Матеріали Іv Всеукраїнської практичної...

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

Матеріали

ІV Всеукраїнської

науково-практичної конференції

студентів, аспірантів

та молодих вчених

з автоматичного управління

присвячена дню космонавтики

12 квітня 2016 р.

Херсон

2

Матеріали ІV Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих

вчених з автоматичного управління присвяченої дню космонавтики / Під ред. В.В. Марасанова та ін. –

Херсон: ХНТУ, 2016. – 232 с.

ISBN 978-617-7273-28-7

Доповіді наукової конференції містять результати наступних досліджень: математичне

моделювання фізичних, технологічних процесів і технічних систем; автоматичне управління

технологічними процесами; комп’ютерне моделювання ймовірнісних процесів і систем; прикладна

геометрія і комп’ютерні технології; мережні і телекомунікаційні технології; прогнозування і

попередження техногенних і екологічних катастроф.

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:

Марасанов В.В. – д.т.н., професор кафедри технічної кібернетики ХНТУ.

ЗАСТУПНИК ГОЛОВИ:

Рудакова Г.В. – д.т.н., завідувач 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 кафедри ЕЕФ ХНТУ.

Рожков С.А. – д.т.н., професор, зав. кафедри ЕСЕіСА ХДМА.

Кругла Н.А. – к.і.н., доцент, декан факультету кібернетики та системної інженерії ХНТУ.

Червяков 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 ТК ХНТУ.

Полищук В.М. – к.т.н., доцент кафедри ТК ХНТУ.

Сис В.Б. – д.т.н., професор кафедри ТК ХНТУ.

Якимчук Г.С. – к.т.н., професор кафедри ТК ХНТУ.

Касап А.М. – к.т.н., доцент кафедри ТК ХНТУ.

ОРГАНІЗАЦІЙНИЙ КОМІТЕТ

ГОЛОВА:

Димов В.C. – к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики ХНТУ.

ЧЛЕНИ КОМІТЕТУ:

Тернова Т.І. – к.т.н., доцент кафедри ТК ХНТУ.

Сарафаннікова Н.В. – к.т.н., доцент кафедри ТК ХНТУ.

Поливода О.В. – к.т.н., доцент кафедри ТК ХНТУ.

Димова Г.О. – ст. викл. кафедри ТК ХНТУ.

АДРЕСА ОРГКОМІТЕТУ

73008, Україна, м.Херсон, Бериславське шосе, 24,

ХНТУ, 3 корп., кафедра «Технічна кібернетика»,

тел. (0552) 32-69-37, 32-69-57

ISBN 978-617-7273-28-7 © Херсонський національний технічний університет

3

ЗМІСТ

А. В. Бажанов, Ю.А. Лебеденко

Дистанционное управление мощной нагрузкой через сотовый телефон ………………..

6

І.В.Баклан, Є.А. Недашківський

Лінгвістичне моделювання фрактальних часових рядів …………………………………

11

І.С. Березкін

Розробка концепту переробки та формування виробів з пластику

в універсальних умовах ……………………………………………….................................

15

М.В. Боднар, А.Я. Кулик

Метод Singular spectrum analysis (SSA) в медицині ………………………………………..

19

В.О. Бойко, Ф.Н.Цивільський

Використання хмарних технологій у промисловому виробництві ……………………...

21

П.А. Вавилов, О.И. Боскин

Разработка нейро-виртуального интерфейса ……………………………………………..

25

В.И. Вира, Т.И.Терновая

Автоматизации мойки бутылок ……………………………………………………………

28

Т.Є. Вуж Технологія пошуку шляхів зниження захворюваності населення міста

на бронхіальну астму на основі просторово-хронологічної моделі ……………………..

32

В.О. Гавриленко, Ю.Є. Гузенко, Г.В. Рудакова

Автоматизація системи диспетчерського керування зберіганням зернових

у зерносховищах ……………………………………………………………………………

36

М.М. Гайдуков, В.С. Димов

Розробка системи мережного оповіщення в локальній мережі підприємства ………….

40

О.А.Гончаров, І.В.Баклан

Система розпізнавання мелодії за записом на мобільному телефоні …………………...

43

В.О. Грамов, Є.О. Баганов

Розробка алгоритму відстеження точки максимальної потужності системи

сонячного електропостачання в умовах змінної інсоляції ……………………………….

47

О.В. Грибовський, О.О. Дідик

Використання когнітивного моделювання при роз’язанні задач

конкурентної розвідки …………………………………………….......................................

51

Ю.П. Гульчак, В.Ю.Гульчак

Навчальна програма для комп’ютерного моделювання анатомічної форми зубів ……..

55

Ю.О.Доценко

Інформаційні системи турагенства ………………………………………………………..

57

Д.М. Єфремов, Ф.М. Цивильський

Система охорони заміського будинку на базі мікрокомп’ютера RaspberryPiB + ………

59

Э.Д. Жиленко, В.В. Поливода

Компьютеризированная система управления процессом изготовления

гранулированных отрубей ………………………………………………………………….

61

В.В. Заболотня, В.П. Карпенко, І.Ф. Ткачова

Енергозберігаючі способи охолодження продуктів на основі використання

деяких властивостей рідин …………………………………………………………………

66

С.О. Зеленова, О.В. Поливода Математична модель тепловологообміну в

задачах управління процесом аерації на хлібоприймальному підприємстві …………...

70

А.В. Капуста, В.А. Настасенко

Уточнение численного значения гравитационной постоянной расчетным путем ……..

75

4

Д.М. Картолапов, М.Б. Единович

Исследование энергоэффективности системы управления

нагревательным устройством ………………………………………………………………

80

О.Л. Кириллов, В.Я. Смирнов, Г.С. Якимчук

Адаптация и использование функции роста потенциала по мере изменения

накопления заряда в объеме технологической емкости ………………………………….

85

І.В. Кошовий, В.П. Карпенко, О.М. Ткачов

Модель системи опалення житлового приміщення на основі сонячного колектору …...

90

О. Ю. Кривошеєв, В. В. Поливода

Комп’ютеризована система управління механізмами зерносховища …………………...

94

В.О. Крыжановская, В.О. Крыжановский

Использование автоматических систем управления для реализации

высокочастотного трейтинга ……………………………………………………………….

99

В. І. Кудерський, Н. В. Сарафаннікова Автоматизація процесу

приготування тіста для виробництва макаронної продукції …………………………….

102

А.Я. Кулик, С.Ю. Юрікова, К.Й. Баркасі

Застосування сучасних гаджетів у медичній практиці …………………………………...

105

А.Я. Кулик, Е.М. Остапенко

Проблеми комп’ютерного моделювання в медицині ……………………………………..

107

А.Я. Кулик, С.М. Кватернюк, Б.Ф. Коваль, Л.Д. Коваль, Л.О. Єкеніна,

А.Г. Попелнуха

Об’єктивний спосіб визначення кольору для потреб судово-медичної практики ………

109

Я.А. Кулик, Р.Н. Квєтний

Моделювання швидкого медіанного фільтра у середовищі LabView …………………..

112

А.В. Кульчицкий, Т.И.Терновая

Автоматизация процесса сушки солода в установке карусельного типа ……………….

116

В. Лесько, О.П. Губанова, И.Ф. Ткачева

Система тестирования учеников при решении олимпиадных задач …………………….

121

В.В. Марасанов, Р.Ю. Негруца

Принцип резолюції при обчисленні предикатів (використовуючи

мову програмування PROLOG) ……………………………………………………………

125

В.В.Марасанов, А.А.Шарко

Исследование методов и устройств обработки сигналов акустической эмиссии ………

128

О.Ю. Матвеева, А.В. Рудакова

Методы планирования сроков вегетационных поливов овощных культур …………….

135

В.В. Місюра, Г.О. Димова

Оцінка ефективності виявлення несанкціонованого проникнення до об’єкту захисту …

139

С.К. Мисловська, К.В. Добровольська

RFID-технології в медицині ………………………………………………………………..

142

Мухамед Али Таиф

Моделирование регуляторной генетической сети с помощью

алгоритма искусственной иммунной сети …………………………………………………

145

Д. В. Намуйлик, В.С.Димов

Комп’ютеризована система управління безпекою руху на залізничному транспорті ….

151

Д. В. Оболенський, А.М. Касап

Моделювання конвеєрної автоматизованої лінії розливу фруктового соку …………….

154

О.О. Олесов, О.П. Олесов, О.П. Губанова, О.М. Ткачов

Розробка верстату з ЧПУ ……………………………………………………………………

157

О.К. Пономаренко, Н.Л. Чернова

Визначення оптимальної стратегії управління підприємством …………………………

161

5

М. К. Поплавський, А.М. Касап

Моделювання роботи кафе …………………………………………………………………

164

С.В. Ревенко, М.Б. Единович

Стенд для обучения программированию микроконтроллерных средств управления …..

167

Т.Г. Ревіна, А.Я. Кулик

Аналітичні аспекти прогнозування ризику виникнення інсульту ………………………

171

Н.В. Сарафаннікова, А.С. Сирота

Автоматизація процесу сушіння макаронних виробів …………………………………...

174

Б.В. Сидорук

Математическая модель нахождения оптимального маршрута транспорта

при чрезвічайной ситуации …………………………………………………………………

177

А.Л. Сіманенков, С.О. Рожков

Ефективність роботи підсистем регулювання температури суднового

двигуна внутрішнього згоряння ……………………………………………………………

180

Ю.О.Скрипник, Р.Ф.Юрій, А.Я.Кулик

Сучасні методи нанотехнології для діагностики рака ……………………………………

183

О.М. Ткачов

Використання методів регресійного аналізу для обробки

результатів фізичних досліджень ………………………………………………………….

188

І.Ф. Ткачова

Попередня обробка зображень на основі вейвлет-перетворень ….....................................

193

О.В. Федосєєва, В.Є. Крайнов, А.А. Омельчук, Ю.О. Лебеденко

Керування роботом-маніпулятором за допомогою промислового контролера

Siemens S7-300 у складі навчального стенда ……………………………………..............

197

Д.С. Хузяханова, Г.О. Димова Оцінка захищеності інформації від

несанкціонованого доступу на підприємстві ……………………………………...............

202

О.В. Чайковська, І.Л. Рокунець, А.Я. Кулик

Телеметричний фонокардіографічний пристрій як система оцінки діяльності серця

лабораторних тварин ………………

205

И.Д. Чеплик, М.Б. Единович

Анализ информационной безопасности системы АСУП на ХКХП ……………………..

209

С.А. Шейко, В.С. Димов

Система управління безпекою руху автомобільного транспорту ………………………..

212

Т.В.Шулькевич, Ю.М.Селін

Математичний апарат для прогнозування та запобігання можливих

техногенних та екологічних катастроф ……………………………………………………

215

О.М. Шушура, Є.О. Моць

Інформаційна система прогнозування продаж послуг Інтернет-компанії ………………

218

В. Ю. Янчур, А.М. Касап

Моделювання роботи станції технічного контролю телевізорів ………………………..

220

6

УДК 681.5:664.724

А. В. Бажанов, Ю.А. Лебеденко

Херсонский национальный технический университет

ДИСТАНЦИОННОЕ УПРАВЛЕНИЕ МОЩНОЙ НАГРУЗКОЙ

ЧЕРЕЗ СОТОВЫЙ ТЕЛЕФОН

Нерідко виникає необхідність в дистанційному управлінні віддаленим об'єктом, наприклад

управління опаленням, сигналізацією заміського будинку та ін. Традиційно для дистанційного

керування використовуються радіопередавачі і приймачі, які мають певні обмеження, що

накладаються на робочий діапазон, частотний діапазон, а також обмеження у функціях управління.

Дуже часто схеми подібних пристроїв складні, в них є вузли які вимагають ретельної настройки.

Однак, використання мобільного телефону в автоматичному управлінні може значно спростити

конструкцію, а також знімає вищенаведені обмеження: робочий діапазон настільки ж великий, як

зона охоплення провайдера стільникового зв'язку, відсутність впливу сторонніх передавачів,

можливість передачі безлічі перепрограмованих команд управління. При використанні мобільного

телефону, моделлю можна управляти по всій зоні покриття оператора і без проблем працювати з

зовнішніми пристроями.

Введение

Иногда бывает необходимость в дистанционном управлении удаленным объектом,

например, управление вентиляцией, отоплением дома или сигнализацией. В общих случаях

для этого используют радиопередатчики и приемники. Они имеют ограничения в функциях

управления, а также накладываются на рабочий диапазон, частотный диапазон. В зависимости

от места использования возникают трудности в управлении из-за недостатка мощности

сигнала или помех, создаваемые оборудованием или сооружениями, которые уменьшают

рабочий диапазон устройства или обеспечивают его некорректную работу.

Постановка задачи

В настоящий момент существуют различные подходы к организации дистанционного

управления мощной нагрузкой, каждому из которых присущи свои недостатки и достоинства.

Рассмотрим их подробнее:

Радиосвязь

Технологии радиосвязи (Radio Waves) пересылают данные на радиочастотах и

практически не имеют ограничений по дальности. Она используется для соединения

локальных сетей на больших географических расстояниях. Радиопередача в целом имеет

высокую стоимость, подлежит государственному регулированию и крайне чувствительна к

электронному и атмосферному наложению. Она также подвержена перехвату, поэтому

требует шифрования или другой модификации при передаче, чтобы обеспечить разумный

уровень безопасности [3].

Сотовые каналы передачи данных

Радиоканалы сотовой связи строятся по тем же принципам, что и сотовые телефонные

сети. Сотовая связь - это беспроводная телекоммуникационная система, состоящая из сети

наземных базовых приемо-передающих станций и сотового коммутатора (или центра

коммутации мобильной связи).

Базовые станции подключаются к центру коммутации, который обеспечивает связь, как

между базовыми станциями, так и с другими телефонными сетями и с глобальной сетью

Интернет. По выполняемым функциям центр коммутации аналогичен обычной АТС

проводной связи.

LMDS (Local Multipoint Distribution System) - это стандарт сотовых сетей беспроводной

передачи информации для фиксированных абонентов. Система строится по сотовому

принципу, одна базовая станция позволяет охватить район радиусом несколько километров

(до 10 км) и подключить несколько тысяч абонентов. Сами БС объединяются друг с другом

высокоскоростными наземными каналами связи либо радиоканалами. Скорость передачи

данных до 45 Мбит/c.

7

Радиоканалы передачи данных WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access)

аналогичны Wi-Fi. WiMAX, в отличие от традиционных технологий радиодоступа, работает и

на отраженном сигнале, вне прямой видимости базовой станции. Эксперты считают, что

мобильные сети WiMAX открывают гораздо более интересные перспективы для

пользователей, чем фиксированный WiMAX, предназначенный для корпоративных

заказчиков. Информацию можно передавать на расстояния до 50 км со скоростью до 70

Мбит/с.

Радиоканалы передачи данных MMDS (Multichannel Multipoint Distribution System). Эти

системы способна обслуживать территорию в радиусе 50-60 км, при этом прямая видимость

передатчика оператора является не обязательной. Средняя гарантированная скорость передачи

данных составляет 500 Кбит/с – 1 Мбит/с, но можно обеспечить до 56 Мбит/с на один канал

[4].

Радиоканалы передачи данных для локальных сетей. Стандартом беспроводной связи

для локальных сетей является технология Wi-Fi. Wi-Fi обеспечивает подключение в двух

режимах: точка-точка (для подключения двух ПК) и инфраструктурное соединение (для

подключения несколько ПК к одной точке доступа). Скорость обмена данными до 11 Mбит/с

при подключении точка-точка и до 54 Мбит/с при инфраструктурном соединении.

Радиоканалы передачи данных Bluetooth – это технология передачи данных на короткие

расстояния (не более 10 м) и может быть использована для создания домашних сетей.

Скорость передачи данных не превышает 1 Мбит/с.

Тональный набор, тональный сигнал (Dual-Tone Multi-Frequency, DTMF) –

двухтональный многочастотный аналоговый сигнал, используемый для набора телефонного

номера. Сфера применения тональных сигналов: автоматическая телефонная сигнализация

между устройствами, а также ручной ввод абонентом для различных интерактивных систем,

например, голосового автоответа (DISA или IVR). По используемой полосе частот сигнал

соответствует телефонии.

Технология DTMF нашла применение в системе умного дома, охранных и тревожных

сигнализациях. Также DTMF-метки широко используются в коммерческом радиовещании.

При всем многообразии выбора, наибольшее преимущество по соотношению цена

изготовления и возможности системы, выбор падает на технологию DTMF. А именно при

использовании GSM связи, моделью можно управлять по всей зоне покрытия оператора и без

проблем работать с внешними устройствами.

Часто схемы подобных устройств сложные, в них есть узлы, которые требуют

тщательной настройки, а также требуют дорогих вложений в изготовление, установку.

Целью данной работы является значительное упрощение конструкции, а также снятие

вышеприведенных ограничений: расширение рабочего диапазона до зоны охвата провайдера

сотовой связи, устранение влияния посторонних передатчиков, добавление возможности

передачи множества перепрограммированных команд управления.

Основная часть

Разрабатываемые программно-аппаратные средства для управления мощной нагрузкой

включают единую платформу, в которую, посредством подключения различных

дополнительных модулей, будет изменяться сфера применения без конструктивных

изменений самой платы. За базу создания устройства дистанционном управления

используется встроенная функция DTMF команд в телефоне. Она должно иметь: большой

рабочий диапазон, автономность, систему защиты от несанкционированного доступа к

управлению.

Управление осуществляется с помощи встроенных DTMF команд в телефоне. С

телефона «передатчика» отправляется DTMF команда, а на другой стороне осуществляется их

прием и декодирование. Прием команд осуществляет GSM устройство (в данном случае

мобильный телефон), декодирование выполняет микросхема DTMF декодера. Все

возможности и функции дистанционного управления (в зависимости от прошивки) выполняет

микроконтроллер.

8

Структурная схема дистанционного управления мощной нагрузкой приведена на рис. 1.

Рис. 1 Структурная схема дистанционного управления через сотовый телефон

Процессором платы является микроконтроллер AtmelATmega8.

Для декодирования DTMF сигнала применена специализированная микросхема

марки MС8870.

Обработку логических уровней, полученных с микросхемы DTMF-декодера MС8870, осуществляется при помощи микроконтроллера AtmelATmega8. Задача DTMF-декодера

декодировать тональные сигналы (DTMF) телефона и выставлять соответствующие уровни на

портах микроконтроллера

Этот код передается для обработки в микроконтроллер, который действует в

соответствии с заданной программой и принимает решение в соответствии с принятым кодом.

DTMF – Тональный набор, тональный сигнал (англ. Dual-Tone Multi-Frequency, DTMF)

– двухтональный многочастотный аналоговый сигнал. Сфера применения тональных

сигналов: автоматическая телефонная сигнализация между устройствами, а также ручной ввод

абонентом для различных интерактивных систем, например, голосового автоответа (DISA или

IVR).

Для кодирования символа в DTMF сигнал необходимо сложить два синусоидальных

сигнала. Соответствие частот командам с клавиатуры приведено в таблице 1.

Таблица 1 - Соответствие частот стандарта DTMF командам с клавиатуры

Декодер DTMF сигналов типа MС8870 – преобразует тональный сигнал в 4-битный

параллельный код на выходах Q1 – Q4.

ATmega8 – 8-разрядный RISC-микроконтроллер с низким потреблением, имеет 8 КБайт

1 2 3 A 697 Гц

4 5 6 B 770 Гц

7 8 9 C 852 Гц

* 0 # D 941 Гц

1209 Гц 1336 Гц 1477 Гц 1633 Гц

http://alipromo.com/redirect/cpa/o/5090d8e921950b573aeac897bd85c4ee

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Dtmf1.ogg



https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:DtmfA.ogg

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D1%86




https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:DtmfB.ogg




https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:DtmfC.ogg

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:DtmfStar.ogg


https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Dtmf-.ogg

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:DtmfD.ogg

9

внутрисхемно программируемой Flash-памяти программ, 512 КБайт EEPROM памяти данных

и 1 КБайт ОЗУ.

Основные параметры дистанционного управления:

наличие 10 независимых каналов управления;

доступ по паролю;

сохранение состоянии при отключении питания;

наличие резервного питания;

голосовое подтверждение выполняемых команд;

В схеме есть наличие трёх перемычек, их назначение:

S1 - Включение сохранения состояния на независимых каналах управления;

S2 – RESET (Сброс пароля и настроек по умолчанию);

S3 - Включение доступа к системе по паролю.

Алгоритм работы устройства:

Для начала управления необходимо позвонить на телефон и нажимая кнопки на

телефоне управляем устройством. Когда установлена перемычка S3, то сначала необходимо

ввести пароль (по умолчанию 0000). После будет включен доступ к управлению системы. Для

включения необходимого канала необходимо нажать номер канала, подтвердить повторным

нажатием на номер канала и цифру 1. Для выключения – номер выбранного канала,

подтвердить и цифру 0. Например: для включения 5 канала нужно набрать комбинацию (551),

выключить-(550) Если требуется включить все каналы разом- (99*). Что бы выключить все

каналы разом - (99#).

Для смены пароля нужно вводить комбинацию: *#*# и следом четыре цифры нового

кода. Если был забыт код доступа, то его можно сбросить на стандартный 0000, установив

перемычку S2.

Для сохранения состояния выходов предусмотрена возможность включения сохранения

состояния на независимых каналах управления. Для этого служит перемычка S1.

Основные результаты и выводы

Сфера применения данного устройства достаточно широка. В качестве нагрузки для

GSM управления могут быть использованы электрокотлы, калориферы, исполнительные

механизмы и пр. (см. рис 3).

Рис. 2 GSM управление любым оборудованием

10

Дальнейшее развитие проекта возможно в следующих направлениях:

1. Разработка голосового модуля.

2. Создание универсальной платформы для расширения возможностей управления.

3. Разработка дополнительных модулей контроля

4. Создания программы контроля и управления на мобильной операционной системе.

5. Разработка систем защиты и сигнализации о состоянии оборудования.

6. Повышение надежности канала GSM связи (создания резервного модуля GSM,

работающего с другим оператором связи)

ЛІТЕРАТУРА:

1. Капустин Н. М. Автоматизация производственных процессов в машиностроении: Учеб.

для втузов / Под ред. Н. М. Капустина. — М.: Высшая школа, 2004. — 415 с.

2. Олифер В. Г. Компьютерные сети. Принципы, технологи, протоколы / В. Г. Олифер,

Н. А. Олифер. – СПб.: Питер, 2010. – 944 с.

3. Карякин В.Л. Проектирование устройств генерирования и формирования сигналов в

системах подвижной радиосвязи: Учебное пособие для вузов / В.В.Шахгильдян —

М,:СОЛОН-Пресс, 2011. – 400 с.

4. Урядников Ю.Ф. Сверхширокополосная связь. Теория и применение / С.С.Аджемов —

М,:СОЛОН-Пресс, 2009. – 368 с.

Ключевые слова: СИСТЕМА, ДИСТАНЦИОННОЕ УПРАВЛЕНИЕ, МОЩНАЯ

НАГРУЗКА

11

УДК 51-74 І.В.Баклан, Є.А.Недашківський

Національний технічний університет України

«Київський політехнічний інститут»

ЛІНГВІСТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ФРАКТАЛЬНИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ

Стаття присвячена особливостям побудови лінгвістичних моделей часових рядів різної природи,

які мають фрактальні властивості. Приведені визначення ймовірнісних граматик, які є частиною лінгвістичних моделей часових рядів, етапи побудови лінгвістичної моделі.

Вступ Беззаперечна поширеність часових рядів з фрактальними властивостями дозволяє

сподіватися на наявність єдиного універсального механізму, який приводить до аналізу

фрактальності динамічних процесів, що виникають в цілком різноманітних природних та технічних системах. Пошук такого механізму є одним з найактуальніших завдань сучасної науки.

В статті пропонується у якості такого універсального інструменту побудова лінгвістичних моделей динамічних процесів з фрактальними властивостями.

Основна частина Метою дослідження є пропозиція лінгвістичного моделювання у якості універсального

механізму моделювання часових рядів динамічних процесів з наявністю фрактальних властивостей для подальшого аналізу та прогнозу.

Напрям лінгвістичного моделювання як спеціалізованого виду математичного моделювання базується з одного боку на роботах з розпізнавання образів Фу К.С.[1], з другого боку теорії формальних граматик Хомского Н.[2] Серед сучасних науковців можна згадати роботи Потапова А.В.[3] , Сенкевича Ю.І. [4], Соколова О.Ю. [5], Старченко М.В. [6]. Однак усі наведені роботи не дають універсального механізму для моделювання динамічних процесів з урахуванням фрактальності отримуваних часових рядів. Початок узагальненого підходу був викладений у роботах автора цієї статті [7,8,9].

Лінгвістична модель — побудована на основі лінгвістичного моделювання сукупність символьних (лінгвістичних) послідовностей за обраними параметрами лінгвістизації та відновлена на її основі формальна граматика.

Окремою, важливою областю вивчення фрактальних властивостей є аналіз часових рядів: послідовностей вимірювання різноманітних величин, упорядкованих за часом. Як правило, інформація про поведінку складних систем виходить у вигляді саме таких експериментальних даних. На сьогоднішній день добре відомо, що фрактальні властовості

мають графіки реалізацій надзвичайно різних процесів, як стохастичних (наприклад, броунівський рух), так і детермінованих (наприклад, реалізація рішень логістичного рівняння при певних значеннях параметра). Фрактальні часові ряди виникають, зокрема, при вимірах різних природних процесів: сонячної активності, рівня розливів річок, шумів електронних приладів, геофізичної та геомагнітної активності, фізіологічних характеристик організму людини, наприклад, у вигляді кардіограм й таке ін.

Розглянемо приклади застосування лінгвістичного моделювання для побудови моделі динамічних процесів, які можуть мати фрактальні властивості [8].

Сам процес побудови лінгвістичної моделі на основі часового ряду динамічного процесу повинен мати в собі наступні кроки:

1) Підготовчий крок, який має на увазі на основі вхідного ряду отримання різницевих рядів.

2) Сортування різницевого ряду для оцінювання області значень.

3) Інтервалізація – розбиття області значень на інтервали за певною схемою [9]. 4) Формування лінгвістичного ланцюжка на основі різницевого чисельного ряду для

обраного алфавіту.

12

5) Визначення матриці передування.

6) Отримання системи правил передування символів (ланцюжків). Тим самим ми отримуємо усі компоненти лінгвістичної моделі динамічного процесу. Надалі наведемо отримані результати при лінгвістичному моделюванні броунівського

руху в середовищі системи MAXIMA. За матрицею передування були отримані правила для відновленої ймовірнісної граматики (нижче приведені деякі з них):

Другий приклад стосується лінгвістичної моделі процесу побудови класичного фракталу «Бур`ян», яка фактично подана у вигляді двох моделей - координат руху x та y. Вхідні дані є «виродженим» випадком для побудови лінгвістичного ряду, оскільки різницеві ряди мають невелику кількість значень, які постійно повторюються (кількість таких значень залежить від

зсуву при обчисленні різницевого ряду та дорівнює 2n+1, де n – розмір зсуву різницевого ряду). Розрахунки були виконані в системі MathCAD.

Обраний в цьому випадку алфавіт – A=i, h, g, f, e, d, c, b, a, A, B, C, D, E, F, G,H,I. При цьому маленькі латинські літери використовуються для відображення від`ємних значень, а великі – для позитивних.

Правила передування ймовірнісної граматики цьому випадку будуть мати наступний вигляд:

Правила руху координати 𝑥 Правила руху координати 𝑦

a - (0.5) -> a

a - (0.25) -> A

a - (0.25) -> E

A - (0.5) -> a

A - (0.25) -> A

A - (0.25) -> E

E - (0.11) -> A

E - (0.83) -> E

e - (0.5) -> e

e - (0.25) -> a

e - (0.17) -> A

a - (1.0) -> e

A - (0.6) -> e

A - (0.4) -> E

E - (0.27) -> A

E - (0.64) -> E

E - (0.09) -> I

I - (1.0) -> E

На тому самому алфавіті А для послідовності дій при побудові фракталів «Острова та

озера» та «Остів Коха» отримаємо для координати x наступну сукупність правил передування для ймовірнісної граматики лінгвістичної моделі процесу:

13

Фрактальна послідовність «Острова та озера» Фрактальна послідовність «Острів Коха»

i - (0.53) -> g

i - (0.47) -> C

g - (0.08) -> i

g - (0.42) -> g

g - (0.14) -> e

g - (0.08) -> c

g - (0.09) -> A

g - (0.18) -> C

e - (0.81) -> g

e - (0.19) -> e

c - (0.28) -> g

c - (0.17) -> e

c - (0.22) -> c

c - (0.33) -> a

a - (1.0) -> c

A - (0.48) -> g

A - (0.52) -> C

C - (0.07) -> i

C - (0.19) -> g

C - (0.1) -> A

C - (0.42) -> C

C - (0.14) -> E

C - (0.08) -> G

E - (0.81) -> C

E - (0.19) -> E

G - (0.28) -> C

G - (0.17) -> E

G - (0.24) -> G

G - (0.32) -> I

I - (1.0) -> G

i - (0.38) -> i

i - (0.25) -> f

i - (0.13) -> A

i - (0.13) -> F

g - (0.74) -> c

g - (0.26) -> A

f - (0.29) -> i

f - (0.71) -> c

c - (0.03) -> i

c - (0.32) -> g

c - (0.08) -> f

c - (0.45) -> c

c - (0.03) -> a

c - (0.08) -> A

a - (1.0) -> c

A - (0.13) -> g

A - (0.13) -> c

A - (0.46) -> A

A - (0.17) -> D

A - (0.1) -> G

C - (1.0) -> F

D - (0.27) -> A

D - (0.73) -> G

F - (0.33) -> i

F - (0.33) -> D

F - (0.33) -> G

G - (0.11) -> A

G - (0.02) -> C

G - (0.41) -> D

G - (0.02) -> F

G - (0.45) -> G

Основні результати і виводи Легко бачити, що отримані сукупності для двох фрактальних послідовностей на одному

й тому ж алфавіті та способі інтервалізації відрізняються складом правил. Взагалі були проведені чисельні експерименти по лінгвістичному моделюванню

побудови цілої низки фрактальних послідовностей (крім тих, що були наведені вище), серед них: «Кущ», «Ланцюжок», «Сніжинка Коха», «Крива Серпинського», «Крива Пеано» та інші.


1. Фу К.С. - Структурные методы в распознавании образов. – М.:Мир, 1977.

2. Хомский Н., Миллер Дж. Введение в формальный анализ естественных языков //

Кибернетический сборник / Под ред. А.А.Ляпунова и О.Б.Лупанова. — М.: Мир, 1965.

3. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие: Общий поход на основе

принципа минимальной длины описания. – СПб.: Политехника, 2007. – 548 с.

4. Сенкевич Ю.И. Алгоритмы лингвистического анализа динамических систем // Вопросы

радиоэлектроники. Серия: Электронно-вычислительная техника. – 2007. – Вып.4. – С.88-

96.

5. Соколов А.Ю. Синтез оптимального управления лингвистическими динамическими

системами // Праці п'ятої української конференції з автоматичного управління

(АВТОМАТИКА 98). – Ч. 1. - Київ: КПІ. – 1998. – С. 356-363.

14

6. Старченко Н.В. Локальный фрактальный анализ в физических приложениях. // Препринт

006-2005 М.: МИФИ, 2005.

7. Баклан І. В. Лінгвістичне моделювання: основи, методи, деякі прикладні аспекти / І. В.

Баклан // Систем. технології. — 2011. — 3. — С. 10-19.

8. Баклан І.В. Фрактальні властивості при лінгвістичному моделюванні динамічних

процесів // Вестник Херсонского национального техн. ун-та. - Херсон: ХНТУ, 2015. -

Вып. 3 (54).– С.210-213.

9. Баклан І.В. Інтервальний підхід до побудови лінгвістичної моделі // Системні технології.

Регіональний міжвузівський збірник наукових праць. – Випуск 3(86). – Дніпропетровськ,

2013. – С.3-8.

Ключові слова: ЛІНГВІСТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, ЛІНГВІСТИЧНА МОДЕЛЬ,

ФРАКТАЛИ, ЧАСОВІ РЯДИ

15

УДК 67.02

І.С. Березкін

Херсонський фізико-технічний ліцей при ХНТУ і ДНУ

РОЗРОБКА КОНЦЕПТУ ПЕРЕРОБКИ ТА ФОРМУВАННЯ ВИРОБІВ

З ПЛАСТИКУ В УНІВЕРСАЛЬНИХ УМОВАХ

У роботі наведена розробка та схема використання приладу для формування синтетичних

полімерів на основі технології 3D друку та приведенні його переваги над промисловою технологією

рециклінгу. Проведенне дослідження просторово-кінематичної структури типу ,,Дельта” та

виведенні графіки руху ланок консрукції методом плану положень.

Вступ

Щорічно у світі виготовляєтся близько 150 млн. т. синтетичних пластмас, і лише близько

7% від цієї маси проходить подальшу переробку. Сучасні технології рециклінгу через свою

складність та високу ціну не набули достатньої поширеності, тож актуальним та

перспективним рішенням є розробка компактного та легкого в експлуатації пристрою для

переробки та формуванню виробів з синтетичних полімерів.

Постановка проблеми

Сучасні промислові методи переробки базуются на екструзії сировини з попереднім

очишенням та сортуванням. Такий спосіб дозволяє переробляти до 10 тонн синтетичних

полімерів на місяць. Та попри велику продуктивність промислова технологія має суттеві

недоліки, а саме: увесь комплект приладів для даного матоду представляє собою цілий

комплекс зі штатом працівників від 6 до 8 чоловік та займає досить велику площу, разом з цим

сумарна ціна комплексу сягає 230 000 доларів. Та найголовнішою проблемою через яку

підпріємтсва які застосовують цей метод є досить непоширеними, це складноші з

централізованною зборкою пластикових відходів. Впливаючим на це фактором є не тільки

мала кількість сортувальних сміттевих баків, але й відсутність культури утилизації відходів

серед громадян. На противагу складній та великогабаритній промисловій технології

рециклінгу я вважаю перспективною концепцію поширення компактного та легкого у

експлуатації пристрою серед громадян. Наявність такого переробчо-формувального приладу

серед населення дозволила б уникнути складний та проблемний етап збирання пластикових

відходів.

Рішення задачі

Тож стояла мета розробити пристрій та принцип його взаємодії з сировиною які б

задоволняли наведені потреби. За основу роботи приладу взято новітню технологію 3D друку.

Класичний 3D принтер представляє собою друкуючу голівку із соплом через яке проходіть

пластиковий філамент який завдяки електричному тену розігрівається до пластичного стану.

Переміщення платформи із соплом виконується завдяки рухомим ланкам.

Рис.1 Схема трьохосьового 3D принтеру

16

Така технологія є найкращою основою для нового формувального приладу завдяки

універсальності щодо сировини. Існують моделі 3D принтерів які в якості філаменту

використовують шоколад або карамельну нугу, тобто єдиною умовою є температура

пластичної деформації яку можливо було б досягти використовуючи електричний тен.

Температура деформації найпоширеніших типів пластику у продуктах массвого збуту - PET

та PP складає 210˚С та 230˚С відповідно, максимальна температура тену на основі вуглецевої

сталі складає 450˚С. Тобто використання у процессі формування цих типів синтетичних

полімерів є цілком можливим.

Але класична конструкція має деякі недоліки, а саме дефекти виробів через недосконалу

кінематику. Саме можливість підходу сопла до моделі тільки перпендикулярно і є причиною

відомого ,,розшарування,, виробів 3D принтера. Тут має місце введення більш досконалої

кінематики типу ,,Дельта”. Особливістю кінематичної структури такої конструкції є те, що

вона дозволяє забезпечувати підхід виконавчого органу до заданої точки простору в межах

зони обслуговування з різних боків під різними кутами, створюючи передумови для більш

якісного друку за рахунок нанесення матеріалу в напрямку, нормальному до майбутньої

поверхні.

Рис.2 Конструкція з кінематикою ,,Дельта”

Як вже вказано, така схема надає переваги по переміщенню сопла 3Д принтера з

можливістю руху не лише по координатах X, Y та Z, а й з нахилом та обертанням платформи,

тобто положення сопла може перемішуватись по синусоїдній, коловій та іншим складним

траєкторіям. Такі можливості є суттєвими перевагами для створення детальних та точних

виробів. Задля розробки вдалої компоновки паралельно-кінематичної структури для операцій

по тривимірному друку далі необхідні були розрахунки положення кареток відносно

положення сопла.

Для забезпечення роботи 3D-принтера будь-якої кінематичної компоновки необхідно

мати залежності, які пов’язують координати точок створюваного об’єкта з положенням

органів приводів, що забезпечують розташування виконавчого органу (друкуючої головки)

принтера у потрібній точці простору. Для традиційних прямокутних компоновок

кінематичних структур це досить проста задача, оскільки кожна координата виконавчого

органу, як правило, відпрацьовується своїм приводом. Для інших компоновок, у тому числі

компоновок типа «Дельта», необхідно мати залежності (у вигляді математичних формул або

графіків), що зв’язують положення виконавчого органу з координатами приводів.

Встановлення таких залежностей можна провести, досліджуючи кінематику структури

графічно методом побудови планів положень механізму.

17

В процессі побудови плану обираються положення платформи, далі відносно неї, за

допомогою циркулю (радіусами довжини ланок) помічаються точки місцезнаходження

кареток у даній позиції. Далі приведенні графіки переміщень кареток ланок(А і В) які

побудованні за доромогою результатів отриманих у побудові методом плану положень.

Рис.3 Вертикальний поворот плаформи на 90

Рис.4 Переміщення у бокові напрями

Рис.5 Переміщення платформи вертикально вниз

18

Рис.6 Переміщення платформи по вертикальній коловій траєкторії

Основні результати і висновки

Отже була доведена доцільність компактного та легкого у використанні пристрою на

основі технології 3D друку як заміни промисловій технології рециклінгу пластику. Проведене

порівняння класичної тривимірної кінематичної структури 3D принтеру та кінематики типу

,,Дельта” та наведені переваги її використання у формувальному приладі. Проведенні графічні

розрахунки переміщень рухомих кареток конструкції методом плану положень та побудовані

їх графіки.


1. Аротоболевский И.И Теория механизмов и машин [Текст] : навч.посіб. / И.И. Карпенко

; «Наука», 1988. – 636c.;

2. Брацыхин Е. А. Технология пластических масс [Текст] : навч. посіб. / Е. А. Брацыхин,

Э. С. Шульгина ; Химия, 1982. – 328с.;

3. Николаев А. Ф. Технология пластических масс [Текст] : навч. посіб. / А. Ф. Николаев ;

Химия, 1977. – 368с.;

Ключові слова: ПАРАЛЕЛЬНО-КІНЕМАТИЧНІ СТРУКТУРИ, РЕЦИКЛІНГ,

ТЕХНОЛОГІЇ 3D ДРУКУ

19

УДК 330.43

М.В. Боднар, А.Я. Кулик

Вінницький національний медичний університет ім. М.І. Пирогова

МЕТОД SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS (SSA) В МЕДИЦИНІ

У статті розглядається можливість застосування методу SSA в медицині. Здійснено порівняльний

аналіз донного методу з аналізом Фур’є і регресійним аналізом. Описуються основні переваги та

недоліки методу SSA.

Вступ

В наш час широкого поширення набув один із методів непараметричного прогнозування

часових рядів - Singular spectrum analysis (SSA). Це метод аналізу який грунтується на

перетворенні одновимірного часового ряду в багатовимірний ряд із подальшим застосуванням

до отриманого багатомірного часового ряду.

Постановка задачі

Метод SSA можна використовувати в медицині, зокрема в кардіографії, енцелографії і

хронобіології. Кардіограми і біоритми являють собою часові ряди. Згідно методики

Баєвського Р.М. можна отримати з кардіограми цілий комплекс даних , характеризують стан

організму. Метод SSA дозволяє з великою ймовірністю визначити періодичність і

спрогнозувати динаміку часових рядів.


Використання методу дозволяє залучити переваги багатьох інших методів, зокрема

аналізу Фур’є і регресійного аналізу. Водночас він відрізняється простотою і наочністю у

застосуванні.

Метод SSA може успішно доповнювати сучасні добре досліджені та відпрацьовані

методи. За умов програмної реалізації представлений метод потребує для одержання кінцевих

результатів досліджень мінімальних затрат.

Перевагою методу SSA є відсутність вимоги апріорного завдання моделі ряду, а також

можливість виділення гармонічних складових до мінливих амплітудами і частотами.

На відміну від аналізу Фур’є, де розглядається фіксований базис з синусів і косинусів,

SSA використовує адаптивний базис, породжуваний самим рядом. В результаті, модель ряду,

що лежить в основі SSA, є загальною і SSA може виділяти амплітудно-модульовані синуси і

косинуси з частотами. Відповідно методи, засновані на підпросторі сигналу, оціненого SSA,

можуть оцінювати частоти з більш високою роздільною здатністю, ніж спектральний аналіз

Фур’є.

SSA і методи, засновані на підпросторі сигналів можна розглядати і як метод обробки

сигналів, в основі якого лежить оцінювання сигнального підпростору, так як оцінка

сигнального підпростору розмірності може бути отримана в рамках SSA. Даний метод здатний

виділяти поліноміальні і експоненціальні тренди.

Однак, на відміну від регресії, SSA не вимагає попереднього завдання параметричної

моделі, що може дати значну перевагу, коли виконується розвідувальний аналіз ряду і немає

очевидної моделі. Зокрема, він дозволяє виділяти періодичності без знання значень періодів.

Відновлення складової ряду за допомогою SSA може розглядатися як адаптивна лінійна

фільтрація. Якщо довжина вікна мала, то кожен власний вектор породжує лінійний фільтр

ширини, який дає відновлення середини ряду. Однак, так званий Causal SSA може бути

розглянутий як аналог причинного фільтра.

Результатом застосування методу є розклад часового ряду на компоненти, як правило

можуть бути інтерпретовані як повільні тренди, сезонні й інші періодичні або коливальні

складові, а також шумові компоненти.

Базовий алгоритм методу SSA можна розбити на чотири етапи.

Етап 1. Розгортка одномірного ряду в багатомірний.

20

Етап 2. Аналіз головних компонент (сингулярний розклад вибіркової матриці).

Етап 3. Вибір головних компонентів.

Етап 4. Відновлення початкового одномірного ряду.

Метод SSA виник як метод аналізу часових рядів, а саме – як метод знаходження

структури часових рядів. Надалі він був застосований і до прогнозування часового ряду, який

складається з продовження структури початкового ряду, виділеної при його аналізі. Як

правило, в якості ряду, що продовжується, розглядається відновлений ряд.

Дві головні та загальні умови мають бути виділені для того, щоб продовження

(прогнозування) мало сенс. По-перше, ряд, що продовжується, повинен дійсно мати

знайдену структуру й метод продовження має відповідати цій структурі. Друга умова (у

рамках аналізу самого ряду це перевірити неможливо, а можна лише припускати на основі

зовнішніх факторів) – подальше зберігання рядом своєї структури.

Проте, як і будь-який інший метод, він має певні недоліки: по-перше, виникають певні

труднощі із знаходженням невідомих частот у досліджуваній послідовності; по-друге, ще

немає чіткого алгоритму відбору головних компонент для прогнозування.

Також недоліком методу, що обмежує можливості його застосування, є припущення про

лінійність моделі досліджуваного ряду. На перший план висувається завдання вибору

достатньо універсальної моделі часового ряду, що дозволяє відобразити суттєві особливості

його нелінійної динаміки, яка найчастіше носить хаотичний характер.


Отже, найближчим часом метод SSА є перспективним інструментом аналізу та прогнозу

часових рядів саме для медичних досліджень.


1. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница» - SSА: анализ временых рядов: Учеб. Пособие /

Н.Э.Голяндина – СПб., 2004. – 76 с.

2. Осипчук М.М. Аналiз часових рядiв. Навчальний посiбник / М.М. Осипчук. – Iвано-

Франкiвськ: , 2009. – 84 с.

Ключові слова: МЕТОД SSA, МЕДИЦИНА, ЧАСОВИЙ РЯД.

21

УДК 654.01

В.О. Бойко, Ф.Н.Цивільський


ВИКОРИСТАННЯ ХМАРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ У ПРОМИСЛОВОМУ

ВИРОБНИЦТВІ

В роботі описані використання хмарних технологій для в виробництві. Зроблено аналіз видів

хмарних технологій в загальному їх достоїнства і недоліки. Наведено структурну схему взаємодії

користувачів з послугами, які надаються.

Вступ

Хмарні технології - це технологія надання віддаленого доступу для обробки даних, в якій

комп'ютерні ресурси і потужності надаються користувачеві як Інтернет-сервіс. Сучасні

комп'ютерні продукти постійно збільшують свої вимоги до технічного оснащення комп'ютера

користувача, що неминуче веде до значних витрат для поновлення, використання хмарних

технологій дозволяє використовувати послуги і сервіси надаються сторонніми розробниками

в «хмарі». При збільшенні навантаження на сервер постачальника послуг технологія

автоматично виділяє необхідні потужності від віртуальної машини, тим самим не зобов'язує

використовувати фізичне обладнання на знос і не залишає його в режимі простою, тобто всі

програми, інформаційні системи і засоби працюють незалежно від кожного конкретного

комп'ютера і його конфігурації.

Основна частина

Можна виділити наступні види хмарних технологій [1, 2]:

SaaS (Software as a service) - програмне забезпечення як сервіс, тобто Ви завжди маєте

доступ до необхідного програмного забезпечення як послуга, розгорнуте на віддалених

серверах, доступ до якого здійснюється через мережу Інтернет. Такий вид послуги має на увазі

оплату тільки за фактичне користування програмним забезпеченням, а всі питання з

ліцензування та оновленню програмного забезпечення лежать на постачальника даної

послуги.

PaaS (Platform as a Service) - платформа як сервіс, користувачеві доступна комп'ютерна

платформа з встановленою операційною системою і, можливо, програмним забезпеченням,

HaaS (Hardware as a Service) - апаратне забезпечення як послуга. Користувачеві надається

обладнання на правах оренди, яке він може використовувати в своїх цілях. Даний вид послуги

дуже схожий на послуги Saas і Paas, за винятком того, що користувач має доступ тільки до

обладнання, на яке він сам встановлює все програмне забезпечення.

IaaS (Infrastructure as a Service) - інфраструктура ІТ як сервіс, тобто споживачеві

надаються кошти обробки даних, зберігання, мереж та інших базових обчислювальних

ресурсів, на яких споживач може розгортати і виконувати довільний програмне забезпечення,

включаючи операційні системи і додатки,

Waas (Workplace as a Service) Робоче місце як послуга. Компанія організовує робочі

місця для своїх співробітників, встановлюючи і настроюючи все необхідне програмне

забезпечення.

DaaS (Desktop as a Service) - робоче місце як сервіс, який призначений для обробки і

зберігання інформації на віртуальному робочому столі, доступному з будь-якого місця, де є

доступ в Інтернет, інші види, пов'язані з обробкою і зберіганням даних, на підставі потреб

клієнтів .

SecS (Security as a Service) - безпека як послуга - дозволяє користувачам розгортати

продукти, що забезпечують безпеку веб-технологій, листування, локальної системи.

Eaas (Everything as a Service) - все як послуга. При такому підході користувачеві буде

доступно все від програмно-апаратної частини до управління бізнес процесами, включаючи

взаємодію між користувачами. Все що потрібно від користувача - це доступ в мережу Інтернет.

22

При використанні «хмарних» технологій можливо не тільки скорочення витрат на

фізичне обладнання, а й глобальним об'єднанням даних з їх захистом, можливість роботи

віддалено з інформаційною системою підприємства і персоналізація «хмарного» ядра під

потреби підприємства.

Схематично перехід від традиційної інформаційних технологій до «хмарам» показаний

на рис. 1

Робочі міста користувачів

Обчислювальні

ресурсиДіскові ресурси Програмні ресурси

Робочі міста користувачів

Програмні ресурсиОбчислювальні

ресурсиДіскові ресурси

Internet

Мережа

підприемства

Рис. 1 Перехід до хмарних технологій

За підсумками дослідження інтернет-ресурсів були виділені основні переваги та

недоліки технології ОВ.

Переваги:

1. Економічність. Зниження витрат на початковому етапі розгортання ІТ інфраструктури

за рахунок використання хмарних сервісів: оплата лише онлайн версії ПЗ (дозволяє економити

на покупці і ліцензування програмного забезпечення), оренда "хмари", розвиток апаратної

частини обчислювальних систем.

2. Мобільність в управління персоналом. Робота в режимі реального часу з будь-якої

точки світу за умови доступу до мережі Інтернет.

3. Доступність необхідних сервісів і додатків з будь-якої точки світу, де є Інтернет або

мережу, доступ з клієнта або браузера.

4. Гнучкість. Автоматичне оновлення хмарних сервісів і додатків при зміни

законодавства країни, правила оформлення документів.

5. Планування витрат на ІТ та зниження витрат на обслуговуючий персонал, причому

витрати безпосередньо залежать від частоти і обсягу використовуваних ресурсів.

6. Динамічно масштабируемая ІТ інфраструктура, необмеженість обчислювальних

ресурсів (віртуалізація).

7. орендної. Отримання необхідний пакет послуг тільки в той момент, коли він йому

потрібен, і платить, власне, тільки за кількість придбаних функцій

8. Висока технологічність. Великі обчислювальні потужності, що надаються сервісами в

23

розпорядження користувача, які можна використовувати для зберігання, аналізу і обробки

даних

9. Надійність. Можливість надійного зберігання необмеженої кількості даних на

серверах з високим ступенем захисту від несанкціонованого доступу і щоденним резервним

копіюванням

10. Екологічність за рахунок зниження енергоспоживання і теплових викидів в

навколишнє середовище.

До недоліків можна віднести:

1. Залежність від доступу до мережі Інтернет - для роботи з "хмарою" необхідно постійне

підключення до мережі.

2. Розміщення всієї інформації, в тому числі конфіденційної, на стороні постачальника

послуги.

3. Захист і безпека персональних даних під час зберігання і при передачі даних між

користувачем і хмарою

4. Залежність надійності сервісу від постачальника послуги - втрата інформації в "хмарі"

означає неможливість її відновлення.

5. Проблема неконтрольованих даних - інформація, залишена користувачем, буде

зберігатися роками, накопичуватися, заноситься в архів без відома користувача, не даючи

йому можливість змінювати будь-яку її частину.

6. Проблема інтеграції даних як з внутрішніми корпоративними, так і з хмарними

сервісами інших постачальників

Більшість недоліків можна уникнути використовую приватне "хмара" (privatecloud) -

безпечна ІТ-інфраструктура, контрольована і експлуатована однією компанією. Абонент може

управляти "хмарою" самостійно, або доручити це зовнішньому підряднику. Сама

інфраструктура може розміщуватися в приміщеннях самої компанії, або у зовнішнього

оператора, або частково у оператора і частково у компанії. Це стало можливим при переході

від застарілої виробничо-орієнтованої моделі промисловості до сервісно-орієнтованої моделі.

З появою на ринку потужних і доступних виробничих послуг з'являються нові

можливості для малого бізнесу: фінансовий поріг виходу на ринок для новачків значно

знижується за рахунок можливості отримання виробничих потужностей в потрібному обсязі

на тимчасовій основі, "в оренду". Крім того, з'являється доступ до продуктивних, надійним

технологіям, легко масштабується і швидко розгортати.

Виграють також і промислові гіганти: обладнання, що не приносить прибутку, а надавши

його в розпорядження "хмари" можна забезпечити практично постійне завантаження.

Структура приватної хмарної технології з використанням виробничих потужностей показано

на рис. 2

Проведений огляд дозволяє зробити наступні висновки:

1. Хмарні технології є перспективним трендом в майбутньому.

2. З огляду на можливості отримання несанкціонованого доступу до інформації третіми

особами, хмарні сервіси мало підходять для зберігання і обробки персональних і

конфіденційних даних.

3. Хмарні сервіси, що надають медіа-ресурси, найбільш затребувані користувачами і

будуть розвиватися в першу чергу.

4. Отримають розвиток сервіси ОВ, надають обчислювальні ресурси, оскільки вони

дозволяють користувачеві зменшити витрати на створення індивідуальної розрахункової

системи, включаючи закупівлю спеціалізованих апаратних комплексів і залучення

кваліфікованого персоналу.

Одним з перспективних напрямком є концепція "хмарного промислового виробництва"

[2], правда з впровадженням такої системи підприємствам доведеться вирішити ряд серйозних

проблем: інформаційна промисловість хмарного виробництво.

24

Підприємство

Офіс клієнта

Мобільні та домашні

користувачі

Поштовий

сервер

Файловий

сервер

Термінальний

сервер

Сервер

друку

Авторизація

користувачів

Сервер додатків

1С: Підприємство,

Антивірус, SAP R /

3, Oracle CRM

VPN

канал

VPN канал,

HTTPSи др.

Firewall

ЗвітиБекапиМоніторинг

Рис. 2 Структура приватної хмарної технології

з використанням виробничих потужностей

Виводи

Для повномасштабного функціонування хмарної промисловості весь виробничий цикл,

від складу заготовок до складу готової продукції, повинен бути автоматизований на 100%;

- Належить розробити схеми технічного контролю проектів на кожному етапі їх

здійснення, починаючи з технічного завдання, закінчуючи відвантаженням готової продукції.

Це обумовлено тим, що потенційні клієнти системи не мають доступу до детальних відомостей

про виробничу системі, крім цього, інкапсульовані в сервіс численні виробничі вузли

складають вкрай складну для розуміння структуру, а також клієнти можуть просто не володіти

спеціальними знаннями в тій чи іншій області технологій;

- Належить розробити і впровадити ретельно опрацьовану систему міжгалузевих і

міжнародних стандартів щодо кожного аспекту виробничої системи нового типу - від

стандартів управління підприємством до мови обміну даними і типових процедур взаємодії

між вузлами хмари.

З переходом до сервісно-орієнтованої промисловості людство отримує поштовх у

розвитку ресурсно-орієнтованої економіки, отримує можливість більш раціонального

розподілу виробничих потужностей і трудових ресурсів, полегшується завдання планування,

самі засоби виробництва стають товаром, легко діленим і експлуатованим.


1. Мирошина А. О. Возможности VMware по организации эластичного облака для интернет

проектов (IaaS) / А. О. Мирошина– М.: ЭКОМ, 2002.

2. Ferreiraa L., Putnik G., Cunhaa M. et al. Cloudlet architecture for dashboard in cloud and

ubiquitous manufacturing // Procedia CIRP. Elsevier. Vol. 12, 2013, p. 366-371.

Ключові слова. ХМАРНІ ТЕХНОЛОГІЇ, ПРИВАТНА "ХМАРА", КОНЦЕПЦІЯ

"ХМАРНОГО ПРОМИСЛОВОГО ВИРОБНИЦТВА", ОБЧИСЛЮВАЛЬНІ РЕСУРСИ

25

УДК 519.713.6

П.А. Вавилов, О.И. Боскин


РАЗРАБОТКА НЕЙРО-ВИРТУАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА

Стаття присвячена розробці унікального програмно-апаратного комплексу для вирішення ряду

задач, пов'язаних з моделюванням навколишнього середовища, і взаємодією з модельованим

середовищем і користувачем.

Введение

Разрабатываемый программно-аппаратный комплекс преследует задачу

многофункционального использования. Для начала было составлено техническое задание, в

котором поставлены задачи проекта, и были очерчены цели.

Данную технологию можно будет использовать для решения специфических задач. К

примеру возможность использовать данные, которые будут получены при дальнейшем

развитии проекта, для создания ИИ. Возможность работы в потенциально опасной для жизни

человека среде, при помощи воссоздания окружения в виртуальной реальности, и дальнейшее

взаимодействие виртуальной среды с реальными объектами при помощи спец. техники. Так

же моделирование потенциально опасной среды в которой проводятся роботы для обучения

специалистов, не подвергая их реальной опасности. Создание виртуальной реальности с

возможностью механического взаимодействия на пользователя.


Главной целью проекта является воссоздание нейро-виртуального интерфейса, который

позволит пользователю взаимодействовать с виртуальной средой, с возможностью

механической реакции среды на пользователя.

Так же был произведён анализ рынка, который показал, что на данный момент нет

готового решения поставленных задач. Рассматривались технологии, которые частично

выполняли поставленные задачи. Были проанализированы существующие проекты, которые

уже выпущены в массовое производство, так и проекты, которые находятся в последней

стадии разработки.


OpenBCI – это открытый проект, который находится на последней стадии разработки, и

предполагается для массового производства, и внедрение в качестве учебного девайса(Рис.1).

Сейчас проект уже собрал необходимые деньги на сайте kickstarter.com, и возможно скором

времени технология будет доведена до ума, и будет возможность приобретения полноценного

рабочего девайса.

Рис 1 OpenBCI рабочие прототипы

26

Проект OpenBCI даёт возможность снимать данные об активности мозга. Теоретически

при помощи этой технологии мы имеем возможность управлять некоторыми процессами в

предполагаемом виртуальном мире. Так же есть возможность, сняв данные с головного мозга,

предположить будущую реакцию человека, и использовать эти данные при создании ИИ, и

интерактивного виртуального окружения.

LineFORM – был разработан компанией независимых разработчиков Tangible Media

Group. В своём обзоре разработчики показали многофункциональность своей разработки. В

ходе анализа было выявлено одно полезное свойство данного прототипа. В видеоролике было

продемонстрирована возможность записи действий человека, а потом возможность их

воспроизведения (рис. 2).

Рис 2 Пример как выглядит прототип при записи движения

Это свойство можно использовать при взаимодействии человека с виртуальной средой.

К примеру возможность механического воздействия на человека при выполнении заранее

записного скрипта.

LucidCam – проект представленный на площадке по сбору средств indiegogo.com, это

камера, которая имеет возможность передачи 3Д изображения (рис. 3). Средства для

массового производства уже собраны, так что теоретически есть возможность приобрести

прототип.

Рис. 3 Сравнение обзора обычной камеры и LucidCam

27

Возможное использование этого девайса в проекте – это интеграция реального мира и

виртуального. Предположительное использование: передача картинки реального мира в

виртуальный при помощи глобальной сети (т.е. предполагается находиться в

труднодоступном месте, находясь при этом на расстоянии); интеграция текстур 3Д моделей;

При анализе было выявлено, что разработка нейро-виртуального интерфейса имеет свой

потенциал.

Следующим этапом разработки было составление UML-диаграммы (Рис. 4) для того,

чтоб распределить все аспекты проекта, и выделить основную задачу, дойдя до которой,

можно будет считать, что из концепта появился готовый продукт.

Рис. 4 UML-диаграмма проекта по созданию нейро-виртуального интерфейса DNVI

Были описаны все use case:

DNVI на диаграмме представляет интерфейс, с которым взаимодействует конечный

пользователь; Check_User_State это своего рода отслеживание пользователя при помощи

датчиков, установленных на пользователе; DNVI_Server представляет собой сервер, для

возможного хранения актуальных данных от пользователя, которые могут быть использованы

сервисами на стороне администратора; Check_Suit_Sensor это обработка данных с сенсоров

для создания модели на виртуальной сцене; Check_Volume_Sensor отвечает за взаимодействие

виртуальной среды на пользователя при помощи костюма.

Выводы

В заключение можно подвести итог. Проект DNVI – это разработка уникального

программно-аппаратного комплекса для решения ряда задач, связанных с моделированием

окружающей среды, и взаимодействием моделируемой средой и пользователем.

ЛИТЕРАТУРА:

1. OpenBCI [Электронный ресурс]: режим доступа https://www.kickstarter.com/

projects/openbci/openbci-biosensing-for-everybody?ref=category

2. LineFORM [Электронный ресурс]: режим доступа http://tangible.media.mit.edu/

project/lineform/

3. LucidCam [Электронный ресурс]: режим доступа https://www.indiegogo.com/projects/

lucidcam-the-world-s-first-consumer-3d-vr-camera#/

Ключевые слова: НЕЙРО-ВИРТУАЛЬНЫЙ ИНТЕРФЕЙС, ПРОГРАММНО-

АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС, ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ

28

УДК 681.5

В.И. Вира, Т.И.Терновая


АВТОМАТИЗАЦИЯ МОЙКИ БУТЫЛОК

У роботі представлена схема автоматизації пляшкомийної машини продуктивністю до 24 тис.

пляшок на годину. Розглянуто сигналізація рівня розчину лугу в видатковому баку, контроль і

регулювання температури води в збірнику, що надходить на попереднє шприцювання, контроль

тиску води в шприцах попереднього шприцювання, контроль і регулювання концентрації миючого

розчину в лужних ваннах.

Введение

В современных рыночных условиях залогом успешного продвижения продуктов

питания является их качество, высокие вкусовые свойства и физиологическая безопасность

для потребителя. Выпуск высококачественной пищевой продукции зависит от многих

факторов – качества сырья, технологии переработки и в значительной степени от санитарно-

гигиенического состояния технологического оборудования и производственных площадей,

т.е. от соблюдения чистоты на предприятиях, от культуры производства.

Важнейшими характеристиками продуктов питания являются их безопасность и

микробиологическая стойкость.

Постановка проблемы

Схемой предусмотрено использование контрольно-измерительной техники и средств

автоматизации отечественного производства. Таким образом, цель работы заключается в

усовершенствовании линии автоматизации.

Основная часть Описание автоматизированной бутыломоечной машины производительностью 24 тыс.

бут./ч.

Подача бутылок к машине осуществляется четырехрядным пластинчатым конвейером,

из которого бутылки перемещаются на аккумуляционный стол, где при помощи отдельного

привода они разделяются на 36 рядов и перемещаются по направлению к загрузочному

устройству.

Это устройство подает бутылки в кассеты по 36 штук на общем носителе II.

В течение всего процесса мойки бутылки транспортируются в кассетах,

спроектированных так, чтобы максимально приблизить моечные средства к бутылкам как в

отмочной ванне, так и при внутреннем и наружном шприцевании. Температура бутылок на

входе не должна быть ниже 0 °С.

Во время предварительного шприцевания удаляют грубые загрязнения и одновременно

нагревают бутылки перед входом в отмочную ванну.

В отмочной ванне бутылка погружается в моечный раствор, где происходит первое

интенсивное отделение загрязнений и клея этикеток. Выходящие из этой ванны бутылки

опоражниваются и погружаются в следующую ванну с моечными средствами. После этого они

опять опоражниваются и подвергаются действию моечного раствора и т. д.

Последняя отмочная ванна с максимальной температурой и продолжительностью

приблизительно 20 мин гарантирует совершенную чистоту и бактериологическую

безвредность. При дальнейшей операции бутылки охлаждаются шприцеванием моечными

средствами и последующей промывкой и погружением в волу. После этой охлаждающей

ванны бутылки подаются в охлаждающую зону с разбрызгиванием воды через душевые

насадки с тремя температурными ступенями. Затем бутылки транспортируются к выдвижному

механизму, который переместит их на отводящий трехрядный пластинчатый конвейер, и

удаляются из машины.

В бутылкомоечной машине I (рис.1 ), предназначенной для мойки пивных бутылок и

бутылок с кронен-пробкой, осуществляется подача бутылок к машине, разделение бутылок,

29

загрузка бутылок в кассеты, предварительное шприцевание III теплой водой (температура

35—40 °С), отмочка в щелочной ванне 1 V (концентрация раствора 1,2% NaOH при

температуре 50—55 °С), отмочка, в щелочной ванне 2 VI (концентрация раствора NaOH

0,9% при температуре 60—65 °С), шприцевание щелочным раствором (концентрация раствора

0,7% NaOH при температуре 80—85°С), отмочка в щелочной ванне 3 VII (концентрация

раствора 0,7% NaOH при температуре 80—85 °С), шприцевание VIII теплой водой

(температура 60—65 °С), ополаскивание и охлаждение в водяной ванне IX (температура 40°С),

шприцевание водой при температуре 30—35 °С X, 20—25 °С XI и 10—15 °С XII, выгрузка

бутылок из машины.

Подача бутылок к машине осуществляется четырехрядным пластинчатым конвейером,

из которого бутылки перемещаются на аккумуляционный стол, где при помощи отдельного

привода они разделяются на 36 рядов и перемещаются по направлению к загрузочному

устройству.

Это устройство подает бутылки в кассеты по 36 штук на общем носителе II.

В течение всего процесса мойки бутылки транспортируются в кассетах,

спроектированных так, чтобы максимально приблизить моечные средства к бутылкам, как в

отмочной ванне, так и при внутреннем и наружном шприцевании. Температура бутылок на

входе не должна быть ниже 0 °С.

Схемой автоматизации бутыломоечной машины производительностью до 24 тыс.

бутылок в час рис.предусмотрена сигнализация уровня раствора щелочи в расходном баке,

контроль и регулирование температуры воды в сборнике, поступающей на предварительное

шприцевание, контроль давления воды в шприцах предварительного шприцевания, контроль

и регулирование концентрации моющего раствора в щелочных ваннах 1, 2, 3, контроль

и регулирование температуры моющего раствора в щелочных ваннах 1, 2, 3, контроль

давления моющего раствора в шприцах щелочной ванны 2, контроль давления моющего

раствора в шприцах между щелочной ванной 3 и водяной ванной, контроль и регулирование

температуры воды в охлаждающей зоне третьей, второй и первой ступени, контроль давления

воды в душевых насадках третьей, второй и первой ступени, местное и дистанционное

управление электродвигателями насосов и конвейера с кассетами.

Схемой предусмотрено использование контрольно-измерительной техники и средств

автоматизации отечественного производства. При выборе технических средств были учтены

технологические требования, специфика ремонтных и наладочных работ с импортным

оборудованием, а также и экономические соображения, что является важным на современном

этапе при работе предприятий на хозрасчете.

Рис. 1 Схема автоматизированной бутыломоечной машины

30

Начальный процесс мойки бутылок был организован с использованием регуляторов.

После усовершенствования автоматических устройств, вместо регуляторов будет

использоваться программируемый логический контроллер, что будет обеспечивать более

высокую эффективность в управлении данным процессом, а также удобство в эксплуатации.

На рис.2 можно увидеть общий вид Машины серии GRIPPER HS

Рис. 2 Машина серии GRIPPER HS

Машины серии GRIPPER HS предназначены для высокоскоростного споласкивания (или

удаления пыли сжатым воздухом, в т.ч. ионизированным) бутылок и банок, практически

любой формы и размера, со скоростью до 700 бутылок в минуту и более. Мягкие резиновые

ремни обеспечивают надежную транспортировку тару внутри машины в процессе

переворачивания вниз горловиной, очисткой и возвращения в нормальное положение.

Очистка бутылок производится 22 соплами. При переходе на тару другого размера не

требуется никаких сменных узлов. Процесс смены тары занимает всего несколько минут.

Конструкция машины выполнена из нержавеющей стали и пластика, одобренного FDA, и

отличается высокой надежностью работы. Машина оборудована входным и выходным

конвейерами бутылок с независимыми регулировками скорости для точной автоматической

подстройки к скорости работы линии.

Основные преимущества:

1. Возможность работы с разнообразной тарой: конструкция машины позволяет

выполнять очистку бутылок и банок самой разной формы и размера

2. Отсутствие сменных узлов: переход с одного вида бутылок на другой занимает менее

3 минут и не требует дорогих сменных узлов.

3. Высокая производительность: скорость машин McBrady GRIPPER HS может

достигать более 700 бутылок в минуту. Встроенные конвейеры бутылок и система контроля

обеспечивают автоматическую подстройку скорости работы машины в случае изменения

скорости поступления бутылок

4. Компактность: высота машин этой серии составляет 130 см. В зависимости от модели,

31

габаритов тары и требуемой скорости, длина машин в пределах 2,4 – 6,0 м, при ширине 75 –

110 см.

5. Надежная конструкция: конструкция машин выполнена из нержавеющей стали и

пластиков, одобренных FDA. Усиленные подшипники и приводы. Единая система смазки.

Мягкий старт и остановка. Машины McBrady GRIPPER HS рассчитаны на непрерывную

круглосуточную эксплуатацию.

6. Точность работы: при переходе на другую тару, изменение расстояния между

боковыми ремнями выполняется с помощью цифровых измерителей SIKO Digital.

Фотодатчики для счета входящих и выходящих бутылок. Используются электронные

компоненты Allen Bradley.

7. Безопасность: машины оборудованы двумя кнопками экстренной остановки. При

открытии защитных ограждений автоматически отключается подача электрического питания.

Прозрачные ограждение зон входа и выхода бутылок позволяет визуально контролировать

работу машины.

Выводы

Усовершенствование процесса мойки бутылок посредством выбора современных

устройств управления, измерения и регулирования позволяет обеспечить наилучшее качество

обработанной продукции. Так же повышает быстродействие (производительность) всей

системы.


1. Гармаш И.И. Автоматизация технологических процессов в производстве солодовых

экстрактов и безалкогольных напитков // И.И. Гармаш. – К.: Урожай , 1990. - 136с.

2. Благовещенская М.М. Автоматика и автоматизация пищевых производств //

М.М. Благовещенская, Н.О. Воронина, А.В. Казков. – К.: Агропромиздат, 1991 - 239с.

32

УДК 004.9+616.248

Т.Є. Вуж

Вінницький національний медичний університет ім. М.І.Пирогова

ТЕХНОЛОГІЯ ПОШУКУ ШЛЯХІВ ЗНИЖЕННЯ ЗАХВОРЮВАНОСТІ

НАСЕЛЕННЯ МІСТА НА БРОНХІАЛЬНУ АСТМУ НА ОСНОВІ

ПРОСТОРОВО-ХРОНОЛОГІЧНОЇ МОДЕЛІ

В статті йдеться мова про застосування інформаційної моделі просторово – хронологічних

даних для розв’язання задачі діагностування бронхіальної астми у дітей та дорослих. Описаний

процес формалізації, обробки та оптимізації обробки характеристик об’єктів і систем, стан

яких змінюється у часі та у просторі. Предметом дослідження є просторово-хронологічні

інформаційні моделі об’єктів і систем, стан яких змінюється у часі та у просторі, та методи

і технологія їх формалізації, обробки та оптимізації обробки.

