать методы на основе измеренных дискретных значений. В настоящей работе рассматривается возможность адекватного восстановления теплового поля по дискретным значениям с минимальным временным ресурсом. Основными критериями по оценке использованных методов является точность полученных результатов и быстродействие. Для восстановления теплового поля предлагается применить методы обработки изображений. При этом значения между измеренными дискретными точками поля рассчитываются методами: билинейной интерполяцией, ресемплингом с ядром Ланцоша -3. Фильтрация массивов осуществлялась с применением 2-х мерного низкочастотного фильтра Гаусса. Для оценки точности восстановления поля была рассчитана среднеквадратическая ошибка (СКО) между исходным и результирующим полем для каждого случая. Алгоритм билинейной интерполяции заключается в расчёте следующей функции: f ( x, y) ( x ( x 2 f ( Q12 ) x )( y y 1 2 f ( Q11) ( x x )( y y ) ( x ) x)( y y x)( y 1 2 ) ( x y) ( x 2 f ( Q22 ) ( x x1 )( y y x )( y y ) f ( Q21) x )( y y ( x x1 )( y ) где f(x,y) искомое значение; Q11=(x1,y1), Q12=(x1,y2), Q21=(x2,y1), Q22=(x2,y2) известные значения в окружающих точках. Алгоритм ресемплинга Ланцоша заключается в расчете следующей функции: 1 ) 2 y)

166 f ( x, y) xa ya Q ixa jya ij L( x i) L( y j 1 1 где f(x,y) искомое значение, Qij известные значения, L ядро Ланцоша, a=3 размер окна. ) sin( x) sin( x / 3), L( x) x x / 3 0, 0 x a a x (1) Ядро L(y) формируется аналогично формуле (1). Для исследования возможности адекватного восстановления теплового поля, исходя из конфигурации аппаратурного обеспечения, предлагаемого фирмами Eclo [2] и CoexDaq [3], берется 16 дискретных значений теплового поля, имитирующих значения измеренной датчиками температуры в нагреваемом пространстве. Эти значения генерируются для нескольких полей разной конфигурации. Первый пример характеризуется сконцентрированным видом теплового поля (рис. 1 а), второй размытыми контурами (рис. 2 а). Вид поля зависит от характеристик среды или материала, таких как теплоемкость, теплопроводность, плотность и т.д. Результаты восстановления тепловых полей по дискретным значениям для оговоренных условий приведены на рисунках 1 и 2. Время моделирования не зависит от выбранного метода и равно 0,2 ±0,02 с. Рис. 1 Пример восстановления сконцентрированного теплового поля по дискретным значениям методом билинейной интерполяции и ФНЧ Гаусса (СКО 55,97) А Исходное поле; Б Восстановленное поле Рис. 2 Пример восстановления размытого теплового поля по дискретным значениям методом Ланцоша -3 и ФНЧ Гаусса (СКО 48,55). А Исходное поле; Б Восстановленное поле 166

167 Для оценки принципиальной возможности адекватного восстановления теплового поля по его дискретным значениям проведены дополнительные вычислительные эксперименты, в которых увеличено количество дискретных точек оцениваемого поля. Промежуточные дискретные значения тепловых полей, имитирующие наличие 121 датчика получены методом билинейной интерполяции. Результаты восстановления такого поля приведены на рисунке 3. Рис. 3 Пример восстановления теплового поля А сконцентрированное поле (СКО 20,67); Б размытое поле (СКО 13,91) Проверяя альтернативные методы обработки массивов измеренных значений, использовались алгоритмы: бикубической интерполяции, ресемплинга Ланцоша -2, адаптивная низкочастотная фильтрация Винера. Вследствие больших значений ошибки среднеквадратического отклонения восстановленного поля перечисленные методы для интересующего нас типа данных не представляются перспективными. Для анализа возможностей повышения точности восстановления рассмотрим спектральные характеристики исходного и результирующих полей на основе дискретного преобразования Фурье. Диагональные срезы результирующих логарифмических спектров представлены на рисунке 4 (исходный сплошной линией, восстановленный по 16 точкам пунктирной, восстановленный по 121 точке точечной линиями). Рис. 4 Диагональные срезы спектральных представлений теплового поля 167

168 Из анализа полученных спектров следует, что адекватное восстановление конфигурации теплового поля при используемом на практике количестве датчиков теплового поля нереально, поскольку изменение энергии теплового поля в пространстве, представленное высокочастотной составляющей спектра, не воспринимается датчиками, соответственно не представлено в обрабатываемом массиве значений поля. Альтернативой к сложившимся в настоящее время методам представления поля является использование инфракрасных матричных датчиков температуры МЭМС от OMRON [5]. Матрица ячеек позволяет получать информацию о распределении температуры по площади, охватываемой полем зрения датчика. Это дает возможность, к примеру, определить тепловые аномалии оборудования, места локальных перегревов. Высокая скорость реакции датчика позволяет также отслеживать перемещение объектов или изменение их температуры. Другой подход в организации систем получения конфигурации теплового поля предполагает использование метода сканирования теплового объекта [6]. Несмотря на преимущества альтернативных подходов, они имеют ряд недостатков, ограничивающих их использование в промышленном секторе ввиду невозможности их использования при температуре окружающей среды более С. Поэтому перспектива использования упомянутых подходов будет расширяться по мере преодоления факторов, препятствующих внедрению технологий в промышленных объектах. Основные результаты и выводы. Проведенные эксперименты показали, что результат восстановления поля по его дискретным значениям отображает тепловое распределение с большой погрешностью. Использование малого количества датчиков позволяет лишь условно локализировать источник тепла. Дополнительная фильтрация полученных массивов слабо влияет на СКО (1-2%). Проведенные дополнительные эксперименты с большим количеством дискретных точек (121) показали возможность уменьшения СКО восстановления поля. Несмотря на уменьшение ошибки, достаточное быстродействие и возможность коррекции спектральной характеристики поля, элементная база технических средств не дает возможности довести такие системы до использования на практике ввиду недостаточной точности определения температуры источника. Одним из путей преодоления неточности определения теплового источника является использование сканирующих систем с применением пирометрических датчиков. Общим недостатком таких устройств является большое время получения распределения поля. ЛИТЕРАТУРА: 1. Xin Ch. Real-Time 3D Visualization of Temperature Distribution for Data Center Thermal Management. / Xin Ch., Hui Zh., Yueqi H., Zhaoyang W., Jinong D., Kaichao W. // 3rd International Conference on Multimedia Technology Temperature and humidity mapping [Электронный ресурс] // Научно-техническая лаборатория "Электронные инструменты". Режим доступа к ресурсу: URL: 3. Coexdaq smart system [Электронный ресурс] // Composites expertise for aircraft Режим доступа к ресурсу: URL: 4. Dymap Software [Электронный ресурс] // Temperature Technology Режим доступа к ресурсу: URL: 5. OMRON Corporation electronic and mechanical components company [Электронный ресурс] // OMRON E-web Режим доступа к ресурсу: URL: 6. Ritter M. Further development of an open-source thermal imaging system in terms of hardware, software and performance optimizations [Електронний ресурс] / Maximilian Ritter // University of Applied Sciences Pforzheim Режим доступу до ресурсу: Thermocam/blob/master/Documents/Scientific%20Paper.pdf. 168

169 УДК 004.4: О.І. Моканюк, 1 А.Г. Попелнуха, 1 Л.О. Єкенеіна, 1 Р.О Картелян, 2 В.О. Довгалюк 1 Вінницький національний медичний університет імені М.І. Пирогова 2 Донецький національний університет ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ СИСТЕМ ОБРОБКИ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ ДЛЯ ПОТРЕБ СУДОВО-МЕДИЧНОЇ ПРАКТИКИ Визначення можливостей використання комп ютерної обробки цифрових зображень та об єктивного визначення кольору та розміру ушкодження шляхом його цифрової реєстрації і подальшій обробці в системі MathCAD. Кожний піксель порівнювався з кольорами системи RGB, після чого йому надавалось відповідне цифрове значення. Для визначення розміру ушкодження підрахували кількість пікселей на еталонному зразку (S=1см 2 ) і на площі об єкта, визначаючи площу травмованої зони. Ці дані заносилися в таблицю Microsoft Excel і використовувалися для об єктивізації та стандартизації процесу визначення кольору та розміру ушкодження, що наразі є суб єктивним. Ключові слова: СУДОВО-МЕДИЧНА ЕКСПЕРТИЗА, СИСТЕМИ ОБРОБКИ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ, PHOTOSHOPСS5, MATHCAD Вступ. Актуальним питання сьогодення є дослідження при життєвості та давності нанесення тілесних ушкоджень при тупій механічній травмі [1,6] Найпоширенішим способом діагностики синців є візуальний. Такий метод хоч і зручний, не потребує додаткових пристроїв, затрат, але недостатньо об єктивний, оскільки оснований на суб єктивному кольоросприйнятті людини. Помилки, що при цьому виникають - недопустимі, оскільки впливають на остаточні висновки судово-медичного експерта. Тому цей процес вимагає об єктивізації та стандартизації, чого можна досягти шляхом використання комп ютерних технологій. Метою дослідження було визначення можливостей використання технологічних систем обробки цифрових зображень для об єктивного визначення кольору і розміру у судовомедичній практиці. Основна частина. Методологія впровадження новітніх цифрових технологій, що включаються в систему пізнавальних засобів судової медицини, полягає у виробленні сукупності прийомів дослідження для практичного досягнення мети в умовах ускладнення зв язку досвідною основою пізнання і теоретичними узагальненнями[2]. Метод визначення і реєстрації кольору та розмірів ушкодження в судово-медичних дослідженнях реалізується таким чином. На першому етапі, у зв язку з тим, що колір об єкта визначається інтенсивністю та спектральним складом падаючого на нього світлового потоку, необхідно забезпечити умови освітлення: [3] наявність природного розсіяного або штучного освітлення лампами, спектр випромінювання яких близький до одного із стандартних джерел освітлення типу D65? A чи F11, які забезпечують освітленість об єкту дослідження у люкс; правильна геометрія освітлювач-спостерігач 45 0 /0 0, тобто освітлення об єкта та шкали кольорів, які знаходяться в одній площині, здійснюється під кутом 45 0, а очі спостерігача або об єктив фотоапарата розміщені перпендикулярно до поверхні об єкта. На другому етапі, в ході проведення судово-медичної експертизи потерпілого, визначають: [3] характер ушкодження; локалізацію; форму; розміри та кольори (за допомогою кольорової лінійки з метричною шкалою); особливості країв, кінців рани, наявність та особливості кірочки н садні; специфічні накладення на ушкодженні. 169

170 На третьому етапі разом з кольоровою лінійкою фотографують ушкодження разом з кольоровою лінійкою. Фотографування проводять перпендикулярно до поверхні так, щоб кольорова лінійка та ушкодження знаходилися в одній площині[3]. Далі на кожне ушкодження оформляється реєстраційна карта, де вказується прізвище потерпілої особи, стать, вік, час фотографування і час виникнення ушкодження, його характер та характеристики. На четвертому етапі кожне цифрове зображення обробляли у графічному редакторі PhotoshopСS5. Спочатку вирізали 4 фрагменти: власне ушкодження, чиста шкіра, один з кольорів лінійки та білий колір. Потім ці зображення опрацьовувалися в програмі MathCAD. Власне ушкодження та чиста шкіра - оброблялися окремо, білий та помаранчевий кольори лінійки використовувалися для калібрування програми. Незалежно від вихідного формату файлу, зображення у MathCAD є матрицею, значення кольорів якої розповсюджується від 0 (чорний) до 255 (білий). Кожен елемент матриці являє собою 1 піксель зображення. В програму закладено три матриці кольорів: червоний, зелений, синій (система RGB).Кожен піксель зображення калібрувався за еталонним кольором з налаштуванням балансу білого, та порівнювався з кольорами RGB. Після цього кожному пікселю надавалось відповідне цифрове значення, що відповідає певному кольору лінійки. Проблемно-орієнтована експертна система формує діагностичний висновок, щодо стану досліджуваного зразка[4]. Ці дані заносилися в таблицю Microsoft Excel і використовувалися для об єктивного визначення кольору ушкодження. Для визначення розміру ушкодження підрахували кількість пікселей на еталонному зразку (S=1см 2 ) і на площі об єкта, визначаючи площу травмованої зони. При обробці кольорових зображень травмованої шкіри були визначені критерії діагностики синців, а саме площу, тип забарвлення, співвідношення жовтого, червоного та пурпурового кольорів, коефіцієнт D, набряк. На підставі вивчення цих критеріїв були визначені часові інтервали за якими можна встановити давність виникнення синця, а саме: до 5 хв.; 5хв.-1год.; 1-6 год.; 6-24 год; год; год; год; ; більше 216 год. Описаний метод цифрової колориметрії поверхневих пошкоджень біотканин у судовій медицині дозволяє документально зареєструвати ушкодження біологічних тканини шкіри за допомогою цифрової фотографії зробленої судово-медичним експертом та використовувати результати у якості доказової бази [3, 5] Висновки. Використання технологічних систем обробки цифрових зображень дозволяє об єктивно визначати колір та розмір ушкодження для потреб судово-медичної практики, що підвищує інформативність дослідження (в комплексі реєструються об'єктивні дані: колір та розміри об'єкта, які можуть бути додані у вигляді фотознімків до відповідної судово-медичної документації) і, що найголовніше, виключає людський фактор у визначенні кольору, тим самим забезпечуючи об єктивність процесу. ЛІТЕРАТУРА: 1. Актуальні та найбільш перспективні наукові напрямки судової медицини/в.а. Клевано, С.С. Абрамов, Д.В. Богомолов та інш. // Судово-медична експертиза Т. 50, 1. С Гуров О. М. Отримання і опрацювання візуальної інформації з об'єктів судово-медичної експертизи на базі цифрових технологій : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня докт. : спец "судова медицина" / Гуров О. М. Київ, с. 3. Моканюк О.І. Визначення кольору об єкта в судово-медичній практиці (методичні рекомендації) / О.І. Моканюк, А.О. Гаврилюк, В.Г. Петрук, О.Є. Кватернюк // Український центр наукової медичної інформації та петентно-ліцензійної роботи. К.: с. 4. Розвиток методу цифрової колориметрії біотканин та алгоритм опрацювання результатів / В. Г.Петрук, О. Є. Кватернюк, Ю. С. Любчак, С. М. Кватернюк. // Вісник Хмельницького національного університету С Спосіб визначення і реєстрації кольору та розмірів ушкоджень в судово-медичних дослідженнях / [В.Г. Петрук, О.І. Моканюк, О.Є. Кватернюк та ін.]// Патент України МПК7 G01N 21/21 / заявл ; Бюл. 12-6с. 6. Kondo T. Timing of skin wounds / T. Kondo // Leg. Med. 2007/ - Vol. 9/ 2. З

171 УДК А.А. Морозова, И.В. Баклан Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт им. Игоря Сикорского» ПРИМЕНЕНИЕ ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Розглядається питання лінгвістичного моделювання для прогнозування часових рядів. Описано загальний алгоритм реалізації методу на базі прихованих марковських моделей із застосуванням інтервального підходу і відновлення формальної граматики. Ключові слова: ЛІНГВІСТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, ІНТЕРВАЛЬНИЙ ПІДХІД, ПРОГНОЗУВАННЯ ЧАСОВИХ РЯДІВ, ПРИХОВАНІ МОДЕЛІ МАРКОВА Введение. Задачей лингвистического моделирования является преобразование временных рядов, экспериментальных данных в лингвистические последовательности и восстановление по ним формальной грамматики языка. Это позволяет решать такие проблемы, как: прогнозирование временных рядов, распознавание образов. Основная часть. 1. Лингвистизация временных рядов Лингвистическое моделирование - комплекс методов, методик и алгоритмов, которые используют процесс преобразования числовых массивов информации в лингвистические последовательности, на основе которых восстанавливается формальная грамматика. [7] В основе лингвистического моделирования лежит лемма существования изоморфизма приведения численных данных к лингвистическим последовательностям, на основе которых может быть построен язык. Как следствие существование уникального языка, фактически представленного наборами численных данных. Термин «лингвистическое моделирование» берет начало из работ ученого Кинг Сунь Фу, метод поныне широко используется и исследуется. Этот тип моделирования имеет много сфер применения - как для прогнозирования экономических показателей, так и, например, для диагностики эмоционального состояния пользователя, диагностики болезней связанных с движением конечностей, идентификации пользователя в сети. Бухгалтерский учет использует лингвистические модели с минимальной, четко определенной совокупностью правил записи счетов. В настоящее время исследуются новые методы лингвистического моделирования, на основе различных математических подходов - кластеризации, семантических сетей, нейролингвистического моделирования. [6] Для создания лингвистической последовательности на базе числового ряда следует выполнить следующие преобразования: - Подсчитать разность y(i) = y(i) y(i + 1), i = 1, N между соседними значениями ряда; - Исключить дубликаты из полученного ряда; - Отсортировать ряд по возрастанию (или убыванию); - Выделить отрицательную (a(k)) и положительную (b(k)) последовательность из значений y(i). Для разбиения множества численных данных ряда может использоваться интервальный подход. Проведем интервализацию полученных последовательностей. Будем рассматривать интервалы, которые не являются вырожденными, т.е верхняя и нижняя граница интервала не совпадают. Возможны следующие типы интервализации: - равнозначные интервалы - логарифмические интервалы; - равновероятностные интервалы; -интервалы по определенному распределению (Пуассона, нормальное, бета- и т.п) [2]. 171

172 Рис. 1 Схема преобразования численных данных в символьный вид В результате проведения интервализации получим два множества интервалов: I 0,1 = [a 0, a 1 ], I 1,2 = [a 1, a 2 ],, I N 1,N = [a N 1, a N ], де a 0 = min(a(k)), a n = 0; J 0,1 = [b 0, b 1 ], J 1,2 = [b 1, b 2 ],, J N 1,N = [b N 1, b N ], де b 0 = 0, b n = max(b(k)) ; После выбора алфавита (например латиницы) сопоставим каждому элементу последовательностей (a(k)) и (b(k)) символы алфавита a i и b i i = 1,, K j = 1, L. Отметим, что мощность алфавита должна быть не намного меньше чем последовательность a(k) b(k). В результате данных преобразований была получена лингвистическая последовательность c i. 2. Скрытые марковские модели Для построения формальной грамматики языка применяются скрытые марковские модели. Теория скрытых марковских моделей не нова. Ее основы опубликовал Баум и его коллеги в начале 60-х и 70-х лет. Однако совсем недавно модель получила широкое распространение. Марковские цепи полезны, когда мы хотим подсчитать вероятность конкретной последовательности событий. Однако интересующие события часто нельзя наблюдать непосредственно. В таком случае используют скрытые модели Маркова (СММ). Полученная последовательность символов (стохастический процесс дискретного времени) имеет Марковское свойство, т.е. условное распределение вероятностей будущих состояний этого процесса (обусловленных как прошлыми, так и текущими состояниями) зависит только от текущего состояния, а не от последовательности событий, которые предшествовали ему. Для полученной последовательности символов c i состояние цепи Маркова наблюдается лишь частично, не просматриваются непосредственно, но выход, зависящий от состояния, является видимым. Так что имеет место скрытая марковская модель (далее СММ). В Байесовской постановке все параметры связаны со случайными величинами таким способом: N количество состояний T количество наблюдений F(y θ) вероятность распределения наблюдения, параметризированная по θ 172