Вступ

В сучасній науці в галузі інформаційних технологій одним із пріоритетних напрямків є

створення інформаційних моделей об’єктів та систем, стан яких змінюється у часі та у

просторі. Цій проблемі присвячено багато наукових досліджень як закордонних так і

вітчизняних науковців, в яких висвітлені досягнуті результати по вищезгаданій проблемі. В

цьому напрямку працюють науковці провідних навчальних закладів Німеччини (Бонський

університет, Хагенський університет, Бременський університет та ін.), Норвегії (Норвезький

університет науки та технології, Орхуський університет), США (НДІ навколишнього

середовища (ESRI), Університет штату Айова), Австралії (Мельбурнський університет,

Університет Сіднея), Швейцарії (Цюрихський університет), Китаю (Інститут дистанційного

зондування та цифрової Землі Академії наук Китаю), а також Італії, Іспанії, Франції,

Португалії, Данії, Чехії, Боснії та Герцеговини, Японії, Канади, Мексики, Малайзії, Сінгапура

тощо.

Автори статі у своїй науковій діяльності поставили перед собою задачу створити

інформаційну технологію, яка буде ідентифікувати, аналізувати та оптимізувати просторово-

хронологічні інформаційні моделі динамічних систем. Прикладом таких даних моделей

слугує таке захворювання як бронхіальна астма. Люди хворіють через те, що проживають у

несприятливих в екологічному плані територіях, відпочивають (наприклад, грають у футбол)

у загазованих місцях, що може спровокувати таке небезпечне захворювання як бронхіальну

астму, ходять у школу по загазованих вулицях, споживають дещо забруднену їжу, яка може

спричиняти харчову алергію. Інформацію про це можна подати у вигляді багатовимірного

план-графіка, де у певні моменти у певних місцях регіону на систему впливають певні

фактори, які змінюють різні її інтегральні характеристики. Причому просторовий розподіл

факторів може бути різним для одного і того ж об’єкта чи системи. Для збереження таких

даних потрібна спеціальна інформаційна модель, яку прийнято називати просторово-

хронологічною як розвиток відомого поняття «хронологічна модель»: хронологічна модель

даних (ХМ) – це структура даних для представлення хронологічних послідовностей, міток і

розмірностей часу.

Постановка задачі або проблеми Метою створення вищезазначеної інформаційної технології є підвищення точності та

комплексності визначення факторів, які впливають на характеристики об’єктів та систем, стан

яких змінюється у часі та у просторі.

У результаті проведеного аналізу для досягнення поставленої мети сформульовано

наступні задачі дослідження:

- розробити структуру просторово-хронологічних інформаційних моделей для задач у

різних галузях господарства та охорони довкілля і здоров’я населення та методи

автоматизованої більш швидкої та комплексної обробки цих просторово-часових даних;

- розробити графічне подання та підходи щодо автоматизації процесу ідентифікації

33

просторово-хронологічних інформаційних моделей;

- запропонувати архітектуру інформаційної технології, розробити UML-моделі

складових інформаційної системи для автоматизації побудови, обробки та оптимізації

просторово-хронологічних інформаційних моделей у різних галузях;

- створити типове програмно-інформаційне забезпечення для реалізації запропонованих

методів обробки даних просторово-хронологічних інформаційних моделей та алгоритмів їх

застосування до реальних систем і процесів технічного, природничого, навчального та іншого

характеру на основі єдиного кібернетичного підходу.

Отже, актуальною є задача формалізації, ідентифікації та збереження просторово-

хронологічної інформаційної моделі різних об’єктів та систем, стан яких змінюється у часі та

у просторі.

Основним очікуваним науковим результатом роботи є нова методологія та інформаційна

технологія побудови інформаційних систем для автоматизації побудови, обробки та

оптимізації просторово-хронологічних інформаційних моделей.

В якості практичного результату передбачається реалізація розробленої просторово-

хронологічної інформаційної моделі для розв’язання задачі діагностування бронхіальної

астми у дітей та дорослих за їх анкетуванням, для аналізу факторів, що впливають на якість

води у річці та для пошуку оптимальних шляхів підвищення успішності студентів у вищих

навчальних закладах.

Рішення задачі (аналіз проблеми)

Методи формалізації та реалізації розробленої просторово-хронологічної інформаційної

моделі і методів та алгоритмів обробки її даних будуть застосовані для розв’язання задачі

діагностування бронхіальної астми у дітей та дорослих . Створене типове програмно-

інформаційне забезпечення для реалізації цих запропонованих методів та алгоритмів їх

застосування до реальних систем і процесів технічного, природничого, навчального та іншого

характеру на основі єдиного кібернетичного підходу дозволить підвищити точність та

комплексність визначення факторів, які впливають на характеристики об’єктів та систем, стан

яких змінюється у часі та у просторі.

В даному напрямку роботи вже проведено певні дослідження. За допомогою

кваліфікованого лікаря, що працює в галузі пульмонології та алергології, була складена картка

обстеження стаціонарного хворого. В архіві Вінницької дитячої обласної лікарні був

проведений аналіз 115 медичних карток хворих дітей, яким був встановлений діагноз БА за

період з січня по липень 2010 року. Було опрацьовано багато показників: вік дитини, період в

який дитина знаходилась на лікуванні, район Вінницької області та населений пункт, в якому

мешкає хворий, професійні шкідливості батьків, стан важкості БА, кількість епізодів ядухи,

кількість нічних нападів, скарги, якими супроводжується захворювання. Всі опрацьовані дані

були занесені в сформовану базу даних.

Далі були проаналізовані населені пункти, в яких проживають хворі діти, а випадки

захворювання за допомогою програми ГІС «Карта 2011» віднесені до населених пунктів на

карті Вінницької області. Новий просторовий об’єкт карти був названий «Астматик» (окремий

випадок захворювання дитини на бронхіальну астму). Саме в параметри цього об’єкта було

занесено результати запитів щодо кількості випадків захворювання населення по районах

області із бази даних по захворюваності на БА.

Для аналізу кількості випадків в кожному районі області була створена карта кількості

випадків захворювання на бронхіальну астму дитячого населення по Вінницький області за

2010 рік.

Була налагоджена співпраця з Державною службою карантину рослин України, яка

здійснює державний контроль за дотриманням карантинного режиму і проведенням заходів з

карантину рослин при вирощуванні, зберіганні, заготівлі, вивезенні, ввезенні,

транспортуванні, зберіганні, переробці, реалізації та використанні об'єктів регулювання. Ця

установа володіє даними про вирощування рослин-алергенів по районах Вінницької області

та м. Вінниця, що дало змогу проаналізувати, пилок яких рослин спричиняє БА у дітей

34

Вінницькому, Жмеринському, Тульчинському та Бершадському районі.

А також налагоджена співпраця з аеробіологічною науково-дослідною групою

Вінницького національного медичного університету імені М.І.Пирогова, яка контролює

розповсюдження пилка рослин-алергенів у повітрі міста Вінниця, що також дало змогу

зробити висновки про причини захворювання у дітей нашого міста.

На основі наданої інформації Державною службою карантину рослин України,

проведено картування ареалів поширення амброзії полинолистої та тополі у м. Вінниці.

Досліджено зміни границь ареалів поширення цього карантинного організму на території

міста протягом 2008-2014 рр.

Створена карта та проведене картування змін дозволяє краще планувати та виявляти

карантинні організми на території м. Вінниці, що дає змогу підвищити ефективність

екологічного контролю за змінами ареалів поширення амброзії полинолистої та вчасно

реагувати на них.

Це дозволить розробити регіональну науково-обґрунтовану програму боротьби з

карантинними організмами для міста Вінниці, яку можна буде використовувати як типову і

для інших населених пунктів, а головне, буде створена інформаційна технологія проведення

досліджень для розробки такої програми.

В подальших дослідженнях авторами була запропонована інформаційна модель та

алгоритм адаптації до неї відомого методу «кошиків». В результаті застосування методу

«кошиків» до запропонованої інформаційної моделі можна визначити наступне:

1) ареали поширення амброзії, які найбільш негативно впливають на здоров’я дітей і які

слід знищувати в першу чергу;

2) по яких маршрутах рухатись дітям, щоб не зазнати негативного впливу (чи

мінімізувати) й вплив амброзії на дітей.

Результати цього аналізу будуть основою для прийняття рішень з поліпшення та

підвищення ефективності діагностування захворювання на БА у дітей.

Ця модель може бути адаптована і до інших просторо-часових даних та задач, що

пов’язані з їх аналізом, наприклад аналіз впливу стану вод чи повітря на стан здоров’я

населення.


Таким чином в результаті проведеної наукової роботи була розроблена нова структура

просторово-хронологічної моделі для формалізації впливу рослин-алергенів на бронхіальну

астму дітей та дорослих шляхом віднесення просторових характеристик навколо місць

життєдіяльності населення до множин певних секторів, а часових (хронологічних)

характеристика – до характерних періодів вегетаційного циклу рослин-алергенів, що підвищує

ефективність аналізу такої моделі методом кошиків. А також, запропоновано відносити і

просторові, і часові характеристики до певних універсальних просторових та часових множин

із подальшою формалізацією їх взаємовідношень, що дозволяє в будь-який момент зробити

вибірку даних довільної складності із ПХІМ.

В подальшій роботи планується розробка нової методології та інформаційної технології

побудови інформаційних систем для автоматизації побудови, обробки та оптимізації

просторово-хронологічних інформаційних моделей, зокрема, для розв’язання задачі

діагностування бронхіальної астми у дітей та дорослих, для аналізу факторів, що впливають

на якість води у річці та для пошуку оптимальних шляхів підвищення успішності студентів у

вищих навчальних закладах.

А також, буде розроблено типове програмно-інформаційне забезпечення для реалізації

запропонованих методів та алгоритмів їх застосування до реальних систем і процесів

технічного, природничого, навчального та іншого характеру на основі єдиного кібернетичного

підходу дозволить підвищити точність та комплексність визначення факторів, які впливають

на характеристики об’єктів та систем, стан яких змінюється у часі та у просторі.

35


1. Маслов Д.В. Хронологическая модель, языки и методы манипулирования информацией

в хранилищах даннях: автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук : спец.

05.13.17 „Теоретичні основи інформатики” / Маслов Дмитро Володимимрович. –

Самара, 2004. — 18 с.

2. Guozo Gidofalvi «Spatio-Temporal Data Mining for Location-Based Services» // Daisy

Associate. — Dec. 17, 2007. — Pages 104-109.

3. Інформаційна технологія інтегрування математичних моделей у геоінформаційні

системи моніторингу поверхневих вод : монографія / В. Б. Мокін, Є. М. Крижановський,

М. П. Боцула. - ВІННИЦЯ : ВНТУ, 2011. - 150 с.

4. Spatio-Temporal Database and Its Models: A Review Rainu Nandal University Institute of

Engineering and Technology, M .D. University, India IOSR Journal of Computer Engineering

(IOSR-JCE) e-ISSN: 2278-0661, p- ISSN: 2278-8727Volume 11, Issue 2 (May. - Jun. 2013),

PP 91-100

5. Вуж Т. Є. Виявлення та аналіз закономірностей щодо можливих причин захворюваності

дитячого населення Вінницької області на бронхіальну астму за допомогою

інформаційних технологій / В. Б. Мокін, Т. Є. Вуж // Сборник материалов докладов

Международной научно-технической конференции «Геоинформационные системы и

компьютерные технологии эколого-экономического мониторинга», ГВУЗ

Национальный горный университет, г. Днепропетровск, 9 – 11 апреля 2014 р. –

Дніпропетровськ. – 2014 р. – [Електронне видання на DVD]. – Систем. вимоги: 32 Mb

RAM; DVD, Windows 98/2000/NT/XP; MS Word 2000/XP/2003.

6. Вуж Т. Є. Контроль та мінімізація впливу алергенних рослин на стан захворюваності

населення на бронхіальну астму на основі просторово-хронологічної моделі / Т.Є. Вуж,

В. Б. Мокін // Збірник матеріалів XII Мiжнародної конференції «Контроль і управління

в складних системах» (КУСС-2014), Вiнницький нацiональний технiчний унiверситет,

Вiнниця, 14-16 жовтня 2014 року. – Вінниця. – 2014 р.

7. Вуж Т. Є. Оцінювання впливу просторово-розподілених шкідливих факторів на стан

здоров’я населення на основі просторово-хронологічної моделі даних / Т. Є. Вуж, В. Б.

Мокін // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – Том 28. – 2014. –

2. – С. 71-80.

8. Вуж Т. Є. Новий підхід до просторово-хронологічної формалізації впливу факторів на

просторові об’єкти / Вуж Т. Є., Мокін В. Б. // Матеріали доповідей Міжнародної наукової

конференції «Сучасні проблеми математичного моделювання та обчислювальних

методів». – Рівне: РВВ РДГУ, 19-22 лютого 2015 р. – С. 53-54.

Ключові слова: ПРОСТОРОВО – ХРОНОЛОГІЧНА МОДЕЛЬ, ІНФОРМАЦІЙНА

ТЕХНОЛОГІЯ, ДІАГНОСТУВАННЯ БРОНХІАЛЬНОЇ АСТМИ, МЕТОД «КОШИКІВ».

http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?Z21ID=&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&S21STN=1&S21REF=10&S21FMT=JUU_all&C21COM=S&S21CNR=20&S21P01=0&S21P02=0&S21P03=IJ=&S21COLORTERMS=1&S21STR=%D0%9623882

36

УДК 658.012.011.56:681.5

В.О. Гавриленко, Ю.Є. Гузенко, Г.В. Рудакова


АВТОМАТИЗАЦІЯ СИСТЕМИ ДИСПЕТЧЕРСЬКОГО

КЕРУВАННЯ ЗБЕРІГАННЯМ ЗЕРНОВИХ У ЗЕРНОСХОВИЩАХ

В статті розглянуті питання автоматизації диспетчерського керування зберіганням зернових у

зерносховищах хлібоприймальних підприємств, проблеми створення автоматизованих систем з

високим ступенем інтеграції в рамках єдиної автоматизованої системи диспетчерського

управління (АСДУ) промислового підприємства. Розглянуто основні проблеми інтеграції

технологічного обладнання, що має різнобічну прикладну спрямованість, в єдину інформаційно-

керуючу систему.

Вступ

Сучасний рівень розвитку зернопереробного виробництва вимагає впровадження більш

досконалих технологій, до яких відносяться системи диспетчерського управління

зерносховищ, а також застосування сучасних технологій збору і обробки інформації. Для

підвищення продуктивності і зменшення витрат при зберіганні зернової продукції необхідно

здійснювати раціональне оперативне управління розосередженим обладнанням зерносховищ,

з метою підтримки оптимального режиму зберігання зернової культури. Порушення

технології зберігання призводить до втрат якості і псування продукту.

Спроба впровадження автоматизованих систем в системи диспетчерського управління

зерносховищ стикаються з труднощами формалізації підтримки прийняття рішень

диспетчерами при оперативному управлінні в реальному часі в умовах неповноти і неточності

даних про керований процес. Це пояснюється малим часом на збір і аналіз інформації про стан

об'єкта управління, відсутністю систем моніторингу, великим об'ємом інформації про стан

розподілених зернозберігающих елементів, яку диспетчер повинен враховувати при

формуванні рішення [1].

В якості конструктивного елемента (споруди) для зберігання зерна на хлібоприймальних

підприємствах (ХПП) використовують спеціальні ємності - силоси. Однак існуючі засоби

управління та моніторингу зберігання зернової маси у силосах не дозволяють своєчасно

виявити умови, що спричиняють втрати якості зерна. Враховуючи, що зерновий насип є

складним органічним об'єктом, то для своєчасної оцінки стану зерномаси та припинення

процесу псування зерна необхідно використовувати належні алгоритми та схемотехнічні

рішення при проектуванні та реалізації систем управління і диспетчеризації зберігання

зернопродуктів [2].

У зв'язку з цим актуальним науко-технічним завданням є розробка сучасних методів та

нових технічних засобів для систем диспетчерського управління процесом зберігання

зернопродуктів, які дозволяють покращити ефективність роботи підприємства за рахунок

зменшення втрат якості продукції.


Метою досліджень є розробка методів і засобів оптимізації оперативного управління

зберігання зерна для підвищення ефективності функціонування зернозберігальних

комплексів.


При зберіганні зерна у зернозберігаючих сховищах силосного типу з зерномасою

проводять певну послідовність технологічних операцій. Схему процесів при зберіганні зерна

на ХПП наведено на рис. 1.

Продукт поступає до точки приймання, де проводяться наступні операції: визначення

якості продукту, зважування та розвантаження з транспортних засобів. Наступною

технологічною операцією являється попереднє очищення зерномаси та, в залежності від типу

культури і якісних параметрів зерна, сепарування та/або сушіння. Пісня обробки продукту

37

сировина поступає на зберігання в елеватори і склади [3].

При зберіганні у зерні відбуваються природні фізіологічні процеси: дихання,

післязбиральне дозрівання зерна, проростання та ін. [4]. В результаті дихання зернової маси

відбувається процес перетворення і розпаду органічних речовин, і, насамперед вуглеводів,

виділяється енергія, необхідна організмам для життєдіяльності.

Точки приймання 1…M Зернова культура

Основна культура Відходи

Побічна культура

Культури типу 1…N

Виходи аспірації

Визначення

якості

Зважування

Розван-

таження

Зб

еріг

анн

я в

елев

ато

рах

та с

клад

ах

Сепарування

Сушіння

Точки відвантаження 1…K

Опрацювання П

оп

еред

нє

оч

ищ

енн

я

До

споживачів

Рис. 1 Схема технологічних процесів на ХПП

Умови зберігання тісно зв’язані з такими факторами як: температура та вологість зерна,

вміст кисню в між зерновому просторі, температура та вологість зовнішнього середовища, які

безпосередньо впливають на якісні показники зерномаси [4]. Для зменшення втрат якості при

зберіганні необхідно враховувати всі ці параметри ефективного управління, а також стан

зовнішнього середовища, яке може виступати як збурюваний вплив на об'єкт управління.

Оперативне управління режимами зберігання зерна здійснюється з наступних

періодично повторюваних етапів [5]:

1. Складання планів роботи обладнання системи зберігання зерна на період на підставі

даних отриманих з лабораторного аналізу якості зерна, що надійшло і системи моніторингу

стану зернової маси в зерносховищах. Здійснення розподілу зернової маси між елементами

зберігання зернової культури з урахуванням пропускної здатності каналів перекачування

сировини і стану існуючої культури в елементах зберігання.

2. Реалізація планів зберігання зернової культури та їх коригування. Сировина

доставляється на елементи зберігання згідно із затвердженим планом, з урахуванням режимів

роботи обладнання. Необхідний відступ від наміченого плану і його коригування може

виникнути при відхиленні метеорологічних умов від прогнозованих, при зміні працездатності

транспортних ліній і виконавчих механізмів, встановлених в елементах зберігання.

3. Моніторинг та оцінка якості зерна маси при зберіганні. Формується інформаційна

модель поточного стану розподіленого об'єкта за даними систематичного спостереження за

станом якості зернової культури і процесом зберігання.

4. Формування плану зберігання на майбутній розрахунковий період на основі заявок від

споживачів. При цьому потрібно забезпечити підтримку заданого рівня температури і

вологості зернової маси протягом всього періоду з найменшими можливими витратами

ресурсів (електроенергії).

В автоматизованій системі диспетчерського керування (АСДК) зберіганням зерна

необхідна наявність підсистеми моніторингу для оцінки якісних показників продукту та стану

технологічного обладнання у реальному часі, СППР з набором відповідних моделей і програм

для прогнозу динаміки зміни якості зерна при тривалому зберіганні та підсистемою прийняття

рішень для своєчасного планування технологічних операцій та режимів роботи технічного

38

обладнання, що забезпечють зменшення втрати якості продукту під час всього терміну

зберігання. Розрахунок оптимального управління системи зберігання зерна може

здійснюватися в АРМ диспетчера, за допомогою системи підтримки прийняття рішення

(СППР), структура якої приведена на рис. 2.

Підсистема моделювання

Підсистема прийняття рішень

Підсистема обробки

попередньої інформації

ЛПР (диспетчер)

Задача прогнозу якості стану зерна

Задача формування та коригування

плану технологічних операцій

Діалогова підсистема Задача оцінки ефективності

обраних технологій зберігання

зерна СППР

Модель

зовнішнього

середовища

Модель стану

якості зернової

культури

Модель динаміки

зміни якості зерна

Моделювання

динаміки зміни

вологовмісних

параметрів зерна

Модель динаміки зміни

температурних

параметрів зерна

Модель динаміки зміни

вмісту кисню в

міжзерновому просторі

Оперативна

інформація

Бази даних

Умовно стала

інформація

БД технічного

обладнання

БД характеристик

культур зернового

масиву

БД технологічних

процесів та

параметрів

БД параметрів

якості зерномаси

Система передачі даних

Об’єкт керування

Підсистема моніторингу технологічних параметрів

Апаратура контролю

обладнання

Датчики

2Oq Датчики

з Датчики п Датчики

з Датчики

п

Технічне обладнання

Рис. 2 Структура СППР для управління системи зберігання зерна

Підсистема моніторингу повинна здійснювати систематичне вимірювання всіх поточних

параметрів функціонування обладнання об'єкта, параметрів навколишнього середовища та

зерномаси (температури зерна з та повітря п , вологості зерна з та повітря п

, вмісту

кисню в міжзерновому просторі 2Oq), поповнення баз даних новою інформацією і фіксування

змін параметрів об’єкту для можливості подальшого прогнозування. Основною задачею

підсистеми моніторингу є надання в СППР оперативної інформації про стан якості зерномаси,

а також інформацію щодо режиму роботи обладнання системи зберігання зерна. Ефективна

39

робота підсистеми моніторингу є необхідною умовою для підвищення продуктивності

функціонування системи зберігання зерномаси. В першу чергу необхідно застосовувати

вимірювальні засоби з можливістю передачі інформації на велику відстань, уникати

інформаційної надмірності вимірювань, своечасно забезпечувати необхідними данними для

ідентифікації стану яскості зернової маси.

Підсистема обробки попередньої інформації призначається для здійснення первинних

операцій; аналізу зовнішньої вхідної інформації; обробку інформації, одержуваної від

оператора; відображення даних у вигляді зручному для подальшої обробки і передачі

інформації в базу даних.

Висновок

Ефективна робота ХПП при застовуванні автоматизованої системи диспетчерського

керування зернозберіганням у зерносховищах можлива при удосконаленності роботи всіх

підсистем СППР та обладнання.

Для розроблення належних методів та засобів оперативного керування технологічним

обладнанням необхідно провести дослідження у наступній послідовності:

1. Дослідження впливу різних чинників на якісні показники зерномаси, що зберігається

у зерносховищах силосного типу.

2. Розробка та удосконалення математичних моделей процесу зберігання зерна у силосах

з урахуванням впливу чинників випадкового характеру.

3. Розробка методів оперативного керування технологічним обладнанням

зернозберігального комплексу з метою забезпечення оптимальних умов зберігання.

4. Створювання і удосконалення програмних та апаратних засобів для диспетчерського

керування зберіганням зернових, та їх апробація шляхом експериментальних досліджень.


1. Жуковский Э.И. Модель зерновой массы как объекта управления /

Э.И. Жуковский, Ю.В. Погирный, И.Н. Свитый // Тез. Докл. 56 наук. Конф. Одес. держ.

акад. харч. техн. – Одесса, 1996. – С.161.

2. Хобин В.А. Автоматизация технологических процессов в области хлебопродуктов:

состояние и перспективы / В.А. Хобин // Хранение и переработка зерна, 2000. - 10. –

С. 43 – 45.

3. Трисвятский Л.А. Хранение зерна / Л.А. Трисвятский. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.:

Агропромиздат, 1985. – 351с.

4. Сергунов В.С. Дистанционный контроль температуры зерна при хранении/ В.С.

Сергунов. – 2-е изд., доп. И перераб. – М.: Агропромиздат 1987. – 174 с.

5. Хобин В.А. Автоматизация технологических процессов в области хлебопродуктов:

состояние и перспективы / В.А. Хобин // Хранение и переработка зерна, 2000. - 10. –

С. 43 – 45.

Ключові слова: АСК, ХПП, МОДЕЛЬ, ПРОЦЕСИ, МОДЕЛЮВАННЯ, КОМПЛЕКС,

СИСТЕМА, КЕРУВАННЯ.

40

УДК 519.711.7

М.М. Гайдуков, В.С. Димов


РОЗРОБКА СИСТЕМИ МЕРЕЖНОГО ОПОВІЩЕННЯ

В ЛОКАЛЬНІЙ МЕРЕЖІ ПІДПРИЄМСТВА

На сьогоднішній день у світі існує більш 130 мільйонів комп'ютерів і більш 80% із них об'єднані в

різні інформаційно-обчислювальні мережі від малих локальних мереж в офісах до глобальних мереж

типу Internet та ін. Всесвітня тенденція до об'єднання комп'ютерів у мережі обумовлена рядом

важливих причин, таких як прискорення передачі інформаційних повідомлень, можливість

швидкого обміну інформацією між користувачами, одержання і передачі не відходячи від робочого

місця, можливість миттєвого одержання будь-якої інформації з будь-якої точки земної кулі, а так

само обмін інформацією між комп'ютерами різних фірм На базі вже існуючого комп'ютерного

парку та програмного комплексу, що відповідає сучасним науково-технічним вимогам виникає

необхідність у розробці принципового вирішення питання щодо організації ІОМ (інформаційно-

обчислювальної мережі) з урахуванням зростаючих потреб і можливістю подальшого поступового

розвитку мережі у зв'язку з появою нових технічних і програмних рішень.

Вступ

З розвитком мережних технологій і зростанням комп'ютерних мереж завдання

управління комп'ютерними мережами стає все більш актуальною. Знання про структуру

мережі можуть бути отримані різними методами і інструментами. Існуючі рішення,

використовувані протоколи та алгоритми були розглянуті даній роботі. Знаючи топологію

комп'ютерної мережі, можна визначити найбільш навантажені, а також схильні до мережним

атакам сайти. Слід пам'ятати, що в такому поданні комп'ютерної мережі потребує лише певне

коло людей, які мають доступ до роботи з мережею підприємства.

Одне з основних завдань системних адміністраторів – ефективне управління мережним

обладнанням. В разі збоїв в мережі (а це подія випадкова) – негайне виявлення причини

нестабільної роботи або відсутньої функціональності мережі і її усунення, має бути

максимально непомітно для користувачів мережі.

Постанова задачі

Основою інформаційної інфраструктури сучасного підприємства є локальна

обчислювальна мережу (LAN). Швидкість і якість функціонування комп'ютерної мережі

багато в чому визначають ефективність роботи підприємства.

Сенс полягає в тому, що локальна мережа підприємства забезпечує роботу та

взаємозв'язок додатків, а збої в роботі комп'ютерної мережі надає негативну дію на всі служби

і всіх співробітників, що використовують інформаційну інфраструктуру. В найгіршому

випадку, при виході з ладу центрального обладнання локальної мережі, можливий збій

діяльності всього підприємства – всі співробітники та навіть їх керівники не зможуть

належним чином виконувати свої обов’язки.

Тому при побудові або модернізації мережної інфраструктури комп'ютерного центру

необхідний ретельний підхід.

Основними задачами при побудові мережної інфраструктури є:

1) Забезпечення обслуговування різного типу трафіку. Мережна інфраструктура

сучасного підприємства повинна гарантувати можливість функціонування інтегрованих

програм, реалізувати пересилку крім звичайних даних, передачу голосу і відео з необхідною

якістю.

2) Економічність. Зменшення вартості впровадження та володіння мережною

інфраструктурою. Потрібно забезпечення достатньої продуктивності мережі. При цьому слід

враховувати, що значення пікових навантажень можуть багаторазово перевищувати їх

нормальні (робочі) значення. Також необхідно забезпечити необхідний запас продуктивності,

оцінивши потенційне зростання потреб підприємства.

3) Масштабованість вирішення. Слід забезпечити високу доступність для

41

зареєстрованих користувачів мережі. Необхідно, щоб інфраструктура комп'ютерного центру

працювала максимально безперервно, а можлива відмова окремих компонентів або була

непомітною, або швидко була усунена.

4) Забезпечення інформаційної безпеки. Мережева інфраструктура повинна відповідати

існуючим на підприємстві політикам безпеки щодо розмежування доступу, захисту від

внутрішніх і зовнішніх атак на апаратне та програмне забезпечення системи.

5) Простота застосування або управління. Рішення, що впроваджуються в мережну

інфраструктуру, повинні легко справлятися з вторгненням, мати можливість швидкого

діагностування і заміни. Також потрібно уникати зайвих адміністративних витрат. Крім

перерахованих вище завдань, кожне підприємство при створенні інфраструктури може

поставити додаткові вимоги в залежності від особливостей своїх бізнес-процесів. Ведення

сучасного бізнесу складно уявити без використання мережі Internet, наприклад, для

представлення продукції, спілкування з партнерами, клієнтами. Відсутність доступу до мережі

Internet може завдати підприємству майже такий же збиток, як відмова від послуг локальної

мережі.

Методи вирішення задачі

Комп'ютерна мережа - це сукупність комп'ютерів, пов'язаних комунікаційною системою

і забезпечених відповідним програмним забезпеченням, яке надає користувачам мережі

доступ до ресурсів цього набору комп'ютерів. Передачу повідомлень між будь-якою парою

комп'ютерів мережі забезпечує комунікаційна система, яка може включати кабелі,

повторювачі, комутатори, маршрутизатори і інші пристрої. Комп'ютерна мережа дозволяє

користувачеві працювати з комп'ютером, як із автономним, і додає до цього можливість

доступу до інформаційних і апаратних ресурсів інших комп'ютерів мережі. ЛОМ

характеризується високою швидкістю передачі даних, великою спроможною здатністю,

низьким рівнем помилок та ефективним, швидкодіючим механізмом управління обміном

даними.

Для того щоб уникнути виходу з ладу локальної системи , а також у разі виходу з ладу

декількох ліній зв’язку зазвичай використовується мережні протоколи STP ,CPD.

Основне завдання STP – запобігти наявності петель на другому (канальному) рівні ЕМ

ВВС.

Протокол прибирає всі надлишкові шляхи та петлі в мережі, поки вони не знадобляться

для відновленні роботи системи.

Основні дії протоколу:

- Визначення найкоротших (в плані мінімізації будь-яких втрат) шляхів для передачі

даних мережею.

- - Пошук мережевих петель з метою їх «відключення» при роботі та використання при

виходу обладнання з ладу.

STP-протокол використовує алгоритм STA (Spanning Tree Algorithm), результатом

роботи якого є граф у вигляді дерева (зв'язний і без наявності простих циклів). Для обміну

інформацією між собою комутатори використовують спеціальні пакети – BPDU (Bridge

Protocol Data Units).

Протокол виявлення, створений у компанії Cisco (Cisco Discovery Protocol, CDP),

забезпечує єдину команду, яка дозволяє адміністраторам мати доступ до зведених короткими

повідомленнями про те, як виглядає конфігурація інших пристроїв, що мають безпосереднє

з'єднання з маршрутизаторами мережі. Протокол CDP працює зазвичай на канальному рівні,

оскільки поєднує фізичне середовище передачі даних більш низького рівня з протоколами

більш високого мережевого рівня. Так як він працює на другому та третьому рівні ЕМ ВВС,

то CDP-пристрої, що підтримують різні протоколи мережного рівня, можуть дізнаватися один

про одного. (Слід пам'ятати, що канальна адреса уявляє собою МАС-адресу).

Основним завданням протоколу CDP є отримання даних про платформи сусідніх

пристроїв (комутаторів та маршрутизаторів) і виконуваних ними протоколах. Результатами

роботи протоколу на маршрутизаторі є оновлення записів протоколу CDP.

42

Отриману інформацію може отримати адміністратор мережі. Адміністратор мережі

може використати команду show для виведення на екран інформації про мережі, які

безпосередньо підключені до даного маршрутизатора. Протокол CDP забезпечує інформацію

про кожному пристрої, яке може працювати з ним.

В результаті роботи була створена та проаналізована модель комп’ютерної мережі

підприємства з наявністю віддалених філіалів. Результати моделювання довели необхідність

одночасного використання протоколів різних рівнів для збереження працездатності роботи

комп’ютерної мережі розподіленого підприємства.

Висновки Використання алгоритмів SPA та CDP одночасно надає можливість вчасно реагувати на

появу порушень в роботі комп’ютерної мережі та вчасно зреагувати на появу цих порушень.

Взаємодія протоколів різних рівнів ЕМ ВВС дає можливість підвищити ефективність роботи

в комп’ютерних мережах та швидкість обміну даними в мережах.


1. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов. 2-е изд. /

В.Г. Олифер, Н.А. Олифер. – СПб.: Питер, 2003 – 864 с.: ил.

2. Столлингс В. Передача данных. 4-е изд./ В.Столлингс – СПб.: Питер, 2004. – 750 с.: ил.

3. Кулаков Ю.О., Луцький Г.М. Комп’ютерні мережі. Підручник / За ред. Ю.С. Ковтанюка

– К.: Юніор, 2003. – 400 с.: іл.

4. Ирвин Дж., Харль Д. Передача данных в сетях: Инженерный подход: Пер. с англ. – СПб.:

БХВ – Петербург, 2003. – 448 с.: ил.

Ключові слова: КОМПЮТЕРНА МЕРЕЖА, ПРОТОКОЛ CDP, НАЙКОРОТШИЙ

ШЛЯХ.

43

УДК 004.523

О.А.Гончаров

Національний педагогічний університет ім. М. П. Драгоманова

І.В.Баклан



СИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ МЕЛОДІЇ ЗА ЗАПИСОМ

НА МОБІЛЬНОМУ ТЕЛЕФОНІ

Данна робота присвячена розробці унікального мобільного додатку, який на даний момент немає

аналогів та працює по принципу розпізнавання мелодії з мобільного телефона, яка наспівується

користувачем. Новизна полягає у саме наспівуванні мелодії, а не її програванні шляхом

відтворювання на мобільному телефоні.

Вступ

Сучасний світ не можливо уявити без технологій, з якими ми кожного дня зустрічаємось.

На жаль, важко уявити повсякденне життя без техніки: побутова техніка, різного роду

електронні гаджети, автомобілі та інші корисні засоби.

Все це робить наше життя кращим за рахунок того, що за допомогою технологій людина

виконує менше трудомісткої роботи, такої як обчислення складних математичних урахувань

або ж підняття вантажу в декілька тон.


Сучасний світ не можливо уявити без технологій, з якими ми кожного дня зустрічаємось.

На жаль, важко уявити повсякденне життя без техніки: побутова техніка, різного роду

електронні гаджети, автомобілі та інші корисні засоби.

Все це робить наше життя кращим за рахунок того, що за допомогою технологій людина

виконує менше трудомісткої роботи, такої як обчислення складних математичних урахувань

або ж підняття вантажу в декілька тон.

Слід відзначити, шо головну роль у технологіях складає їх програмне забезпечення.

Адже від якості програмного забезпечення продукту буде залежати і якість самої роботи, а на

складних об’єктах, які пов’язані із життям великої кількості людей – і життям самого

персоналу. Зрозуміло, що якісне ПО покращує роботу і удосконалює саме виробництво і дає

змогу розвивати його надалі.

Існує безліч програмного забезпечення, яке зосереджене в певних галузях. Ціллю даної

статті є проектування системи розпізнавання мелодії за записом на мобільному телефоні.

Існує безліч програм по розпізнаванню мелодії і знаходження її в мережі.

Однак актуальність даного програмного засобу полягає в тому, що користувач буде

наспівувати мелодію, а не програвати готову. Данна програма є корисною для тих

користувачів, які хочу знайти мелодію, яка «засіла в них у голові», тобто мелодія, яка дуже

дошкуляє і назву якої людина хоче взнати, але на жаль може, оскільки немає програми, яка це

зробить. Саме для таких випадків і потрібний даний програмний засіб.

Даний додаток буде користуватися популярністю, оскільки він унікальний, тобто

аналогів, на момент написання даної статті, немає. Також його будуть дуже часто

використовувати, адже у більшості людей часто засідає в голові незнайома їм мелодія.

Постановки задачі

Створення додатку - Система розпізнавання мелодії за записом на мобільному телефоні..

Мета створення даного мобільного додатку випливає з актуальності проекту. Інакше

кажучи, метою створення програмного продукту є допомога користувачам у пошуку мелодії,

яку вони дуже хочуть згадати, але , з певних на те причин, не можуть. Причиною тому є

відсутність певних інструментів для розпізнання, або ж не знання друзів чи колег даної

композиції.

44

Прикладом використання даного додатку є ситуація, коли у людини в голові «засіла»

пісня і він якнайшвидше хоче позбутися її, взнав що це за пісня.

Однак він не може визначити назву цієї пісні, бо в нього немає певного інструментарію,

а друзі чи колеги не можуть зрозуміти його булькання чи зовсім не розуміють того, що

насправді він них вимагають. В даній ситуації нам якраз знадобиться даний додаток.

Системна реалізація та програмні вимоги

Оскільки в наш час стрімко розробляються різні операційні системи, а з ними ще й мови

програмування, за допомогою яких і розробляються різні програмні додатки та цілі програмні

комплекси такі як автоматизована система управління, слід визначитися з платформою, для

якої буде розроблятися програмний додаток та з мовою, на якій даний програмний додаток

буде реалізований.

Було вирішено розробляти крос-платформений додаток, який буде працювати на різних

мобільних платформах(Android, IOS) та різних операційних системах(Windows(7,8,10) та

MacOS).

Мовою, за допомогою якої може бути реалізований додаток, було обрано С#, а

середовищем розробки програмного продукту була вибрана Microsoft Visual Studio 2015 та

Xamarin. За допомогою MVS 2015 дуже швидко і зручно програмувати на мові C#. Фреймворк

Xamarin дозволяє розробити додаток для мобільних плаформ. Отже за допомогою

вищезазначених програмних засобів наш додаток зможе працювати на всіх платформах та

операційних системах.

Лінгвістична модель для розпізнавання мелодії

Лінгвістична модель — побудована на основі лінгвістичного моделювання сукупність

символьних (лінгвістичних) послідовностей за обраними параметрами лінгвістизації та

відновлена на її основі формальна граматика.

Лінгвістична модель динамічного процесу складається з наступних елементів

<D,I,L,G>

де D — сукупність часових рядів динамічного процесу та рядів, похідних від вхідних даних,

I — спосіб та правила інтервалізації,

L — морфізм відображення інтервального представлення ряду на певний алфавіт,

G — відновлена граматика динамічного процесу [1,2].

Лінгвістичне моделювання повинно забезпечувати:

- обґрунтований вибір інтервалів для виконання задач лінгвістизації (інтервалізація);

- ефективне перетворення числових масивів даних до лінгвістичних ланцюжків;

- підходів вивчення впливу обраних параметрів лінгвістизації на кінцеві результати

застосування лінгвістичного моделювання; - відновлення за лінгвістичними ланцюжками

формальних граматик, в тому числі на ймовірнісних граматик та використання апарату

прихованих марковських моделей для побудови гібридних моделей на основі лінгвістичного

моделювання;

- інтеграцію лінгвістичних моделей з іншими обчислювальними парадигмами та

створенні на їх основі гібридних процедур для вирішення різноманітних практичних завдань.

Лінгвістизація - процес перетворення часових рядів до сукупності лінгвістичних

послідовностей, на основі яких будується формальна граматика.

Для перетворення частот звукових сигналів до лінгвістичних послідовностей може

використовуватися декілька методик:

1) класична англійська нотація;

2) методика різницевих значень руху мелодії, коли частоти перетворюються у

різницеві значення поруч стоячих елементів звукового ряду;

3) методика різницевих півтонів між поруч стоячими елементами звукового ряду.

Саме методика півтонів дає можливість порівнювати мелодії, які реалізовані у різних

тональностях.

45

В першій методиці можна математично вирахувати частоти для усього звукоряду,

користуючись формулою [3]:

12/

0 2i

f=if , (1)

де 0f - є базова частота, частота камертону (наприклад нота “ля” - 440 Гц);

i - а кількість півтонів в інтервалі від шуканого звуку до еталонного значення частоти 0f .

Слід зазначити, що отримана таким чином послідовність частот створює геометричну

прогресію.

Наприклад, можна віднайти звук на тон (два півтони) нижче від еталонного значення

камертону (ноти “ля”):

2=i

9818391,9954352440212/2

=f

й тим самим отримуємо ноту “соль”.

Якщо є за необхідне отримати ноту “соль”, але на октаву вище (тобто різниця буде

складати 12 півтонів):

10212 ==i

9635783,9908712440212/10 =f

легко бачити, що частоти двох нот “соль” із різних октав відмінюються рівно у два рази.

Завдяки наведеної технології рівномірної темперації можна буде легко транспонувати

звуковий ряд на будь-який музичний інтервал вверх чи вниз.

Рівномірно темперований стрій дуже легко можна відобразити у вигляді виміру

інтервалів у центах - одиниця логарифмічної шкали відносної висоти звуку або інтервалів.

1200 центів становлять октаву, рівномірно темперований півтон складається із 100 центів.

Відстань у центах між двома нотами з частотами a і b знаходиться за формулою:

b

a

b

a=n 102 3986log1200log

Відношення частоти нот a і b , які відстоять друг від друга на один цент, дорівнює

951,000577782

11200/1

Подальша робота над формалізацією процесу перетворення звукової інформації буде

присвячена створення бази знань мелодій та ефективному пошуку за лінгвістичними

ланцюжками звукорядів.

Основні результати та висновок

В даній статті було розглянута актуальність проекту та способи розробки програмного

додатку «Система розпізнавання мелодії за записом на мобільному телефоні».

Даний додаток буде корисним для користувачів різного віку та не шкодить здоров’ю.

За допомогою даної програми користувачі зможуть визначати потрібну їм мелодію за

46

допомогою одного лише наспіву.

Подальший розвиток проекту буде в реалізації системи розпізнавання методії на основі

лінгвістичного моделювання.


1. Баклан І. В. Лінгвістичне моделювання: основи, методи, деякі прикладні аспекти / І. В.

Баклан // Систем. технології. — 2011. — 3. — С. 10-19.

2. Баклан І.В. Інтервальний підхід до побудови лінгвістичної моделі // Системні технології.

Регіональний міжвузівський збірник наукових праць. – Випуск 3(86). – Дніпропетровськ,

2013. – С.3-8.

3. Рівномірно-темперований_стрій [Електроний ресурс]: точка доступу

https://uk.wikipedia.org/wiki/

Ключові слова: ЛІНГВІСТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, РОПІЗНАВАННЯ ЗВУКОВИХ

ОБРАЗІВ, ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ

47

УДК 621.311

В.О. Грамов, Є.О. Баганов


РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ ВІДСТЕЖЕННЯ ТОЧКИ МАКСИМАЛЬНОЇ

ПОТУЖНОСТІ СИСТЕМИ СОНЯЧНОГО ЕЛЕКТРОПОСТАЧАННЯ

В УМОВАХ ЗМІННОЇ ІНСОЛЯЦІЇ

Підвищення ефективності роботи фотоелектричних перетворювачів досягається застосуванням

алгоритмів пошуку робочої точки системи, яка відповідає максимальній потужності, що

генерується. Існуючі на даний час алгоритми мають суттєвий недолік – некоректне визначення

напрямку пошуку в умовах зміни інсоляції. В роботі пропонується алгоритм, що вирішує вказаний

недолік та може бути використаний у сонячних системах електропостачання як просте та

ефективне рішення забезпечення оптимальних режимів електрогенерації.

Вступ

Порівняно низька ефективність роботи фотоелектричних перетворювачів у поєднанні з

високою вартістю систем сонячного електропостачання на їх основі призводить до наукових

пошуків досконалих алгоритмів керування параметрами роботи системи, які забезпечать

ефективне використання генеруючих потужностей сонячних батарей.

Залежність вихідної потужності фотоелектричного перетворювача (ФЕП) від робочої

напруги є нелінійною з вираженим максимумом, який має назву точки максимальної

потужності (ТМП). Ця точка є оптимальною робочою точкою (РТ) ФЕП, яка забезпечує

максимальну ефективність генерації електроенергії в даних умовах. Складність залежності

вольт-амперної характеристики (ВАХ) реальних ФЕП унеможливлює аналітичне визначення

ТМП, тому алгоритми виведення РТ на ТМП носять ітеративний характер і автоматично

пристосовуються до характеристик ФЕП, що застосовуються в системі. На даний час широке

застосування для пошуку знайшли [1]: метод збурення та відстеження, метод зростаючої

провідності, метод сходження на гору, засновані на вимірюванні струму і напруги, що

генеруються ФЕП і подальшому визначенні РТ з більшою потужністю.

Однак зазначені методи мають суттєвий недолік, пов’язаний з некоректним визначенням

напрямку пошуку ТМП за умов зміни інсоляції [1, 2], що призводить до зниження

ефективності роботи системи. Тому на даний час питання наявності ефективного алгоритму

пошуку ТМП є відкритим.

Постановка задачі або проблеми

Метою дослідження є розробка ітераційного алгоритму приведення РТ ФЕП до ТМП,

який дозволяє коректно враховувати зміну інсоляції ФЕП в процесі пошуку.

Основною задачею для створення алгоритму є визначення характеристики ФЕП, яка

буде однозначно відображати напрямок зміни інсоляції і може бути визначена без додавання

у систему додаткових датчиків, а також параметру системи, напрямок варіації якого наближує

систему до ТМП ФЕП і однозначно визначається напрямком зміни інсоляції.

ВАХ реального ФЕП описується рівнянням [3]:

sh

sAkT

IRUq

ФR

IRUeIII

s

10 (1)

де IФ – фотострум, який викликається генерацією електронно-діркових пар сонячним

випромінюванням,

I – струм ФЕП,

U – напруга ФЕП,

А – параметр ідеальності діода, що створюється p-n-переходом;

k – стала Больцмана,

48

q – заряд електрона,

І0 – величина зворотного струму насичення,

Rsh – шунтуючий опір, який відображає омічну складову p-n-переходу, що виникає внаслідок

технологічних дефектів,

Rs – послідовний опір об’єму напівпровідника та контактів.

Внаслідок того, що фотострум однозначно залежить від рівня інсоляції і пропорційний

потужності випромінювання, що падає на поверхню ФЕП, то замість аналізу залежності

характеристик ФЕП від рівня інсоляції будемо проводити аналіз від величини IФ.

З електротехніки відомо, що умовою виділення максимальної потужності на

навантаженні реальним джерелом ЕРС є рівність внутрішнього опору ЕРС опору

навантаження. Тому умовою досягнення ТМП можна покласти рівність внутрішнього опору

ФЕП (Ri) опору навантаження кола Rl, що підключене до ФЕП.

Рішення задачі (аналіз проблеми). Загальний вигляд залежності ВАХ та Ri в ТМП реального ФЕП, отриманих чисельним

розрахунком на основі трансцендентного рівняння (1), наведено на рис. 1.

а) б)

Рис.1 Залежність ВАХ (а) та внутрішнього опору в ТМП (б) реального ФЕП

від величини фотоструму

Як випливає з результатів розрахунку, збільшення рівня інсоляції призводить до

монотонного збільшення напруги на споживачеві при незмінному струмі споживання, а

внутрішній опір ФЕП в ТМП монотонно зменшується. Тому зміна напруги ФЕП при

незмінному рівні споживання струму може виступати індикатором зміни інсоляції і

однозначно керувати напрямком зміни опору навантаження в цих умовах. Подальший пошук

ТМП, внаслідок обмеженої швидкості зміни інсоляції порівняно з можливою швидкістю

керування системою, можна проводити стандартною методикою аналізу зміни потужності в

умовах постійної інсоляції.

Стандартно приєднання корисного навантаження до системи сонячної генерації

електроенергії реалізується з використанням імпульсного конвертора постійної напруги

(ІКПН), який описується наступними рівняннями [4]:

SSOO

S

O IVIVD

D

V

V

;

1 (2)

де VS, VO – вхідна та вихідна напруга ІКПН,

D – коефіцієнт заповнення імпульсів керування ІКПН,

IS, IO – вхідний та вихідний струм ІКПН.

Тоді, з рівнянь (2) вхідний опір ІКПН RS = VS/IS, який і буде являтися Rl, та опір

навантаження RО = VО/IО пов’язані між собою співвідношенням:

OlS R

D

DRR

2

21

(3)

I

I

I

Iф4

ф3

ф2

ф1

I

U

>Iф3 > Iф2>Iф1

49

Отже, для навантаження, зміна опору якого відбувається повільно, коефіцієнт

заповнення імпульсів керування D є єдиним параметром, зміною якого можливо узгодити Ri

та Rl, причому є однозначна відповідність: збільшення рівня інсоляції зменшує Ri і для

досягнення ТМП D повинен збільшуватися, і навпаки – зменшення рівня інсоляції збільшує Ri

і для досягнення ТМП D повинен зменшуватися.

Тоді для реалізації алгоритму приведення РТ ФЕП до ТМП, який дозволяє коректно

враховувати зміну інсоляції ФЕП в процесі пошуку, параметрами, що вимірюються є струм і

напруга з ФЕП, проміжним розрахунковим параметром є потужність, що генерується ФЕП, а

параметром, що керує системою, є коефіцієнт заповнення імпульсів керування.

На рис. 2 наведено блок-схему запропонованого алгоритму, принцип роботи якого

полягає у наступному.

Рис. 2 Запропонований алгоритм пошуку ТМП

На початку циклу відбувається вимір поточних значень параметрів ФЕП – напруги U(n)

та струму I(n) та проводиться розрахунок на основі цих даних вихідної потужності ФЕП P(n).

Далі відбувається перевірка глобальної змінної А (0 відповідає ситуації, коли ТМП не

визначена, 1 – визначена і. фактично, є індикатором наявності зміни рівня інсоляції). При А=1

відбувається перевірка U(n)==U(n-1). Виконання цієї рівності означає сталість інсоляції у часі,

отже параметри роботи КПН не потребують корегування. За невиконання умови відбувається

обнулення змінної А, оскільки ТМП стає невизначеною і відбувається визначення напрямку

зміни напруги. Виконанню умови U(n)>U(n-1) відповідає збільшенню інсоляції, що викликає

необхідність зменшення вхідного опору ІКПН та підвищення значення коефіцієнту

заповнення імпульсів керування D на величину B (∆D = В), а невиконанню – зменшення D на

величину B (∆D = -В). Величина В – мінімально можливий крок зміни D, який визначається

розрядністю таймера мікроконтролера, що застосовується для генерації сигналу широтно-

імпульсної модуляції.

Далі відбувається збереження поточного значення вихідної потужності ФЕП для

наступної ітерації (P(n-1)=P(n)) та зміна коефіцієнту заповнення імпульсів керування D.

На етапі наступної ітерації А = 0, що показує наявність відхилення РТ від ТМП внаслідок

50

зміни інсоляції, і відбувається перевірка збільшення потужності P(n)> P(n-1). Якщо потужність

збільшилася – то необхідно продовжувати пошук в тому ж напрямку допоки РТ не опиниться

з іншого боку від ТМП. Наступна ітерація визначить зменшення вихідної потужності ФЕП

(P(n)<P(n-1)), змінить знак ∆D (∆D =-∆D) та значення глобальної змінної A (А=1). Зміна знаку

∆D на протилежний призведе до повернення РТ до попереднього більшого значення, а зміна

глобальної змінної А означатиме, що ТМП знайдена (з точністю до можливого кроку по

потужності, що відповідає значенню В), і алгоритм перейде у режим відслідковування зміни

рівня інсоляції перевіркою U(n)==U(n-1).

Слід відмітити, що введення в алгоритм поняття «досягнення» ТМП і зупинки

корегування РТ дає додаткову перевагу алгоритму, яка полягає у припиненні коливання

напруги на навантаженні (D = const), яка має місце під час пошуку ТМП шляхом порівняння

потужностей (D = var). І така ситуація зберігається до зміни рівня інсоляції.

Основні результати та висновки

Запропонований ітераційний алгоритм приведення РТ ФЕП до ТМП дозволяє коректно

враховувати зміну інсоляції ФЕП в процесі пошуку і, тим самим, швидше забезпечувати

досягнення максимальної ефективності роботи системи. Додатковою перевагою алгоритму є

наявність зупинки корегування РТ, що забезпечує стабільність напруги на навантаженні при

постійному рівні інсоляції.


1. Yu T.-Ch. A Study on Maximum Power Point Tracking Algorithms for Photovoltaic Systems /

T.-Ch. Yu, Y.-Ch. Lin // Transactions On Industrial Electronics. – 2006. - Vol.53(4) – P. 27-

36.

2. Tey K.S. Modified Incremental Conductance MPPT Algorithm to Mitigate Inaccurate

Responses Under Fast-Changing Solar Irradiation Level /K.S.Tey,S.Mekhilef // SolarEnergy.

– 2014. – 101. – P.333 – 342

3. Jain A. Exact analytical solutions of the parameters of real solar cells using LambertW-function/

A.Jain, A.Kapoor // Solar Energy Materials & Solar Cells. – 2004. – 81. – P. 269 –277

4. Niculescu E. A Steady-state Analysis of PWM SEPIC Converter/ E. Niculescu, D.-M. Purcaru

and M. C. Niculescu. // Proceedings of the 10th WSEAS International Conference of

CIRCUITS. – Athens, Greece, July 10-12, 2006. – P. 217 – 222.

51

УДК 519.873

О.В. Грибовський, О.О. Дідик

Херсонський національний технічній університет

ВИКОРИСТАННЯ КОГНІТИВНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ПРИ

РОЗВ’ЯЗАННІ ЗАДАЧ КОНКУРЕНТНОЇ РОЗВІДКИ

У роботі проаналізовано та розкрито зміст конкурентної розвідки, як технології збору та аналізу

бізнес інформації, проаналізовано когнітивне моделювання як інструмент для вирішення задач

конкурентної розвідки та його переваги перед існуючими методами.

Вступ Ми живемо у епоху розвитку інформаційного суспільства, основними ознаками якого є

збільшення ролі інформації і знань в житті суспільства, продуктів та послуг, створення

глобального інформаційного простору, який забезпечує ефективну інформаційну взаємодію

людей, їх доступ до світових інформаційних ресурсів і задоволення їхніх потреб щодо

інформаційних продуктів і послуг. Інформація у сучасному світі – це стратегічний ресурс. В

світі бізнесу за умов великої конкуренції, володіння потрібною інформацією дає змогу здобути

конкурентну перевагу на ринку за рахунок своєчасного реагування на зміну зовнішніх

чинників. Саме для своєчасного виявлення та обробки потрібної інформації нам необхідна

конкурентна розвідка.

Конкурентна розвідка (Competitive Intelligence) — це постійний процес збору,

нагромадження, структурування, аналізу даних про внутрішнє й зовнішнє середовище та

надання інформації, що дозволяє передбачати зміни в обстановці і приймати своєчасні

оптимальні рішення щодо управління ризиками, впровадження змін, а також відповідні

заходи, спрямовані на задоволення майбутніх запитів споживачів [1].

Постановка задачі. Дослідження існуючих методів та інструментів аналізу отриманих

даних в конкурентній розвідці та підвищення їхньої ефективності за рахунок використання

когнітивного моделювання.


Конкурентна розвідка (Competitive Intelligence) в комп’ютерних мережах охоплює

процедури збору і обробки інформації, проводяться з метою підтримки прийняття

управлінських рішень, підвищення конкурентоспроможності комерційних організацій

виключно з відкритих джерел в комп'ютерних мережах, більшість з яких є надбудованими над

мережею Інтернет, так званими, оверлейними. Назвемо основні цілі та завдання, які ставляться

перед конкурентною розвідкою для забезпечення інформаційної підтримки прийняття рішень:

- Збір та своєчасне надання споживачам самої різнопланової інформації, що має

відношення до бізнесу;

- Виявлення ризиків і загроз, які можуть перешкодити нормальному розвитку бізнесу;

- Знаходження інформації, що сприяє отриманню конкурентних переваг;

- Прогнозування впливу конкурентного середовища на бізнес.

Конкурентна розвідка допомагає визначити основні об'єкти та суб'єкти конкурентної

середовища, а також виявить важливі взаємозв'язки зв'язку.

Діяльність розвідки може виражатися і конкретними, зокрема фінансовими,

показниками. Приведемо декілька прикладів, коли конкурентна розвідка може зіграти

ключову роль в житті підприємства:

- Випередження конкурентів в тендерах.

- Оцінка потенційних рисок і сприятливих можливостей при інвестиціях.

- Випередження кроків в конкурентів в рамках маркетингових компаній за допомогою

продуманих попереджуючих дій, вироблених на основі даних, наданих конкурентною

розвідкою.

-Отримання вигоди від злиття і поглинань. Як правило, можливості злиття і поглинань

виявляються конкурентною розвідкою і, коли б не її робота, вони могли б залишитися

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D1%80_%28%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%B8%29

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D0%B2%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%86%D0%B8%D1%8F

http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B0%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F&action=edit

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BB%D0%B8%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5

52

непоміченими. Це особливо важливо у високотехнологічних галузях.

Це лише декілька найбільш очевидних прикладів. При постійній системній роботі

служби конкурентної розвідки підприємство може отримати відчутні переваги в набагато

більшому числі областей [1].

Існує велика кількість моделей, які описують процес проведення конкурентної розвідки.

Наприклад, SCIP (Strategic and Competitive Intelligence Professionals, міжнародне громадське

об’єднання професіоналів конкурентної розвідки) дотримується точки зору, що існують п'ять

стадій, які об'єднані під назвою «Розвідувальний цикл обробки інформації» [5]:

- планування і вибір об'єкта

- збір опублікованої інформації

- збір інформації з первинних джерел

- аналіз зібраної інформації і створення готового продукту

- доведення результатів до замовника

Ештон і Стейсі [6] привели опис моделі, представленої на рис.1, яка включає

необхідність використання результатів діяльності розвідки.

Рис.1 Модель процесу ділової розвідки за версією Ештон і Стейсі

Саме на стадії (аналіз зібраної інформації і створення готового продукту) ми й

пропонуємо зосередити свою увагу. На цьому етапі робота аналітика полягає в наступному:

- точне визначення напрямків, проблем і питань аналізу;

- прогнозування тенденцій і подій;

- забезпечення споживачів інформації можливістю зрозуміти сутність питання;

- виявлення того, що дійсно відбувається в тому чи іншому випадку;

- критична оцінка нової інформації для визначення її цінності, значущості, достовірності;

- виділення із загального потоку інформації найбільш важливих моментів або визначення

головного в масі дрібних подробиць;

- підготовка коротких і ясних характеристик і суджень, які ширше вихідних даних;

- вичленення припущень і їх оцінка, розтин двозначності, узгодження суперечливої

інформації і зведення до мінімуму тенденційності, суб'єктивності, обману і політиканства;

- облік думок експертів;

53

- оцінка альтернативних сценаріїв розвитку подій.

Для оцінки альтернативних сценаріїв розвитку подій існують такі методи: метод

посилань, метод системи діаграм, метод критичних полів (the critical site method), метод «логіки

можливого розвитку», матриця перехресного впливу подій, метод Байєса [2]. Одним із

сучасних підходів для проведення аналізу та розв’язання комплексних задач керування є

використання когнітивного моделювання як методу, що забезпечує визначення сили і

напрямку впливу факторів на переведення об’єкту керування у визначений цільовий стан з

урахуванням схожості та різниці впливів різних факторів на цей об’єкт. До того ж часто

досліджувані ситуації є слабо структурованими та такими, що важко формалізуються, а

когнітивне моделювання дає нам змогу ефективно досліджувати та розв’язувати задачі такого

типу.

Когнітивний аналіз розглядається як один з найбільш потужних інструментів

дослідження нестабільного і слабо структурованого середовища. Він сприяє кращому

розумінню існуючих в середовищі проблем, виявлення протиріч і якісному аналізу процесів,

що протікають. Таким чином, сутність когнітивного підходу полягає в тому, щоб допомогти

експерту проаналізувати ситуацію і розробити найбільш ефективну стратегію управління,

ґрунтуючись не стільки на своїй інтуїції, скільки на впорядкованому і верифікованому

(наскільки це можливо) знанні про складну систему [3].

Когнітивний аналіз складається з кількох етапів, на кожному з яких реалізується певна

задача. Дослідники наводять різну номенклатуру етапів залежно від специфіки об'єкта

(об'єктів), що досліджуються. Якщо підсумувати й узагальнити всі ці підходи, то можна

виділити наступні етапи, характерні для когнітивного аналізу будь-якій ситуації.

- Формулювання мети і завдань дослідження.

- Вивчення складної ситуації з позицій поставленої мети.

- Виділення основних факторів, що впливають на розвиток ситуації.

- Визначення взаємозв'язку між факторами шляхом розгляду причинно-наслідкових

ланцюжків (побудова когнітивної карти у вигляді орієнтованого графа).

- Вивчення сили взаємовпливу різних факторів.

- Перевірка адекватності когнітивної моделі реальної ситуації (верифікація когнітивної

моделі).

- Визначення за допомогою когнітивної моделі можливих варіантів розвитку ситуації

(системи), виявлення шляхів, механізмів впливу на ситуацію з метою досягнення бажаних

результатів, запобігання небажаних наслідків, тобто вироблення стратегії управління.

Для того щоб зрозуміти і проаналізувати поведінку складної системи, будують

структурну схему причинно-наслідкових зв'язків елементів системи (факторів ситуації).

Основою методу когнітивного моделювання є використання когнітивної карти

(когнітивна карта ситуації виступає в якості формальної моделі). Під когнітивною картою

розуміють орієнтований граф, ребрам якого поставлені у відповідність деякі ваги. Вершинами

цього графу є множина факторів(концептів), що визначають ситуацію, орієнтованими ребрами

причинно-наслідкові зв’язки між факторами.

Подібні схеми подання причинно-наслідкових зв'язків широко використовуються для

аналізу складних систем в економіці та соціології. Приклад когнітивної карти деякої

економічної ситуації наведено на рис.2 [4].

За допомогою когнітивного моделювання ефективно вирішують задачі в таких

напрямках, як економіка, політика, енергетика тощо.

54

Рис.2 Приклад когнітивної карти деякої економічної ситуації

Функціональний граф

Висновок

Очевидно, що використання когнітивного моделювання дозволить значно підвищити

ефективність інструментарію конкурентної розвідки за рахунок використання математичного

апарату когнітивних карт. Когнітивні карти при розв’язанні задач конкурентної розвідки

дають змогу ефективно досліджувати ситуації які є слабо структурованими та такими, що

важко формалізуються.


1. А. Г.Додонов, Д. В Ландэ.,В. В. Прищепа, В. Г. Путятин, Конкурентная разведка в

компьютерных сетях. — Підручник. — К.: ИПРИ НАН Украины, 2013.- 250с.

2. Шершньова З. Є., Стратегічне управління— Підручник. — 2-ге вид., перероб. і доп. —

К.: КНЕУ, 2004. — 699 с. Режим доступу: http://buklib.net/books/24508// - Методи

сценарного -прогнозування, дата звернення: 19.03.2016

3. Максимов В.И, Качаев С.В. Технологии информационного общества в действии:

применение когнитивных методов в управлении бизнесом. // “Вестник РФФИ”,

Российский фонд фундаментальных исследований. – 1999. – 3(17).–С. 73-78.

4. Максимов В., Гребенюк Е., Корноушенко Е., Фундаментальный и технический анализ:

интеграция двух подходов. Режим доступу: http://www.tevola.ru/novice/

book/novichok/fundamentalnyj-i-tekhnicheskij-analiz-integratsiya-dvukh-podkhodov.html //-

Банковские Технологии, 9, 1999.

5. Ющук Е.Л., Конкурентная разведка. Режим доступу: http://ci-

razvedka.ru/Arthur_Weiss_Brief_Guide_CI.html// - Краткое руководство по конкурентной

разведке: как собирать и использовать информацию о конкурентах.

6. Ashton, W. B. & Stacey, G. S, Technical Intelligence in Business: Understanding

technology threats and opportunities. International Journal of Technology Management,

1995, Vol. 10, No. 1, pp. 79-104. http://www.marketing-intelligence.co.uk/competitor-

analysis.htm

Ключові слова: КОНКУРЕНТНА РОЗВІДКА, КОГНІТИВНЕ МОДЕЛЮВАННЯ.

55

УДК 616.31

Ю.П. Гульчак, В.Ю.Гульчак

Вінницький національний медичний

університет ім.М.І.Пирогова

НАВЧАЛЬНА ПРОГРАМА ДЛЯ КОМП’ЮТЕРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ

АНАТОМІЧНОЇ ФОРМИ ЗУБІВ

Запропонована програмна реалізація тренажера для 3D моделювання анатомічних форм зубів і

зубних протезів. Програма повторює всі етапи побудови конструкції протеза і дає можливість

розглянути її в просторі, змоделювати кожен елемент окремо і цілісну конструкцію. Окрема версія

орієнтована на пацієнта та покращення взаєморозуміння лікаря та пацієнта.

Вступ

Комп'ютерне проектування конструкції зубних протезів пов'язане з індивідуальною

формою протезного ложа, рельєф якого повинен бути оцифрований і переданий в ПК з

високою точністю та швидкістю. Більшість сучасних систем базується на автоматизованому

виготовленні каркасів протезів методом фрезерування і наступному ручному нанесенні

облицювального матеріалу (кераміки).


Популярна система CAD/CAМ CEREC inLab 3D складається з невеликого компактного

шліфувального модуля з інтегрованим лазерним сканером, керованим стандартним

персональним комп'ютером зі спеціальним програмним забезпеченням. Програма розпізнає

тривимірні зображення препарованих зубів, сусідніх зубів і антагоністів і моделює системні

пропозиції по їх реставрації з банку даних, який налічує декілька тисяч оптичних зліпків

природних зубів.

Окремі програмні модулі, використовуючи дані комп’ютерної томографії зубів і щелеп,

створюють ідеально точну просторову модель майбутньої конструкції в тривимірній графіці з

урахуванням всіх індивідуальних особливостей будови ротової порожнини пацієнта.

Комп’ютер, враховуючи їх, створює прозору об’ємну модель, і лікар на екрані дістає

можливість побачити структуру щелепи, розташування нервів і судин, коріння сусідніх зубів

і в подальшому має можливість прямо на екрані провести віртуальну установку імплантатів,

задаючи розмір, товщину, кут нахилу.

Алгоритм конструювання зубного протеза формується лише в голові техніка чи

стоматолога. Без досвіду роботи з 3D графікою їм складно відслідкувати всі його етапи на

екрані монітора. Це займає багато часу і скорочує ефективність використання апарату CEREС.

Корекція зображень, відібраних з бібліотеки банку готових моделей, їх пристосування до

особливостей будови ротової порожнини пацієнта вимагає навичок практичної роботи з

комп’ютерними графічними пакетами, творчих задатків дизайнера навіть скульптора. Лишe з

набуттям досвіду роботи і розвитком просторової уяви стає легше і зрозуміліше спілкуватися

з програмою. Моделювання є життєво необхідним для вдосконалення і професійного росту

зубного техніка. І тут програми - тренажери є незамінними помічниками.

Запропоновано створити комп’ютерну навчальну програму з просторовими моделями

різних конструкцій і анатомічних форм зубних протезів та схемами їх побудови. Для

відновлення вставки потрібно вибрати відповідну об’ємну фігуру (первинну форму у вигляді

прямокутної призми) і змоделювати окремі її поверхні. Перш за все це жувальна поверхня,

нижня основа вставки, її бічні поверхні, внутрішні грані основи, які межують з бічними

стінками препарованої порожнини. Аналогічно для коронки і вініра: це циліндр і, відповідно,

сплющений циліндр. Далі з первинних форм компонується готовий протез і підганяється під

особливості анатомічної будови зубного ряду і ротової порожнини взагалі.

Програма повторює всі етапи побудови конструкції протеза і дає можливість розглянути

в об’ємі, з усіх сторін, кожен елемент окремо і всю конструкцію повністю, як на

препарованому зубі, так і поза ним. Поєднання ліній побудови із зоною препарування і з самою

56

відновною конструкцією дозволяє швидко зрозуміти цілісну картину конструювання і

передбачити кінцевий результат протезування.

Програма адаптована для використання як зубним техніком, так і стоматологом і

включає для них набір різних модулів та алгоритмів роботи.

Програмний модуль зубного техніка в першу чергу спрямований на набуття навичок

моделювання окремих поверхонь зубного ряду, форми і анатомічних особливостей зубних

протезів, їх органічне поєднання з природнім зубним рядом. Він може використовувати як

готові тривимірні зображення препарованих зубів, взяті з банку даних, так і створити власну

майбутню конструкцію в об’ємі, а вже потім, за допомогою того ж комп’ютера, втілити її в

реальну річ. У програмі розглядаються послідовності побудови окремо для різних моделей

зубних протезів (молярів, премолярів, різців).

Модуль стоматолога навпаки орієнтований на практично – естетичний аспект. Перед

виконанням складного естетичного лікування потрібно попередньо змоделювати результат і

узгодити його між пацієнтом, лікарем і зубним техніком. Імітатор 3D візуалізації лиця і зубних

рядів дає можливість для експериментів. Для стоматолога важлива прозора просторова

(об’ємна) модель. Програма - тренажер дозволяє прямо на екрані проводити віртуальну

установку імплантів попередньо задаючи місце розміщення, розмір, товщину та нахил

стержня.

Окрема версія використовується в рекламних цілях і орієнтована на пацієнта та

покращення взаєморозуміння лікаря та запитів пацієнта. Модуль пацієнта використовує

елементи так званої естетичної стоматології. Зокрема моделюється трьохвимірна візуалізація

лиця і зубних рядів. Імітується голлівудський, скандинавський та інші типи зубних рядів.

Програма постійно вдосконалюється і доповнюється враховуючи запити практикуючих

зубних техніків та стоматологів. На даний період реалізується пробна версія для впровадження

в навчальний процес медичного коледжу для підготовки зубних техніків.