173 α распределенный гиперпараметр для параметров компонент. β распределенный гиперпараметр для весов H(θ α)- априорное распределение вероятностей параметров компонент, параметризированных по α θ i=1 N ~H(α) σ Symmetric-Dirichlet (β) x t = Categorical(σ) y t = F(θ xt ) Рис.2 Пример скрытой модели Маркова На рисунке показана общая архитектура скрытой марковской модели. Каждая отдельная форма представляет собой случайную величину, которая может принимать любое из ряда значений. Случайная величина х(t) скрытое состояние в момент времени. Случайная величина у(t) - наблюдение в момент времени. Стрелки в диаграмме представляют условные зависимости. Из диаграммы видно, что условное распределение вероятностей скрытых переменных х(t) в момент времени t, значение скрытой переменной х в любой момент времени зависит только от значения скрытых переменных х (t- 1); значения в момент времени t - 2 не имеют никакого влияния. Для c i подсчитаем частоту существования пар символов (c i c i+1 )j = 1, N 1 и построим таблицу вероятностей появления символов c i+1 P j+1 (c i+1 c i ). В последовательности c i подсчитаем частоту существования троек (c i 1 c i c i+1 )j = 1, N 2 и построим таблицу вероятностей P j+1 (c i+1 c i c i 1 ). Анализируем частоту существования последовательностей P j+1 (c i+1 c i k c i ). (вероятность появления символа c i+1 при условии, что известны последовательности предыдущих символов) [1] Этот пример использования СММ для построения прогноза является базовым. Метод может быть дополнен анализом непрерывных данных (с целью исключения потери значимой информации, как это происходит в случае дискретной модели) и увеличением количества рассматриваемых сопутствующих производных временных рядов. 3. Восстановление грамматики на основе лингвистических цепочек Формальная грамматика G это четверка (VT, VN, P, S), где: VT алфавит терминальных символов (терминалов), VN алфавит не терминальных символов (не терминалов), что не пересекается с VT, P конечное подмножество множеств (VT VN) + (VT VN) ; элемент (α, β) множества P называется правилом вывода и записывается в виде α β, S начальный символ грамматики, S VN. Языком, что порожден грамматикой G = (VT, VN, P, S), называется множество L(G) = {α VT S α}. Или L(G) - это все цепочки в алфавите VT, которые можно вывести из S с помощью P. По расширенной матрице предшествования построим правила вероятностной грамматики. Для каждой ненулевой клетки строится правило грамматики. Выводы. Был рассмотрен общий алгоритм реализации метода на базе интервального подхода, восстановление формальной грамматики, приведено применение и описаны 173

174 характеристики скрытой марковской модели. С помощью этого моделирования можно получить прогноз временного ряда. Также лингвистическое моделирование может использоваться для задач аутентификации пользователя, определение эмоционального состояния пользователя. ЛИТЕРАТУРА: 1. Баклан И.В. Лингвистическое моделирование: основы, методы, некоторые прикладные аспекты // Системные технологии. Региональный межвузовский сборник научных работ. Выпуск 3 (74). Днепропетровск, с Баклан І. В. Інтервальний підхід до побудови лінгвістичної моделі / І. В. Баклан // Систем. технології С Бібліогр.: 4 назв. - укp. 3. Баклан І.В. Структурний підхід до розпізнання образів у системах безпеки / Баклан І.В., Селін Ю.М., Петренко О.О. // Національна безпека Україниж стан, кризові явища та шляхи їх подолання. Міжнародна науково-практична конференція (Київ, 7-8 грудня 2005 р.). Збірка наукових праць. К.: Національна академія управління Центр перспективних соціальних досліджень, С Канторович Л.В. О неоторых новых подходах к вычислительным методам и обработке наблюдений // Сибирский Математический Журнал Т.3, No.5. С Степанкова Г. А. Приховані марковські моделі: класифікація / Г. А. Степанкова, І. В. Баклан // Систем. технології С Бібліогр.: 14 назв. - укp. 6. Черкай А.Д. Бухгалтерский учет и его универсальный семантический код: новый метод быстрого обучения бухгалтерскому учету / А.Д. Черкай. М.: Fraser A. M. Hidden Markov models and dynamic systems / Fraser Andrew M. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics

175 УДК С.К. Мисловська, К.В. Добровольська Вінницький національний медичний університет ім. М.І. Пирогова ВИКОРИСТАННЯ ОПТИЧНИХ ЗБІЛЬШУВАЛЬНИХ СИСТЕМ В СТОМАТОЛОГІЇ - ПЕРЕХІД ДО БІЛЬШ ВИСОКОГО РІВНЯ ЛІКУВАННЯ У статті визначено основні переваги та коротко розглянуті можливості використання оптичних збільшувальних систем в стоматології (на прикладі дентального мікроскопа). Ключові слова: МЕДИЦИНА, ОПТИЧНІ ЗБІЛЬШУВАЛЬНІ СИСТЕМИ, СТОМАТОЛОГІЧНА МІКРОСКОПІЯ Вступ. Найбільш важливою серед всіх інноваційних технологій в стоматології є впровадження і розповсюдження оптичних збільшувальних систем, а саме - операційного мікроскопу. За словами одного із засновників стоматологічної мікроскопії Гаррі Кара "Ви можете вилікувати лише те, що можете побачити..." [1]. Історія застосування мікроскопа в стоматології нараховує не більше двадцяти років. Перша модель була недосконалою і мала обмежені можливості. Гаррі Кар значно удосконалив мікроскоп, призначений для виконання ендодонтичних маніпуляцій. Інноваційний прилад знайшов широке розповсюдження і отримав довіру лікарів. Так, 30-40% лікарів-ендодонтистів (фахівців з лікування в каналах) в США, Японії, країнах Західної Європи і 80% клінік Швейцарії працюють обов язково використовуючи мікроскоп, що є стандартом, оскільки саме ця технологія змінила критерії якості лікування [2, 3]. Стоматологія в Україні лише починає розвиватися в цьому напрямку. Мета: Визначити основні переваги та розглянути можливості використання оптичних збільшувальних систем в стоматології (на прикладі дентального мікроскопу). Основна частина. Визначимо основні відмінності лікування під мікроскопом від традиційного "безмікроскопного". Лікар-мікроскопіст бачить, що лікує. Стоматологічний мікроскоп дає тридцятикратне збільшення, а робочий простір освітлений - джерело світла вмонтовано безпосередньо в інструмент. Лікар не лікує всліпу, покладаючись лише на тактильні відчуття та рентгенівський знімок. Під мікроскопом він бачить канал і його розгалуження, згини, закінчення, може визначити щільність прилягання пломбувального матеріалу до стінок каналу. Крім того, варто зазначити про малоінвазивність технології використання мікроскопа. Лікар отримує можливість працювати лише в межах уражених тканин, а не видаляти значну частину здорової тканини, працюючи всліпу традиційним бором. Таке дбайливе лікування істотно подовжує життя зуба [4]. Разом з тим, мікроскоп може використовуватись не лише ендодонтами (при лікуванні каналів), при необхідності ним можуть користуватися стоматологи-терапевти (при лікуванні карієсу, пульпіту і періодонтиту), стоматологи-ортопеди (при установці вінірів та коронок), що дозволить якісно проводити кожен етап лікування. Розглянемо особливості будови стоматологічного мікроскопа. Основна частина мікроскопа - оптична головка, що складається з об'єктива і системи лінз, які можна перемикати за допомогою рукоятки і цим змінювати збільшення. Збільшення позначені цифрами на рукоятці - х0,4, х0,6 х1,0, х1,6, х2,5. На об'єктиві вказано фокусну відстань, тобто відстань до пацієнта, на якій спостерігається чітке зображення в полі зору. Вибір фокусної відстані, в основному, залежить від зросту лікаря, тому при спільному використанні мікроскопа декількома лікарями, варто використовувати варіоскоп - об'єктив із змінною фокусною відстанню, наприклад, в межах мм або мм. 175

176 Об єктиви поділяться на ахроматичні і апохроматичні. У ахроматических об'єктивах усунена сферична аберація, однак зображення об'єкта має дещо синювато-червоний відтінок. Апохроматичні об'єктиви мають розширену спектральную область, і в порівнянні з ахроматами, дають чітке зображення і точно передають колір об'єкта. Наявність в голівці світлофільтрів (жовтого і зеленого) дозволяє працювати з композитними матеріалами, і робить видимими найдрібніші судинні структури. Зверху оптичної головки кріпиться бінокулярний тубус зі вставними окулярами. Для стоматології підходить лише поворотний бінокулярний тубус, з регулюванням кута нахилу від 0 до 210 градусів. На вставних окулярах вказане збільшення. Дуже важливим доповненням є екстендер або кутовий подовжувач. Він фіксується між оптичною головкою і бінокулярним тубусом і дозволяє збільшити відстань між оком і віссю спостереження, тим самим зайняти більш ергономічну позицію і розігнути руки в ліктях. Основним по значущості елементом мікроскопа є джерело світла. Джерело світла з'єднане з оптичною головкою за допомогою оптичного кабелю. Якість, яскравість і температура світла залежать від типу застосовуваної лампи (галогенної, металогалогенної, ксенонової, світлодіоду). Існують чотири види кріплення стоматологічного мікроскопа. Пересувний підлоговий. Такий мікроскоп може використовуватися на декількох робочих місцях, проте займає багато місця, і на практиці переміщати його досить важко. Настінний - вимагає кріплення до капітальної стіни, а також деякої віддаленості стоматологічної установки від місця кріплення. Кріплення на стелі - найбільш ергономічне. Мікроскоп в неробочому стані знаходиться над головою і не заважає роботі. Кріплення безпосередньо на стоматологічному кріслі - досить зручно, однак обмежує вибір як установки, так і мікроскопа. Система виведення зображення операційного поля. До мікроскопу підключена відеокамера, яка передає зображення на монітор комп'ютера. Це необхідно, щоб асистент міг стежити за ходом лікування. Під час лікування лікар не схиляється до пацієнта, а знаходиться на відстані від нього, дивлячись в окуляр, а асистент, спостерігаючи зображення на моніторі, подає йому необхідні інструменти. Пацієнт при цьому знаходиться в положенні лежачи. Такий процес лікування створює менший психологічний дискомфорт і сприяє зникненню страху у пацієнта перед стоматологічним втручанням [4, 5]. Основні етапи лікування лікар зафіксує у вигляді фотографій, які будуть зберігатися в архіві пацієнта. Однак, незважаючи на очевидні переваги використання мікроскопа в стоматології, в даний час його застосовують лише високотехнологічні стоматологічні центри, розміщені переважно в великих містах України. Можна зробити припущення, що причина у значній вартості обладнання. Проте вивчення цього питання показало, що справжня причина полягає в іншому - робота з мікроскопом потребує від лікаря серйозних навичок і досвіду роботи зі збільшувальною технікою, а також вимагає особливої кваліфікації лікаря, а значить, професійного перенавчання, оскільки рухи рук при використанні цього обладнання значно відрізняються від маніпуляцій при звичному лікуванні зубів. Основні результати та висновки. Таким чином, проведений аналіз використання оптичних збільшувальних систем в стоматології показав, що мікроскоп є потужним інструментом для досягнення найкращих результатів на всіх етапах лікування, полегшуючи як працю лікаря стоматолога, так і сприйняття лікування пацієнтом. Лікування зубів під мікроскопом - це інноваційна технологія, за допомогою якої лікарі представляють послуги на новому рівні, і має такі переваги: підвищення якості діагностики; максимальне збереження здорових тканин зуба; 176

177 можливість повного проходження кореневих каналів, їх ефективна обробка і пломбування; надійний контроль якості лікування. ЛІТЕРАТУРА: 1. Gary B. Carr What is an Endodontost? [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 2. Гарри Кар Эргономика в эндодонтии: лоток и работа с ассистентом. [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 3. Андрейко Г. Стоматология в формате микро // Аргументы и Факты. Нижний Новгород, С Шеплев Б. Документирование с технологиями 3D. [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: Стоматологические микроскопы. [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 177

178 УДК Д.В. Намуйлик, В.В. Поливода Херсонський національний технічний університет КОМП ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ РОЗПОДІЛЕНОЮ МЕРЕЖЕЮ ЗВ ЯЗКУ МОБІЛЬНОГО ОПЕРАТОРА СТАНДАРТУ CDMA Підставою для даної розробки є підвищення ефективності і безпеки користування послугами оператора мобільного зв язку для абонентів, підвищення якості зв язку та забезпечення можливості службі технічної підтримки швидко діагностувати несправність обладнання або вирішувати проблеми пов язані з абонентськими номерами. Система повинна надавати доступ до даних користувача шляхом введення абонентського номеру. Розроблена система повинна відповідати усім вимогам по ремонтопридатності, технологічності, стандартизації та естетичним і ергономічним вимогам. Ключові слова: ЕФЕКТИВНОСТЬ І БЕЗПЕКА ЗВ ЯЗКУ, КОМП ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ, РОЗПОДІЛЕНА МЕРЕЖА ЗВ ЯЗКУ, СТАНДАРТ CDMA Вступ. В останні роки значний прогрес в телекомунікаційних технологіях досягнутий завдяки переходу на цифрові види зв'язку, які, в свою чергу, базуються на стрімкому розвитку мікропроцесорів. Один з яскравих прикладів цього - поява і швидке впровадження технології зв'язку з цифровими шумоподібними сигналами на основі методу множинного доступу із кодовим поділом каналів CDMA (Code Division Multiple Access), який має певні переваги перед аналоговими стандартами NMT, AMPS і ін. і складає серйозну конкуренцію цифровим технологіям, таким як GSM. Чудова властивість цифрового зв'язку з шумоподібними сигналами захищеність каналу зв'язку від перехоплення, перешкод і підслуховування. Саме тому дана технологія була розроблена для збройних сил США, після чого американська компанія Qualcom на основі цієї технології створила стандарт IS-95 (CDMA one) і передала його для комерційного використання. На основі аналізу стану і тенденцій розвитку ринку послуг рухомого зв'язку у світі та в Україні виявлено, що тільки трафік передачі даних абонентів за останні роки виріс у десятки разів, що, звичайно ж, вимагає сьогодні більш швидкісних каналів передачі даних. В даний час необхідно визначити способи задоволення зростаючих потреб абонентів у збільшенні швидкості передачі даних за допомогою розвитку існуючих або створення нових мереж рухомого зв'язку. Всі ці передумови привели до створення технології EV-DO (Evolution-Data Optimized), що дослівно можна перекласти як "еволюціонована оптимізована передача даних". Це технологія мереж мобільного зв'язку третього покоління 3G, яка є розвитком стандарту IS-95С з метою підвищення швидкості передачі даних, як у напрямку вниз, так і вгору. Основна частина. CDMA - Code Division Multiple Access система множинного доступу з кодовим розділенням сигналу - повністю цифровий стандарт, який використовує діапазон частот МГц для прийому і МГц для передачі. CDMA називають широкосмуговою системою і сигнали передаються в ефірі шумоподібними. Широкосмугова - тому, що займає широку смугу частот. Шумоподібні сигнали - тому, що коли в ефірі на одній частоті, в один і той же час працюють кілька абонентів, сигнали накладаються один на одного. Склад обладнання мереж стандарту CDMA схожий зі складом обладнання мереж стандарту GSM і включає в себе рухому станцію і базову станцію, цифрові комутатори, центр управління та обслуговування, різні додаткові системи і пристрої, функціональне поєднання елементів системи здійснюється за допомогою ряду інтерфейсів. Конфігурація мережі та системи стандарту CDMA представлені на рис

179 Рис. 1 Структурна схема стандарту CDMA: SU - пристрій вибору кадру; BSC - контролер базової станції; MS - мобільна станція; OMC - центр управління та обслуговування; BTS - базова станція; MSC - центр комутації мобільного зв'язку; PSTN - телефонна мережа загального користування; ISDN - цифрова мережа з інтеграцією служб; PDN - мережа пакетної комутації Основною відмінністю CDMA стандарту від GSM є те що GSM являє собою систему множинного доступу з часовим поділом каналу. Доступ до базової станції декількох абонентів здійснюється на одній частоті з поділом за часом. В той час як CDMA система множинного доступу з кодовим розподілом каналів, доступ до базової станції абонентів на одній частоті з кодовим розподілом. У технології CDMA можливе забезпечення високої якості мови при одночасному зниженні випромінюваної потужності і рівні шумів. Результатом є постійно висока якість передачі мови та даних з мінімальною середньою вихідною потужністю. Комп ютеризована система управління розподіленою мережею зв язку мобільного оператора стандарту CDMA являє собою спеціалізоване програмне забезпечення. Основним завданням програми є відображення повної інформації про абонентів мобільної мережі. Програма дає можливість технічній службі відслідковувати дані по абонентським номерам такі як: ПІБ, контактний номер телефону, тариф яким користується абонент, кількість використаних та залишкових мегабайт, кількість коштів на рахунку. Дана система показує, яким обладнанням користується клієнт, що дає можливість швидше діагностувати несправності пов язані з терміналами. Є можливість відслідковувати до якої базової станції підключений термінал, а також налаштовувати обладнання на мережу оператора. Основні результати й висновки. Стандарт зв язку CDMA має ряд переваг перед іншими стандартами мобільного зв язку. Для управління мережею зв язку стандарту CDMA необхідно використовувати комп ютеризовану систему, яка виконує функції моніторингу, аналізу та забезпечує безперебійну роботу мережі. ЛІТЕРАТУРА: 1. CDMA: минуле, теперішне та майбутне / під. ред. проф. Л.Е. Варакіна та проф. Ю.С. Шинакова. М: МАС, Бабков В.Ю. Системы мобільного звязку / В.Ю.Бабков, М.А.Вознюк. СПб: СПбГУТ, Громаков Ю.А. Стандарти та системи рухомого зв язку. / Ю.А.Громаков К.: Радіо та зв'язок, Структурна схема системи CDMA. [Електронний ресурс] / - Режим доступу до ресурсу: 5. Порівняльна характеристика стандартів мобільного зв язку [Електронний ресурс] / - Режим доступу до ресурсу: 179

180 УДК В.В. Одінцов, О.В. Корінь Херсонський державний університет МАТЕМАТИЧНА ОБРОБКА ІНФОРМАЦІЇ ТА ОЦІНЕННЯ МЕХАНІЧНИХ ПАРАМЕТРІВ ДОДЕКАБОРИДІВ РІДКІСНОЗЕМЕЛЬНИХ МЕТАЛІВ У роботі по відомим співвідношенням та експериментально (статичним і динамічним методами) визначені основні механічні характеристики додекаборидів рідкісноземельних металів, які чисельно збіглися. Встановлено, що механічні властивості додекаборидів значно менші, ніж у чистого бору та інших боридних фаз. Наводиться методика обчислень механічних характеристик досліджуваних матеріалів. Ключові слова: БОРИДИ, ДОДЕКАБОРИДИ, МЕХАНІЧНІ ВЛАСТИВОСТІ, КРИСТАЛІЧНА СТРУКТУРА, РІДКІСНОЗЕМЕЛЬНІ ЕЛЕМЕНТИ Вступ. Сучасна техніка, промисловість все більше потребує нових матеріалів з наперед заданими властивостями: електро- та теплопровідності, магнітними та механічними властивостями, твердістю, крихкістю, зносостійкістю тощо. Серед таких матеріалів можна виділити тугоплавкі додекаборидні фази зі структурою UB12: YB12, TbB12, DyB12, HoB12, ErB12, TmB12, YbB12, LuB12, ZrB12. Відомості про властивості цих сполук на сьогодні залишаються недостатньо повними, особливо, що стосується механічних параметрів цих фаз: модуля пружності, модуля зсуву, межі міцності при вигині, розтягу, зносостійкості та інших [1]. Основна частина. В науці, та і на практиці (інженерні потреби), дуже часто параметри, характеристики матеріалів попередньо оцінюють, використовуючи фізичні закони, формули, напівемпіричні співвідношення між величинами і, таким чином, дають можливість на перших порах отримати паспортні дані про речовину. В даній роботі нами на основі відомих співвідношень і формул, отриманих відомими дослідниками, шляхом розрахунків та обробки інформації про певні характеристики додекаборидних фаз (таблиця 1) були оцінені характеристична температура, модуль Юнга, модуль зсуву, коефіцієнт Пуассона та інші величини [2-4]. Так, користуючись формулою для характеристичної температури 2 3 СN 10,97, де С теплоємність (розраховувалась за правилом адитивності для МеВ12); N число атомів у молекулі МеВ12; ɣ густина; М молекулярна вага; α термічний коефіцієнт розширення при 300К (α 10-6 К -1 ) Нами було отримане значення характеристичної температури додекаборидів, а за формулами Френкеля [2] та Францевича [3] M nk nk ; E 3 3 nr E nr 1, ; D M E M E 1,