Висновок

Розроблювана програма – тренажер призначена для вдосконалення професійних навичок

в стоматології. Вона дозволяє познайомитись з графічними редакторами, набути навичок

роботи з 3D об’єктами, розвивати просторову уяву. Для зубного техніка – це в першу чергу

навички віртуального моделювання, для стоматолога – естетика обличчя і практичні навички

віртуальної установки імплантів.


1. Чуйко А.Н. О возможностях конечно-элементного моделирования в ортопедической

стоматологии // Стоматолог. – 2000. – 3.– С. 37–38.

2. Ряховский А.Н., Левицкий В.В. Система 3D-визуализации лица и зубных рядов //

Панорама ортопедической стоматологии. – 2008. – 1. – С.2-4.

3. Семенюк В.М., Гуц А.К., Панова Н.И. Компьютерные эксперименты с моделью

штифтовой конструкции с большим діаметром штифта // Математические структуры и

моделирование. – 2002. – Вып.9. – C. 124–128.

Ключові слова: КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, КОМП’ЮТЕРНА НАВЧАЛЬНА

ПРОГРАМА – ТРЕНАЖЕР, СИСТЕМА CAD/CAМ, 3D ГРАФІКА,

57

УДК 004.9

Ю.О.Доценко


ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ТУРАГЕНСТВА

В даний час існує безліч інформаційних систем, які оптимально б підійшли для впровадження в

діяльність туристичного підприємства, в тому числі і для роботи менеджера турфірми, а так

само для полегшення створення турів і збільшення продуктивності. Саме такі системи в

сукупності дадуть найкращий результат і лідируючі позиції на ринку.

Вступ

Туристичний сектор має важливе значення для економічного розвитку країн, оскільки

сприяє зростанню зайнятості населення, збільшенню національного доходу, покращенню

платіжного балансу тощо. В умовах конкурентного середовища інформаційні системи

забезпечують успіх діяльності підприємств соціально-культурного сервісу і туризму.

Ефективність цих систем і технологій визначає продуктивність діяльності підприємства сфери

туризму, для якої інформаційна структура та комунікації стають все більш актуальними


Розвиток комп'ютерної інформаційної технології нерозривно пов'язане з розвитком

інформаційних систем, в народному господарстві використовуються для автоматизованого

вирішення широкого кола економічних і управлінських завдань.

Зараз турагентствами використовуються класичні бази даних (БД), які працюють на базі

MySql, Sql, Access (в залежності від розмірів фірми), вони ідеально підходять для моніторингу

роботи всього підприємства. Для автоматизації процесів управлінського обліку в туристичних

агентствах використовується «1С: Підприємство», що дозволяє формувати тури, реєструвати

туристів, реалізовувати основні функцій CRM-системи: при необхідності в програмі можна

вести облік всіх контактів з туристами і туроператорами, відправляти E-mail і SMS

безпосередньо з програми з фіксацією всіх контактів.

Інформаційна система будь-якого турагентства є невід'ємною частиною діяльності

підприємства. Поширення інформації в діяльності підприємства з використанням власних

розробок на основі мов програмування або ж по засобом сторонніх пакетів таких як MySql

Workbench, Microsoft Office, HP System Management та інші. Щоб бути лідером ринку

інформаційна система повинна включати в себе наступні характеристики:

Моніторинг даних про клієнтів;

Набір документів необхідні для введення діяльності менеджером;

Мінімальне навантаження на технічне оснащення;

Можливість використання системи для вирішення різних завдань в рамках діяльності

підприємства.

Так само інформаційна система повинна бути підлаштована під тип підприємства і

базуватися на його програмно-технічних властивостей. Можливість виходу в Інтернет

системою підвищує ефективність і інформаційну оснащеність менеджера для уточнення

даних. Підвищенню ефективності та пропускної спроможності може посприяти не тільки

грамотно навчений менеджер але так і проста і ефективна система включає в себе вище

зазначені пункти.

У сучасному світі існує багато варіантів програмного забезпечення для туризму.

Більшість з мають величезний функціонал, але при цьому вони мають величезну вартість

протягом усього життєвого циклу. До всього іншого є спеціалізовані під певні типи фірм

системи, що спрощує і полегшує роботу менеджера і знижує витрати підприємства, але такі

систему можуть не повністю відповідати завданням туристичної фірми. Розглянемо продукти

які на сьогоднішній день використовуються турагенствами.

Microsoft Access підійде для початку роботи ведення обліку даних, для будь-якого типу

турагентств.

58

Створювати клієнтську базу даних, введення обліку витрат, підтримувати клієнта

протягом усього співробітництва, проводити аналіз ефективності реклами. Можливість

створювати форми і індивідуального дизайну допоможе менеджеру бути компетентним в

будь-якому питанні за рахунок можливості введення документообігу. Особливість даного

продукту є його надійність і безперебійність в роботі системи, так як створений розробниками

операційної системи Microsoft Windows.

Microsoft Excel важливий інструмент в діловодстві будь-якого підприємства. Розрахунок

фінансових коштів з використанням MS Excel в турагентстві, є важливим програмним

забезпеченням, для будь-якого бухгалтера або менеджера для створення аналізу і прискорених

процесів обробки даних.

«Само-тур» та «Само -ТурАгент». Новий продукт спеціалізований на турагентства, з

можливістю створення клієнтської бази, документообігу, обліку ефективності, створення

графіків і багато іншого. Такий продукт може об'єднати офіси але тільки при наявності

власного сервера, зажадає установки стороннього програмного забезпечення. Даний вид

продукту надає також можливість обліку платежів, але на даній стадії розробки не

рентабельний тому вартість перевищує обумовлену виробником.

«М а й с т е р - т у р » . Програмний комплекс «Майстер-тур» призначений для

туроператорів і автоматизації їх діяльності, продукт підтримується з 1995 року. На ринках

України «Майстер-тур» використовується в 70% підприємств туроператорів. Дозволяє

складати звітності, графіки, формувати путівки, підключати до своєї системи турагентів і

робити моніторинг за їх діяльністю, розраховувати собівартість продукту і багато іншого, що

необхідно для повноцінної роботи туроператора.

Для моделювання та документування бізнес-процесів був обраний продукт фірми All

Fusion (та ж фірма, що розробила ERwin) - BPwin. Даний продукт простий у використанні і

ергономічний. Аналогів на ринку на сьогоднішній день дуже мало і мають високу вартість.

Моделі BPwin дають можливість для осмислення бізнес-процесів і оцінку впливу тих чи інших

подій, що є незамінним засобом в діяльності турагентства. Так як турагентство це часто

невелике підприємство і воно не вимагає величезних витрат на проектування постійно нових

бізнес-процесів, а саме при оновленні кадрів не варто оновлювати вже існуючі моделі

процесів.

Висновок

Таким чином, вже сьогодні туроператори можуть за допомогою комп'ютерних систем

зробити свій бізнес більш динамічним і більш прибутковим. Туристичний бізнес остаточно

переходить на технологічні методи роботи, так як автоматизація дозволяє значно прискорити

виконання багатьох завдань, що стоять перед турфірмою, економити грошові кошти,

підвищити ефективність роботи як кожного туроператора окремо, так і усього туристичного

бізнесу в цілому. Це прямо впливає на конкурентоздатність фірми на ринку послуг в наш час.

Тому дані процеси є вкрай актуальними для українського туристичного бізнесу. Використання

мережі Інтернет, Інтернет-технологій, програмних продуктів наскрізної автоматизації всіх

бізнес-процесів туристичного бізнесу сьогодні не просто питання лідерства і створення

конкурентних переваг, але і виживання на ринку послуг в найближчий час.

ЛІТЕРАТУРА: 1. Михайлова І.О. Інформаційні системи і технології в туризмі. / І.О. Михайлова, О.В.

Хитрих. – Луганськ, 2008.

2. Скопень М.М. Інформаційні системи і технології маркетингу в туризмі. 2010.

3. Ветитнев А.М. Информационные технологии в социо-культурном сервисе и туризме,

2010.

4. Мельниченко С.В. Інформаційні технології в туризмі: теорія, методологія, практика:

монографія / С.В. Мельниченко, 2008

Ключові слова: ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ, БІЗНЕС-ПЛАНУВАННЯ, ТУРИЗМ.

59

УДК 65.012.8

Д.М. Єфремов, Ф.М. Цивильський


СИСТЕМА ОХОРОНИ ЗАМІСЬКОГО БУДИНКУ НА БАЗІ

МІКРОКОМП'ЮТЕРА RASPBERRYPIB+

В роботі розглядається проект охоронної системи заміського будинку на базі мікрокомп'ютера

RaspberrypiB +. Описана структурна схема роботи.

Вступ Сучасне виробництво містить велику різноманітність комп'ютерних системконтроля

доступу для охорони різних об'єктів майна: будівель, включно з прилеглою до них територією,

охорони периметра. Особливо актуальне використання віддаленої системи контролю за

об'єктом.

Але сьогоднішній ринок велика різноманітність пристроїв для охорони з серії

«встанови сам» за дуже високою ціною. Наприклад, компанія COLARIX пропонує свій

пристрій «ГУАРД 3G +» з WI-FIроутером, комплектом відеоспостереження, і 3Gмодемом

всього за 250 $. [1] Дана розробка має велику вартість і недоступна для звичайних громадян.


У даній роботі пропонується проект охоронної системи для заміського будинку

побудованого на широко доступному мікрокомп'ютері RaspberryPiB +.

У запропонованій збереженій системі заміського будинку використовується міні-

комп'ютер RaspberryPi B +, датчики Д1-Д3 руху встановлені на вікнах, Д4 - датчик відкриття

дверей, індикатор наявність відкритих вікон, розташований біля вхідних дверей. Датчики

через лінію зв'язку підключаються через роз'єм GPIO RaspberryPi B +, розташованому в

коридорі. Завдяки наявності портів GPIO RaspberryPi (generalpurposeinput / output) можна

використовувати для управління різними пристроями, програмованими мовою #Python.

Як датчики руху PIR (Pyroelectric (Passive) InfraRedsensor - піроелектричний (пасивний)

інфрачервоний сенсор) взяті HC-SR501 з дистанцією і радіусом виявлення руху до 7 метрів і

від 120 до 140 ° відповідно і можливістю настройки тривалості імпульсу при виявленні (до 200

сек ) і часу блокування до наступного виміру (до 2,5 сек.).

При виявленні руху датчик посилає сигнал на міні-комп'ютер, який обробляє сигнал і

відправляє його на сервер, де фіксується час виявлення сигналу в журналі і відправляється

сповіщення на смартфон власника (рис.1).

Охоронно - повідомляючи функції нашої системи зводяться до аналізу інформації з

датчиків руху і відкриття дверей. При спрацьовуванні датчиків руху, система вичікує 30

секунд після чого відправляє повідомлення на телефон господаря. Пауза в 30 секунд

передбачена, щоб дати можливість господарям повідомити системі про своє повернення,

перевівши тумблер присутності в положення «включено».

Використання мінікомп'ютера RaspberryPi B+ дозволяє передавати сигнал про

спрацювання датчиків по SMS, 3G, WiFi, провідного інтернет. Досить легко створити веб

сервіс, який дозволить отримувати доступ до домашньої охорони, веб камерам, управляти

розетками. Можливо, також отримувати sms, email, jabber, skype і т.п. оповіщення. Як

передавальний пристрій використовується промисловий GSM-модем FargoMaestro 100.

Сервер, в даному випадку, виконує завдання фіксування моменту спрацьовування і відправку

E-mail оповіщення на смартфон власника. В якості сервера використовується мінікомп'ютер

RaspberryPi B+.

Для забезпечення безперебійного живлення блоків живлення датчиків і RaspberryPi був

використаний автомобільний акумулятор і схема стабілізації. Як ДБЖ можна використовувати

комп'ютерне джерело безперебійного живлення, наприклад APC Back-UPS ES 525VA. У

даного ДБЖ є підтримка сигналізування про відсутність зовнішнього живлення і заряду

батареї через USB вихід в linux.

60

Рис. 1 Охорона систем заміського будинку

Як розширення функції охоронної системи через композитний роз'єм RCA або через

цифровий HDMI-інтерфейс можливе підключення системи відеоспостереження. У версії «B

+» висновок можливий через аудіорлзьем 3,5. Коренева файлова система, образ ядра і

призначені для користувача файли розміщуються на карті пам'яті SD, MMC, microSD (тільки

в моделі «B +») або SDIOruen.

Висновок

Запропонована система охорони має невелику вартість, можливість до реконфігурації, в

залежності від поставлених завдань: збільшення кількості датчиків, контролю різних

параметрів, включення в систему елементів відеоспостереження. Присутність на ринку

великої різноманітності мікрокомп'ютерів: сімейства RaspberryPi, Arduino, Android, CuBox і

ін. Їх тенденція до здешевлення своїх продуктів дозволить легко їх використовувати при

побудові недорогих охоронних систем для приватних заміських будинків.


1. Охранные системы и технологии. Каталог. Режим доступу -

http://www.ccd.dn.ua/komplekt-3g-videonabljudenija-colarix-guard-3g-max.html

2. Подключаем датчики к Raspberry Pi без проводов и с Arduino. Режим доступу -

https://sohabr.net/habr/post/241173/

Ключові слова. ОХОРОННА СИСТЕМА, RASPBERRY PI, ДАТЧИКИ РУХУ,

ЗАМІСЬКИЙ БУДИНОК.

Д1

Д2

Д3

Д4

Raspberr

y

GPIO

Стабилизатор

Ethernet

Автономный

Источник питания

ПК

Сервер

Смартфон + -

61

УДК 681.5:664.724

Э.Д. Жиленко, В.В. Поливода


КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ

ИЗГОТОВЛЕНИЯ ГРАНУЛИРОВАННЫХ ОТРУБЕЙ

Проблема виготовлення гранульованих висівок в наш час є дуже важливою. Тому застосування

автоматичного управління для цього процесу було лише питанням часу .

Система автоматичного управління яка проектується в ПАТ «Херсонський КХП», дозволяє

побачити наочний приклад того, як автоматизація процесу поліпшує якість вихідного продукту.

Тобто впроваджувана система дозволяє автоматизувати весь комплекс виготовлення

гранульованих висівок, знизити енерговитрати і втрати продукту при транспортуванні і

зберіганні гранул, а також підвищити надійність від нещасних випадків при виробництві.

Введение

Отруби — побочный продукт мукомольного производства, представляющий собой

твердую оболочку зерна [1]. В зависимости от вида перерабатываемого зерна отруби бывают

пшеничные, ржаные, ячменные, рисовые, гречишные и др. По степени измельчения могут

быть грубые (крупные) и тонкие (мелкие). К началу XX века отруби были практически

полностью исключены из рациона европейцев и рассматривались как дешёвый «отброс»

мукомольного производства. При этом было известно, что отруби зачастую содержат больше

белка, жирных кислот и микроэлементов, чем собственно зерно. К концу XX века отруби,

особенно овсяные, вернулись в рацион западного общества как ценный источник пищевых

волокон. Они составляют основу низкокалорийных готовых завтраков, рассчитанных на тех,

кто стремится похудеть. Отруби — источник незаменимых жирных кислот и микроэлементов,

отсюда их популярность в вегетарианских диетах. Отруби (в основном пшеничные и ржаные)

— ценный корм для всех видов сельскохозяйственных животных. Питательность отрубей

зависит от содержания мучнистых частиц (чем меньше муки и больше оболочек, тем ниже

питательность). Химический состав пшеничных отрубей в среднем (%): воды 14,8; белков

15,5; жиров 3,2; клетчатки 8,4; безазотистых экстрактивных веществ 53,2; золы 4,9. В 100 кг

отрубей — 71—78 кг кормовых единиц и 12,5—13 кг белка. Чаще всего отруби скармливаются

молочному скоту, употребляются в больших количествах при откармливании и выращивании

молодняка.

Важнейшими функциями изготовления гранул является транспортировка отрубей сразу

же с мельниц, увлажнения и запаривание, транспортировка к матрице пресса гранулятора,

охлаждения гранул и транспортировка их в ковши, транспортировка в сепараторы которые

отсеивают плохие гранулы, транспортировка в накопительные бункера. Также немало важным

вопросом является выгрузка гранул с накопительных бункеров.


Автоматизация производства гранулированных отрубей осуществляется с помощью

программируемого преобразователя частоты, который легко настраивается под любые задачи.

Использование преобразователя частоты отличается надежностью, помехозащищенностью,

самотестированию и диагностике неисправностей электрооборудования. Подключение

внешних приборов осуществляется через специальные клеммы, также возможно подключение

через стандартный интерфейс RS-485.

В задачи автоматизации входит управление всеми маршрутами и процессами, которые

происходят с отрубями [2]. Увлажнение и запаривание, охлаждение до конкретной

температуры, транспортировка к прессу, управлением прессом, ковшей, сепараторов,

накопительных бункеров, а также сопутствующими системами аспирации.

Проектируемая система автоматического управления должна выполнять следующие

задачи:

Осуществлять оперативный сбор и обработку данных о состоянии периферийного

оборудования, механизмов, датчиков, транспортеров, норий и т.д.;

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%BE%D0%B6%D1%8C

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D1%87%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%8C

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D1%81

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D1%80%D0%B5%D1%87%D0%B8%D1%85%D0%B0

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B2%D1%91%D1%81

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B8%D1%89%D0%B5%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%B2%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%BA%D0%BD%D0%B0

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B8%D1%89%D0%B5%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%B2%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%BA%D0%BD%D0%B0

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B5%D0%BB%D0%BA%D0%B8

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%96%D0%B8%D1%80%D1%8B

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B5%D1%82%D1%87%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%B0

62

Обеспечивать непрерывное диагностирование и выявление аварий и отклонений от

технологического процесса, с выдачей аварийной сигнализации и с оповещением о

характере неисправности.

Вести оперативные протоколы работы предприятия, а также протоколы

функционирования собственных узлов и модулей;

Обеспечивать надежную непрерывную работу в условиях промышленного

производства;

Контролировать наличие продукта в бункерах;

Контролировать токи нагрузки двигателей, сигнализировать о превышении нагрузки и

выполнять отключение двигателей при достижении предельных нагрузок;

Осуществлять непрерывное изготовление гранулированных отрубей;


В промышленных приводах наиболее часто применяются трехфазные асинхронные

электродвигатели. Это объясняется тем, что они имеют простую и недорогую конструкцию и

надежны в эксплуатации. Частота вращения трехфазного асинхронного электродвигателя

зависит от частоты трехфазного тока и исполнения обмотки (числа полюсов или пар полюсов).

Так как частота электропитания является постоянной (обычно 50 Гц), приспосабливать

машину можно только путем изменения ее обмотки. После этого электродвигатель может

вращаться с неизменными частотами вращения, например, около 1500 об/мин. Если нужны

различные частоты вращения, приходится использовать электродвигатели с двумя обмотками

и переключением полюсов. (Имея 2 обмотки, можно получить до 4 частот вращения.) Однако

с помощью электродвигателей с переключением числа полюсов невозможно реализовать еще

большее количество частот вращения или бесступенчатую регулировку частоты вращения.

Преобразователь частоты подключается между сетью и электродвигателем (рис. 1). Он

преобразует неизменное напряжение с постоянной частотой в изменяемое напряжение с

изменяемой частотой. Таким образом, можно бесступенчато изменять скорость вращения

асинхронного электродвигателя [3]. Обычный электродвигатель с одной обмоткой

превращается в систему привода с изменяемой частотой вращения.

Рис. 1 Схема подключения

Изменяя выходное напряжение и частоту преобразователя частоты, можно

бесступенчато изменять скорость вращения подключенного электродвигателя (рис. 2).

Большое преимущество преобразователей частоты заключается в том, что

подключенный к ним электродвигатель можно мягко разгонять и затормаживать (рис. 3). В

противоположность этому электродвигатель, подключенный непосредственно к электросети,

после включения достигает своей номинальной частоты вращения в кратчайшее время, что

часто бывает нежелательным, особенно в случае привода чувствительной механики.

Параметры 7 и 8 в преобразователе частоты FD-740 служат для выбора времени разгона

и торможения. Чем больше значение параметра, тем меньше изменяется скорость в единицу

времени.

63

Рис. 2 Характеристика U/f Рис. 3 График разгона

Электронная защита электродвигателя (параметр 9)

Преобразователи частоты оснащены внутренней электронной функцией защиты

электродвигателя. Эта функция контролирует частоту и ток электродвигателя. В зависимости

от этих двух факторов и номинального тока электродвигателя, активируются защитные

функции при перегрузке. Защита служит, в первую очередь от перегрева при работе на

частотах ниже номинального вращения и с высоким крутящим моментом двигателя. При этом

учитывается уменьшенная теплоотводящая способность вентилятора электродвигателя.

Чтобы дезактивировать защиту электродвигателя, параметр 9 устанавливается на "0".

Выбор режима (параметр 79)

С помощью параметра 79 устанавливается режим работы преобразователя частоты

(Табл. 1). Внешнее управление выбирается в том случае, если преобразователем нужно

управлять, преимущественно, через клеммы управления. Если пусковая команда и заданная

частота вращения должны подаваться с помощью панели управления или через интерфейс

"PU", выбирается режим "Управление с панели управления". Для управления через

последовательный интерфейс RS485 или опциональную коммуникационную плату

выбирается сетевой режим (режим NET).

Режим 0 (внешнее управление, может быть переключен на "Управление с помощью

панели управления")

Режим 2 (внешнее управление, не может быть переключен)

Если параметр 79 установлен на "0" или "2", то после включения напряжения питания

активировано внешнее управление преобразователем. В этом случае настройка параметров,

как правило, не возможна.

Если часто изменять параметры не требуется, можно выбрать "жесткий" вариант

внешнего управления, установив параметр 79 на "2". Если параметры требуется часто

изменять, следует выбрать иной вариант внешнего управления, установив параметр 79 на "0".

В этом случае после включения сетевого напряжения преобразователь находится в режиме

внешнего управления, однако с помощью клавиши PU/EXT режим можно переключить на

"управление с помощью панели управления" (режим PU). В режиме PU параметры можно

изменять. Еще раз нажав клавишу PU/EXT, можно снова вернуться во внешний режим. При

внешнем управлении команды запуска подаются через клеммы STF и STR. Заданное значение

частоты можно подавать с помощью аналогового источника заданного значения (тока или

напряжения) или путем опроса фиксированных установок скорости (частоты вращения) через

клеммы RH, RM, RL.

Режим 1 (управление с помощью панели управления)

Если параметр 79 установлен на "1", то после инициализации преобразователь находится

в режиме "Управление с помощью панели управления". Им можно управлять с помощью

клавиш панели управления. Этот режим не может быть сменен нажатием на клавишу PU/EXT.

64

Табл. 1 Управляющие сигналы

Параметр

79 Функция

0

При включении электропитания выбрано внешнее управление. Между

режимами «Управление с помощью панели управления» или «Внешнее

управление» можно переключаться с помощью клавиш панели управления.

Свойства этих режимов описаны в этой таблице под значениями параметров

«1» и «2».

1

Режим Задание выходной частоты Подача пускового

сигнала

Панель управления С панели управления

С помощью

клавиш RUN

(FWD,REV)

панели

управления

2 Внешнее

управление

Подача заданного значения извне

(например, через клеммы 2 (4) – 5,

путём опроса предварительной

установки скорости(частоты

вращения))

Внешний

пусковой сигнал

через клеммы STF

или SR

3 Комбинированный

режим 1

С помощью панели управления или

внешнего сигнала(например,

предварительной установки

скорости и т.п.)

Внешний

пусковой сигнал

через клеммы STF

или SR

4 Комбинированный

режим 2

Подача заданного значения извне

(например, через клеммы 2 (4) – 5,

путём опроса предварительной

установки скорости)

С помощью

клавиш RUN

(FWD,REV)

панели

управления

6

Переключаемый режим

Во время работы возможно переключение между управлением с панели,

внешним управлением и сетевым управлением. При этом рабочее состояние

сохраняется.

7

Внешнее управление (деблокировка/блокировка переключения на

использование панели управления)

Сигнал Х12 ВКЛ.: Переключение на панель управления возможно

Сигнал Х12 ВЫКЛ.: Переключение на панель управления заблокировано

Режим 3 (комбинированный режим 1)

Этот тип комбинированного режима выбирается в том случае, если заданное значение

частоты требуется подавать с панели управления (с помощью поворотной ручки цифрового

набора), а пусковые сигналы - через внешние клеммы. Этот режим не может быть сменен

нажатием на клавишу PU/EXT. Задание частоты вращения с помощью предварительных

установок скорости (частоты вращения), опрашиваемых с помощью внешних сигналов, имеет

более высокий приоритет, чем задание частоты с панели управления.

Режим 4 (комбинированный режим 2)

Этот тип комбинированного режима выбирается в том случае, если заданное значение

частоты требуется подавать, например, с помощью внешнего потенциометра или

предварительных установок скорости (частоты вращения), а пусковые сигналы - с панели

управления. Этот режим не может быть сменен нажатием на клавишу PU/EXT.

65

Функции защиты и диагностики

Преобразователи частоты серий FR-D740, FR-D700, FR-E700/E700SC, FR-F700, FR-700

оснащены множеством защитных функций, которые при возникновении неисправности

защищают от повреждения не только преобразователь, но и двигатель. Если в случае

серьезной неисправности сработала защитная функция, выход преобразователя частоты

блокируется, двигатель вращается по инерции до остановки, а на панели управления

отображается код неисправности. После этого, на основе кодов неисправностей и указаний по

диагностике, имеющихся в руководствах по эксплуатации преобразователей частоты, можно

быстро (в большинстве случаев) выяснить причину неисправности.

Сохранение кодов неисправностей

После возникновения неисправности коды неисправностей могут быть выданы только в

том случае, если питание преобразователя остается включенным. Если, например, напряжение

питания включается с помощью контактора, который при срабатывании защитной функции

отпускает контакты, то при этом утрачиваются и сообщения о неисправностях.


Компьютеризация системы управления процессом изготовления гранулированных

отрубей, проектируемая для ПАО «Херсонский КХП», позволяет минимизировать участие

человека в этом процессе, что значительно повышает безопасность для работников при

изготовлении гранулированных отрубей. Также позволяет получать полную информацию о

состоянии технологического процесса и решать все вопросы, возникающие в процессе

изготовления, хранения и отгрузки гранул. Использование современной техники известных

мировых производителей, хорошо зарекомендовав себя на многих производствах,

обеспечивает системе высокую надежность.


1. Фаритов Т.А. Корма и кормовые добавки для животных / Т.А. Фаритов // Учебное

пособие. СПб.: Издательство «Лань», 2010. 304 с.

2. Гудвин Г. К. Проектирование систем управления / Г. К. Гудвин, С. Ф. Гребе,

М. Э. Сальгадо. – М.: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2004. – 911 с.

3. Преобразователи частоты пособие для начинающего [Электронный ресурс]. – Режим

доступа: http:// www.mitsubishi-automation.ru

Ключевые слова: КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ,

ГРАНУЛИРОВАННЫЕ ОТРУБИ, ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ ЧАСТОТЫ.

66

УДК 62-91

В.В. Заболотня, В.П. Карпенко, І.Ф. Ткачова

Херсонський фізико-технічний ліцей при ХНТУ та ДНУ

ЕНЕРГОЗБЕРІГАЮЧІ СПОСОБИ ОХОЛОДЖЕННЯ ПРОДУКТІВ НА ОСНОВІ

ВИКОРИСТАННЯ ДЕЯКИХ ВЛАСТИВОСТЕЙ РІДИН

Дана робота присвячена дослідженню і досягненню максимального охолодження за рахунок

запропонованого пристрою «pot-in-pot» та пошук і встановлення відповідних параметрів системи,

що йому відповідають. У роботі подано докладний опис установки та етапи її створення.

Проведене дослідження ефективності роботи пристрою при різних зовнішніх умовах.

В африканських країнах існує ремесло, присвячене виготовленню пристроїв, які

забезпечують охолодження продуктів без використання електроенергії. Вони отримали назву

холодильник типу «pot-in-pot» і працюють за принципом охолодження за рахунок

пароутворення. Цінність даних пристроїв полягає в тому, що вони продовжують термін

придатності багатьох продуктів. При цьому вони абсолютно не використовують електричну

чи іншу енергію, а працюють лише за рахунок пароутворення.

Запропоновані пристрої можна використовувати як у побуті, так і впроваджувати у

масове виробництво, оскільки вони є більш енергоекономними у порівнянні з сучасними

холодильними установками. Їх використання можливе також у місцях, де немає доступу до

електроенергії, наприклад, у лісі на пікніку, чи влітку на пляжі. Особливо актуальним буде

застосування таких пристроїв у домашніх умовах у випадку частого знеструмлення житлових

приміщень. До того ж такий пристрій може бути зроблений будь-якою людиною в домашніх

умовах. При цьому витрати на розробку та створення запропонованих пристроїв будуть значно

меншими, ніж витрати на аналогічні промислові вироби і, тим паче, на електроенергію при їх

експлуатації.

Аналізуючи доступну літературу нелегко відшукати якісь теоретичні залежності чи

формули, якими можна було б описати принцип роботи цих пристроїв. У роботах подається,

в основному, лише якісне описання ефекту охолодження, що не дає змоги визначити

оптимальні параметри пристрою.

Рис.1 Конструкція пристрою типу «pot-in-pot»

Розглянемо технологію виготовлення пристрою холодильник типу «pot-in-pot». Для

конструювання пристрою типу «pot-in-pot» необхідні 2 горщики, пісок, вода, ганчірка. Один

із горщиків повинен вільно вміщуватися в іншому. На дно більшого горщика засипають шар

піску. Товщина цього шару повинна бути такою, щоб ободок меншого горщика, розміщеного

поверх нього, знаходився на одному рівні з ободком більшого горщика. Простір між

горщиками необхідно засипати піском. Після цього пісок необхідно змочити водою.

67

Наостанок, пристрій накривають ганчіркою або кришкою [4]. При експлуатації необхідно

доливати воду на пісок 2-3 рази на день.

Принцип роботи описаного пристрою полягає у наступному: молекули води, які

знаходяться поблизу поверхні горщика і мають достатню кінетичну енергію, здатні розірвати

хімічні зв’язки, що поєднують їх з іншими молекулами. Фактично відбувається їх

випаровування з поверхні піску. Випаровуючись, вони забирають деяку кількість енергії, тим

самим знижуючи внутрішню енергію пристрою. Таким чином, виникає різниця температур

між поверхнею горщика і навколишнім середовищем, а сам пристрій охолоджується. Цей

ефект отримав назву охолодження за рахунок пароутворення [1]. Саме він відіграє головну

роль у функціонуванні пристрою типу «pot-in-pot».

Охолоджувальні властивості такого пристрою повинні забезпечувати якомога нижчу

температуру всередині меншого горщика, де знаходяться продукти, у порівнянні з

температурою навколишнього середовища. Для охарактеризування цих властивостей було

обрано різницю між абсолютними температурами середовища охолодження та

навколишнього середовища. Чим більшою буде ця різниця, тим ефективність пристрою буде

більшою. У такому випадку ефективність охолодження може бути визначена як [2]:

∆𝑇 = 𝑇1 − 𝑇0 , (1)

де 𝑇1 – температура навколишнього середовища,

𝑇0 – температура середовища охолодження.

В ході роботи було проведено теоретичний розрахунок холодильного ефекту

розробленого пристрою.

∆𝑇 =𝑥(ln 𝑝2 − ln𝑝1)𝑅 ∙ 𝑇1 ∙ 𝑇2 ∙ 𝐾 ∙ 𝑝1(1 − 𝜑)

𝜒 ∙ 𝑀(𝑇2 − 𝑇1)𝑆0 ∙ 𝑝0 (2)

де 𝑥 – товщина стінок пристрою,

𝑝2- тиск насиченої пари при температурі 𝑇2,

𝑝1- тиск насиченої пари при температурі 𝑇1,

𝜑 – відносна вологість повітря,

𝑆0 – одинична площа,

𝑝0 – атмосферний тиск,

𝑀 – молярна маса водяного пару,

𝑅 – універсальна газова стала,

𝑇1 – кімнатна температура,

𝑇2 – температура на 1К вища за кімнатну,

𝐾 – коефіцієнт пропорційності,

𝜒 – коефіцієнт теплопровідності матеріалу,

𝑝0 – атмосферний тиск.

Результати експериментів підтвердили справедливість теоретично отриманих

закономірностей про те, що чим нижча відносна вологість навколишнього середовища, тим

більшої ефективності пристрою можна досягти. При цьому за однакового значення вологості

вищій температурі навколишнього середовища буде відповідати вища ефективність

охолодження. Ці залежності ефективності охолодження від відносної вологості повітря були

отримані за температур навколишнього середовища 293 К, 303 К, 313 К та 323 К відповідно.

У рамках експерименту вологість змінювалася в проміжку від 30% до 60%. Максимальна

ефективність охолодження, якої вдалося досягти, становить 6,3 К. Вологість повітря в цей

момент становила приблизно 30%, температура – 323 К.

68

Рис. 2 Експериментальна установка

Після аналізу експериментальних даних була запропонована більш досконала система з

банкою ємністю 0,5 л., що забезпечувала зволоження пристрою впродовж одного тижня.

Раніше ж доливати воду треба було 2-3 рази на добу. Для розробки вдосконаленого пристрою

було використано залізну банку з кришкою, бинт, вату, воду. Послідовність його виготовлення

показана на рис. 3.

Рис. 3 Технологія виготовлення вдосконаленого холодильника типу «pot-in-pot»

Експериментальні залежності ефективності охолодження від відносної вологості повітря

для вдосконаленого пристрою холодильника типу «pot-in-pot» були отримані за температур

293 К, 303 К, 313К та 323К відповідно. У рамках експерименту вологість змінювалася в

проміжку від 30% до 60%. Ці залежності холодильного ефекту від відносної вологості повітря

для класичної і вдосконаленої установки наведені на Рис. 4.

Максимальна ефективність охолодження, яку нам вдалося отримати, становила 12,4 К

(за відносної вологості повітря 30% та температури навколишнього середовища 323 К). Що

свідчить, про підвищення ефективності пристрою.

За результатами дослідів, можна запропонувати удосконалення установки з метою

зменшення теплоємності системи і зміни кольору для зменшення теплових втрат, а також

уникнути проблем з подачею води в прилад. Були використані матеріали для додаткової

ізоляції і збільшення капілярного ефекту, що дозволило досягти найбільшого холодильного

ефекту. В результаті досліджень були отримані експериментальні залежності холодильного

ефекту від часу функціонування установки і зовнішніх факторів таких, як відносної вологість

і температура зовнішнього середовища. Дослідження показали, що важливим факторами

також є лінійні параметри приладу і характер матеріалу горщиків.

69

Рис. 4 Експериментальні залежності холодильного ефекту від відносної вологості

повітря для класичної і вдосконаленої установки

Практичне значення запропонованих пристроїв полягає у їх використанні як у побуті,

так і впровадженні в масове виробництво, оскільки вони є більш енергоекономними у

порівнянні з сучасними холодильними установками. Вони не потребують електроенергії при

експлуатації, тому їх можна використовувати навіть у місцях де немає доступу до її джерел,

наприклад, у лісі на пікніку, влітку на пляжі чи навіть вдома у випадку знеструмлення

житлового будинку.


1. Болгарский А.В. Термодинамика и теплопередача: учебн. Для вузов / Болгарский А.В.,

Мухачев Г.А., Щукин В.К. – изд. 2-е, перераб. и доп. – М., Высшая школа, 1975 – 495 с.

2. Исаченко В.П. Теплопередача / Исаченко В.П., Осипова В.А., Сукомел А.С. – изд. 3-е,

переработ. и улучш. – М., Энергия, 1975 – 488с.

3. Михеев М.А. Основы теплопередачи / Михеев М.А., Михеева И.М. – изд. 2-е – М.,

Энергия, 1977 – 487 с.

4. Peng S. W. A general mathematical modelling for heat and mass transfer in unsaturated porous

media: an application to free evaporative cooling / S. W. Peng, K. Mizukami – 1995.

Ключові слова: ЕНЕРГОЗБЕРЕЖЕННЯ, ДОСЛІДЖЕННЯ, КОНСТРУЮВАННЯ,

ВИПАРОВУВАННЯ.

70

УДК 681.5

С.О. Зеленова, О.В. Поливода


МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ТЕПЛОВОЛОГООБМІНУ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛІННЯ

ПРОЦЕСОМ АЕРАЦІЇ НА ХЛІБОПРИЙМАЛЬНОМУ ПІДПРИЄМСТВІ

Процес активного вентилювання є одним із найефективніших заходів по збереженню якості зерна.

Але, з огляду на те, що зерно сушиться в товстому нерухомому шарі, то спостерігається

нерівномірне його висихання. Отож в даній статі вирішується задача побудови математичної

моделі тепловологообміну, придатної для подальшої оптимізації управління процесом аерації.

Вступ

На сьогоднішній день зерно є стратегічною товарною сировиною для вироблення

борошна, круп та інших продуктів повсякденного вживання людини. Отож зберігатися воно

повинно у таких місцях, як хлібоприймальні підприємства (ХПП). Під час зберігання зерна на

підприємствах не рідко порушується технологія його зберігання через те, що зерно

зберігається у сховищах з слабкою матеріально-технічною базою. Недодержання технології

зберігання зерна може стати причиною недопустимих втрат і погіршення якості зерна та

продуктів його переробки. Фізіологічні процеси, такі як дихання, післязбиральне дозрівання

зерна і проростання, є процесами, під час яких відбуваються складні біохімічні зміни зернової

маси. Тому, щоб попередити втрати зернових мас, покращити технологічні і зернові

властивості, продовжити довговічність зерна, необхідно регулювати зберігання зерна та зміну

його фізіологічних процесів. Для вирішення цих задач виконують різні заходи по збереженню

якості зерна. Важливу роль серед них відіграє активне вентилювання зерна атмосферним,

підігрітим або штучно охолодженим повітрям. Цей спосіб обробки зерна дозволяє попередити

та ліквідувати самозігрівання зерна, а також охолодити його до температури, яка забезпечить

тривале його зберігання. Вентилювання маси теплим повітрям з низькою відносною вологістю

дозволяє підсушити зерно і прискорює процес післязбирального дозрівання, підвищуючи

енергію проростання, схожість і покращуючи хлібопекарські якості зерна. Таким чином,

активне вентилювання відносять до числа продуктивних і ефективних способів обробки зерна

як у технологічному, так і в економічному відношенні.

Постановка задачі або проблеми

Метою дослідження є підвищення ефективності функціонування системи управління

процесом активного вентилювання завдяки застосуванню сучасних методів та засобів

управління, комп’ютерних та інформаційних технологій.


Зернова маса, як правило, складається з зерна основної культури різної крупності,

виповненості і стану та зернових, органічних і мінеральних домішок. Це придає зерновій масі

деякі властивості, які необхідно врахувати при активному вентилюванні. Основні властивості

це вологість, натура, скважистість, сипкість, самосортування, аеродинамічні властивості,

гігроскопічність, а також теплофізичні характеристики зерна.

Для аналізу процесу активного вентилювання приведемо нижче його класифікацію

(рис.1). Проведений аналіз виявив недоліки систем активного вентилювання. Так як, в

установках активного вентилювання зерно сушиться в товстому нерухомому шарі, то

спостерігається нерівномірність висихання зерна у процесі вентилювання. Спочатку

висихають шари, що знаходяться ближче до центрального повітроводу, потім зона сушки

рухається по шару до зовнішньої стінки циліндра. І тому для висихання усього шару зерна

потребується десятки годин. Для того щоб прискорити цей процес необхідно удосконалити

систему управління. Такий підхід дозволить використовувати технологічне обладнання більш

ефективно.

71

Рис. 1 Класифікація активного вентилювання

Існують два критерії, відносно яких може здійснюватись оптимальне управління:

1) максимальна швидкість сушки (мінімальний час сушки) при обмеженні на енерговитрати:

max,,0 pWQWfddW , при .грPP (1)

де ddW - швидкість сушки, %/г;

Q - продуктивність вентилятора, гм /3 ;

P - енерговитрати на сушку;

.грP - граничні енерговитрати на сушку.

2) мінімальні енерговитрати при обмеженні часу сушки:

min),,( pWQWfP , при .гр (2)

де .гр - час, за який зерно з вихідною вологістю не втратить своїх товарних і насіннєвих

якостей, г.

Для реалізації оптимального управління необхідно мати: регульований електропривод

72

вентилятора калорифера; математичну модель тепловологообміну в зерновому шарі, яка

дозволяє розрахувати зміни параметрів сушильного агента і зернового шару; критеріальне

рівняння; граничні умови.

Математична модель тепловологообміну в зерновому шарі повинна описувати процеси,

що відбуваються в шарі при зміні вхідних параметрів агента сушіння (температури і відносної

вологості) і при зміні його швидкості.

Існуючі математичні моделі процесу сушіння зерна базуються на рівнянні А.В. Ликова

[1] для тривалості сушіння і дозволяють визначити вологість зернового шару при його сушінні

в різні моменти часу:

p

pпкпк

WW

WW

KN

WW ....0 ln3,2

(3)

де N - швидкість сушки у першому періоді, %/хв;

K - коефіцієнт сушки, залежить від властивостей матеріалу і режиму сушки, 1/хв;

..пкW - приведена критична вологість.

У [2] наведено метод узагальненої кривої сушки для щільного шару. Він дозволяє за

допомогою однієї експериментальної кривої сушки для конкретного матеріалу розрахунковим

шляхом побудувати криву сушіння для цього матеріалу при інших вихідних даних зернового

шару (початкової вологості і товщини) і сушильного агента (температурі, вологості, масової

швидкості). Наприклад, якщо для конкретного матеріалу (пшениці, ячменю, кукурудзи і т.п.)

відомі величини N , K , ..пкW , pW , 0W , що визначають експериментальну криву

сушіння,отриману при відомих значеннях L , , M , де L - масова швидкість агента сушіння,

смкг 2 ; - потенціал сушки, ºС; M - навантаження на решітку повітряного каналу в

одиницях маси по абсолютно сухому матеріалу, 2мкг , то можна розрахувати 1N , 1K , 1..пкW і

побудувати криву сушіння для заданих значень 1L , 1 , 1M , 1.pW , 01W :

;; 1.

1

1..1..

1

111 ppпкпк W

LM

MLWWW

ML

MLNN

11 KK (4)

Для аналізу розподілу вологості по товщині шару в залежності від часу сушіння, коли

зона сушіння знаходиться всередині шару, може бути використаний наступний вираз [2]:

h

p

pp zdzhH

WW

H

XHWWWW

0

0

0 (5)

де H - товщина зернового шару, м;

h - висота зони сушки, м; X - координата по товщині зернового шару;

z - відстань в межах шару між кордонами зони сушки.

Величина зони сушки і швидкість її переміщення пропорційні швидкості агента сушіння.

Отже, при зміні L в процесі сушіння змінюються і товщина і швидкість переміщення зони

сушіння. В результаті розрахунок вологості по товщині шару ускладнюється, оскільки

розрахунковий шар може не тільки «зміщуватися» по зоні сушки, але і «виходити» за її межі.

Тому наведений вище вираз для розрахунку стає неприйнятним. Крім цього, для продовження

розрахунку сушіння з новою швидкістю повітря необхідно запам’ятати поточне значення

вологості зерна, яке в подальшому буде використано як 0W . Це в свою чергу вимагає поділу

зернового шару по товщині на «елементарні» шари. При цьому товщина «елементарного»

шару повинна бути такою, щоб забезпечити мінімальну похибку розрахунків процесу

73

тепловологообміну при зміні швидкості агента сушіння.

Результати робіт [3] показують, що використання методики ступінчатого розрахунку [4],

при зміні нT , нF , V , можливо, але моделювати процес сушіння, при зміні швидкості фільтрації

повітря у великому діапазоні зі змінним кроком дискретності, досить важко. Тому

запропоновано виконати моделювання процесу тепловологообміну за допомогою набору

передаточних функцій.

У роботах [5, 6] отримані передаточні функції бункерів активного вентилювання як

об’єкта з розподіленими параметрами:

1)(

1

2

22

wwp

p

w

wTT

kpW

w

(6)

де )( pW w - передаточна функція бункеру як об’єкту управління по вологості )(w зерна по

каналу управління (відносна вологість повітря - вологість зерна w );

www TTk 12 ,, - відповідно передаточний коефіцієнт і постійні часу; w - час запізнення.

За даними [5] для шарів, близьких до повітророзподільного каналу, wT 1 = 15,5 ... 33,6

год; wT 2 = 4,5 ... 6,6 год; w = 0,2 ... 0,4 год, для шарів, близьких до зовнішнього циліндру

бункера wT 1 = 45 ... 130 ч; wT 2 = 15 ... 83 год; w = 0,6 ... 0,8 ч.

Така нерівномірність обумовлена великим розкидом величини швидкості сушильного

агента V як по товщині шару, так і по висоті бункера активного вентилювання. Зміна

величини подачі Q теплоносія, а отже, і його швидкості V , призведе до зміни величин

передаточних коефіцієнтів і постійних часу. Тому використання даних [5, 6] для моделювання

процесів тепловологообміну в щільному шарі бункерів активного вентилювання зі змінними

параметрами повітря ( нT , нF , V ), важко. Це призводить до необхідності використовувати

методику поділу товстого шару на елементарні і описати динамічні властивості товстого шару

за допомогою передаточних функцій елементарного шару. Згідно [4], таким вважається шар,

в якому на вагову одиницю зерна припадає хвкг7,1 . сухого сушильного агента. Кількість

елементарних шарів визначають як:

в

нз

Vn

60

/7,1 .. (7)

де ..нз - об’ємна маса насипу зерна, 3/ мкг (для пшениці 784.. нз );

в - питома (об’ємна) вага повітря, 3/ мкг .

Як вже зазначалося, швидкість фільтрації повітря в зерновому шарі змінюється від

смVвх 7,0 до смVвих 1,0 , при цьому середньо логарифмічне значення швидкості дорівнює

смVср 31,0 , а еквівалентне смVекв 2325,0 .

Розрахуємо кількість елементарних шарів при даних швидкостях: 32вхn ; 222вихn ;

72срn ; 96еквn . При цьому товщина елементарного шару буде: мl2

1 1075,3

;

мl3

2 10405,5

; мl2

3 10667,1

; мl2

4 1025,1

.

Розрахунки показують, що визначення кількості елементарних шарів є важливим

моментом. В подальшому це буде впливати на точність розрахунків. Необхідно відзначити,

що існують різні точки зору на визначення елементарного шару. Так в [7] елементарним

шаром називають шар товщиною в одну зернину, а в [2] – що елементарним може вважатися

шар, швидкість сушіння в якому визначається, головним чином, градієнтом вологомісткості.

74

У відповідності до викладеного, приймемо в якості базової товщину шару при найменшій

швидкості фільтрації повітря через нього смV 1,0 :

ммlec

3104,50054,0

(8)

де ecl - товщина елементарного шару.

Таким чином, щільний шар 2,1l розділений на 222 елементарних шарів. Ці елементарні

шари можуть бути об'єднані в групи без шкоди для точності розрахунку.

Щоб модель елементарного шару могла бути використана для моделювання

тепловологообміну в товстому шарі, необхідно, щоб в ній було відображено зміну основних

«рушійних» параметрів процесу сушіння - вихT , вихF , де вихT , вихF - температура і вологість

повітря на виході з зернового шару. Крім цього, повинні бути: параметри атмосферного

повітря T , F ; параметри зернового шару нW , н .


- Вдосконалення управління процесом сушіння зерна активним вентилюванням

дозволить оптимізувати швидкість сушіння без зміни конструкції бункера;

- Для вдосконалення управління необхідно розробити математичну модель процесу, в

основу якої можуть бути покладені передаточні функції елементарного шару зерна.


1. Лыков А.В. Теория сушки [Текст] / А.В. Лыков – М.: Энергии, 1968. – 472 с.

2. Зеленко В.Н. Конвективная сушка сельскохозяйственных материалов в плотном слое.

Основы теории [Текст] / В.Н. Зеленко.– Тверь: Тверское областное книжное

издательство, 1988. – 96 с.

3. Васильев, А.Н. Построение математической модели процесса тепловлагообмена в

зерновом слое [Текст] / А.Н. Васильев, Н.М. Удинцова// Сб. науч. тр. ВНИПТИМЭСХ /

Результаты исследований и производственной проверки малозатратных технологий и

технических средств для возделывания зерновызревающих культур в условиях

засушливого земледелия – Зерноград: ВНИПТИМЭСХ, 1999. – С. 233-238.

4. Методические рекомендации по математическому моделированию процесса сушки и

охлаждения зерна в установках плотного слоя [Текст] / А.В. Демин. – М.: ВИЭCX, 1977.

– 42 с.

5. Гирник Н.Л. Автоматическое регулирование процесса активного вентилирования зерна

[Текст] / Гирник Николай Лукич.: автореферат дисс. канд. техн. наук. – М.: 1968.

6. Гуляев, Г.А. Автоматизация процессов послеуборочной обработки и хранения зерна

[Текст] / Г.А. Гуляев. – М.: Агропромиздат, 1990. – 240 с.

7. Баум, А.Е. Сушка зерна [Текст] / А.Е. Баум, В.А. Резчиков. – М.: Колос, 1983. – 223с.

Ключові слова: АЕРАЦІЯ, АКТИВНЕ ВЕНТИЛЮВАННЯ, ТЕПЛОВОЛОГООБМІН.

75

УДК 681.3(03)

А.В. Капуста, В.А. Настасенко

Херсонское высшее училище физической культуры

Херсонская государственная морская академия

УТОЧНЕНИЕ ЧИСЛЕННОГО ЗНАЧЕНИЯ ГРАВИТАЦИОННОЙ

ПОСТОЯННОЙ РАСЧЕТНЫМ ПУТЕМ

В роботі показано, що точність гравітаційної сталої G на 3…4 порядка нижче точності інших

фундаментальних фізичних констант – сталої Планка h та швидкості c світла у вакуумі, що

обумовлено складностями її експериментального визначення в Земних умовах. Для усунення цього

недоліку обгрунтована можливість визначення G розрахунковим шлязом на базі констант h та c,

що дозволило отримати числене значення

2

3

11100,000000306,67396744

скг

мG з точністю до

9 знаків. При цьому економляться кошти і час на проведення експериментів, а подальше уточнення

h та c дозволить автоматично уточнити величину G.

Введение

Работа относится к сфере астрономии, квантовой физики, физики космоса, а также к

изучению законов гравитации, основ материального мира и параметров Вселенной.

Гравитационная постоянная G является фундаментальной физической константой,

используемой для определения масс и их взаимодействий на всех уровнях – от субатомного,

до глобального – всей Вселенной. Потребность повышения ее точности обусловлена

научными интересами во всех областях прикладной и теоретической физики, при этом следует

особо выделить космические полеты к дальним объектам, для которых точность G определяет

точность расчета орбит объектов и траекторий движения к ним, а также область атомных и

субатомных исследований. Кроме того, постоянные требования повышения ее точности

обусловлены ростом общих требований к уровню знаний о Вселенной и основах мироздания.

Анализ состояния проблемы, выбор цели и задач исследований

Введение гравитационной постоянной G связано с открытием Ньютоном еще в 1665 году

закона Всемирного тяготения (1), в котором G является коэффициентом, связующим численно

и размерностью величину силы F взаимодействия двух точечных объектов массой m1, m2,

размещенных на расстоянии r между ними [1]:

Hr

mmGF

2

21 (1)

В 1798 году Кавендиш обнаружил прямым опытом взаимное притяжение двух тел в

экспериментах, выполненных с помощью крутильных весов и смог впервые определить

численное значение G, которое при переводе в систему СИ составляло величину (2):

2

311

106,62скг

мG

(2)

Затем эту величину постоянно уточняли, в настоящее время Всемирной организацией

CODATA ее значение принято равным величине (3) с точностью до 4-го знака [2]:

2

311

100,000806,67384скг

мG

(3)

Однако точность других основных физических констант: скорости c света в вакууме (4)

и постоянной Планка h (5) – в настоящее время составляет 7...9 знаков [2]:

76

c – скорость света в вакууме:

с

мc

910299792458,0 (4)

h – постоянная Планка:

сДжh 34

100,000000296,62606957 . (5)

Таким образом, 4 знака точности G не отвечает современным научным требованиям.

Поэтому задача повышения ее точности является важной и актуальной для многих сфер

науки и техники, и имеет не только познавательный, но и практический характер, что

определяет потребность выполнения работ по ее уточнению.

В работе В.А.Настасенко [3] была предложена возможность повышения точности G

аналитическим путем, на базе других физических констант, экспериментальное определение

которых возможно с более высокой точностью, чем 6 знаков. Однако в ней использовались

устаревшие данные CODATA, поэтому требуется уточнение G по предложенной методике [3],

что является главной целью выполняемой работы и составляет ее научную новизну.

Выбор пути решения поставленной задачи

Низкая точность определения гравитационной постоянной по сравнению с другими

фундаментальными физическими константами объясняется более высокой сложностью ее

экспериментального определения. Связано это с силовым взаимодействием масс друг на друга

в условиях третьего объекта – Земли, в т.ч. помещения, в котором проводят испытания, и

любых окружающих его объектов. Для оценки их влияния в работе [3] постоянной принята сила

F (1) с базовым шаром массой 1 т (1000 кг) и подводимым на расстояние 0,3 м к его центу

малым шаром массой 1 г (0,001 кг). Такое соотношение масс (1000000:1) выбрано потому, что

малый шар также притягивает к себе большой, поэтому окажет влияние на определение

величины гравитационной постоянной, которое в данном соотношении начнет проявляться

лишь после шестого знака точности G. Для массы менее 1 г растет влияние жесткости нити

при кручении. В расчетах [3] считали систему взаимодействия шаров идеальной, а массу

сосредоточенной в их центрах, поскольку отклонения от реальных параметров не окажут

существенного влияния на общий характер проводимых на данном этапе исследований,

ведущих к погрешностям в пределах 10…15% после шестого знака. В дальнейшем эта

погрешность может быть учтена поправочными коэффициентами на базе реальных

исследований. В пределах выбранной точности считали [3], что величина G составляет

значение (3), а сила тяготения в такой системе составит величину (6):

H

м

кгкг

скг

м

r

mmGF

10

222

311

2

21 1041538,73,0

001,01000106,67384

(6)

С другой стороны малого шара считали расположенными на различном расстоянии от

него различные массы, в рамках матрицы масс и размеров, показанной в табл. 1. При этом, для

повышения конечной точности экспериментов определения гравитационной постоянной от ее

исходных 5, до 9 знаков, которые имеют константы c (4) и h (5), необходимо исключить

соседние массы в пределах расстояний, показанных в табл. 1.

Следовательно, достижение точности экспериментальных измерений величины G в 7 и

более знаков на крутильных весах, при современном уровне науки и техники, невозможно в

реальных условиях Земли, поэтому в работе [3] был применен принципиально новый подход.

77

Таблица 1 Массы объектов за малым шаром и расстояния, оказывающие влияние на

порядок точности G

Массы

(кг)

Порядок точности измерений гравитационной постоянной G

5 знаков 6 знаков 7 знаков 8 знаков 9 знаков

Минимальные расстояния до объектов (м), влияющие на порядок

точности измерения G

1 3,2 10 32 100 320

10 10 32 100 320 1000

100 32 100 320 1000 3200

1000 100 320 1000 3200 10000

10000 320 1000 3200 10000 32000

Новые нетрадиционные возможности решения поставленной задачи

Для уточнения G в работе [3] был проведен анализ фундаментальных физических

констант, который показал, что в рамках размерности величин G, c, h [4], с ними связаны

особые физические величины: Планковская длина lp, Планковское время tp и Планковская

масса mp, уникальность которых состоит в том, что они получены на базе одних лишь 3-х

исходных фундаментальных физических констант G, c, h:

мc

hGl p

35

3104,05123

(7)

,1013,513444

5c

c

hGt p

(8)

.105,455688

кгG

hcmp

(9)

Анализ их на квантование с 1 метром, 1 секундой и 1 килограммом дал следующие

результаты (10)…(12):

,·10468392,

м4,05123·10

м 1

м 1 34

35-

p

ll

n (10)

,·1040006,7

c1013,5134

c 1

c 1 43

44

p

tt

n (11)

.1,83295·10кг105,45568

кг 1

кг 1 7

8

p

mm

n (12)

Таким образом, была выявлена уникальность квантования времени 1 секунды и tp (11),

совпадающих в пределах точности расчетной величины tp, составляющей 5 знаков, однако для

других величин: – 1 метра и 1 килограмма точных совпадений не выявлено, что требует

дополнительного анализа значений указанных единиц измерений [3]. Их анализ показал, что

1 метр, как единица измерения, вначале был выбран равным 1/10000000 доле ¼ Парижского

меридиана [5], т.е. является условной единицей, которая затем оказалась определенной

неточно, а 1 килограмм, как единица измерения, вначале был выбран равным массе

дистиллированной воды, заполняющей кубическую емкость со стороной 0,1 м [5], т.е. также

является условной единицей, зависящей от первой условной единицы 1 (м). В отличии от них,

78

1 секунда, как единица измерения, вначале была выбрана равной 1/86400 доле Земных суток,

длящихся в период весеннего равноденствия 21 марта [5], т.е. является строго обоснованной

астрономической величиной, связанной: 1) с движением Земли вокруг Солнца в зоне среднего

радиуса эллиптической орбиты; 2) с вращением Земли вокруг собственной оси. В этом случае

есть основания считать квантование величины 1 секунды с Планковским временем tp явлением

неслучайным, поскольку вероятность случайного совпадения 2-х разных величин до 5-ти

знаков может быть оценена, как P = 10-5. Кроме того, численная величина (11) является

Планковской частотой νp (13), т.е. реальной физической величиной, которой обладает

гравитационное поле Вселенной [6]:

).(1040006,7

105134,13

11 142

44

c

сtv

p

p

(13)

Поэтому квантование частот гравитационного поля Вселенной с периодичностью

вращения, вызванной гравитационными полями Земли и Солнечной системы – закономерно,

поскольку они относятся к физическим объектам общей космической системы.

Аналогично квантуется Планковская длина lp с расстоянием, которое свет проходит в

вакууме со скоростью с за 1 секунду (14), а также Планковская энергия Ep и масса mp,

выделившиеся за 1 секунду (15):

,1040004,7

104,05123

11080,29979245)(1 42

35

9

м

cс

м

l

ccn

p

(14)

42

34

2

982

1040004,7

)(1062606957,6

)(11080,29979245105,45568)(1)(1

сДж

cс

мкг

h

ccm

h

cEn

pp (15)

Квантование во Вселенной величин времени (11), пути (14) и энергии (15) с конечной

точностью n до 5 знаков сводит вероятность случайного одинакового совпадения к величине

P = 10-5·10-5·10-5= 10-15, при этом последние цифры величин n зависят только от округления tp,

lp, mp. что дает основания принять величину (13) точной, а уточнив ее до 9 знаков (это точность

констант c и h), можно более точно определить величину Планковского времени tp:

.10...5135135,13)(1040000000,7

11 44

142с

cvt

p

p

(16)

Найденная строгая периодичность tp |135| (16) может быть косвенным подтверждением

точности νp (13). Тогда преобразовав зависимость (8) с учетом зависимости (16), найдем новую

величину гравитационной постоянной G:

.1067396744,6

106,62606957107,40000000

10299792458,0

2

311

342142

5

9

2

552

скг

м

сДжc

с

м

h

c

h

ctG

p

p

(17)

79

Зависимость (17) подтверждает связь частоты p (13) с частотой гравитационного поля,

поскольку она является компонентой гравитационной постоянной G, связанной именно с

гравитационным взаимодействием (1).

Общие выводы по работе

По сравнению с исходным значением

2

311

100,000806,67384скг

мG (3), новое

значение (17) определено до 9 знаков:

2

311

100,000000306,67396744скг

мG (18)

Найденное новое значение G больше рекомендованного CODATA (3) на величину

2

311

100,00012744скг

м, что укладывается в ее погрешность 0,00080·10-11 и дает основания

для возможности ее использования в научных исследованиях

Дальнейшее уточнение G возможно расчетным путем, по мере уточнения физических

констант c и h, что исключает затраты времени, умственных и материальных ресурсов на

проведение технически сложных и дорогостоящих экспериментов для определения G.

Экспериментальная проверка нового численного значения G возможна при анализе

движения планет Солнечной системы и периодически подлетающих к Земле комет и болидов.


1. Политехнический словарь /Ред. кол.: А.Ю. Ишлинский (гл. ред.) и др. –3-е изд., перераб.

и доп. –М.: Сов. энциклопедия, 1989. -с. 134, 382, 486, 638-640.

2. CODATA Internationally recommended values of the Fundamental Physical Constants.

3. Настасенко В.А. Новые возможности аналитического уточнения величины

гравитационной постоянной //Науковий вісник ХНТУ: науковий журнал. Херсон, ХНТУ

2011. .4(43). -с.93-99.

4. Настасенко В.А. Открытие предельно возможных величин волновых параметров. // 10-я

Юбилейная Международная конференция “Теория и техника передачи, приема и

обработки информации”. Сб. тезисов докладов. Ч.1. – Харьков: ХНУРЭ, 2004, -с.30-31.

5. Бурдун Г.Д. Справочник по Международной системе единиц. -М.: Изд-во стандартов.

1972. с. 173-175.

6. Настасенко В.А. Новые основы для строгого определения волновых параметров

гравитационного поля и объединение гравитационного и электромагнитного полей

/Науковий вісник ХДМА: науковий журнал. –Херсон, ХДМА, 2014. .1(10). -с.213-222.

Ключевые слова: ГРАВИТАЦИОННАЯ ПОСТОЯННАЯ, ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ

80

УДК 62.65, 62.69

Д.М. Картолапов, М.Б. Единович


ИССЛЕДОВАНИЕ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

НАГРЕВАТЕЛЬНЫМ УСТРОЙСТВОМ

Виконано експериментальне порівняння двохпозиційного регулятора та імпульсного ПІД-

регулятора з метою створення більш економного регулятора температури в електричних

нагрівальних пристроях.

Введение

Сейчас наблюдается тенденция использования ПИД-регуляторов вместо

двухпозиционных регуляторов в различных нагревательных устройствах, системах отопления

и т.д.[1]. Они являются более точными, быстродействующими, а также в них отсутствуют

интенсивные колебания выходных значений характерных для двухпозиционных регуляторов.


Основной задачей исследования было определить более экономный тип регулятора для

управления тепловым объектом, для дальнейшего создания специализированого

управляющего устройства.

Анализ проблемы и решение задач

С целью выполнения экспериментального исследования был использован стенд, который

содержит микропроцессорный контроллер МИК-51Н и модель теплового объекта – эмулятор

печи ЭП10.

Рассмотрим ПЛК МИК-51Н (см. Рис.1) и его характеристики:

Рис. 1 Внешний вид ПЛК МИК-51Н

Программируемый логический контроллер МИК-51Н [5]:

- Компактный малоканальный многофункциональный высокопроизводительный

микропроцессорный контроллер;

- Автоматическое регулирование и логическое управление технологическими

процессами.

Программируемый логический контроллер МИК-51Н используется в следующих

областях:

- Построение управляющих и информационных систем автоматизации технологических

процессов малого и среднего (по числу входов-выходов) уровня сложности, а также

построения отдельных локальных и распределенных подсистем сложных АСУТП;

- АСУ ТП малой и средней сложности предприятий с непрерывными и дискретными

81

технологическими процессами различных отраслей (энергетические, химические,

машиностроительные, сельскохозяйственные, пищевые производства, предприятия

коммунального хозяйства т.п.);

- Системы технологических защит и блокировка аварийных и нештатных ситуаций,

сигнализация нарушений технологического процесса, регистрацию событий, архивирование

данных;

- Территориально распределенные, удаленные и локальные системы управления.

Программируемый логический контроллер МИК-51Н имеет набор аналоговых и

дискретных входов/выходов, средства сетевого обмена, что позволяет использовать его для

решения широкого спектра задач автоматического управления как в локальных системах, так

и в распределённых системах управления. Встроенные средства самодиагностики:

сигнализация и идентификация неисправностей, о выходе сигналов за допустимые границы, о

сбоях в ОЗУ, нарушении обмена по сети и т.п.

Для выполнения эксперимента и получения временной характеристики процесса

воспользуемся программами Редактор FBD-программ АЛЬФА и МИК-регистратор:

Программный пакет “Редактор FBD-программ АЛЬФА” [2] предназначен для

программирования на языке функциональных блоков микропроцессорных контроллеров

серий МИК-51 и МИК-52 производства предприятия МИКРОЛ. Язык FBD является

визуальным языком программирования алгоритмов. Программа, созданная на этом языке,

называется FBD-программой. Основным предназначением редактора АЛЬФА является

обеспечение максимально удобной интерактивной среды программирования

микропроцессорных контроллеров серий МИК-51 и МИК-52.

- Программный пакет "МИК-Регистратор" представляет собой систему сбора и

архивирования информации [3]. Он обеспечивает:

- Сбор и архивирование информации, полученной от контроллеров, регуляторов и

индикаторов технологических производства предприятия МИКРОЛ (в демо-версии до 16

измерительных каналов):

- регуляторами МИК-51, МИК-12, МИК-2, МИК-21, МИК-22, МИК-25, МТР-8, МТР-44;

- индикаторами технологическими ИТМ-1, ИТМ-2, ИТМ-10, ИТМ-11, ИТМ-12, ИТМ-20,

ИТМ-22.

- Отображение технологической информации (полученной при опросе приборов) в виде

графиков, с соответствующим сервисом выбора и масштабированием информации;

- Организация журнала технологических и аварийных сообщений.

Полученные данные используются для систем: визуализации, измерения, регистрации,

анализа, контроля и управления технологическим процессом, и/или оборудованием, а также

архивирования данных на жестком диске компьютера.

Для исследования энергоэффективности были разработаны в программной среде

АЛЬФА FBD-программы для двухпозиционного и импульсного ПИД-управления объектом. В

качестве объекта был выбран эмулятор печи ЭП10 с датчиком температуры ТСМ50. Оценка

энергоэффективности управления велась путем подсчета длительности импульсов управления

за фиксированный промежуток времени.

Рассмотрим FBD-диаграмму и процесс двухпозиционного регулирования на рис. 2-3.

Алгоритм двухпозиционного управления реализован на блоке компаратора CMP (37). Подсчет

длительности импульсов велся с помощью таймеров TIMER (38).

Процесс двухпозиционного регулирования является автоколебательным - регулируемая

величина как в переходном, так и в установившемся режиме периодически изменяется

относительно заданного значения, т.е. регулируемая величина PV (X) подвержена

незатухающим колебаниям [4].

82

Рис. 2 FBD-диаграмма двухпозиционного регулятора

Рис. 3 Процесс регулирования с двухпозиционным законом

Точность регулирования технологического параметра, например, температуры зависит

от величины гистерезиса. Чем меньше гистерезис, тем точнее регулирование, но тем чаще

включается нагреватель и тем самым больше износ коммутационных элементов (например,

реле). Уменьшая гистерезис можно повысить качество регулирования до некоторого предела,

определяемого параметрами объекта регулирования (тепловой инерцией, мощностью

нагревателя, тепловой связью нагревателя и объекта и др.).

Рассмотрим FBD-диаграмму и процесс ПИД-регулирования на рис. 4-5. Алгоритм

импульсного ПИД-управления реализован на блоке PID_IMP(62). Подсчет длительности

импульсов велся с помощью таймеров TIMER(38). ПИД-регулятор имел следующие

настройки Кр = 10, Ti = 1 с, Td =0,1 c.

Выходные управляющие сигналы регулятора - сигналы Больше и Меньше (транзистор,

реле, симистор) через контактные или бесконтактные управляющие устройства воздействуют

на исполнительный элемент (регулирующий орган) [4].

83

Рис. 4 FBD-диаграмма импульсного ПИД-регулятора

Рис. 5 Процесс регулирования импульсным ПИД-регулятором

Были получены следующие результаты:

Двухпозиционное управление

время наблюдения 543 с;

время управления 105 с.

Импульсное ПИД-управление

время наблюдения 543 с;

время управления 83 с.

Как видно из результатов время управления ПИД-регулятора на ≈20% меньше чем у

двухпозиционного регулятора. Кроме того, следует отметить более точное поддержание

заданной температуры.

84


На основании прведеного эксперимента можно сделать вывод о что для повышения

энергоэффективности регулирования температуры в различных нагревательных устройствах,

наприпер, бойлере, целесообразно использовать вместо двухпозиционного регулятора

импульсный ПИД-регулятор.


1. Липа О.А. Использование регуляторов непрямого действия для управления процессами

поддержания параметров микроклимата в условиях статистической неопределенности. /

Колесов А.С. – М.: ФГОУ ВПО РГАЗУ, 2012. 5 c.

2. Программный пакет Редактор FBD-программ АЛЬФА для контроллеров серий МИК-51

и МИК-52. Версия 2.0.0.705. Руководство по эксплуатации: ПРМК.426000.003 РЭ. –

Украина, г. Ивано-Франковск. 2012. – 37 c.

3. Программный пакет "МИК-Регистратор". Версия 1.1.4 Руководство по эксплуатации:

ПРМК.426000.002 РЭ. – г. Ивано-Франковск 2010. – 19 c.

4. Типы регуляторов. Методика настройки регуляторов. Инструкция: ПРМК.420000.001

И1. – г. Ивано-Франковск 2004. 63 с.

5. Контроллер микропроцессорный МИК-51 Н Руководство по эксплуатации:

ПРМК.421457.006 РЭ. – Украина, г. Ивано-Франковск. 2015. – 82 c.

Ключевые слова: ДВУХПОЗИЦИОННЫЙ РЕГУЛЯТОР, ПИД-РЕГУЛЯТОР, ПЛК МИК-

51Н, ПРОЦЕСС РЕГУЛИРОВАНИЯ, FBD-ДИАГРАММА.