181 оцінили модуль Юнга (дивись таблицю 1). З відомих співвідношень швидкості розповсюдження звуку в речовині і модуля зсуву G 2 знайшли модуль зсуву G (таблиця 1). Швидкість розповсюдження звукової хвилі у додекаборидах знайшли з формули 1 3 D ; h k 3nN 4m D. h 3nN 3 k 4m Цікаво, що значення розрахованих швидкостей отримались близькими до наведених м експериментально визначених. Наприклад, для чистого бору В розр 15600, с м експериментальне Вексп с Значення модуля зсуву і модуля Юнга оцінили за формулою E 2G 1. Користуючись працею Самсонова Г.В., Нешпора В.С. [5], визначили коефіцієнт Пуассона ,34 10 Tпл f та f M CV Всі отримані розрахункові параметри додекаборидів наведені в таблиці 1 і їх можна порівняти з отриманими нами експериментально як статичним, так і динамічним методами [6]. Результати практично співпали. Висновки: дуже часто замість складних для виконання експериментальних досліджень фізичних характеристик матеріалів можна успішно користуватися апробованими співвідношеннями, формулами. Таблиця 1 Основні механічні характеристики додекаборидів рідкісноземельних металів Фаза YB12 TbB12 DyB12 HoB12 ErB12 TmB12 YbB12 LuB12 ZrB12 B М 10 3, 218, , , , , , , , ,952 10,811 кг/моль γ 10 3, кг/м 3 3,444 4,540 4,611 4,655 4,706 4,756 4,820 4,868 3,611 2,340 Тпл, K , K , 1/K m, м/с 3,2 3,6 4,6 3,6 3,7 3,8 3,7 3,4 3,5 8, Продовження таблиці експ

182 Фаза YB12 TbB12 DyB12 HoB12 ErB12 TmB12 YbB12 LuB12 ZrB12 B 0,31 0,36 0,37 0,34 0,30 0,33 0,35 0,36 0,39 0,39 G, ГПа Eрозр, ГПа Eексп, ГПа З m З Ерозр Розрахунок [2] Естат Един f, Гц ЛІТЕРАТУРА: 1. Одінцов В.В. Додекабориди рідкісноземельних металів/ Одінцов В.В. К.: Херсонська міська друкарня, с. 2. Френкель Я.И. Введение в теорию металлов [Текст] /Френкель Я.И. - ГИТТЛ, с. 3. Кöster W. Metallkunde/ Кöster W., Rauscher W.Z. v Р Францевич И.Н. Упругие постоянные металлов. В сб. «Вопросы порошковой металлургии и прочности металлов» /Францевич И.Н. - Вып.3. - Изд-во АН УССР, с. 5. Самсонов Г.В. Некоторые физические характеристики металлоподобных соединений/ Самсонов Г.В., Нешпор В.С.// Вопросы порошковой металлургии и прочности материалов. - Вып.V С Одінцов В. В. Вплив кристалічної структури на механічнівластивості додекаборидів рідкісноземельних металів та цирконію /Одінцов В. В., Корінь О. В.// Фізико-хімічна механіка матеріалів. Вид-во НАН України, Том 51. Вип.4. С

183 УДК О.О. Олесов, О.П. Губанова, О.П. Олесов Херсонський фізико-технічний ліцей Херсонської міської ради при ХНТУ та ДНУ СТВОРЕННЯ ВЕРСТАТІВ З ЧИСЛОВИМ ПРОГРАМНИМ КЕРУВАННЯМ ДЛЯ ОБРОБКИ МАТЕРІАЛІВ Верстати з числовим програмним керуванням дозволяють виробляти деталі різних розмірів з високою точністю, які в подальшому використовуються для створення різноманітних механізмів або для декору. Під час роботи досліджувались існуючі верстати з ЧПК, CAD та CAM систем, G код, мікроконтролер Arduino. В результаті роботи було виготовлено три верстати, головною відмінністю яких від промислових моделей є те, що вони використовуються для особистих потреб, виготовлені з недорогих матеріалів, електронних пристроїв та інших необхідних компонентів. Зараз проект знаходиться на стадії завершення: усі верстати виготовлені, введені в експлуатацію та для них розроблюються додаткові модулі. Ключові слова: ВЕРСТАТИ З ЧПК, CAD/CAM СИСТЕМИ, РОБОТОТЕХНІКА Вступ. Актуальність роботи полягає в тому, що верстати з числовим програмним керуванням, далі ЧПК верстати, дозволяють виробляти деталі різних розмірів з високою точністю, які в подальшому використовуються для створення різноманітних моделей, пристроїв тощо. Верстати можуть працювати без втручання людини у процес виробництва, що усуває ризик отримання травм. Створені верстати виготовлені з недорогих матеріалів, отже власний верстат можна зібрати в домашніх умовах. Метою роботи було створення декількох ЧПК верстатів для обробки матеріалів різними способами. Аналіз існуючих пристроїв у даному напрямку, дозволив обрати оптимальний набір необхідних матеріалів та засобів для створення кожного верстату. Після опрацювання даних про існуючі програми для керування ЧПК верстатами було обрано оптимальні програмні додатки та на їх прикладі створено власний. Під керівництвом наукових керівників, дані верстати розроблено та введено в експлуатацію. Робота одного з верстатів була продемонстрована на Всеукраїнському конкурсі Intel-Техно Україна , національному етапі міжнародного конкурсу науковотехнічної творчості школярів Intel ISEF у секції «Інженерна механіка» категорії «Інженерія». Перед початком роботи було проаналізовано існуючі типи верстатів з ЧПК, для врахування їх складності конструкцій, сфер застосування, необхідності використання спеціальних матеріалів та пристроїв для виготовлення. Враховуючи ці критерії для створення було обрано фрезерний ЧПК верстат з рухомим порталом. Верстати таких типів мають змогу обробляти деталі будь якої маси, так як стіл з заготовкою нерухомий; цей верстат досить простий у виготовленні, хоча і потребує достатньої міцності і специфічності деяких деталей конструкції; також на ньому можна обробляти заготовки необмеженої довжини. Даний верстат можна вдосконалити встановивши додаткову обертальну вісь, змінний інструмент та інше. Основна частина. Нашим завданням було створити три таких верстати з різними відношеннями габаритів, ціни, можливості обробки міцних матеріалів та з максимально можливими точністю позиціювання і міцністю конструкції. В результаті було створено три верстати: 1) ЧПК верстат для обробки лазером або пером: + Малі габарити та вага, недорогі матеріали, велика швидкість проходження. - Відсутня третя вісь, мала потужність, обробка тільки лазером чи пером. 2) Станок з ЧПК для обробки твердих матеріалів методом фрезерування: + Велика потужність, велика робоча поверхня. - Велика вага та габарити, велика вартість компонентів. 3) Компактний станок з ЧПК для обробки пластику та дерева шляхом фрезерування: 183

184 + Малі габарити та маса, можливість обробляти тверді матеріали. - Мала швидкість проходження, складність виготовлення та розрахунку конструкції. Рис.1 ЧПК верстат для обробки лазером або пером ЧПК верстат для обробки лазером або пером розроблений для обробки матеріалів методом лазерного гравірування. Верстат відрізняється від інших малими габаритами та масою, що робить його мобільним, а використання лазерного методу дозволяє розмістити його в «чистих» приміщеннях, так як обробка не дає відходів. Деталі верстату достатньо дешеві, що дозволяє зібрати його при бажанні навіть новачку. На такому верстаті можна робити лазерне гравірування пластику або металу, робити малюнки по дереву чи інших матеріалах, а також вирізати деталі з листових матеріалів металів або пластиків. Більша частина деталей верстата була виготовлена з вініпласту. Цей матеріал має великий запас міцності, досить легкий, не підлягає корозії, з ним досить легко працювати, а при впливі на матеріал незначних температур він майже не деформується. Каретки з інструментом рухаються завдяки жорсткому кріпленню основи каретки до ременю. Ремінь приводиться у рух за рахунок крокових двигунів, та блоку з підтяжкою на іншому боці. Цей спосіб забезпечує достатню силу руху та високу швидкість руху каретки. Передача інформації від комп ютера до драйверів здійснюється через LPT порт оптичного зв язку, що забезпечує захист порту комп ютера. Рис.2 Станок з ЧПК для обробки твердих матеріалів методом фрезерування Станок з ЧПК для обробки твердих матеріалів методом фрезерування створений для виготовлення деталей високої точності з можливістю обробляти, як тверді так і більш м які матеріали. Деталі даного верстату виготовлені зі сталі і він більш дорожчий у виготовленні ніж попередня модель, але станок все ж вийшов дешевше, ніж купівля нового станка такого класу. На даному верстаті вже можна виготовляти досить великі деталі з твердих матеріалів, таких як алюміній, пластик, дерево та інші з великою точністю. Але не дивлячись на ці переваги він має ряд мінусів. По перше це великі габарити та вага, а також його неможливо використовувати у «чистій» зоні, так як фреза дає багато стружки та пилу. Рухаються каретки з інструментом завдяки обертанню валу, що закріплений на підшипниках до основи і обертається за допомогою крокових двигунів. До каретки міцно приєднана гайка, яка 184

185 накручена на вал і при його обертанні, каретка починає рухатись. Для передачі інформації, як і в попередньому проекті, використовується LPT порт. Рис.3 Компактний станок з ЧПК для обробки пластику та дерева шляхом фрезерування Компактний станок з ЧПК для обробки пластику та дерева шляхом фрезерування планувався, як проміжний варіант між першою та другою версіями верстатів. При його розробці ми намагалися досягти якнайбільшої пропорції між габаритами, можливістю обробки міцних матеріалів та ціною виробу. Сама конструкція виконана з фанери, із зміцненням елементів з великим плечем, де є навантаження і вірогідність злому фанери, встановлені дюралюмінієві ребра. Габарити верстату схожі по габаритам першого верстату, але конструкція має більшу висоту через використання третьої вісі. Зараз верстат знаходиться на етапі доробки. Принцип руху організовано як і в попередньому верстаті гвинтова передача. Система керування для даного верстату була повністю перероблена. Для керування драйверами тепер, ми використовуємо мікроконтролер Arduino та плату керування ЧПК верстатами. Основні результати та висновки. Метою роботи було створення декількох верстатів з можливістю обробки різних матеріалів, вибір оптимальних матеріалів для виготовлення кожної з моделі верстату, знаходження оптимального програмного забезпечення для його керування та створення власного програмного додатку на цій основі. В процесі розробки верстатів було розглянуто інформацію про існуючі матеріали та компоненти, з яких виготовляють сучасні верстати та обрано найбільш підходящі для мого проекту, розглянуто та обрано програми для керування та створення креслень. В результаті роботи було розроблено три верстати які мають практичне значення та розроблено програму керування двохкоординатним верстатом. Основною перевагою створених верстатів є їх дешевизна та можливість створення і використання в домашніх умовах. ЛІТЕРАТУРА: 1. Бедет А. Глоссарий компьютерных терминов. / А. Бедет, Д. Бурдхардт, А. Камминг. М.: Издательский дом «Вильямс», с. 2. Микелсен К. Язык програмирования С#: Учебник. / Клаус Микелсен М.: ООО «ДиаСофтЮП», с. 3. Кенио Т. Шаговые двигатели и их микропроцессорные системы управления. / Т. Кенио. М.: Энергофтомиздат, с. 4. Кочергин А.И. Конструирование и расчет металлорежущих станков и станочных комплексов: Учебное пособие. / А.И. Кочергин. М.: Выш. шк., с. 5. Маслова А.Р. Инструментальная оснастка станков с ЧПУ: Справочник. / А.Р. Маслова. М.: Машиностроение, с. 6. Ловыгин А. Современный станок с ЧПУ и CAD/CAМ система. / А. Ловыгин, Л. Теверовский М.: ДМК Пресс, с. 185

186 УДК Д.Ю. Олійник, О.П. Губанова Херсонський фізико-технічний ліцей Херсонської міської ради при ХНТУ та ДНУ ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ РІЗНИХ МЕТОДІВ СТВОРЕННЯ WEB-САЙТУ У сучасному світі все більш популярним стає створення web-ресурсів, однак порад щодо їх створення дуже мало. У ході роботи було проаналізовано основні методи створення web-ресурсів. Проведено їх порівняльний аналіз під час застосування на практиці для створення сайту на тему «Гітара життя з музикою в серці!». Було досліджено сучасні методи створення web-сайтів. Предметом дослідження були доцільності використання кожного з розглянутих методів з урахуванням рівня володіння мовами html, css та java script. Ключові слова: САЙТ, WEB-ДИЗАЙН, ЕКСПЕРИМЕНТ, ДОСЛІДЖЕННЯ, КРИТЕРІЇ Вступ. В Інтернеті можна знайти велику кількість підручників, статей та відеоматеріалів, що можуть допомогти створити власний сайт та оволодіти необхідними знаннями [5]. Проте, існуючі методи створення інтернет-сторінок мають суттєві відмінності та вимагають від людини різного рівня володіння синтаксисом html, css та java script. Перед дизайнеромпочатківцем постає нелегкий вибір, враховуючи той факт, що ефективно керувати htmlдокументами і розв язувати питання web-дизайну можна, використовуючи мову розмітки [4, С. 11], або середовище візуального редактора. В цій роботі розглянуто різні методи створення web-сторінок, які дозволяють виконувати компонування елементів, розробку власного дизайну та наповнення сайту відповідним контентом. Основна частина. Метою роботи є аналіз основних методів створення Web-ресурсів та проведення їх порівняльного аналізу під час застосування на практиці для створення сайту на тему «Гітара - життя з музикою в серці!». Для виконання поставленої задачі було проведено аналіз навчальної та наукової літератури, систематизацію інформації, отриманої з печатних джерел та електронних ресурсів, а також проведено експеримент та опитування. У рамках експерименту було розроблено 4 близькі за дизайном та структурою сайти. При створенні веб-сторінок використовувались різні методи: написання чистого коду html [3], css [2] та js; використання фреймворку Bootstrap [1]; створення сайту на базі системи керування контентом Joomla; розробка ресурсу у середовищі візуального редактора Adobe Muse. В результаті проведеного дослідження було розроблено рекомендації для починаючих веб-майстрів і запропоновано найбільш зручне рішення для створення інтернет-сайту з урахуванням рівня володіння мовою html, стильовою розміткою css та знань у сфері програмування з використанням java script. Після інтернет-опитування серед моїх однолітків було з ясовано, що більшість людей, які бажають навчитись створювати сайти, не володіють мовами html та css і не мають досвіду програмування, що ускладнює вивчення java script. Обрано чотири найбільш поширені методи створення сайтів (виключаючи використання конструкторів), та проведено експеримент щодо створення багатосторінкових веб-ресурсів. Усі сайти мали однакову структуру (Рис. 1). На етапі планування були проведені наступні роботи: розроблено структуру web-сайту; створено PSD макет сторінки за допомогою програми Photoshop CS6; підібрано елементи для створення дизайну: фон, кольорова гама, зображення гітар та інше; створено шапку сайту та футер за допомогою програми Photoshop; виконано попередню підготовку зображень у середовищі програми MS Word 2010; 186

187 створено контент для сторінок web-сайту унікальність якого перевірена за допомогою програми Advego Plagiatus Рис. 1 Структура сайтів Три сайти (написаний на чистому коді, за допомогою фреймворку Bootstrap та у середовищі Adobe Muse) зберігаються у відповідних директоріях, тоді як сайт, створений на базі системи Joomla розміщено на платформі Hostinger. Цей сайт можна переглянути за посиланням ole1n1k.esy.es. Рис. 2 Головні сторінки сайтів 1 - Сайт на html, css та js; 2 - Сайт на Joomla; 3 - Сайт на Bootstrap; 4 - Сайт на Adobe Muse Під час створення усіх чотирьох сайтів детально фіксувались переваги та недоліки методів у вигляді таблиць. Порівняльний аналіз проводився за такими параметрами: 1) зручність середовища; 2) вимогливість до параметрів ПК; 3) можливість підключення бібліотек; 4) кількість файлів; 5) кількість папок; 187

188 6) загальний розмір файлів; 7) швидкість завантаження сторінок; 8) можливість перегляду сайтів на різних платформах (мобільна версія); 9) складність створення; 10) стильове оформлення; 11) час на створення сайту; 12) доступність необхідних програм; 13) кросбраузерність сайтів; 14) комерційна вага; 15) перспективи самостійного вивчення. Ретельно вивчивши переваги та недоліки методів, порівнявши їх під час виконання практичної частини роботи було розроблено наступні рекомендації для починаючих вебмайстрів: 1. Працюючи з Adobe Muse легко отримати уявлення про систему 12-тиколоночної верстки, правила компонування різних елементів на сторінці та іх функціонал, що дуже допоможе у оволодінні більш складними методами створення сайтів. Ознайомлення з графічним середовищем Adobe Muse можна рекомендувати на початковому етапі знайомства з веб-дизайном. 2. Створювати сайт за допомогою системи керування контентом Joomla доцільно, якщо Ви маєте початковий рівень володіння мовами HTML, CSS Java Script за умови, якщо Вас задовольняє шаблонний дизайн сторінок, а також при необхідності отримати функціональний ресурс якомога швидше. 3. Використання фреймворку Bootstrap потребує певного рівня володіння HTML, проте значно спрощує та прискорює виконання зі стильового оформлення сторінок та використання скриптів. Метод є доцільним у багатьох випадках. Ним добре оволодіти, якщо Ваша мета створення авторських комерційних проектів. 4. Написання «чистого коду» - вища майстерність, адже потребує високого рівня володіння HTML, CSS та Java Script, а бажано і навичок роботи з базами даних SQL та мовою PHP. Проте, саме цей метод необхідно буде опанувати, якщо метою є створення унікального ресурсу, відповідаючого сучасним тенденціям розвитку веб-дизайну. Основні результати і висновки. За результатами проведеного порівняльного аналізу були розроблені рекомендації для починаючих web-майстрів щодо доцільності використання розглянутих методів з урахуванням рівня володіння мовами html, css та java script а також вимог до створеного власноруч веб-ресурсу. Результати роботи оформлені у вигляді брошури та розміщені у вільному доступі на офіційному сайті ліцею. Рекомендації будуть корисні учням, що мають на меті створити власний веб-сайт. Ресурс, створений у рамках проекту, планується вдосконалювати і надалі, як інформаційний портал для майбутніх гітаристів. ЛІТЕРАТУРА: 1. Bootstrap [Електронний ресурс]: Вікіпедія. Режим доступу до ресурсу: 2. Мержевич В. Самоучитель CSS. / Влад Мержевич [Електронний ресурс] : Самоучитель CSS. Режим доступу до ресурсу: 3. Инькова, Н. А. Создание Web-сайтов: Учебно-методическое пособие [Електронний ресурс] / Инькова Н.А., Зайцева Е.А., Кузьмина Н.В, Толстых С.Г. // Режим доступу до ресурсу: 4. Колісник С.Л. Основи web-дизайну. Розробки уроків. / С.Л. Колісник, С.Г. Колісник Харків: с. 5. Сайтостроение от А до Я [Електронний ресурс] : Интернет-технологии.ру. Режим доступу до ресурсу: 188