85

УДК 681.518.52:544.023 002.56

О.Л. Кириллов, В.Я. Смирнов, Г.С. Якимчук


АДАПТАЦИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФУНКЦИИ РОСТА ПОТЕНЦИАЛА

ПО МЕРЕ ИЗМЕНЕНИЯ НАКОПЛЕНИЯ ЗАРЯДА В ОБЪЕМЕ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ЕМКОСТИ

У статті проведений аналіз дослідження застосування емпіричної формули для аналізу критичних

потенціалів при виконанні програми заповнення об'ємів нафтопродуктами. Для цього

використовується формула зростання потенціалу поверхні залежно від рівня витрати і часу

заповнення нафтопродукту.

Введение

Начиная с момента первой закачки нефтепродуктами емкостей операторы процесса

заполнения предпринимали попытки различными методами ускорить этот процесс. Результат

ускорения, в лучшем случае, был связан с воспламенением или взрывом транспортируемого

нефтепродукта с разрушением заполняемой емкости. Те, кто эксплуатирует оборудование,

пришли к выводу о генерации и накоплении электростатической энергии в используемом

технологическом оборудовании во время заполнения объемов.

Продолжительные исследования процесса генерации электростатической энергии в

оборудовании привели к снижению режимов расхода и попыткам управления ими с привязкой

к уровню заполнения. Однако разработанные математические модели управления расходом

так не решили до конца сопутствующую процессу заполнения задачу электростатики. При

этом в каждом конкретном случае приходилось разрабатывать очередную расчетную модель

безопасного заполнения. В процессе разработок моделей была получена эмпирическая

формула роста потенциала поверхности в зависимости от уровня расхода и времени

заполнения [1]. В связи со сложностью построения очередной математической модели

заполнения используем полученную формулу для проверки безопасности процесса

заполнения объема. В качестве критерия безопасности используется допустимое значение

потенциала 𝜑СПЖ ≤ 35 кВ.


При исследовании свойств безопасного заполнения резервуаров слабопроводящими

жидкостями (СПЖ) в работе [1] было получено соотношение (1)

,)1( Фmtt

РЗ KeeKFС

I

(1)

где ЗI ток заряжения, A ;

C электрическая емкость заполненного пространства, Ф ;

𝐹 − расход нефтепродукта, закачиваемого в объем, м3/час;

РK коэффициент изменения объемов, содержащих заряды, 3м ;

постоянная времени релаксации заряда СПЖ, с;

t время процесса заполнения, c ;

РЗm KFCI )( - потенциал заряжения, B .

Рассмотрение функции роста потенциала по времени

tt

Ф eeK

)1( (2)

и сравнение его с расчетными данными ЦНИИ-СЭТ показало полное соответствие при разных

режимах заполнения, что представлено на рис.1 и рис.2.

86

Рис.1 Характеристики роста потенциала 𝜑 поверхности СПЖ в зависимости от уровня

заполнения ℎ при различных расходах 𝐹 с применением найденной функции ФK (2)

Рис.2 Характеристики роста потенциала 𝜑 поверхности СПЖ в зависимости от уровня

заполнения ℎ при различных расходах 𝐹 с применением методики ЦНИИ-СЭТ

Поскольку функция изменения потенциала соответствует расчетному процессу с

применением методики ЦНИИ-СЭТ ее можно с успехом применять в виде упрошенной

проверки уровня пиковых значений потенциальной картины поверхности СПЖ в процессе

заполнения. Для этого используя известные программы заполнения объемов (например, рис.3)

и руководствуясь формулой (2), можно смоделировать процесс роста потенциала поверхности

нефтепродукта упрощенным способом.

Обычно расчет расхода при заполнении объема определяется зависимостью его от

объема F=f(V) (рис.3) [2] или от уровня заполнения F=f(h) (рис.4) [2,3], что достаточно удобно

и технологично для работы датчиков уровня заполнения объема.

Результат ориентировочного расчета расхода F=f(t) сеточным методом в большом

объеме [3,4], приводит к необходимости преобразования (рис. 3) к виду (рис. 5) и

дополнительному расчету, что обычно ведет к ошибкам и неточностям [2,4].

Таким образом, для использования (2) и выработанного условия отслеживания расхода

F=f(h) нефтепродукта в зависимости от уровня h заполнения требуется преобразование (2) для

условий изменения расхода от уровня заполнения объема. Это задается соотношением расхода

и заполненного объема, определенного через уровень заполнения. Тогда время заполнения

области объема определяется

87

𝑡 = 𝑆 × ℎ/𝐹 (3)

где 𝑆 − площадь дна заполняемого объема, м3.

Рис.3 Графическая форма программы изменения расхода от заполняемого объема по

методике ЦНИИ-СЭТ и МЭИ

Рис.4 Графическая форма программы изменения расхода от уровня заполнения объема по

методике ЦНИИ-СЭТ

Рис.5 Графическая форма программы изменения расхода во времени

по методике ЦНИИ-СЭТ и МЭИ

88

Исследование программы изменения расхода от уровня (рис.4) показывает 3 части

графика A, B, C – промежутки заполняемых уровней, каждому из которых соответствует свой

уровень или диапазон расхода при заполнении. В таком случае (2) приобретает следующий

вид

𝜑𝑀𝐴𝑋 = 𝐾𝐹 × 𝜏 × (𝑒

−𝑡/𝜏 − 1)𝑒−𝑡/𝜏, (4)

где 𝐴 →

𝐾𝐹𝐴 = 500

𝑡𝐴 = 𝑆 × 𝐴/500𝐹𝐴 = 500

; B → 𝐾𝐹𝐵 = 500 ÷ 900

𝑡𝐵 = 𝑆 × 𝐵/(900 − 500)

𝐹𝐵 =↑ 500 ÷ 900

; C → 𝐾𝐹𝐶 = 900

𝑡𝐶 = 𝑆 × 𝐶/900𝐹𝐶 = 900

;

𝑡𝐴, 𝑡𝐵 , 𝑡𝐶 − время, затрачиваемое в каждом из промежутков заполняемых уровней, с;

𝐾𝐹𝐴 , 𝐾𝐹𝐴 , 𝐾𝐹𝐴 − коэффициенты, описывающие изменение расхода в ходе заполнения

промежутков (в промежутке В определен диапазон изменения коэффициента);

𝐹𝐴, 𝐹𝐵 , 𝐹𝐶 − изменение расхода, в зависимости от уровня заполнения, м3/час.

Результат описания функции 𝜑𝑀𝐴𝑋 позволяет получить по заданной программе изменения

расхода в диапазоне заполнения (рис.4) кривую зависимости 𝜑 = 𝑓(ℎ), т.е. формирование и

построение функции (4) (рис.6).

Прообраз функции приведен на рис.6 в виде расчетной модели ЦНИИ-СЭТ по реальному

технологическому объему заполнения V=6400 м3.

Рис.6 Зависимость потенциала, от уровня заполнения 𝜑 = 𝑓(ℎ)

СПЖ – расчетная модель ЦНИИ-СЭТ

При использовании моделей процесса (рис.1 и рис.2) и формулы (4) для оценки

безопасности процесса заполнения объемов было проведено моделирование в среде MATLAB

и получен результат (рис.7).

89

а) б)

а) полученная зависимость уровня потенциала от времени заполнения 𝜑 = 𝑓(𝑡), при

исследовании постоянных значений расхода СПЖ с учетом расчетной модели

ЦНИИ-СЭТ и применения функции (4);

б) применение функции (4) для построения безопасного технологического цикла

изменения расхода во время заполнения 𝐹 = 𝑓(𝑡), (рис. 5, рис. 6)

Рис.7


Результат моделирования процесса изменения расхода от времени заполнения 𝐹 = 𝑓(𝑡)

(рис.7) показывает что:

полученная зависимость (4) (рис. 7,б) воспроизвела программу изменения расхода

модели ЦНИИ-СЭТ (рис. 2, рис. 4) по уровню безопасного заполнению объема СПЖ;

применение функции роста потенциала (2) в форме (4) упростило вопросы расчета и

моделирования, сведя процесс к отысканию 2-х переменных: коэффициента 𝐾𝐹𝐵 для

определения расхода и учета времени 𝑡 через площадь 𝑆 и уровень ℎ заполняемого

объема.


1. 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: 05.13.07 / Кириллов Олег Леонідович. – Херсон., 2011. – 155 с.

2. Портной Г.Н. Распределение зарядов в движущейся слабопроводящей жидкости /

Г.Н. Портной, И.А. Юдин. - Письма в ЖТФ, – М.: Наука, 1984. – т.10, вып.15. – с.897–

959.

3. Максимов Б.К. Электростатическая безопасность при заполнении резервуаров

нефтепродуктами / Б.К. Максимов, А.А. Обух, А.В. Тихонов. – М.: Энергоатомиздат,

1989. – 154с.

4. Галка В.Л. Электростатическая безопасность нефтеналивных судов и кораблей. /

В.Л. Галка. – СПб.: Элмор. 1998. – 188с.

Ключевые слова: ЭМПИРИЧЕСКАЯ ФОРМУЛА; КРИТИЧЕСКИЕ ПОТЕНЦИАЛЫ;

ПРОГРАММА ЗАПОЛНЕНИЯ ОБЪЕМОВ; РОСТ ПОТЕНЦИАЛА ПОВЕРХНОСТИ В

ЗАВИСИМОСТИ ОТ УРОВНЯ РАСХОДА И ВРЕМЕНИ ЗАПОЛНЕНИЯ.

Расход (м3/час)

400, 500, 600, 700, 800, 900

35 кВ

𝜑 кВ Расход (м3/час)

400, 500, 600, 700, 800, 900

𝜑 кВ

𝑡 (𝑐) 𝑡 (𝑐)

90

УДК 62-91

І.В. Кошовий, В.П. Карпенко, О.М. Ткачов


МОДЕЛЬ СИСТЕМИ ОПАЛЕННЯ ЖИТЛОВОГО ПРИМІЩЕННЯ

НА ОСНОВІ СОНЯЧНОГО КОЛЕКТОРУ

Дана робота присвячена вивченню конструктивних особливостей існуючих нетрадиційних

перетворювачів енергії, моделювання їхньої роботи з метою знаходження шляхів підвищення

ефективності та практичного застосування у системі опалення. А також створення

бюджетного сонячного колектору. В роботі проведено аналіз різних типів сонячних колекторів з

метою визначення шляхів їхнього раціонального використання у системах опалення житлових

приміщень, визначено фактори, що впливають на потужність колектору та запропонована модель

бюджетного колектору.

Вступ

На сучасному етапі у різних галузях побуту та промисловості широко використовуються

нетрадиційні джерела енергії такі як енергія вітру, води, сонячна енергія, тощо. Для нагрівання

води набули широкого поширення сонячні колектори та концентратори, які дозволяють

задовольнити потреби у теплій воді для будинку середніх розмірів. Ефективність

використання того або іншого перетворювача енергії залежить від особливостей його

конструкції і на сьогодні не є високою.


Загальний принцип дії сонячного колектору. Усередині замкнутої системи циркулює

теплоносій, у якості якого може бути використана будь яка речовина з низькою температурою

кристалізації і яка нагрівається на сонячному світлі і віддає своє тепло через спеціальний

теплообмінник, вмонтований у бак з водою.

Рис. 1 Загальний принцип дії сонячного колектору

За конструктивними особливостями сонячні колектори підрозділяються на :

низькотемпературний без-скляний колектор;

Цей вид сонячного колектору найчастіше використовується для нагрівання води в

басейнах у теплий період часу.

плоский колектор;

Плоскі колектори підходять для сезонного використання у теплих кліматичних зонах і

призначені для нагрівання воду з метою її побутового використання.

вакуумний колектор.

Вакуумний колектор може використовуватися не тільки для нагрівання води для

побутових потреб, але також і для нагрівання води у системі опалення взимку.

Перевагою вакуумного колектору над плоским колектором є більш висока ефективність

за рахунок гарної теплоізоляції теплоносія. Тому моделювання системи опалення будемо

виконувати на основі вакуумного колектору.

91

Принцип дії вакуумного колектору. Сонячне випромінення проходить крізь вакуумну

скляну трубку, потрапляє на поглинач і перетворюється на теплову енергію. Тепло

передається рідині, що протікає по коаксіальному трубчастому прямоточному

теплообміннику. Кожна трубка теплообмінника сполучена з накопичувальним баком -

системою з 2 мідних труб. Через одну з них нагріта вода передається в бак-накопичувач,

через іншу - холодна вода з бака-накопичувача поступає на нагрів в вакуумні трубки.

Рис.2 Принцип дії класичної системи опалення

Нагрітий теплоносій котлом потрапляє до радіаторів. Там охолоджується, віддаючи своє

тепло кімнаті. Вже охолодженим, він біжить у зворотний бік до котла. Процес циркуляції

починається знову. В комбінованій системі опалення процес відбувається аналогічно, але, на

відміну від класичної, також приймає участь колектор. Попередньо нагріта вода колектором

потрапляє до котла. Після теплообміну потрапляє знов до буферного баку.

Рис. 3 Класична система опалення Рис. 4 Комбінована система опалення

ККД класичної системи опалення:

𝜂с =

𝑘стіни𝑥стіни

(𝑇 − 𝑇3)𝜏𝑆

𝑞газу𝑚газу1𝜂котла + 𝑁𝜏 (1)

де 𝑞газу– кількість теплоти яка виділяється при згоранні одиниці маси газу,

𝑚газу1 – маса газу спаленого за час 𝜏,

𝜂котла – ККД нагрівника,

𝑘стіни – коефіцієнт теплопровідності матеріалу стін,

𝑥стіни – товщина стіни,

𝑇 – температура приміщення,

𝑇3 – температура вулиці,

92

𝜏 – проміжок часу за який йде втрата тепла,

𝑆 – площа поверхні стіни.

ККД комбінованої системи опалення:

𝜂с =

𝑘стіни𝑥стіни

(𝑇 − 𝑇3)𝜏𝑆

𝑞газу𝑚газу2𝜂котла + 𝑁𝜏 + 𝐼𝑆𝜏(1 − 𝑘) (2)

𝑚газу2 – маса газу спаленого за час 𝜏,

𝐼- інтенсивність сонячного випромінювання, 𝑘- коефіцієнт відбиття.

Рис. 5 Графік залежності заощадженого газу за певні проміжки часу та графік, який

показує заощаджений газ у продовж роботи

Шляхи підвищення ефективності сонячного колектору. Є декілька шляхів підвищення

ефективності сонячного колектору:

1. Пофарбування поглинаючої поверхні у чорний колір збільшує кількість

променів, що потрапляють на абсорбер.

2. Ізоляція зменшує кількість тепловтрат з навколишнім середовищем.

3. Використання відбивача збільшує концентрацію сонячного світла, що потрапляє

на поглинаючу поверхню концентратора.

Враховуючи середню заробітну зарплатню в Україні (2400 — 5000 грн.), встановлення

колектору є досить дорогим. Проаналізувавши фактори, що впливають на ефективність

сонячного колектору, була поставлена мета запропонувати модель, що складається с дешевих

матеріалів.

Рис. 6 Запропонована модель колектору

93

Основою для форми дзеркальної поверхні було обрано форму труби ПВХ, попередньо

розділивши. Дзеркальна поверхня являє собою тепло-відбиваючий матеріал. У порівнянні із

“доступними” відбивачами, цей більш надійний та легкий у роботі. Ребра жорсткості слугують

для підтримки трубки, форми сфери та ізоляції. Вони зроблені з пінопласту. У якості

поглинаючої поверхні використано мідну трубку. Вона розташовується у точці фокуса, на

відстані 𝑅

2 від осі трубки, де R — внутрішній радіус труби ПВХ. В якості ізоляційного

матеріалу виступає скло.

На даному етапі витрати на установку площею 1м2 складають 110 грн при ККД близько

30%. У порівнянні з плоским колектором такої ж площі, який має ККД близько 60-70% і

коштує більше ніж 10000 грн. Тому дана модель має місце у практичному застосуванні.

На основі проведених досліджень зроблений аналіз сучасного використання

перетворювачів сонячної енергії, проаналізовані їхні переваги та недоліки. Проведено

розрахунки ККД установки з використанням сонячного колектору та проведені розрахунки

маси газу, який можливо заощадити при використанні перетворювачів сонячної енергії.

Зроблено моделювання роботи системи опалення житлового приміщення, заснованої на

комплексному використанні газового котла та вакуумного колектору, побудований графік

залежності заощадженого маси газу від часу.

В ході роботи проведений аналіз шляхів підвищення ефективності колектору, а також

запропонована діюча модель сонячного колектору з “дешевих” матеріалів, за допомогою якої

можна дослідити не тільки ефективність роботи сонячного колектору, а і можливості

підвищення ККД установки під час її використання.


1. Види сонячних колекторів та їх особливості – [електронний ресурс].– режим доступу:

http://apricus.com.ua/vidyi-solnechnyih-kollektorov

2. Опис сонячного та вакуумного колектору – [електронний ресурс].– режим доступу:

http://uk.wikipedia.org/wiki/

3. Рисунки описів сонячного, вакуумного колектору, класичної системи опалення та

системи опалення з використанням сонячного колектору – [електронний ресурс]. –

режим доступу: http://go.mail.ru/search_images?gp=newcustom3

4. Божинова Ф.Я. Підручних для загально освітніх закладів / Божинова Ф.Я. – М.: Ранок,

2009. – 181 с.

5. Дьяконов В.П. MATLAB 7.*R2006/R2007: Самоучитель / Дьяконов В.П. – М.: ДМК

Пресс, 2008. – 768с.

Ключові слова: ТЕПЛОВИЙ КОЛЕКТОР, ТЕПЛООБМІННИКИ, ТЕПЛОНОСІЇ,

СИСТЕМИ ОПАЛЕННЯ.

94

УДК 681.5:664.724

О. Ю. Кривошеєв, В. В. Поливода


КОМП’ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ МЕХАНІЗМАМИ

ЗЕРНОСХОВИЩА

Виробництво є максимально ефективним, якщо більшість процесів контролюється сучасними

комп’ютеризованими системами управління. В статті розглядається комп’ютеризована система

управління технологічними процесами зерносховища (КСУ ЗХ), впроваджувана на ПАТ

«Херсонський КХП». Впроваджувана система дозволяє автоматизувати весь комплекс

застосовуваного технологічного устаткування, знизити енерговитрати і втрати продукту при

транспортуванні і зберіганні зерна, а також підвищити вибухобезпечність виробництва з

переробки зерна.

Вступ

Основними функціями елеваторно-складського господарства є приймання, підготовка до

зберігання і забезпечення повного збереження зерна без втрат, постачання зерна і продуктів

його переробки для промисловості і населення [1]. Комплекс споруд і пристроїв для прийому,

обробки до необхідних кондицій, зберігання та відпуску зерна називають зерносховищами.

Зерносховища, як і сховища для готової продукції, відносять до основних об'єктів підприємств

елеваторно-складського господарства.


Автоматизація технологічного процесу зерносховища здійснюється на основі апаратно-

технічних і програмних засобів за блочно-модульним принципом і легко перебудовується під

зміни технологічного процесу. З метою підвищення ефективності технологічних процесів

зерносховищ необхідно розробити КСУ ЗХ, яка повинна виконувати поставлені задачі, а саме:

- здійснення оперативного збору і обробки даних про стан периферійного обладнання,

механізмів, датчиків;

- забезпечення оперативної інформаційно-технологічної та аналітичної підтримки

процедур прийняття рішень експлуатаційним персоналом;

- забезпечення безперервності і правильності управління технологічним процесом;

- підвищення надійності управління;

- зниження енергоспоживання;

- контроль стану виробництва;

- зменшення вартості виробництва і обслуговування технологічного процесу шляхом

використання однорідних апаратно-програмних компонентів;

- полегшення завдань управління шляхом використання інтуїтивно зрозумілого

користувачу людино-машинного інтерфейсу;

- поліпшення стану навколишнього середовища і безпеки виробництва.


Комп’ютеризована система управління механізмами зерносховища 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.

Структурно система побудована за ієрархічним принципом [2] і є дворівневою(рис. 1).

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 і польовими пристроями, пристроями розподіленого

вводу/виводу, програмованими логічними контролерами мережевим комунікаційним

обладнанням.

На рівні 2 реалізуються централізований моніторинг і управління технологічними

95

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.

Рис. 1 Структурна схема КСУ ЗХ

На рис. 1 використані наступні позначення: ШКЗХ - шафа контролера зерносховища,

ШВСЗХ - шафа віддалених станцій зерносховища.

Технічно система побудована з використанням програмно-технічного комплексу, який

має відповідний набір апаратних і програмних засобів для реалізації КСУ ЗХ.

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 все стадії збору, контролю, обробки

та зберігання даних, проектування, діагностики, візуалізації.

На рівні 1 використовуються мережі 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.

96

Технічне забезпечення системи

До нижнього рівня відносяться вимірювальні перетворювачі, датчики і електротехнічні

засоби управління механізмами. Електротехнічні засоби управління механізмами по

командам, які формуються апаратурою рівня 1 здійснюють управління станом механізмів

згідно алгоритму. Всі датчики і пристрої збору даних підключаються до контролерів рівня 1

через станції розподіленої периферії ET 200M виробництва SIEMENS AG.

Станція розподіленої периферії ET 200M являє собою конструкцію, що складається з

профільної шини з можливістю «гарячої заміни» будь-якого модуля, інтерфейсного модуля

IM 153-1, набору модулів аналогового і дискретного вводу/виводу і блоку живлення PS 307

(для нерезервованих систем) або 2-х блоків живлення серії SITOP (для резервованих систем).

Інтерфейсні модулі IM 153-1 здійснюють підключення станції ET 200M до процесорів системи

PLC S7-300, використовуючи шину PROFIBUS-DP на швидкості до 12 Mbps. Для об'єктів з

великою кількістю вводів/виводів кілька станцій ET 200M з'єднуються послідовно шиною

PROFIBUS-DP [3].

Засоби діагностики модулів і станцій ET 200M забезпечують можливість моніторингу

стану кожного модуля і всієї стійки в цілому на операторських і інжинірингових станціях

верхнього рівня.

В системі використовуються наступні модулі вводу/виводу виробництва SIEMENS AG:

- модуль аналогового вводу (8 оптоізольованних аналогових вводів 4..20мА, вбудована

діагностика, можливість гарячої заміни);

- модуль дискретного вводу (32 оптоізольованних дискретних входів 24V DC,

вбудована діагностика, можливість гарячої заміни);

- модуль дискретного виводу (32 оптоізольованних дискретних виводів 24V DC/0.5A;

- вбудована діагностика, можливість гарячої заміни).

Параметрування і програмування станцій розподіленого вводу/виводу і мережі

PROFIBUS-DP здійснюється за допомогою стандартного програмного забезпечення STEP7 від

SIEMENS AG, що входить в комплект інжинірингового програмного забезпечення SIEMENS

AG на інжинірингових станціях і программаторах.

Використовувані програмовані логічні контролери являють собою пристрої серії

SIMATIC S7-300 виробництва SIEMENS AG. Контролер встановлюється на профільну шину

і складається з двох центральних процесорів CPU 317-2DP з вбудованим DP-інтерфейсом,

комунікаційного процесора CP 343-1 для зв'язку з іншими пристроями по мережі Industrial

Ethernet і блоку живлення. Центральний процесор CPU 317-2DP забезпечує високу

продуктивність і можливість виконання технологічних програм великої складності.

Вбудований в процесор інтерфейс PROFIBUS-DP дозволяє підключати периферійні пристрої

безпосередньо до центрального процесора, використовуючи мережу PROFIBUS.

Комунікаційні процесори CP 343-1 забезпечують резервуюче включення контролера в

загальну мережу Industrial Ethernet як рівноправного абонента на швидкості до 100 Mbps.

Засоби діагностики процесорів забезпечують можливість моніторингу і аналізу стану CPU на

операторської станції верхнього рівня.

Параметрування і програмування пристроїв серій SIMATIC S7-300, комунікаційних

процесорів і мереж PROFIBUS і Industrial Ethernet здійснюється за допомогою стандартного

програмного забезпечення STEP7 від SIEMENS AG, що входить в комплект програмного

забезпечення на інжинірингових станціях і програматорах.

Мережеве комунікаційне обладнання рівня 1 забезпечує підключення станцій

розподіленої периферії до контролерам та контролера і операторських станцій в загальну

мережу Ethernet системи КСУ ЗХ.

Мережа PROFIBUS відноситься до типу мереж з детермінованим часом відгуку типу

«ведучий-ведений», які здійснюють арбітраж шини шляхом циклічної передачі спеціального

дозволяючого маркера між абонентами мережі. Фізичне з'єднання абонентів здійснюється

електричним кабелем типу «кручена пара» з максимальною швидкістю передачі даних до 12

Mbps. Станції розподіленої периферії підключаються до процесора контролера через

97

послідовний інтерфейс зі швидкістю обміну даними до 5 Мбіт / с, використовуючи топологію

«загальна шина». Центральні процесори в цьому випадку виконують функції майстра

(«ведучого»), станції розподіленої периферії - роль слейв («ведених»). Мережа Industrial

Ethernet відноситься до типу мереж з недетермінованим часом відгуку, що здійснюють

арбітраж шини шляхом виявлення множинного доступу і дозволом колізій, відповідно до

стандарту IEEE 802.3. Фізичне з'єднання абонентів мережі Industrial Ethernet на рівні 1

здійснюється з допомогою електричного кабелю типу «екранована індустріальна кручена

пара» на швидкості до 100 Mbps.

Контролер підключаються до комутатора загальної мережі Ethernet системи КСУ ЗХ,

використовуючи топологію «зірка», за допомогою встановлених в кошику контролера

комунікаційного процесора Industrial Ethernet. Ethernet-адресою контролера в такій мережі є

адреса, призначений комунікаційному процесору.

Операторські станції системи КСУ ЗХ підключаються до комутатора по інтерфейсу

«кручена пара» на швидкості до 100 Mbps. Як комутуючого пристрою мережі Industrial

Ethernet в системі АСУ ЗХ застосовується електричний комутатор сімейства D-Link.

Операторські станції представляють людино-машинний інтерфейс між оператором і

технологічним процесом, який реалізує повні можливості моніторингу поточного стану

процесу, управління окремими ділянками і механізмами, перегляду архівних даних з історії

процесу, повідомлень про стан об'єкта. Вони здійснюють також збір інформації про хід

технологічного процесу від контролера рівня 1, їх первинну обробку. Операторські станції, що

використовуються в системі КСУ ЗХ, являють собою робочі станції, на які встановлено

програмне забезпечення SIMATIC NET і пакет WinCC від SIEMENS AG. З кожної

операторської станції можливий моніторинг і управління певною технологічною ділянкою або

групою ділянок, що входять в проект системи КСУ ЗХ. Операторські станції розміщуються на

столах на операційному пункті.

Мережеве комунікаційне обладнання повинно забезпечувати підключення контролера,

операторських станцій і принтера в мережу Basic Communication Ethernet системи КСУ ЗХ.

Мережа Basic Communication Ethernet відноситься до типу мереж з недетермінованим часом

відгуку, що здійснюють арбітраж шини шляхом виявлення множинного доступу і дозволом

колізій, відповідно до стандарту IEEE 802.3. Контролер, операторські станції і принтер

системи КСУ ЗХ підключаються до комутаторів по інтерфейсу «кручена пара» на швидкості

до 100 Mbps. Для підключення операторських станцій в мережу використовується вбудована

мережева карта. Як комутуючих пристроїв мережі Basic Communication Ethernet в системі

КСУ ЗХ застосовується електричний комутатор сімейства D-Link.

Програмне забезпечення системи

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 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 КСУ ТП;

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:

98

До складу прикладного програмного забезпечення рівня 2, яке виконується в проекті

входять:

- 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.

Висновок

Комп’ютеризована система управління технологічним процесом елеватора,

впроваджувана на ПАТ «Херсонький КХП», дозволяє отримувати повну інформацію про стан

технологічного процесу і оперативно вирішувати питання, що виникають в процесі прийому,

зберігання 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 автоматизації дозволяє вирішувати питання

узгодження роботи зерносховища з іншими КСУ ТП, використовуваними на виробничих

лініях підприємства.


1. Боуманс Г. Эффективная обработка и хранение зерна / Г. Боуманс. - М.:Агропромиздат,

1991. – 608 с.

2. Николайчук О. И. Системы малой автоматизации / О. И. Николайчук, - М,:СОЛОН-

Пресс, 2003. – 256 с.

3. Олифер В. Г. Компьютерные сети. Принципы, технологи, протоколы/В. Г. Олифер, Н. А.

Олифер. – СПб.:Питер, 2010. – 944 с.

Ключові слова: КОМПЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ,

ЗЕРНОСХОВИЩЕ, ТЕХНОЛОГІЧНІ ПРОЦЕСИ.

99

УДК 623.618

В.О. Крыжановская, В.О. Крыжановский


ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ВЫСОКОЧАСТОТНОГО ТРЕЙДИНГА

Робота спрямована на вивчення та модернізацію методів реалізації високочастотного трейдингу.

У статті розглянуті загальні постулати HFT – використання технології дублюючих

програмованих серверів, швидкого каналу зв’язку та систему АСУ. Результатом праці стала

робоча схема реалізації HFT.

Введение

Высокочастотный трейдинг – термин, обозначающий комплекс мер для реализации

скоростной алгоритмической торговли на финансовых рынках. Это первый работающий

метод трейдинга, основанный не на предположениях и анализе торговых схем, а на скорости

обработки данных компьютером. [4] Для успешной и прибыльной реализации HFT (High-

frequency Trading) необходимо учитывать основные составляющие:

1. Скорость выделенного канала;

2. Мощность и расположение обрабатывающего оборудования;

3. Математические алгоритмы;

4. Оптимизированный код, реализующий математику.

Малая исследованность и высокая конкурентность этой сферы способствуют

одновременному развитию всех составляющих независимо друг от друга. Существуют и

другие способы реализации HFT. [1]

Работа направлена на использование расположения обрабатывающей аппаратуры и

автоматической системы управления, которая самостоятельно реагирует и реализовывает HFT

без участия пользователя.


Работа рассматривает бюджетную реализацию HFT, которая может принести прибыль

на Евразийском континенте. [5] Схема (Рис. 1) показывает схематическую реализацию

расположения оборудования и преимущества размещения собственного оборудования перед

классическим расположением терминалов.

Схема включает в себя блоки связи между биржами (exchange), которые несовершенны

и не налажены. Для получения данных биржи обращаются к общему серверу, который

одновременно принимает заявки на ордера от множества пользователей. Несмотря на

мощность оборудования, количество запросов снижает скорость обмена информации.

Именно на этом факторе основан один из методов HFT. Располагая основные сервера на

бирже с самым меньшим временем отклика, дополнительно устанавливаются терминалы,

каждый из которых снимает данные с Exchange и переносит их на два дублирующих сервера.

Сервера в свою очередь соединены с системой АСУ, через которую и реализуется торговая

стратегия. Важным фактором для получения значимых данных является выбор частоты

дискретизации. К тому же показания должны удовлетворять критерию Найквиста [4].

Анализируя полученную информацию, было установлено, что большинство сигналов лежит в

пределах 800-1000 Гц. Поэтому частота дискретизации для выполнения критерия Найквиста

была выбрана равной 2000 Гц. Низкая загрузка внешнего сервера и терминалы, напрямую

снимающие показатели с Exchange, позволяют ускорить получение данных на 100-120 Мс. [2]

Система АСУ, представленная на графике, необходима для самостоятельной регуляции

и торговли. Её присутствие сводит на нет влияние человеческого фактора, что увеличивает

общую эффективность системы. Все что нужно от человека – это ввести продуманный

торговый алгоритм в систему через терминал (компьютер, ноутбук, планшет) на клиентской

стороне. После чего система становиться полностью автоматизированной.

100

Рис. 1 Блок-схема реализации HFT

Система настраивается на работу по возмущению (Рис. 2) с 4-х источников на

выравнивание сигнала, или с одного источника на 4 сервера (Рис. 3).

Перед внедрением самописного алгоритма, представленного отдельной программой, для

отладки необходимо использовать бесплатную налаженную платформу, которая определит

общую скорость и эффективность торговли. Идеальным вариантом станет использование

свободно-распространяемого ReverseSystem. Он позволяет снять показания по торговой

сессии, определить скорость работы аппаратуры и оценить уровень прибыли в скорости перед

общественными каналами. К сожалению, для высокочастотной торговли он не приспособлен,

так как алгоритмы самого робота не оптимизированы и могут дать сбой при попытке наладить

собственную стратегию. [3]

101

Рис. 2 Система, корректирующая сигнал на разнице между серверами

Рис.3 Система, реагирующая на действия стороннего пользователя

Результаты работы

Результатом исследование стала разработка бюджетной системы для высокочастотного

трейдинга. Дешевизна системы образуется при помощи использования Аппаратных и

программных АСУ, а также собственной сети, обеспечивающей более быстрый доступ к

серверам Exchange. При умелом использовании система может обеспечить безрисковую

количественную стратегию с высокой прибылью.


1. Lewis M.L. Flash Boys: A Wall Street Revolt New York – N.: W.W. Norton & Co., 2011 –

276 с.

2. Зайцев Г.В. Теория автоматического управления и регулирования / Г.В Зайцев. – К.:

Высшая шк.1999. – 431 с.

3. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. / А.В.Лотов. –

М.:Наука, 1984. – 356 с.

4. Bloomberg [Электронный ресурс]: режим доступа httr://www.bloomberg.com/

5. High Frequency Trading Acceleration using FPGAs [Электронный ресурс]: режим доступа

http://web.stanford.edu/~hlitz/papers/hft_fpga.pdf

Ключевые слова: АНАЛИЗ ДАННЫХ, МОДЕЛИРОВАНИЕ, АВТОМАТИЧЕСКИЕ

СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ, ТОРГОВЛЯ ФИНАНСОВЫМИ АКТИВАМИ.

http://www.bloomberg.com/

http://web.stanford.edu/~hlitz/papers/hft_fpga.pdf

102

УДК 681.5:664.724

В. І. Кудерський, Н. В. Сарафаннікова


АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ ПРИГОТУВАННЯ ТІСТА ДЛЯ ВИРОБНИЦТВА

МАКАРОННОЇ ПРОДУКЦІЇ

В статті йдеться про автоматизацію технологічного процесу приготування оптимального тіста

для виготовлення макаронних виробів. Розглянуто послідовність процесу приготування макаронних

виробів. Докладно розібрано технологічний процес виготовлення тіста із зазначенням

технологічних параметрів для оптимізації процесу. Визначено вимоги, що висувають до

макаронного тіста і чинники, які впливають на якість продукції. Наведено переваги впровадження

сучасної автоматизації на макаронному виробництві.

Вступ

Макаронні вироби багато років займають велику частину в споживацькому кошику, як

улюблене блюдо українців. Адже макаронні вироби є доступним продуктом за ціновими

показниками, не складними і швидкими у приготуванні, а також сортамент і різноманітність

видів і форм продукції обумовлює все новий смаковий інтерес до них. Отже обсяги випуску

продукції і різноманіття форм обумовлює доцільність автоматизації процесів виробництва

макаронів.


Процес виробництва макаронних продуктів є багатоступеневим і тривалим. На першому

етапі обробляють і очищують муку після зберігання, досліджуються її властивості в

лабораторії і на основі визначених параметрів розробляється рецептура продукції. Далі муку

перемішують і за рецептом додаючи рідину замішують тісто. Після замішування тіста через

преса надають потрібну форму продукції. Формований продукт транспортується в сушильні

камери для висушування і охолодження, після чого готовий макаронний продукт

розфасовується у відповідну тару [1].

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 и на наступні етапи. Чинники якості

складаються із комплексу всіх технологічних параметрів.

Першою технологічною операцією є процес замішування тіста за розрахованим

рецептом. Процес приготування тіста є одним з основних і найбільш тривалих етапів, багато

в чому зумовлюють якість майбутньої продукції, адже від властивостей тіста в значній мірі

залежить як подальша його поведінка під час ділення, формування, сушіння, так і термін

зберігання продукції [2,3].

Тісто для макаронних виробів за своїм складом є найпростішим із усіх видів тіста

мучного виробництва. Часто рецепт складається тільки з муки і води, іноді з додаванням у

рідину яєць та смакових добавок. Звісно додавання покращувачів значно підвищує

собівартість продукції, але питання вартість – якість залишається відкритим. При замішуванні

тіста в муку додається невелика кількість води методом розпилювання. Тісто набуває

крихтоподібної консистенції і тільки в процесі подальшої обробки методом пресування

перетворюється в однорідну масу придатну до формування.

До основних операцій, якість виконання яких значно впливає на технологічні

властивості тіста, відносять дозування сировини і напівфабрикатів, їх змішування і заміс.

Змішування інгредієнтів відбувається у тістозмішувачах безперервної дії. Мука і рідина

надходять у корито тістозмішувача через пристрої дозування, які перед кожною роботою

налаштовуються в залежності від рецептури. Від застосованих технологій і якості інгредієнтів

тістозмішувач може складатися як з одного корита, так і з декількох бункерів. При замішуванні

тіста з крупки потрібно більше часу для проникнення вологи всередину крупних фракцій, для

цього необхідна багатобункерна система замішування. А для замішування тіста з

103

порошкоподібної муки достатньо одного бункера і менше часу.

Отже для замішування тіста головними виконавчими механізмами є дозатори і двигуни,

які призводять у дію лопаті тістозмішувачів. За принципом дії дозатори можуть бути об’ємні

і вагові. В сучасних лініях виробництва застосовують роторні дозатори об’ємного дозування

або шнекові дозатори.

Але щоб безпосередньо надати форму макаронним виробам тісто має набути пластичної

і пружної консистенції. Для цього крихтоподібну масу тіста спрямовують у шнекову камеру,

де під тиском і здійснюється процес ущільнення маси і її пластифікації. В процесі

пластифікації необхідно додатково видаляти із ї маси тіста ще й кульки повітря, які при

формуванні руйнують зовнішній вид гладкості і призводять до неправильних форм і

руйнування цільності продукту. Для видалення необхідно організовувати розрідження тиску,

вакуумувати тісто і надалі відкачувати залишки повітря зі шнекової камери, що не є технічно

зручним. Тому в сучасних установках застосовують вакуумування маси тіста ще на стадії

змішування муки і рідини.

Пружність і пластичність тіста також залежать від температурних режимів замішування

тіста. Адже оптимальна пружність тіста залежить від вмісту сирої клейковини в масі. А при

підвищенні температури вище ніж 40ºС і надінтенсивному перемішуванні маси відбувається

механічно-температурна деструкція клейковинного вмісту маси, що різко знижує якість

продукції і призводить до збоїв в технологічних операціях. Таким чином тісто має нагріватися

до оптимальної температури зовнішнім підводом тепла, а не інтенсивним перетиранням маси.

Для нормального здійснення технологічного процесу виготовлення макаронних виробів

до ущільненого тіста висуваються наступні вимоги:

- тісто має бути однорідним по всій структурі за вологістю і температурою, не мати

не вимішаного і не містити кусків сухого тіста;

- набути пластичності, текучості, щоб сирі вироби не розривалися і не тріскалися при

формуванні;

- одночасно тісто має бути в’язким і щільним, щоб воно не прилипало до робочих

поверхонь і вироби не злипалися після формування і не втрачали форми.

Всі вимоги визначаються трьома основними факторами: якість муки, параметри

замішування тіста і його пресування. Задля контролю за технологічною операцією

замішування доцільно вводити додаткові технологічні вимірювання: параметрів вологості і

температури тіста, які також є основними чинниками якості і фізико-технічної властивості

тіста, а також параметрів тиску подачі рідини і середовища у бункері змішувальної машини.

Для керування процесом вироблення тіста на пульті технолога мають бути відображені

параметри вологості тіста одночасно у різних місцях, що буде свідчити про однорідність,

параметри температури тіста і в залежності від цих параметрів мати змогу впливати на термін

часу замішування.

У систему автоматизації процесів приготування тіста в агрегати і установки повинні

входити:

- автоматичне керування машинами і механізмами за відповідною заданою програмою;

- автоматизація контролю і регулювання витрати сировини (складових компонентів), що

надходять в місильні машини для замісу (мука, рідина і смакові додавання);

автоматичний контроль і регулювання основних технологічних параметрів

(температури, вологості, в’язкості, тиску) [4].

Першочерговим є створення і впровадження систем управління машинами і механізмами

агрегатів. Також важливу роль в системі автоматизації процесу приготування тіста грає

автоматизація вимірювання, контролю і регулювання основних технологічних параметрів.

На відміну від автоматичного управління машинами і механізмами тістоприготування

агрегатів і установок, яке забезпечує лише роботу окремих вузлів за визначеним циклом,

створення систем автоматичного контролю і регулювання основних технологічних параметрів

дозволяє регулювати процеси приготування тіста і проводити їх в необхідних оптимальних

умовах. Для цього досить відстежувати показники температури у всіх апаратах процесу, тому

104

що регулювання температури тіста зводиться до регулювання температури води, що подається

на заміс, з урахуванням температури борошна. Необхідно також забезпечити дистанційне

керування всіма двигунами, а також реалізувати показання такого параметра, як рівень в

бункері вагового дозатора борошна.

Висновок

Автоматизація технологічних процесів є одним з вирішальних факторів підвищення

продуктивності і поліпшення умов праці. Всі існуючі або споруджувані 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.

Сучасний рівень розвитку мікроелементної і обчислювальної техніки дозволяє

впроваджувати високоточні вимірювальні прилади і засоби контролю, це в свою чергу

призводить до підвищення ефективності управління технологічним процесом.

Автоматизація технологічного процесу і оптимізація управління на сучасному рівні

забезпечить випуск високоякісної продукції і можливість зменшити витрати на енергозатрати.


1. Благовещенская М.М. Автоматика и автоматизация пищевых производств. /

М.М. Благовещенская, Н.О. Воронина, А.В. Казаков – М.: Агропромиздат, 1991. – 239с.

2. Огвоздин В. Ю. Управление качеством. Основы теории и практики / В.Ю. Огвоздин. -

М.: Дело и Сервис, 2009. — 304 с.

3. Окрепилов В.В. Управление качеством / В.В. Окрепилов. - СПб.: ОАО «Издательство

«Наука», 2000. - 912 с.

4. Капустин, Н. М. Автоматизация производственных процессов в машиностроении: Учеб.

для втузов / Под ред. Н. М. Капустина. — М.: Высшая школа, 2004. — 415 с.

Ключові слова: ТЕХНОЛОГІЯ ВИРОБНИЦТВА, ЗМІШУВАЛЬНІ БУНКЕРИ,

ВИМІШУВАННЯ ТІСТА, АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ, ПАРАМЕТРИ

ЯКОСТІ.

105

УДК 615.4

А.Я. Кулик, С.Ю. Юрікова, К.Й. Баркасі


ЗАСТОСУВАННЯ СУЧАСНИХ ГАДЖЕТІВ У МЕДИЧНІЙ ПРАКТИЦІ

Досліджено можливості сучасних технологій та гаджетів, що застосовуються в медичній галузі.

Висвітлено інноваційні пристрої, які здатні проводити необхідні дослідження і діагностику в будь-

якому місці і з обмеженими витратами часу: мобільний глюкометр та тонометр, мініатюрний

гаджет, який дозволяє визначати гостроту зору, портативний ультразвуковий сканер, накладка

для смартфона, яка проводить повноцінний огляд вушної порожнини, мобільний аналог

електрокардіографа.

Вступ

Завдяки цифровим технологіям в недалекому майбутньому люди не будуть лікувати

хвороби, вони будуть їх попереджати. І в цьому їм допоможе мобільний телефон. «Розумний»

гаджет завдяки великому набору сенсорів і спеціалізованому програмному забезпеченню

дозволяє реалізуватити нові підходи до діагностики і лікування. Прогрес в електроніці

дозволить кожному з часом перейти від загального до персоналізованого лікарському догляду

завдяки великій кількості медичної інформації користувача для аналізу.


В процесі написання даної статті були поставлені такі цілі дослідження: проаналізувати

новітні технології в галузі медицини, з’ясувати можливість впровадження портативних

гаджетів в роботу сімейного лікаря.


Глюкометри. Ізраїльська компанія LabStyle Innovations представила свій портативний

глюкометр під назвою Dario. Розробка представляє собою невеликий контейнер, в якому

містяться тестові смужки, міні-скальпель та аналізатор, який підключається до аудіо-роз’єму

смартфона на Apple iOS чи Android. Працює пристрій просто: користувач робить укол пальця

скальпелем, прикладає змочену кров’ю смужку до аналізатора. Після цього програма

проводить обробку даних і видає результати користувачу у вигляді професійного висновку.

Gmate SMART – продукт компанії Philosys, глюкометр, що пов’язаний із смартфоном та

спеціальним додатком. Gmate SMART постачається разом із спеціальним iOS-додатком, який

обробляє дані вимірів та дозволяє переглядати їх на екрані смартфона. Для проведення аналізу

достатньо здійснити запуск програми, підключити Gmate SMART до роз’єму навушників

смартфона чи планшета і вставити у пристрій тестову смужку – після цього глюкометр готовий

до роботи. За своїми розмірами Gmate SMART приблизно відповідає звичайній флеш-карті.

Його головна перевага – доступність використання практично в будь-яких умовах.

Офтальмологія. У Масачусетському технологічному інституті був створений

мініатюрний гаджет, який дозволяє визначати гостроту зору за допомогою смартфона.

Невеликий пластиковий гаджет розміщується на телефоні, користувач дивиться через нього

на екран і , керуючи кнопками, намагається зіставити червону та зелену лінії. Процедура

повторюється декілька разів для обох очей протягом 2 хвилин, а мобільний додаток , в свою

чергу, видає результат у вигляді рецепта на окуляри. Вдосконалена версія Eye Netra дозволить

діагностувати катаракту, астигматизм та інші розлади зору.

Контроль тиску. Тонометр Blood Pressure Monitor можна підключати до iPhone, iPod

touch або iPad, після чого додаток Withings Health Mate проведе моніторинг артеріального

тиску і збереже отримані дані. Дана версія синхронізується з мобільними пристроями за

допомогою Bluetooth.

Кардіологія. Компанія із Сан-Франциско Alive Cor пропонує покупцям невелику насадку

для iPhone, яка дозволяє отримати дані про серцеві ритми. Апарат не замінює собою

стандартну ЕКГ з 12 показниками, але здатний видати одноканальну електрокардіограму

високої якості. Heart Monitor можна використовувати при моніторингу порушень серцевого

106

ритму, в тому числі, після операцій на серці.

Контроль стану організму. Пристрій MobiUS SP1 визначає за допомогою ультразвуку

стан внутрішніх органів людини і призначений, в першу чергу, для хірургів, акушерів та

лікарів швидкої допомоги. Він являє собою портативний ультразвуковий сканер, який за

допомогою USB-кабеля підключається до смартфона та передає дані УЗД по

внутрішньолікарняній мережі, Wi-Fi чи безпосередньо на робочий комп’ютер. Головною

перевагою MobiUS SP1 є його мобільність та дешевизна у порівнянні зі звичайним

ультразвуковим обладнанням.

Тайванський виробник смартфонів і планшетів HTC випустив лінійку медичних

пристроїв Tricoder. Чотири прилади дають можливість стежити за станом свого здоров’я не

виходячи з дому. Гаджет Tricoder Blood Test дозволяє робити експрес-аналіз крові (перевіряти

рівень лейкоцитів, еритроцитів) і проводити аналіз на деякі захворювання. Tricoder Urine

System призначений для пошуку патогенних мікроорганізмів, їх наявність зазвичай пов’язана

із захворюваннями нирок. Працює пристрій за допомогою смужок і трьох індикаторів. Tricoder

Breath Sense здійснює перевірку дихання: він аналізує склад повітря, що видихається, і

порівнює результати з установленими лікарськими нормами. Пристрій може виявитися дуже

корисним для людей, які страждають хронічними захворюваннями легенів. Гаджет Tricoder

Otitis Scope призначений для оцінки вушного каналу на предмет різних пошкоджень або

сторонніх тіл.

Накладка Smart Otoscope від компанії CellScope дозволяє провести повноцінний огляд

вушної порожнини. Камера смартфона при використанні Smart Otoscope перетворюється у

своєрідний мікроскоп із високою роздільною здатністю. За допомогою спеціального додатку

можна самостійно проводити огляд зовнішнього та середнього вуха та відправляти отримані

дані лікареві.


В медицині активно починають використовуватися сучасні наукові розробки та IT-

технології. «Розумний» гаджет завдяки своєму великому набору сенсорів і підтримки

спеціалізованого програмного забезпечення дозволить відкрити нову еру в медицині. Нові

ґаджети істотно змінять роль лікарів, які стануть “консультантами й експертами” з контролю

над станом нашого здоров'я.


1. Медичні гаджети для смартфона. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://

www.migom.by/news/gmate_smart_i_eshche_6_meditsinskih_gadgetov_dlya_smartfona/

2. Медицинские гаджеты. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.livemd.ru/

tags/medicinskie_gadzhety/

3. Медичні ґаджети кардинально змінять професію лікаря. [Електронний ресурс]. – Режим

доступу: http://bublbe.com/ua/suspilstvo/11667-medychni-gadzhety-kardynalno-zminiat-

profesiiu-likaria.

Ключові слова: МЕДИЧНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ, КОМП’ЮТЕРНЕ

МОДЕЛЮВАННЯ, ГАДЖЕТИ, МОБІЛЬНІ ДОДАТКИ

107

УДК 004.94(61)

А.Я. Кулик, Е.М. Остапенко

Вінницький національний медичний університет

ПРОБЛЕМИ КОМП’ЮТЕРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ В МЕДИЦИНІ

У роботі представлено комп’ютерну модель життєдіяльності організму людини під назвою

«Віртуальний пацієнт СКІФ», яка може знайти застосування як в навчанні, так і в клінічній

практиці. Вона призначена для спеціалістів у сфері медичних наук, прикладного програмування,

медичної кібернетики та інформатики.

Із розвитком інформаційного суспільства зростає необхідність у використанні

інформаційних технологій в кожній сфері діяльності. Нині важко уявити роботу з інформацією

без застосування персональних комп’ютерів та телекомунікаційних засобів.

З кожним роком все більше медичних установ використовують інформаційні технології

на всіх етапах лікувально-діагностичного процесу, за допомогою яких вбачають можливість

управління ресурсами, зменшення черг, виключення помилок, забезпечення сучасного рівня

лікування населення в різних регіонах, як міських, так і віддалених сільських.

Під час підготовки майбутніх лікарів до професійної діяльності на сьогоднішній день

значна увага приділяється дослідженню можливостей використання сучасних інформаційних

технологій для підвищення якості та вірогідності медичної діагностики, призначення

належного лікування та профілактики захворювань.

В минулому роль медицини у розвитку інформаційних технологій була порівняно

невеликою, однак, з того часу як високошвидкісні обчислення над великими обсягами даних і

зростання частки медичних досліджень, які спираються на математичне (комп’ютерне)

моделювання стали звичайними у клінічній практиці, стало зрозумілим, що можливості ІТ

стають ключовими факторами в галузі медицини [1].

Складність навчання медичної професії полягає в тому, що лікар працює в ситуаціях, які

далекі від екзаменаційних шаблонів [2]. Тому основним елементом його професійної

компетентності вважається клінічне мислення та індивідуальний підхід до обстеження і

лікування кожного пацієнта, який має врахувати максимально можливу кількість чинників,

що впливають на кінцевий результат. Разом з тим, обстеження і діагностування в цілому ряду

випадків разом з об’єктивними даними базується на припущеннях.

Функціонування живого організму як складної адаптивної системи залежить від природи

та особливостей зв’язків її складових частин, різноманіття і розгалуженість яких вимагають

створення потужного теоретичного апарату для їх ефективного вивчення. Сьогодні в світі

реалізуються значні дослідження та проекти щодо використання різних математичних та

комп’ютерних моделей в лікувально-діагностичному процесі.

Протягом останніх 15 років у Вінницькому національному медичному університеті ім..

М.І. Пирогова розроблялась комп’ютерна модель життєдіяльності організму людини, яка

отримала назву «Віртуальний пацієнт «СКІФ» (система комп’ютерної ідентифікації

функцій)». Дана модель має інноваційний підхід до сприйняття механізмів функціонування

організму людини.

Система «СКІФ» відображує природні механізми та процеси, що протікають на

клітинному рівні будь-якого органу людини. Дана технологія моделювання процесів

життєдіяльності організму людини є спробою вирішення надзвичайно трудомісткого завдання

побудови системної фізіологічної моделі функціонування організму людини. Вона враховує

всі відомі взаємозв'язки між різними органами, системами та зовнішнім середовищем.

На базі цієї технології побудовані медичні симулятори, які можуть знайти застосування

в рівній мірі, як в навчанні, так і в клінічній практиці.

В навчальному процесі комп’ютерна модель використовується як експериментальна

програма, за допомогою якої студенти-медики здійснюють дослідження відповідних

108

фізіологічних явищ та клінічних процесів, мають можливість візуалізувати розв’язок ряду

медичних задач, проводити демонстрацію «уявних» експериментів тощо.

Підчас самостійної роботи з медичним стимулятором «СКІФ» студенти можуть:

спостерігати за рухом крові по судинах в режимі «Гемодинаміка»; вивчати механізм генерації

сигналів ЕКГ в режимі «Віртуальне серце»; досліджувати параметри будь-якого органу;

моделювати патології прохідності судин; вивчати дихальну систему та газообмін в конкретних

органах; роботу видільної системи і водно-сольового обміну; режими введення, розподілу та

виведення лікарських засобів; працювати з різними сценаріями патологічних процесів.

Наприклад, в режимі «Гемодинаміка» можна спостерігати в реальному масштабі часу

схему руху крові по судинах стимулятора в усіх колах кровообігу. В інтерактивному режимі

можна зменшувати просвіт артеріол аж до повного припинення кровотоку в судинній системі

даного органу і спостерігати на загальній схемі кровообігу в реальному масштабі часу зміни

відповідних показників. На рисунку подані графіки зміни тиску у відповідних артеріях і венах

внаслідок зменшення наполовину просвіту артеріоли правої півкулі головного мозку (кров

поступає по сонній артерії).

Рис. 1 Симуляція зменшення просвіту артеріоли

В клінічній практиці лікар ще до початку лікувально-діагностичного процесу може з

високою точністю прогнозувати його результати для конкретного пацієнта, проводити

коригування лікувальних дій для вибору оптимальної тактики лікування. Це відкриває

практично необмежені перспективи застосування подібних систем.


1. Інформаційні технології у житті сучасного лікаря [Електронний ресурс] / О.І. Олар. –

Режим доступу: http://molbuk.ua/vashe_zdorovya/p_zdorovya/83548-informaciyni-

tekhnologiyi-u-zhytti-suchasnogo-likarya.html

2. Вороненко Ю.В. Електронні навчальні посібники для відображення медичних

процедурних знань: принципи, етапи створення, методологія /Ю.В.Вороненко,

О.П.Мінцер, В.В.Краснов - Київ, 2009. - С.35.

Ключові слова: ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В МЕДИЦИНІ, КОМП’ЮТЕРНА

МОДЕЛЬ, МЕДИЧНИЙ СИМУЛЯТОР.

109

УДК 004.4:340.6

А.Я. Кулик, Б.Ф. Коваль, Л.Д. Коваль, Л.О. Єкеніна, А.Г. Попелнуха

Вінницький національний медичний університет імені М.І.Пирогова

С.М. Кватернюк


ОБ’ЄКТИВНИЙ СПОСІБ ВИЗНАЧЕННЯ КОЛЬОРУ ДЛЯ ПОТРЕБ

СУДОВО-МЕДИЧНОЇ ПРАКТИКИ

Визначення можливостей використання комп’ютерної обробки цифрових зображень та

об’єктивного визначення кольору ушкодження шляхом його цифрової реєстрації і подальшій

обробці в програмі MathCAD на основі трьох кольорових матриць (система RGB). Кожний піксель

порівнювався з кольорами RGB, після чого йому надавалось відповідне цифрове значення. Ці дані

заносилися в таблицю Microsoft Excel і використовувалися для об’єктивізації та стандартизації

процесу визначення кольору ушкодження, що наразі є суб’єктивним.

Вступ

Визначення кольору ушкодження є суб’єктивним у судово-медичній практиці.

Недоліками вказаного способу є відсутність стандартизації кольорів відповідно до

міжнародних колориметричних стандартів, неможливість зареєструвати (задокументувати)

колір, що дуже важливо в судово-медичних дослідженнях, недостатня точність та

інформативність. Тому цей процес вимагає об’єктивізації та стандартизації, чого можна

досягти шляхом використання комп’ютерних технологій.

Метою дослідження є визначення можливостей використання комп’ютерної програми

MathCAD для визначення і реєстрації кольору та розмірів ушкоджень шкіри (Патент України

70759, G01N 21/21, 2012).


Для роботи в програмі проводили забір матеріалів шляхом фотографування пошкоджень,

а саме синців, за допомогою цифрового фотоапарата NikonAF-SNikkor 18-15 mm, при

стандартному джерелі освітлення типу D65-ксенонова лампа, спектр якої наближений до

сонячного світла і вказаний у міжнародному стандарті по колориметрії (ISO7724-1:1984), з

відстані 40 см, перпендикулярно до розташованих в одній площині об'єкта та кольорово-

метричної лінійки. Опис і реєстрація кольору та розмірів ушкоджень проводилась у визначені

періоди часу: 30 с, 5 хв, 15 хв, 30 хв, 1 год, 3 год, 6 год, 12 год, 24 год, надалі кожні 24 год, аж

до зникнення ушкодження.

Рис. 1

110

Фотографії ушкоджень оброблялися у графічному редакторі Photoshop. З кожного

знімка у графічному редакторі вирізали 4 зображення: власне ушкодження (синець), чиста

шкіра (інтактна), один з кольорів лінійки (7.4 (помаранчевий) – для встановлення похибки за

кольором) та білий колір у якості еталону (налаштування балансу білого), відносно яких

калібрувалася програма. Забарвлення та розміри ушкоджень визначались відповідно до

зразкової шкали кольорів з метричною шкалою за допомогою комп’ютерної програми обробки

зображень, яка під’єднана до проблемно-орієнтованої експертної системи на основі нечіткої

логіки (Патент України 35499, G01N 21/21, 2008). 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). Поєднання цих

трьох кольорів здатне відтворити будь-який колір. Кожен піксель зображення калібрувався за

еталонним кольором (помаранчевий) з налаштуванням балансу білого, та порівнювався з

кольорами RGB. Після цього кожному пікселю надавалось відповідне цифрове значення, що

відповідає певному кольору лінійки. Програма MathCAD підраховувала кількість пікселів, які

відповідають тому чи іншому кольору з кольорово-метричної лінійки на зображені

ушкодження та інтактної шкіри. Ці дані заносилися в таблицю Microsoft Excel (ст. 1-

ушкоджена шкіра, 2-інтактна).

Для кращої наочності отримані дані були переведені у відсоткове співвідношення

(ст.3-4 відповідно). В експерименті на 8 добровольцях було досліджено 23 синці, які

локалізувалися на плечі-2, на стегні-4, на тулубі-3. Синці утворювались внаслідок удару

пейнтбольної кулі масою 3,2 г. зі швидкістю польоту кулі 85-58 м/с. Всього проведено 388

вимірів та оброблено 388 цифрових зображення ушкоджень. В ході дослідження було

111

визначено три основних кольори: 8 (red), 10 (green), 5 (blue), похідні яких були поєднані у

загальні групи зі вказаним відповідним типом забарвлення (визначається наочно).

Таблиця 1

час

30с 5х 15х 30х 1г 6г 12г 24г 69г 93 117 167 190 237

5 1.03 1.59 -0.4 1.2 1.12 -24 1.24 1.01 2.2 3.3 6.27 1.22 -1 0.92

8 39.67 58.80 15.27 88.86 21.43 58.4 92.9 16.7 53 13.7 -9.7 89.6 52.7 91.9

10 28.6 3.17 -15.2 2.21 18.75 12.3 0.53 -34 0.2 -6.9 1.81 5.09 0.32 1.73

Тип

забарв-

лення

1 1 1 1 1.2 2 2 2.8 2.3 2.3 2.3 2.3 3 3

При співставленні даних комп’ютерної системи MathCAD та наочно визначеного типу

забарвлення ми встановили, що дана програма дозволяє досить точно (з ймовірністю 98-99%)

визначати дійсний колір ушкодженої шкіри, незалежно від часу з моменту утворення синця.

Ця можливість дає змогу використовувати даний метод і програмний пакет MathCAD для

точного визначення давності ушкодження.

Висновки

Використання комп’ютерної програми MathCAD для обробки цифрових зображень

дозволяє об’єктивно визначати колір 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.


1. Нейронные сети. STATISTACA Neural Networks: Методология и технологии

современного анализа данных / Под редакцией В.П. Боровикова. – 2-е изд., перераб. и

доп. – М.: Горячая линия. – Телеком, 2008. – 392 с.

2. Loong T.W. Understanding sensitivity and specificit y with the right side of the brain / T.W.

Loong // British Medical Journal. – 2003. – V.327. – P. 716-719.

3. Altman D.G. Statistics Notes: Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity / D. G. Altman, J.

M. Bland // British Medical Journal. – 1994. – V.308. – P. 1552.

4. ISO 3534-1:2006 Statistics-Vocabulary and symbols - Part 1: General statistical terms and

terms used in probability. Committee ISO/TC 69/SC 1, Edition: 1, Publication date: 2010-10-

25. – 105 p.

5. Реброва О. Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применения пакета

прикладных программ STATISTICA. – М.: МедиаСфера, 2002. – 312 с.

6. Альтман Д. Г. Пересмотренный вариант единых стандартов представления результатов

рандомизированных контролируемых испытаний (CONSORT): разъяснения и

перспективы дальнейшего усовершенствовании / [Альтман Д. Г., Шульц К.Ф., Мохер Д.

и др.] // Международный журнал мед. практики. – 2001. – No4. – С.5-34.

7. Мінцер О.П. Інформаційні технології в охороні здоров’я і практичній медицині: У 10 кн.

Кн. 5. Оброблення клінічних і експериментальних даних у медицині: Навч. посіб. / О.П.

Мінцер, Ю.В. Вороненко, В.В. Власов. – К.: Вища школа, 2003. – 3-50 с.

112

УДК 621.3

Я.А. Кулик, Р.Н. Квєтний


МОДЕЛЮВАННЯ ШВИДКОГО МЕДІАННОГО ФІЛЬТРА

У СЕРЕДОВИЩІ LABVIEW

У даній статті пропонується використовувати модифікований медіанний фільтр, який

використовує розбиття вектора даних на оброблювані блоки. Для оцінки ефективності

запропонованого методу фільтрації виконано моделювання в середовищі LabView з використанням

тестового сигналу, спотвореного гаусівським шумом. Ефективність визначається як імовірність

правильного аналізу одного біта інформації.

Вступ

В загальному вигляді цифрову фільтрацію можна представити у вигляді послідовності

дій, як на рис. 1 [1].

Рис. 1 Узагальнена послідовність дій для цифрової фільтрації

Останнім часом для вилучення імпульсних завад широко використовуються медіанні

фільтри, які вважаються дуже перспективними [2].

Ідея медіанного фільтра базується на класичних методах [3] і полягає в тому, що

оскільки сигнал може мати амплітуду лише певних значень, то можна з достатнім ступенем

ймовірності оцінити рівень завади.


Під ефективністю у даній статті мається на увазі імовірність безпомилкового

розпізнавання одного біта інформації. Теоретична та експериментальна оцінка ефективності,

виконана у інших публікаціях [4]. У даній статті показана візуальна оцінка ефективності

застосування медіанного фільтра без оцінки числових даних ефективності.

Оскільки сигнал може мати амплітуду лише певних значень, то можна з достатнім

ступенем ймовірності оцінити рівень завади. Враховуючи, що математичне сподівання

завади наближається до 0, а для інформативного сигналу визначається певним нормованим

значенням, а також те, що дія завади має точковий характер, можна оцінити її рівень.

Враховуючи це, можна значно зменшити заваду, замінивши значення сигналу усередненим

значенням з кількох сусідніх точок. Кількість цих точок визначається апертурою вікна

фільтру, а відстань між ними – часом дискретизації.

Медіанний фільтр являє собою ковзне вікно, яке зазвичай охоплює непарну кількість

вибірок N аналогового сигналу tx . Вихідною величиною фільтра jy є відрахунок, для

якого у вікні існує

21N

відрахунків менших або рівних йому за величиною:

113

1210 ˆ,ˆ,...,ˆ,...,ˆ,ˆˆ NNjj xxxxxmedy . (1)

Порядок фільтру N визначається розміром апертури (вікна), яке використовується для

фільтрації. Найпростішим, за визначенням, є одновимірний медіанний фільтр із

тривідрахунковим вікном. Для цього фільтра сформульовані основні принципи апаратної

реалізації, але для фільтрів вищих порядків вона виявляється дуже складною. Програмна

реалізація виявляється суттєво простішою, оскільки для цифрових біполярних сигналів

значення вихідного сигналу дорівнює арифметичній сумі:

121 ˆˆ...ˆˆˆ NjNjjjj xxxxy . (3)

Медіанний фільтр характеризується нелінійним перетворенням сигналів, оскільки його

властивості не передбачають виконання умови адитивності:

,

;

;

igmedixmedigixmed

ixmedaixamed

ixmedkixkmed

(4)

де med(x) – оператор взяття медіани,

k, а – постійні,

ix , ig – послідовності вибірок довжиною N [4].

Алгоритми медіанної фільтрації використовуються для ідентифікації прийнятих

сигналів під час передавання інформації у інформаційно-вимірювальних, банківських та

навігаційних системах, системах автоматизованого контролю та управління,

відеоспостереження, охоронно-пожежної сигналізації тощо.

Протягом часу [0, Т] на вхід медіанного фільтра поступає сукупність сигналів tx .

Інформативний сигнал х(t - τ) має невідоме часове розташування τ [0, Т], причому на цей

інтервал припадає багато елементів розділу за затримкою. Потік імпульсів χ(t) має вигляд:

1

0

...

L

j

jjj tfUt , (5)

де Uχ.j – амплітуда імпульсу в потоці χ(t);

τj – його часове розташування;

κχ.j – коефіцієнт наявності імпульсної завади, який дорівнює одиниці з імовірністю рχ та нулю

– з імовірністю (1 - рχ).

Для медіанного фільтра можна достатньо просто реалізувати алгоритм швидкого

оброблювання, який базується на побудові різницевих матриць за допомогою порогової

функції насичення Fij = f(xi – xj), в якій:

.0,0

;0,1

x

xxf (6)

У векторному вигляді запис для медіанного фільтра виглядатиме:

F1 54321 FFFFF= . (7)

Кожен елемент даного вектора є сумою різниць значень Fi за стовпчиками:

114

N

j=

ji

N

j=

ji xxf=F=F00

. (8)

Даної математичної моделі достатньо, щоб можна було реалізувати у програмному

вигляді даний фільтр та змоделювати його поведінку при фільтрації зашумленного сигналу. У

якості моделі зовнішніх збурень для сигналу викоривуватиметься гаусівський шум.

Моделювання швидкого медіанного фільтра у середовищі LabView

Перевірка ефективності швидкої медіанної фільтрації виконувалась шляхом

моделювання та шляхом експериментальної перевірки на приладі, схема якого показана на

рисунку 2.

Для оцінки ефективності медіанного фільтра шляхом моделювання в LabView було

створено віртуальний прилад, який генерує тестові сигнали у вигляді прямокутних імпульсів,

імітує передавання каналом шляхом накладання білого шуму, виконує обробку сигналу та

після цього аналізує їх. Блок оброблення сигналу являє собою швидкий медіанний фільтр, в

якому може бути закладена віртуальна програмна чи апаратна реалізація. На рисунку 2

показана схема віртуального приладу, який генерує і аналізує імпульс при наявності завад з

очікуваним піковим значенням, що перевищує 100% очікуваної амплітуди імпульсу.

Сигнал, що генерується цей віртуальним приладом, має наступні параметри імпульсу:

амплітуда – 5,0 В, затримка – 64 вибірки, тривалість – 32 вибірки.

Рис. 2 Схема для моделювання оброблення сигналу з використанням швидкого

медіанного фільтра

Рис. 3 Зашумлений сигнал прямокутного імпульса та відфільтрований в швидкому

медіанному фільтрі імпульс

115

На рисунку 3 показаний поодинокий прямокутний імпульс після впливу завади,

відфільтрований швидким медіанним фільтром, і оцінені параметри імпульсу, виміряні за

допомогою віртуального приладу. На рисунку 3 можна відслідкувати сигнал імпульсу,

виділений медіанним фільтром, навіть у тому випадку, коли середньоквадратичне значення

шуму перевищує пікове значення імпульсу.

Якщо імпульс спотворений адитивною завадою, очікуване пікове значення якої

перевищує 50% очікуваної амплітуди імпульсу, можна використовувати фільтр низьких

частот для вилучення завади, але такий фільтр також затримує сигнал в часі і згладжує

фронти імпульсу, які містять високочастотну інформацію.

Можна видалити високочастотний шум за допомогою швидкого медіанного фільтру,

щоб досягти 50%-го співвідношення пікового значення імпульсу до очікуваного максимуму

шуму, а після цього використовувати традиційні методи, наприклад, порогів аналіз, які при

даному рівні шуму зберігають ефективність.


У даній статті візуально показано ефективність використання медіанного фільтра

шляхом моделювання.

Додавання швидкої медіанної фільтрації підвищує ефективність передавання

інформації, але це відбувається за рахунок ускладнення апаратної частини та збільшення

часу на обробку даних. Використання швидкої медіанної фільтрації дає збільшення

швидкості оброблювання даних порівняно з використання медіанної фільтрації при тій самій

апертурі фільтра, при цьому апаратна частина відрізняється не суттєво. У випадку

програмної реалізації приріст швидкості оброблювання даних має таке саме значення і

відбувається за рахунок більшого розміру пам’яті.


1. Williams Arthur B., Taylors Fred J. Electronic Filter Design Handbook / Arthur Williams B.,

Fred Taylors J. - New York: McGraw-Hill, 1988. – ISBN 0-07-070434-1.