189 УДК : Е.М. Остапенко Вінницький національний медичний університет ім. М.І. Пирогова КОНЦЕПЦІЯ ПОБУДОВИ КОМП ЮТЕРНИХ ПРОГРАМ ДЛЯ ВИВЧЕННЯ ПРИНЦИПІВ ЙМОВІРНІСНОЇ ДІАГНОСТИКИ І ПРОГНОЗУВАННЯ ЗАХВОРЮВАНЬ У роботі представлено комп ютерну програму WERO, яка відноситься до експертних систем на основі мережі Байєса. Вона призначена для вивчення основ ймовірнісної діагностики і прогнозування захворювань на ПК та використовується на практичних заняттях з медичної інформатики. Ключові слова: ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В МЕДИЦИНІ, КОМП ЮТЕРНА ПРОГРАМА WERO, БАЙЄСОВСЬКІ МЕРЕЖІ Вступ. Суттєво підвищити якість діяльності лікаря-практика можна за допомогою використання ним комп ютерних систем діагностики і прогнозування перебігу захворювання, тому удосконалення навчального процесу в медичних закладах освіти стало неможливим без ефективного використання сучасних інформаційних технологій (ІТ). Медицина набула сьогодні абсолютно нових рис. Цей процес супроводжується суттєвими змінами в медичній теорії та практиці, пов язаними з внесенням коректив до підготовки медичних працівників. ІТ допомагають лікарю проводити об єктивну діагностику захворювань, накопичувати й ефективно використовувати отриману інформацію на всіх стадіях лікувального процесу і, що найважливіше для медичної науки, є неоціненними у науковому пізнанні. Основні напрями застосування сучасних інформаційних технологій наступні: медична діагностика (КТ, МРТ і т.п.), медична інформаційна система (МІС), телемедицина, робототехніка, моделювання медико-біологічних процесів, технології нейронних мереж, експертні системи тощо [1]. Забезпечення широкого впровадження в практику роботи лікарів методів отримання, обробки, передачі і збереження медико-біологічної інформації за допомогою ПК є одними із головних завдань медичної інформатики. До навчальної програми даної дисципліни ввійшли найпоширеніші питання сучасних комп ютерних технологій, пов язаних з медикобіологічними, клінічними та профілактичними проблемами. Основна частина. В галузі розробки інформаційно-пошукових та експертних систем обробки інформації для прийняття рішень найбільш актуальним напрямком, що широко розвивається, є створення медичних систем підтримки прийняття рішень. Вони надають допомогу в процесі прийняття рішень, підтримують і підсилюють мислення та оцінку ситуації лікарем, підвищують ефективність ухвалення рішення, оскільки охоплюють максимальний обсяг інформації. Розробка систем підтримки прийняття рішень у даний момент ведеться в багатьох країнах і у всіх напрямках медицини [4]. Для визначення ймовірності захворювання за наявністю або відсутністю у пацієнта ряду симптомів в медицині використовуються експертні системи на основі мережі Байєса, яка визначає ймовірнісні зв язки між захворюваннями та симптомами. Байєсовські ймовірнісні методи навчання машин є суттєвим кроком вперед, порівняно з популярними моделями «чорних скринь». Вони дають зрозуміле пояснення своїх висновків, допускають логічну інтерпретацію та модифікацію структури відносин між змінними задачі, а також дозволяють в явній формі врахувати апріорний досвід експертів у відповідній предметній області [3]. Одним із прикладів використання байєсівських мереж в медицині є система PathFinder (Heckerman, 1990) розроблена для діагностики захворювань лімфатичних вузлів. Вона містить 60 різних варіантів діагнозу і 130 змінних, значення яких можуть спостерігатися при вивченні клінічних випадків. Систему спромогли наблизити до рівня експертів, і її версія PathFinder-4 отримала 189

190 комерційне поширення. Безліч інших розробок (Child, MUNIN, Painulim, SWAN та ін) успішно застосовуються в різних медичних додатках [2]. На кафедрі біофізики, інформатики та медичної апаратури Вінницького національного медичного університету була написана програма WERO, що призначена для вивчення основ ймовірнісної діагностики і прогнозування захворювань на ПК. Вона використовується на практичному занятті з медичної інформатики під час вивчення теми «Клінічні системи підтримки прийняття рішень у медицині. Засоби прогнозування. Моделювання системи підтримки прийняття рішень». На заняття студенти приходять із готовими протоколами, в які занотовано діагностичну матрицю, що є спрощеним варіантом програми «гострий живіт». На початку роботи з програмою вони заносять до пам яті статистику захворювань: інфаркту, перитоніту і пневмонії (закладка "Введення даних"). Потім у відповідні комірки вводять значення симптомокомплексу для інфаркту, перитоніту і пневмонії. На рис.1 наведено приклад введення симтомокомплексу для перитоніту. Рис.1 Введення даних Натискання кнопки "Обчислити" дає змогу отримати закладку "Діагностична матриця та діагноз", де зверху знаходиться діагностична матриця з обчисленими апріорними ймовірностями, а нижче вікно з перерахуванням симптомів пацієнта. Після створення діагностичної матриці студенти приступають до наступного завдання. Їм необхідно отримати результати ймовірнісної діагностики захворювань для даного випадку. Наприклад, пацієнт скаржиться на біль у животі, здуття живота, підвищену температуру, зниження артеріального тиску, загальну слабкість і запаморочення, загальмованість; також у пацієнта виявлено лейкоцитоз. Студенти відмічають прапорцем наявні симптоми, натискають кнопку "Встановити діагноз" і на панелі "Результати" отримують ймовірності діагнозів інфаркту, перитоніту та пневмонії рис

191 Рис.2 Діагностична матриця та діагноз Висновок. Програма WERO є простою і доступною у використанні, що викликає інтерес до вивчення даної теми студентами. Вони із задоволенням самостійно створюють нові симптомокомплекси, дають оцінку отриманим результатам і ставлять попередній діагноз своєму віртуальному пацієту. На нашу думку, програму WERO можна віднести до нових інформаційних технологій в медицині, які в процесі навчання формують у студентів інформаційну культуру та потребу і здібності до дослідницької діяльності, самоосвіти, самовираження тощо. ЛІТЕРАТУРА: 1. Інноваційні технології у медицині [Електронний ресурс] / О.Олар, О. Микитюк, В. Федів - Режим доступу: 2. An Evaluation of the Diagnostic Accuracy of Pathfinder [Електронний ресурс] / D. E. Heckerman, B. N. Nathwani Режим доступу: 3. Применение Байесовых сетей [Електронний ресурс] / В. Кузнецов, П. Ефанов Режим доступу: 4. Автоматизована система підтримки прийняття лікарських рішень (на прикладі тиреотоксичного серця) [Електронний ресурс] / Т. Ляшенко Режим доступу: 191

192 УДК О.К. Очеретяний, І.В. Баклан Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» ВИКОРИСТАННЯ ЙМОВІРНІСНИХ ГРАФІЧНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АНАЛІЗУ ЧАСОВИХ РЯДІВ У даній роботі формалізм з теорії ймовірності буде використовуватися для того, щоб запропонувати новий підхід для спостереження за рухами користувачів веб-сервісами. Даний підходу передбачає оцінку ефективності ймовірнісних результатів, під час обробки вхідних даних спостережень, та перевірку ефективності прихованої марковської моделі і моделей умовно випадкових полів. Ключові слова: ПРИХОВАНІ МАРКОВСЬКІ МОДЕЛІ, УМОВНО ВИПАДКОВІ ПОЛЯ,НЕЧІТКА ЛОГІКА, АНАЛІЗ ДАНИХ Вступ. Розпізнавання людської діяльності є важливою областю дослідження комп'ютерного зору. Його програми включають в себе безліч систем, які включають взаємодію між людьми і електронними пристроями, такими як людино-машинні інтерфейси. Дійсно, визначення дій і вподобань веб-користувачів, особливо в освітньому середовищі на базі Інтернету, має вирішальне значення для моніторингу та інтерпретації їх навігаційної поведінки. Таким чином, аналіз навігаційної поведінки учнів відіграє важливу роль в удосконаленні навчального процесу. Цей аналіз може бути виконаний з використанням імовірнісних графічних моделей (ІГМ), які успішно використовуються в цій області, а також для задач класифікації зразків. Двома найважливішими ІГМ є приховані марковські моделі (ПММ) і умовні випадкові поля (УВП). Основна частина. ПММ і УВП були розроблені для навчання (параметри коригувань) для маркування стохастичних часових послідовностей. Для забезпечення цих завдань послідовності спостережень є надзвичайно важливими. Для генерації послідовності, що спостерігається, нехай M={x1, x2,..., xn} буде абеткою N дискретних символів. Кожен символ (xi) призначений для опису «відмінно» в даний момент часу, одного стану реального світу. Під час генерації кожної послідовності спостережень вибирається тільки один символ M, щоб представити реальний стан динамічного процесу. Щоб краще зрозуміти це, нижче наведено простий приклад, що описує, як побудувати послідовність спостережень, засновану на реальних спостереженнях. Використовуючи алфавіт M = { 'ходьба', 'біг підтюпцем', 'біг'}, ми можемо створити послідовність спостережень щодо спортивної діяльності, спостерігаючи за спортсменом в гонці. Отже, X1 = {'ходьба1, біг підтюпцем2, біг підтюпцем3,..., бігt,..., ходьбаt} є спостережної послідовністю, яка описує активність атлета 1. Дійсно, для підготовки послідовності X1 спостерігач (людина або машина) зазначив - на першому проміжку часу - що спортсмен знаходиться в активності ходьба = істина, біг підтюпцем = помилково і біг = помилково. Той же спостерігач відзначив - на другому кроці - що один і той же спортсмен знаходиться в активності ходьба = помилково, біг підтюпцем = істина і біг = помилково. Насправді ці дії (ходьба, біг підтюпцем, біг) дуже схожі, що може змусити іншого спостерігача судити про діяльність - в перший раз - як біг підтюпцем замість ходьби і - в другому проміжку часу - як ходьба замість Біг підтюпцем. Отже, міркування, що використовують класичний підхід (істинний або помилковий), не враховують невизначеність у виборі відповідного символу для опису «досконалого» реального стану діяльності спортсмена. Виходячи з цих фактів, ми пропонується в якості вирішення проблеми, описаної вище, використовувати імовірнісні міркування (замість логічних міркувань) для створення послідовності спостережень як для моделей ПММ, так і для УВП. Розпізнавання активностей на основі спостереження за рухами маніпулятора. Автоматичне визначення онлайн-активності є важливим завданням для поліпшення процесу 192

193 взаємодії людини з комп'ютером. Це поліпшення може бути досягнуто шляхом надання допомоги в режимі реального часу незнайомим користувачам, оцінки потреб онлайнкористувачів або підвищення безпеки систем і зручності використання інтерфейсів. Для виконання заданої дії, не будучи в курсі, користувачі взаємодіють з інтерфейсом, переміщаючи курсор миші по веб-інтерфейсам. Кожен інтерфейс може бути визначений як набір значущих частини, які зазвичай називаються областями інтересу (ОІ) або предметами інтересу (ПІ), які можуть бути вказані вручну або автоматично виявлені. ОІ може являти собою посилання, конкретну область в інтерфейсі, зображення або інший елемент інтерфейсу, який може привернути увагу користувача. Для моделей ПММ і УВП послідовності спостережень мають вирішальне значення для оцінки параметрів і прийняття рішеннь. Класично послідовності спостережень генеруються на основі булевих міркувань. Наприклад, послідовності спостережень, які використовуються в моделях, розроблених Elbahi et al. для розпізнавання користувача завдань засновані на повній належності фіксації курсора до ОІ. Таким чином, якщо фіксація знаходиться всередині області, що цікавить, то ця область буде створена в послідовності спостережень, інакше фіксація буде повністю ігноруватися і не створюватися в послідовності спостережень. ПММ та УВП: Короткий огляд Імовірнісні графічні моделі (ІГМ) є шлюбом між теорією графів і теорією ймовірностей. Вони використовують засноване на графі уявлення для вираження структури умовної залежності між випадковими величинами. ІГМ об'єднує безліч моделей, які можна розділити на дві основні категорії: перша - це Спрямовані імовірнісні графічні моделі (CІГМ), а друга категорія - ненаправлення імовірнісні графічні моделі (НІГМ). Для кожного МПГ три фундаментальних наріжних каменів представляють собою уявлення, висновок і оцінку параметрів. Приховані Марковські Моделі (ПММ) були введені на основі математичних основ Андрія Андрійовича Маркова як імовірнісна математична структура для моделювання та маркування стохастичних часових послідовностей. Слід зазначити, що перша успішна реалізація результатів А. А. Маркова була зроблена Baum et al. Який займався статистичними розрахунками для оцінки параметрів ПММ. Деякий час по тому Baum et al. Розробив «Алгоритм Баума-Велша» для навчання ПММ, який є алгоритмом максимізації очікувань, заснованим на прямо-зворотній методиці, добре описаній в. У лівій частині малюнка 1 прихована марківських модель представлена у вигляді DGPM. Насправді, ПММ описується як генеративний стохастичний процес, в якому еволюція управляється станами. Ряд станів в ланцюзі Маркова не є безпосередньо спостережуваним (приховані стани), але може спостерігатися тільки через інший процес, який дає послідовність ймовірнісних спостережень. Щоб бути реалістичним в реальних додатках, підхід ПММ передбачає, що кожна мітка (yt) залежить тільки від її попередньої мітки (yt-1), і кожне спостереження (xt) залежить від поточної мітки (yt), як показано графічно на малюнку 1.Формально ПММ, означений над безліччю з N прихованих станів і алфавітом дискретних символів, може бути заданий λ = (A, B, Π) з: A = {aij}: Матриця переходів ймовірностей, що представляє ймовірність переходу зі стану i в наступний стан j. B = {bj (k)}: Матриця спостережень ймовірностей, що представляють ймовірність того, що спостереження k було породжене станом j. Π = {Πi}: початковий вектор розподілу ймовірності за початковими станами. Rabiner et al. [6] пояснив три ключові проблеми, що представляють інтерес, які повинні бути вирішені за допомогою ПММ, щоб бути корисними в реальному світі з урахуванням моделі λ = (A, B, Π) і спостережної послідовності X = {x1, x2,..., xt}. Перша проблема - оцінка параметрів. Дійсно, параметри A, B і Π коригуються шляхом максимізації спільної ймовірності P (Y, X) в навчальному наборі даних з використанням алгоритму Баума-Велша. P (Y, X) може бути представлено наступним рівнянням (1) наступним чином: 193

194 (1) Після тренувального процесу, навчена модель може бути використана для вирішення двох інших проблем: Визначити послідовність міток, яка найкраще пояснює нову послідовність спостережень з використанням алгоритму Вітербо. Або для обчислення ймовірності даної послідовності спостережень з використанням алгоритму прямо-зворотного ходу. Рис. 1 Порівняння графічному вигляді ПММ (зліва) і УВП (праворуч) На рисунку 1 затінені вузли представляють змінні що спостерігаються, а білі вузли представляють приховані змінні на кожному часовому кроці. Умовно випадкові поля. УВП були спочатку представлені Lafferty et al. в якості основи для сегментації та маркування даних послідовності, аналогічно ПММ, але з використанням іншого принципу. Успіх цих імовірнісних моделей є логічним наслідком їх простої реалізації та надійності їх алгоритмів, використовуваних в процесах навчання і отримання результатів. Як показано в правій частині рисунка 1, УВП включає приховані і спостережувані змінні на кожному часовому кроці, але вони мають інше графічне представлення, ніж ПММ, тому що ребра між вузлами не орієнтовані, що робить УВП НІГМ. На відміну від ПММ, з УВП ми намагаємося максимізувати умовну ймовірність P (Y X) замість спільної ймовірності P (Y, X). Змінюючи припущення від ПММ, стає можливим представлення набагато більших знань в моделі УВП, використовуючи переваги функцій, які важко уявити в ПММ [30]. Умовний розподіл ймовірності P (Y X) може бути описано рівнянням (2) наступним чином: (2) де Z (X) коефіцієнт нормування, який використовується для гарантії того, що результат P (Y X) є ймовірністю, T довжина послідовності X, N кількість функцій функцій, Незважаючи на різну природу ПММ і УВП, обидві моделі дуже схожі, так як аналогічні ймовірності переходу P і аналогічні спостереженням ймовірності випуску P. УВП призначені для вирішення наступних двох завдань: перший - оцінка параметрів моделі з використанням методу ітеративного градієнта, такого як алгоритм BFGS, а другий - процес виведення, що виконується алгоритмом Вітербо. Оцінка ваг функціональної функції Ɵ зазвичай виконується шляхом максимізації умовної логарифмічною ймовірності анотованих послідовностей D наступним чином. 194

195 (3) Незважаючи на обчислювальні витрати під час навчання УВП [3], їх основна перевага полягає в їх здатності представляти набагато більше знань, ніж ПММ, завдяки характеристикам функцій. Таким чином, варто відзначити, що ПММ можна розглядати як окремий випадок УВП, оскільки графік УВП-моделі побудований за тим же посиланнях і вузлів, що і графік ПММ. Для обох підходів якість використовуваних даних за час генерації послідовності спостережень є ключовим фактором успіху моделей УВП і ПММ. Висновки. В даній статті було розглянуто механізми Прихованих Марковських Моделей та Умовно Випадкових Полів для оцінки дій користувачів веб сервісами. Протягом багатьох років, ПММ і УВП підходи набули значної популярності завдяки своїй значній продуктивності в задачах класифікації та маркування стохастичних послідовностей. Для того, щоб бути відповідати потребам реальних задач, такі моделі мають залежати лише від якості реальних даних під час отримання послідовностей спостереження. Незважаючи на недосконалу якість використовуваних даних, ПММ і УВП моделі підтвердили доцільність їх використання, при високій ефективності і відносно простому застосуванні. ЛІТЕРАТУРА: 1. Баклан І. В. Аналіз поведінки економічних часових рядів з використанням структурних підходів. Cборник МКММ Херсон: ХГТУ, P. Natarajan, and R. Nevatia, Graphical Models for Representation and Recognition of Human Actions, Machine Learning for Human Motion Analysis: Theory and Practice, p. 31, Баклан І. В. Лінгвістичне моделювання: основи, методи, деякі прикладні аспекти. Систем. технології С J. K. Aggarwal, and M. S. Ryoo, Human activity analysis: A review, ACM Computing Surveys (CSUR), 43(3), p.16, Fu К. S., Sequential Methods in Pattern Recognition and Machine Learning. Academic Press,

196 УДК С.В. Пантюх, І.С. Конох Кременчуцький національний університет ім. Михайла Остроградського НЕЧІТКА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ ВЕНТИЛЯЦІЄЮ ЛАБОРАТОРНИХ ПРИМІЩЕНЬ Змодельована вентиляційна система дозволяє дослідити процеси зміни параметрів мікроклімату приміщення в залежності від системи управління і ї початкових налаштувань. Запропоновані алгоритми забезпечують енергозбереження й пов'язане із цим значне скорочення поточних витрат. Структурна схема моделювання може бути налаштована для оптимізації системи управління вентиляцією іншого приміщення або групи приміщень. Сумісне управління частотою обертання вентилятору і положенням засувки дозволяє отримати найбільш оптимальні режими по критерію максимального комфорту і мінімуму втрат. Блок нечіткої експертної системи управління дозволяє з мінімальними трудовитратами підвищити якість роботи вентиляційного комплексу, збільшує ККД та зменшує енергозатрати при його експлуатації. Ключові слова: ВЕНТИЛЯЦІЯ, НЕЧІТКА СИСТЕМА, ККД, ПОВІТРЯНА ЗАСУВКА, ПЧ-АД, НЕЧІТКИЙ РЕГУЛЯТОР Вступ. Порушення допустимих показників параметрів нормального мікроклімату в приміщеннях несприятливо впливає на здоров'я людини. Незадовільна якість повітря провокує різні захворювання, впливає на працездатність. Мікроклімат приміщення безпосередньо залежить від якості вентиляційної системи. Ця система з одного боку повинна бути високоефективною і зручною в експлуатації, забезпечувати високий ККД, а з іншого боку відповідати вимогам мінімального енергоспоживання. Велику роль в створенні належних умов і підвищенні продуктивності праці відіграють системи вентиляції повітря. Для покращення мікроклімату потрібна постійна підтримка температурного балансу, оптимальної вологості і вмісту кисню в повітрі[1]. Постановка задачі. Метою роботи є дослідження можливості побудови і якості роботи інтелектуальної системи регулювання витрат повітря на основі нечітких контролерів, що забезпечує максимальний ККД. Основна частина. Досліджувана вентиляційна система є примусовою і складається з витяжної вентиляції з електроприводом ПЧ-АД та індивідуальної припливної вентиляції [3], розрахованих на провітрювання чотирьох лабораторних приміщення. Регулювання швидкості обертання двигуна здійснюється зміною частоти напруги живлення, що подається на двигун від перетворювача частоти. Система керування побудована на основі двох нечітких контролерів [2]. Їх задача сумісне управління швидкістю вентилятора і положенням повітряної засувки з мінімальним енергоспоживанням при максимальному зберіганні комфортних умов. Нечітка система, орієнтуючись на поточні показники мікроклімату та динаміку їх зміни управляє швидкістю двигуна з урахуванням максимального ККД та, управляючи положенням засувки, забезпечує оптимальну робочу точку на аеродинамічній характеристиці вентилятора. Для управління вентиляційною системою використано два нечіткі регулятори. Програма для управління створена в LabVIEW. Основні панелі-вкладки інтерфейсу користувача (рис.2): характеристика параметрів вентиляційної системи; параметри I, U, P, f; характеристика системи управління. Розробку блок-діаграми в даному середовищі виконано згідно із структурною схемою (рис. 1). 196

197 Oкф Режим роботи mode АД fкф tкф Оп fп tп Блок обчислення вхідних змінних O fi t Датчик струму f І zero-order hold f Функція обчислення швидкості двигуна ω ПЧ ω В kpd Q Rзад Блок логічного управління двигуном відч зач Контактна апаратура zero-order hold Датчик положення Аеродинамічна характеристика R Q ω Функція обчислення ККД вентилятора kpd_vent kpd ω R I Функція обчислення ККД ПЧ-АД kpd_ad Рис. 1 Структурна схема нечіткої системи управління вентиляцією Перший нечіткий регулятор має 4 вхідні змінні intens (інтенсивність провітрювання, змінюється в діапазоні від 0 до 1), dt ( зміна температури, С), со2 (вміст кисню в повітрі, %), fi (вологість в приміщенні, %). Значення інтенсивності повітря задається вручну, значення вологості і вмісту кисню є параметрами, отриманими при моделюванні, значення температури виражається як різниця між ззовнішнім і внутрішнім повітрям. Вихідна змінна завдання частота f ( Гц) живлення приводного двигуна вентилятору. За табличною залежністю частота в діапазоні від 3 до 50 Гц переводиться у швидкість обертання вентилятора, виражену у відносних одиницях від 0 до 1. Відповідно мінімальна частотавідповідає 0, а максимальна 1. Робота даного нечіткого регулятора описується 20 лінгвістичними експертними правилами. Експертні правила: 1. (O2==min) => (f =max) (1) 2. (O2==max) => (f =min) (1) 3. (intens==min) => (f =min) (1) 4. (intens==norm) & (dt==max) => (f =f1) (1) 5. (intens==max) & (dt==max) => (f =f2) (1) 6. (dt==min) & (fi==min) => (f =min) (1) 7. (dt==min) & (fi==max) => (f =max) (1) 197

198 8. (dt==norm) & (fi==max) => (f =f2) (1) 9. (intens==norm) & (fi==norm) => (f =f1) (1) 10. (intens==norm) & (fi==max) => (f =f2) (1) 11. (intens==norm) & (dt==norm) => (f =f1) (1) 12. (intens==norm) & (dt==min) => (f =f2) (1) 13. (intens==norm) & (dt==max) & (fi==min)=> (f =min) (1) 14. (intens==norm) & (dt==max) & (fi==max)=> (f =f1) (1) 15. (intens==max) & (dt==min) => (f =max) (1) 16. (intens==max) & (dt==max) & (fi==min)=> (f =f1) (1) 17. (intens==max) & (dt==norm) & (fi==norm)=> (f =max) (1) 18. (intens==max) & (fi==max) => (f =max) (1) 19. (intens==norm) & (dt==norm) & (fi==max) & (O2==max)=> (f=f2) (1) 20. (intens==norm) & (dt==norm) & (fi==norm) & (O2==max)=> (f =f1) (1) В першу чергу необхідно враховувати вміст кисню в повітрі, якщо його значення менше за оптимальне, то необхідно максимально збільшити частоту обертання. При відхиленні температури і вологості приміщення від комфортних значень потрібно відповідно змінювати частоту. Другий нечіткий регулятор має дві вхідні змінні ККД вентиляційної системи (kpd_sys) та витрати (Q). Вихідна змінна положення засувки dr у відносних одиницях. Перша вхідна змінна kpd_sys може набувати значень min, norm, max в діапазоні від 0 до 1; змінна Q positive, zero, negative в діапазоні від 2000 до м 3 /год. Вихідна змінна dr може набувати значень max_closed, closed, stop, open, max_open в діапазоні від -1,5 до 1,5. Терми характеризують п ять положень засувки: - max_closed максимальне закриття засувки; - closed засувка закрита; - stop не використання засувки у роботі системи; - open відкриття засувки; - max_open максимальне відкриття засувки. Експертні правила для даного регулятора: 1. IF kpd_sys=min AND Q=positive TO dr=max_open; 2. IF kpd_sys=min AND Q=negative TO dr=max_closed; 3. IF kpd_sys=norm AND Q=positive TO dr=open; 4. IF kpd_sys=norm AND Q=negative TO dr=closed; 5. IF kpd_sys=max AND Q=positive TO dr=stop; 6. IF kpd_sys=min AND Q=zero TO dr=stop; 7. IF kpd_sys=max AND Q=negative TO dr=stop. Робота нечіткого регулятора полягає в обчисленні ступенів приналежності кожної нечіткої змінної, акумулюванні і агрегуванні виходів експертних правил і видачі управляючого сигналу для повороту засувки відповідно до результатів дефазифікації. Реалізація керуючої програми виконана в програмному пакеті Labview. Програма містить блоки логічного узгодження роботи нечітких контролерів, модулі реалізації алгоритмів нечіткого висновку, зчітування, обробки та виводу інформації сенсорів і керуючих сигналів, комунікаційний модуль для зв язку з ПЧ, інтерфейсну частину (рис. 2). Засобами програми можливо виконувати контроль за системою витяжної вентиляції, проводити дослідження якості роботии та енергетичних параметрів функціонування системи. 198

199 Рис. 2 Графічний інтерфейс програми Висновки. На підставі проведених досліджень можна стверджувати наступне: 1. Проведені дослідження указують на залежність енергоефективності від обраного режиму роботи вентиляційної установки та динаміки зміни параметрів мікроклімату приміщення, які враховують нечіткі регулятори. 2. Описаний спосіб забезпечує оптимізацію системи управління вентиляцією приміщення або групи приміщень. Сумісне управління частотою обертання вентилятора і положенням засувки дозволяє отримати найбільш оптимальні режими по критерію максимального комфорту і мінімуму втрат. 3. Блок нечіткої експертної системи управління дозволить з мінімальними трудозатратами підвищити якість роботи вентиляційного комплексу, збільшити ККД та зменшить енерговитрати при його експлуатації. ЛІТЕРАТУРА: 1. Волков О.Д. Проектирование вентиляции промышленного здания: [навчальний посібник] / Волков О.Д. Харків.: Вища школа, с. 2. Конох І.С. Комп ютеризований лабораторний комплекс для дослідження інтелектуальних цифрових систем керування електроприводом / Конох І.С., Найда В.В., Гула І.С. [cтаття: Вісник КДПУ ім. Михайла Остроградського: Зб. наук. праць КДПУ] Кременчук: КДПУ, Вип. 6/2008 (53). С Сукач С.В. Компьютеризованная система жизнеобеспечения / Сукач С.В., Величко А.Л., Метель А.С., Кобылянский М.А., Мозговой А. В. [ cтаття: Електромеханічні системи, методи моделювання та оптимізації: Зб. матеріалів конференції КДПУ] Кременчук: КДПУ,

200 УДК С.М. Півень, В.В. Рачинський Херсонський національний технічний університет ОСОБЛИВОСТІ СКЛАДАННЯ ПРОГРАМ КЕРУВАННЯ ПРОСТОРОВИХ СИСТЕМ ПРИВОДІВ Розширення сфери використання верстатів механізмів паралельної структури застосування, 3Дпринтерів та маніпуляторів ставить нові завдання до їх програмного забезпечення. Питання розробки керуючих програм для нового обладнанням е актуальним, так як розроблені постпроцесори розраховані на вже існуюче обладнання. Розглянуті питання, пов язані з програмним забезпеченням просторових систем приводів в системах автоматизованого моделювання. Наведено розроблені програми для механізмів паралельної структури, яки можуть бути використані як пост-процесор так і для оцінки ефективності нових механізмів. Наведено варіанти розрахунку даних на прикладі програм «Tools Glide» і «Tools App». Ключові слова: ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ, ВЕРСТАТИ З МЕХАНІЗМАМИ ПАРАЛЕЛЬНОЇ СТРУКТУРИ, МЕТОДИ КІНЕМАТИЧНОГО АНАЛІЗУ, СИСТЕМИ АВТОМАТИЗОВАНОГО МОДЕЛЮВАННЯ, КОМП ЮТЕРНІ ПРОГРАМИ СЕРІЇ «TOOLS GLIDE», «TOOLS APP» Вступ. На сьогоднішній день спостерігається масове застосування верстатів і маніпуляторів що мають в своїй основі механізми паралельної структури (МПС). Це привело до зростання не тільки кількісних показників, але й до розширення області застосування. Від маніпуляторів в хірургії до 3Д принтерів розміром з будинок, від невеличких верстатів з обробки до повнорозмірних симуляторів тренажерів-літаків або кораблів. Зростаючий рівень конкуренції вимагає від виробників постійно створювати нове обладнання з МПС для рішення нових завдань. Необхідність оперативно реагувати на зміну потреб в виробництві разом з жорсткими економічними умовами робить необхідністю бути готовими до максимально скороченого процесу переналагодження і перебудови процесу обробки. Один з варіантів скорочення часу реагування на виклики сьогодення це мати варіанти заздалегідь спроектованих нових механізмів для швидкого впровадження у виробництво. Механізми паралельної структури визначаються як механізми в яких енергія направленого руху від основи до виконавчого органу обробки (різця, свердла, зхвата, тощо) проходить декількома (зазвичай від 2х до 16ти) паралельними шляхами [1]. Наявність цих паралельних структур робить обов язковим застосування комп ютерного обчислювання рухів для вирішення прямої та зворотної задач кінематики. Керування рухом виконавчої ланки передбачає контроль за функціональними рухами обробного інструменту в просторі і в часі, що обумовлює необхідність прогнозувати рух усіх ланок, вузлів та шарнірів [2]. Саме тому МПС можуть працювати лише в САМ-(computer aided manufactory) системах керування. Існуючі системи керування таким обладнанням містять в собі постпроцесори, які розроблені під вже існуючи моделі обладнання, а будь-який новий або модернізований верстат вимагає нового математичного опису. Ця задача потребує оптимізації розрахунків траєкторії руху ланок в узагальнених координатах і робочого органу у глобальній системі координат [3]. При створенні нової компоновки механізму виникає необхідність адаптувати програму керування згідно кінематичної структури та одночасно виконувати аналіз характеристик жорсткості і динаміки технологічної системи. Необхідно мати таку систему керування обладнання яка може проводити кінематичні, жорсткістні та динамічні розрахунки верстатів на стадії вибору компоновки. Кінематичний аналіз в цьому переліку є одною з базових та найвідповідальніших стадій розробки обладнання з МПС, за результатами якого відбувається як порівняння компоновок так і формування методики вибору варіантів компоновки. Також кінематичний аналіз е необхідною складовою вибору стратегій обробки та формування керуючої програми для існуючого обладнання [4]. Основна частина. Кінематичний аналіз руху механізму при наскрізному аналізі 200

201 компоновок з МПС та формуванні сценаріїв обробки для обладнання виконується декількома способами, кожен з яких має свою сферу застосування та використовують для різних типів аналізу. Визначення сфер застосування і вибору оптимального для даного конкретного завдання оптимального способу комп ютерного моделювання в постпроцесорі САМ систем та інші вищеперераховані завдання обчислюються в лінійці комп ютерних програм Tools. А саме спеціалізовані програмні продукти Tools App [5] і Tools Glide [6], які розроблені на кафедрі транспортних засобів і технічного сервісу в Херсонському національному технічному університет. В програмі Tools Glide застосовано один з низькоресурсномістких методів контролю за виконавчими ланками, заснований на припущенні, що система є лінійною з глобальною в язю, що надає однозначності математичним рішенням. Таким додатковим рівнянням може бути умова обмеження поворотних рухів навколо деякої вісі. В цьому випадку положення системи може описуватися як де i r M, r координати елементів системи (наприклад шарнірів) в i-му положенні; i M матриця 4х4 повороту та зсуву, що переводить положення k в положення i. Такий метод використовується в комп ютерній програмі Tools Glide в режимі розрахунків Simple matrix scenario. Наступний варіант ітераційне моделювання зі зворотнім зв язком між блоком кінематики та блоком пружного відклику. Такий метод, є досить ефективним, у зв язку з тим, що силові параметри шарнірів можна досить легко контролювати [7]. Наприклад, рівняння зв язків для замороженого шарніру має вигляд де u вектор деформації ланки; вектор кутової деформації ланки; i, j номера ланок, що зв язуються шарніром. Для сферичного шарніру зв язки наступні u r k, i u j, i j u u, 0, i, j Joint, i j i де Joint множина ланок, що з єднуються шарніром. Головним недоліком цього ітераційного методу є його велика ресурсномісткість. Застосування аналізу кінематичних моделей за методом віртуального потенціалу, дозволяє звузити простір можливих рішень та врахувати кінематику різних типів шарнірів. В системі Tools Glide цей метод реалізовано як опцію Virtual potential scenario. Останні два метода застосування використовуються в комплексі програм автоматизованого моделювання Tools Glide (рис. 1), що дозволяють вирішувати кінематичні задачі для верстатів з МПС (пряма та зворотна задачі), проводити розрахунки жорсткістних та динамічних характеристик верстату з врахування різних типів шарнірів та загального завдання сил та моментів різання, проводити динамічний аналіз обладнання з отриманням частотних характеристик ще на стадії проектування та дослідження варіантів компоновки. 201

202 б) а) в) Рис. 1 Інтерфейс головного вікна системи Tools Glide (а), візуалізація анімованої стратегії обробки системи Tools Glide (б), та вибір моделей пошуку в просторі рішень (в) За даними імпортованого файлу траєкторій та орієнтацій інструменту (може бути використано файл CL-data отриманий засобами сторонніх CAM систем) проводиться пошук розв язку зворотної кінематичної задачі з наступним експортом постпроцесорних даних, та даних для інших типів аналізу, анімації робочого процесу (рис 3). Також це програмне забезпечення використовується для аналізу працездатності та створення керуючих програм верстатів з механізмів паралельної структури пірамідального типу. [8]. Розроблені системи Tools Glide та Tools App використовуються у якості програмного забезпечення на дослідному зразку свердлильно-фрезерного верстату з механізмом паралельної структури СФВПК-4 (рис. 2) лабораторії кафедри транспортних засобів і технічного сервісу Херсонського національного технічного університету. Цей верстат функціонально використовується як для виконання наукових і дослідницьких програм університету так й для ознайомлення студентів з діючими зразками механізмів паралельної структури та існуючими варіантами САМ-програм обробки. а) б) Рис. 2 Дослідний зразок свердлильно-фрезерного верстату з механізмом паралельної структури СФВПК-4: а) схема верстату, б) зовнішній вигляд 202

203 Для спрощення програмного коду для генерації G-кодів пост-процесора Tools Glide, система керування верстатом виконана з можливістю перемикання функціональних режимів у чотирьох варіантах (таблиця 1). Таблиця 1 Функціональні режими системи керування верстатом режиму роботи Доступні координати верстата X Y Z A B Технологічні можливості D AVB 3D AVB 4D A/\B 5D Приклади виконавчих рухів верстата згідно таблиці 1 представлені на рис. 3. Такі переміщення виконавчих ланок забезпечуються розробленою системою керування, при чому режими відпрацювання траєкторії руху можливо виконувати як з використанням програмного коду, так і у ручному режимі завдяки «гарячим клавішам». Рис. 3 Результат візуалізації отриманої траєкторії руху інструмента і шарнірів рухомої платформи Принцип роботи системи керування з принципіальної точки зору достатньо простий. Ключовим елементом даної системи є розподільча плата з вказаними номерами каналів LPTпорта (plugs and pins). Режим роботи верстата обирається в залежності від виду обробки деталі, що залежить від оброблюваної деталі, а також від обраного варіанту генерації G-кодів у постпроцесорі Tools Glide. Висновки. Варіанти моделі пошуку рішень, що дозволяють звузити простір пошуку та врахувати кінематику шарнірів різних типів з успіхом використовуються у зовнішніх постпроцесорах на кшталт лінійки програмних продуктів розроблених на кафедрі транспортних засобів і технічного сервісу Херсонського національного технічного університету Tools Glide і Tools App. Проведення тестових розрахунків та тестової обробки на верстаті СФВПК-4 з використанням різних сценаріїв обрахунку показали відповідність отриманих результатів очікуваним, алгоритмічність побудови розрахункової системи рівнянь, що показує можливість застосування цих програмних продуктів в системах автоматизованого моделювання та САМ-систем. 203

204 ЛІТЕРАТУРА: 1. Кузнєцов Ю.М. Компоновки верстатів з механізмами паралельної структури: Монографія / Ю.М. Кузнєцов, Д.О. Дмитрієв, Г.Ю. Діневич; під ред. Ю.М. Кузнєцова // Херсон: ПП Вишемирський В.С., с. 2. D. Dmytriev. New layout and kinematic drill-milling machines with parallel structure mechanisms / Dmytriev D. // Technological Complexes 1/1 (11) 2015 p Yu. N. Kuznetsov Method of determining dynamic characteristics of machine with bar support system / Yu. N. Kuznetsov D. O. Dmytriev, S. A. Rusanov, S. М. Piven // Journal of the Technical University of Gabrovo, Vol (18-23) 4. Piven S. M. The software methods of assessing performance, quality and functionality of the frame configuration equipment / S. M. Piven, V. V. Rachinskiy // Bulletin of NTU "KhPI". Series: New solutions in modern technologies. Kharkiv: NTU "KhPI" (1214), P , 5. Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір "Комп ютерна програма «Tools App» від Державна служба інтелектуальної власності / Русанов С.А., Дмитрієв Д.О., Подольський М.І., Кузнєцов Ю.М. 6. Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір "Комп ютерна програма «Tools Glide» від Державна служба інтелектуальної власності / Русанов С.А., Кузнєцов Ю.М., Дмитрієв Д.О., Кеба П.В. 7. Баганов Є.О. Застосування віртуального потенціалу для моделювання просторових механізмів із в язями / Є.О. Баганов, Ю.М. Бардачов, С.А.Русанов // Вісник Херсонського національного технічного університету (56). С Кеба П.В. Аналіз кінематики, точності та динаміки пірамідальної компоновки верстата з механізмами паралельної структури / Кеба П.В., Дмитрієв Д.О., Федорчук Д. // Вісник Хмельницького національного університету (235). С