2. Воробьёв Н. Одномерный цифровой медианный фильтр с трёхотсчётным окном

[Електронний ресурс] / Н. Воробьёв // Chip News, 1999. – 8. – Режим доступу до журн.:

http://chipinfo.ru/literature/chipnews/199908/29.html.

3. Радченко Ю.С. Эффективность приёма сигналов на фоне комбинированной помехи с

дополнительной обработкой в медианном фильтре [Електронний ресурс] / Ю.С.

Радченко // Журнал радиоэлектроники. – 2001. – 7. – Режим доступу до журн.:

http://jre.cplire.ru/win/jul01/2/text.html.

4. Кулик А.Я. Використання медіанного фільтра у проблемно-орієнтованих розподілених

компютерних системах / А.Я. Кулик, Я.А. Кулик // Науковий вісник Чернівецького

Університету. Серія : Комп`ютерні системи та компоненти. – 2010. – 1. – Т. 1. – В. 1.

– С. 51–54.

Ключові слова: МЕДІАННИЙ ФІЛЬТР, ФІЛЬТРАЦІЯ СИГНАЛІВ, МОДЕЛЮВАННЯ

ОБРОБЛЮВАННЯ СИГНАЛІВ

116

УДК 65.011

А.В. Кульчицкий, Т.И.Терновая


АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА СУШКИ СОЛОДА В УСТАНОВКЕ

КАРУСЕЛЬНОГО ТИПА

У статті розглядається можливість вдосконалення процесу контролю сушки солоду за допомогою

впровадження нового, більш функціонального обладнання.

Введение В данной работе рассматривается технология сушки солода с точки зрения выбора

оптимального управления процессом, а также проводится анализ качества и

производительности солодосушильной установки карусельного типа. После исследования

предлагается усовершенствование процесса контроля сушки посредством внедрения нового,

более функционального оборудования, следствием которого будет улучшение качества и

производительности.


Особенностью установки карусельного типа является громоздкость и сложность данной

системы с точки зрения управления, а также большие финансовые затраты на нагревание

теплоносителя (воды) посредством использования газа. Учитывая, что 21 век – это век

компьютерных технологий, то не плохой идеей будет и замена человека (оператора) в

управлении процессами, происходящими во время сушки, компьютером, что даст

существенное преимущество в контроле.


Описания сушильной установки карусельного типа, для которой будет предложены

мероприятия по усовершенствованию.

Установки карусельного типа для сушилки солода КС-15, КС-39, КС-45 мощностью 5,

10 и 15 тыс. т солода в год впервые в СССР разработаны КТИПП, ВНИИНВППиД, заводом

«БрянСксельмаш» и Киевским ПО «Оболонь» (табл.1) [1].

Таблица 1 Технические характеристики сушилок солода

Показатели KC-15 КС-30 КС-45

Производительность, т/сут 15 30 45

Общая установленная мощность, кВт 80 100 120

Полезная площадь платформы, м2 15 30 45

Высота слоя загружаемого материала, мм 1500 1500 1500

Влажность свежепроросшего слоя солода, % 45±2 45±2 45±2

Влажность сухого солода, % 4 ±0,5 4±0,5 4±0,5

Расход теплоносителя, м3/ч 50000 80000 110000

Расход пара, т/ч 1 2 3

Максимальная температура нагрева свежепроросшего солода,°С 80 80 80

Вентилятор ВДН-15 ВДН-117 ВДН-18

Калориферы КП-412 КП-411 КП-412

Площадь поверхности нагрева, м2 430 580 860

Габаритные размеры с тепловентиляционной системой, мм

длина 13000 16000 18000

длина 6000 8000 9000

высота 6000 6000 6000

Масса, кг, не более 10000 13000 15000

117

Установки типа КС можно использовать в комплекте с существующим на предприятиях

оборудованием для проращивания солода и, кроме того, в сельском хозяйстве и в химической

промышленности для сушки высоковлажных дисперсно-связанных материалов.

Установка имеет кольцевую сушильную камеру V (Рис.1), образованную неподвижным

ограждением, внутренними и наружными подвесными ограждениями, вращающуюся на

роликоопорах перфорированную платформу IV, свод, устройство загрузки свежепроросшего

и разгрузки сухого солода VI и тепловентиляционные системы I и II.

Подача сырого солода в сушильную камеру происходит под действием сил гравитации

из бункера накопителя VII, находящегося под сушильной камерой. Распределение солода по

радиусу сушильной камеры обеспечивается распределительным шнеком.

После загрузки установки свежепроросшим солодом и вывода на установившийся режим

процесс сушки осуществляется в плотном движущемся сверху вниз слое в противопотоке

сушильного агента (подогретого воздуха). Вентиляторами воздух из атмосферы подается на

паровые калориферы и далее в подситовое пространство III. Высушенный солод непрерывно

отбирается разгрузочным устройством при одновременном пополнении через бункер-

питатель просевшего слоя свежепроросшим солодом. Разгрузочное устройство имеет вид

шнека, заключенного в незамкнутый корпус со стороны набегания слоя. На верхней крышке

корпуса установлен рыхлитель. В процессе сушки за счет вращения перфорированной

платформы IV нижний слой солода, отделенный от остальной массы рыхлителем, попадает на

витки шнека и через шлюзовый затвор удаляется из зоны сушки. Высота слоя удаленного

сухого солода соответствует диаметру корпуса шнека. Скорость вращения платформы, высота

удаляемого слоя солода, общая высота высушиваемого слоя, подача и температура

теплоносителя согласованы между собой и обеспечивают максимальную производительность

при минимальных энергозатратах и высоком качестве готового солода.

Установка позволяет получать солод (ОСТ-18-305-77) за счет соблюдения соотношения

между его влажностью и температурой, одинаковой продолжительностью физиологической,

ферментативной и химической фаз для отдельных слоев и отсутствия перекосов полей

температур в горизонтальной плоскости сушильной камеры получать высокие технико-

экономические показатели процесса за счет применения сушильного агента с максимальной

постоянной температурой 80 °С и полного использования его сушильного потенциала, снизить

себестоимость солода на 7-8 руб./т, повысить производительность труда на 30%.

Схемой автоматизации процесса сушки солода в солодосушилке карусельного типа (рис.

1) предусматривается сигнализация о предельных уровнях сырого солода в бункере, контроль

и автоматическое регулирование давления пара в паропроводе, регулирование температуры

воздуха в подситовом пространстве, автоматический контроль температур воздуха над слоем,

в слое солода и в подситовом пространстве, автоматическое регулирование давления воздуха,

подаваемого в подситовое пространство, автоматический контроль влажности обработанного

сушильного агента, автоматический контроль и сигнализация температуры готового продукта,

сигнализация при перегрузке выгрузочных устройств, местное и дистанционное управление

электродвигателями вентилятора, сушилки, устройств выгрузки.

При достижении сырым солодом нижнего или верхнего предельного уровня в бункере

загрузки мембранный датчик 10а или 11а типа МДУ2С включает соответствующую

сигнальную лампочку HL8 или HL7.

Контроль давления пара на общем трубопроводе осуществляется манометрами За и 4а

типа ОБМ1-ЮО.

Стабилизация давления пара перед калорифером осуществляется регулятором прямого

действия 2а типа РД-32.

Постоянная температура воздуха в подситовом пространстве поддерживается

автоматической системой регулирования. Система состоит из термопреобразователя

сопротивления 5а типа ТСП- 8012, установленного в подситовом пространстве, регулятора 56

типа Р25 со встроенной системой управления 5в на щите, Магнитного пускателя КМЗ и

исполнительного механизма 5г типа МЭО.

118

I – в

енти

лято

р;

II –

кал

ори

фер

; II

I –

под

сито

вое

прост

ран

ство;

IV

– п

ерф

ор

ирован

ная

плат

форм

а;

V –

кольц

евая

суш

ильн

ая к

амер

а; V

I – р

азгр

узо

чн

ое

уст

рой

ство;

VII

– р

асп

ред

ели

тельн

ый

шн

ек;

VII

I – б

ун

кер

-пи

тате

ль

Ри

с 1

Схем

а ав

том

ати

зац

ии

суш

ки

солод

а в с

олод

осу

ши

лке

кар

усе

льн

ого

ти

па

119

Автоматический контроль температуры над слоем солода, в слое солода и подситовом

пространстве осуществляется автоматическим показывающим самопишущим мостом 6г на 6

точек типа КСМ-2-004 в комплекте с термопреобразователями сопротивления 6а, 66, 6в типа

ТСМ-087, установленными в соответствующих местах.

Регулирование давления воздуха, подаваемого в подситовое пространство,

осуществляется автоматической системой, измеряющей давление воздуха в указанном месте,

регулятором давления и исполнительным механизмом – приводом направляющего аппарата

вентилятора, изменяющего количество сушильного агента, подаваемого в подситовое

пространство. В комплект автоматической системы входит напоромер, 1а типа НС-Ц8Г1

сильфонный показывающий с пневматическим выходным сигналом, установленный в

воздухопроводе после калорифера. На щите управления вторичный прибор 16 типа ПВ101

воспринимает сигнал от датчика. Регулятор 1в типа ПР25 через преобразователь 1 г выдает

командный сигнал на магнитный пускатель К.М2, который включает привод направляющего

аппарата вентилятора 1д.

Автоматический контроль влажности отработанного сушильного агента в сушильной

камере производится влагомером 7в типа АПВ в комплекте с датчиком влажности 7а и

преобразователем 76 типа ПЭ55М.

Автоматический контроль и сигнализация температуры готового продукта,

направляемого в устройство выгрузки, осуществляется манометрическим термометром 86,

типа ТКП100ЭК, термобаллон которого 8а, расположен над шнеком устройства выгрузки

сухого солода. Сигнальная лампочка HL2 включается при предельном нижнем значении

температуры.

При перегрузке выгрузочного устройства сухого солода зажигается сигнализация

лампочки HL5 на щите, электрическая цепь которой замыкается конечным выключателем 9а,

установленным на дисковой муфте вала шнека.

Местное управление электродвигателями вентилятора, приводами солодосушилки,

устройств выгрузки производится кнопочными выключателями SB1, SB3, SB5, SB7;

дистанционное – кнопочными выключателями SB2, SB4, SB6, SB8. Лампы HL1, HL3, HL4,

HL6 сигнализируют об изменении режима работы электродвигателей.

Использование регулирующего микропроцессорного контроллера ремиконт Р-110 в

схеме автоматизации данного производственного участка дает возможность перейти к

программному централизованному управлению технологическим процессом и создает

условия для включения участка в общезаводскую АСУТП.

Ремиконт Р-110 регулирует давление воздуха и его температуру в подситовом

пространстве и температуру в слое солода, контролирует влажность солода и управляет

электродвигателями вентилятора, солодосушилки и устройств выгрузки.

Информация о состоянии давления воздуха в подситовом пространстве через

преобразователь 1е поступает в контроллер. Параметры индицируются на световом табло.

После обработки поступившей информации выдается по каналу управления командный

сигнал приводу направляющего аппарата вентилятора 1д.

Информация о температуре воздуха в подситовом пространстве через преобразователь

5д поступает на обработку в контроллер. Параметр индицируется и регулируется. После

обработки по каналу управления подается командный сигнал к исполнительному механизму

5г подачи пара в калорифер.

Влажность отработанного сушильного агента в сушильной камере контролируется

вычислительным устройством путем индикации на световом табло и регистрации.

По предусмотренному алгоритму управления и согласно заданной программе

производится загрузка солода в бункер, управление электродвигателями вентилятора,

солодосушилки карусельного типа, разгрузочными устройствами через соответствующие

преобразователи.

Так как данная установка основанная на использовании технологий прошлого века

(например, Ремикон-110), планируется полная замена на современное контрольно-

120

вычислительное оборудование, которое связанное беспроводной (более популярное) или же

проводными сетями, что в свою очередь позволить оператору наблюдать и контролировать

процесс в режиме реального времени, через монитор вычислительной машины (компьютер) и

управлять нажатием нескольких клавиш (или в дальнейшем будущем голосовой командой).

Регулировку давлением в главном воздухопроводе и самой установке предпочтительно

будет осуществить через частотное управления электродвигателем. Исходя из нынешнего

положения в стране, мне кажется, что более выгодным для нагрева теплоносителя (воздуха)

будет использования сухих тэн. Это должно значительно упростить регулирования и

управления, которые протекают в установке карусельного типа.

Выводы

Предложенные мероприятия по усовершенствованию установки карусельного типа

позволит значительно упростить регулирование и управление что, в конечно итоге, позволит

оптимизировать процесс контроля сушки солода.


1. Гармаш И.И. Автоматизация технологических процессов в производстве солодовых

экстрактов и безалкогольных напитков// И.И. Гармаш.: Урожай , 1990. - 136с.

2. Благовещенская М.М.. Автоматика и автоматизация пищевых производств.// М.М.

Благовещенская, Н.О. Воронина, А.В. Казков.: Агропромиздат, 1991 - 239с.

3. Бохан Н. И. Основы автоматики и микропроцессорной техники // Н. И. Бохан, Р. И.

Фурунжиев. – Мн.: Ураджай, 1987. - 376с.

4. Клюев А.С. Проектирование систем автоматизации технологических процессов:

Справочное пособие // А.С. Клюев. – М.: Энергия, 1980 – 512c

121

УДК 519-7

В. Лесько, О.П. Губанова, И.Ф. Ткачева

Херсонский физико-технический лицей при ХНТУ и ДНУ

СИСТЕМА ТЕСТИРОВАНИЯ УЧЕНИКОВ

ПРИ РЕШЕНИИ ОЛИМПИАДНЫХ ЗАДАЧ

У даній роботі описується розробка системи для автоматичного тестування розв’язків. Завдяки

даному середовищу люди, які ніколи не зустрічались з олімпіадним програмуванням, мають змогу

навчитись цьому самостійно. Програма працює в 2-х режимах для вчителя (Тестування) і для учнів

(Тренування). Режим “Тестування” пропонує зручний інтерфейс для проведення олімпіад та

тестувань на уроках інформатики та гурткових заняттях в автоматичному режимі.

Програма написана на мові Python, підтримує тестування розв’язків на Pascal, C++, має невеликий

розмір, не потребує потужних вимог до комп’ютера чи спеціального обладнання.

Робота програми була досліджена на олімпіадних задачах, які розподілені на 6 основних типів, що

найчастіше використовуються на олімпіадах. До кожної із задач пропонується розділ допомоги зі

стандартним розв'язком задачі та відповідними коментарями.

Введение

Актуальность работы обусловлена тем, что в современном мире не так много школ и

внешкольных заведений, в которых изучают основы программирования. Созданная среда дает

возможность учителю или руководителю кружка оценивать учеников в автоматическом

режиме. А также, дает возможность ученикам изучать программирования самостоятельно.

Написание программ становится одной из самых важных и прибыльных отраслей. Все

больше людей желают этому научиться. Именно поэтому была начата работа по разработке

среды для обучения олимпиадному программированию на языках Pascal, C++.

Объект исследования:

язык программирования Python;

олимпиадные задачи, методы решения, стандартные алгоритмы.

Цель работы:

ознакомление с возможностями языка программирования Python;

создание среды для решения задач;

возможность введения новых заданий и их редактирования;

система быстрого тестирования решений;

среда для навигации по разным видам задач.

ознакомление с олимпиадными задачами.

сравнительная характеристика решений на языках программирования Pascal, C++;

определение наиболее эффективного метода для решения задач;

ознакомление со стандартными алгоритмами.

Методы исследования:

изучение языка программирования Python;

библиотека Tkinter для создания графической среды;

библиотека Socket для передачи данных по сети.

ознакомление с языками, которые используются на олимпиадах по программированию:

Pascal, C++ для создания системы быстрого тестирования.


Перед созданием среды 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:

одновременное проведение нескольких турниров;

ограниченные и неограниченные по времени турниры;

веб-интерфейс администратора и участника.

E-olimp. Портал был создан Житомирским университетом имени Франка, особенности

122

E-olimp:

около 8000 олимпиадных задач;

регулярные турниры;

общий рейтинг, который включает в себя баллы за все решения.

ХМАО—Югра. Данный проект создан для повышения у школьников и студентов

уровня программирования и способностей, направленных на решение олимпиадных

задач.

В качестве языка программирования выбран Python по следующим причинам:

простой синтаксис;

язык высокого уровня;

программы, написанные на нем кроссплатформенные;

стандартный набор включает в себя множество библиотек.

Созданная программа имеет 2 режима работы. Первый режим «Обучение» дает

возможность людям, которые никогда не встречались с программированием выучить

стандартные алгоритмы, методы решения олимпиадных задач на примерах и проверить свое

собственное решение благодаря встроенной системе проверки на языках программирования

Pascal и C++. Другой режим «Тестирование» разрешает проводить оценивание учеников при

решении заданий на уроках, кружковых занятиях и олимпиадах.

Олимпиадные задачи можно условно разделить на 6 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.

Работа с серверной частью (Рис. 1) осуществляется посредством 3-х диалоговых окон:

1. список задач с возможностью редактирования старых (Рис. 2) и создания новых;

2. таблица результатов;

3. история операций на сервере.

Рис. 1 Главное окно сервера Рис. 2 Окно редактирования задачи

123

При запуске программы есть возможность выбрать режим работы «Обучение», или

«Тестирование». Это окно изображено на рис. 3, оно содержит 2 кнопки и поля для ввода

Ip-адреса сервера, данных ученика.

Главное окно изображено на рис. 4. Оно состоит из кнопки «Помощь» и перечня 6

основных типов олимпиадных задач, при выборе одного из них появляется окно со списком

заданий и кратким описанием типа.

Рис. 3 Окно выбора режима Рис. 4 Главное окно клиентской части

В окне выбранной задачи (Рис. 5) отображается краткое условие, пример

входных/выходных данных, есть возможность просмотра помощи и тестирования своего

решения (Рис. 6). В случае успешной компиляции отображается окно с результатами проверки

(Рис. 7), иначе отображается ошибка компиляции (Рис. 8).

Рис. 5 Окно выбранной задачи Рис. 6 Окно тестирования выбранной задачи

124

Рис. 7 Окно результатов проверки Рис. 8 Окно неудачной компиляции

Благодаря использованию принципов ООП при разработке программы, пользователь

может открыть несколько окон одновременно.


В ходе этого исследования была создана программа для автоматического тестирования

решений и обучения олимпиадному программированию. Она имеет вспомогательную

инструкцию, все задачи в ней разделены на 6 основных типов, к каждому из которых

подобрано по несколько заданий с тестами и примером решения. Благодаря приятному и

дружественному интерфейсу, возможности открытия сразу нескольких окон, пользователь

может легко найти нужную ему информацию. Наличие системы тестирования дает

возможность сразу проверить свое решения на 2-х языках программирования Pascal и C++, так

как они являются наиболее часто используемыми на олимпиадах.

Данная программа была представлена на ученической научно-исследовательской

конференции, конкурсе МАН и используется на кружковых занятиях в физико-техническом

лицее, имеет практическое применение.


1. Хахаев И.А. Практикум по алгоритмизации и программированию на Python. /

Хахаев.И.А – М. : Альт Линукс, 2010. – 126 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, 2015. – 252 с.

3. Антони Синтес Освой самостоятельно объектно– ориентованное программирование: за

21 день. / Пер. с анг.– М: Издательский дом «Вильямс», 2002. – 672 с.

4. Караванова Т.П. Інформатика: Методи побудови алгоритмів та їх аналіз. Необчисл.

алгоритми. Навч.посіб. для 9-10 кл. із поглибл. вивч.інформатики. / К.: Генеза, 2007. –

216 с.

5. Лутц Марк— Программирование на Pytnon, 4-е издание в 2-х томах. / Изд. 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, 2006. – 286 с.

7. Скляр І.В. Базовий курс програмування для фізико-математичних шкіл. / І.В. Скляр,

А.Б.Ставровський. – [«Агенство «Україна»], 2014. - 272 с.

8. Караванова Т.П. Методика розв’язування алгоритмічних задач. Побудова алгоритмів. /

Т.П. Караванова. – Кам’янець Подільський: Аксіома, 2014. – 344 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, 2013. – 460 с.

125

УДК 681.3.07

В.В. Марасанов, Р.Ю. Негруца


ПРИНЦИП РЕЗОЛЮЦІЇ ПРИ ОБЧИСЛЕННІ ПРЕДИКАТІВ

(ВИКОРИСТОВУЮЧИ МОВУ ПРОГРАМУВАННЯ PROLOG)

У даній роботі розглянуто принцип резолюції при обчисленні предикатів. Наведені приклади,

використовуючи мову програмування PROLOG. Особливу увагу звернено на те, що при

програмуванні на Пролозі, зусилля програміста повинні бути направлені на опис логічної моделі

розв’язуваної задачі в термінах об’єктів, їх властивостей між собою, а не деталей програмної

реалізації. Показано, що принцип резолюції – універсальний спосіб доведення тверджень, тому його

дуже доцільно використовувати при доведенні тверджень, сформульованих на мові обчислення

предикатів.

Постановка проблеми

Програмні засоби, що базуються на технології і методах штучного інтелекту, набули

значного поширення в світі. Їх важливість, і, в першу чергу, експертних систем і нейронних

мереж, полягає в тому, що дані технології істотно розширюють коло практично значущих

завдань, які можна вирішувати на комп'ютерах, і їх рішення приносить значний економічний

ефект. У той же час, технологія експертних систем є найважливішим засобом у вирішенні

глобальних проблем традиційного програмування: тривалість і, отже, висока вартість

розробки додатків; висока вартість супроводу складних систем; повторна використовуваність

програм і т.п.

На думку фахівців, в недалекій перспективі експертні системи будуть відігравати

провідну роль у всіх фазах проектування, розробки, виробництва, розподілу, продажу,

підтримки і надання послуг.[2] Їх технологія, отримавши комерційне поширення, забезпечить

революційний прорив в інтеграції додатків з готових інтелектуально-взаємодіючих модулів.

Формулювання мети дослідження

Задачею будь-якого програміста або вченого – знайти раціональний шлях розв’язання

будь-якої проблеми, тому ми завжди намагаємося спростити синтаксис обчислення таким

чином, щоб зменшилося кількість правил керування, яке необхідне для доведення теорем.

Замість десятка чи навіть більше правил, які використовуються коли теорему доводиш вручну,

системи автоматичного доведення для фразових форм використовуються як раз єдине правило

виводу – принцип РЕЗОЛЮЦІЙ.


Даний метод був запропонований ще в 1930 році в докторській дисертації Ербрана для

доведення теорем в формальних системах першого порядку, адже він опирається на

обчислення резольвент[5]. Існує теорема, яка стверджує про те, що питання доведеності будь-

якої формули з теорії предикатів можна звести до питання о доведеності порожнього списку в

обчисленні резольвент. Тому доведення того, що список формул порожній еквівалентий

хибності формули в теорії предикатів[4].

Доцільно спочатку розглянути приклад з обчислення висловлювань. Позначимо

буквами «Р», «Q», «R»,… – окремі фрази, а грецькі літери «U», «ф» и «£» - пропозиційні зміні.

Наприклад, якщо U та ф представляють дві довільні фрази ,які можна представити у

кон’юнктивній нормальній формі (КНФ) і

U= U1, ..., Ui, ...., Um,

та

ф= ф1..., фi.....,фn, і

126

Ui, = ¬фi при 1[i] mm,1 [j] n, то нову фразу £ можна вивести з об’єднання U' и ф', де

U' = U¬ Ui и ф' = ф¬ф,.

Фразу £ = U' і ф' називають резольвентою шагу резолюції, а U та ф будуть

батьківськими фразами.

Розмір резолюції забезпечується тим, що в ній одночасно сумуються множина інших

правил. Дане висловлювання стане очевидним після того, як звичайні правила будуть

представлені в КНФ.

Розглянемо таблицю 1. У першій колонці запропоновані правила виводу, у другій

показано як вони виглядають в звичайних позначеннях, а у останній за допомогою КНФ.

Дивлячись на дану таблицю можна зробити висновок, що кожне з перелічених правил є

екземпляр резолюції.

Таблиця 1 Узагальнення резолюції

Правило виводу Звичайна форма Кон’юктивна нормальна

форма (КНФ)

Modus ponens (U ф,U)/Ф ¬U,Ф,U/ф

Modus fallens (U ф.¬ф)/-U ¬U,ф,-,ф/-U

Сцепление (U ф,ф £)(U £) ¬U,ф,¬ф,£/¬U,£

Слияние (U ф,¬U ф)/ф U,ф,¬U,ф/ф

Reductio (U,¬U)/ 1 ¬U,U/

Протиріччя в останньому правилі, позначення значком 1, дає в результаті порожню

фразу — . Це означає, що передумови несумісні. Якщо вважати що пре посилки описують

деякий стан предметної області, то такий стан просто неможливий, адже передумови не

можуть забезпечитись в ній.

Проте найголовніше, що компонент автоматичного доведення, який є основним

компонентом більшості систем штучного інтелекту та, наприклад, мови програмування

штучного інтелекту PROLOG, є системою, спростування резолюції.[1] Для того, щоб довести

що р слідує з деякого опису стану (чи теорії) Т, потрібно покласти – р і намагатися довести,

що з цього припущення слідує ствердження, яке суперечить Т. Якщо це вдасться, то ми тим

самим підтвердимо твердження р, або навпаки спростуємо.

В теорії обчислення предикатів використання принципу резолюцій потребує додаткових

зусиль, оскільки тут є змінні. Основною операцією зіставлення в доведенні теорем за

допомогою резолюцій називають уніфікацією. При зіставленні доповню вільних літералів

знаходиться така підстановка змінних, яка перетворює обидва вирази в однакові.

Приведемо приклад: вираз РУХАЄТЬСЯ_ШВИДШЕ_ЗА (Х, велосипед) та

РУХАЄТЬСЯ_ШВИДШЕ_ЗА (автомобіль, Y) перетворюється в однакові при підстановці

Х/автомобіль, Y/велосипед. Дану підстановку називають уніфікатором.

Висновки

Висхідний процес доведення, що використовується в якості відправної точки будь-якого

твердження, яке ми намагаємося довести, дозволяє сфокусувати увагу на процесі пошуку

рішення, оскільки аналізовані логічні зв'язки принаймні потенційно ведуть нас до мети.

Правда, заснований на цій стратегії метод спростування резолюцій не дозволяє вирішити всі

перераховані вище проблеми. Зокрема, цей метод не гарантує, що знайдений шлях докази буде

коротше інших (або довше).

127


1. Братко І. Алгоритми штучного інтелекту мовою PROLOG. М.: «Вільямс», 2004. , 640 с.

2. Дж. Дорс, А. Рейблейн, С. Вадер. Пролог - мова програмування майбутнього. М.:Фінанси

і статистика, 1990, 144с

3. Дюбуа Д., Прад А. Теорія можливостей. Додатки до представлення знань. -М.: Радіо і

зв'язок, 1995

4. Мендельсон Е. Введення в математичну логіку. М., 1976, 320с.

5. Новиков П. С. Елементи математичної логіки. М., 1959,400с.

6. Попов Е.В. Експертні системи реального часу. В: Відкриті системи, N2 (10), 1995, 304с.

7. Черч А. Введення в математичну логіку, т. I. М. 1960,486 с.

Ключові слова: ПРИНЦИП РЕЗОЛЮЦІЇ, МОВА ПРОГРАМУВАННЯ PROLOG,

ПРЕДИКАТ, ОБЧИСЛЕННЯ ПРЕДИКАТІВ

http://ua-referat.com/%D0%A4%D1%96%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%B8

http://ua-referat.com/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0

http://ua-referat.com/%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%8C

http://ua-referat.com/%D0%95%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%BE%D1%97_%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%96%D0%BA%D0%B8

128

УДК 667.64:678.02

В.В.Марасанов, А.А.Шарко


ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ

Запропоновано системну класифікацію функціональних призначень, схем локалізацій джерел

акустичної емісії і засобів їх виявлення. Представлений аналіз критеріїв якості до оцінки

технічного стану об'єктів за джерелами акустичних сигналів, виконаний на основі дослідження

методів і пристроїв обробки сигналів акустичної емісії

Введение

Метод акустической эмиссии (АЭ) основанный на регистрации волн напряжений,

возникающих в результате формирования структур различных материалов, является

эффективным средством создания систем непрерывного мониторинга ответственных

объектов [1]. Аппаратура для АЭ контроля позволяет определить состояние объекта за один

цикл испытаний вне зависимости от размеров и протяженности объекта. Вместе в тем,

обобщающие сведения о возможностях, функциональном назначении, схемах и особенностях

метода, несмотря на их полезность отсутствуют. Это объясняется трудностями сбора, анализа

и свертывания большого объема информации, актуальность которой обуславливается

перспективностью разработок и практической направленностью методов.

Постановка задачи Целью работы является анализ публикаций по контролю методом АЭ и представление

имеющегося материала в виде обобщающих положений и классификационных схем.

Решение задачи

Информативными признаками о наличии развивающихся дефектов являются:

средние значения амплитуд единичных актов АЭ;

средние значения интервалов между единичными актами АЭ;

дисперсии амплитуд;

дисперсии интервалов;

коэффициент корреляции между значениями амплитуд и интервалов.

Растущий дефект производит свой собственный сигнал, который может быть обнаружен

путем обработки разницы времен прихода волн к различным датчикам [2,3,4].

Каждый импульс АЭ может быть приближенно аппроксимирован зависимостью

𝑈 = 𝐴𝑒−𝑛𝑡𝑠𝑖𝑛 𝜔𝑡,

где A-амплитуда сигнала,

n-коэффициент затухания,

ω- круговая частота.

𝜔 = √𝑝2 − 𝑛2.

Здесь импульс АЭ системы р равен

𝑝 =𝑐

𝑚;

где с – коэффициент жесткости материала,

m – приведенная масса участка материала конструкции, пришедшая в колебание.

Период колебаний АЭ системы с учетом того, что n<<p и ω=p можно найти из

129

соотношения:

𝑇 =2𝜋

√𝑝2 − 𝑛2≈2𝜋

𝑝.

Информацию об источнике акустической эмиссии содержит амплитуда импульса, его

длительность и время прихода импульса в заданную точку поверхности и число импульсов за

исследуемый интервал времени.

Амплитуда и энергия первоначального импульса АЭ может изменятся в широком

диапазоне в зависимости от типа источника акустической эмиссии. Форма распространяющей

волны претерпевает существенные изменения по мере приближения к приемнику АЭ. Для

установления первоначальной формы сигнала используют широкополосные датчики и

производят подробный анализ зарегистрированного сигнала, что весьма трудоемко и

технически сложно. Практический интерес для неразрушающего контроля и диагностики

металлоконструкции представляет получение статистических оценок параметров АЭ [5,6].

Для этого используется узкополосная аппаратура, позволяющая измерять отдельные

параметры формы сигналов и регистрировать их большие потоки. Эти два подхода составляют

сущность аппаратурной реализации метода АЭ.

Построение аппаратуры для обнаружения и регистрации АЭ сигналов требует решения

ряда технических задач. К ним относятся:

регистрация АЭ сигналов;

аналоговая и цифровая обработка электрических сигналов;

представление и накопление информации;

идентификация источников и принятие решений;

выработка оповещения в случае выхода параметров АЭ за границы установленного

интервала.

Кроме собственных шумов аппаратура тракта приема и обработки информации может

быть подвержена внешним шумам, для уменьшения воздействия которых применяются

активные и пассивные методы подавления помех [7,8]. Активные - заключаются в подавлении

самого источника шума механического характера, создаваемого самим испытательным

оборудованием, механическими и гидравлическими нагружающими устройствами. Это

достигается разработкой специальных элементов в контролируемых конструкциях,

предназначенных для уменьшения трения в сопрягаемых звеньях, введением прокладок и

шумопоглотителей.

Пассивные методы борьбы с шумами и помехами используются с применением

следующих приемов:

амплитудная дискриминация для отсечки шумов путем сравнения пришедших

сигналов с некоторым наперед заданным значением.

частотная фильтрация, заключающаяся в ограничении частоты пропускания

усилительного тракта. Ограничение в области низких частот лежит в пределах 20-200 кГц, в

области высоких 1,5-2 МГц. Ограничение в области низких частот вызвано необходимостью

отсечки шумов механического и испытательного оборудования, а в области высоких -

необходимостью отсечки электромагнитных наводок;

временная селекция, заключающаяся в запирании каналов регистрации сигналов АЭ

на время действия помех;

параметрическая селекция, заключающаяся в отбраковке сигналов с определенными

значениями их параметров. Сигналы с большой амплитудой и малой длительностью

соответствуют электромагнитным помехам, а сигналы с относительно небольшой

амплитудой, но с большой длительностью, характерны для механических шумов. Такие

различия позволяют выделить реальные сигналы АЭ, у которых эти параметры занимают

промежуточное положение на фоне помех.

130

Составленная авторами на основании обзора литературных источников классификация

функциональных назначений и схем локализации источников акустической эмиссии

представлена на рис.1.

В пределах предложенной классификации системы контроля методы АЭ могут

различаться типом применяемых преобразователей, схемами их размещения, методами

обработки аналоговой и цифровой информации, степенью автоматизации процедуры

принятия решений.

Для осуществления локализации источника волн напряжений необходимо правильным

образом расположить нужное количество датчиков.

Классификация схем расположения датчиков представлена на рис. 2.

Основные принципы, АЭ контроля, заключаются в измерении основных параметров

сигнала, превышающего пороговый уровень. При этом в компараторной цепи в цифровом

виде генерируется выходной импульс. Оценка активности эмиссии заключается в подсчете

Рис.1 Классификация функциональных назначений и схем локализации источников АЭ

Функциональное

назначение

Обнаружение

дефектов

Диагностика

состояния

Мониторинг

структуры

Непрерывный

контроль

Периодическое

наблюдение

Области локализации источников

Локальная

Объемная

Зонная

Линейная

Поверхностная

Т

Т2

Д1

Д2

1 8 7 6 5 4 3 2

1' 8' 7' 6' 5' 4' 3' 2'

а

б

Аппаратура

отображения

Объект контроля

Блок регистрации данных

Блок

обработки

ПУ1

ПУ3

ПУ2

Д1

Д2

Д3

Источник

АЭ

Регистрация

сигнала

T1

131

числа осцилляций импульсов, выданным компаратором. Этот параметр зависит от амплитуды

источников сигналов, а также от акустических и резонансных свойств среды и датчика (рис.3).

Рис.2 Схемы и конфигурации расположения датчиков

Перпендикуляр

с центром

Четырехточечное расположение

Равносторонний

треугольник

с центром Ромб

Прямоугольник Сегмент сферы

Равнобедренного

треугольника

Трехточечная

Прямоугольного

треугольника

Линейное с

равными

промежутками

Д2(0; 𝑦2)

𝑥

Д1(𝑥1; 0)

Д0(0; 0)

𝑦

𝑥

𝑦

Двухточечная

Линейная с

односторонним доступом

Эхо-отражение при

отсутствии доступа к

поверхности

132

Рис. 3 Принцип регистрации АЭ сигнала

Системы акустико-эмиссионного контроля являются многоканальными сложными

устройствами, представляющими собой совокупность аппаратных средств, вычислительных

устройств и специализированного программного обеспечения [9,10].

Измерение сигнала происходит одновременно на каждом канале. Наивысший

приоритет относиться к считыванию результатов измерения по каналам, непосредственно

после каждого измерения, таким образом, что измерительная система оказывается готовой к

принятию следующего сигнала. Последовательность сигналов АЭ поступает на центральный

процессор, координирующий хранение, отображение и обработку данных (рис.4).

Запоминание

данных

Представление

данных

Распечатка

данных

Связь с

оператором

Приемники

Рис. 4 Блок-схема четырехканальной АЭ системы

Предусилители

Блоки обработки

сигналов

Микрокомпьютер

Последовательность временных отсчетов, полученную от момента начала испытаний

до полного разрушения конструкций будет полной реализацией процесса. Выборка из полной

реализации – текущей реализацией, а отрезок полной реализации, не имеющий привязки к

фазе разрушения – наблюдаемой реализацией. Характеристики процесса в пределах текущей

реализации описываются функцией плотности вероятности. Считается, что длительность

единичного акта АЭ связана детерминированной зависимостью с его амплитудой и

интервалами между актами АЭ. Число разбиений полной реализации на текущие должно быть

таким чтобы с одной стороны не нарушать стационарности процесса, а с другой, чтобы не

пропустить особенностей его протекания. Точность оценок параметров сигналов АЭ в

133

пределах текущей реализации должно быть выше точности оценок средних оценок по серии

реализаций.

Функцией акустико-эмиссионной системы является обнаружение и правильная оценка

каждого дефекта, измеряемый параметр которого Х равен или превышает установленное

нормативно-технической документацией значение Хо. В изделиях, признанных годными, не

должно быть недопустимых дефектов с параметрами оХХ , но при этом должны быть

забракованы только те изделия, в которых имеются дефекты.

Таким образом, оценка показателей надежности АЭ контроля и классификации

допустимых дефектов сводится к отнесению принятой информации либо к сигналу от

развивающего дефекта, либо к помехам и установлению связей сигналов с характером

обнаруженного дефекта. Классификация критериев представлена в табл. 1.

Таблица 1 Критерии технического состояния объектов по источникам сигналов АЭ

Наименование критерия Преимущества Недостатки

Риск потребителя Низкая стоимость АЭ

контроля

Пропуск бракованных изделий,

снижение эксплуатационной

надежности

Риск поставщика Минимизация

неблагоприятной ситуации

и возможных потерь

Перебраковка годных изделий,

повышение их себестоимости

Критерий идеального

наблюдателя

Суммарный риск

потребителя и поставщика

Стоимость перебраковки и

недобраковки считается равной,

хотя последствия их различны

Критерий минимума

среднего риска

Исключение больших

потерь при пропуске

некачественных изделий

Высокая стоимость АЭ контроля

Среднеквадратичная

ошибка

контролируемого

параметра

Возможность

статистической обработки

результатов

Необходимость разделения

нестационарного процесса АЭ на

ряд квазистационарных

Функция желательности

Харрингтона

Приведение частных

откликов к безразмерному

виду

Субъективизм, привлечение

априорной информации

Критерий Неймана-

Пирсона

Не требуется априорной

информации о

вероятностях состояний

Необходимость знания

допустимых вероятностей

правильной и ложной

классификации дефектов

Критерий

максимального

правдоподобия

Несложность

вычислительных операций

Минимизация размерностей

признакового пространства

снижает достоверность

заключений

Критерий

апостериорной

вероятности

Исключается

необходимость

использования матрицы

потерь

Необходимость знания априорных

вероятностей

Одним из путей повышения надежности контроля является уменьшение погрешностей

оценки параметра Х. Другим путем является повышение поисковой чувствительности, но при

контроле изделий на уровне оХХ , возрастает перебраковка. Для ее уменьшения повторно

проверяют забракованную партию изделий. В случае выявления источников АЭ в месте их

134

расположения проводят контроль другими методами неразрушающего контроля. При этом

сокращается объем испытаний применяемых методов неразрущающего контроля, т. к. их

использование в качестве основных требует сканирования всей поверхности контролируемого

объекта. Одним из путей повышения надежности контроля является изменение

последовательности использования метода АЭ и других методов неразрушающего контроля.

В случае обнаружения дефекта одним из методов неразрушающего контроля метод АЭ

используют для слежения за развитием этого дефекта.

Главным достоинством таких систем является способность к масштабированию. Для

контроля изделий больших размеров требуется больше датчиков и каналов обработки

сигналов, однако принципы и методы обработки информации остаются общими.


Представленная классификация функциональных назначений, схем локализаций

источников АЭ и средств их обнаружения подтвердила, что, благодаря высокой

чувствительности к микроструктуре материала АЭ контроль обладает способностью к

обнаружению реакции материала на приложенное напряжение. Метод акустической эмиссии

дополняет традиционные методы диагностики и обеспечивает необходимой информацией о

динамике развивающихся дефектов.


1. Locker D.A., Byerlee J.D., Kuksenko V., Ponomarev A., Sidorin A. Quasi-static fault growth

and shear fracture energy in granite // Nature 1991.- V.350.- 7.- pp. 39-42.

2. Полесская Л.М. Об определении координат дефектов в конструкциях с произвольной

поверхностью / Полесская Л.М., Гричук В.В., Балабанов А.А., Марасанов В.В. //

Дефектоскопия,-1978, 7. –С. 50-56.

3. Марасанов В.В. Модели обработки данных в системе определения дефектов методом

акустической эмиссии / В.В. Марасанов, А.А. Шарко // Проблемы информационных

технологий, 2015. - 2(018). - С. 53-56.

4. Чаусов И.Г. Взаимосвязь характеристик трещиностойкости материалов с параметрами

акустической эмиссии на заключительных стадиях деформирования / И.Г.Чаусов, С.А.

Недосека, А.А. Лебедев // Техническая диагностика и неразрушающий контроль 1995. –

3. – С. 3-6.

5. Баранов В.М. Акустическая эмиссия при трении / В.М. Баранов, Е.М. Кудрявцев, Г.А.

Саричев, В.М. Щавелин - М.: Энергоатомиздат, 1998. - 256 с.

6. Морган Д. Устройства обработки сигналов на поверхностных акустических волнах / Д.

Морган - М.: Радио и связь, 1990. – 416 с.

7. Черепанов Г.П. Механика разрушения / Г.П. Черепанов, Л.В. Ершов - М.:

Машиностроение 1977. – 224 с.

8. Шпонько А.А., Метод расчета координат источников акустической эмиссии /

А.А.Шпонько, Л.В. Шумова // Управление, автоматизация и информационные процессы

в металлургии, 2008. – 2. – С. 79-81.

9. Семашко Н. А. Акустическая эмиссия в исследовательской практике пластической

деформации и разрушения материалов/ Н. А. Семашко, В. И. Муравьев, А. В. Фролов. //

Материаловедение. - 2004. – 7-36−40.

10. Болотин Ю.И. Акустическая эмиссия хрупких микроразрушений: монография / Болотин

Ю.И., Дробот Ю.Б.- Хабаровск, 2003. –154 с.

Ключевые слова: АКУСТИЧЕСКАЯ ЭМИССИЯ, ЛОКАЛИЗАЦИЯ ДЕФЕКТОВ,

АППАРАТУРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ

135

УДК 681.518

О.Ю. Матвеева, А.В. Рудакова


МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ СРОКОВ ВЕГЕТАЦИОННЫХ ПОЛИВОВ

ОВОЩНЫХ КУЛЬТУР

В роботі запропоновані методи призначення термінів вегетаційних поливів. Розглядаються норми

і строки поливу, які залежать від клімату. Представлена структура та опис ґрунтованого бура.

Введение

Одним из путей повышения продуктивности культур является проектирование

надежных систем управления поливами, которое играет важную роль в современных

технологиях. Преимущества от внедрения и совершенствования систем управления в

орошаемом земледелии могут быть огромные. Прежде всего – это улучшение качества

информации, уменьшения потерь воды и энергии, повышение уровней безопасности и

сокращение загрязнения окружающей среды [1, с.62]. Сложность заключается в том, что ряд

полезных предложений имеет сложный математический аппарат. Возможно, математическая

теория систем – одно из наиболее существенных достижений науки ХХ века, но ее

практическая ценность определяется выгодами, которые она может приносить, перед

традиционными системами управления поливами, что использовались ранее. Проектирование

и функционирование автоматического процесса, предназначенного для обеспечения

технических характеристик, например, прибыльности, качества, безопасности и воздействия

на окружающую среду, требуют тесного взаимодействия специалистов разных научных

направлений.


Получение максимального эффекта от орошения в значительной степени зависит от

правильности выбора времени начала полива. Проектный режим орошения лишь

приближенно определяет сроки проведения вегетационных поливов. Непосредственно время

очередного полива устанавливают в процессе роста и развития растений, учитывая

физиологическое состояние самих растений, содержание влаги в корневом слое почвы,

напряженность метеорологических условий и тому подобное. В практике орошаемого

земледелия, и в овощеводстве в частности, применяют разные методы и подходы к

назначению сроков вегетационных поливов.


Все методы в зависимости от их конструктивных особенностей и характерных признаков

разделены на 4 группы:

-методы, базирующиеся на определении влагозапасов почвы;

-расчетные методы;

-биологические методы;

-визуальные методы.

Методы, базирующиеся на определении влагозапасов почвы. Само название группы

свидетельствует о необходимости систематического наблюдения во времени за динамикой

фактических влагозапасов в корнеобитаемом слое почвы. Методы этой группы – одни из

самых распространенных в практике орошаемого земледелия, что свидетельствует об их

точности и надежности [2, с.45].

Для грамотного проведения оросительных работ необходимо регулярно следить за

влажностью почвы, своевременно определять сроки и рассчитывать нормы поливов. Сроки и

нормы поливов во многом зависят от вида и сорта выращиваемых культур, возраста, густоты

посадок, климатических и почвенных условий, глубины залегания грунтовых вод и т.д.

Сохранить влагу в почве после полива помогают влагосберегающие технологии. Прежде

всего после подсыхания верхнего слоя почвы ее рыхлят и мульчируют, а некоторые растения,

не выносящие прямого попадания солнечных лучей, притеняют, создавая тем самым

136

благоприятный для них микроклимат.

Обязательным условием хорошего роста и плодоношения у растений является

регулярный полив.

Нормы и сроки полива зависят от климата, вида и возраста выращиваемых растений, а

также типа почвы. Например, легкие почвы с большим содержанием песка или извести, в

отличие от глинистых, высыхают очень быстро, поэтому в засуху следует производить поливы

намного чаще. При недостаточном поливе на поверхности почвы появляется твердая корка,

из-за чего растения будут вынуждены образовывать боковые поверхностные корни, чтобы

добраться до верхнего влажного почвенного слоя.

Обычно сроки поливов устанавливаются по изменению окраски листьев или их

частичному увяданию в жаркие часы. Также учитывается и влажность почвы. Если сжатый в

руке комок почвы, брошенный на уплотненную землю примерно с высоты уровня груди,

рассыпается, значит, пришло время полива.

Содержание влаги в почве легко проверить и с помощью выкопанных лунок. Узнать,

требуется ли очередной полив, можно по состоянию почвы на глубине 20–30 см. Более точно

определить влажность почвы можно при помощи бура [3,С.249]. С его помощью берут пробы

грунта на глубине до 1 м и судят о степени его влажности и необходимости полива. Кроме

того, в скважины, сделанные с помощью бура, вносят минеральные и органические удобрения,

а в некоторых случаях в них проводят полив. При таком способе полива вода не только

проникает в глубину скважины, но и увлажняет прилегающие к ней слои почвы в

горизонтальном направлении. Промышленно изготовленные буры садоводы-любители не

всегда могут приобрести, однако в силу простоты конструкции их несложно сделать в

домашних условиях.

Для изготовления головки бура потребуются две стальные пластинки (лучше из

рессорной стали). Носок пластин, соединенных вместе, нагревают и оттягивают на наковальне

или стачивают на точиле. Пригнанные таким образом пластины зажимают в тиски и в горячем

состоянии носок заворачивают так, чтобы образовался буравчик.

Между пластинами делают зазор челноковидной формы, а верхние концы пластин

заправляют в трубку штанги бура и закрепляют в ней. Для прочности головку бура заваривают

изнутри на стыках пластин. Затем на наждачном точиле шлифуют поверхность головки и

затачивают ее режущие боковые грани. Штангу изготавливают из трубы диаметром 1/2 или

3/4 дюйма, длиной 110 см.

а– общий вид (в см); б – заготовка; в – головка бура

Рис. 1 Почвенный бур

137

На верхний конец штанги навинчивают тройник для крепления деревянной или

металлической рукоятки. Для определения заглубления бура в почву на штанге через каждые

10 или 20 см ставят метки.

Определять сроки вегетационных поливов овощных культур можно различными

расчетными методами, базирующимися на корреляционной зависимости испарения и

метеорологических показателей [4, с.111].

Расчетные методы подразделяют на физические – учитывающие только

метеорологические показатели и биофизические – учитывающие еще и биологические

особенности культур. Существует свыше 60 различных расчетных методов для определения

суммарного испарения. Кратко рассмотрим наиболее известные из них.

1. Биоклиматический метод А. М. Алпатьева (1954), усовершенствованный

впоследствии С. М. Алпатьевым (1965). В его основу положена связь суммарного испарения

с дефицитом влажности воздуха и биологическими свойствами сельхозкультур. Для

вычисления суммарного испарения используют уравнение:

E = K∑d (1)

где E – суммарное испарение, мм;

K – биологический коэффициент, который для разных культур имеет разные значения и

изменяется в течение вегетационного периода;

∑d – сумма среднесуточных дефицитов влажности воздуха, мбар.

Это уравнение позволяет вычислять суммарное испарение разных культур как за весь

вегетационный период, так и в течение отдельных фаз их роста или календарных периодов.

Биологические коэффициенты (K) получают по данным многолетних наблюдений за

водопотреблением культур при орошении, когда культуры выращивают в условиях

оптимального увлажнения почвы, а также по данным метеорологических наблюдений за тот

же период, в частности — по данным о дефиците влажности воздуха. По этому методу для

основных орошаемых культур установлены биологические коэффициенты, разработана

методика установления сроков и норм поливов, которыми пользуются проектные организации

при проектировании оросительных систем. Этот метод пригоден также для корректировки

режимов орошения сельхозкультур в процессе эксплуатации оросительных систем.

Используя биологические коэффициенты и данные ближайшей метеорологической

станции о дефиците влажности воздуха, можно вычислить суммарное испарение за период

любой длительности, а сроки поливов – установить на основе соответствующих

водобалансовых расчетов. Для этого, кроме суммарного испарения, нужно иметь данные о

количестве осадков, выпадающих в течение вегетационного периода, о фактическом запасе

влаги в почве на начало вегетации, а также данные о потреблении влаги из глубоких слоев

почвы.

2. Подобен вышеописанному метод определения сроков полива по среднесуточной

температуре воздуха и биофизическим коэффициентам (Г. К. Льгов, 1979). Согласно этому

методу, суммарный расход влаги определяют по формуле:

E = K х ∑t (2)

где Е – суммарный расход влаги, м3/га;

К – биофизический коэффициент, м3/га на 1°С;

∑t – сумма среднесуточных температур воздуха, °С.

Зная начальный запас почвенной влаги и имея прогноз среднесуточных температур

воздуха для данного периода, можно заблаговременно определить срок полива

сельхозкультуры.

138

Выводы Испытания в производственных условиях метода диагностики вегетационных поливов

по физиологическим показателям, проведенные в разных регионах Украины, подтвердили его

достоверность и надежность. Этот метод имеет и некоторые недостатки: его применяют

только для поверхностных способов орошения и дождевания. Ограниченность использования

этого метода обусловлена снижением реакции растения по мере приближения влажности

почвы к верхнему пределу, высокой чувствительностью физиологических показателей к

изменениям внешних условий, а также колебанию первых в связи с сортовыми особенностями

и возрастом растений, местоположением листьев и др.


1. Искендеров А.А. Задачи выбора оптимальных режимов работы насосной станции.

Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика – 2004. – 5. – с. 62 – 64.

2. Грабко В.В. Совершенствование работы насосной станции водоснабжения.

Автоматическое управление в технических системах / В.В.Грабко, М.М. Мошнориз –

Винница. – 2006. – с. 45-56.

3. Остапчик В.П. Информационно-советующая система управления орошением» /

У.П. Остапчик, В.А. Костромин, А.М. Коваль и др. – К.: Урожай, 1989. – с. 248-250.

4. Аршеневский H.H. Переходные процессы крупных насосных станций /

H.H.Аршеневский, Б.Б.Поспелов –М: Энергия,1980. - с. 111.

Ключевые слова: СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПОЛИВАМИ, ОРОШАЕМОЕ

ЗЕМЛЕДЕЛИЕ, РЕЖИМ ОРОШЕНИЯ, ВЕГЕТАЦИОННЫЙ ПОЛИВ, ВЛАГОЗАПАС

ПОЧВЫ.

139

УДК 519.2

В.В. Місюра, Г.О. Димова


ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ ВИЯВЛЕННЯ

НЕСАНКЦІОНОВАНОГО ПРОНИКНЕННЯ ДО ОБ’ЄКТУ ЗАХИСТУ

В статті розглянуті основні критерії оцінки ефективності для досягнення оптимізації структури

та алгоритмів роботи засобів виявлення несанкціонованого проникнення до об’єкту захисту і

запропонована структуризація зон виявлення порушника.

Вступ

Питання забезпечення безпеки різних об'єктів, в першу чергу, таких як критичної

інфраструктури, інформатизації (якими в даний час, по суті, є переважна більшість об'єктів) і

т.п. є дуже важливими. Один з найважливіших елементів практично будь-якої системи безпеки

(інформаційної, антитерористичної, протикримінальної і ін.) – це система фізичного захисту

(СФЗ).

Для виявлення несанкціонованого проникнення (НП) порушника, як однієї з основних

загроз, зазвичай використовують системи охоронної сигналізації, як одну з важливих

складових СФЗ [1, 2]. При їх розробці та аналізі ефективності першочерговим є досягнення

необхідної ефективності виявлення НП. При вирішенні цієї задачі необхідно враховувати не

тільки особливості вибору типу і місць установки засобів виявлення (ЗВ), а й можливі методи

впливу на ЗВ СФЗ кваліфікованого порушника, що володіє апріорними знаннями про

принципи функціонування і параметрах, які використовуються ЗВ. В такому випадку засіб

виявлення, що володіє високою надійністю виявлення в стандартних умовах, не зможе

виявити кваліфікованого порушника. Тому важливу роль відіграє можливість отримання

об'єктивної оцінки ефективності функціонування ЗВ при тих чи інших видах дій порушника.

Це дозволить, по-перше, розробляти більш ефективні СФЗ, по-друге, мати можливість оцінки

ефективності існуючих систем і, нарешті, здійснювати об'єктивне порівняння різних систем і

різних типів ЗВ.


Вибір об'єктивних критеріїв оцінки ефективності, справедливих для різних типів засобів

виявлення і різних умов.


Основними критеріями оцінки ефективності для оптимізації структури та алгоритмів

роботи засобів виявлення несанкціонованого проникнення для даної задачі можуть служити,

перш за все, досягнення необхідної ймовірності виявлення обP , а також низької імовірності

помилкової тривоги лтP і захищеності ЗВ, тобто здатності зберігати свої характеристики при

тих чи інших прийомах, що застосовуються порушником для подолання системи охоронної

сигналізації.

Однак вимоги до реалізації бажаних значень обP і лтP суперечливі, оскільки збільшення

ймовірності виявлення пов'язано з необхідністю підвищення чутливості, в свою чергу,

призводить до збільшення ймовірності помилкового спрацьовування. І навпаки, зниження

ймовірності помилкового спрацьовування веде до необхідності зниження чутливості з

відповідним зменшенням імовірності виявлення НП. Як відомо, основне рішення, що

дозволяють реалізувати компроміс між можливостями виявлення і помилкової тривоги,

досягається шляхом використання комбінованих пристроїв [3].

У загальному випадку ймовірність виявлення буде функцією декількох основних

параметрів. До числа найбільш важливих з точки зору розв'язуваної в роботі задачі можна

віднести, перш за все, ефективну поверхню, яка відображає/випромінює эфG порушника,

швидкість і напрямок руху порушника, яке можна охарактеризувати кутом щодо

140

направлення на ЗВ, а також сукупність i

O контрольованих засобом виявлення параметрів

об'єкта. Тоді ймовірність виявлення можна записати як функцію перерахованих вище

параметрів ivGP O,,,

эфоб . Ймовірність лтP залежить від вибору параметрів

iO і наявності

сукупності факторів jE , що подібні по впливу навколишнього середовища [2], як основної

причини помилкових тривог. Таким чином, в загальному випадку треба вирішувати задачу

вибору характеристик і параметрів ЗВ, а також структури ЗВ для оптимізації обP і лтP за

певним критерієм , наприклад, мінімаксному

),(min,), ,,(max лтэфоб

jiiPvGP EOO . (1)

Як окремий випадок, проте, широко використовуваний на практиці, можна

використовувати критерій досягнення необхідного значення ймовірності виявлення при

мінімальному рівні помилкових тривог.

Використання критерію (1) не виключає необхідності виконання і критерію несумісності

ефективних дій эфj

nS на j-е СО і эфk

lS на k-е СО порушником для зниження ймовірності

виявлення, запропонований в роботі [4]

Ll

эфk

l

Nn

эфj

n SS , KkJj , . (2)

У цьому виразі сукупність ефективних дій порушника эфj

nS включає в себе множину

]...,,,[ 21

j

M

jjjBBBB з M можливих пасивних способів впливу j

nB на j-е асіб виявлення і

сукупність L активних способів впливу ],...,,,[ 21

j

L

jjjAAAA на j-е ЗВ. Обмежимося випадком

врахування впливу чинників навколишнього середовища jE і пасивних дій порушника j

B

в силу специфіки застосування активних впливів.

Зауважимо, що виконання критерію (2) потрібно як при розробці самих сповіщувачів,

так і при формуванні їх структури на об'єкті. З числа можливих прийомів порушника, що

знижують ймовірність виявлення, розглянемо, перш за все, такий найбільш доступний і

ефективний спосіб впливу порушника на один з каналів виявлення, як вибір напрямку руху,

при якому чутливість одиночних ЗВ або одного з каналів виявлення комбінованих ЗВ

мінімальна. Враховуючи обмеження діапазону швидкостей руху можна вважати constv та

constG эф , тоді критерій (1) спрощується і приймає вид

),(min,),( лт

jiiзад

об PP EOO (3)

Облік параметрів v та эфG може бути виконаний аналогічно впливу напрямку руху на

підставі даних за тією ж методикою.

Застосування критеріїв (1) і (3) до обраних типів ЗВ вимагає формалізації структури зон

виявлення цих коштів. Скористаємося підходом, запропонованим в [5] і заснованим на

структуруванні діаграми спрямованості (ДС) на зони, в яких виявлення порушника можливо з

різною ймовірністю, а саме зоною впевненого виявлення (ЗВВ), відповідне виявлення з

ймовірністю не менше заданої; зона виявлення, в якій ймовірність виявлення менш заданого

рівня і зона невиявлення (ЗНВ), в якій рівень впливу і (або) його тривалість недостатні для

прийняття рішення про виявлення. Тоді зона виявлення відповідатиме зоні, в якій виявлення

можливо, але з різною ймовірністю, в тому числі нижче заданої. Рис. 1 ілюструє сказане для

направлення входу в ДС перпендикулярно її межі, тобто для 00 (в напряму на ЗВ) або для

090 (збоку ДС).

141

Діаграма спрямованості

Зона невиявлення

Зона виявлення

Зонавпевненоговиявлення

НОZ

ОZ

ДНZ

УОZ

Рис. 1 Структура діаграми спрямованості

При цьому діаграма спрямованості може бути представлена як множина просторових

точок ДН

Z , що включає в себе підмножини точок зон УОZ впевненого виявлення, ОZ

виявлення та НОZ невиявлення НООУОДН ZZZZ . Очевидно, що множина точок зони

впевненого виявлення УОZ може бути отримана як результат різниці множини ДНZ і суми

підмножин ОZ і НОZ , тобто )(\ НООДНУО ZZZZ .

Висновок

Діаграма спрямованості показує можливі способи несанкціонованого проникнення. При

цьому необхідно враховувати можливості проникнення як ззовні, так і зсередини ДС.

Подальші дослідження спрямовані на оцінку характеру форми і розміру зон впевненого

виявлення, виявлення і невиявлення.


1. ДСТУ 3396.2-97 Захист інформації. Технічний захист інформації. Терміни та

визначення.

2. Столлингс В. Криптография и защита сетей / В.Столлингс – М.: Вильямс, 2001 – 672с.

3. Волхонский В.В. Извещатели охранной сигнализации. Изд. 4-е доп. и перераб. – СПб.:

Экополис и культура. – 2004. – 272 с.

4. Волхонский В.В. К вопросу повышения вероятности обнаружения

несанкционированного проникновения на охраняемый объект // Вестник Воронежского

института МВД России. – 2011. – 4. – С. 37-44.

5. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов / под ред. Коваленко

И. Н. – М.: Изд-во «Мир», 1971. – 408 с.

Ключові слова: СИСТЕМА ФІЗИЧНОГО ЗАХИСТУ, ЗАСОБИ ВИЯВЛЕННЯ,

ДІАГРАМА СПРЯМОВАНОСТІ

142

УДК 681.5.015(61)

С.К. Мисловська, К.В. Добровольська


RFID-ТЕХНОЛОГІЇ В МЕДИЦИНІ

У статті коротко розглянуто суть технології радіочастотної ідентифікації (RFID) та

проаналізовано можливості її застосування в медицині.

Вступ

Автоматична ідентифікація в медицині - ефективна технологія, яка дозволяє рятувати

людські життя і яка, на жаль, практично не застосовується в Україні. З появою систем

безконтактної ідентифікації RFID (Radio Frequency Identification) було зроблено важливий

крок у бік підвищення якості та оперативності надання медичної допомоги, а також зменшення

кількості лікарських помилок. Про це свідчить успішна практика застосування RFID в

медичних центрах, мобільній медицині, на станціях переливання крові і в інших медичних

структурах. Застосування RFID-технологій в медицині найбільш поширене сьогодні за

кордоном.

Мета: Розкрити суть технології радіочастотної ідентифікації (RFID) та розглянути

можливості її застосування в медицині.


Радіочастотна ідентифікація - це ідентифікація і реєстрація об'єктів за допомогою

радіочастотного каналу зв'язку.

Система автоматичної ідентифікації складається з:

• антени для прийому і передачі сигналу;

• пристрою, що зчитує (рідер);

• RFID-мітки для зберігання інформації.

Ідентифікація об'єктів проводиться за унікальним кодом, який зчитується з пам'яті

спеціалізованої мікросхеми-транспондера (trans mitter / res ponder - передавач-приймач) -

електронної мітки, що кріпиться до об'єкта ідентифікації.

Передача цифрового коду проводиться за допомогою антени, яка може бути вмонтована

в корпус транспондера і бути з ним одним цілим.

Зчитування унікального коду з пам'яті транспондера проводиться за запитом іншого

пристрою - рідера або приймально-передавального пристрою, що формує через певні

проміжки часу (як правило, частки секунди) радіочастотні сигнали-посилки, при попаданні в

поле дії якого, транспондер, передає у відповідь цифровий код [1].

До особливостей технології радіочастотної ідентифікації можна віднести:

• можливість зміни та перезапису даних на RFID-мітці;

• безконтактне зчитування інформації;

• можливість зчитування мітки поза зоною прямої видимості;

• великий обсяг даних, записуваних на мітку;

• висока швидкість читання і запису даних на мітку;

• одночасне зчитування багатьох міток;

• можливість шифрування даних на мітці;

• довгий термін служби мітки;

• стійкість мітки до впливу навколишнього середовища і забруднень;

• неможливість підробки мітки.

Основні напрямки використання технології в медицині:

• відстеження переміщень пацієнтів для обстежень та процедур;

• відстеження місцезнаходження медичного обладнання;

• ідентифікація пакетів з кров'ю і автоматична звірка їх з картами пацієнтів;

• ідентифікація новонароджених;

• захист від фальсифікації лікарських засобів у фармації тощо.

143

Проведемо аналіз можливостей застосування RFID-технології у медицині.

Підвищення комфорту та якості лікування. Радіочастотна ідентифікація (RFID)

пацієнтів проводиться за допомогою ручних браслетів з інтегрованими в них транспондерами,

в яких закодовані ім'я пацієнта і номер історії його хвороби, що зберігається в електронній базі

даних. Лікуючий лікар отримує доступ до історій хвороби своїх пацієнтів за допомогою

планшетного комп'ютера через зчитувальні пристрої. Крім того, в мітки може заноситися

інформація стосовно групи крові, наявності алергії, прописаних ліків та ін. Персонал має

можливість оперативно уточнювати необхідну інформацію для запобігання неточностей під

час лікування пацієнта.

RFID-браслети можна використовувати для швидкого пошуку пацієнта, що потребує

постійного нагляду за станом здоров’я, і який вийшов зі своєї палати.

Відстеження місцезнаходження медичного обладнання та хірургічних інструментів.

Розгортання платформи RFID дозволяє перевести в цифрову форму і зберігати дані про

застосування медичних матеріалів і устаткування, наприклад, катетерів, дефібриляторів,

апаратів ЕКГ, крапельниць тощо. Оскільки однією з найбільш розповсюджених помилок

лікарів під час операції є випадково залишені інструменти і допоміжні матеріали у тілі

пацієнта, то у медичних закладах існує проблема щодо складності відстеження хірургічних

інструментів. Для вирішенні вказаної проблеми, необхідно маркувати хірургічні інструменти,

підготовлені для проведення операції та ті, що підлягають наступній обробці. Результати

пілотного проекту випробування RFID в датському госпіталі Rigshospital (Копенгаген)

показали ефективність даної технології для обліку та моніторингу хірургічних інструментів в

лікарні [2-4].

Система для контролю за переливанням крові. Кожному пацієнту лікарні надягають

браслети, оснащені RFID-міткою. Дублікати цієї мітки знаходяться на наклейці, яка

ідентифікує запит на переливання крові. Система самостійно порівнює групу крові пацієнта з

групою крові, що міститься в контейнері. Якщо інформація про пацієнта і пакета з кров'ю

збігаються, то відкривається електронний замок і кров може бути використана для

переливання. Така інноваційна система контролю на базі RFID-технології впроваджена у

госпіталі Ospedale Maggiore (Італія) [5].

Ідентифікація новонароджених. У більш ніж 900 пологових будинках світу

використовуються RFID-мітки, призначені для матерів і новонароджених, для того, щоб

виключити можливість підміни або викрадення дітей. В Університетському госпіталі

Акерсхус (Норвегія) випробовується прототип охоронної системи, при використанні якої

новонародженим кріпляться електронні браслети, на щиколотку. Матерям дітей видають

браслети, сигнал від яких буде надходити на браслети немовлят. При віддаленні браслетів на

відстань, що перевищує декілька метрів, спрацює сигнал тривоги [6].

Пасивні RFID-мітки також використовуються для маркування і правильного розподілу

материнського молока, що зберігається в контейнерах. Програма і RFID-сканер забезпечує

призначення новонародженому відповідного молока і веде облік годування [3].

Запобігання поширенню фальсифікованих ліків.

Фармацевтичні компанії сподіваються підвищити рівень захисту від фальсифікованих

медикаментів шляхом імплантації RFID-мітки в кожну упаковку з лікарськими засобами.

Одним із варіантів побудови RFID-системи для запобігання розповсюдження

фальсифікованих ліків є наступний: у кожній упаковці виробленої продукції розміщується

захищена спеціальним чином мітка, яка містить інформацію про виробника медикаменту і

термін придатності даної продукції. Після відвантаження зі складу виробника медикаменти

надходять на аптечний склад, де відбувається сканування міток і звірка їх ідентифікаційних

номерів зі списком, що додається до кожної партії лікарських засобів [7].

Крім вказаних вище застосувань RFID-систем, останнім часом з’являються технології,

що допомагають лікарям різних спеціальностей стежити за здоров’ям своїх пацієнтів і

допомагати в їх лікуванні. Наведемо деякі з них.

Застосування RFID-міток у неврології, як засобу для боротьби з хронічними болями і

144

неврологічними розладами. При цьому буде використовуватися така ж технологія, як і в

сучасних стимуляторах спинного мозку - невеликий електричний заряд паралізує нервові

закінчення, які передають больові імпульси по організму. Головним недоліком існуючих нині

медичних приладів є їх великі габарити. Для повноцінної роботи стимулятора, крім

імплантованого під шкіру імпульсного джерела, потрібно носити з собою батарею живлення.

Розроблена на основі технології RFID система позбавлена цих недоліків - вона бездротова і не

вимагає прямого підключення до джерела енергії. Достатній для роботи імплантату заряд

отримується від пристрою, який можна носити на руці або нозі як браслет.

Застосування RFID-передавачів в отоларингології. З їх допомогою є можливість

зменшити прояви тіннітусу - гучного шуму у вухах тих, хто отримав поранення в голову або

був контужений.

Застосування RFID-систем для допомоги дітям хворим на аутизм. Компанією ProxTalker

(Нью-Йорк) розроблено прилад, який використовує радіочастотну ідентифікацію, щоб

допомогти дитині керувати приладом з імітацією голосу. Цей прилад дає можливість дітям з

мовним дефектом віднайти свій голос.

Прилад являє собою RFID-зчитувач і мітки або так звані голосові теги. Кожна мітка

позначає одне слово або фразу і, як правило, промаркована відповідним чином на звороті.

Коли дитина пересуває позначку над зчитувачем, той, в свою чергу, вимовляє фразу або слово

призначене даній мітці [8].

Для людей з вадами зору та сліпих людей компанія Envision America (США) [9]

розробила етикетки з RFID-чіпами, які працюють з пристроями зчитування, що

використовують технологію синтезу мови. У чіп занесена інформація з етикетки продукту, і

ця інформація вимовляється вголос в момент зчитування її рідером. Такі етикетки можуть

використовуватися на рецептах: аптекам потрібно кріпити їх до ліків.


Таким чином, проведений аналіз використання RFID-технології у медицині показав, що

впровадження радіочастотної ідентифікації дозволяє більш оперативно і безконтактно

ідентифікувати пацієнтів. З’являється можливість забезпечити комплексний контроль і

супровід пацієнтів та персоналу медичних закладів, документів і матеріалів на території

медичних установ. Це, в свою чергу, покращить обслуговування пацієнтів, підвищить їх

безпеку, запобігатиме лікарським помилкам, пов’язаним з довгим пошуком потрібної

інформації, допоможе хворим, що мають деякі специфічні вади. Персонал матиме можливість

приділяти більше уваги лікуванню, а витрати скоротяться.


1. Системы автоматической идентификации. - http://www.shark.ru/tech/rfid/.

2. Златоустовский С.А. Итоги пилотного испытания RFID в госпитале Копенгагена

показали эффективность технологии. - http://www.rfidexpert.ru/ru/story/1356.

3. Халамка Д. RFID (устройства радиочастотной идентификации): полученный опыт по

инновациям, инфраструктуре и окупаемости инвестиций. – http://russia.emc.com/

leadership/ business-view/rfid.htm.

4. Федичева К. Здравоохранение в Европе: как воплощаются ИТ-идеи. – www.pcweek.ru.

5. Технология RFID нашла свое применение в больницах. – www.bluejack.ru.

6. Hugs Infant Protection System. – www.xmark.com.

7. «Разумная» упаковка для лекарств. – www.fondai.

8. RFID Gives Voice to Nonverbal Children. - http://www.rfidjournal.com/articles/view?4907.

9. Рандл М., Конли К. Этические аспекты новых технологий. Обзор. – М.: Права человека.

– 2007. – 99 с.

Ключові слова: РАДІОЧАСТОТНА ІДЕНТИФІКАЦІЯ, МЕДИЦИНА, СИСТЕМА

АВТОМАТИЧНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ.

145

УДК 577.218

Мухамед Али Таиф


МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕГУЛЯТОРНОЙ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ СЕТИ С ПОМОЩЬЮ

АЛГОРИТМА ИСКУССТВЕННОЙ ИММУННОЙ СЕТИ

У роботі описаний розроблений метод реконструкції генної регуляторної мережі за допомогою

імунного алгоритму оптимізації. Наведено результати комп'ютерних експериментів.

Введение

Каждая клетка в живом организме имеет одинаковые геном. Механизмы на

молекулярном уровне, которые интерпретируют эту информацию несут ответственность за их

дифференциацию и функциональность. Ключевую роль в таких механизмах играют факторы

транскрипции [1]. Факторы транскрипции являются белками, которые контролируют процесс

синтеза мРНК на матрице ДНК (транскрипцию) путём связывания со специфичными

участками ДНК. Транскрипционные факторы выполняют свою функцию либо

самостоятельно, либо в комплексе с другими белками. Они обеспечивают снижение

(репрессоры) или повышение (активаторы) константы связывания РНК-полимеразы с

регуляторными последовательностями регулируемого гена [2]. Они могут активировать или

подавлять активность определенного гена. Сложные системы возникают потому, что

транскрипционные факторы являются продуктами генов и могут регулироваться другими

факторами транскрипции [3]. Возможно также наличие петель обратной связи (Рис. 1.).

Рис.1 Представление простой, гипотетический сети фактора транскрипции [3]

На рисунке показаны все гены, кодирующие транскрипционные факторы, которые в

свою очередь управляют активностью генов кодирующих транскрипцию. Генная

регуляторная сеть (ГРС) представляет собой множество косвенно взаимосвязанных между

собой модульных элементов ДНК (генов), которые принимают множественные входные

сигналы в виде РНК и белков, обрабатывают эти сигналы и обусловливают темп, при котором

гены сети транскрибируются в РНК и транслируются в белки. Генные регуляторные сети с

другой стороны можно рассматривать как подход, основанным на сетевом представления

взаимодействия между генами. ДНК-микрочипы являются наиболее широко используемой

технологией для извлечения одновременных отношения между тысячами генов.

Эксперименты с микрочипами генов обеспечивают данные экспрессии генов для конкретного

состояния и различных периодов времени. Экспрессия определенного гена зависит от

биологических условий и других генов.

Архитектура сети отражает взаимодействие ее различных элементов и дает полное

представлений по регуляции функционирования клетки в отличие от традиционного

146

исследования отдельных генов, поэтому реконструкция ген них сетей является важным

предметом изучений системной биологии.

Методы решения

Хотя существует целый ряд попыток уже проведенных различными исследователями,

полученные решения все еще являются не удовлетворительными, что по отношению к

времени, необходимого и достигнутой степенью точности. Поэтому существует

необходимость дальнейших исследований по этой теме для достижения удовлетворительных

решений с улучшенными характеристиками.ГРС сети описывают бимолекулярные

взаимодействия, которые по своей природе являются нелинейными и могут быть выражены с

помощью общей системы дифференциальные уравнений

txtxf

dt

tdxNi

i ,,1 (1)

для i = 1,...,N, где N это число генов, xi – уровень экспрессии генов, а fi –функция, которая

описывает влияние всех генов на ген i. Например, если j-й ген активирует i –й ген, то значение

fi возрастает с увеличением xj и наоборот, если j –й ген ингибирует i –й ген.

В предлагаемом методе использована S-система, которая является широко признанным

моделью для реконструкции генных регуляторных сетей.

Одним из вариантов математического описания генетической сети является S-система [],

представляющая собой систему дифференциальных уравнений вида:

n

j

h

ji

n

j

g

jii ijij XX

dt

dX

11

(2)

где n – количество состояний переменных, характеризующих исследуемый объект или

количество реагентов ( iX ), неотрицательные параметры ii , – постоянные скорости

изменения параметров узлов сети в процессе её настройки, ijg и ijh – действительные

значения, отображающие динамику развития соответствующего узла сети, индексы ji,

удовлетворяют условию nji ,1 . Параметры ijg и ijh представляют собой интерактивные

эффективности узла jX для соответствующего узла iX . Значения ijg и ijh отображают

динамику развития соответствующего узла и представляются в виде динамической

последовательности действительных чисел. Первый терм в уравнении (1) определяет

воздействия, приводящие к увеличению состояния узла iX . Второй терм представляет собой

воздействия, уменьшающие состояние данного узла.

В работе [2] задача реконструкции генной сети на основе S-системы была

сформулирована как задача оптимизации. Было предложено использовать эволюционные

вычисления, параметры S-системы рассчитывались следующим образом. Пусть Xi;cal;t –

уровень экспрессии гена Xi-го гена в момент времени t рассчитывается численно посредством

решения системы дифференциальных уравнений (1) для предполагаемого множества

параметров а Xi;exp;t представляет экспериментально наблюдаемый уровень экспрессии гена Xi

в момент времени t. Сумма относительной квадратичной ошибки Xi;cal;t и Xi;exp;t берутся как

относительная стандартная ошибка f для оценки пригодности [2]

N

i

T

t ti

titcali

X

XXf

1 1

2

exp,,

exp,,,, (3)

147

Предлагаемый метод основан на использовании алгоритма искусственной иммунной

сети (ИИС). Структура генома (антитела Ab) представлена в виде набора значений параметров

оптимизации ( ijijii hg ,,, ), показан на рис. 2. Геном (соответствующий одному

индивидууму) содержит множество параметров S-системы (n параметров αi-ыe и βi-ыe а также

n×n gij –ые и hij-ыe) которые формируют матрицу n × (2n + 2). Каждый отдельный

индивидуум (Ab) представляет соответственно одну модель S-системы. Каждый маленький

квадрат на Рис. 2 соответствует каждому параметру, который представлен вещественным

числом [4]. Структура тела антитела (индивидуума) состоит из двух n-х векторов i и i и

две n×n матрицы ijg и ijh представленных в виде матрицы размерностью n × (2n + 2), при

этом данная матрица представляет только одну модель S-системы [4].

Рис.2 Структура тела антитела (индивидуума [4])

Далее после подстройки параметров сети итерационная процедура продолжается до

достижения минимального порогового значения скорости изменения параметров узлов сети.

Поскольку проблема имеет несколько решений, концептуально задача заключается в

нахождении наиболее оптимального решения. Для решения данной задачи был использован

алгоритм ИИС. ИИС математически может быть представлена в виде графа, причем

необязательно полносвязного, который состоит из множества узлов - индивидуумов и

множества взвешенных ребер, означающих отношения между индивидуумами. Значение веса

ребра соответствует степени подобия индивидуумов между собой. Блок-диаграмма алгоритма

представлена на Рис. 3. В ИИС различают два вида афинности:

– афинность связи «антиген-антитело» ( Ag-Ab) – степень расхождения;

– афинность связи «антитело-антитело» ( Ab-Ab) – степень подобия.

При решении задачи оптимизации, цель состоит в нахождении оптимальных значений

(минимумов или максимумов) некоторого критерия liXxxxxfy il ,1,),...,,,( 21 , где X –

допустимое множество задач. В общем случае рассматриваются задачи многокритериальной

оптимизации:

)()...,,,( 21 maxminyyyy n , (4)

где njxxxfy ljj ,1),...,,,( 21 , n – количество критериев задачи. В зависимости от условий

задачи возможное отыскание глобального или локального оптимумов.

В задачах оптимизации обобщенная форма антител представляет собой вектор

аргументов )...,,,( 21 lxxxAb , а за антигены используются критерии jy , представленные

функциями: )...,,,( 21 lxxxfAg . Значение аффинности jg вычисляются на основе значений

критериев jy , отображенных в множество неотъемлемых чисел, т.е.:

:,: FXf . (5)

148

Таким образом, имеет место некоторая функция аффинности )...,,,( 21 nxxxfFg , что

определяет степень соответствия индивидуумов друг другу. В таких задачах мы не можем

оперировать понятием расстояния, так как оптимальные значения критериев нам заранее не

известные, и, итак, не известная максимально возможная степень соответствия индивидуумов.

Поэтому управление динамикой ИИС производится за счет относительных значений

аффинности или ранга индивидуумов совокупности. Данный подход есть очень близким к

концепции пригодности, которая используется в эволюционных алгоритмах [4].

Формально такой алгоритм можно представить следующим образом:

),,,,,,,,,( sdC nN SDMObChImmunNET ,

где Ob - набор данных, состоящий из pN векторов размерности p – элементы внешней

среды; Ch - матрица, содержащая все индивидуумы сети ( pNtCh ) – популяция хромосом;

M - матрица, состоящая из N ниш ( ChM ); CN - общее количество копий, создаваемых в

каждом поколении (при активации сети); D - матрица элементов ij

d пригодностей; S -

матрица элементов ij

s Ch-Ch подобия; n - количество лучших индивидуумов, отбираемых из

Ch для копирования скрещивания и мутации; - процент улучшенных индивидуумов,

отбираемых из популяции копий для последующей обработки; d

- пороговый коэффициент

гибели или стимуляции индивидуума в зависимости от его пригодности; s

- пороговый

коэффициент сжатия популяции; - множительный фактор, регулирующий количество копий

отобранных индивидуумов; ObN - количество данных для распознавания.

Процесс сжатия популяции приводит к тому, что подобные индивидуумы вытесняют

друг друга из одной ниши и погибают. Таким образом, в нише остается только один

индивидуум, и популяция сокращается (сжимается) в размерах.

Рис. 3 Блок-диаграмма оптимизационного алгоритма ИИС

Эксперименты и результаты

Для оценки разработанного метода были использованы данные SOS-системы репарации

ДНК бактерии кишечной палочки (Е. coli) [5], который обычно используется для оценки

эффективности методов реконструкции регуляторных генных сетей. На рис.4 показано

149

графическое представление генных взаимодействий после повреждений ДНК. По данным

работ [2, 3] в процессе восстановления ДНК при ее повреждении участвуют 6 основных генов

(uvrD, umuD, lexA, recA, uvrA and polB).

Рис.4 SOS-системы репарации ДНК бактерии кишечной палочки ( Е. coli)

В состав SOS-системы входит ген lex А, продуктом которого является белок LexA

который является репрессором ряда генов, и ген recА, кодирующий полифункциональный

белок RеcА. Белок RеcА является активировирующим сигналом-индуктором SOS-системы, в

процессе приобретает свойства протеазы и инактивирует репрессорный белок LexA. В

результате разрушения белка Lex А снимается репрессия по крайней мере с 17 генов. Ген lexА

является саморегулируемым, т. е. репрессируется собственным продуктом, что обеспечивает

постоянство концентрации белка LexA в процессе размножения бактерий. Конструирование

генной сети позволяет прогнозировать роли каждого из этих генов в системе репарации

(исправление) молекулы ДНК. Данные SOS-системы взяты из веб-сайта лаборатории Ури

Алона из Института Вейцмана [6] В используемой базе данных имеется 50 полученных

экспериментально временных точек (периодов), из которых 49 используются для

экспериментов, т.к. первая точка является нулевой. Из 8 генов мы выбрали, 6 наиболее важных

генов. Все значения нормированы в диапазоне [0, 1].

Рис.5 SOS-системы репарации ДНК бактерии кишечной палочки

идентифицированная алгоритмом ИИС

На Рис. 5 показано графическое представление генной сети, предсказанной этого

предложенного метода. пунктирные линии показывают ингибирование и сплошные линии

показывают отношения активации. Поскольку мы имеем дело с экспериментально

полученными наборами данных в виде микрочипов то необходимо учесть, что эти данные

содержат шум. С помощью предложенного метода удалось определить множество отношений

между LexA к LexA, uvrD, uvrA, гее, polB, umuD. Предложенный метод определил ряд новых

отношений, например, генов umuD c uvrD, которые могут представлять собой отношение,

которое не определялись ранее исследователями. Из Рис.5 видно, что есть еще несколько

отношений, которые могут исследоваться биологами при рассмотрении SOS-системы

репарации ДНК E.coli.

150

Вывод

В этой работе, предложено использовать алгоритм ИИС для идентификации

оптимальной генной регуляторной сети. Подход апробирован на реальных данных: SOS E

Coli ДНК репарации данных генной экспрессии. Следует отметить, что предложенный

алгоритм имеет более быструю сходимость и дает лучшие результаты, чем существующие

алгоритмы.


1. Pal S. K., Bandyopadhyay S., and Ray S. S., “Evolutionary computation in bioinformatics: a

review,” vol. 36, no. 5, pp. 601–615, 2006.

2. https://ru.wikipedia.org/wiki/ Факторы_транскрипции

3. T. Schlitt and A. Brazma, “Current approaches to gene regulatory network modelling,” BMC

Bioinformatics, vol. 8, no. Suppl 6, pp. S9+, 2007.

4. Daisuke Tominaga, Nobuto Koga, Masahiro Okamoto "Efficient Numerical Optimization

Algorithm Based on Genetic Algorithm for Inverse Problem", , Proceedings of Genetic and

Evolutionary Computation Conference (GECCO 2000), pp. 252 - 258, 2000.

5. Sutton, M.D., Smith, B.T., Godoy, V.G., Walker, G.C., (2000), The SOS response: recent

insights into umudc-dependent mutagenesis and dna damage tolerance, Annual review of

genetics. 34(1), 479–497.

6. Kimura, S., Sonoda, K., Yamane, S., Maeda, H., Matsumura, K., Hatakeyama, M., (2008),

Function approximation approach to the inference of reduced ngnet models of genetic

networks, BMC bioinformatics. 9(1), 23.

7. Kabir, M., Noman, N., Iba, H., (2010), Reverse engineering gene regulatory network from

microarray data using linear timevariant model, BMC bioinformatics. 11 (Suppl 1), S56.

8. www.weizmann.ac.il/mcb/UriAlon/Papers/SOSData/

151

УДК 62-519

Д. В. Намуйлик, В.С.Димов


КОМП’ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ БЕЗПЕКОЮ РУХУ

НА ЗАЛІЗНИЧНОМУ ТРАНСПОРТІ

В зв’язку зі складною ситуацією в країні, внаслідок військових дій в східній частині України, зросла

кількість перевезень військової техніки та обладнання по залізничних шляхах країни. Для

перевезення військової техніки та військових використовують військові ешелони – організовані для

перевезення військової частини в одному потязі, один або декілька підрозділів і бойова техніка, а

також військові вантажі, якому органом військових сполучень присвоюють номер.

Перевезення різних підрозділів на великі відстані залізничним транспортом дозволяє у порівнянні з

маршем зберегти сили особового складу, запобігти виходу зі строю озброєння і бойової техніки,

економити моторесурси. Залізничний транспорт, крім того, забезпечує відносно високу швидкість

пересування підрозділів незалежно від кліматичних умов, стану погоди, часу доби, пори року.

Військові вантажі повинні швидко доправлятися до пункту призначення, тому потяги рухаються

з великою швидкістю, через це необхідно створити безпечні умови для руху інших поїздів на колії.

З метою забезпечення безпеки руху на залізній дорозі, щоб уникнути аварій, та інших небезпечних

ситуацій, необхідно створити комп’ютеризовану систему управління, за допомогою якої можна

контролювати рух поїздів на залізній дорозі.

Вступ

Пристрої автоматизації являються найважливішими елементами технічного озброєння

залізничного транспорту. Ці пристрої дозволяють ефективно вирішувати задачі перевізного

процесу; сприяючи збільшенню пропускної здатності залізничних ліній, забезпечуючи

безпеку руху потягів, безперебійний зв'язок між всіма підрозділами залізничного транспорту.

До пристроїв автоматизації відносять системи електричної централізації.

Електрична централізація дозволяє в два рази збільшити пропускну здатність станцій,

скоротити експлуатаційний штат робітників та забезпечити безпеку руху потягів. Найбільш

просто з цією проблемою на станції може справитись централізація комп'ютерного типу, яка

забезпечує безпечне управління стрілками й сигналами. Мікропроцесорні системи

підвищують рівень безпеки, займають значно менше площі, потребують менше

електроенергії, зменшують об'єм будівельно-монтажних робіт та знижують експлуатаційні

затрати.


Електрична централізація представляє собою систему управління стрілками та

світлофорами, яка використовується на залізничних станціях для прискорення приготування

маршрутів, виключаючи небезпечну працю стрілочників та підвищення безпеки руху.

Пристрої електричної централізації повинні забезпечувати:

1. Взаємне замикання стрілок та сигналів, не допускаючи відкриття сигналів, що

відповідають даному маршруту, якщо стрілки не поставлені в потрібне положення, а

сигнали ворожих маршрутів не закриті.

2. Перевід вхідної в маршрут стрілки або відкриття сигналу ворожого маршруту при

відкритому сигналі, який огороджує установлений маршрут.

3. Відкриття вхідного сигналу при маршруті на зайнятий шлях.

4. Перевід стрілки під потягом.

5. Вдосконалення технічної оснащеності ділянок автомобільних доріг в межах залізничних

переїздів і на підходах до них.

В електричну централізацію включають маршрути:

приймання та відправлення поїздів по всіх приймально-відправних коліях;

передачі поїздів і маневрових составів з одного парку станції в інший;

маневрові, що перетинають поїзні маршрути;

подачі локомотивів під поїзди та прибирання їх в депо.

152

Всі шляхи прийому і централізовані стрілки обладнають електричними рейковими

колами. При відкритті світлофора маршрут автоматично замикається, тобто, стрілки, що

входять в маршрут, перевести не можна.

Маршрут розмикається після звільнення поїздом останньої стрілки, а в разі

секціонування маршрутів – посекційно, у міру звільнення потягом секцій маршруту.

Секціонування маршрутів дозволяє зменшити інтервал між поїздами, маршрути яких ворожі

один до одного і, отже, збільшити пропускну здатність станції.

Будь-яка система електричної централізації базується на трьох шляхових елементах:

стрілочному приводі, рейковому колі та світлофорі.

ЕП – стрілочний електропривод переводить стрілку в необхідне положення, контролює

щільність притиснення вістряка до рамної рейки і здійснює замикання вістряків.

РК – рейкове коло контролює зайнятість стрілок і приймально-відправних колій.

С – світлофор регулює рух.

Від колійних елементів прокладаються з'єднувальні кабельні лінії на пост управління де

розташовуються:

1. Релейна і безконтактна апаратура.

2. Джерела живлення.

3. Апарат управління.

По цих лініях проходять сигнали управління і контролю електричною централізацією.

Переведення стрілок по маршруту і відкриття світлофорів з перевіркою всіх умов безпеки

здійснюється за допомогою реле або електронної апаратури. При русі поїзда по маршруту ця

апаратура контролює його місцезнаходження і виключає можливість завдання ворожих

маршрутів. Помилкові дії на пульті управління чергового по станції не можуть привести до

небезпечних результатами, так як технічні засоби поста електричної централізації надійно їх

блокують. В ЕЦ з центральним живленням всі прилади здійснюють блокувальні залежності, і

джерела живлення розміщуються на посту ЕЦ, як правило, у вигляді окремого будинку, де

встановлюється пульт управління.

Рух поїздів і маневрових составів на станціях здійснюється за встановленими для них

маршрутами, кожен з яких представляє собою частину колійного розгалудження,

підготовлену для відповідного пересування з урахуванням вимог безпеки.

В межах станцій рух поїздів здійснюється по поїзним маршрутах прийому, передачі і

відправлення, а також за маневровими маршрутами, якщо не можна приготувати поїзний

маршрут.

Основним сигнальним приладом, що застосовується на залізницях, є світлофор – це

стаціонарний сигнальний прилад, що подає сигнали вогнями своїх ліхтарів в умовах будь-якої

видимості.

На станціях при електричній централізації всі стрілочні і без стрілочні ділянки в

централізованій зоні і приймально-відправні колії обладнують електричними рейковими

колами.

За допомогою рейкових ланцюгів забезпечується:

1. Автоматична зміна дозволяючого вогню світлофора на заборонний, якщо в межах

цього маршруту з'являється рухомий потяг або відбувається пошкодження рейкового кола.

2. Робота автоматичної локомотивної сигналізації.

3. Передача інформації про вільність або зайнятості приймально-відправних колій і

стрілочних ділянок на табло апаратів управління.

Передбачається розробка автоматизованої системи управління шлагбаумом на

залізничному переїзді, яка відповідає за безпечне пересування автомобільного транспорту

через залізничний переїзд.

Є цілий клас пристроїв, які можуть працювати без безпосередньої участі людини, до них

відносяться:

• Пристрої, що працюють за встановленим раніш тимчасовим алгоритмом

• Пристрої, що працюють під управлінням процесора (мікроконтролера)

153

Пристрої, які працюють за заданим тимчасовим алгоритмом, називаються

програмованими таймерами. У них прописується потрібний час включення світлофора

(сімафора) і час відкриття і закриття шлагбаумів які перекривають, або відкривають

залізничний переїзд.

Системи, що працюють під управлінням процесора (мікроконтролера), образно можна

назвати інтелектуальними системами управління. Такі системи керують рухом в залежності

від конкретної ситуації, що склалася на ввіреному під управління даної системи відрізку

залізничної колії.

Залізничні переїзди, на яких спостерігається інтенсивний рух автотранспорту

оснащуються саме такими системами управління. Вони мають ряд істотних переваг перед

іншими системами, основними з яких можна виділити:

• надійність

• дешевизна в обслуговуванні

• відсутність людського фактора

Висновки

Використання комп’ютеризованих систем управління рухом на залізничних шляхах

дозволяє не тільки вирішувати задачі безпеки, але й полегшувати їх обслуговування та

моніторинг.

Крім того, сучасні системи автоматизації - це не просто данина моді, вони мають і

економічні переваги:

в автоматичному режимі строго дотримується безпечний стан переїзду потяга, тому що

виключається вплив людського фактора;

система, побудована з сучасних компонентів, вимагає менше витрат на своє

обслуговування.

Планується розробка комп’ютеризованого пристрою управління на залізничних

переїздах з автомобільними дорогами.


1. Савушкін А.К., Жуков В.І. Станційні пристрої залізничної автоматики і

телемеханіки / А.К.Савушкін, В.І.Жуков – М.: Транспорт, 1979. - 264 с. 2. Автоматика, телемеханіка та зв'язок на залізничному транспорті / Под ред. А.А.

Устинський, Б.М. Степенский, Н.А. Цибуля, Д.В. Шалягін, В.В. Баранова - М.:

Транспорт, 1994. - 312 с.

3. Кокурін І. М. Експлуатаційні основи залізничної автоматики й телемеханікі /

І.М.Кокурін, Л.Ф.Кондратенко – М.: Транспорт, 1989. – 184 с.

4. Чередков М.М. Пристрої СЦБ, їх монтаж і обслуговування: електрична

централізація стрілок і сигналів. - 2-е вид., Перераб. і доп / М.М.Чередков – М.:

Транспорт, 1992. - 311 с.

5. Казаков О.А. Електрична централізація стрілок і сигналів / О.А.Казаков – М.:

Транспорт, 1974. – 392 с.

Ключові слова: СТРІЛОЧНИЙ ЕЛЕКТРОПРИВОД, РЕЙКОВЕ КОЛО, ЗАЛІЗНИЧНА

СТАНЦІЯ.

154

УДК 004.94 (075.8)

Д. В. Оболенський, А.М. Касап


МОДЕЛЮВАННЯ КОНВЕЄРНОЇ АВТОМАТИЗОВАНОЇ ЛІНІЇ РОЗЛИВУ

ФРУКТОВОГО СОКУ

Автоматизована лінія розливу фруктового соку в баночки представлена в вигляді складної системи

масового обслуговування, розроблена блок – діаграма моделі системи з використанням пакету

моделювання GPSS, написана програма моделювання і проведено моделювання системи протягом

8 – ми годин роботи для вибраних вхідних даних і заданих початкових умов. Проаналізовані

результати моделювання і запропоновані розміри накопичувачів лінії для тих умов роботи, що

моделювалися.

Вступ Деяка конвеєрна автоматизована лінія випускає баночки фруктового соку (рис.1)

Порожні баночки для фруктового соку поступають в накопичувач 1 автоматизованої лінії

кожні А ± В секунд. Після цього у них автоматично заливається фруктовий сік. Одночасно

може заливатися лише одна баночка, на що витрачається F секунд. Залиті соком баночки

поступають до накопичувача 2 для виконання операції закоркування і приклеювання етикеток.

На ці операції витрачається С секунд. Одночасно може оброблятися одна баночка. Після цього

баночки поступають до накопичувача 3 для наступної операції. У кінці лінії баночки

встановлюються в ящики. Час установки однієї баночки в ящик становить D секунд.

Одночасно може встановлюватися в ящик дві баночки. На початку зміни у накопичувачі 2

знаходиться G баночок, а у накопичувачі 3 – K баночок.

Рис. 1 Схема лінії розливу фруктового соку

Постановка задачі Використовуючи теорію масового обслуговування для аналізу роботи конвеєрної

автоматизованої лінії розливу фруктового соку, необхідно розробити модель лінії в

середовищі GPSS, промоделювати її роботу протягом однієї зміни (8 годин) при вибраних

вхідних даних і для заданих початкових умов, проаналізувати отримані результати і надати

рекомендації щодо розмірів накопичувачів лінії для тих умов роботи, що моделювалися.


Нехай порожні баночки для фруктового соку поступають в накопичувач 1

автоматизованої лінії кожні А ± В = 2.3 ± 1.2 секунд. На заливку фруктового соку в баночку

нехай потрібно F = 2.15 секунди. Для виконання операції закоркування і приклеювання

етикеток нехай тратиться С = 2.2 секунди. Час установки однієї баночки в ящик нехай лежить

в інтервалі D = 4.2 секунди. На початку зміни у накопичувачі 2 нехай знаходиться G = 20

баночок, а у накопичувачі 3 – K = 36 баночок.

Блок-діаграма моделі в середовищі GPSS зображена на рис. 2. Тут прийняті наступні

позначення: WAIT – накопичувач; ZALIW – заливка соку в баночку; ZAKR - закоркування

баночки і приклеювання на неї етикеток; UPAK – встановлення баночок в ящик.

155

Рис 2 Блок-діаграма моделі в середовищі GPSS

Програма, що моделює роботу конвеєрної автоматизованої лінії розливу фруктового

соку в баночки для наведених вище умов має вигляд:

UPAK STORAGE 2

GENERATE ,,,20

TRANSFER ,OCH2

GENERATE ,,,36

TRANSFER ,OCH3

GENERATE 2.3,1.2

QUEUE WAIT1

SEIZE ZALIW

DEPART WAIT1

ADVANCE 2.15

RELEASE ZALIW

OCH2 QUEUE WAIT2

SEIZE ZAKR

DEPART WAIT2

ADVANCE 2.2

RELEASE ZAKR

OCH3 QUEUE WAIT3

ENTER UPAK

DEPART WAIT3

GENERATE

28800

TER

MINATE

1 TERMIN

ATE

GENERATE

, , , G

QUEUE

WAIT2

ENTER

UPAK

DEPART

WAIT2

QUEUE

WAIT1

SEIZE

ZALIW

DEPART

WAIT1

ADVANCE

F

ADVANCE C

RELEASE

ZAKR

RELEASE

ZALIW

TRA

NSFE

GENERATE

А ± В

GENERATE

, , , K

SEIZE

ZAKR

TRA

NSFE

QUEUE

WAIT3

DEPART

WAIT3

ADVANCE

D

LEAVE

UPAK

156

ADVANCE 4.2

LEAVE UPAK

TERMINATE

GENERATE 28800

TERMINATE 1

START 1

Результат моделювання:

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

ZAKR 12600 0.962 2.200 1 12637 0 0 0 1

ZALIW 12582 0.939 2.150 1 12639 0 0 0 1

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

WAIT2 19 1 12601 1986 0.859 1.962 2.330 0

WAIT3 35 0 12635 11923 0.948 2.161 38.355 0

WAIT1 6 1 12583 3061 0.619 1.418 1.873 0

STORAGE CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

UPAK 2 0 0 2 12635 1 1.842 0.921 0 0

Аналіз отриманих даних свідчить про те, що за зміну на лінію розливу соку надійшло

12583 баночки, 56 баночок знаходилися у накопичувачах 2 і 3 на початку зміни, в ящики

встановлено 12633 баночки. На кінець моделювання на лінії залишилося 6 баночок – по одній

у накопичувачах 1 і 2, одна на операції заливки соку, одна на операції коркування і дві на

операції встановлення в ящик. Автомати, що виконують операції заливки соку, коркування

баночок і їх встановлення в ящик працюють з досить високим коефіцієнтом навантаження:

відповідно 93.9% , 96.2% і 92.1% . При таких умовах роботи лінії достатньо мати таку ємність

накопичувачів: приблизно на 6 – 7 баночок першого накопичувача; на 20 баночок – другого і

на 36 баночок – третього.

Основні результати

Конвеєрна автоматизована лінія розливу фруктового соку в баночки представлена у

вигляді складної системи масового обслуговування, розроблена блок – діаграма моделі лінії з

використанням пакету моделювання GPSS, написана програма моделювання і проведено

моделювання роботи конвеєрної лінії протягом однієї зміни для вибраних вхідних даних і

заданих початкових умов. Проаналізовані результати моделювання і запропонована

мінімальна ємність всіх трьох накопичувачів лінії при досить хороших коефіцієнтах

навантаження технологічного обладнання.


1. Томашевський В.М. Вирішення практичних завдань методами комп’ютерного

моделювання: Навчальний посібник / В.М.Томашевський, О.Г.Жданова, О.О.Жолдаков.

– К.: Корнійчук, 2001.

2. Боев В. Моделирование систем: инструментальные средства GPSS WORLD / В.Боев –

СПб.: БХВ – Петербург, 2004.

Ключові слова: КОНВЕЄРНА АВТОМАТИЗОВАНА ЛІНІЯ, СИСТЕМА МАСОВОГО

ОБСЛУГОВУВАННЯ, МОДЕЛЮВАННЯ, GPSS

157

УДК 62-529

О.О. Олесов, О.П. Олесов, О.П. Губанова, О.М. Ткачов


РОЗРОБКА ВЕРСТАТУ З ЧПУ

Ця тема актуальна, так як ЧПУ верстати дозволяють виробляти деталі різних розмірів, з

високою точністю, які в подальшому використовуються для створення різноманітних моделей.

Відмінність моєї моделі полягає у тому, що станок використовується для особистих потреб,

виготовлений з не дорогих матеріалів, електронних пристроїв та інших необхідних деталей.

Об’єкти дослідження:

1. Станки з ЧПУ;

2. Мова програмування Python 2.7;

3. LPT порт.

Методи дослідження: для вирішення мети і завдань дослідження застосовувалися:

сучасні комп’ютерні технології;

аналіз та узагальнення наукової літератури з даної проблеми;

аналіз існуючих верстатів.

Програма для керування станком с ЧПУ створена в середовищі Python 2.7 для роботи зі станком,

сконструйованому по особисто розробленій схемі із підручних матеріалів та додатково

закуплених необхідних комплектуючих.

Створено станок, який може використовуватись у непромислових цілях.

Особистий внесок учасника: під керівництвом наукових керівників, даний проект розроблено та

введено в експлуатацію. На даний момент станок проходить етап тестування та доробок.

Введення

ЧПУ верстати дозволяють виробляти деталі різних розмірів, з високою точністю, які в

подальшому використовуються для створення різноманітних моделей. В наш час такі верстати

досить дорого коштують і мають великі габарити, розраховані на великі підприємства.

Мета роботи

Метою розробки даного проекту є створення верстату з числовим програмним

управлінням. Аналіз існуючих пристроїв в даному напрямку, дозволив обрати оптимальний

набір необхідних матеріалів та засобів для створення верстату. Після проведення аналізу

існуючих програм по керуванню ЧПУ верстатами, було розроблено власну, використовуючи

мову програмування Python. Передача інформації з комп’ютера на верстат відбувається за

допомогою LPT порту.


Поточна модель верстату, зовнішній вигляд якого зображено на рис.3, відрізняється від

інших малими габаритами та масою, що дозволяє використовувати його у домашніх умовах.

Також деталі цього верстату достатньо дешеві, що дозволяє зібрати його звичайним людям.

На такому верстаті можна виготовляти невеликі вироби з великою точністю, що зручно для

багатьох власних цілей.

Для створення свого проекту виникла необхідність підібрати потрібні електродеталі,

механічні деталі та створити особистий програмний додаток.

Деталі прототипу верстата були виготовлені з алюмінію. Основні переваги алюмінію, це

- легкість, піддатливість штампуванню, корозійна стійкість. Але довелося відмовитись від

цього матеріалу, так як його важко оброблювати, і матеріалу потрібної товщини в не було.

Тому було вирішено виготовити станок з іншого матеріалу – вініпласту. Саме цей матеріал,

обрано так як він має великий запас міцності та досить легкий. Матеріал не є металом, тому

він не підлягає корозії і з ним досить легко працювати. Цей матеріал можна вилучити із старих

приладів або купити в Інтернеті.

Направляючі були взяті із списаних принтерів, які виконували роль направляючих для

каретки картриджів, тому вони мають великий запас міцності та гладку, відшліфовану

поверхню, з високою точністю.

Використовувалися безроликові лінійні підшипники, так як вони дешевші від роликових,

158

і в моделі станка відсутні великі навантаження, тому великої необхідності в зменшенні тертя

немає. Але в подальшому планується замінити їх на роликові аналоги.

Рухатись каретки з інструментом будуть завдяки жорсткому кріпленню основи каретки

до ременю. Ремінь буде приводитись у рух за рахунок шагових двигунів. Цей спосіб

забезпечить достатню силу руху та високу швидкість руху каретки.

Для руху кареток було обрано шагові двигуни з принтерів бо вони мають досить велику

потужність. Для приводу в рух двигунів використовується драйвер шагового двигуна A4988.

Цей драйвер досить дешевий, та він підходить для обраних двигунів.

Для того щоб передавати інформацію від комп’ютера до драйверів, використовувались

LPT порт, та оптозв’язок, що забезпечило захист порту. Схема підключення електронної

частини представлена на рис.1.

У роботі було використано мову програмування Python, та деякі офіційні та неофіційні

його бібліотеки.

Python, поряд з Perl, Tcl, PHP є одним з найпопулярніших динамічних мов

програмування. Незважаючи на те, що Python часто розглядають як мову сценаріїв, насправді

це мова програмування загального призначення, як Lisp або Smalltalk. Сьогодні Python

застосовується дуже широко, починаючи від простих скриптів до великих масштабованих веб-

серверів. Він використовується вченими, друкарськими додатки для найшвидших

суперкомп'ютерів і дітьми для навчання програмуванню.

У програмі використовували наступні бібліотеки:

Tkinter - це графічна бібліотека, що дозволяє створювати програми з віконним

інтерфейсом. Ця бібліотека є інтерфейсом до популярної мови програмування Python. Tkinter

є кроссплатформенной бібліотекою і може бути використана в більшості поширених

операційних систем. Входить в стандартну бібліотеку Python.

Time – це бібліотека, що дозволяє працювати з таймерами та затримками у коді, де це

потрібно. Входить в стандартну бібліотеку Python.

PyParallel – бібліотека, яка дозволяє керувати паралельним (LPT) портом комп’ютера.

Не є офіціальною бібліотекою для Python але широко використовується багатьма

користувачами через простоту керування та багатофункціональність. Всі методи які є у

бібліотеці керують пінами паралельного порту, подаючи на них сигнал одиниці, або нуля, або

ж зчитують нуль або одиницю з декотрих «пінів».

Рис.1 Схема електронної частини

159

PIL - Python Imaging Library - бібліотека мови Python, призначена для роботи з

растровою графікою. Хоч розробка бібліотеки і припинена у 2011 році, однак, проект під

назвою Pillow, що є «форком» PIL, розвивається і до сьогоднішнього дня.

Вся програма розділена на декілька частин, і має дві функцій виконання.

Перша частина програма забезпечує утворення вікна головного меню програми, яке ми

можемо побачити на рис.2. Головне меню складається з декількох елементів. Поле для

введення швидкості забезпечує встановлення необхідної швидкості руху шпинделя. Поле

введення коефіцієнту потрібне для збільшення або зменшення картинки. Кнопки Випалювати

та Вирізати слугують для вибору функції виконання програми. Кнопка Розпочати, при

натисненні починає виконання функції. Кнопка Завантажити Креслення відкриває

додаткове вікно, де треба ввести шлях до файлу. Поля виводу інформації координат слугують

для зручності відстеження інструменту. Біле поле потрібне для зображення мініатюри

креслення.

Після створення головного меню йде, оброблення картинки та створення масиву пікселів

цієї картинки. За допомогою бібліотеки PIL відкривається зображення і за допомогою методу,

присутнього у цій бібліотеці, load() утворюється масив з пікселями у градації сірого, тобто

числами від 0 до 255.

Друга частина програми безпосередньо є виконанням процесу вирізання або

випалювання. Перше що робить програма – вона перевіряє, яку з функцій було обрано, і тільки

після натиснення кнопки запуску, програма почне процес обробки. Якщо було обрано процес

випалювання, алгоритм якого показаний на рис.5, то програма завантажує глобальний масив

пікселів і починає з ним працювати. Програма зчитує по черзі елементи масиву і пересуває

перо по полотну, затримуючи ввімкнений інструмент – лазер на певний час, вказаний в масиві.

Пересування інструменту виконується за рахунок подання імпульсів на драйвера через LPT

порт. Майже всі драйвера розраховані на те, щоб на них подавали два сигнали – Direction та

Impulse(Clock), де Direction визначає напрям руху двигуна, а Impulse безпосередньо один крок

двигуна. У випадку, якщо було обрано функцію Вирізання, алгоритм якого показаний на

рис.4, то програма завантажить глобальний масив пікселів. В першу чергу програма

знаходить, по масиву, першу верхню, ліву координату, потім вона починає проходити по

точкам, які є кресленням, і разом з цим рухати інструмент. Знаходячись у певній координаті

програма перевіряє, чи є поряд точка, яка так само є зафарбованою, і знайшовши таку точку,

вона переходить у її координати, а координати попередньої записує як не зафарбований

піксель, цей цикл продовжується до тих пір, доки програма не зможе знайти вихід із точки.

Весь процес, починаючи від пошуку верхньої лівої координати, буде тривати до тих пір, доки

Рис. 2 Головне вікно програми Рис. 3 Станок

160

весь масив не перетвориться у «пустий» масив. Швидкість проходження інструменту

встановлюється в полі введення швидкості, який встановлюється перед початком програми.

Програма не працює безпосередньо з малюнком, а працює з масивом пікселів, який

витягується з картинки, що гарантує не тільки його збереження після закінчення циклу

виконання програмою, але й можливість використовувати майже будь який формат

розширення зображення.


Метою моєї роботи було створення станку ЧПУ та розробка програмного додатку для

його керування. В результаті роботи було зроблено двохосьовий станок з лазерним

інструментом та програма для зручного його керування. В майбутньому планується доробити

третю вісь для станка, та вдосконалити програму для третьої вісі. Після створення станка його

можна використовувати у побуті, для власних потреб. Основною відмінністю мого верстату

від інших є те, що загалом всі верстати зроблені для використання на підприємствах, тому

вони мають велику вагу, займають багато місця, і дорого коштують. Мій станок відрізняється

від промислових мобільністю, та малою вартістю, що робить його доступним та зручним для

використання у непромислових цілях. З мінусів можна підкреслити лише нездатність роботи

з великими заготовками, та невелику потужність, але це можна виправити, встановивши більш

потужні двигуни, або замінивши систему переміщення каретки, та обробленням декількох

частин заготовки окремо.

Було розглянуто декілька видів матеріалів, комплектуючих та підібрано більш підходящі

для моєї роботи, які мають невелику вартість, і гарантують потрібний запас міцності. Роботу

станка було продемонстровано на конкурсі-захисті МАН.


1. А. Бедет, Д. Бурдхардт, А. Камминг. Глоссарий компьютерных терминов

2. Микелсен Клаус. Мова програмування С#

3. Дельта Технологии. [Електронний ресурс]: режим доступу http://delta-grup.ru

4. Металлообрабатывающие станки [Електронний ресурс]: режим доступу

http://www.stanki-adv.ru

5. Википедия [Електронний ресурс]: режим доступу https://ru.wikipedia.org

6. Student-Hobbyist Electronics Projects Tutorials [Електронний ресурс]: режим доступу

http://www.bristolwatch.com

7. Публикации о конструировании, робототехнике и автоматизации [Електронний ресурс]:

режим доступу https://synxronica.com

Рис.5 Алгоритм вирізання Рис.4 Алгоритм Випалювання

161

УДК 005.52:330.133.1

О.К. Пономаренко, Н.Л. Чернова

Харківський національний економічний університет ім. С. Кузнеця

ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНОЇ СТРАТЕГІЇ

УПРАВЛІННЯ ПІДПРИЄМСТВОМ

В даній роботі досліджено метод побудови оптимальної стратегії малого підприємства, вирішено

практичне завдання за побудовою стратегії на наступні два місяці, проаналізовано висновки та

описано важливість малого підприємства в сучасній економіці.

Вступ

Одним з напрямків розвитку економічної реформи, підйому економічної активності та

створення нових робочих місць є розвиток малого та середнього бізнесу. Роль малого бізнесу

в країнах з розвиненою ринковою економікою надзвичайно велика: на його частку припадає

від 20 до 60% валового національного продукту і до 90-95% чисельності всіх підприємств.

Розвиток малого бізнесу є чинником формування конкурентного середовища на ринку товарів

і послуг для населення. У кризових ситуаціях важливою рисою поведінки малих підприємств

є гнучкість, швидкість реагування на зміну умов. Це дозволяє їм більш легко, ніж великим

підприємствам адаптуватися до умов кризи, згладжуючи його наслідки для національної

економіки. Саме малий бізнес стає важливим резервом створення мобільних робочих місць,

інвестиції приватних накопичень в економіку, ефективного використання тимчасово

вивільняються резервів - виробничих площ і устаткування.


Однією з актуальних задач управління малим підприємством є прогнозування його

майбутнього стану, яка може бути вирішена за допомогою методів теорії випадкових процесів.


Нехай у кожному стані підприємство може реалізовувати різні стратегії, що змінюють

ймовірності та доходи. Визначимо оптимальну стратегію підприємства на наступні 2 місяці.

Підприємство продає певну продукцію. Якщо попит на товар є високим підприємство

може пустити рекламу або залишити все як є. Якщо ж попит на товар є низьким, можна

замінити товар або нічого не робити. Вартість переходів від одного стану до іншого, а також

доходи від реалізації тієї чи іншої стратегії приведені в таблиці 1. На початку аналізованого

періоду попит на продукцію був високий.

Таблиця 1

Рівень попиту (i) Стратегія

(к)

Вартість переходу Доходи

𝑝𝑖1𝑘 𝑝𝑖2

𝑘 𝑟𝑖1𝑘 𝑟𝑖2

𝑘

Високий

(стан 1)

Реклама (1) 0,5 0,5 9 3

Без реклами (2) 0,8 0,2 2 4

Низький

(стан 2)

Заміна (1) 0,4 0,6 5 -7

Без заміни (2) 0,7 0,3 1 -19

Для вирішення задачі нам потрібна формула визначення доходу за n останніх переходів,

якщо на початку система знаходилася в стані i:

𝑉𝑖(𝑛) = 𝑞𝑖 +∑𝑝𝑖𝑗 ∗ 𝑉𝑗(𝑛 − 1)

𝑁

𝑗=1

162

де N – кількість станів,

𝑞𝑖 – середній одно кроковий прибуток, що визначається формулою:

𝑞𝑖 =∑𝑝𝑖𝑗 ∗ 𝑟𝑖𝑗

𝑁

𝑗=1

Так як задачу будемо вирішувати методом зворотної прогонки, адаптуємо цю формулу

для другого місяця нашої задачі.

𝑉𝑖(1) = max𝑘(𝑞𝑖

𝑘 +∑𝑝𝑖𝑗 ∗ 𝑉𝑗(0))

𝑁

𝑗=1

Так як кроків більше не буде, дохід за наступні кроки дорівнює 0. Підставимо значення

в формулу :

𝑉1(1) = max𝑘𝑞1𝑘 = max

0,5 ∗ 9 + 0,5 ∗ 30,8 ∗ 2 + 0,2 ∗ 4

= 6

𝑉2(1) = max𝑘𝑞2𝑘 = max

0,4 ∗ 5 + 0,6 ∗ (−7)0,7 ∗ 1 + 0,3 ∗ (−19)

= −2,2

Можемо зробити висновок, що якщо на початок другого місяця попит на товар буде

високим (тобто товар буде знаходитися в стані 1) більший прибуток буде отриманий в

результаті використання реклами (тобто 1 стратегії). А якщо попит буде низький –

використовуємо заміну товару.

Тепер проведемо розрахунки на перший місяць. Так як відомо, що на початку

аналізованого періоду попит був високий можна проводити розрахунки виключно для цього

стану. Запишемо формулу для цього місяця:

𝑉1(2) = max𝑘

𝑞1

1 +∑𝑝1𝑗1 𝑉𝑗(1)

𝑁

𝑗=1

𝑞12 +∑𝑝1𝑗

2 𝑉𝑗(1)

𝑁

𝑗=1

Так як тепер у нас є значення прибутку в наступному періоді формула трохи видозмінена.

Підставимо значення і проведемо розрахунки:

𝑉1(2) = max 6 + 0,5 ∗ 6 + 0,5 ∗ (−2,2)

2,4 + 0,8 ∗ 6 + 0,2 ∗ (−2,2)= 7,9

Тепер можемо зробити висновки, що в перший місяць ми отримаємо більший дохід,

якщо пустимо рекламу.


За результатами розрахунків отримаємо план розвитку підприємства на два місяці.

Максимальний дохід в розмірі 7,9 ми отримаємо в результаті використання реклами в перший

місяць, а в другому місяці необхідно буде використовувати рекламу, якщо попит буде

163

високим, або замінювати товар, якщо рівень попиту буде низьким.

В результаті ми отримали оптимальну стратегію підприємства на наступні 2 місяці.


1. Афанасьєв М.Ю. Дослідження операцій в економіці: навчальний посібник /

М.Ю.Афанасьєв – М.: Інфро-м, 2003. – 258с.

2. Ульянченко А.В. Дослідження операцій в економіці / А.В.Ульянченко – Суми: Довкілля,

2010. – 593 с.

3. Бартіш М.Я. Дослідження операцій / М.Я.Бартіш – Львів: Видавничий центр ЛНУ, 2007.

– 168 с.

4. Федоренко І.К. Дослідження операцій в економіці / І.К.Федоренко – К.: Знання, 2007. –

558с.

5. Федоренко В.Г. Інвестознавство: підручник / В.Г.Федоренко – К.: МАУП, 2000. – 408 с.

Ключові слова: МАЛЕ ПІДПРИЄМСТВО, СТРАТЕГІЯ РОЗВИТКУ, ЕКОНОМІКА,

ПОПИТ, ЗВОРОТНА ПРОГОНКА.

164

УДК 004.94 (075.8)

М. К. Поплавський, А.М. Касап


МОДЕЛЮВАННЯ РОБОТИ КАФЕ

Невелике кафе з двома офіціантками, які обслуговують по чотири чотиримісних столики,

представлено у вигляді складної системи масового обслуговування, розроблена блок – діаграма

моделі системи з використанням пакету моделювання GPSS, написана програма моделювання і

проведено моделювання системи протягом 8 – ми годин роботи для вибраних вхідних даних.

Проаналізовані результати моделювання і визначені коефіцієнти навантаження офіціанток і

середній час, який клієнт проводить за столиком.

Вступ

У невеликому кафе працюють дві офіціантки (А і В), обслуговуючи по N чотиримісних

столики. Офіціантка А користується більшою популярністю, ніж офіціантка В. Приходячи в

кафе, клієнт сідає за столик офіціантки В тільки в тому випадку, якщо всі місця, які обслуговує

офіціантка А, зайняті. Клієнти приходять в кафе через а ± в хвилин і, якщо не застають вільних

місць, стають у чергу.

Коли клієнт сідає на звільнене місце, він чекає, доки до нього підійде офіціантка.

Офіціантка приймає замовлення. Час приймання замовлення займає у офіціантки А с ± d

секунд, а у офіціантки В відповідно e ± f секунд. Прийнявши замовлення у клієнта, офіціантки

відразу ж його виконують. Час виконання замовлення обома офіціантками складає g ± h

секунд. Після одержання замовлення клієнт обідає протягом k ± m хвилин і покидає кафе.

Офіціантки обслуговують клієнтів за принципом «перший прийшов – першим обсуговується»

і в кожний момент часу можуть обслуговувати не більше одного клієнта.

Змоделювати роботу кафе протягом 8 годин і визначити коефіцієнти навантаження

офіціанток і середній час, який клієнт проводить за столиком.

Постановка задачі Використовуючи теорію масового обслуговування для аналізу роботи кафе, необхідно

розробити модель кафе в середовищі GPSS, промоделювати його роботу протягом 8 годин

при вибраних вхідних даних, проаналізувати отримані результати і знайти відповіді на

поставлені питання.


Візьмемо наступні вхідні дані: N = 4 (16 місць за столиками кожної з офіціанток); а ± в

= 6 ± 2 хвилин (360 ± 120 секунд); с ± d = 45 ± 15 секунд; e ± f = 50 ± 10 секунд; g ± h = 160

± 120 секунд; k ± m = 16 ± 4 хвилини (960 ± 240 секунд). Час моделювання складає 8 годин,

тобто 28800 секунд.

Блок – діаграма моделі в середовищі GPSS зображена на рис.1. Місця за столиками кафе

моделюються багатоканальними пристроями STOLA і STOLB по 16 каналів кожний. Більша

популярність офіціантки А моделюється блоком TRANSFER BOTH,LIN1,LIN2. Транзакт,

що увійшов у цей блок, намагається потрапити далі до блоку з міткою LIN1 (тобто за

столики офіціантки А) і якщо це не вдається (нема вільних місць за цими столиками),

потрапляє до блоку з міткою LIN2 (за столики офіціантки В).

Тут прийняті слідуючі позначення: STOLA (STOLB) – місця за столиками, які

обслуговуються офіціанткою А (В); ОFIZA (OFIZB) – обслуговування клієнта офіціанткою А

(В).

Програма, що моделює роботу кафе при наведених вище вхідних даних, представлена на

рис. 2.

165

STOLA STORAGE 16

STOLB STORAGE 16

GENERATE 360,120

TRANSFER

BOTH,LIN1,LIN2

LIN1 ENTER STOLA

SEIZE OFIZA

ADVANCE 45,15

ADVANCE 160,20

ADVANCE 960,240

LEAVE STOLA

RELEASE OFIZA

TERMINATE

LIN2 ENTER STOLB

SEIZE OFIZB

ADVANCE 50,10

ADVANCE 160,20

ADVANCE 960,240

LEAVE STOLB

RELEASE OFIZB

TERMINATE

GENERATE 28800

TERMINATE 1

START 1

Рис. 1 Блок-діаграма моделі в середовищі GPSS

Рис.2 Програма, що моделює роботу

кафе


START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 28800.000 20 2 2

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 78 0 0

2 TRANSFER 78 5 0

LIN1 3 ENTER 40 15 0

4 SEIZE 25 0 0

5 ADVANCE 25 0 0

6 ADVANCE 25 1 0

7 ADVANCE 24 0 0

8 LEAVE 24 0 0

9 RELEASE 24 0 0

10 TERMINATE 24 0 0

LIN2

LIN1

GENERATE

28800

ENTER

STOLB

SEIZE

OFIZA

ADVANCE

c ± d

ADVANCE

e ± f

RELEASE

OFIZB

RELEASE

OFIZA

TRANSF

ER

TER

MINATE

1 TERMIN

ATE

GENERATE

a ± b

SEIZE

OFIZB

ADVANCE

g ± h

LEAVE

STOLA

ENTER

STOLA

ADVANCE

g ± h

ADVANCE

k ± m

LEAVE STOLB

TERMIN

ATE

ADVANCE

k ± m

166

LIN2 11 ENTER 33 15 0

12 SEIZE 18 0 0

13 ADVANCE 18 0 0

14 ADVANCE 18 0 0

15 ADVANCE 18 1 0

16 LEAVE 17 0 0

17 RELEASE 17 0 0

18 TERMINATE 17 0 0

19 GENERATE 1 0 0

20 TERMINATE 1 0 0


OFIZA 25 0.985 1134.313 1 32 0 0 0 15

OFIZB 18 0.709 1134.125 1 50 0 0 0 15


STOLA 16 0 0 16 40 1 13.646 0.853 5 0

STOLB 16 0 0 16 33 1 7.186 0.449 5 0

Аналіз отриманих даних свідчить про те, що протягом 8 – ми годин роботи кафе до нього

надійшло 78 клієнтів. За цей час були обслужені і покинули кафе 41 клієнт, причому

офіціантка А обслужила 24, а офіціантка В – 18 клієнтів. На момент закінчення моделювання:

замовлення одного клієнта офіціантка А продовжувала виконувати; один з уже обслужених

офіціанткою В клієнтів продовжував обідати; 30 клієнтів сиділи за столиками і чекали на

обслуговування. 5 клієнтів чекали в черзі на появу вільних місць за столиками.

Коефіцієнт навантаження (UTIL.) офіціанток склав: 98.5% у офіціантки А і майже 71%

у офіціантки В. Середній час (AVE. TIME), який клієнт проводить за столиком кафе незалежно

від того, яка офіціантка його обслуговує, дорівнює 1134 секунд, тобто майже 19 хвилин.


Невелике кафе з двома офіціантками, які обслуговують по 4 чотиримісних столики,

представлено у вигляді складної системи масового обслуговування, розроблена блок –

діаграма моделі такого кафе з використанням пакету моделювання GPSS, написана програма

моделювання і проведено моделювання роботи кафе протягом 8 – ми годин для вибраних

вхідних даних. Проаналізовані результати моделювання і визначені деякі важливі показники

роботи кафе: коефіцієнти навантаження офіціанток і середній час, який клієнт проводить за

столиком кафе.



моделювання: Навчальний посібник / В.М.Томашевський, О.Г.Жданова, О.О.Жолдаков.


2. Боев В. Моделирование систем: инструментальные средства GPSS WORLD / В.Боев –


Ключові слова: СИСТЕМА МАСОВОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ, МОДЕЛЮВАННЯ,

GPSS

167

УДК 658.5.012.14

С.В. Ревенко, М.Б. Единович


СТЕНД ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЮ

МИКРОКОНТРОЛЛЕРНЫХ СРЕДСТВ УПРАВЛЕНИЯ

Розроблено та побудовано стенд для програмування мікроконтролерних засобів управління з

використанням програмованого електронного реле ПР110 і мікропроцесора МІК-51Н. Розглянуті

та описані основні елементи стенда й програми, які можливо на ньому застосувати.

Введение

На сегодняшний день в промышленности, применение микропроцессорных

контроллеров управления технологическими обьектами является очень распространенным.

Наблюдается тенденция внедрения цифрових устройств управления на всех уровнях

производства.


Для ознакомления и обучения студентов и стажеров работе с микропроцессорными

средствами автоматизации стенде должен содержать компьютер с необходимым ПО,

соответствующие технические средства, наборы источников сигналов и модели объектов

управления. Для этой задачи был разработан стенд, с помощью которого можно за короткий

промежуток времени подготовить специалиста, который будет знать особенности

программирования микропроцессорных контроллеров.

Решение задачи

В состав данного стенда входят такие элементы, как программируемое электронное реле

ОВЕН ПР110-220.8ДФ.4Р, микропроцессорный контроллер МИК-51М и ПК. Также в стенде

установлена модель объекта управления в виде эмулятора электрической печи ЭП10, которая

состоит из нагревателя и датчика температуры.

Рассмотрим программируемое реле ОВЕН ПР110-220.8ДФ.4Р

Прибор ПР110 предназначен для построения простых автоматизированных систем

управления, а также для замены релейных систем защиты и контроля (см. рис. 1).

Рис.1 Вид лицевой панели программируемого реле ПР110

168

Область применения

управление наружным и внутренним освещением, освещением витрин;

управление технологическим оборудованием (насосами, вентиляторами,

компрессорами, прессами);

конвейерные системы;

управление подъемниками и т. д.

Логика работы прибора ПР110 определяется пользователем в процессе

программирования с помощью среды «OWEN EasyLogic»/«OWEN Logic».

Прибор ПР110 с версией встроенного программного обеспечения «х.80» и выше

предоставляет пользователю возможность работы по протоколу Modbus-RTU (Slave) и

Modbus-ASCII (Slave).

Рассмотрим ПЛК МИК-51Н и его характеристики.

Количество входов-выходов контроллера:

Аналоговые входа - 4 (2 универсальных, 2 унифицированных).

Аналоговые выхода - 1.

Дискретные входа - 3.

Дискретные выхода - 5.

Модели и характеристики модулей расширения:

-МР-51Н-11: 16 дискретных входов, 1 аналоговый выход

-МР-51Н-13: 8 дискретных входов, 8 дискретных выходов, 1 аналоговый выход

-МР-51Н-15: 16 дискретных выходов, 1 аналоговый выход

-МР-51Н-16: 16 дискретных входов, 3 аналоговых выходы

-МР-51Н-17: 8 дискретных входов, 8 дискретных выходов, 3 аналоговых выходы

-МР-51Н-18: 16 дискретных выходов, 3 аналоговых выходы

Область применения

- Построение управляющих и информационных систем автоматизации технологических

процессов малого и среднего (по числу входов-выходов) уровня сложности, а также

построения отдельных локальных и распределенных подсистем сложных АСУТП - АСУ ТП

малой и средней сложности предприятий с непрерывными и дискретными технологическими

процессами различных отраслей (энергетические, химические, машиностроительные,

сельскохозяйственные, пищевые производства, предприятия коммунального хозяйства т.п.)

- Системы технологических защит и блокировка аварийных и нештатных ситуаций,

сигнализация нарушений технологического процесса, регистрацию событий, архивирование

данных

- Территориально распределенные, удаленные и локальные системы управления.

На рис. 2 изображена структурная схема стенда:

Рис.2 Структурная схема стенда

Разработанный стенд содержит персональный компьютер ПК для программирования

устройств. Электронное программированное реле ПР110 подключено к ПК с помощью

преобразователя интерфейса USB/UART ПРКП. Связь МИК51 с ПК осуществляется с

169

использованием промышленной сети Modbus RTU, для подключения ПК к сети используется

преобразователь интерфейса USB/RS485. Питание устройств осуществляется от автономных

блоков питания БП. Также эти блоки обеспечивают питанием вспомогательные устройства на

стенде. Для проверки правильности функционирования запрограммированного устройства, в

составе стенда предусмотрены кнопочные выключатели для имитации входных дискретных

сигналов. Для индикации срабатывания релейных выходов на стенде расположены

светодиодные индикаторы. Моделирование роботы систем управления осуществляется с

помощью эмулятора печи ЭП10.

Для управления процессом на МИК-51Н есть 3 дискретные входа, которые позволяют

создать логическую схему управления работой программы и исполнительных механизмов.

Контроллер имеет 5 дискретных выходов, выполненные на электронных ключах. Наличие

таких ключей позволяет исполнять алгоритм ШИМ-управления, где требуется высокая

частота переключения.

ПР110 программируется соответственно поставленной задаче в среде OWEN Logic,

установленной на ПК. Составленная программа записывается в реле и реализуется с помощью

входных сигналов.

Программирование МИК51 может осуществляться как с лицевой панели контроллера,

так и в среде программирования «АЛЬФА».

Кроме программного обеспечения, поддерживающего ОВЕН и МИКРОЛ, на

персональном компьютере стоит SCADA-система - демо версия Trace Mode 6, что позволяет

моделировать системы под управлением SCADA. На рис.3 представлен снимок экрана

профайлера учебного проекта Trace Mode 6. Контроллер МИК51 в этом проекте используется

в качестве устройства ввода/вывода, а сама управляющая программа реализована в проекте на

языке ST. Подключение контроллера к проекту осуществляется с помощью промышленной

сети Modbus RTU.

Рис.3 Окно профайлера учебного проекта Trace Mode6

170

Таким образом на разработанном стенде можно не только обучаться программированию

микроконтроллерных средств управления, но и учится создавать SCADA- проекты,

работающие на реальном оборудовании.


Разработанный стенд обеспечивает следующие возможности для обучения:

Обучение программированию электронного программированного реле ПР110 и

микропроцессорного контроллера МИК51 с помощью соответствующей программной среды.

Проверку разработанных проектов с помощью имитации входных дискретных сигналов,

а также исследование систем автоматического управления с использованием эмулятора ЭП10.

Создание SCADA – проекта с использованием микропроцессорного контроллера МИК51

и эмулятора ЭП10. дает не только возможность для программирования Trace Mode, но и

работает со SCADA системами.


1. Программный пакет "МИК-Регистратор". Версия 1.1.4 Руководство по эксплуатации

ПРМК.426000.002 РЭ г. Ивано-Франковск 2010

2. Типы регуляторов. Методика настройки регуляторов. Инструкция ПРМК.420000.001 И1

– Ивано-Франковск 2004

3. Сайт предприятия Микрол [Электронный ресурс]: режим доступа http://www.microl.ua/

4. Сайт предприятия ОВЕН [Электронный ресурс]: режим доступа http://www.owen.ru/

Ключевые слова: СТЕНД, МИКРОКОНТРОЛЛЕР, TRACE MODE 6, МИК 51, ПР110

SCADA-СИСТЕМА.

http://www.microl.ua/index.php?page=shop.product_details&flypage=garden_flypage.tpl&product_id=39&category_id=24&option=com_virtuemart&Itemid=71

http://www.owen.ru/

171

УДК 004.931

Т.Г. Ревіна, А.Я. Кулик


АНАЛІТИЧНІ АСПЕКТИ ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ ВИНИКНЕННЯ ІНСУЛЬТУ

Проведено аналітичний огляд способів прогнозування ризику виникнення інсульту, а також

факторів перебігу і наслідків інсульту. Проведено патентний пошук інформації по технологіям

прогнозування ризику виникнення інсульту США, країн Європи та вітчизняних джерел. Виявлено,

що на клінічний перебіг і несприятливі наслідки ішемічного інсульту суттєво впливає вік хворого,

тісно взаємозв’язаний з артеріальною гіпертензією, атеросклерозом, ІХС, миготливою аритмією,

цукровим діабетом і порушенням коагуляційного гемостазу. В сучасних умовах при діагностуванні

та попередженні виникнення інсульту виникає потреба в розробці інформаційних технологій.

Вступ

Мозковий інсульт, що виникає при транзиторних ішемічних атаках, займає одне з

перших місць в світі з питань його профілактики та прогнозування ризику розвитку і на

теперішній час вважаються найбільш складними для діагностики та лікування. Провідними

чинниками ризику виникнення мозкового інсульту вважають транзиторні ішемічні атаки (ТІА)

з минущим розвитком осередкових неврологічних симптомів (рухових, мовних або

ретинальних порушень) судинного ґенезу тривалістю менше 24 год [1]. Згідно з даними

нещодавно проведених різних популяційних досліджень, ризик розвитку інсульту в перші 3

міс. після ТІА коливається від 15 до 20% [1, 3]. В останні роки спостерігається тенденція до

омолодження виникнення інсульту. Так, початкові прояви виникнення інсульту

спостерігаються вже у віці 14 років [2]. Заслуговує уваги значне зростання захворюваності

серед працездатної категорії населення, оскільки збільшилась тривалість життя літніх людей і

зросла їх частка в структурі населення [3]. В Україні щорічно реєструється близько 40 тис.

ТІА, а поширеність їх становить 95,8 випадку на 100 тис. населення [4], своєчасне та надійне

прогнозування ризику виникнення повторної цереброваскулярної події після ТІА надзвичайно

важливе для поліпшення системи вторинної профілактики мозкового інсульту з його

непередбачуваним клінічним перебігом, а нерідко і фатальними наслідками.

Об’єктивна клініко-неврологічна та нейровізуалізаційна оцінка ТІА дозволить лікарю-

неврологу виділити серед них пацієнтів з високим ризиком розвитку повторного інсульту і

своєчасно проводити превентивні лікувальні заходи [5]. Для подолання обмежень якісного

прогнозування ризику виникнення інсульту необхідні рішення, що дозволяють здійснити

заходи вторинної профілактики розвитку інсульту після ТІА.

Таким чином, актуальним науково-технічним завданням дослідження є підвищення

якості систем прогнозування ризику виникнення інсульту на основі об’єктивного аналізу і

кількісної оцінки неврологічних ускладнень, медичних або неневрологічних ускладнень та

змін системних фізіологічних показників організму. Розробка нових методів та комп’ютерних

засобів прогнозування ризику виникнення інсульту є завданням перспективним і актуальним.

Метою роботи є проведення аналітичного огляду способів прогнозування ризику

виникнення інсульту, а також факторів перебігу і наслідків інсульту.

Постановка завдання

Для досягнення якості профілактичних та лікувальних заходів лікар повинен уміти не

тільки діагностувати захворювання, а і передбачити ймовірність його виникнення, розвитку і

закінчення, тобто володіти мистецтвом прогнозування. Лікар, який досліджує масові

випадкові події, повинен оволодіти методами відбору, реєстрації, опису і оброблення

експериментальних даних. В основу ефективних систем прогнозування і діагностики

захворювань покладено методи теорії ймовірностей і математичної статистики. Без

використання цих методів у медицині неможливе вирішення питань об'єктивного порівняння

вибіркових груп за параметрами, що вивчаються, в досліді і контролі, визначення ймовірності

безпомилкових прогнозів на основі їх статистичного порівняння, оцінки сили впливу різних

факторів на процеси і явища в живому організмі, встановлення закономірностей, притаманних

172

цим явищам, визначення достатньої кількості піддослідних об'єктів. Саме для таких цілей

необхідно здійснити аналітичний огляд способів прогнозування ризику виникнення інсульту,

а також факторів перебігу і наслідків інсульту.

Аналіз проблеми

У публікаціях останніх років визначено оцінку прогностичних факторів клінічного

перебігу та наслідків мозкового інсульту [6]. Одні автори вважають, що у більшості випадків

наслідки ішемічного інсульту визначаються патогенетичним механізмом розвитку

захворювання, калібром ураженої артерії, локалізацією осередку ураження [1, 5], інші –

визначальну роль для прогнозу відводять вихідному неврологічному дефіциту, тоді як підтип

інсульту має менше значення [7]. Несприятливі наслідки ішемічного інсульту деякі автори

пов’язують із великим розміром вогнища ішемії та порушенням свідомості в 1-й день хвороби.

На клінічний перебіг інсульту суттєво впливають також неврологічні ускладнення (набряк

головного мозку, дислокаційний синдром, повторне порушення мозкового кровообігу,

геморагічна трансформація інфаркту мозку), медичні або неневрологічні ускладнення

(пневмонія, тромбоемболія легеневої артерії, інфаркт міокарда, тромбоз глибоких вен

кінцівок, шлунково-кишкові кровотечі, інфекція сечостатевого тракту, пролежні тощо) та

зміни системних фізіологічних показників організму (артеріальний тиск (АТ), температура

тіла, рівень глюкози в крові, порушення системи гемостазу) [8].

Кожен із вищенаведених факторів помітно впливає на ступінь порушення неврологічних

функцій та летальність. Безумовно, визначальним для прогнозу ішемічного інсульту є не один

фактор, а їх поєднання, комплекс порушень, патогенетично зв’язаних між собою. Однак

вивченню синергічної дії предикторів на наслідки ішемічного інсульту присвячені лише

поодинокі дослідження. До того ж, їх дані здебільшого суперечливі [4]. Тому дослідження

особливостей впливу на клінічний перебіг і наслідки ішемічного інсульту не окремих

потенційних предикторів, а їх поєднань у взаємозв’язку з системною серцево-судинною

патологією допоможе прогнозувати наслідки інсульту.

У літературі описаний діагностичний метод прогнозування ризику виникнення інсульту

після ТІА, який ґрунтується на клінічних ознаках і не потребує економічних затрат, апаратного

забезпечення. Зокрема, це застосування шкали ABCD (Age, Blood pressure, Clinical features,

Duration), запропонованої у 2005 р. Британськими дослідниками P.M. Rothwell, M.F. Giles та

співавторами для оцінки 7-денного прогностичного ризику розвитку інсульту [9]. Проте, ця

шкала не є специфічною та достатньо чутливою з урахуванням гетерогенності ТІА, а

прогностична оцінка є недостатньою, оскільки має низьку достовірність [1, 8].

У 2007 р. для прогностичної оцінки ризику розвитку інсульту після перенесеної ТІА була

запропонована шкала ABCD2 (Age, Blood pressure, Clinical features, Duration, Diabetes). За

рахунок додаткового включення пункту «діабет» вона більш чутлива до прогнозування ризику

розвитку повторного інсульту на 2-гу, 7-му та 90-ту добу після ТІА порівняно із 7- денним

прогнозуванням ризику за шкалою ABCD [8]. Загальна кількість балів за шкалою ABCD2

коливається від 0 до 7, враховуються вік, артеріальний тиск (АТ), клінічні ознаки, їх

тривалість, наявність цукрового діабету. Високим вважається ризик розвитку інсульту у

пацієнтів із загальною оцінкою за шкалою ABCD2 ≥6 [10]. У пацієнтів із високим ризиком (6–

7 балів) ймовірність виникнення повторного інсульту на наступну добу становить 8,1%.