205 УДК А.П. Попов, М.Б. Єдинович Херсонський національний технічний університет ЗАМІНА РЕГУЛЯТОРА Р25 В СИСТЕМІ АВТОМАТИЗАЦІЇ КОТЛА ДКВР В статті розглядаються питання модернізації парових котлів типу ДКВР з використанням сучасних цифрових технологій. Проведено аналіз системи автоматизації парового котла. Запропоновано систему автоматизації з використанням мікропроцесорного контролера МІК-51, з можливістю підключення до SCADA Visual intellect. Ключові слова: АСУТП, ДКВР, SCADA, ПІД, ШІМ, GSM Вступ. У зв язку зі значним подорожчанням енергоносіїв та необхідністю підвищення енергонезалежності уряд України реалізує проект підвищення енергоефективності в секторі централізованого теплопостачання України UDHEEP (Ukraine District Heating Energy Efficiency Project), що фінансується за рахунок коштів позики Міжнародного банку реконструкції та розвитку (МБРР). Основними завданнями проекту є модернізація галузі централізованого теплопостачання. В результаті реалізації Проекту планується виведення з експлуатації 1 ТЕЦ та 12 котелень, реконструкція 2 ТЕЦ, 132 котелень та 51 центрального теплового пункту, реконструкція 165 кілометрів теплових мереж, будівництво 6 когенераційних станцій, встановлення понад 1100 індивідуальних теплових пункти та понад 2400 загальнобудинкових лічильників тепла, модернізація диспетчерських пунктів та встановлення в них автоматизованих систем керування технологічними процесами, до яких в 8 містах сумарно буде приєднано майже 3000 об єктів. [1]. Основна частина. На основі аналізу системи автоматизації парового котла типу ДКВР розробити схему модернізації з використанням цифрових контролерів та з можливістю віддаленого моніторингу (SCADA). Регулятор Р25 [2] виробництва Московського заводу теплової автоматики є складовою частиною агрегатного комплексу КАСКАД-2, набув широкого застосування в системах автоматичного регулювання різноманітних технологічних процесів. Наприклад, система автоматики будь-якого парового котла ДКВР включає кілька регуляторів Р25. Враховуючи високу універсальність та надійність, Р25 використовувались скрізь, де потрібно було «тримати параметр» і де в якості приводів використовувались виконавчі механізми с електродвигунами постійної швидкості. Функціонально Р25 ще може забезпечувати управління котлоагрегатом але треба враховувати, що зношеність та відсутність запчастин роблять його експлуатацію надзвичайно витратною. Також слід зазначити, що подібні засоби автоматизації не передбачають зв язку з цифровими засобами диспетчеризації і контролю (SCADA). Розглянемо основні функції комплекту автоматики котла ДКВР [3]: 1. Захисту котла, що забезпечують відсічення палива при відхиленні технологічних параметрів від норми: o при загасанні факела пальника (запальника); o при підвищенні або зниженні рівня в барабані котла; o при зниженні розрідження в топці; o при зниженні тиску повітря; o при підвищенні тиску пари в барабані котла; o при зниженні тиску палива перед пальником; o при відключенні електродвигунів димососа й вентилятора; o при несправності кіл захисту, включаючи зникнення напруги. 2. Аварійна світлова й звукова сигналізація при відхиленні технологічних параметрів від норми й запам'ятовування першопричини аварії. 205

206 3. Автоматична вентиляція топки з видачею сигналу (дозволу) на розпал пальника. 4. Автоматичний розпал і зупинка котла ( при наявності електрофікованих клапанів безпеки). 5. Регулятори ( ПІД-регулятори) забезпечують автоматичне регулювання (рис.1): o Рівня води в барабані. o Розрідження в топці котла. o Співвідношення «мазут-повітря» або Співвідношення «газ-повітря». o Теплового навантаження котла (автоматична підтримка заданого тиску в котлі). Рис. 1 Схема автоматизації котла ДКВР Отже, як видно система автоматики котла повинна не тільки здійснювати регулювання параметрів але виконувати функції захисту, реалізуються засобами дискретного управління. Оскільки неможливо просто замінити один пристрій на інший то насамперед необхідно скласти список вимог, яким повинен відповідати сучасний контролер, щоби перехід с Р25 на нього був максимально простим: 1. Прилад по входам, виходам і живленню повинен відповідати регулятору Р25 (бажано, щоб входів і виходів було більше, и щоб вони були більш універсальні по типам сигналів). 2. Прилад повинен забезпечувати характер і якість регулювання не гіршу ніж Р25 (бажано, крім реалізованих в регуляторі Р25 ПІ- імпульсної и дво/трихпозиційної структури, мати 206

207 можливість вибору типу регулювання (аналогові, імпульсні або ШІМ) і можливість автоматичної корекції завдання виходячи з потреб технологічного процесу). 3. Прилади повинні бути схожими мати інтуїтивно зрозумілі органи налаштування і оперативного управління, тобто бути простим в використанні, не потребувати в обслуговуванні високо кваліфікованого персоналу в цифровій схемотехніці та інших суміжних областях. 4. Прилад повинен бути надійним, мати тривалий гарантійний термін, довготривалий період експлуатації, а також бути розрахований на роботу в реаліях промислового виробництва (стійкість к вібраціям,широкий діапазон робочих температур та ін.). 5. З огляду на поширення SCADA систем мати можливість підключення по промисловій мережі з використанням стандартного протоколу. Також слід зазначити, що на відміну від Р25 сучасні контролери дозволяють програмно організовувати багато контурів ПІД регулювання, кількість яких обмежується кількістю аналогових входів/виходів. Тому логічно було б замінити усі Р25 на один сучасний ПЛК, який до того ж може реалізовувати алгоритми логічного управління. Цим вимогам цілком задовольняють багатофункціональні мікропроцесорні контролери Івано-Франківського підприємства МІКРОЛ сімейства МІК. Контролер МІК-52 дозволяє організувати до дев яти незалежних контурів ПІД-регулювання, у базовому варіанті має 4 аналогових входи, з можливістю нарощування їхньої кількості до 8 модифікація МІК [4]. Рис. 2 Зовнішній вигляд контролера МІК 52 Окрім наявності великої кількості входів/виходів МІК 52 дозволяє здійснювати необхідну корекцію статичної характеристики об єкта управління (рис. 3). 207

208 Рис. 3 Графік оптимального співвідношення «газ-повітря» Наявність чотирьох аналогових та 13 дискретних виходів дозволяє здійснити управління усіма контурами аналогового управління та реалізувати потрібні алгоритми логічного управління. Слід зазначити, що аналогові входи контролера не розраховані на підключення стандартних термопар та термоопорів, тому слід використовувати датчики з уніфікованим виходом. Варіант заміни Р25-го контролером МІК-52 розглянемо на прикладі регулятора контуру регулювання рівня води в барабані парового котла, побудованого за триімпульсною схемою (рис. 4). Регулятор живлення враховує 3 імпульси, основним з яких є імпульс за рівнем води в барабані котла, доповнений двома корегуючими імпульсами по витраті живильної води і імпульсом по витраті пара. Імпульси підсумовується і надходять на регулятор для кожного з трьох імпульсів передбачений свій масштабний коефіцієнт. Вихідний сигнал регулятора в формі двох дискретних сигналів надходить на виконавчий механізм типу МЕО, регулюючий орган якого встановлено на лінії живлення котла водою. Рис. 4 Автоматизація контуру живлення 208

209 FBD - Програма контролера МІК-52, яка реалізує подібний три імпульсний регулятор, представлена на рис. 5. Слід відзначити наступні особливості цієї програми. 1. Регулятор Р25 конструктивно виконаний так, що демпфірування по вхідних сигналах виконується в вузлі регулювання, а не вимірювання, тобто, згладжуються не власними вимірювані параметри, а вже готовий сигнал неузгодженості, між завданням і виходом суматора вхідних сигналів. У програмі контролера МІК-51 реалізований дещо інший підхід: згладжування виконується окремо по кожному з трьох вхідних імпульсів. Роздільне демпфірування дозволяє більш якісно відбудувати регулятор, оскільки з'являється можливість зробити великим демпфер по імпульсу рівня води в барабані і задати менші значення для демпферів імпульсів витрати води і пари.. 2. У FBD-блоках всіх типів регуляторів контролера МІК-51 передбачене автоматичне балансування. Вона забезпечує плавний перехід при зміні завдання і відпрацьовує поступове зміна значення завдання регулятора від величини поточного значення регульованого параметра до заданого (при їх нерівності) після перемикання регулятора з ручного в автоматичний режим. 3. Заводити імпульс зворотного зв'язку по положенню виконавчого механізму в контур регулювання на базі МІК-51 немає необхідності. З досвіду експлуатації подібних контурів жорсткий зворотній зв'язок по положенню механізму приносить, в кінцевому рахунку, більше шкоди, ніж користі. Вона вимагає ретельної відбудови механічної передачі на виконавчому механізмі, а так як часто використовуються ще і застарілі механізми з реостатним або індуктивним датчиком положення, неточності і дрейф в їхніх показаннях «не лізуть» ні в які розумні рамки. З цієї причини в програмі контролера МІК-51 використовується внутрішня змінна визначення положення виконавчого механізму, реалізована в самому блоці імпульсного ПІД-регулятора. Якщо обслуговуючому персоналу необхідно бачити положення регулюючого органу, то можна задіяти 4-й вільний аналоговий вхід контролера і вивести значення на лицьову панель приладу. Рис. 5 FBD програма контуру живлення котла Усі параметри технологічного процесу та оперативне управління котлом можна проводити з диспетчерського пункту завдяки SCADA системі «Visual intellect» що є продуктом підприємства «МІКРОЛ». Застосування «Visual intellect» забезпечує зручність, простоту і 209

210 наочність в процесі дистанційного контролю всієї системи, формування різноманітних звітів, створення і перегляду архівів. Зв язок між автоматизованими об єктами і центральним аварійно-диспетчерським пунктом підприємства може здійснюватися як по мережі Modbus, так і системою бездротової передачі даних МІКРОЛ Squide,. Ця система реалізує маршрутизацію потоків даних в мережах GSM з використанням технології GPRS, що дозволяє об єднати віддалені об єкти в єдиний інформаційний простір, підтримувати постійний зв язок, контролювати і здійснювати управління в режимі реального часу. Основні результати і висновки. Застосування сучасних цифрових засобів управління дає змогу ефективно модернізувати існуючі теплоагрегати. Вартість такої модернізації відносно невелика, оскільки один мікропроцесорний контролер може замінити усі застарілі регулятори, що використовуються на котлах. Також слід відмітити економічний ефект від скорочення обслуговуючого персоналу завдяки застосуванню SCADA яка дозволяє здійснювати контроль і управління з центрального диспетчерського пункту. Крім того, така система дозволяє подальшу модернізацію і розширення. ЛІТЕРАТУРА: 1. Підвищення енергоефективності в секторі централізованого теплопостачання України. [Електронний ресурс] режим доступу: Наладка средств автоматизации и автоматических средств регулирования: Справочное пособие/ А.С. Клюев и др. М.: Энергомиздат, Берсенев И.С. Автоматика отопительных котлов и агрегатов/ И.С.Берсенев, М.А.Волков, Ю.С.Давыдов. 2 е изд.,лерераб. и доп. М.: Стройиздат, с ил. 4. Контроллер микропроцессорный мик-52н Руководство по эксплуатации ПРМК РЭ1.Івано-Франківськ

211 УДК О.В. Приємець, М.Б. Єдинович Херсонський національний технічний університет ВИКОРИСТАННЯ МІКРОПРОЦЕСОРНОГО КОНТРОЛЕРА МІК-52 ДЛЯ МОДЕРНІЗАЦІЇ ТЕПЛОВОГО ПУНКТУ В статті розглядаються питання модернізації об єктів комунального теплопостачання, зокрема теплових пунктів з використанням сучасних цифрових технологій. Проведено аналіз системи автоматизації теплового пункту. Запропоновано систему управління подачі теплоносія з використанням мікропроцесорного контролера МІК-52, з можливістю підключення до SCADA Visual intellect. Ключові слова: АСУТП, SCADA, ЦТП, ІТП, GSM Вступ. У зв'язку з різким здороженням теплоносіїв задача їхньої економії стає особливо актуальною. Раціональна модернізація та реконструкція існуючих систем теплопостачання дозволяє суттєво зменшити витрати на опалення та скоротити терміни окупності інвестицій. Херсон став одним із восьми міст-учасників першого етапу проекту «Підвищення енергоефективності в секторі централізованого теплопостачання України», що реалізовується Мінрегіоном у співпраці з МБРР. Інвестиції у системи теплопостачання Херсона із залученням коштів USAID передбачають вдосконалення системи централізованого теплопостачання МКП «Херсонтеплоенерго» (технічне оновлення двох та закриття чотирьох неефективних котелень, реконструкція 6,6 км теплових мереж зі встановленням попередньо ізольованих трубопроводів, реконструкція 4 ЦТП та встановлення 21 індивідуального теплового пункту (ІТП), впровадження системи диспетчеризації SCADA на 26 котельнях, налагодження теплового та гідравлічного режиму роботи системи централізованого теплопостачання); будівництво квартальних біопаливних котельнь для постачання тепла до багатоквартирних житлових будинків; впровадження організаційно-технічних заходів (модернізація технологічних схем котельнь, автоматизація режимів згорання палива, встановлення нових насосів). [1]. Основна частина. На основі аналізу типових систем автоматизації централізованих теплових пунктів запропонувати шляхи модернізації існуючих об єктів теплопостачання з можливістю віддаленого моніторингу (SCADA). Сам тепловий пункт представляє собою проміжну ланку між джерелом тепла і споживачем в системах міського теплозабезпечення централізовані теплові пункти (ЦТП) призначені для забезпечення мікрорайонів міста гарячою водою. Натомість індивідуальні теплові пункти (ІТП) забезпечують теплом і гарячою водою окремі будинки, або групи будинків, використовуючи тепло, що подається по тепломережам. На вітчизняних теплопунктах використовуються одно- або двоступеневі системи з використанням тепла зворотного теплоносія для первинного підігріву води для системи гарячого водопостачання (ГВП) [2]. Більшість цих систем знаходяться в експлуатації ще радянських часів. Із засобів автоматизації тут можна регулятори прямої дії УРРД, регулятори Р-25 комплексу КАСКАД-2. Функціонально зазначені засоби ще можуть забезпечувати прості алгоритми управління але треба враховувати, що зношеність та відсутність запчастин роблять їхню експлуатацію надзвичайно витратною. Також слід зазначити, що подібні засоби автоматизації не передбачають зв язку з цифровими засобами диспетчеризації і контролю (SCADA). Для оптимального вибору засобів автоматичного управління необхідно проаналізувати принцип функціонування типових теплопунктів. Спрощена технологічна схема теплового пункту представлена на рис

212 Рис. 1 Спрощена технологічна схема теплового пункту Пунктиром позначені лінії водопостачання. Необхідний тиск у системі забезпечують насоси Н1 і Н2. Насос Н3 забезпечує змішування охолодженої води зі зворотної магістралі (Т2) з гарячим теплоносієм. Це дозволяє уникнути перегріву системи опалення за теплої погоди. Параметри теплоносія контролюються термодатчиками t1 t5. Тиск води контролюється датчиками Р2 Р4. Теплоносій із центральної міської котельні частково надходить в перший і другий теплообмінники, підігріваючи гарячу воду, а також частково поступає безпосередньо до мережі опалення мікрорайону (трубопровід Т10). Співвідношення регулюється за допомогою поворотних заслінок ПІД1 і ПІД2. Тиск гарячої води на мікрорайон і перепад тиску теплоносія регулюється насосами Н1, Н2 з управлінням від частотного перетворювача. Кількість підмішуваного теплоносія з магістралі Т2 у магістраль Т10 регулюється поворотною заслінкою ПІД3. Як видно з технологічної схеми теплопункту необхідна температура гарячої води t2 підтримується шляхом регулювання подачі теплоносія у теплообмінник другого ступеню за допомогою заслінки ПІД2. Оскільки задача насоса Н1 підтримування необхідного тиску у системі ГВП то для регулювання температури достатньо одноконтурного ПІД регулятора. Наявність заслінок ПІД1 на гарячому трубопроводі і ПІД3 на лінії холодної води потребує реалізації як прямого так зворотного управління температурою теплоносія. Тиск у мережі ГВП та системи опалення підтримується насосами Н1 та Н2 з регулюванням від датчиків тиску Р2 і Р3. Насос Н3 регулювання не потребує, оскільки подача регулюється заслінкою ПІД3. На ринку засобів автоматизації України присутній широкий спектр контролерів здатних розв язувати задачі управління будь-якої складності. Аналіз типової схеми автоматизації ЦТП показав, що для якісного управління параметрами роботи ЦТП необхідно задіяти як мінімум чотири ПІД регулятори. Цим вимогам цілком задовольняють багатофункціональні мікропроцесорні контролери Івано-Франківського підприємства МІКРОЛ сімейства МІК. Контролер МІК-52 дозволяє організувати до дев яти незалежних контурів ПІД-регулювання, у базовому варіанті має 4 аналогових входи, з можливістю нарощування їхньої кількості до 8. [3]. 212

213 Наявність чотирьох аналогових та 13 дискретних виходів дозволяє здійснити управління трьома поворотними заслінками типу «Метелик (Butterfly)», обладнаними електроприводами, вмиканням та вимиканням, підмішуючого насосу, роботою частотного перетворювача, котрий у відповідності з сигналом контролера може задіяти одне із трьох попередньо встановлених завдань. Крім того, ресурси і можливості контролера дозволяють додати в систему АСУ ЦТП додаткові вузли і системи управління, що являється не менш важливим фактором для подальшого удосконалення системи. Комунікаційні функції МІК-52 забезпечують підтримку протоколу Modbus RTU, що дозволяє використовувати його не тільки у проводовій мережі але шляхом підключення через перетворювач інтерфейсу GSM модема встановлювати зв язок зі SCADA диспетчерського центру. Структурна схема АСУТП з використанням контролера МІК-52 наведена на рис. 2. В якості приладів для вимірювання та контролю були використані датчики тиску Danfoss MBS 3000, датчики температури ТСМУ. Рис. 2 Структурна схема системи АСУ ТП центрального теплового пункту Окрім функцій управління контролер забезпечує сигналізацію у разі несанкціонованого доступу, пожежну сигналізацію, сигналізацію затоплення приміщення ЦТП. Програмне забезпечення контролерів МІКРОЛ створюється у середовищі АЛЬФА у вигляді FBD діаграм. Фрагмент програми управління тепловим пунктом наведено на рис