Виділяють також середній (4–5 балів) та низький (0–3 бали) рівні ризику розвитку раннього

повторного інсульту після перенесеної ТІА. Зокрема, ймовірність розвитку інсульту на

наступну добу після ТІА у пацієнтів із середнім та низьким ризиком становлять відповідно 4,1

та 1,0%. Пацієнтів із високим ризиком ТІА за шкалою ABCD2 необхідно спостерігати

протягом 24 год. в інсультному відділенні [9].

Якщо у хворого виникав понад один напад ТІА за тиждень, ризик розвитку мозкового

інсульту у нього протягом наступного тижня становить 30% і його необхідно направляти до

нейро-реанімаційного відділення для проведення обстеження та консультації лікаря-

невролога [9].

Однак, у приведеній шкалі не враховуються наявність або відсутність структурно-

173

морфологічних змін тканини мозку після перенесеної ТІА, тобто не оцінюються результати

нейровізуалізації, які є важливою складовою обстеження пацієнтів із такою патологією.

Недостатньо інформативною виявилася прогностична достовірність рубрики «тривалість

симптоматики» (p=0,45). Водночас виявлена висока прогностична достовірність наявності

нового осередку ішемії за даними нейровізуалізації. У цьому разі ймовірність розвитку

повторного інсульту становила 0,93 [10].

Висновки

Отже, у роботі проведений аналітичний огляд способів прогнозування ризику

виникнення інсульту, а також факторів перебігу і наслідків інсульту. Проведено патентний

пошук по технологіям прогнозування ризику виникнення інсульту США, країн Європи та

вітчизняних джерел.

Виявлено, що на клінічний перебіг і несприятливі наслідки ішемічного інсульту суттєво

впливає вік хворого, тісно взаємозв’язаний з артеріальною гіпертензією, атеросклерозом, ІХС,

миготливою аритмією, цукровим діабетом і порушенням коагуляційного гемостазу.

Синергічна дія цих предикторів не лише визначає патогенетичний механізм виникнення

інсульту, але і його перебіг (регресуючий або прогресуючий) та наслідки. Автор вважає, що

необхідно проаналізувати взаємозв’язок наступних параметрів при дослідженні ризику

виникнення інсульту: вага, зріст, АТ, аналіз крові (протромбований індекс, час згортання

крові), також врахувати спадковість та кількість вжитої людиною рідини.

Таким чином, існує нагальна потреба в розробці сучасних інформаційних технологій. У

подальших дослідженнях планується розробити комплексний показник, який буде

враховувати взаємозв’язок вищенаведених діагностичних факторів та допоможе отримати

необхідну якість прогнозування ризику виникнення інсульту.


1. Віничук С.М., Прокопів М.М. (2006) Гострий ішемічний інсульт. Наукова думка, Київ,

288 с.

2. Суслина З.А., Ерофеева А.В., Танашян М.М., Ионова В.Г. (2006) Ишемические

инсульты: состояние гемостаза и факторы церебральной эмболии. Инсульт: Приложение

к Журналу неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова, 16: 3–9.

3. Трофимова Т.Н., Ананьева Н.И., Назинкина Ю.В. и соавт. (2005) Нейрорадиология.

СПбМАПО, Санкт-Петербург, 288 с.

4. Яворская В.А., Фломин Ю.В. (2004) Взаимосвязь клинических, томографических и

лабораторных показателей с ранней летальностью при остром ишемическом инсульте.

Експеримент. і клін. медицина, 2: 186–190.

5. Schlegel D., Kolb S.J., Luciano J.M. et al. (2003) Utility of the NIH Stroke Scale as a predictor

of hospital disposition. Stroke, 34(1): 134–137.

6. Uchino K., Billheimer D., Cramer S.C. (2001) Entry criteria and baseline characteristics predict

outcome in acute stroke trials. Stroke, 32(4): 909–916.

7. Ng Y.S., Stein J., Ning M., Black-Schaffer R.M. (2007) Comparison of clinical characteristics

and functional outcomes of ischemic stroke in different vascular territories. Stroke, 38(8):

2309–2314.

8. Johnston S.C., Rothwell P.M., Nguyen-Huynh M.N. et al. (2007) Validation and refi nement of

scores to predict very early stroke risk after transient ischaemic attack. Lancet, 369(9558): 283–

292.

9. Rothwell P.M., Buchan A., Johnston S.C. (2006) Recent advances in management of transient

ischaemic attacks and minor ischaemic strokes. Lancet Neurol., 5(4): 323–331.

10. Allen C.L., Bayraktutan U. (2008) Risk factors for ischaemic stroke. Int. J. Stroke, 3(2): 105–

116.

Ключові слова: ДІАГНОСТИКА, КЛІНІЧНІ ПРОЯВИ, ТРАНЗИТОРНІ ІШЕМІЧНІ

АТАКИ, ПРОГНОЗУВАННЯ, РИЗИК ВИНИКНЕННЯ ІНСУЛЬТУ

174

УДК 658.56

Н.В. Сарафаннікова, А.С. Сирота


АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ СУШІННЯ МАКАРОННИХ ВИРОБІВ

Стаття стосується питань з автоматизації процесу сушіння макаронних виробів. Розглядаються

складові технологічного процесу виробництва з описанням кожної операції виготовлення.

Наводяться загальні задачі автоматизації і комп’ютеризації для сучасної реалізації промислового

виробництва. Визначаються доцільність і переваги автоматизації саме процесу сушіння

макаронних виробів. Описано температурні режими сушіння і процеси їх перебігу, а також якісні

параметри макаронного продукту, що підвищаться завдяки автоматизації процесу сушіння.

Вступ

На сучасному ринку харчової продукції – макаронні вироби займають вагому частину

споживацької прихильності. Якість продукції, що виробляється впливає, як на рівень

конкурентоспроможності продукції на ринку так і на здоров’я споживачів. Показники, що

забезпечують якість макаронних виробів закладаються на всіх рівнях виробництва. Для

підтримання відповідних показників виробництва промисловості підприємство має

відповідати сучасним потребам автоматизації і комп’ютеризації.


Взагалі можливість автоматизації промислового виробництва дозволяє значно знизити

собівартість і скоротити кількість зайнятого персоналу. Якщо ще кілька років тому попит на

обладнання з підвищеним ступенем автоматизації становив менше половини від усіх

встановлених промислових ліній, і розробки комп'ютерного і програмного забезпечення були

на рівні дослідних зразків, то в даний час бурхливий розвиток інформатики гарантує

максимальну надійність комп'ютерних систем. Програмне забезпечення для даного

обладнання розробляється максимально сумісно з наявними на ринку додатками. Системи

автоматизації необхідні для розв’язання наступних технологічних завдань управління:

1. Автоматичне керування процесом в цілому.

2. Управління параметрами мікроклімату та вентиляції автоматично, в залежності від

технологічного стану макаронних виробів всередині сушарки.

3. Автоматичне керування електродвигунами і іншими пристроями управління.

4. Підтримка інтерактивного режиму при відображенні аварійних сигналів і допомога

при пошуку несправності за зручним графічним інтерфейсом з поясненнями.

5. Гнучке управління рецептами для кожного виду макаронних виробів.

6. Можливість швидкої зміни рецептів.

7. Відображення на екрані дисплея графіків зміни різних параметрів в режимі реального

часу і запис в пам'ять на магнітні носії всіх змін в часі для подальшого аналізу.

8. Управління програмами техобслуговування на різні часові терміни.

9. Автоматична самодіагностика системи управління.

10. Складання короткострокових і довгострокових програм для планування виробництва

певних видів макаронних виробів.

11. Накопичення статистичних даних по частоті спрацьовування різних аварійних

сигналів для виявлення критичних точок обладнання.

12. Підказки в режимі "on-line" для навчання персоналу навичкам застосування і

використання системи управління лінією, що корисні в першу чергу для нових користувачів в

початковий період роботи з обладнанням.

13. Розрахунок та облік споживання обладнанням енергоресурсів.

14. Обслуговування та діагностика обладнання на відстані за допомогою модему [1].

Процес виробництва макаронних виробів багатоступеневий і тривалий, і в сучасному

часі також вимагає автоматизації і комп’ютеризації.

Загалом структура виробництва макаронів складається з технологічних операцій які

викладено на рисунку 1:

175

Рис.1 Технологічний процес виробництва макаронних виробів

Для виконання технологічного процесу виробництва застосовують наступне

обладнання:

1. борошнопросіювач;

2. макаронний пресапарат;

3. машина для нарізки;

4. сушильна шафа;

5. апарат для фасування і упаковки готової продукції.

Початок виробництва починається з просіювання борошна: борошно - це дрібно

подрібнений порошок, виготовлений із зерна або іншої крохмалистої рослинної речовини, і

використовується у випічці. Хоча борошно може бути виготовлено з різних рослин, переважна

більшість макаронної продукції виробляється з пшениці. Тісто з борошна грубого помелу,

особливо добре підходить для випічки хліба, тому що воно містить велику кількість

клейковини, речовини, що складається з міцних і пружних білків.

Борошно з транспортеру потрапляє в тістозмішувальну машину, де під вакуумом за дуже

простим рецептом шляхом перемішування води з борошном виходить маса через 15-20 хвилин

після початку процесу. Потім маса потрапляє на формування. Форма макаронів ніяк не

впливає на смак або живильну цінність макаронних виробів.

Далі машина нарізає макаронні вироби за допомогою ріжучих пристроїв і вже майже

готові макарони відправляються на сушку. Сушарка - це головна частина виробництва. Сушка

макаронів - дуже важлива стадія при виробництві макаронних виробів. Під час даного процесу

видаляється зайва волога з макаронних виробів - від цього залежить час зберігання

макаронних виробів. Також на цьому етапі формується зовнішній вигляд. Від температури при

якій йде випаровування вологи з тіста залежить якість макаронів, які вже охолодженими

виходять з машини. Сушильна машина розділена на кілька зон, у кожній протягом години

відбуваються наступні процеси: швидка сушка, стабілізація при якій вода з центру макаронів

йде по краях, знову короткочасна сушка і ще раз додаткова стабілізація. При виході із

сушильної шафи макаронні вироби проходять суворий контроль. При контролі перевіряється

їх розмір, товщина стінок, колір. Після цього вібротранспортером продукт направляється в

накопичувальний бункер. При цьому в кожному бункері зберігається свій вид макаронів і

оператор, через вікно в бункері завжди зможе подивитися, який саме тип макаронів

зберігається в даному бункері. Сіваси для зберігання готового продукту забезпечені

розвантажувальним стрічковим транспортером, який доставляє продукт до вібросита. Після

цього відбувається фасування кінцевого готового продукту [2].

Основним напрямком в автоматизації вибрано саме процес сушіння макаронних виробів.

Адже при недотриманні оптимальних режимів сушіння, інтенсивному видаленні вологи може

статися злипання або деформація продукту, розтріскування, закисання виробів.

В сучасній промисловості використовуються такі види сушильних установок

макаронних виробів:

- макаронна лінія на базі сушильних шаф періодичної дії;

- макаронна лінія на базі тунельної сушки непереривної дії.

176

На макаронних підприємствах застосовують конвективний спосіб сушіння макаронної

продукції, тобто обдування продукту, що висушується сушильним агентом, в якості якого

найчастіше використовують нагріте повітря.

При виборі режиму сушіння враховують дві особливості макаронних виробів: в процесі

сушіння змінюються структурно-механічні властивості виробу; при зниженні вологості

виробів від 30 до 14% скорочуються їх лінійні та об'ємні розміри (усадка) на 6-8%.

При конвективній технології сушіння макаронних виробів використовують три основні

режими:

- стандартний низькотемпературний режим, при температурі сушильного повітря не

перевищує 60ºС;

- високотемпературний режим, при температурі повітря на певному етапі - 70 ... 90ºС;

- понадвисокотемпературний режим, при температурі повітря що перевищує 90ºС.

При високотемпературному і понадвисокотемпературному режимах сушки, макаронні

вироби перебувають в пластичному стані безпосередньо до 13 -15% процентної вологості. У

цьому випадку, момент переходу виробів з пластичного стану в пружний (критична вологість

виробів) - зниження вологості практично до вологості готової макаронної продукції. У зв'язку

з цим з'являється можливість використовувати такі режими протягом усього процесу сушки,

що значно скорочує тривалість технологічного процесу виробництва макаронних виробів.

При низькотемпературному режимі макаронні вироби сушать не побоюючись появи в

них мікротріщин до 20% вологості тому, що на цьому етапі сушіння у виробів яскраво

виражені пластичні властивості. Щоб уникнути розтріскування, при досягненні цієї вологості,

потрібно проводити сушку при м'якому режимі. Особливо уважно необхідно поставитися до

видалення вологи на останніх етапах висушування по досягненню вологості 15% і нижче, саме

в цей момент продукт стає пружним. Через цю особливість зміни структурно-механічних

властивостей макаронної продукції під час низькотемпературного режиму сушіння доцільно

проводити її в двох сушильних установках: спочатку в попередній, а потім в остаточній. Для

дотримання всіх можливих варіантів і параметрів сушіння доцільно автоматизувати

розрахунки алгоритмів визначення інформаційних показників і розрахунків керуючих впливів

на процес сушіння [3].

Висновки

При дотриманні всіх параметрів сушіння макаронної продукції поліпшується якість

таких показників:

1. підвищується скловидність макаронних виробів;

2. знижується клейкість звареної готової продукції;

3.колір макаронних виробів стає світлішим;

4. скорочується тривалість варіння продукту;

5. знижується ризик розвитку шкідливих для здоров'я людини мікроорганізмів.


1. 1. Благовещенская М.М. Автоматика и автоматизация пищевых производств /

М.М. Благовещенская, Н.О. Воронина, А.В. Казаков – М.: Агропромиздат, 1991. – 239с.

2. Сушка макаронных изделий [Електронний ресурс]: режим доступу

http://msd.com.ua/texnologiya-pishhevyx-proizvodstv/sushka-makaronnyx-izdelii

3. Сушка макаронных изделий [Електронний ресурс]: режим доступу

http://mppnik.ru/publ/1020-sushka-makaronnyh-izdeliy.html

Ключові слова: ТЕХНОЛОГІЯ ВИРОБНИЦТВА, СУШІННЯ МАКАРОННИХ

ВИРОБІВ, АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ, ПАРАМЕТРИ ЯКОСТІ.

http://msd.com.ua/texnologiya-pishhevyx-proizvodstv/sushka-makaronnyx-izdelii/

http://mppnik.ru/publ/1020-sushka-makaronnyh-izdeliy.html

177

УДК 004.89

Б.В. Сидорук


МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ НАХОЖДЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО

МАРШРУТА ТРАНСПОРТА ПРИ ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИИ

Розглянуто математичну модель знаходження оптимального маршруту транспорту при

надзвичайній ситуації (НС) природного або техногенного характеру, що враховує ряд критеріїв,

пов'язаних з розширенням вражаючих факторів НС.

Введение

Для природно-техногенных чрезвычайных ситуаций (ЧС) (химических, радиационных,

бактериологических выбросов и т.п.) в большинстве случаях определить путь эвакуации

можно только при определенных метеорологических условиях при дополнительных условиях

объёма выбросах, а в случае лесного пожара вообще не является возможным, так как теряется

конфигурация и целостность транспортных сетей. В таком случае альтернативой может стать

оперативный план эвакуации населения, который разрабатывается в реальном времени на

основе получаемой информации о текущем развитие ЧС. Разработка такого плана возможна

только при условии создания соответствующего программного обеспечения, за основу

расчетов в которых должен лежать прогноз развития динамики ЧС и математическая модель

нахождения оптимальных маршрутов.


Оптимизация маршрута по системе дорог является решённой задачей и используется в

современных навигационных системах типа GPS [1]. Несмотря на это, имеется ряд отличий в

приведённой задаче поиска пути, поскольку дополнительные критерии вносятся за счет

расширения поражающих факторов ЧС и нуждается в введении ряда ограничений.


Использование методов вариативного счисления при решении поставленной задачи

связанно с математическими трудностями решения, которые обусловлены выбором

дискретных методов как альтернатива континуальным.

При решении реальной задачи возникает необходимость учитывать топографические

особенности местности. В этом случае наилучшим вариантом будет выбор метода Абрамова-

Тарасенка [2].

На прямоугольной области Ω, которая картографируется, введем квадратную сетку S×Q.

В этом случае массивы 𝑥𝑠𝑆=0..𝑆 описывает абсциссы и ординаты линий между ячейками, что

определяются как ΩSQ. На каждой из элементарных областей ΩSQ, введем бикубические

сплайны

𝑍𝑆𝑄(𝑥, 𝑦) = ∑ ∑ α𝑢𝑣𝑠𝑞 (𝑥 − 𝑥𝑠)

𝑣−1(𝑦 − 𝑦𝑞)𝑢−1𝑄−1

𝑄=0𝑠−1𝑠=0 , (1)

которые описывают поверхность рельефа, коэффициенты α получены с условий гладкого

сшивания Z(x,y) с соседними сплайнами.

Объединяя данные сплайны в виде

𝑍(𝑥, 𝑦) = ∑ ∑ 𝑍𝑆𝑄(𝑥, 𝑦)(𝜂(𝑥 − 𝑥𝑠)−)𝑄−1𝑄=0 (𝜂(𝑦 − 𝑦𝑄) − 𝜂(𝑦 − 𝑦𝑄+1))

𝑠−1𝑠=0 , (2)

где 𝜂(𝑥), 𝜂(𝑦) - функция Хэвисайда, получаем полную аналитическую модель рельефа

поверхности местности.

178

Введем на Ω области запрета для движения Ωi, i=1..I, такие что Ω ⊂ Ωi и которые могут

быть заданы при помощи векторно-функциональной модели местности. В качестве области

запрещения могут выступать природные участки, не проходимые для определенного вида

транспорта,-заболоченные или лесные участки, водоёмы и т.д., а также области

распространения поражающих факторов ЧС.

Возможность прокладки маршрута ограничивается характером рельефа местности, его

крутизной

𝛼(𝑥, 𝑦, 𝜙) = 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑔(𝑍𝑥𝑖 (𝑥; 𝑦) cos(𝜙) + 𝑍𝑦

𝑖 (𝑥; 𝑦) sin(𝜙)), (3)

Введем на данной области ортогональную квадратную сетку с шагом Δ. Узлы сетки

образуют вершины транспортного графа, а ребра с дугами и приписанными к ним веса,

физический смысл и качеств которых определяются качествами функционала, которые

минимизируются. Как примером одним из таких вариантов интерпретации веса 𝑊𝑘-ого ребра

может быть время движения вдоль него транспорта, функционально зависимый от угла

направления движения ϕ

𝑊𝑘 = 𝑓(𝛼(𝑥𝑘, 𝑦𝑘, 𝜙𝑘)), (4)

где (х, у)- вершина -ого ребра.

При такой постановке минимизация функционала

∑𝑊𝑘

𝑘

→𝑚𝑖𝑛 (5)

является решением задачи наиболее быстрого прибытия транспорта с точки старта S в точку

финиша F.

Необходимо найти маршрут движения𝐿 = 𝐿𝑚, где 𝑚 = 1. .𝑀- множество номеров

вершин транспортного графа, что входят в маршрут, который удовлетворял бы условиям (5).

Формализация системы ограничений в этом случае выглядит как:

1.𝐿𝑚 ⊂ Ω∀𝑚 - определения области картографирования.

2. 𝐿𝑚 ⊂ Ω𝑖∀𝑚, 𝑖 - непрохождения областей запрета.

3. 𝛼𝑚 ≤ 𝛼𝑢𝑝∀𝑚 - запрет на движения транспорта вверх по уклону, угол которого

превышает допустимый.

4. 𝛼𝑚 ≥ 𝛼𝑑𝑜𝑤𝑛∀𝑚 - запрет на движения транспорта вниз по уклону, угол которого


5. 𝛼𝑚 ≤ |𝛼𝑠𝑖𝑑𝑒|∀𝑚 запрет на движения транспорта вдоль уклона, угол которого


Три последних ограничения обусловлены техническими характеристиками транспорта,

которые взяты для каждого отдельного вида транспорта, а невыполнение любого из этих

условий для каждого из проходимых вершин графа делает его вес бесконечным.

Стоит отметить, что в общем случае 𝛼𝑢𝑝 ≠ 𝛼𝑑𝑜𝑤𝑛 и, как правило, |𝛼𝑠𝑖𝑑𝑒| <

min (𝛼𝑢𝑝: −𝛼𝑑𝑜𝑤𝑛), что приводит к неравенству веса соседнего узла и наоборот. Таким образом

полученный транспортный граф является направленным.

Ограничение 2 означает, что узлы транспортного графа, что попали в любую из областей

Ωi изолируются, то есть вес ребер, что соединяют данный узел со всеми остальными получает

бесконечное значение. Ребра с бесконечным весом из графа исключаются.

179


Использование методов вариативного счисления при решении поставленной задачи

связанно с математическими трудностями решения, которые обусловлены выбором

дискретных методов как альтернатива континуальным. При решении реальной задачи

возникает необходимость учитывать топографические особенности местности. В этом случае

наилучшим вариантом будет выбор метода Абрамова- Тарасенка. Для нахождения

оптимального маршрута из заданной точки в заданную, используется алгоритм Дейкстры. В

приведенном примере можно найти оптимальный путь для автоколонны, но для нахождения

критических узлов используется технические характеристики транспорта с наименьшим

показанием в ней.

ЛИТЕРАТУРА: 1. Горев А. Э. Информационные технологии на транспорте. Электронная идентификация

автотранспортных средств и транспортного оборудования: "Организация перевозок и

управление на транспорте" / А. Э.Горев – Санкт-Петербург, 2010. - 44 с.

2. Абрамов Ю.А. Поиск области запрета при моделировании маршрута в условиях

гористого бездорожья / Ю.А. Абрамов, А.А. Тарасенко // Вестник ХНАДУ. Вып. 45.-

Харьков: ХНАДУ, 2009. – С. 44-46

Ключевые слова: ЧРЕЗВЫЧАЙНАЯ СИТУАЦИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЕ,

ОПТИМИЗАЦИЯ

180

УДК 629.12.066(076)

А.Л. Сіманенков, С.О. Рожков

Херсонська державна морська академія

ЕФЕКТИВНІСТЬ РОБОТИ ПІДСИСТЕМ РЕГУЛЮВАННЯ ТЕМПЕРАТУРИ

СУДНОВОГО ДВИГУНА ВНУТРІШНЬОГО ЗГОРЯННЯ

Стаття присвячена аналітичному аналізу роботи суднового двигуна внутрішнього згоряння

(СДВЗ), на прикладі СДВЗ типу Wärtsilä – Sulcer 6 RT–flex 50b (розумний дизель), судна m/v ER

Turku ( проект WJZ024, 2009го року будування). Методом кореляційного аналізу виявлено

характеристичні параметри, що мають найбільший вплив на роботу СДВЗ, і таким чином на

ефективність та економічність його роботи.

Вступ

Двигун внутрішнього згоряння є одним з основних елементів суднової енергетичної

установки (СЕУ). Дизельний двигун в складі СЕУ все більш адаптується до тих чи інших умов

експлуатації, підвищується його економічність, зменшується його питома вага, з одночасним

збільшенням надійності і т.д. Головний судновий дизельний двигун перестає бути тільки

поршневою машиною і все частіше включає в свою структуру принципово нові для нього

елементи, до числа яких слід віднести, перш за все, компресори і газо - поршневі турбіни, а

також системи автоматичного регулювання температури охолоджуючих рідин та робочого

середовища двигуна (САРТ).

Аналіз автоматичного регулювання показує, що кращі можливості мають засоби

електронної автоматики, що дозволяють оптимізувати робочі системи і САРТ. Вони можуть

містити різні електронні блоки, що здійснюють безперервний синтез інформації про стан

робочого процесу і зовнішніх умов і виробляють для кожного миттєвого стану дизеля

найбільш доцільне (а при наявності ЕОМ - і оптимальне) рішення.


Метою роботи є проведення аналізу впливу температурного стану на робочі показники

дизеля і визначення сукупності параметрів охолодження, що найістотніше впливають на

техніко-економічні та екологічні показники суднових дизелів. Запропонування напрямків

модернізування системи охолодження, змащення, охолодження наддувочного повітря і

аварійної зупинки дизеля з метою забезпечення квазі - оптимального теплового стану

дизельної установки і необхідного температурного значення основних деталей ЦПГ при

змінних навантаженнях роботи дизеля.


За основу маємо здобуті практичним шляхом характеристичні параметри роботи

суднового двигуна внутрішнього згоряння СДВЗ, Wärtsilä – Sulcer 6 RT–flex 50b, за

допомогою моніторингової програми концерну «KONGSBERG», типу АСС20.

Згаданий СДВЗ є «розумним дизелем», замість кінематичної паливної апаратури він

обладнаний електронною системою керування, на базі нейронних мереж та нечіткої логіки, та

функціонує за наступним принципом, Рис.1.

Дані з вказаної моніторингової системи були отримані за допомогою вбудованої

функції «Shorttrend», яка дає змогу обслуговуючому персоналу отримувати інформацію про

стан основних параметрів роботи СДВЗ у вигляді трендів.

Під трендом розуміють закономірну, невипадкову складову часового ряду (зазвичай

монотонну), яка може бути вирахувана за цілком певним однозначним правилом. Тренд

часового ряду часто пов'язаний з дією фізичних законів або яких-небудь інших об'єктивних

закономірностей. Проте, взагалі кажучи не можна однозначно розділити випадковий процес

або часовий ряд на регулярну частину (тренд) і коливальну частину (залишок). Тому зазвичай

припускають, що тренд - це деяка функція простого виду (лінійна, квадратична і тому

подібне), що описує "поведінку процесу в цілому".

181

У якості характеристичних параметрів роботи прийнято добові вибірки наступних

параметрів роботи СДВЗ у сталому режимі експлуатації, табл.1.

Табиця 1 Параметри СДВЗ

1. Exhaustgas cyl.1–6 – температура

випускних газів 1–6 циліндрів;

2. Underpiston T cyl.1–6 – температура під

поршневих просторів 1–6 циліндрів;

3. HT cw T cyl.1–6 – температура гарячого

контуру охолоджуючої рідини 1–6

циліндрів;

4. Pistoncool. Oil. T cyl.1–6 – температура

охолоджуючого мастила поршнів 1–6

циліндрів;

5. M/E RPM – об/хв. двигуна;

6. LT press – тиск холодного контуру

охолоджуючої рідини;

7. SW press – тиск забортної води у

магістралі;

8. Fuel index – відсотковий індекс подачі

палива до ГД;

9. BR Pitch Pos – відсоткова позиція повороту

лопатей гребного гвинта;

10. A.C.t – температура повітря наддуву;

11. A.C. P – тиск повітря наддуву;

12. T/C rpm – об/хв. повітряної турбіни;

13. HTP – тиск охолоджуючої води гарячого

контуру;

14. F.R. P – тиск палива у паливній магістралі

двигуна;

15. S.O.R. P – тиск мастила у магістралі

двигуна;

16. HFO t – температура палива у магістралі

двигуна;

17. F.R. Ps1 – тиск палива на початку

паливної магістралі;

18. F.R. Ps2 – тиск палива у кінці паливної

магістралі;

19. HT t – температура охолоджуючої води

гарячого контуру.

Дані параметри були зібрані на протязі 24 годин сталого режиму роботи ДВЗ (морський

перехід) з інтервалом у 9 хвилин.

Рис.1 Функціональна схема роботи САУ СДВЗ типу RT–flex

182

Після аналізу добових віборок вище згаданих параметрів та їх статистичного аналізу, з

використанням математичного очікування, дисперсії та кореляційного аналізу були отримані

наступні результати, табл.2.

Таблиця 2 Коефіцієнти кореляції параметрів СДВЗ

A.C.t A.C. P T/Crp

m HTP F.R. P

S.O.R.

P HFOt

F.R.

Ps1

F.R.

Ps2 HTt

A.C.t 1 0,55 0,48 0,45 0,43 0,47 –0,1 0,67 0,57 0,03

A.C. P 0,55 1 0,96 0,44 0,92 0,95 –0,39 0,61 0,56 0,23

T/C rpm 0,48 0,96 1 0,41 0,96 0,98 –0,40 0,56 0,52 0,26

HT P 0,45 0,44 0,41 1 0,37 0,39 0,21 0,56 0,55 0,1

F.R. P 0,12 0,78 0,96 0,37 1 0,96 –0,39 0,5 0,42 0,3

S.O.R. P 0,47 0,95 0,98 0,39 0,96 1 –0,41 0,53 0,47 0,28

HFO t –0,1 –0,39 –0,4 0,21 –0,39 –0,41 1 –0,09 –0,11 –0,11

F.R. Ps1 0,67 0,61 0,56 0,56 0,5 0,53 –0,09 1 0,93 –0,06

F.R. Ps2 0,57 0,56 0,52 0,55 0,42 0,47 –0,11 0,93 1 –0,1

HT t 0,03 0,23 0,26 0,1 0,3 0,28 –0,11 –0,06 –0,1 1

Висновки

Розрахунки показують, що основними параметрами які здійснюють найбільший вплив

на ефективність роботи СДВЗ є: температура у охолоджувачі повітря наддуву СДВЗ, а також

тиск та температура у паливній магістралі СДВЗ.

Оскільки регулювання даних параметрів здійснюється незалежними від САУ СДВЗ

підсистемами САРТ, то стає очевидним незлагодженість їх роботи.

У зв’язку з цим, авторами запропоновано удосконалення існуючої САУ СДВЗ, шляхом

впровадження у неї пСАРТ охолоджуючих рідин та робочого середовища двигуна.


1. Неменко А.В. Прогнозирование параметров рабочего процесса судового двигателя

внутреннего сгорания по его индикаторной диаграмме / А.В. Неменко,

М.М.Никитин// Вестник СевГТУ. – Вып. 75: Механика, энергетика, экология.

– Севастополь: СевНТУ,2006. – С.53–63.

2. Р.А. Варбанец. Параметрическая диагностика дизелей SBV6M540 і PEGASO 9156.

Авиационно – космическая техника и технология, 2006, 8 (34). С. 144-148.

3. Опря А.Т. 0–62 Статистика (модульний варіант з програмованою формою контролю

знань). Навч. посібник – К.: Центр учбової літератури 2012. – 448с.

4. М. М. Телемтаев. Информационные системы. МСТ; Москва; 2010 ISBN 978-5-904229-

02-3. 60с.

5. [Електронний ресурс]: режим доступу http://o.b5z.net/i/u/10025382/i/kongsberg/k-

chief_500_amcs.pdf

Ключові слова: СДВЗ, ПАРАМЕТРИ РОБОТИ СДВЗ, КОРЕЛЯЦІЙНИЙ АНАЛІЗ,

МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКА.

183

УДК 616-006:615.83/.84

Ю.О. Скрипник, Р.Ф. Юрій, А.Я. Кулик

Вінницький національний медичний університет ім. М. І. Пирогова

СУЧАСНІ МЕТОДИ НАНОТЕХНОЛОГІЇ ДЛЯ ДІАГНОСТИКИ РАКА

Захворюваність на злоякісні пухлини безперервно зростає. Щорічно у світі реєструється близько 6

мільйонів нових випадків захворювання злоякісними пухлинами. Дана робота спрямована на аналіз

приладів, які дадуть нам змогу якісно лікувати основну проблему сьогодення – рак. Так, як рак –

майже невиліковна хвороба, то дуже важливим є поширення інформації про профілактику та нові

прилади, удосконалення яких в майбутньому допоможе зупинити дану патологію та зменшить

ризики метастазування.

Вступ

Загальною характеристикою злоякісних пухлин є їх виражений тканинний атипізм,

агресивне зростання з ураженням, як самого органу, так і інших прилеглих органів, схильність

до метастазування, тобто до поширення клітин пухлини із током лімфи або крові по всьому

організму з утворенням нових осередків пухлинного росту в багатьох органах, віддалених від

первинного осередку. За темпами зростання більшість злоякісних пухлин перевершують

доброякісні і, як правило, можуть досягати значних розмірів у короткі терміни.

Вперше рак був описаний в єгипетському папірусі приблизно в 1600 до н.е., в якому

розповідається про кілька форм раку молочної залози і повідомляється, що від цієї хвороби

немає лікування. Назва «рак» походить від введеного Гіппократом (460–370 до н. е.)

терміну «карцинома» на позначення злоякісної пухлини з перифокальним запаленням. Її

форма нагадує зовні краба. Гіппократ описав кілька видів раку, а також запропонував

термін oncos. Римський лікар Авл Корнелій Цельс (лат. Aulus Cornelius Celsius) в першому

столітті до н. е. запропонував на ранній стадії лікувати рак видаленням пухлини, а на пізніх —

не лікувати взагалі.


Щороку в Україні виявляється більше 160 тис. нових випадків злоякісних новоутворень,

майже 100 тис. жителів вмирають від раку, причому 35% померлих — особи працездатного

віку. Кожну годину реєструється більше 20 нових випадків захворювання, а 10 мешканців

України помирають від раку. Нині кожний 270 українець має діагноз рак, кожний 50-тий

українець хворів чи хворіє певним онкологічним захворюванням. За останні 10 років кількість

хворих збільшилася на 25% і продовжує зростати на 2,6-3% на рік, ця тенденція також

супроводжується «молодінням» раку.

Лікування раку залежить від типу пухлини, її локалізації, будови, стадії захворювання.

Тепер найвдаліші результати лікування раку спостерігають при використанні комбінованих

методів лікування (хірургічного, променевого та хіміотерапевтичного).

NovoTTF-100A - система, що обробляє періодичні гліобластоми. NovoTTF-100A являє

собою портативний акумулятор або джерела живлення пристрою, який виробляє зміну

електричних полів, так званих полів (ТТполя) лікування пухлини всередині людського

організму. ТТполя прикріплюють до голови пацієнта за допомогою електрично ізольованої

поверхні електродів.

Як це працює? ТТполя зупиняють ріст ракових клітин, що швидко діляться. Геометрична

форма і розсіювання зарядів у пухлинних клітинах, що діляться, дозволяє електричним полям

NovoTTF-100A фізично розбити клітинні мембрани пухлинних клітин. NovoTTF-100A

використовують для лікування клітин специфічного розміру і типу.

184

Коли він використовується? NovoTTF-100A використовується для дорослих (22 +), у

яких підтверджений діагноз гліобластоми, після рецидивування у верхню область мозку

(супратенторіальні) та після отримання хіміотерапії. Пристрій призначений для автономного

лікування, використовується в якості альтернативи стандартної медичної терапії, після

хірургічного та променевого лікування.

Рис.1 NovoTTF-100A Рис.2 Зміна розміру пухлини мозку

Що він виконує? У клінічному дослідженні пацієнти з раніше діагностованою

гіалобластомою, мали рецидиви їхньої пухлини, або їх стан погіршився (незважаючи на

хірургію чи хіміо-променеву терапію з подальшою хіміотерапією), були рандомізовані на

отримання або NovoTTF-100A, або кращий стандарт догляду хіміотерапії. Дослідження

показало, що загальне вживання при використанні NovoTTF-100A системи, було порівняне з

кращими стандартами хіміотерапії. Була трошки більша частота неврологічних побічних

ефектів з NovoTTF-100A у групі досліджуваних (41% або 50 із 116), в порівнянні із

хіміотерапією (36,6% або 33 із 91).

Помірне роздратування від електродів NovoTTF-100A на шкірі було помічене у 16% (у

18 із 116). Пацієнти, що використовували NovoTTF-100A мали нижчу частоту «класичних»

побічних ефектів, в порівнянні із хіміотерапією (порушення у шлунково-кишковому тракті,

гематологічні та імунні порушення). Якість життя у пацієнтів з NovoTTF-100A покращився у

порівнянні з кращою стандартною хіміотерапією.

Лікують рак іноді методом проб і помилок, тому що будь-яка дана комбінація препарату

не працює однаково для всіх пацієнтів. Дорогоцінний час може бути втрачено на час як лікарі

прагнуть підібрати правильні ліки, щоб знищити пухлину. Тепер, дві науково-дослідних

команди кажуть, що вони знайшли спосіб прискорити процес, дозволяючи лікарям спробувати

кілька процедур одночасно: Одним є імплантований пристрій, а інший - особистий ін'єкційний

пристрій.

CIVO. У Сіетлі, дослідники Хатчінсонського дослідного центру раку і компанії Presage

Biosciences розробили пристрій під назвою, який включає до восьми голок, розташованих в

масиві. Пристрій може бути використано для введення декількох препаратів в пухлини, які

розташовані близько до поверхні шкіри людини.

Рис.3 Civo

185

По-перше, голки з препаратами вносяться в пухлину, потім виводяться, залишивши

колоноподібні шляхи, які охоплюють усю глибину пухлини. Потім протягом наступних 1-3

днів лікарі можуть видалити шматочок пухлини і досліджувати ефект кожного препарату: чи

убив він пухлинні клітини, чи сповільнив їх зростання, чи не викликав ніякого ефекту. Цей

аналіз може показати лікарям, який засіб або комбінація засобів найбільш ефективні для

лікування даної патології. З CIVO лікарі можуть порівнювати дію препарату А та В. Пристрій

також може використовуватися для винаходу нових ліків, так як він дозволяє контролювати

експерименти. Поки пристрій був випробуваний на мишах, 20 собаках і 4 хворих людях. У 4

пацієнтів були лімфоми, що пов’язані зі збільшенням лімфатичних вузлів. Вони зазначили, що

пристрій спричиняє дуже легкий біль.

Acoustophoretic microfluidic systems. Дослідники з Массачусетського технологічного

інституту створили циліндричний пристрій розміром з рисове зерно, який пронизаний

мікроскопічними трубками. Кожна трубка може містити інші ліки, і пристрій може перевозити

до 30 препаратів, згідно зі звітом дослідників, також опублікованому в журналі Science

Translational Medicine.

Рис.4 Acoustophoretic microfluidic system

Доктор Юн Джо-Кім, директор акустики і лабораторії обробки сигналів Texas A & M

University, і його студенти проводять дослідження, метою яких є розробка методів виявлення

раку, які визначають механічні властивості ракових клітин.

Acoustophoretic microfluidic system, який побудувала команда, дозволяє використовувати

тиск, який утворюється в невеликому пристрої, для маніпулювання невеликими зразками

рідини під час проведення обстеження. Пристрій являє акустичну вібрацію зразка, викликає

унікальні механічні властивості кожного осередку, для різної реакції. Так як механічні

властивості, такі як стисливість, розмір, щільність і відповідь на звукові хвилі є унікальними

для кожної клітини в організмі людини, реакції клітин на пристрій можна розглядати під

мікроскопом, що дозволяє більш чітко ідентифікувати ракові клітини.

У своєму нинішньому стані пристрій не було схвалено для випробувань на людях, проте

Кім сподівається, що команда знаходиться на шляху, щоб розробити пристрій, який би

докорінно змінив поточний стан виявлення раку.

Лінійний прискорювач Varian RapidArc – пристрій для створення іонізуючого

випромінювання високої проникаючої дії. Застосовується для лікування злоякісних

новоутворень за допомогою методів променевої терапії.

Рис.5 Varian RapidArc

186

RapidArc, завдяки своїй точності і використанню комп’ютерної томографії в режимі

реального часу, дозволяє направляти на ракову пухлину опромінення в 10 разів більшої

потужності, ніж інші апарати, не загрожуючи при цьому здоровим органам. Апарат RapidArc

дозволяє проводити сеанси променевої терапії з модуляцією інтенсивності від двох до восьми

разів швидше, ніж це можливо при використанні звичайного методу променевої терапії.

Обертаючись навколо хворого, лінійний прискорювач миттєво розпізнає пухлину і за 1-2

обороту проводить лікування (тривалість сеансу приблизно 2 хвилини). Даний апарат, що

володіє високою точністю, використовується для лікування пухлин головного мозку, раку

молочної залози, раку передміхурової залози, раку стравоходу, гінекологічних пухлин, раку

травної системи

Система CyberKnife (КіберНіж) Через своєю неперевершену маневреність і

роботизовану конструкцію, КіберНіж може випускати випромінювання практично з будь-

якого напрямку, щоб відповідати унікальній формі будь-якої пухлини.

Це істотно відрізняється від звичайної променевої терапії, яка забезпечує велику

кількість випромінювання для здорової тканини навколо пухлини. Промені, які

випромінюються з КіберНожа роблять це з граничною точністю менше одного міліметра. В

результаті, більші і більш ефективні дози радіації можуть бути введені протягом коротшого

періоду часу (як правило, від одного до п'яти обробок), ніж з іншими видами терапії

випромінювання (часто від шести до восьми тижнів). КіберНіж також досяг цієї мети в зв’язку

з дуже малою кількість побічних ефектів від радіації.

Рис.6 Система CyberKnife

Система CyberKnife використовує найсучасніші зображення і комп'ютерне управління

робототехніки для виявлення будь-якого руху пацієнта, такого як дихання, а потім відразу ж

виправляє зону лікування. Ця технологія усуває необхідність в інвазивній рамі голови, тим

самим збільшуючи комфорт пацієнта.


Проаналізовано прилади, використання та удосконалення яких може назавжди

позбавити нас проблем раку різних видів. На даний момент науковці ще не мають достатніх

знань про причини виникнення онкологічних хвороб. Останні дослідження науковців дають

надію на те, що через кілька років ці прогалини будуть заповнені, а хвороба стане не вироком,

а лише діагнозом.


1. Открыто происхождение гигантских раковых хромосом [Електронний ресурс]: режим

доступу http://www.popmech.ru/science/51127-otkryto-proiskhozhdenie-gigantskikh-

rakovykh-khromosom/

2. Статистика рака в Украине [Електронний ресурс]: режим доступу

http://darjangola.org.ua/o-nas/statistika-raka-v-ukraine/

http://www.popmech.ru/science/51127-otkryto-proiskhozhdenie-gigantskikh-rakovykh-khromosom/

http://www.popmech.ru/science/51127-otkryto-proiskhozhdenie-gigantskikh-rakovykh-khromosom/

http://darjangola.org.ua/o-nas/statistika-raka-v-ukraine/

187

3. Cancer breakthrough: Symptoms of 90% of terminally ill leukemia patients totally disappear

after white blood cells were reprogrammed [Електронний ресурс]: режим доступу

http://www.ibtimes.com.au/cancer-breakthrough-symptoms-90-terminally-ill-leukemia-

patients-totally-disappear-after-white-blood

4. New device could decrease time spent between detection and treatments for cancer patients

[Електронний ресурс]: режим доступу http://medicalxpress.com/news/2016-01-device-

decrease-spent-treatments-cancer.html

5. Cancer Tech: New Devices Could Speed Up Treatment [Електронний ресурс]: режим

доступу http://www.livescience.com/50566-cancer-tech-devices-speed-treatment.html

6. Лінійний прискорювач Rapid Arc [Електронний ресурс]: режим доступу

http://www.medunion.com.ua/diagnostyka/liniyniy-priskoryuvach-rapid-arc/

7. Giving New Hope to Patients with Cancer [Електронний ресурс]: режим доступу

http://www.cyberknife.com/

Ключові слова: NOVOTTF-100A, CIVO, ACOUSTOPHORETIC MICROFLUIDIC

SYSTEMS, ЛІНІЙНИЙ ПРИСКОРЮВАЧ VARIAN RAPIDARC, СИСТЕМА CYBERKNIFE.

http://www.ibtimes.com.au/cancer-breakthrough-symptoms-90-terminally-ill-leukemia-patients-totally-disappear-after-white-blood

http://www.ibtimes.com.au/cancer-breakthrough-symptoms-90-terminally-ill-leukemia-patients-totally-disappear-after-white-blood

http://medicalxpress.com/news/2016-01-device-decrease-spent-treatments-cancer.html

http://medicalxpress.com/news/2016-01-device-decrease-spent-treatments-cancer.html

http://www.livescience.com/50566-cancer-tech-devices-speed-treatment.html

http://www.medunion.com.ua/diagnostyka/liniyniy-priskoryuvach-rapid-arc/

http://www.cyberknife.com/

188

УДК 678.04

О.М. Ткачов


ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ РЕГРЕСІЙНОГО АНАЛІЗУ ДЛЯ ОБРОБКИ

РЕЗУЛЬТАТІВ ФІЗИЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ

Дана робота присвячена дослідженню використання математико-статистичних методів для

обробки та інтерпретації даних отриманих підчас фізичного експерименту. Проведено аналіз

літератури присвяченої даній проблемі. Розглянуті обмеження звичайних методів обробки даних

і запропоновані варіанти обходу цих обмежень.

Вступ

Експерименти, як правило, є багатофакторними і пов'язані з оптимізацією якості

матеріалів, відшукання оптимальних умов проведення технологічних процесів, розробкою

найбільш раціональних конструкцій устаткування і т.д. Системи, які служать об'єктом таких

досліджень, дуже часто є такими складними, що не піддаються теоретичному вивченню в

розумні терміни. Тому, незважаючи на значний обсяг виконаних науково-дослідних робіт,

через відсутність реальної можливості досить повно вивчити значну кількість об'єктів

дослідження, як наслідок, багато рішень приймаються на підставі інформації, що має

випадковий характер, і тому далекі від оптимальних. Виходячи з вище викладеного виникає

необхідність пошуку шляху, що дозволяє вести дослідницьку роботу прискореними темпами

і забезпечує прийняття рішень, близьких до оптимальних.

Аналіз публікацій з означеної проблеми [1-5] показує, що можна підвищити точність

отриманих експериментальних даних, якщо використати при проведенні експерименту

елементи регресійного аналізу наприклад метод повно факторного експерименту.


Метою роботи є дослідженню використання математико-статистичних методів для

обробки та інтерпретації даних отриманих підчас фізичного експерименту.


Планування експерименту - це процедура вибору числа і умов проведення дослідів,

необхідних і достатніх для вирішення поставленого завдання з необхідною точністю [1]. Це

цілеспрямоване управління експериментом, що реалізовується в умовах неповного знання

механізму досліджуваного явища. В процесі вимірювань, наступної обробки даних, а також

формалізації результатів у вигляді математичної моделі, виникають похибки, і втрачається

частина інформації, що міститься у вихідних даних. Застосування методів планування

експерименту дозволяє визначити похибка математичної моделі і робити оцінки її

адекватності. Якщо точність моделі виявляється недостатньою, то застосування методів

планування експерименту дозволяє модернізувати математичну модель з проведенням

додаткових дослідів без втрати попередньої інформації і з мінімальними витратами.

В даний час в експериментальних дослідженнях все ширше застосовуються методи

планування експерименту. Так як багато досліджень вимагають постановки дуже складних і

дорогих експериментів, необхідно значно підвищити ефективність і якість експериментальних

робіт.

У теорії планування експерименту об'єкт досліджень прийнято представляти у вигляді

«чорного ящика», а його математична модель описує функціональні зв'язки між вхідними та

вихідними параметрами.

Головними вимогами, що пред'являються до математичних моделей об'єктів, є:

- зручність математичного використання і можливості інтерпретації моделі;

- повинні бути позначені межі застосовності моделі.

Якщо ці вимоги не виконуються, то при використанні і експериментальній перевірці моделей

неминуче виникають методичні похибки, і похибки адекватності.

189

Рис.1 Схематичне представлення об’єкта дослідження

Під експериментом будемо розуміти сукупність операцій здійснюються над об'єктом

дослідження з метою отримання інформації про його властивості. Ця сукупність може бути

досить складним, але її завжди можна розкласти на окремі елементи, кожний з яких ми

називаємо досвідом. Експеримент, в якому дослідник на свій розсуд може змінювати умови

його проведення, називається активним експериментом. Якщо дослідник не може самостійно

змінювати умови його проведення, а лише реєструє їх, то це пасивний експеримент.

При вивченні науково-технічних об'єктів розрізняють два види систем:

- добре організовані;

- погано організовані, або дифузні.

Для добре організованих систем відомі причинно-наслідкові зв'язки. Поведінка системи

описується на рівні закону. До початку двадцятого століття точні науки прагнули мати справу

тільки з добре організованими системами, де результати досліджень представляються у

вигляді строгих функціональних зв'язків.

Більшість сучасних науково-дослідних проблем - це різновиди погано організованих

систем, в яких діє багато змінних, що не підлягають розмежуванню. Такі складні системи

описуються тільки на рівні моделі. Можна виділити два істотно різних підходи до вивчення

погано організованих систем:

- використання ідей і методів багатовимірної математичної статистики;

- логічний аналіз процесу управління (кібернетичний підхід).

Розглянемо загальну схему проведення експерименту на основі методу повного

факторного експерименту. У загальному випадку об'єкт дослідження представлений у вигляді

схеми рис.1. де 𝑥1, 𝑥2, … 𝑥𝑘 – вхідні величини і фактори; 𝑦𝑖 – i-а вихідна величина (i=1, 2, …,

n); ε – випадкове неконтрольоване збурення, n – число опитів, k – число факторів.

Під моделлю об'єкта по 𝑖-му каналу розуміють функцію

𝑦𝑖 = 𝑓(𝑥1, 𝑥2, … 𝑥𝑘) (1)

Випадкові неконтрольовані обурення, змінних функції (1) носять випадковий характер,

тому для отримання математичного опису застосовуються методи регресійного аналізу на

основі статистичних даних, накопичених в результаті проведення експерименту.

Для застосування методів регресійного аналізу слід дотримуватися ряду передумов:

- результати спостережень 𝑦1, 𝑦2, …, 𝑦𝑛 вихідної величини в точках факторного простору

являють собою незалежні випадкові величини, розподілені за нормальним законом, а

процес зміни вихідної величини повинен бути стаціонарним в часі;

- дисперсія цих випадкових величин повинні дорівнювати;

- усі значення вхідних величин повинні вимірюватися з дуже малою похибкою в

порівнянні з помилкою вимірювання вихідної величини;

- вхідні величини не повинні корелювати між собою;

- усі сусідні вимірювання по кожній j-й вхідний величиною повинні бути незалежні.

Якщо функція не має нескінченних розривів, то її можна розкласти в ряд Тейлора:

190

𝑦𝑖 = 𝑓(𝑥1, 𝑥2, … 𝑥𝑛) = 𝑏0 +∑𝑏𝑗𝑥𝑗

𝑘

𝑗=1

+ ∑ 𝑏𝑖𝑗𝑥𝑖𝑥𝑗

𝑘

𝑖,𝑗=1

+∑𝑏𝑗𝑗𝑥𝑗2

𝑘

𝑗=1

+⋯, (2)

де 𝑏0, 𝑏𝑗, 𝑏𝑖𝑗, 𝑏𝑗𝑗 – постійні коефіцієнти рівняння, оцінки яких необхідно визначити в

результаті постановки і проведення експерименту, вони також є оцінками для теоретичних

коефіцієнтів.

Рис.2 Вид факторного простору в натуральних величинах

і в безрозмірних координатах

Для спрощення розрахунків та подання матеріалів зазвичай виконують перехід

натуральних факторів до безрозмірним величинам, а перехід до безрозмірного масштабу зміни

факторів дає можливість їх взаємного порівняння. Кодування проводиться за формулою:

𝑥𝑖𝑗 =(𝑖𝑗 − 𝑖0)

𝛥𝑖, (3)

де 𝑖0 – значення 𝑖 -го фактору у центрі фактичного простору; 𝑖𝑗 - значення 𝑖-го фактору

у точках 𝑗 = 1, 2, 3, 4; 𝛥𝑖 – інтервал варіювання фактору. Далі побудуємо матрицю

планування на основі рис.2 і результати запишемо в таблицю 1:

Таблиця 1 Матриця планування експериментів типу 22

досліду 𝑥1 𝑥1 𝑦

1 -1 -1 𝑦1

2 +1 -1 𝑦2

3 -1 +1 𝑦3

4 +1 +1 𝑦4

Число коефіцієнтів рівняння (2) визначає обсяг експерименту. Тому вибирають такий

поліном, який містить як можна менше коефіцієнтів, але задовольняє вимогу простоти і

адекватності, під якою розуміється здатність моделі передбачати результати експерименту в

деякій області з необхідною точністю. Потім в результаті регресійного аналізу результатів

експерименту знаходять оцінки коефіцієнтів рівняння регресії.

При використанні для постановки експериментів плану повно факторного експерименту

формули для розрахунку коефіцієнтів регресії досить сильно спрощуються:

191

𝑏0 =1

𝑛∑𝑦𝑖

𝑛

𝑖=1

, (4)

𝑏𝑗 =1

𝑛∑𝑥𝑖𝑗𝑦𝑖

𝑛

𝑖=1

, (5)

Всі лінійні коефіцієнти незалежні, тому що у формулі для їх розрахунку входять тільки

свої однойменні змінні. Тому кожен коефіцієнт характеризує роль відповідної змінної в

процесі або силу впливу факторів. Чим більше чисельна величина коефіцієнта, тим більший

вплив робить фактор. Якщо коефіцієнт має знак плюс, то зі збільшенням значення фактора

параметр відгуку (оптимізації) збільшується, а якщо мінус - зменшується. Величина

коефіцієнта відповідає внеску даного чинника в величину параметра оптимізації при переході

фактору з нульового рівня на верхній або нижній. Фактори, які мають коефіцієнти, що

незначно відрізняються від нуля, можуть бути виведені зі складу рівняння; їх вплив на

параметр відгуку буде віднесено до помилки експерименту. Повний факторний експеримент

дозволяє кількісно оцінювати ефекти взаємодії. Для цього треба, користуючись правилом

множення стовпців, отримати стовпець добутку двох факторів. При обчисленні коефіцієнта,

відповідного ефекту взаємодії, з новим вектором-стовпцем можна працювати так само, як і з

вектором-стовпцем будь-якого фактору.

Алгоритм реалізації повно факторного експерименту:

- Обирається нульова точка 𝑥𝑖0 у натуральних значеннях.

- Інтервал варіювання ∆𝑥𝑖 для кожного 𝑖 -го фактору, де 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑘.

- Визначаються координати пробних точок для нижнього і верхнього рівнів варіювання

факторів 𝑥𝑖 в натуральних значеннях:

𝑥𝑖н = 𝑥𝑖0 − ∆𝑥𝑖; 𝑥𝑖в = 𝑥𝑖0 + ∆𝑥𝑖; (6)

- Складається ортогональна матриця планування повно факторного експерименту, для

чого чинники кодують (нормують).

- Вибирається число 𝑚 серій паралельних дослідів, порядок проведення дослідів в серіях

рандомізують за допомогою таблиці випадкових чисел.

- Виключаються чи відкидаються грубі, помилкові результати шляхом перевірки по-

критеріям.

- Перевіряється однорідність дисперсії, для чого використовується критерії Фішера,

Бартлетта або Кохрена.

- За результатами повно факторного експерименту обчислюються оцінки коефіцієнтів

рівняння регресії першого порядку:

𝑦 = 𝑏0 + 𝑏1𝑥1 + 𝑏2𝑥2+,… ,+𝑏𝑘𝑥𝑘, (7)

Можуть обчислюватися також коефіцієнти при взаємодіях і т.д.

- Проводиться статистична перевірка адекватності моделі та важливості коефіцієнтів

регресії за наведеними раніше методиками.

Висновки

При вирішенні завдання виникають два можливих випадки: лінійна модель адекватна чи

неадекватна. Прийняття конкретного рішення після побудови моделі процесу залежить від

аналізу цих ситуацій. Аналіз отриманої моделі - питання творче, рішення про подальше

проведення експерименту залежить від конкретної ситуації, однозначних рекомендацій на цей

рахунок не існує.

192

Таким чином в ході роботи було показано, що використання методу повно факторного

експерименту для планування досліджень збільшує точність отримуваних результатів та

дозволяє ще на етапі планування передбачити можливі проблеми і обрати оптимальні шляхи

для їх вирішення.


1. Бабин А.В., Ракипов Д.Ф. Организация и математическое планирование эксперимента /

А.В. Бабин, Д.Ф. Ракипов – Екатеринбург: 2014. – 113 с.

2. Спицын В.Г. Разработка экспертных систем на основе нечетких правил вывода:

методические указания к лабораторным работам. / В.Г. Спицын – Томск: Изд-во ТПУ,

2011. – 33 с.

3. Гайдадин А.Н., Ефремова С.А. Применение средств ЭВМ при обработке активного

эксперимента / А.Н.Гайдадин, С.А.Ефремова – Волгоград: 2008. – 16 с.

4. Гурман В.Е. Теория вероятности и математической статистики: Учеб. Пособие для вузов

/ В.Е. Гурман – М.: 2003. – 479с.

5. Советов Б.Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б.Я. Советов – М.: 2005. – 343с.

Ключові слова: РЕГРЕСІЯ, ПЛАНУВАННЯ, ЕКСПЕРИМЕНТ, АНАЛІЗ.

193

УДК 004.932

І.Ф. Ткачова


ПОПЕРЕДНЯ ОБРОБКА ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ ВЕЙВЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕНЬ

Дана робота присвячена класичним та сучасним методам розкладання довільних функцій і сигналів.

Проаналізовано основні недоліки перетворень Фур'є і можливості подолання цих проблем.

Запропоновано метод очищення зображень від шумів на основі вейвлет-перетворень за допомогою

пакета MATLAB при обробці результатів фізичних експериментів.

Вступ

Питанням обробки сигналів різної природи присвячена величезна кількість теоретичних

і практичних досліджень в різних областях науки і техніки. Головна мета обробки сигналів

полягає в необхідності отримання інформації, які вони несуть. В кінці минулого століття стало

очевидно, що традиційний апарат представлення довільних сигналів і функцій у вигляді рядів

Фур'є виявляється малоефективним для функцій з локальними особливостями, зокрема, для

імпульсних і цифрових сигналів і зображень, які отримали досить широке поширення. Це

пов'язано з тим, що базова функція рядів Фур'є - синусоїда визначена в просторі від +∞ до −∞

і за своєю природою є гладкою і строго періодичною функцією.

Очищення від шуму є однією з основних задач цифрової обробки зображень. Будь-який

практичний сигнал містить не тільки корисну інформацію, а й сліди деяких сторонніх впливів

(перешкоди або шум). Шум - дефект зображення, внесений фотосенсорами і електронікою

пристроїв, які їх використовують, а також при програмній обробці (редагування, перетворення

форматів, навмисне внесення шуму і т. п.). Цифровий шум проявляється у вигляді випадковим

чином розташованих елементів растра (точок), що мають розміри, близькі до розміру пікселя.

Для зменшення шуму широко застосовуються такі методи, як фільтр низьких частот, фільтр

високих частот, медіанний фільтр, фільтр Гаусса [1]. Поряд з цими методами, що стали

стандартними в області цифрової обробки сигналів, існують більш нові математичні апарати,

використання яких представляється розумним. В їх число входять фільтри, засновані на аналізі

функцій, в тому числі використовують перетворення Фур'є, віконне перетворення Фур'є та

вейвлет-перетворення.


Метою роботи є розробка методики очищення від шуму зображень, отриманих в ході

проведення дослідів при підготовці до турнірів з фізики за допомогою вейвлет-перетворення.

У більшості випадків в процесі проведення експерименту мають місце погані умови зйомки, а

також недосконале обладнання для отримання зображення. Для більш точних результатів

зображення необхідно програмно обробити, щоб очистити від шумів.


Аналіз публікацій з означеної проблеми [1-5] показує, що традиційний апарат

представлення функцій і сигналів у вигляді рядів Фур'є малоефективний для сигналів

володіють локальними властивостями.

У загальному випадку при довільній (в тому числі неперіодичної) залежності 𝑦(𝑡) пряме

перетворення Фур'є (ПФ) означає перехід від тимчасового уявлення сигналу до його

частотного представлення відповідно до узагальненого виразу [2]

𝐹(𝜔) = ∫ 𝑦(𝑡)𝑒−𝑖𝜔𝑡𝑑𝑡∞

−∞ , (1)

З позицій точного уявлення довільних сигналів і функцій, перетворення Фур'є має ряд

обмежень і недоліків:

перетворення Фур'є володіє гарною локалізацією по частоті, однак воно не володіє

часовим розширенням;

194

локальні особливості сигналу (наприклад, піки або розриви) викликають ледве помітні

зміни частотного образу сигналу у всьому інтервалі частот, які розтягуються по всій

частотній осі, що робить їх виявлення за спектром досить проблематичним.

Термін «вейвлет» в перекладі з англійської означає «коротка хвиля». Вейвлети ідеально

підходять для подання довільних широкосмугових імпульсних і цифрових сигналів і

зображень. Базисними функціями вейвлетів можуть служити різні функції, в тому числі

функції зі стрибками рівня і т.д., що забезпечує подання сигналів з локальними особливостями

за допомогою набору вейвлетів того чи іншого типу. За допомогою вейвлетів сигнал

представляється сукупністю хвильових пакетів - вейвлетів, утворених на основі деякої

базисної функції 𝜓0(𝑡)

𝜓(𝑡) = 𝑎1

2𝜓0 (𝑡−𝑏

𝑎) , (2)

де параметри 𝑎 и 𝑏 задають відповідно ширину и положення пакету.

Вейвлет-аналіз на сьогоднішній день є однією з найбільш перспективних технологій

аналізу даних, його інструменти знаходять застосування в самих різних сферах

інтелектуальної діяльності.

Одна з найбільш актуальних завдань цифрової обробки сигналів - завдання очищення

сигналу від шуму. Модель такого сигналу можна записати в такий спосіб:

𝑠(𝑡) = 𝑓(𝑡) + 𝜎𝑒(𝑡) , (3)

де 𝑓(𝑡) – корисний сигнал, 𝑠(𝑡) – сигнал, який досліджується, 𝜎 – рівень шуму, 𝑒(𝑡) –

шум.

У більшості випадків можна припустити, що функція 𝑒(𝑡) описується моделлю білого

(гауссівского) шуму, і інформація про перешкоди міститься в високочастотній області спектру

сигналу, а корисна інформація - в низькочастотній.

Виділимо п'ять етапів видалення шуму за допомогою вейвлет-перетворення:

декомпозиція сигналу при прямому перетворенні;

знаходження максимальних граничних значень шуму за рівнями розкладання і

складовими матриці деталізуючих коефіцієнтів;

вибір граничних значень шуму для кожного рівня розкладання;

гранична фільтрація коефіцієнтів деталізації;

реконструкція сигналу при зворотному вейвлет-перетворенні.

Зі статистичної точки зору така методика являє собою непараметричну оцінку

регресійної моделі сигналу з використанням ортогонального базису. Методика найкращим

чином працює на досить гладких сигналах, тобто на сигналах, в розкладанні яких лише

невелика кількість коефіцієнтів деталізації значно відрізняється від нуля.

Вибір використовуваного вейвлета і глибини розкладання, в загальному випадку,

залежить від властивостей конкретного сигналу. Можна дати лише кілька рекомендацій:

більш гладкі вейвлети створюють більш гладку апроксимацію сигналу, і навпаки –

«короткі» вейвлети краще відстежують піки функції, що апроксимується.

глибина розкладання впливає на масштаб відсіяних деталей.

На основі критерію мінімуму ентропії будуються методи, що дозволяють шляхом

застосування того чи іншого базису виявити якомога більше тонкі відмінності в структурі

сигналів.

Використання вейвлетів для видалення шуму дозволяє застосовувати більш гнучкі

алгоритми. Наприклад, в даний час активно застосовуються алгоритми адаптивної вейвлет-

фільтрації. Вони засновані на припущенні про те, що шум в основному зосереджений на

самому високочастотному рівні деталізації (рівні 1), за винятком невеликого числа точок, в

якому сконцентровані високочастотні особливості поведінки корисного сигналу.

195

Крім згладжування і видалення шуму, тобто низькочастотних фільтрів, на основі

вейвлет-перетворення будуються високочастотні фільтри. Їх, наприклад, можна отримати при

зануленні коефіцієнтів апроксимації і збереженні незмінними коефіцієнтів деталізації. Для

підвищення різкості можна збільшити за абсолютним значенням коефіцієнти деталізації.

Двовимірне вейвлет-перетворення полягає в послідовному виконанні одновимірного

вейвлет-перетворення спочатку по рядках, а потім по стовпцях. Припустимо, що маємо

зображення розміром N × N. Спочатку кожен з N рядків зображення ділиться (фільтрується)

на низькочастотну (НЧ) і високочастотну (ВЧ) половини. В результаті виходить два

зображення розміром N × N/2. Далі кожен стовпець ділиться так само, в результаті виходить

чотири зображення розміром N/2 × N/2. Перше з зазначених вище зображень ділиться

аналогічним чином на наступному кроці (рівні) перетворення і т. д. [3].

Навіщо потрібно подавляти шум? Найчастіше шумоподавлення служить для поліпшення

візуального сприйняття, але може також використовуватися для певних спеціалізованих цілей

- наприклад, в медицині для збільшення чіткості зображення на рентгенівських знімках, як

попередня обробка для подальшого розпізнавання і т.п.

Також шумоподавлення грає важливу роль при стисненні відеопослідовностей і

зображень. І в відео, і в зображеннях стиснення засноване на просторовій кореляції значень

пікселів. Однією з основних проблем в алгоритмах стиснення є визначення локальної

зашумленності даної області зображення. Оскільки при стисканні значний шум може бути

прийнятий за деталі зображення, і це може, по-перше, привести до збільшення складності з

точки зору стиснення і, по-друге, негативно вплинути на результат якості стисненого

зображення.

Звідки ж береться шум? Джерела шуму можуть бути різними:

неідеальне обладнання для захоплення зображення - відеокамера, сканер і т.п.;

погані умови зйомки - наприклад, значні шуми, що виникають при нічній зйомці;

перешкоди при передачі по аналоговим каналам і т.д.

У даній роботі для прикладу обробки зображення взято матеріали, які були отримані в

результаті експерименту з лазером. Умова задачі: «Якщо направити лазерний промінь на дріт,

можна побачити світлове коло на екрані, розташованому перпендикулярно до дроту. Поясніть

явище і дослідіть, як воно залежить від різних параметрів».

Рис. 1 Реальне зображення, отримане в результаті експерименту

Для більш чіткого контуру світлового кола експеримент проводився в затемненому

приміщенні, що вплинуло на якість зображення. Для обробки експериментальних результатів

зображення необхідно почистити від шумів, інвертувати і перевести в gray палітру. Для цього

були застосовані функції пакета Wavelet Toolbox системи MATLAB, який володіє потужними

196

засобами для побудови вейвлет-спектрів сигналів з поліпшеною візуалізацією. За допомогою

цього пакета також було виконано стиснення файлу. Великою перевагою вейвлет-

перетворення є те, що воно не вносить додаткового надлишку в вихідні дані, і сигнал може

бути повністю відновлений з використанням тих же самих фільтрів. Крім того, відділення в

результаті перетворення деталей від основного сигналу дозволяє дуже просто реалізувати

стиснення з втратами - досить просто відкинути деталі на тих масштабах, де вони несуттєві.

Рис. 2 Оброблене зображення за допомогою пакету Wavelet Toolbox

системи MATLAB

Висновки

В ході дослідження була розроблена методика для очищення від шуму зображень,

отриманих в ході експериментальних задач з фізики, яка була успішно протестована на

великій вибірці зображень. Застосування методики дозволяє без додаткових обчислень,

пов'язаних з визначенням типу вейвлета, значення необхідної границі, рівня розкладання і

інших параметрів, якісно очистити сигнал.


1. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. / Р. Гонсалес, Р. Вудс. –

М:Техно- сфера, 2005. — 1072 с

2. Дьяконов В. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник /

В. Дьяконов., И. Абраменкова — СПб.: Питер, 2002. — 608 с

3. Андреев Л.П. Очистка и улучшение качества изображения пространственных

распределений в томографии методом вейвлет-преобразований // Технические науки. –

2010. – Т. 2, – 3. – С. 103 – 112c.

4. Волкова Л.Л. Метод подавления шума в изображениях на основании кратномасштабного

анализа./ Л.Л. Волкова. Электронное научно-техническое издание: «Инженерный

журнал: наука и инновация», 2013, вып. 6. – [електронний ресурс].– режим доступу:

URL: http://engjournal.ru/catalog/it/hidden/1101.html

5. Яковлев А.Н. Введение в вейвлет-преобразование: Учеб. Пособие/ А.Н.Яковлев –

Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. – 104с.

Ключові слова: ВЕЙВЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕННЯ, ВЕЙВЛЕТ, ШУМ, ЗОБРАЖЕННЯ.

197

УДК 681.51:629.7.062

О.В. Федосєєва, В.Є. Крайнов, А.А. Омельчук, Ю.О. Лебеденко


КЕРУВАННЯ РОБОТОМ-МАНІПУЛЯТОРОМ ЗА ДОПОМОГОЮ

ПРОМИСЛОВОГО КОНТРОЛЕРА SIEMENS S7-300 У СКЛАДІ

НАВЧАЛЬНОГО СТЕНДА

Стаття присвячена розробці автоматизованої системи керування роботом-маніпулятором у

складі навчального лабораторного стенда на базі промислового контролера Siemens S7-300.

Пропонується використання даного комплексу у навчальному процесі для ознайомлення і

підготовки студентів.

Вступ

Сьогодення потребує від спеціалістів у галузі автоматики та систем управління широких

знань у питаннях керування складними багатоприводними системами. У той самий час,

чимало вдалих рішень вже було винайдено і впроваджено виробниками сучасних

промислових контролерів. Таким чином, вивчення їхніх можливостей та набуття навичок

роботи з ними, є одним з пріоритетних напрямків у підготовці студентів у галузі автоматики

[1]. Керування серводвигунами окремо [2], чи у складі різноманітних механізмів [3] є

актуальним завданням. Більшість сервоприводів, як аналогових так і цифрових, мають у складі

окремий блок управління і керуються за допомогою широтно-імпульсної модуляції, завдяки

чому добре підходять для використання у лабораторних роботах як окремо, так і у складі

робота-маніпулятора.


Метою досліджень є розробка та побудова автоматизованої системи керування роботом-

маніпулятором на базі сучасного промислового логічного контролера (ПЛК) для подальшого

використання у якості лабораторного стенду і застосування у навчальному процесі.