214 Рис. 3 FBD діаграма управління тепловим пунктом Імпульсний ПІД регулятор (44) здійснює широтно-імпульсне регулювання приводом насоса Н1 Danfoss MBS Аналогові вхідні блоки AIN1-AIN4 підключені до аналогових входів контролера. Сигнал тиску подається на вхід ПІД регулятора. Поточні значення температури і тиску виводяться на індикатори лицьової панелі за допомогою блоків USER. Виходи dmax, dmin, derr використовуються для формування сигналів тривоги та несправності датчиків. Усі параметри технологічного процесу та оперативне управління тепловим пунктом можна проводити з центрального аварійно-диспетчерського пункту завдяки SCADA системі «Visual intellect» що продуктом підприємства «МІКРОЛ». Застосування «Visual intellect» забезпечує зручність, простоту і наочність в процесі дистанційного контролю всієї системи, 214

215 формування різноманітних звітів, створення і перегляду архівів. Зв язок між автоматизованими об єктами і центральним аварійно-диспетчерським пунктом підприємства може здійснюватися системою бездротової передачі даних МІКРОЛ Squide,. Ця система реалізує маршрутизацію потоків даних в мережах GSM з використанням технології GPRS, що дозволяє об єднати віддалені об єкти в єдиний інформаційний простір, підтримувати постійний зв язок, контролювати і здійснювати управління в режимі реального часу. Основні результати і висновки. Застосування сучасних цифрових засобів управління дає змогу ефективно модернізувати існуючі підприємства комунального господарства. Вартість такої модернізації відносно невелика, оскільки один мікропроцесорний контролер може замінити усі застарілі регулятори, що використовуються на теплових пунктах. Також слід відмітити економічний ефект від скорочення обслуговуючого персоналу завдяки застосуванню SCADA яка дозволяє здійснювати контроль і управління з центрального диспетчерського пункту. Крім того, така система дозволяє подальшу модернізацію і розширення. ЛІТЕРАТУРА: 1. Допомога від Проекту USAID у залученні інвестицій у Херсоні. [Електронний ресурс] режим доступу: 2. Манюк В. И. Наладка и эксплуатация водяных тепловых сетей. Справочное издание/ Манюк В. И. Каплинский Я. И. Хиж Э. Б. Манюк А. И. Ильин В. К. М.: Стройиздат, с. іл. 3. Контроллер микропроцессорный мик-52н Руководство по эксплуатации ПРМК РЭ1 - Івано-Франківськ

216 УДК 681.1:681.5 С.В. Ревенко, А.В. Рудакова, А.А. Омельчук Херсонский национальный технический университет КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МНОГОПРИВОДНОЙ КАРКАСНОЙ УСТАНОВКОЙ У статті розглянута система управління багатоприводною каркасною установкою на базі крокових двигунів. Наведено опис і властивості компонентів установки і запропонована її структурна схема. Проаналізовано основні вимоги, яким повинна відповідати комп ютеризована система управління багатоприводною каркасною установкою. Ключові слова: БАГАТОПРИВІДНА КАРКАСНА УСТАНОВКА, КРОКОВИЙ ДВИГУН, КОМП ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ Введение. В промышленности на сегодняшний день, в связи с повышением требований к технологичности производства и качеству продукции, повсеместно внедряются системы обеспечивающее точное позиционирование. Существует тенденция к росту применения универсального оборудования вместо узкоспециализированных станков и роботов-автоматов, так как сама по себе возможность быстрой переналадки и настройки, даже при некотором повышении стоимости оборудования, дает ощутимые преимущества. Одним из вариантов подобных систем, являются установки каркасного типа, которые оснащаются некоторым числом шаговых двигателей. Основная часть. Каркасные многоприводные установки многофункциональны и универсальны, так как имеют достаточный потенциал для эффективного решения многих промышленных задач. С целью повышения эффективности функционирования и технологической гибкости таких установок предлагается использовать современные компьютеризированные системы управления (КСУ). Рассмотрим компоновку с шарнирно-стержневыми механизмами параллельной структуры (рис. 1). Данная установка состоит из каркаса, оборудованного несколькими электродвигателями, приводами, шарнирными механизмами и рабочим органом, в качестве которого можно использовать инструмент по обработке материала (дерева, метала), манипулятор, экструдер и т.д.. Рис. 1 Внешний вид установки 216

217 Перемещение рабочего органа задается верхним уровнем управления, который может состоять из персонального компьютера или контроллера. Каждый двигатель программируется отдельно через собственную систему управления, представленную микроконтроллерами, а датчики, размещённые на приводах, отслеживают их положение и отправляют данные на верхний уровень управления [1]. Структурная схема системы управления каркасной установкой приведена на рис.2. Рис. 2 Структурная схема электропривода В измерительной подсистеме КСУ возможно также использовать ультразвуковые датчики и датчики тока. Ультразвуковой датчик позволяет определять расстояние до объекта, измеряя время отражения звуковой волны от него, что позволяет с высокой точностью определять расположение рабочего органа и его расстнояние до обрабатываемой поверхности. С помощью датчика тока можно зафиксировать перегрузку двигателя и соответственно избегать экстремальных режимов работы многоприводной каркасной установки и предотвращать возможные аварийные ситуации. В рассматриваемой каркасной установке применяются шаговые двигатели, которые преобразуют электрические импульсы сигналов управления в угловые перемещения ротора (дискретные механические перемещения) с фиксацией его в заданном положении. Каждый шаговый двигатель установки имеет возможность осуществлять точное позиционирование и регулировку скорости, что хорошо подходит для системы, которая работает при малом ускорении и с относительно постоянной нагрузкой. Если же нагрузка шагового двигателя превысит его момент, то информация о положении ротора будет потеряна и системе управления потребуются концевые выключатели для обеспечения безопасности персонала, самой установки и осуществления базирования [2]. Таким образом, для КСУ можно сформулировать два требования: 1. Необходимо получить координаты требуемого и текущего положений шарнирного узла. Требуемое положение задается программой обработки, а текущее положение должно определяться с помощью датчиков положения. 2. Необходимо осуществлять мониторинг функционирования электромеханического оборудования. Мониторинг оборудования осуществляется с помощью различных видов диагностики изменения параметров функционирования оборудования. Кроме того, компьютеризированная система управления многоприводной установкой должна обладать рядом свойств: - иметь многофункциональное программное обеспечение, которое было бы полностью 217

218 совместимым с предыдущими версиями (для запуска ранее наработанных программ); - обладать доступностью и открытостью программного обеспечения системы для проектировщиков; - поддерживать многоканальность для реализации одновременного запуска нескольких управляющих программ; - поддерживать алгоритмы высокоскоростной обработки; - содержать систему поддержки принятия решений для оператора. Разрабатываемая КСУ должна поддерживать интерполяцию с малой дискретностью вычислений и алгоритмы предпросмотра, т.е. возможность просчитывать траекторию шарнирного узла (вместе с инструментом) и заранее снижать скорость перед её резкими изменениями, что наиболее актуально для обработки на больших скоростях. Одним из важных требований к КСУ является возможность удаленного управления по сети и объединение отдельных установок в группы в рамках технологической цепочки производства. Большое внимание следует уделить функциям моделирования процесса обработки, когда КСУ не только визуализирует на экране маршрут движения инструмента, но и представляет модель фактического результата обработки. Необходимо обеспечить возможность расширенного самодиагностирования и возможность «понимания» языков программирования высокого уровня. Выводы. В результате проведенного исследования, была разработана структура КСУ каркасной установкой для эффективного управления оборудованием с целью повышения качества обработки, экономичности электромеханического оборудования и надежности. Было установлено, что система управления должна базироваться на использовании современных микроконтроллерных средств и подсистем мониторинга. Для этого важно разработать алгоритмы, которые могли бы эффективно согласовывать работу измерительных подсистем и всех уровней управления. ЛИТЕРАТУРА: 1. Кеба П.В. Аналіз кінематики, точності та динаміки пірамідальної компоновки верстата з механізмами паралельної структури / П.В. Кеба, Д.О. Дмитрієв, Д.Д. Федорчук // Вісник Хмельницького національного університету, 2, 2016 (235). С Омельчук А.А. Проблеми узгодженого керування складною електромеханічною системою / А.А. Омельчук, Ю.О. Лебеденко, Г.В. Рудакова // Наукові праці Національного університету харчових технологій. К.: НУХТ, С

219 УДК , О.М. Решетило, П.В. Токарчук, В.В. Токарчук Луцький національний технічний університет ІНЕРЦІЙНИЙ ТРЕКЕР НА БАЗІ ARDUINO NANO Розроблений інерційний трекер може використовуватись для роботи з комп'ютером, як в домашніх умовах, так і на виробництві, ігровій індустрії, та для людей з обмеженими можливостями, які не можуть використовувати руки. Ключові слова: ІНЕРЦІЙНИЙ ТРЕКЕР, ГІРОСКОП, ARDUINO NANO, OPENTRACK Вступ. На сьогоднішній день новизною галузі ІТ технологій є віртуальна реальність та інерційні трекери. Під інерційним трекером розуміють програмно-апаратне забезпечення, яке відслідковує координати позиції у просторі, записує їх у пам ять та при потребі відтворює. До інерційних трекерів на сам перед можна віднести окуляри віртуальної реальності. Однак VR-окуляри працюють лише із рухомим дисплеєм мобільного пристрою і не можуть використовуватись коли потрібно керувати мишкою, коли зайняті руки, коли людина друкує текст обома руками на клавіатурі і відволікається лише у випадку звірки, в такий момент інколи потрібно тягнутись до миші для встановлення курсору у певному місці, тим більше вони не можуть використовуватись людьми із обмеженими можливостями. Тому виникла необхідність розробки інерційного трекера для людей із обмеженими можливостями, який може працювати із нерухомим монітором. Розроблюваний прилад повинен виконувати наступні функції: - визначення координат у просторі; - запис координат; - передачу інформації до комп ютера; - керування маніпулятором (комп ютерна миша). Основна частина. В основі даного пристрою використовується гіроскоп, який відстежує повороти голови людини, спрямовуючи віртуальний погляд саме в ту сторону, в яку спрямовані її очі. Таким чином вимірювання фізичного розміщення є дуже зручним та практичним, похибка є мінімальною, а швидкість передачі даних є на рівні комп ютерного обладнання. Апаратна частина в даному проекті представлена контролером Arduino Nano V3 та датчиком GY-85 (гіроскоп+акселерометр+магнітометр). USB шнур використовується для підключення системи до комп ютера. Програмну частину було написано на мові програмування С++ з використанням компіляторя Arduino IDE. Для роботи із трекером на персональному комп ютері було вибрано програмне забезпечення на безкоштовній основі OpenTrack. OpenTrack це безкоштовна програма з відкритим вихідним кодом, основна ціль якого є відслідковування рухів голови користувача та їх перетворення в координати. Є можливість зробити асиметричні налаштування осей та їх переназначення, зберігання профілів налаштувань. Присутня можливість використання різних фільтрів. За допомогою фільтрів можна встановити більш швидкий час відклику від трекера, чіткість. Для розширеного налаштування можна змінити чутливість, асинхронну подачу даних з кожної осі, прискорення і ще багато інших налаштувань. Дані компоненти, як апаратного комплексу так і програмного, повністю виправдали свої можливості та функціонал. Модуль чітко реагує на зміни позиції у просторі. Для більш точної координації було використано фільтр Accela filter Mk.4, але для цього був збільшений час відклику датчика, тому оптимальне рішення було залишити таку ж чутливість та якість, але 219

220 при меншій затримці від приладу. Схему підключення модуля GY-85 до Arduino Nano V3 наведено на рис. 1. Рис. 1 Схема підключення модуля GY-85 Налаштування програми OpenTrack наведені на рис. 2, 3 та 4. В полі «Tracker» вибираємо «Hatire Arduino» і натискаємо кнопку детальних налаштувань обраного трекера. В цьому вікні потрібно поставити осі трекера відповідно до осей комп ютерної миші. В даному випадку потрібно ще встановити інверсію на одну із осей, для правильного відображення. В наступному вікні обирається СОМ порт, до якого під єднаний мікроконтроллер. У вкладці Command потрібно виставити затримку ініціалізації, у 1000 мс., та коефіцієнт передачі даних Після цього зберігаємо налаштування та повертаємось до головного меню. В налаштуваннях OpenTrack також потрібно вибрати фільтр Accela, це дасть змогу налаштувати плавне «ковзання» курсора, чутливість, швидкість повороту, стрибок на певний крок і т.д., це необхідно для моніторів широких форматів, у яких співвідношення сторін йде 16:9. Рис. 2 Базові налаштування програми OpenTrack 220

221 Рис. 3 Командні налаштування програми OpenTrack Рис. 4 Налаштування емуляції комп ютерної миші (вісь та чутливість) Для початку роботи із трекером, в програмі OpenTrack потрібно натиснути клавішу «Start» та розмістити трекер нерухомо на 1-2 с. Це потрібно для того, щоб трекер запам ятав початкові координати, в залежності від цього буде відображатись курсор миші. Це потрібно зробити лише у випадку, якщо трекер працює в режимі руху відносно монітора. В залежності від осей X, Y, Z в програмі також є 3 вкладки, які відповідають за рухи Yaw, Roll, Pitch (рис. 5). Yaw повороти голови праворуч та ліворуч. Rоll нахил голови праворуч та ліворуч. Pitch нахил голови вперед та назад. Рис. 5 Візуальне зображення осей Yaw, Roll, Pitch 221

222 Після «старту» трекера, можна побачити залежність змін позиції та графічне зображення відносно зміни позиції трекера, орієнтуючись на зображення восьминога, який теж відтворює рухи користувача, для уточнення правильності роботи програми (рис. 6, 7 і 8). Рис. 6 Покази графіка Yaw в залежності від повороту голови праворуч та ліворуч Рис. 7 Покази графіка Pitch в залежності від нахилу голови вперед та назад В цілому програмно-апаратний комплекс побудований вірно, похибок при тестуванні не виявлено. Даний прилад в загальній сумі не перевищує 30% вартості промислових маніпуляторів. Загальні витрати на його виготовлення складають 357 грн. Основні результати і висновки. Використання розробленого інерційного трекера, що базується на основі модуля GY-85 та плати Arduino Nano V3, дозволяє використовувати його в якості маніпулятора для персонального комп ютера з мінімальними відхиленнями та відслідковувати динаміку руху. Для зручного користування була змінена його чутливість. Осі встановлені відповідно до практичного розміщення датчика позиціонера. Разом з цим було виявлено наступні недоліки: - провідне підключення (в подальшому можна підключити на Bluetoth модуль); - не вичерпані всі можливості мікроконтролера та модуля; - висока чутливість до зовнішніх впливів. 222

223 В подальшому необхідне вдосконалення апаратної та програмної частин комплексу для підвищення точності його роботи та використання у галузі складських мануфактур, повсякденному житті для людей із обмеженими можливостями та сфері інформаційних технологій. Рис. 8 Покази графіка Roll в залежності від оберту голови праворуч та ліворуч ЛІТЕРАТУРА: 1. ISSN Промышленные АСУ и контроллеры Петин В.А. Проекты с использованием контроллера Arduino / В.А. Петин СПб.: БХВ- Петербург, с. 3. Enrique Ramos Melgar and Cirias Castro Diez / Arduino and Kinect Projects. 4. Evans B.W. Arduino блокнот программиста. / Brian W. Evans [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: 5. Соммер У. Программирование микроконтроллерных плат Arduino/Freeduino / Улли Соммер СПб.: БХВ-Петербург, с. 223

224 УДК В.О. Різник, І.Є. Галицька Національний технічний університет України Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського РОЗПІЗНАВАННЯ ШКІДЛИВОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ СИСТЕМНИХ ВИКЛИКІВ У роботі розглядається метод розпізнавання шкідливого програмного забезпечення, що базується на статистичному аналізі системних викликів. Новизна цього методу полягає у вибірковості системних викликів, що аналізуються Ключові слова: ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ, МЕТОДИ АНТИВІРУСНОГО ЗАХИСТУ, ДИНАМІЧНИЙ АНАЛІЗ, ЕВРИСТИЧНИЙ МЕТОД, СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ Вступ. На сьогоднішній день актуальність проблеми аналізу шкідливого програмного забезпечення (ПЗ) стоїть дуже гостро, адже зловмисники не зупиняються в розробці нових і нових додатків в цілях наживи. На даний момент створено повністю робочий прототип програми, що приймає на вхід список системних викликів будь-якого ПЗ, а на виході видає ймовірнісний коефіцієнт належності ПЗ до множини шкідливих додатків. Основна частина. Основна задача отримати модель, яка буде з високою долею ймовірності оцінювати програмне забезпечення за його небезпекою. Оскільки ПЗ представляє загрозу для реальної системи, то ми маємо використовувати віртуальне, ізольоване середовище. Варто зазначити, що стовідсоткової ймовірності характеристики ПЗ добитися неможливо (лише при повторному аналізі еталонного зразка), але при глибокому аналізі тематики можливо отримати результати порівняні з сучасними антивірусними системами. Метод базований на викликах API ОС дозволить нам знаходити всі типи вірусів: 1. Віруси захищені криптуванням 2. Обфусковані віруси 3. Нащадків метаморфних вірусів Завдяки тому, що незалежно від зміни виконуваного коду загальна семантика ПЗ залишається сталою, ми можемо це зробити за допомогою динамічного аналізу. Після проведення аналізу одного семплу вірусу Pony було отримано всі його системні виклики, яких налічувалось більше Очевидно, що більшість цих викликів не є корисними для нас. Оскільки багато викликів є загальними, вони не залежать від семантики програми, тому потрібно сформувати список основних API функцій. Частота виклику цих функцій і буде одним із критеріїв вірусного ПЗ. За допомогою статистичних методів було зібрано таку вибірку системних викликів (табл.1), які і будуть критерієм оцінки. Після видалення зайвих API викликів із логу, нам потрібно знайти статистичну міру даного шкідливого ПЗ. Застосовуючи набутий математичний апарат очевидно, що найкраще буде використовувати Хі-квадрат розподіл, який дасть найкращу статистичну характеристику нашій послідовності. Оцінюватися ж ПЗ буде по двом чинникам: 1. Хі -квадрат тест для різниці основних API 2. Порівняння загального об єму зразків. Формула статистичної вибірки: ( V B ) / B (1) 2 2 i i i i де Vi - це кількість основних API викликів ПЗ, що тестується; Bi - це кількість цих же викликів у шаблонному файлі. 224

225 Для високої степені розпізнання вірусного ПЗ було встановлення рівень значущості 0.05, що може призвести до помилок другого роду. Область застосування цього методу звичайно ж в системах антивірусного захисту або системах попередження вторгнень. Табл. 1 Список системних WinAPI викликів, характерні для вірусного ПЗ GetCurrentProcessId HeapAlloc GetConsoleMode GetModuleFileNameA SetConsoleMode WriteConsoleInputVDMW FileTimeToDosDateTime GetEnvironmentStrings CreateFileW MultiByteToWideChar GetFileSize GetVersionExA FileTimeToLocalFileTime HeapCreate GetFileTime GetStartupInfoA LocalFileTimeToFileTime SetHandleCount SetFileTime GetCommandLineA SetFilePointer GetEnvironmentStringsW SetFileAttributesW FreeEnvironmentStringsW GetFileAttributesW GetACP GetKeyState GetCPInfo ConsoleMenuControl GetStringTypeW AppendMenuW WideCharToMultiByte ReleaseMutex LCMapStringW FindFirstFileA GetEnvironmentVariableA FindClose ConsoleMenuControl SetThreadPriority AppendMenuW GetCurrentThreadId DeleteMenu GetProcAddress ClipCursor GetModuleHandleA GetKeyState InitializeCriticalSection GetClassLongW GetSystemTimeAsFileTime getes LocalFree ReadProcessMemory LoadStringA CreateFontIndirectW GetTickCount FormatMessageA GetVersionExA FindFirstFileA ExitThread DeleteCriticalSection QueryPerformanceCounter WaitForSingleObjectEx HeapCreate FindClose HeapAlloc TlsFree GetStartupInfoA CloseHandle GetCommandLineA UnmapViewOfFile GetCurrentProcessId GetEnvironmentStringsW SetHandleCount FreeEnvironmentStringsW CloseDesktop EnumDesktopsW EnumDesktopWindows GetCPInfo GetACP GetProcessHeap GetStringTypeW SetUnhandledExceptionFilter GetModuleFileNameA OpenDesktopW LCMapStringW GetProcessWindowStation MultiByteToWideChar GetUserDefaultLCID WideCharToMultiByte CombineRgn GetEnvironmentStrings OffsetRgn LocalFileTimeToFileTime ExtCreateRegion SetFileTime CreateRectRgnIndirect ReadProcessMemory SetWindowRgn AppendMenuW DefWindowProcW GetLastError PeekMessageW GetSystemTimeAsFileTime SetCapture GetTickCount SendMessageW QueryPerformanceCounter ReleaseCapture InitializeCriticalSection MsgWaitForMultipleObjectsEx FormatMessageA PtInRect GetCurrentProcess GetRgnBox DuplicateHandle HeapReAlloc GetConsoleMode 225

226 Основні результати та висновки. Випробування діючої моделі, написаної мовою програмування C++, проводились на реальних зразках вірусного ПЗ, взятих з порталу "virustotal.com". Для чистоти експерименту ніяких попередніх або послідуючих обробок не було здійснено. Багато сучасних вірусів можуть виявляти факт запуску в пісочниці, і завершувати свою роботу не завдавши ніякої шкоди системі. Ті ж зразки, які не виявляли цього, розпізналися доволі точно: 5/7 вірусних зразків було виявлено. Хоча зрозуміло, що результати були дещо синтетичні, адже аналізувалися вони на основі семплу доволі схожого на них самих. Але використовуючи цей метод разом із сучасними напрацюваннями в області антивірусного захисту, можна збільшити його ефективність. ЛІТЕРАТУРА: 1. A Tutorial on Principal Component Analysis [Електронний ресурс] // Center for Neural Science, New York University Режим доступу до ресурсу: 2. Christodorescu M. Mining Specifications of Malicious Behavior [Електронний ресурс] / M. Christodorescu, S. Jha, C. Kruegel Режим доступу до ресурсу: 3. Sai S. Signature Generation and Detection of Malware Families [Електронний ресурс] / S. Sai, K. Pankaj, B. Bezawada // Centre for Security, Theory and Algorithmic Research (C- STAR) International Institute of Information Technology Hyderabad , India Режим доступу до ресурсу: re%20families.pdf 4. Boyun Z. Using Fuzzy Pattern Recognition to Detect Unknown Malicious Executables Code [Електронний ресурс] / Z. Boyun, Y. Jianping, H. Jingbo // School of Computer Science, National University of Defense Technology, Changsha Режим доступу до ресурсу: 5. Analysis of Computer Intrusions Using Sequences of Function Calls [Електронний ресурс] / P.Sean, B. Matt, K. Sidney, M. Keith Режим доступу до ресурсу: 6. Static Analysis of Binary Code to Isolate Malicious Behaviors [Електронний ресурс] / J.Bergeron, M. Debbabi, M. Erhioui, B. Ktari // Computer Science Department, Science and Engineering Faculty, Laval University, Quebec, Canada Режим доступу до ресурсу: 7. Sun H. API Monitoring System for Defeating Worms and Exploits in MS-Windows System / H. Sun, Y. Lin, M. Wu. Hsinchu Taiwan: Department of Computer Science National Tsing- Hua University, с. 226

227 УДК С.О. Рожков, 2 О.В. Поливода, 1 О.О. Каменєв, 1 С.А. Білошицький 1 Херсонська державна морська академія 2 Херсонський національний технічний університет МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ БАЛАСТНОЇ СИСТЕМИ ТАНКЕРА «ANUKET OPAL» У статті побудувано математичну модель системи керування заспокоювача хитавиці та проведено моделювання. Аналіз результатів довів, що робочі характеристики танків для ослаблення бортової хитавиці задовольняють технічним вимогам. Для моделювання був використаний пакет прикладних програм MATLAB, який дозволив реалізувати модель руху судна на хвилях і побудувати гідравлічну позиційну сервосистему. Ключові слова: ХИТАВИЦЯ, ТАНКЕР, МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ, ПІД-РЕГУЛЮВАННЯ Вступ. Хитавиця впливає як на обладнання, так і на людей, що перебувають на судні. Існує небезпека, що хитавиця може привести до перекидання судна в екстремальних умовах. Таким чином, остійність судна його важлива характеристика, і розробка систем керування стабілізацією є важливим завданням при управлінні судном. Система сполучених танків (цистерн) для ослаблення бортової хитавиці є єдиною системою заспокоєння хитавиці на танкері «Anuket Opal». Перевагами таких заспокоювачів хитавиці є проста структура, дешевина, надійне функціонування, тому вони знайшли широке застосування [1]. Основна частина. Побудова точної математичної моделі системи управління заспокоювача хитавиці судна є складною задачею, тому що потік води в танках нелінійний, рух реальних хвиль є стохастичним процесом. Коли танкер нерухливий, підійде класичне ПІДрегулювання. Однак, коли танкер рухається, важко задовольнити технічним вимогам до системи керування використовуючи ПІД-регулювання. При використанні класичного регулятора, його параметри не змінюються із часом і не налаштовуються відповідно до зміни зовнішніх впливів. Підбір параметрів регулятора трудомісткий і вимагає великого практичного досвіду, необхідно використовувати ПІД-регулятор з нейронною мережею зі зворотним поширенням помилки для автоматичного настроювання його параметрів. Автоматизована баластна система танкера (рис. 1) складається з регулятора, сервозасувки (клапана, вентиля), циліндра (танка), датчика крену й диференту. Ur + Uf Об єкт управління Регулятор ЦАП Сервоклапан Танк АЦП Датчик Ф Рис. 1 Автоматизована баластна система танкера Рівняння потоку рідини через гідравлічну засувку має вигляд Q L K X K P, (1) q V C L де K q коефіцієнт підсилення потоку через клапан у робочій точці стаціонарного режиму; X V зсув засувки клапана; K C коефіцієнт «потік-клапан». P різниця між висотою L стовпа рідини у двох камерах танка, тобто зміна тиску. Рівняння нерозривності гідроциліндра 227

228 Q L dy A C dt tc p L Vt dp 4 dt c L, (2) де A ефективна площа плунжера в гідроциліндрі; витоків гідроциліндра; V t повний об'єм гідроциліндра; пружності об'єму. Рівняння балансу сил гідроциліндра C tc коефіцієнт сумарних втрат від c ефективний коефіцієнт Ap L 2 d y m B dt 2 c dy Ky FL dt, (3) де m загальна маса плунжера й вантажу; B c коефіцієнт в'язкості демпфірування плунжера й вантажу; F випадкова сила навантаження на плунжері; K коефіцієнт жорсткості L пружини. До рівняння (3) може бути застосоване перетворення Лапласа: Y 2 4 A де c h власна частота гідравлічного тиску; Vtm коефіцієнт загасання. Kq Kce Vt XV s 1 F 2 A A 4cKce, (4) 2 s 2 h s s 1 2 h h K m ce c h гідравлічний A Vt Динамічні властивості сервоклапана розглядається як статична стійка ланка s s Q K Q, I де Q s вихід сервоклапана; I s вхід сервоклапана. Пропускна здатність сервопідсилювача прямого ланцюга значно більше власної частоти гідравлічного тиску, у такий спосіб сервопідсилювач прямого ланцюга розглядають як статичну стійку ланку K. Датчик величини крену й датчик диферента елементи обладнання a позиційної системи із двома ступенями свободи, розглядаються як статичні стійкі ланки, позначаються як K і K відповідно. f d Передаточна функція розімкнутої системи заспокоювача хитавиці: P r K K a f KQ A 1 2 k s s 2 h 1 2 h h, s 1 (5) де k коефіцієнт передачі радіуса хитавиці танка. Останнім часом одержав широке поширення класичний закон ПІД-керування й часто використовується в багатьох системах автоматичного керування. Даний закон керування забезпечує найкращі показники якості керування, такі як, найменший час регулювання, перерегулювання, коливальність і т.д., при цьому система досягає заданого значення, що встановилося, необхідного параметра регулювання. Однак, при проектуванні регулятора для реальної системи, виникають наступні складності: через нагромадження погрішності, 228

229 нелінійності математичної моделі й інших факторів спроектований регулятор не задовольняє заданим критеріям якості керування. Тому, для розрахунку складних динамічних систем доцільно використовувати нейронну мережу зі зворотним поширенням [2]. На виході нейронної мережі завдяки її здатності самонавчатися, отримують параметри налаштування ПІД-регулятора. Цей спосіб керування дуже актуальний для гідравлічної системи, що стежить, керування заспокоювачем хитавиці судна. По-перше, цей спосіб керування не вимагає складних обчислень для одержання оптимальних настроювань регулятора, і не вимагає високої точності математичної моделі. По-друге, цей спосіб керування мало залежить від часу, нечутливий до нелінійності й зміні різних параметрів і коефіцієнтів. Оскільки параметри регулятора змінюються разом зі зміною параметрів системи, отже запропонований нейронний ПІД-регулятор може використовуватися в завданні керування заспокоювачем хитавиці судна. Нейронний ПІД-регулятор складається з нейронної мережі зі зворотним поширенням і класичним ПІД-регулятором (рис.2). Правила навчання Wij Wkj Нейронна мережа зі зворотним поширенням U r + K P K I ПІД-регулятор K D Об єкт управління φ U f Датчик Рис. 2 Структурна схема нейронного ПІД-регулятора Нейронна мережа зі зворотним поширенням повинна настроювати вагові коефіцієнти в реальному часі у відповідності із входом і виходом об'єкта керування. Тому, позначимо T x [ e( k), 1] як вектор вхідного сигналу. Нейронна мережа зі зворотним поширенням має 2 нейрона у вхідному шарі, 5 нейронів у прихованому шарі й 3 нейрона у вихідному шарі. Ціль керування баластною системою танкера полягає в тому, щоб підтримувати кут крену не більш заданого припустимого значення. Помилка вихідної величини енергії хитавиці може бути використана в цільовій функції алгоритму навчання нейронної мережі: E 1. (6) 2 k rk yk 2 Вага зв'язків нейронної мережі підбирається відповідно до алгоритму методу градієнтного спуску. Етапи проектування регулятора системи керування заспокоювача хитавиці судна наступні: 1) Ініціалізація. Після того, як визначена структура нейронної мережі зі зворотним поширенням, необхідно задати початкове значення всім вагам зв'язків. Потім необхідно встановити величини швидкості навчання й коефіцієнта інерції в алгоритмі. 2) Одержання вхідного сигналу нейронної мережі зі зворотним поширенням і розрахунок виходу. Вхід і вихід системи отриманий за допомогою модуля збору даних, і похибка обчислена як вхідний сигнал. Тоді вихід мережі розрахований за допомогою упереджуючого методу. 3) Розрахунок виходу регулятора. Після одержання параметрів регулятора й вхідного сигналу, розраховується вихідний сигнал регулятора та керуючий сигнал об'єкта керування. 229

230 4) Настроювання вагових коефіцієнтів. На даному етапі виконується настроювання ваги зв'язків нейронної мережі. Система керування, що реалізує даний алгоритм, реалізована в MATLAB/Simulink, наведена на рис. 3. Вибір параметрів регулятора був виконаний для вхідного сигналу у вигляді одиничного східчастого впливу, синусоїдального впливу, випадкового коливального впливу. Saturation 12:34 Digital Clock Час Кру тизна хв илі Одиничний в плив Тиск рідини танку Ку т хитавиці Ку т хитавиці Рів ень рідини Saturation1 Scope Step Сину соідальний в плив Кру тизна хв илі Шв идкість Шв идкість Швидкість рідини Sine Wave Амліту да хвилі Signal 1 Signal Builder Стохастичний в плив Підсистема моделі морської хвилі Шв идкість рідини танку Прискорення Підсистема моделі хитавиці танкера Сила тиску рідини Прискорення Підсистема моделі заспокоювача хитавиці Terminator Terminator1 Terminator2 Ку т хитавиці Ку т хитавиці Рівень рідини Параметри регу лятора Положення гідроклапану Сила тиску рідини 100 Час моделювання Параметри регу лятора Положення гідроклапану Constant3 Підсистема нейронної мережі з зворотнім розповсюдженням ПІД-регулятор Гідравлічний клапан Рис. 3 Система управління в MATLAB/Simulink Результати моделювання наведені на рис. 4. На вхід системи керування подавався сигнал різної форми з максимальним кутом крену не перевищуючим 30. Геометричні розміри моделі об'єкта керування обрані відповідно до головних розмірів й основних характеристик суднатанкера «Anuket Opal». При проведенні моделювання було встановлено, що при введенні інтегральної складової в закон керування, система стає нестійкою, тому що значно зменшується запас стійкості по фазі. З іншого боку, при малих значеннях коефіцієнта при інтегральній складовій система буде стійкою, що також дозволить зменшувати помилку регулювання, що встановився. Однак при моделюванні було встановлено, що вплив інтегральної складової незначний, і в якості керуючого закону обраний ПД-регулятор. На рис. 4 показані вхідні сигнали у вигляді одиничного східчастого впливу (а), синусоїдального впливу (в), випадкового коливального впливу (д), а також реакції систем на дані вхідні впливи. На рис. 4, б, г, є - відповідні коефіцієнти ПД-регулятора. При аналізі реакції системи на вхідний сигнал у вигляді одиничного східчастого впливу отримані наступні результати: перерегулювання в системі відсутнє, час регулювання становить 0,5 сек., тобто система має високу швидкодію при використанні спроектованого регулятора. При цьому, коли відхилення вихідного сигналу системи від заданого значення збільшується, коефіцієнти регулятора при пропорційній і диференціальній складовій регулятора також збільшуються, що забезпечує швидке зменшення відхилення. Коли відхилення зменшується, то коефіцієнти закону керування також зменшуються, роблячи 230

231 систему більш стійкою, знижуючи або усуваючи перерегулювання. Нарешті, коли стабільне відхилення дорівнює нулю, параметри регулятора сходяться до встановлених значень. При аналізі реакції системи на вхідний сигнал у вигляді синусоїдального впливу спостережувана реакція системи має добрі показники якості регулювання: зміна параметрів регулятора відбувається відповідно до зміни відхилення вхідного сигналу. Кут хитавиці, вихідний сигнал вхідний сигнал Час, сек. Час, сек. а) б) Кут хитавиці, вхід вихід Час, сек. Час, сек. в) г) Кут хитавиці, вхід вихід Час, сек. Час, сек. д) є) Рис. 4 Результати моделювання Аналіз реакції системи на вхідний сигнал у вигляді випадкового коливального впливу показав, що даний вид сигналу найбільш точно відтворює спостережувану картину поведінки морських хвиль у реальних умовах. У результаті моделювання параметри регулятора настроюються безупинно відповідно до зміни відхилення вихідної величини. Основні результати та висновки. Аналіз результатів моделювання показав, що за допомогою запропонованого нейромережевого ПД-регулятора можна вирішити задачу автоматизації баластної системи танкера «ANUKET OPAL». ЛІТЕРАТУРА: 1. Сизов В.Г. Теория корабля. / В.Г. Сизов Одесса: Феникс, с. 2. Попович М.Г. Теорія автоматичного керування: Підручник. / М.Г. Попович, О.В. Ковальчук К.: Либідь, с. 231

232 УДК Ю.О. Романова, М.В. Сидорук Херсонський національний технічний університет АВТОМАТИЗАЦІЯ ДІЯЛЬНОСТІ АПТЕЧНИХ МЕРЕЖ Аптечні мережі є сьогодні найбільш життєздатними і прибутковими підприємствами роздрібного сектора вітчизняного фармацевтичного ринку. Комплексна автоматизація управління і обліку підприємства за допомогою ERP-систем на сьогоднішній день - один з найефективніших і функціональних інструментів систематизації роботи ключових бізнес-процесів контролю внутрішніх і зовнішніх ресурсів. З необхідністю автоматизації торговельної діяльності стикаються багато торговельних фірм, але саме в аптечних установах перехід на нові технології став не тільки велінням часу, але й життєво важливою запорукою їх успішного функціонування. Ключові слова: АПТЕКА, ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА, СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ БАЗАМИ ДАНИХ, БАЗА ДАНИХ, АВТОМАТИЗАЦІЯ, ERP-СИСТЕМА, АВТОМАТИЗОВАНЕ РОБОЧЕ МІСЦЕ Вступ. Протягом останніх 20 років дослідники розробили велику кількість комп'ютерних систем, що забезпечують роботу лікарняних і амбулаторних аптек, клінічних фармакотерапевтів і фармацевтичних довідково-інформаційних служб. У лікувальному закладі аптека поряд з адміністративним офісом і клінічною лабораторією є одним з найбільш вигідних місць докладання комп'ютерів. В даний час аптечні системи належать до числа найбільш широко поширених систем, призначених для охорони здоров'я. Оскільки в них передбачено цілий ряд адміністративнофінансових, оперативних і клінічних функцій, які значно підвищують ефективність і покращують економічні показники аптечної справи, то ці системи стали суттєвою опорою для багатьох лікарняних і амбулаторних аптек [1]. Актуальність статті полягає у тому що потреби аптек в управлінні великими обсягами даних продовжують зростати. Аптеки також відчувають тиск з приводу надання високоякісних послуг за низькою ціною. Тому незалежно від своєї форми аптечна справа отримує значний виграш від комп'ютеризації задач управління інформацією. Основна частина. Karen A. Wager виділяє два основні класи медичних інформаційних систем: адміністративні та клінічні, в залежності від цілей їх роботи і даних, якими вони оперують: адміністративні інформаційні системи (або адміністративні додатки) містять первинні адміністративні або фінансові дані і використовуються для полегшення менеджменту в сфері охорони здоров'я: управління персоналом, постачанням медикаментів та обладнання, обліку матеріалів, білінгу, формування різних звітів тощо; клінічні інформаційні системи оперують інформацією про здоров'я пацієнтів, і застосовуються для діагностики і лікування, догляду за хворими та моніторингу стану здоров'я людей [2]. Зрозуміло, медичні інформаційні системи можуть об'єднувати в собі обидва цих класу. Саме до цієї категорії можна віднести і електронні історії хвороби. Можна привести більш детальну класифікацію медичних інформаційних систем, що не суперечить класифікації описаної вище [3]: автоматизовані робочі місця лікарів; автоматизовані системи медичної статистики; лабораторні інформаційні системи; аптечні інформаційні системи; системи архівування та передачі діагностичних даних; телемедичні системи; інші. 232

233 Отже, можна сформулювати вимоги до систем обліку і управління для більшості підприємств роздрібної торгівлі медикаментами: автоматизація всього оперативного обліку; використання для обслуговування покупців пасивних ККМ або активних POSтерміналів, обладнаних сканером штрих-коду; проста і зручна схема оприбуткування товару та його маркування; облік товарних залишків в розрізі серій по відділах і цінами збуту; схема контролю складських залишків і формування дефектувальних відомостей; схема контролю відпускних цін для препаратів, включених до Переліку... ; гнучка система тимчасових і соціальних знижок, а також знижок на категорії медичних препаратів; можливість рецептурного обслуговування і виготовлення препаратів; посерійного обліку медикаментів;