Рішення задачі Розробка системи керування проводилася на базі лабораторного стенду Siemens, який

було створено на кафедрі технічної кібернетики Херсонського національного технічного

університету (рис. 1).

Рис. 1 Зовнішній вигляд навчального стенда Siemens S7-300

198

Стенд має у своєму складі ПЛК Siemens S7-300 (CPU 312c), аналогові і цифрові модулі

вводу/виводу, рідкокристалічну сенсорну панель (SIEMENS Basic color DP) та різноманітну

периферію: набір реле; кнопки; світлові індикатори; зовнішні клеми, до яких під’єднано

відповідні входи і виходи ПЛК; додаткові блоки живлення для підключення об’єктів

керування. Крім того, до складу стенда входить персональний комп’ютер з інстальованими

програмними пакетами SIMATIC STEP 7 v5.5 та WinCC v7.2.

В якості об’єкта керування для стенда був обраний робот-маніпулятор, який складається

з шести серводвигунів постійного струму, захвату та семисегментного металевого каркасу, що

забезпечує маніпуляторові шість ступенів вільності. Зовнішній вигляд обраного робота і

структура системи керування ним наведено на рис. 2. Робот розташований на платформі з

координатною сіткою.

а) – вигляд робота

б) – схема системи керування

Рис. 2 Вигляд системи для лабораторного стенда

Задача системи керування полягає у переміщенні захвата маніпулятора у будь-яку точку

на платформі, підйомі вантажу та його переносі в іншу точку. Тобто потрібно забезпечити

максимально точне позиціонування робота у межах платформи, яка імітує виробничий

майданчик.

Переміщення робота здійснюється за рахунок сервоприводів типа MG996R. Для

керування такими приводами використовується широтно-імпульсна модуляція. Щоб вказати

серводвигуну бажане положення, необхідно використовувати керуючий сигнал, який

складається з імпульсів постійної частоти і змінної ширини (рис. 3). Те, яке положення

повинен зайняти відповідний сервопривод, залежить від довжини імпульсів.

Коли сигнал надходить в керуючу схему, наявний в ній генератор імпульсів виробляє

свій імпульс, тривалість якого визначається за допомогою потенціометра. Інша частина схеми

порівнює тривалість двох імпульсів. Якщо є розбіжність у тривалостях, включається

електродвигун. Напрямок обертання визначається тим, який з імпульсів коротше. Двигун

зупиняється, якщо довжина імпульсів однакова.

199

Рис. 3 Організація широтно-імпульсної модуляції для серводвигуна MG996R

Для організації та управління широтно-імпульсною модуляцією у контролері Siemens

S7-300 застосовується системний функціональний блок SFB PULSE (SFB 49) [4].

На рис. 4 наведено окремі функціональні блоки широтно-імпульсного модулятора, які

описані далі.

Рис. 4 Функціональні блоки широтно-імпульсного модулятора

Для використання блоку SFB PULSE необхідно виконати параметризацію субмодуля

контролера «PWM», вікно налаштування якого наведено на рис. 5. Для завдання вихідної

частоти 50 Гц, потрібно визначити параметри періоду слідування вихідних широтно-

модульованих імпульсів (20 мс). Мінімальна тривалість імпульсу обмежується кількома

200

сотнями мікросекунд (0,2 мс). В процесі використання дані параметри можна змінювати в

залежності від характеристик вихідного широтно-модульованого сигналу.

Рис. 5 Параметри субмодуля «PWM»

Для запуску проекту потрібно попередньо провести конфігурацію апаратних засобів

(рис. 6) і налаштувати інтерфейс зв’язку (MPI).

Рис. 6 Конфігурація апаратної частини проекту

На рис. 7 наводиться блоки, що входять у склад проекту: організаційний блок OB1,

функція FC31 та екземплярний блок даних DB36.

Рис. 7 Програмна частина проекту

201

На рис. 8 показані параметри системного функціонального блока SFB PULSE (SFB 49),

що безпосередньо відповідає за функціонування широтно-імпульсної модуляції. Тривалість

імпульсів визначається величиною параметра OUTP_VAL.

Рис. 8. Параметри екземплярного блока DB

Таким чином, зміною значення OUTP_VAL у межах від 15 до 115, досягається поворот

сервопривода від 0о до 180о.


Розроблений на базі ПЛК Siemens лабораторний стенд дозволяє керувати роботом-

маніпулятором у ручному та автоматичному режимі, імітуючи роботу промислового робота.

Стенд також надає можливість програмувати переміщення маніпулятора і здійснювати

моніторинг відповідних параметрів системи.

Слід відзначити, що за рахунок універсальності контролера S7-300 та великої кількості

входів/виходів системи (як дискретних, так і аналогових), існує можливість суттєво доповнити

перелік лабораторних робіт та завдань, які студенти зможуть виконувати за допомогою

розробленого лабораторного стенду.


1. Борисов A.M. Лабораторный практикум для изучения средств автоматизации и

управления / A.M. Борисов, А.С. Нестеров // Вестник ЮУрГУ. – Челябинск: ЮУрГУ,

2010. – 32. – С. 70 – 75.

2. Белінський Я.О. Розробка інтелектуальної системи керування сервоприводом / Я.О.

Белінський, Б.М. Злотенко. [Електронний ресурс]// Технології та дизайн. – К.: КНУТД,

2015. – 2. – Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/td_2015_2_9.

3. Мирзаев Р.А. Система автоматического управления сервоприводами / Р.А. Мирзаев, Н.А.

Смирнов // Вестник СибГАУ. – Красноярск: СибГАУ, 2014. – 1 (53). – С. 161 – 164.

4. Бергер Г. Автоматизация с помощью Step 7 LAD и FBD. Программируемые контроллеры

SIMATIC S7-300/400. Издание 2-е переработанное. / Ганс Бергер – Siemens AG, 2001. –

776 с.

Ключові слова: РОБОТ-МАНІПУЛЯТОР, ПРОГРАМОВАНИЙ ЛОГІЧНИЙ

КОНТРОЛЕР, ШИРОТНО-ІМПУЛЬСНА МОДУЛЯЦІЯ, SIEMENS S7-300.

http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?Z21ID=&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&S21STN=1&S21REF=10&S21FMT=fullwebr&C21COM=S&S21CNR=20&S21P01=0&S21P02=0&S21P03=A=&S21COLORTERMS=1&S21STR=%D0%91%D0%B5%D0%BB%D1%96%D0%BD%D1%81%D1%8C%D0%BA%D0%B8%D0%B9%20%D0%AF$

http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?Z21ID=&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&S21STN=1&S21REF=10&S21FMT=JUU_all&C21COM=S&S21CNR=20&S21P01=0&S21P02=0&S21P03=IJ=&S21COLORTERMS=1&S21STR=EJ000048

202

УДК 621.391.18

Д.С. Хузяханова, Г.О. Димова


ОЦІНКА ЗАХИЩЕНОСТІ ІНФОРМАЦІЇ

ВІД НЕСАНКЦІОНОВАНОГО ДОСТУПУ НА ПІДПРИЄМСТВІ

В статті показана актуальність проблеми оцінки захищеності інформації від несанкціонованого

доступу (НСД) на підприємствах, аналіз методів оцінки рівня безпеки інформації. Запропонований

метод кількісної оцінки захищеності інформації від НСД.

Вступ

Питання оцінки захищеності інформації є як і раніше актуальною. Безпека інформації -

це найважливіша характеристика будь-якої комп'ютерної системи і як будь-яка

характеристика, повинна мати одиниці виміру. Оцінка захищеності інформації необхідна для

визначення рівня безпеки і його достатності для тієї чи іншої системи. [1]

Питанням оцінки захищеності присвячено багато літератури. На початку 70-х рр. XX

століття Девід Белл і Леонард ЛаПадула розробили модель безпеки для операцій, вироблених

на комп'ютері. Ця модель базувалася на урядовій концепції рівнів класифікації інформації

(несекретна, конфіденційна, таємна, цілком таємна) і рівнів допуску. Ця концепція знайшла

свою реалізацію в стандарті 5200.28 "Trusted Computing System Evaluation Criteria" (TCSEC) (

«Критерій оцінки безпеки комп'ютерних систем»), розробленому в 1983 р Міністерством

оборони США. Через колір обкладинки він отримав назву "Помаранчева книга". У 1991 р

Франція, Німеччина, Нідерланди і Великобританія взяли узгоджені «Європейські Критерії»

оцінки безпеки інформаційних технологій (Information Technology Evaluation Criteria) версію

1.2.


Оцінка рівня захищеності повинна проводитися на всіх етапах життєвого циклу

комп'ютерної системи (КС), при різної степені повноти і достовірності наявної інформації.

Дослідження питань оцінки захищеності інформації від несанкціонованого доступу в КС є

основою для розробки кількісних вимог до створюваних систем захисту інформації та їх

підсистем. Метою роботи є аналіз методу для кількісної оцінки захищеності інформації від

несанкціонованого доступу, що забезпечує підвищення ефективності управління захистом

інформації в організаціях за рахунок комплексного показника, що враховує як характеристики

процесу порушень безпеки, так і характеристики процесу захисту.


Оцінка захищеності інформації в обчислювальних системах за рівнями «Критерій оцінки

безпеки комп'ютерних систем» ґрунтується на класифікації потенційних загроз, які діляться

на три класи: безвідповідальність користувачів, спроби несанкціонованого проникнення і факт

несанкціонованого проникнення. Критерієм оцінки згідно з принципами цієї класифікації, є

відповідність складу програмних і апаратних засобів захисту системи складу коштів,

наведеному в одному з класів оцінки. Оціночні критерії не працюють при оцінки рівня безпеки

обчислювальних мереж і немає ще принципової основи для оцінки захищеності мережі як

частини інтегрованого цілого при наявності міжмережного обміну інформацією.

«Європейські критерії» розглядають наступні складові інформаційної безпеки:

конфіденційність - захист від несанкціонованого отримання інформації;

цілісність - захист від несанкціонованого зміни інформації;

доступність - захист від несанкціонованого утримання інформації і ресурсів.

Оцінка рівня захищеності інформації на підприємстві повинна виконуватися в такій

послідовності [1]:

1. Оцінка інформації на предмет цінності, секретності, місце її розміщення і термінів

дії;

203

2. Оцінка заданої моделі потенційного порушника на її відповідність інформації, що

підлягає захисту;

3. Аналіз системи як об'єкта захисту на наявність в ньому максимально можливого

числа каналів несанкціонованого доступу до інформації, який відповідає моделі

порушника;

4. Перевірка наявності реалізованих засобів захисту по кожному можливому каналу

НСД до інформації, що захищається;

5. Кількісна оцінка міцності кожного засобу захисту;

6. Оцінка очікуваної міцності системи захисту інформації в системі підприємства.

Вибір моделі поведінки порушника істотно впливає на кінцевий результат оцінки

захищеності інформації. Можливі два підходи: еталонний (порушник-професіонал) і

диференційований (кваліфікований в певній галузі порушник). З урахуванням обраної моделі

порушника визначаємо можливі канали НСД, їх міцність, яка дорівнює міцності найслабшої

ланки.

Захищеність інформації в комп'ютерних системах від несанкціонованого доступу

визначається захищеністю її ресурсів. Для оцінки захищеності доцільно використовувати її

комплексні показники, що враховують і процеси порушення безпеки ресурсів в системі, і

процеси контролю і відновлення їх захищеного стану. В якості такого показника

запропоновано використовувати коефіцієнт захищеності інформації системи від

несанкціонованого доступу, аналогічний використовуваному в теорії надійності коефіцієнту

готовності. [2]

При наявності можливості відновлення захищеності тільки одного ресурсу для

розрахунку коефіцієнта захищеності інформації від несанкціонованого доступу в

комп'ютерній системі може використовуватися наступна формула [2]:

i

iвз

iнбN

i

iN

зщзр

зрA

K

0

1,

(1)

де Nзр – число ресурсів, що захищаються;

)!(

!

iN

NA

зр

зрiN зр

– число розміщень з Nзр по i;

нб – інтенсивність відновлення захищеності ресурсів.

При умовно необмежених можливостях по відновленню захищеності ресурсів формула,

яка використовується, буде мати вигляд:

зрN

i взнб

вззщK

1

. (2)

Проведемо порівняльний аналіз захищеності інформації від НСД на прикладі двох

підприємств, що відрізняються можливостями та масштабом. Нехай комп’ютерна мережа

першого підприємства має 60 критично важливих ресурсів, що захищаються: 6 загального

значення, що розташовані на серверах, та 54 – данні користувачів на їх робочих станціях. КС

другого підприємства має 110 критично важливих ресурсів, що захищаються: 11 загальних

ресурсів та 99 – данні користувачів. Допустимо, що порушник еталонний та постійно

відслідковує появу нових вразливостей. Кожний співробітник підприємства має робочу

станцію, де розташовуються його данні користувача. Робочі станції об’єднані в КС. Аналіз

статистики виявлення вразливостей показав, що інтенсивність складає дев’ять порушень за

місяць, тобто нб = 0,013 за годину. Системний адміністратор, що відповідає за безпеку мережі

в кожний момент може відновити захищеність тільки одного ресурсу. Тоді, використовуючи

204

формулу (1), можна отримати залежність коефіцієнта захищеності від інтенсивності

відновлення її захищеності.

Якщо на підприємстві є необмежені можливості відновлення захищеності інформації, то,

використовуючи формулу (2), можливо отримати залежність коефіцієнта захищеності

інформації в системі від інтенсивності відновлення захищеності ресурсів.

Висновки

Метод для кількісної оцінки захищеності інформації від несанкціонованого доступу

можна використовувати для контролю захищеності інформації за критерієм придатності

Kзщ 0,98. Для кожної КС існує порогове значення ресурсів, що виділяються, перевищення

яких практично не призводить до перевищення рівня захищеності. Для забезпечення

необхідного рівня захищеності комп’ютерної системи необхідно використовувати додаткові і

альтернативні засоби захисту.


1. Мельников В.В. Защита информации в компьютерных системах / Виталий Викторович

Мельников. – М.: Электронинформ, 1997. – 368 с.

2. Авраменко В.С., Козленко А.В. Модель для количественной оценки защищенности

информации от несанкционированного доступа в автоматизированных системах по

комплексному показателю // Труды СПИИРАН, 13, 2010. C. 172–181.

3. Скляров Д.В. Искусство защиты и взлома информации / Д.В. Скляров. – СПб.: БХВ-

Петербург, 2004. – 288 с.

Ключові слова: ОЦІНКА РІВНЯ ЗАХИСТУ, НЕСАНКЦІОНОВАНИЙ ДОСТУП,

КОМП’ЮТЕРНА СИСТЕМА, КОЕФІЦІЄНТ ЗАХИЩЕНОСТІ

205

УДК 591.112.1:599.323.45:621.398

О.В. Чайковська, І.Л. Рокунець, А.Я. Кулик

Вінницький національний медичний університет ім. М. І. Пирогова

ТЕЛЕМЕТРИЧНИЙ ФОНОКАРДІОГРАФІЧНИЙ ПРИСТРІЙ ЯК СИСТЕМА

ОЦІНКИ ДІЯЛЬНОСТІ СЕРЦЯ ЛАБОРАТОРНИХ ТВАРИН

Метою нашої роботи було створення програмно-апаратного комплексу для телеметричної

реєстрації фонокардіограми (ФКГ) у щурів в умовах вільної поведінки. Запропоновано новий

принцип кодування аналогового сигналу за рахунок часового ущільнення із шумостійким

алгоритмом. Забезпечено широку полосу передачі даних та низьку енергоємність з високим

відношенням сигнал/шум. Бездротова система складається із портативного мобільного

передавача, стаціонарного приймача, АЦП, комп’ютера та програмного забезпечення. Канал

телеметричної передачі даних характеризується наступними параметрами: несуча частота 405

МГц, енергоспоживання 12 мВт, частота дискретизації 30 кГц, маса передавача 42 г, час роботи

в автономному режимі 20 годин, радіус дії 1,5 м. В умовах хронічного експерименту на дорослих

білих щурах здійснено реєстрацію ФКГ в умовах вільної поведінки. Запропонований принцип та

створена на його базі діюча модель підтвердили ефективність оригінальної телеметричної

системи.

Вступ

Сучасні можливості телеметричної передачі даних спонукають до технічного прогресу

навіть у таких ”консервативних ” галузях як медицина та фізіологія. Це дозволить уникнути

обмежень кабельних систем реєстрації і дозволить реєструвати фізіологічні показники за умов

вільної поведінки. І якщо для людини такі телеметричні системи створені, то в експерименті

на тваринах існує суттєве відставання. Завдяки розробленому нами і описаному раніше

багатоканальній телеметричній системі для лабораторних тварин [1] з’явилась можливість

використати її для реєстрації параметрів серцево-судинної системи. В нашій країні медико-

біологічні портативні телеметричні системи раніше не розроблялись.


У зв’язку із вищевикладеним, ми поставили перед собою наступну мету: створити

програмно-апаратний комплекс для телеметричної реєстрації фонокардіограми (ФКГ) у щурів

в умовах вільної поведінки. Для виконання поставленої мети нами сформульовано наступні

завдання: 1. розробити технічний алгоритм апаратного комплексу для реєстрації

фонокардіограми, їх підсилення, кодування, передачі, прийому, декодування, аналогово-

цифрового перетворення та запису сигналу; 2. на основі алгоритму виготовити діючу модель

приймально-передаючого комплексу; 3. створити прикладне програмне забезпечення для

збереження цифрового сигналу, його відтворення та обробки.

Рішення задачі. При створенні оригінального алгоритму ми вибрали аналог [2],

найбільш близький за своїми параметрами до нашої розробки. Аналіз технічних рішень

аналога встановив, що у ньому невдало побудований вхідний каскад підсилювача. Тому для

узгодження мікрофону (EM9745P-44, Ø 4,5 мм x 3,0 мм, „Horn”) з пристроєм реєстрації, нами

вибрано польовий транзистор з ізольованим затвором. Як відомо, підзатворний діелектрик

звичайного польвого транзистора має набагато більше шумів на низьких частотах ніж

наприклад, кремнієвий дифузійно-планарний польовий транзистор на основі p-n переходу і

каналом p-типу. У аналога також невдало вибраний спосіб кодування сигналу: аналоговий

сигнал перетворюється в цифровий вигляд, а потім навпаки. Відомо що, цифрові сигнали

більш стабільні при їх обробці. Але при низькому рівні вхідного сигналу спотворення, які

вносять цифрові пристрої, повністю нівелюють їх переваги. З іншого боку, щоб робити такі

перетворення, потрібна додаткова енергія - плата за технологічне розширення частотного

діапазону.

Запатентований нами раніше “Пристрій для телеметричної передачі імпульсної

206

активності нейронів” [3], ми використовували для реєстрації фонокардіограми, алгоритм

роботи якого опубліковано раніше [1]. Сигнал з мікрофону подається на вхід попереднього

підсилювача (1), поступає на сигнальний вхід частотного модулятора (2), на другий вхід якого

подається опорна частота від генератора (3). В частотному модуляторі відбувається девіація

цієї частоти по сигнальному закону, виділяється основна гармоніка, яка переходить до

підсилювача радіочастоти (4). Після цього сигнал передається на випромінювач (5),

транслюється до приймача (6), де виконується виділення і додаткове підсилення корисного

сигналу.

Для реалізації даного способу запропоновано мікропотужний та малогабаритний

пристрій, який виготовляється з використанням технології гібридних інтегральних мікросхем

(ГІС). В нашій розробці запроваджено кілька удосконалень, які суттєво відрізняються від

аналога. Корисний сигнал передається за допомогою радіохвиль в частотному УКХ (ультра-

короткохвильовому) – дециметровому діапазоні. Алгоритм перетворень простий, відсутня

надлишковість функціональних пристроїв, а робота вузлів передавача здійснюється в

спеціальних допорогових режимах із мікроспоживаннями енергії. Усунено джерела

апаратного шуму: не використовуються перетворення, які б могли розширити частотний

спектр радіозавад; не викристовуються активні та пасивні прилади з великим коефіцієнтом

низькочастотних шумів. Завдяки ГІС-технології отримано можливість з великою щільністю

укомплектувати розробку.

При бездротовій системі передачі даних коефіцієнт попереднього підсилення передавача

складав не більше 100. Після підсилення вхідний сигнал ущільнювався в часі та транслювався

завдяки частотній модуляції. Несуча частота збережена такою, яка була в одноканальній

системі передачі даних [3]. Преданий сигнал приймається спеціальним приймачем

оригінальної конструкції, в якому сигнал відновлюється, декодується, фільтрується та

передається на блок аналогоцифрового перетворювача з полосою пропускання 2,5 кГц на

канал, та частотою дискретизації вищою в 16 разів від верхньої частоти відновленого сигналу.

П´ять дорослих щурів-самців (250 - 300 г) лінії Вістар з віварію Інституту фізіології ім.

О.О. Богомольця НАН України були використані на етапі перевірки і практичного втілення

проекту. Утримання та маніпуляції здійснювались згідно із рекомендаціями та дозволом

комітету біомедичної етики Вінницького національного медичного університету ім. М. І.

Пирогова.

В умовах кетамінового наркозу (100 мг/кг міжочеревинно), здійснювали фіксацію

спеціального рюкзачка на рівні грудної клітки. Через 3-4 дні після фіксації рюкзачка з

розташованим під ним мікрофоном починали хронічний експеримент. На рюкзачок фіксувався

безпровідний мобільний передавач сигналів ФКГ. Тварина поміщалась в експериментальний

плексигласовий ящик, що оснащений фотоелектроною системою фіксації параметрів рухів.

Реєстрацiя ФКГ проходила під час навчання їжодобувним рухам в експериментальній камері.

Сигнали датчиків, в послідовних інтервалах оцифровували та записували на магнітний носій

інформації персонального комп´ютера. Згідно даних Chen et al. (2008), які впроваджують

телеметричну систему на базі Bluetooth, проблема міжканального розділення сигналів при

багатоканальній трансляції є складним технологічним завданням.


Отримані записи ФКГ (рис. 1) характеризуються високою якістю, із достатнім

співвідношенням сигнал/шум. Отримані записи свідчать про те, що вибрана нами ширина

робочої частотної полоси достатня для отримання корисних амплітудно-частотних

характеристик ФКГ сигналів.

207

Рис. 1 Фонокардіограма (1) лабораторного щура в умовах вільної поведінки: серцеві тони (2),

тривалість серцевого циклу (3), часові координати курсорів (4), частота серцевих скорочень,

визначена програмно (5)

Вибраний частотний діапазон (405 мГц) передачі даних не захищений від завад при

роботі передавача на відкритому просторі. Випробувавши ряд підходів, нами було

встановлено, що проблема вирішується двома способами: 1. розміщення передавача з

лабораторною твариною у електромагнітно екранованій камері; 2. створення антени приймача

з розподіленими у просторі елементами антенної решітки, що збільшує активну зону

експериментальної камери.

Для оптимізації роботи передавача мобільного блоку та приймача слід вказати на

правильність розташування антени приймача. При використанні звичайної стержневої антени

приймача виникає ситуація коли лабораторна тварина з мобільним передавачем займає певну

позицію, при якій виникає порушення трансляції сигналу навіть на малій відстані між

антенами. Подібна проблема була вирішена використанням антени передавача без явно

вираженої діаграми направленості та розподіленими у просторі елементами антенної решітки

приймача, що забезпечило дальність завадостійкого зв‘язку на відстані до 1,5 м.

Досить серйозною проблемою сучасних телеметричних систем є енергоспоживання

мобільного блоку передавача, який знаходиться на тілі лабораторної тварини. У аналогічних

розробках [2, 4] даний показник складає 1,6 - 23 мВт на канал. Це досить високе значення, яке

суттєво обмежує тривалість проведення хронічного експерименту та потребує частої заміни

елементів живлення або підзарядки акумулятора. У розробленому нами пристрої

енергоспоживання складає лише 1,5 мВт на канал, що при використанні сучасного елемента

живлення (Li–іонний акумулятор ємністю 850 мА) суттєво подовжує тривалість автономної

роботи мобільного блоку передавача, а відповідно і загальну тривалість хронічного

експерименту. Причому слід зауважити, що час автономної роботи передавача не менше 20

годин може бути суттєво подовжений шляхом використання більш сучасного акумулятора

більшої ємності. У нашому випадку подібний підхід обмежений лише масою та розмірами

самого елемента живлення, адже маса передавача з акумулятором склала 42 г, що становить

14 % від середньої маси лабораторної тварини, при 10 % маси передавача у аналога [4]. Тому

планується використання легших батарей з метою зменшення загальної маси.

Таким чином,

1. Створена нами телеметрична система передачі аналогового сигналу у радіочастотному

діапазоні є ефективною для хронічного експерименту із реєстрацією фонокардіограми у

лабораторних тварин.

208

2. Недоліком запропонованої телеметричної системи можна вважати чутливість до

сторонніх завад у дециметровому хвильовому діапазоні, хоча стійкість є досить високою.

3. Запас технічних характеристик запропонованої системи та підключення різноманітних

датчиків дозволяє розширити діапазон її використання.


1. Багатоканальна телеметрична система передачі фізіологічних параметрів лабораторних

тварин / Н.С.Барзак [та ін.] // Праці ІІІ Всеукраїнської студентської науково-практичної

конференції з автоматичного управління ХНТУ ТК – 2015 присвяченої дню

космонавтики / Ред. кол. Марасанов В.В. – Херсон: ХНТУ, 2015. С. 7-10.

2. Telemetry System for Reliable Recording of Action Potentials from Freely Moving Rats / E. S.

Hawley, E. L. Hargreaves, Kubie [et al.] // Hippocampus . – 2002. - V.12, N4. - P. 505-513.

4. Пат. 15653 UA, МПК А61В 5/04. Пристрій для телеметричної передачі імпльсної

активності нейронів / Мороз В.М., Чечель В.В., Власенко О.В., Рокунець І.Л.,

Йолтухівський М.В. (UA); Вінницький національний медичний університет ім М.І.

Пирогова (UA). - u2005 12762; Заяв. 29.12.2005; Опубл. 17.07.2006, Бюл. 7.

5. Chen Y. Wireless Telemetry System For Single-Unit Recording In Rats Navigation / H.-Y.

Chen, J.-S. Wu, C.-P. Li, J.-J. Chen // Journal of the Chinese Institute of Engineers. – 2008. -

V.31, N.3. - P. 449-458.

Ключові слова: ТЕЛЕМЕТРИЧНА СИСТЕМА, ФОНОКАРДІОГРФІЯ, ЩУРІ

209

УДК 004.056.5

И.Д. Чеплик, М.Б. Единович


АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ СИСТЕМЫ АСУП

НА ХКХП

В статті розглядаються концепції заходів безпеки автоматизованої системи управління

підприємством на ПАТ «Херсонський КХП». Аналізується актуальний стан системи безпеки АСУП

та пропонуються шляхи розв’язання проблемних питань безпеки.

Введение

Из обзора технической литературы по данной проблеме видно, что в настоящее время

при построении защиты информации сложился подход, основанный на представлении

обработки информации в виде абстрактной вычислительной среды, в которой работает

множество «субъектов» (пользователей и процессов) со множеством «объектов» (ресурсами и

наборами данных). При этом построение защиты заключается в создании защитной среды в

виде некоторого множества ограничений и процедур, способных под управлением ядра

безопасности запретить несанкционированный и реализовать санкционированный доступ

«субъектов» к «объектам» и защиту последних от множества преднамеренных и случайных

внешних и внутренних угроз (рис. 1).

У - множество субъектов (угроз); С - множество защитных функций;

О - множество объектов защиты

Рис. 1 Модель защиты информации по действующей концепции

Рассмотренный подход опирается на теоретические модели безопасности: АДЕПТ-50

Хартсона, Бела-Лападулы, ММБ Лендвера и Мак-Лина, Биба. Кларка-Вилсона и другие [1].


Провести анализ существующих концепции обеспечения безопасности сети АСУП на

ХКХП. Определить слабые места в данной концепции и методы их нейтрализации.

Анализ проблемы и решение задач

Задача обеспечения безопасности информации охватывает широкий спектр

автоматизированных систем ее обработки: от персонального компьютера и больших

вычислительных комплексов до глобальных вычислительных сетей и АСУ различного

назначения. Наряду с известными и необходимыми для выполнения своих прямых задач

210

характеристиками, такими, как надежность функционирования, устойчивость к внешним

воздействиям и скорость обработки данных, каждая из этих систем должна обеспечивать

гарантированную безопасность обрабатываемой информации. Исходя из многолетнего опыта,

можно сказать, что данная характеристика или свойство системы по-своему значению не

уступает приведенным характеристикам и часто даже превосходит их. Это видно хотя бы из

того, что при отказе функционирования системы ценная информация в ней должна быть

сохранена, то есть не должна претерпеть никаких изменений, не быть модернизированной или

похищенной и не быть доступной посторонним лицам. [2]

Рассмотрим структуру предприятия ХКХП. Каждый отдел на предприятии имеет свои

отдельные права и интерфейсы (которые, однако, иногда могут пересекаться), разграничением

которых занимается отдел АСУП. Производится это средствами Windows и «1С

Предприятие».

В ХКХП есть такие права, как Бухгалтер, Диспетчер, Администратор, АвтоВесовая, Ж/д

Весовая, Лаборант, Мельница, Гранулятор, и другие. Интерфейсы бывают такими, как

Приемка, Экспедитор, Полный, Элеватор, Мельница, Диспетчер, Лаборатория,

Пробоотборщик, Договора и другие.

Так же используется разграничение прав в Windows, которое производится с помощью

учетных записей. Каждому отделу выдаются права, необходимые для выполнения трудовых

обязанностей, и запрет на доступ к ресурсам другого отдела. Возможность ставить пароль

ограничивает доступ лиц к учетной записи.

«1С Предприятие 7.7» - программный продукт компании «1С», предназначенный для

автоматизации деятельности на предприятии.

Может работать в нескольких режимах:

1С:Предприятие — основной режим работы пользователя, ввод данных, получение

отчётов;

Конфигуратор — режим администрирования и изменения конфигурации;

Отладчик — режим отладки и замера производительности конфигурации;

Монитор — режим просмотра активных пользователей и журнала регистрации

событий.

Версия 7.7 состоит из программной оболочки, или движка, который работает с одной или

несколькими базами данных, определяемыми конфигурацией. К программной оболочке

подключаются компоненты (в терминологии 1С — «компонента»), реализующие различные

механизмы учёта и администрирования. Стандартные «компоненты»:

«Бухгалтерский учёт»;

«Оперативный учёт»;

«Расчёт»;

«Управление распределёнными ИБ» (Информационными Базами);

«Web-расширение 2.0».

Кроме объектов, соответствующих реализующим механизмы учёта компонентам,

существуют также компонент-независимые «базовые объекты», поддержка которых

присутствует всегда. [3]

Разграничение доступа в «1С Предприятие» производится с использованием ролей,

интерфейсов, прав и паролей. У каждой должности отдельно выделяется каждый из этих

элементов, а пароль вводится лично человеком, чтобы его не знал даже администратор.

ESET NOD32 — это комплексное антивирусное решение для защиты в реальном

времени. ESET NOD32 обеспечивает защиту от вирусов, а также от других угроз, включая

троянские программы, черви, spyware, adware, фишинг-атаки. В ESET NOD32 используется

патентованная технология ThreatSense, предназначенная для выявления новых возникающих

угроз в реальном времени путём анализа выполняемых программ на наличие вредоносного

кода, что позволяет предупреждать действия авторов вредоносных программ. [4]

Так же выполняет роль файервола на предприятии, ограничивая доступ пользователям в

сети.

211

Несмотря на существующие системы обеспечения безопасности в системе АСУП есть

так же и серьезные недостатки. Так, например, важной проблемой безопасности на ХКХП

является то, что права некоторых пользователей пересекаются, что может привести к

появлению сбоев по из-за человеческого фактора. Так, при возникновении аварийной

ситуации ночью могут быть внесены важные изменения в базу, о которых могут не уведомить

других пользователей, с правами, затрагивающими измененные области данной базы данных.

Так же можно выделить отдельной проблемой внесение вирусов в сеть. Так как вирусы

постоянно модернизируются, необходимо постоянно поддерживать систему защиты от

вирусов обновленной. Но даже это не всегда спасает от заражения компьютера, а впоследствии

и всей сети. В случае, если это произошло, необходимо определить вирус и отследить его путь,

а также метод борьбы и изолировать “здоровые” компьютеры.

Так же само программное обеспечение может стать угрозой информационной

безопасности предприятия. Как, например, обновление антивирусной защиты, изначально

содержащее ошибку, из-за чего данное обеспечение воспринимает все файлы как вирусы и

полностью блокирует работу пользователя. В случае возникновения такой проблемы отделу

АСУП необходимо отменить последнее обновление или скачать с официального сайта

исправленную версию (при наличии).


Таким образом мы видим, что существующая система обеспечивает возможности

управления предприятием, однако «1С Предприятие 7.7», как и вся система АСУП, имеет

много проблем с защитой. Так, например, «1С Предприятие 7.7» не выполняет проверок прав

доступа со стороны программного кода – все проверки выполняются только в интерактивном

(пользовательском) режиме. Поэтому для защиты необходимо полностью закрыть любые

возможности для выполнения любого поступающего извне программного кода, что вполне

можно обеспечить, создавая дополнительные уровни защиты внутри данной платформы (и

системы Windows NT/2000/XP). [5]


1. Грушо А.А. Теоретические основы защиты информации / А.А.Грушо, Е.Е.Тимонина –

М.: Издательство Агенства «Яхтсмен», 1996. – с. 126 – 151

2. Мельников В.В. Безопасность информации в автоматизированных системах – М.:

Финансы и статистика, 2003. – 368 с.

3. 1С Предприятие 7.7 [Электронный ресурс] – режим доступа:

http://www.1c.ru/rus/products/1c/predpr/default.jsp

4. ESET_NOD32 [Электронный ресурс] – режим доступа: https://www.esetnod32.ru/

5. Взлом и защита 1С:Предприятие 7.7 [Электронный ресурс] – режим доступа:

http://kb.mista.ru/article.php?id=55

Ключевые слова: АСУП, ХКХП, ESET NOD32, 1С:ПРЕДПРИЯТИЕ, WINDOWS.

212

УДК 510.54

С.А. Шейко, В.С. Димов


СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ БЕЗПЕКОЮ РУХУ

АВТОМОБІЛЬНОГО ТРАНСПОРТУ

Зростаючі обсяги автомобільних перевезень, збільшення швидкостей і інтенсивності руху і

пов'язаний з ними зростання числа дорожньо-транспортних пригод висуває нові, все більш високі

вимоги до технічної досконалості автомобільних доріг, їх інженерного обладнання і станом,

транспортно-експлуатаційних характеристик і організації руху в процесі експлуатації. Створення

системи управління транспортними потоками на автомобільних магістралях є формування

стратегічних концепцій, комплексу моделей керованого об'єкта і заснованих на них алгоритмів

переробки інформації та прийняття управлінських рішень.

Введение

В даний час у великих містах України мають місце проблеми організації дорожнього

руху, особливо в їх центральних частинах. Це пов'язано з підвищенням рівня автомобілізації і

наявністю незмінною історично склалася вулично-дорожньої мережі міста, а також наявністю

паркувань на проїжджій частині. Все це призводить до зниження рівня безпеки руху

транспортних засобів і пропускної спроможності вулично-дорожньої мережі, які викликають

передзаторові і заторові режими руху.

Радикального поліпшення умов руху транспорту в місті, на тривалу перспективу, можна

досягти при здійсненні заходів містобудівного характеру: будівництвом мостів, тунелів,

прокладанням нових магістралей. Здійснення таких проектів вимагає значних фінансових

вкладень і витрат часу. Аналіз показує, що значно пом'якшити ситуацію дозволить комплекс

заходів, пов'язаних з удосконаленням управління транспортними потоками в місті-

впровадженням комп'ютеризованих автоматичних систем управління дорожнім рухом на

вулично-дорожній мережі міст.

Безпека дорожнього руху та ефективність управління транспортними та пішохідними

потоками значною мірою визначаються якістю організації дорожнього руху, надійністю і

стійкістю до відмов програмно-технічних засобів систем керування дорожнім рухом. Тому

розробка принципів організації дорожнього руху та систем керування транспортними

потоками, необхідність використання сучасних технологій зв'язку і управління, розробка

принципів управління є досить актуальною проблемою в даний час.


Об'єктами управління в цих системах є транспортний потік на автомобільні магістралі

та транспортні потоки на в'їздах-виїздах. Засобом управління служать світлофори на

перехрестях, в'їздах і виїздах.

З метою досягнення ефективного управління транспортними потоками розглядається

розробка комп'ютерної системи, за допомогою якої в реальному часі на основі вступних

вхідних даних визначатися раціональні значення швидкості руху транспортного потоку і

тривалості функціонування світлофорів.


Система реалізує наступні основні функції:

• збір даних про транспортний потік на кожному реєстраційному пункті;

• обробка даних і організація зберігання;

• розрахунок рекомендованих значень параметрів руху і передача їх для регулювання

потоком.

Кожна з перерахованих функцій виконує певні дії.

Збір даних про транспортний потік буде включати в себе:

• вимірювання інтенсивності потоку, тобто підрахунок кількості автомобілів проїхали за

одиницю часу повз реєструючого об'єкта;

213

• визначення кількості автомобілів, що скупчилися перед світлофором за період горіння

червоного світла.

Збір даних буде здійснюватися в усіх напрямках перехрестя, що розглядається, в одну та

іншу сторони. Статичними даними будуть відстані між перехрестями, параметри самої

магістралі (кількість смуг, обмеження по швидкості і т.д.). Вся інформація може бути зібрана

за допомогою розумних світлофорів, які вже використовуються в великих містах різних країн.

Розумні світлофори мають вбудовані датчики збору інформації, які зв'язуються з сервером

через GSM-модем. Світлофори також можуть бути оснащені камерами, які фіксують

додаткову інформацію. Багато хто має табло відліку часу, показують, скільки залишилося часу

до зміни статусу світлофора. Все світлофорні об'єкти підключені до єдиної системи

регулювання руху, яка знаходиться в пункті управління світлофорами. Координатори можуть

змінювати сигнали світлофорів з пункту управління, а також переглядати всі дані, які

надходять з датчиків.

За допомогою функції обробки даних і організації зберігання основні параметри, які

характеризують рух транспорту, будуть зберігатися і оброблятися.

На даний момент існують такі системи управління транспортними потоками:

АСУДР - автоматизована система управління дорожнім рухом. Це комплекс технічних,

програмних і організаційних заходів, що забезпечують збір та обробку інформації про

параметри транспортних потоків і на основі цього оптимізують управління рухом.

Основні функції системи:

• вимір поточних погодних умов в різних районах міста;

• вимір стану дорожнього покриття на ділянках доріг;

• можливість управління світлодіодним табло і розпилювачем реагентів;

• архівування виміряної інформації на засобах зберігання даних (сервер);

• візуальне інтерактивне подання поточної ситуації з площадок вимірювання на засобах

відображення (робочі місце оператора);

• можливість перегляду архівних даних;

• функції прогнозу метеоумов.

ІСУТП - інтелектуальна система управління транспортними потоками. Глобальний

координаційний центр ГКЦ аналізує кількість заявок на переміщення від окремих водіїв і

будує для них маршрут переміщення відповідно до завантаженості трас, кліматичних умов,

часу доби, дня тижня. Приймає рішення по організації роботи світлофора, виходячи з

транспортної необхідності. ГКЦ аналізує за допомогою багатофункціонального пристрою,

встановленого в автомобілі, манеру водіння автомобіліста, його навички, звички, втоми і на

підставі цього виставляє людині оцінку по його підготовленість.

Після проведення аналізу існуючих підсистем можна сказати, що вони не дозволяють в

повній мірі поліпшити динаміку руху транспортних потоків.

Для пошуку ефективних стратегій управління транспортними потоками у великому місті

і організації дорожнього руху необхідно враховувати широкий спектр характеристик

транспортного потоку, закономірності впливу зовнішніх і внутрішніх факторів на динамічні

характеристики транспортного потоку. В даний час одним з найбільш використовуваних

методів, що дозволяють вирішити задачі організації та управління дорожнім рухом, є метод

імітаційного моделювання, реалізація якого вимагає створення адекватної моделі

транспортного потоку з урахуванням складності конфігурації транспортних розв'язок,

зовнішніх впливів, і випадкових факторів, що впливають на всю структуру взаємодії рухомих

потоків.

Результатами виконання задачі повинні бути змінені тривалості сигналів світлофорів

(довжина циклу, тривалість зеленого і червоного світла) і рекомендована швидкість руху на

заданій ділянці. Виділивши функціональну структуру системи, можна зобразити алгоритм

вирішення задачі за допомогою діаграми послідовності на рис. 1.

214

Рис. 1 Діаграма послідовності системи

Висновки

В результаті проведених досліджень була обґрунтована необхідність розробки

комп'ютеризованої системи управління транспортними потоками великого міста, визначені її

основні функції, наведено принцип методу раціональних значень швидкості руху

транспортного потоку і тривалості функціонування світлофорів, зумовлено використання

імітаційного моделювання для знаходження рекомендованих параметрів управління рухом з

урахуванням складності конфігурації транспортної системи та впливу цілого ряду випадкових

факторів.


1. Дерех З.Д., Рейцен Є.О. Дослiдження пiдвищення ефективностi автоматизованих систем

керування дорожнiм рухом в Українi // Наук.-техн. вiсник "Безпека дорожнього руху

України".–1999. – 1(2). – с. 79–85.

2. Кременец Ю.А. Технические средства регулирования дорожного движения /

Ю.А.Кременец, П.П. Печерський - М.: Трансп., 1981. – 108 c.

3. Руководство по оценке пропускной способности автомобильных дорог. – М.: Транспорт,

1982 г. – 95 с.

4. Левашев А.Г. Проектирование регулируемых пересечений: Учеб. пособие / А.Г.Левашев,

А.Ю.Михайлов, И.М.Головных – Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2007 г. – 208 с.

5. Cuzinov Dr.A. Новый тип пересечений в одном уровне с непрерывным транспортным

потоком по главной из пересекающихся дорог [Электронный ресурс]: режим доступа

http://www.2dxt.de/contru.html – Загл. с экрана.

6. Воронин В.Е., Куранцева В.С. Оптимизация управления транспортными системами с

использованием имитационного моделирования [Электронный ресурс]: режим доступа

http://www.gpss.ru/immod07/doklad/65.html

Ключові слова: ТРАНСПОРТНА СИСТЕМА, ДІАГРАМА ПОСЛІДОВНОСТІ,

ДОРОЖНІЙ РУХ

215

УДК 338.27, 316.421, 504.03, 504.062.2

Т.В.Шулькевич



Ю.М.Селін

Науково-навчальний комплекс

«Інститут прикладного системного аналізу»

МАТЕМАТИЧНИЙ АПАРАТ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ТА ЗАПОБІГАННЯ

МОЖЛИВИХ ТЕХНОГЕННИХ ТА ЕКОЛОГІЧНИХ КАТАСТРОФ

Запропоновано математичний апарат розв'язання задач прогнозування, з метою моделювання та

пом’якшення соціальних лих, що обумовлені можливими катастрофами(техногенного або

екологічного характеру).

Вступ

Небезпека — це негативна властивість матерії, яка проявляється у здатності її завдавати

шкоди певним елементам Всесвіту, потенційне джерело шкоди. Якщо мова йде про небезпеку

для людини, то це явища, процеси, об'єкти, властивості, здатні за певних умов завдавати

шкоди здоров'ю чи життю людини або системам, що забезпечують життєдіяльність людей.


Залежно від конкретних потреб існують різні системи класифікації — за джерелом

походження, локалізацією, наслідками, збитками, сферою прояву, структурою, характером

впливу на людину тощо. Так згідно з класифікацією надзвичайних ситуацій, затвердженою

постановою Кабінету Міністрів України 15.07.98 р. 1099, згідно з якою всі надзвичайні

ситуації (НС) на території України поділяються на чотири групи: НС техногенного, НС

природного, НС соціально-політичного та НС воєнного характеру.

Перші три вказують на те, що небезпеки за своїм походженням належать до трьох

елементів життєвого середовища, яке оточує людину - природного, техногенного

(матеріально-культурного) та соціального. Деякі джерела вказують на існування ще однієї

групи НС -- комбінованої. До неї належать природно-техногенні, природно-соціальні та

соціально-техногенні небезпеки, джерелами яких є комбінація різних елементів життєвого

середовища.

Все своє життя людство стикається з природними лихами. Шторми, виверження

вулканів, тайфуни, гірські обвали - все це природні процеси. З розвитком цивілізації і людство

почало впливати на природу. Такі явища як, наприклад, підвищення рівня СО2, зміна

ландшафту, зменшення рівня озону - це наслідки життєдіяльності людини.

З ще одним видом лих, технологічними лихами, людство почало стикатися з певним

рівнем розвитку техніки. Аварії на атомних станціях, хімічних заводах, аварії поїздів з

хімічними продуктами теж увійшли в наше життя.

Останнім часом все активніше говорять про ще один вид лих - соціальні. Це і гуманітарні

катастрофи внаслідок військових дій. Це і народні хвилювання в багатьох країнах через

непродуманість дій урядів. Це і можливі наслідки через епідеміологічну ситуацію.

Всі ці лиха мають різну природу, всі вони мають різні причини, всі вони мають різний

механізм протікання. Всі вони можуть проявлятися як самостійно, окремо один від одного, так

в ланцюзі з іншими лихами. У такому випадку, можна говорити, що вони тісно взаємопов'язані

між собою. Але ці всі лиха як процеси мають однакові риси:

• різнорідність і різнотипність причин та факторів, а також дії, які призводять до їх

виникнення;

• просторова розподіленність умов виникнення, невизначеність у часі та просторі

216

динаміки розвитку та регіонів їх впливу;

• нестаціонарність властивостей і невизначеність їх характеристик.

Тісний взаємозв'язок лих видно на наступних прикладах. Техногенна аварія на

чорнобильській атомній електростанції в 1986 році призвела до екологічної катастрофи -

радіоактивне забруднення території. Що, у свою чергу, призвело до соціальної катастрофи -

вимушено евакуації великої кількості людей. Аномальне природне явище - найсильніший в

історії Японії землетрус і слідом за ним цунамі призвело до техногенної катастрофи - аварія

на Фукусімі 2011 рік. І, як наслідок - соціальна катастрофа. Найсильніший тайфун "Хаян" в

2013 році привів до соціальної катастрофи на Філіппінах - масові руйнування міст і сіл, смерті

тисяч людей. Техногенна катастрофа на нафтовидобувній платформі в Мексиканській затоці

в 2010 році призвела до екологічної катастрофи - забруднення узбережжя нафтою і змін в

екосистемі регіону. Соціальні катастрофи можуть бути наслідком «нерозумних» дій уряду.

Наприклад, дії урядів низки країн, які призвели до «арабської весни» 2011 року або «революції

гідності» в Україні.

Послідовність зв'язки лих може бути будь-яка. Соціальні хвилювання можуть привести

до техногенних аварій, а потім, як наслідок, до екологічної катастрофи (Рис. 1).

Рис. 1 Схема взаємозв’язку можливих лих

Дані властивості і особливості визначають практичну необхідність дослідження всього

різноманіття властивостей, взаємозв'язків, взаємодій, взаємозалежностей різнорідних

чинників і причин небезпечних процесів на основі єдиного системного підходу з позиції

досягнення єдиної мети, визначає цілі управління і контролю обстановки - своєчасного

запобігання і (або) мінімізації небажаних наслідків їх дії. Разом з тим, аналіз показує, що в

даний час різні види техногенних, екологічних і соціальних процесів, їх причини, перебіг,

наслідки та область дії досліджуються окремо, без урахування взаємозв'язків,

взаємозалежностей, взаємодії. При такому підході не враховуються деякі важливі фактори, які

впливають на ці процеси, рівень їх небажаного впливу, можливість і результативність їх

запобігання.

Висновки

З урахуванням всього вищезазначеного авторами запропоновано математичний апарат

для моделювання процесів з метою прогнозування або передбачення, який можна застосувати

для можливого запобігання або пом'якшення наслідків лих.

Зазвичай, всі інформаційні технології працюють з попереднім аналізом певного

природнього процесу. Визначають до якого класу відноситься цей процес, і обирають

відповідний метод моделювання, а відтак і прогнозування.

Запропонований математичний апарат, базується на статистичних методах і включає в

себе приховані марковські моделі та лінгвістичне моделювання.[1]

Такий математичний апарат цілком можна використовувати при моделюванні та

217

прогнозуванні широкого класу процесів, без попереднього аналізу. Загальним недоліком

статистичних методів є брак історичної інформації. Але людство за своє життя накопичило

достатній обсяг інформації щодо моніторингу якості свого життя і пов’язаними з цим

процесами. Тому використання саме статистичних методів є цілком виправданим.


1. Баклан І.В. Математичні моделі прогнозування часових рядів різної природи /Селін

Ю.М., Шулькевич Т.В. // Вестн. Херсонского национального техн. ун-та. - Херсон:

ХНТУ, 2014. - Вып. 3 (50).– С.213-218.

Ключові слова: ТЕХНОГЕННІ ТА ЕКОЛОГІЧНІ КАТАСТРОФИ, ПРОГНОЗУВАННЯ,

ПРИХОВАНІ МАРКОВСЬКІ МОДЕЛІ, ЛІНГВІСТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ.

218

УДК 007.52

О.М. Шушура, Є.О. Моць

Донецький національний технічний університет

ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ПРОГНОЗУВАННЯ ПРОДАЖ ПОСЛУГ

ІНТЕРНЕТ – КОМПАНІЇ

В роботі розглянуто задачу прогнозування продаж послуг інтернет-компанії з метою забезпечення

більш ефективного використання її коштів. Розроблено структуру інформаційної системи для

автоматизації формування прогнозу продаж. Результати роботи можуть бути використані під

час прийняття рішень керівництвом інтернет-компанії щодо інвестицій в розвиток напрямків

діяльності підприємства.

Вступ

На даний момент динаміка розвитку українського сегменту мережі Інтернет є доволі

негативною. Анексія Криму призвела до втрати близько 5 відсотків абонентів. В зоні бойових

дій на сході знаходиться близько 6 відсотків абонентів. Крім того, тяжка економічна ситуація,

обвал курсу національної валюти, скорочення купівельної спроможності населення також

негативно вплинули на динаміку роботи інтернет-провайдерів. В умовах кризи почала

знижуватися середня виручка на одного користувача (ARPU). За даними Expert & Consulting,

ARPU впала з 73,7 до 71,9 грн. На падіння показника позначилося не тільки зниження

прибутків, але і нові цінові війни в боротьбі за клієнта. Тому актуальною задачею є

прогнозування продаж послуг інтернет-компаній з метою більш ефективного використання

фінансових ресурсів при виборі напрямків їх діяльності.


Метою роботи є забезпечення можливості ефективного використання коштів інтернет-

компанії за рахунок прогнозу продаж її послуг. Для автоматизації формування прогнозу

продаж необхідно розробити спеціалізовану інформаційну систему.


Розроблено структуру інформаційної системи формування прогнозу продаж послуг

інтернет-компанії, яка наведена на рисунку 1.

Рис. 1 Структура інформаційної системи

База даних

Підсистема вводу-

виводу

Підсистема

прогнозування

Підсистема

параметричної

ідентифікації

219

Як видно на рисунку 1, до складу системи входять база даних та наступні підсистеми:

- вводу-виводу;

- прогнозування;

- параметричної ідентифікації.

Підсистема вводу-виводу забезпечує інтерфейс між системою та користувачем.

Користувач задає необхідні дані для проведення прогнозування, та отримує від системи

результати у зручному вигляді (масиви чисел на екрані або у файлі, графіки).

Підсистема прогнозування виконує розрахунки на основі математичних моделей

прогнозу продаж послуг інтернет-компанії. Математична модель представлена у вигляді

системи балансних рівнянь для числа абонентів 𝑛1, що отримують послугу, та прибутку P.

Система рівнянь має вигляд:

𝑑𝑛1

𝑑𝑡= 𝑍01(𝑛0 − 𝑛1) − 𝑍10𝑛1 (1)

𝑑𝑃

𝑑𝑡= 𝑛1𝑑𝐶𝑃 − 𝑅𝑠 − 𝑅об − 𝑅р (2)

У цих рівняннях ліва частина відображає зміни числа абонентів і прибутку в одиницю

часу, наприклад за місяць або квартал, 𝑍01 і 𝑍10 – параметри моделі, які характеризують

ймовірності того, що абонент почав або припинив отримувати послугу відповідно, 𝑛0 –

кількість потенційних абонентів. В рівнянні (2) в правій частині 𝑛1𝑑𝐶𝑃 – це дохід, отриманий

у даному місяці від 𝑛1 абонентів при середньому доході від одного, який рівняється 𝑑𝐶𝑃; 𝑅𝑠 –

витрати в цьому місяці на оплату праці; 𝑅об – витрати на обладнання; 𝑅р – витрати на рекламу.

Підсистема параметричної ідентифікації призначена для розрахунку параметрів моделі

на основі статистичних даних діяльності підприємства.

Обмін інформацією між підсистемами здійснюється через базу даних. База даних містить

інформацію по кожному варіанту прогнозу, який був заданий користувачем. До цієї інформації

входять дані щодо значень вхідних та вихідних змінних моделей, значення початкових умов,

значення параметрів.


В роботі розроблена структура інформаційної системи, призначенням якої є

прогнозування продаж послуг Інтернет-компанії. Результати прогнозування можуть бути

використані під час прийняття рішень керівництвом підприємства щодо організації його

діяльності та при виборі напрямків для інвестування коштів.


1. Басовский Л. E. Прогнозирование и планирование в условиях рынка / Л. E. Басовский. –

М.: ИНФРА-М, 1999. – 240 с.

2. Методы прогнозирования продаж [Електронний ресурс] – Режим доступу:

http://prodawez.ru/biznes/biznes-plan/prognozirovanie-prodazh.html

3. Араб-Оглы Э. А. Рабочая книга по прогнозированию / Э. А. Араб-Оглы, И. В. Бестужев-

Лада, Н. Ф. Гаврилов – М.: Мысль, 1982. – 430 с.

4. Анализ рынка Интернет [Електронний ресурс] – Режим доступу:

http://www.marketingbase.ru/view_subsects.php?num=117

Ключові слова: ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА, ПРОГНОЗУВАННЯ ПРОДАЖ,

ПОСЛУГИ ІНТЕРНЕТ-КОМПАНІЇ, МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ

220

УДК 004.94 (075.8)

В. Ю. Янчур, А.М. Касап


МОДЕЛЮВАННЯ РОБОТИ СТАНЦІЇ ТЕХНІЧНОГО КОНТРОЛЮ

ТЕЛЕВІЗОРІВ

Станція технічного контролю телевізорів представлена у вигляді складної системи масового

обслуговування, розроблена блок – діаграма моделі станції з використанням пакету моделювання

GPSS, написана програма моделювання і проведено моделювання роботи станції протягом 8 – ми

годин для вибраних вхідних даних. Проаналізовані результати моделювання і визначено скільки

місць необхідно передбачити на стелажах на вході дільниці контролю і в цеху настроювання для

нормального функціонування станції.

Вступ

Зібрані телевізори проходять серію випробувань на станції технічного контролю (рис. 1).

Рис. 1 Станція технічного контролю телевізорів

Спочатку телевізори перевіряються контролерами на дільниці контролю. Операція

контролю одного телевізора складається з двох перевірок. Якщо телевізор успішно пройшов

перевірку, то він покидає станцію технічного контролю і поступає в цех упаковки. Якщо

виявиться ненормальне функціонування телевізора, то його бракують і передають до цеху

настроювання, де телевізор лагодять або замінюють несправні блоки. Після цього телевізор

знову поступає на дільницю контролю і його знову перевіряють.

Телевізори поступають на станцію технічного контролю кожні А ± В хвилин. На

дільниці контролю працюють N контролерів однакової кваліфікації. Для першої перевірки

телевізора кожному контролеру потрібно C ± D хвилин. Тривалість другої перевірки –

E хвилин. Приблизно F відсотків телевізорів успішно проходять перевірку і попадають в цех

упаковки, а інші G відсотків – в цех настроювання, в якому працює один наладник. Наладник

витрачає на відновлення одного телевізора K ± M хвилин.

Змоделювати роботу станції технічного контролю телевізорів протягом 8 годин і

визначити скільки місць необхідно передбачити на стелажах на вході дільниці контролю і в

цеху настроювання для нормального функціонування станції.


Використовуючи теорію масового обслуговування для аналізу роботи станції технічного

контролю телевізорів, необхідно розробити модель станції в середовищі GPSS,

G

F

Стелажі

Надходження

на станцію

1

N

Наладник

Стелажі

Контролери

До цеху упаковки

Браковані

телевізори

221

промоделювати її роботу протягом 8 годин при вибраних вхідних даних, проаналізувати

отримані результати і знайти відповіді на поставлені питання.


Візьмемо наступні вхідні дані: N = 3; А ± В = 4.5 ± 2 хвилини; C ± D = 9 ± 3 хвилини;

E = 4.2 хвилини; F = 85 %; G = 15 % ; K ± M = 42 ± 7 хвилин. Час моделювання складає 8

годин, тобто 480 хвилин.

Блок-діаграма моделі станції в середовищі GPSS зображена на рис.2.

Рис. 2 Блок-діаграма моделі в середовищі GPSS

Дільниця контролю телевізорів моделюється багатоканальним пристроєм KONTR з

трьома каналами. Перерозподіл телевізорів, що успішно пройшли перевірку і бракованих, а

також переміщення до дільниці контролю тих, які потрапили до цеху настроювання і були

відремонтовані, виконують два блоки TRANSFER.

Програма, що моделює роботу станції при наведених вище вхідних даних, представлена

на рис. 3.

MET3

MET2

MET2

MET1

MET1

GENERATE

480

ADVANCE

C ± D

ADVANCE

K ± M

RELEASE

NASTR

TRANSFER

TER

MINATE

1 TERMIN

ATE

GENERATE

А ± В

SEIZE

NASTR

LEAVE KONTR

ENTER

KONTR

ADVANCE

E

QUEUE

OCHER1

DEPART

OCHER1

QUEUE

OCHER2

DEPART

OCHER2

TRANSF

ER

222

KONTR STORAGE 3

GENERATE 4.5,2.0

MET1 QUEUE OCHER1

ENTER KONTR

DEPART OCHER1

ADVANCE 9.0,3.0

ADVANCE 4.2

LEAVE KONTR

TRANSFER .15,MET3,MET2

MET2 QUEUE OCHER2

SEIZE NASTR

DEPART OCHER2

ADVANCE 42,7

RELEASE NASTR

TRANSFER ,MET1

MET3 TERMINATE

START 1

GENERATE 480

TERMINATE 1

Рис.3 Програма, що моделює роботу станції технічного контролю телевізорів


LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 105 0 0

MET1 2 QUEUE 115 8 0

3 ENTER 107 0 0

4 DEPART 107 0 0

5 ADVANCE 107 3 0

6 ADVANCE 104 0 0

7 LEAVE 104 0 0

8 TRANSFER 104 0 0

MET2 9 QUEUE 15 4 0

10 SEIZE 11 0 0

11 DEPART 11 0 0

12 ADVANCE 11 1 0

13 RELEASE 10 0 0

14 TRANSFER 10 0 0

MET3 15 TERMINATE 89 0 0

16 GENERATE 1 0 0

17 TERMINATE 1 0 0


NASTR 11 0.928 40.489 1 41 0 0 0 4

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

OCHER1 9 8 115 16 2.220 9.266 10.763 0

OCHER2 7 4 15 2 3.758 120.269 138.772 0


KONTR 3 0 0 3 107 1 2.873 0.958 0 8

223

Аналіз отриманих даних свідчить про те, що протягом 8 – ми годин роботи станції до неї

надійшло 105 телевізорів. За цей час успішно пройшли перевірку і поступили до цеху

упаковки 89 телевізорів. 15 телевізорів були забраковані і направлені до цеху настроювання.

10 з них за цей час були відновлені і повторно поступили на дільницю контролю. На момент

закінчення моделювання 8 телевізорів залишилися на стелажах дільниці контролю і 4

телевізора – на стелажах цеху настроювання. 3 телевізора на цей момент були на контролі і

один – на відновлені.

Коефіцієнт навантаження (UTIL.) контролерів складає 95.8%, а наладника – 92.8%.

За час моделювання на стелажах дільниці контролю знаходилося максимум 9 телевізорів,

а на стелажах цеху настроювання – максимум 7 телевізорів. Отже, з результатів

моделювання можна зробити висновки, що при вибраних вхідних даних для

нормального функціонування станції технічного контролю телевізорів необхідно передбачити

9 - 10 місць на стелажах дільниці контролю і 7 – 8 місць на стелажах цеху настроювання.


Станція технічного контролю телевізорів представлена у вигляді складної системи

масового обслуговування, розроблена блок – діаграма моделі станції з використанням пакету

моделювання GPSS, написана програма моделювання і проведено моделювання роботи

станції протягом 8 – ми годин для вибраних вхідних даних. Проаналізовані результати

моделювання і визначено скільки місць необхідно передбачити на стелажах на вході дільниці

контролю і в цеху настроювання для нормального функціонування станції.



моделювання : Навчальний посібник / В.М.Томашевський, О.Г.Жданова, О.О.Жолдаков


2. Боев В. Моделирование систем: инструментальные средства GPSS WORLD. / В.Боев –


Ключові слова: СТАНЦІЯ ТЕХНІЧНОГО КОНТРОЛЮ, СИСТЕМА МАСОВОГО

ОБСЛУГОВУВАННЯ, МОДЕЛЮВАННЯ, GPSS

224

ВІДОМОСТІ ПРО АВТОРІВ

БАГАНОВ Євген Олександрович – к.т.н., доцент, в.о. завідувача кафедри енергетики,

електротехніки і фізики Херсонського національного технічного університету.

Наукові інтереси: математичне моделювання складних систем, використання

відновлюваних джерел енергії, технологія фотоелектричних перетворювачів.

БАЖАНОВ Александр Витальевич - студент группы 4СУ кафедры технической

кибернетики Херсонского национального технического университета.

Научные интересы: автоматизация, управление силовой нагрузкой, дистанционное

управление.

БАКЛАН Ігор Всеволодович – доц., канд.техн.наук, доцент кафедри АСОІУ НТУУ

«Київський політехнічний інститут».

Наукові інтереси: сучасні методи математичного моделювання, розпізнавання

динамічних образів, аналіз часових рядів різної природи.

БЕРЕЗКІН Іван Сергійович – учень 10 класу ФТЛ при ХНТУ та ДНУ.

Наукові інтереси: механотроніка, електроніка, комп’ютерні технології.

БОДНАР Марія Вікторівна – старший лаборант кафедри біофізики, медичної

апаратури та інформатики Вінницького національного медичного університете ім.

М.І. Пирогова.

Наукові інтереси: інформаційні технології в медицині.

БОЙКО Владислав Володимірович - студент гр. 5 КСМм кафедри інформаційних

технологій Херсонського національного технічного університету.

Наукові інтереси: Сучасні інформаційні технології.

ВУЖ Тетяна Євгенівна, старший викладач кафедри біологічної фізики, медичної

апаратури та інформатики, Вінницький національний медичний університет ім. М. І.

Пирогова.

Наукові інтереси: інформаційні технології, просторово-хронологічної моделі,

моделювання.

ГАВРИЛЕНКО Владислав Олександрович – аспірант кафедри Технічної кібернетики

Херсонського національного технічного університету.

Наукові інтереси: АСУ ХПП, комп’ютерне моделювання процесів.

ГАЙДУКОВ Микола Миколайович – студент 4 курсу кафедри технічної кібернетики


ГОНЧАРОВ Олександр Анатолійович – студент кафедри програмної інженерії

Національного педагогічного університету ім.М.Драгоманова.

Наукові інтереси: сучасні методи математичного моделювання, розпізнавання

динамічних образів, аналіз часових рядів різної природи.

ГРАМОВ Валерій Олександрович – аспірант 1-го року навчання кафедри енергетики,

електротехніки і фізики Херсонського національного технічного університету

Наукові інтереси: автоматизація технологічних процесів, електротехнічні пристрої,

технологія фотоелектричних перетворювачів

ГРИБОВСЬКИЙ Олександа Володимирович – аспірант кафедри Інформатики і

комп’ютерних наук Херсонського національного технічного університету.

Наукові інтереси: інтелектуальний аналіз даних, системи та засоби штучного

інтелекту, інтелектуальні системи конкурентної розвідки.

225

ГУЗЕНКО Юліана Євгенівна – студент кафедри Технічної кібернетики Херсонського

національного університету.

Наукові інтереси: АСК, комп’ютерні системи керування.

ГУЛЬЧАК Владислав Юрійович – студент кафедри біофізики, медичної апаратури та

інформатики Вінницького національного медичного університету ім. М.І. Пирогова.

Наукові інтереси: медичні інформаційні системи (МІС), захист інформації в МІС,

комп’ютерне моделювання.

ГУЛЬЧАК Юрій Петрович – к.т.н., доцент кафедри біофізики, медичної апаратури та

інформатики Вінницького національного медичного університету ім. М.І. Пирогова.

Наукові інтереси: медичні інформаційні системи (МІС), захист інформації в МІС,


ДІДИК Олексій Олександрович – к.т.н., доцент кафедри Інформатики і комп’ютерних

наук Херсонського національного технічного університету.

Наукові інтереси: інтелектуальний аналіз даних, системи та засоби штучного

інтелекту, інтелектуальні системи виявлення та діагностик аномалій.

ДОБРОВОЛЬСЬКА Катерина В’ячеславівна - к.п.н., доцент кафедри біологічної

фізики, медичної апаратури та інформатики Вінницького національного медичного

університету ім. М.І. Пирогова.

Наукові інтереси: інформаційні технології в освіті.

ДОЦЕНКО Юлія Олегівна – студентка Херсонського національного технічного

університету (ХНТУ), кафедра «Економічна кібернетика та управління проектами»,

спеціальність «Економічна кібернетика».

ДИМОВ Володимир Степанович – к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики


Наукові інтереси: оптимізація та ідентифікація дінамічних систем, оптимізація в

телекоммунікаційних системах

ДИМОВА Ганна Олегівна – старший викладач кафедри технічної кібернетики


Наукові інтереси: оптимізація та ідентифікація дінамічних систем, прийняття рішень

в умовах невизначеності

ЕДИНОВИЧ Михаил Борисович – к.т.н., доцент кафедры технической кибернетики

Херсонского национального технического университета.

Научные интересы: автоматизация текстильного производства.

ЄКЕНІНА Леся Олександрівна - студентка 5 курсу медичного факультету 1 ВНМУ

імені М. І. Пирогова.

ЄФРЕМОВ Дмитро Миколайович - студент гр. 5 КСМ кафедри інформаційних


Наукові інтереси: Сучасні інформаційні технології.

ЖИЛЕНКО Эдуард Дмитриевич - студент группы 4СУ кафедры технической


Научные интересы: Проектирование компьютерных систем и сетей.

ЗАБОЛОТНЯ Віталіна Володимирівна - учень 10 класу Херсонського фізико-

технічного ліцею при Херсонському національному технічному університеті та

Дніпропетровському національному університеті.

ЗЕЛЕНОВА Світлана Олександрівна – студентка групи 4А кафедри технічної

226

кібернетики Херсонського національного технічного університету.

Наукові інтереси: автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології.

КАПУСТА Алексей Викторович - учащийся Херсонского высшего училища

физической культуры

КАРПЕНКО Віра Петрівна – вчитель вищої категорії, вчитель-методист Херсонського

фізико-технічного ліцею при Херсонському національному технічному університеті та

Дніпропетровському національному університеті.

КАРТОЛАПОВ Дмитрий Михайлович – студент группы 4СУ кафедры технической


Научные интересы: системы управления производством.

КВАТЕРНЮК Сергій Михайлович - доцент, Вінницький національний технічний

університет.

КВЄТНИЙ Роман Наумович – д.т.н., професор, завідувач кафедри автоматики та

інформаційно-вимірювальної техніки Вінницький національний технічний університет.

Наукові інтереси: моделювання складних систем та прийняття рішень в умовах

невизначеності (імовірнісні та інтервальні методи), задачі математичної фізики, сучасні

методи обробки даних (інтерполяція, апроксимація).

КИРИЛЛОВ Олег Леонидович – к.т.н., доцент кафедры “Электротехники и

энергетики” Херсонского национального технического университета.

Научные интересы: расчет электрических и магнитных полей; моделирование;

системы автоматического управления технологическими объектами.

КОВАЛЬ Борис Федорович - старший викладач кафедри біологічної фізики, медичної

апаратури та інформатики ВНМУ імені М. І. Пирогова.

КОВАЛЬ Людмила Дмитрівна - асистент кафедри біологічної фізики, медичної

апаратури та інформатики ВНМУ імені М. І. Пирогова.

КОШОВИЙ Ілля Володимирович - учень 10 класу Херсонського фізико-технічного

ліцею при Херсонському національному технічному університеті та Дніпропетровському

національному університеті.

КРАЙНОВ Валерій Євгенійович – студент 4-го курсу групи 4СУ Херсонського

національного технічного університету.

КРИВОШЕЄВ Олег Юрійович – студент групи 4СУ кафедри технічної кібернетики


КРЫЖАНОВСКАЯ Виктория Олеговна - студентка 3 курса специальности 6.050201

"Системная инженерия" Херсонского национального технического университета.

Научные интересы: проектирование и тестирование автоматизированных систем

управления. Создание узкоспециализированного программного обеспечения. Внедрение

инноваций в технологии проведения биржевых операций.

КРЫЖАНОВСКИЙ Валерий Олегович - студент 3 курса специальности 6.050201

"Системная инженерия" Херсонского национального технического университета.

Научные интересы: проектирование и тестирование автоматизированных систем

управления. Создание узкоспециализированного программного обеспечения. Внедрение

инноваций в технологии проведения биржевых операций.

КУДЕРСЬКИЙ Володимир Ігорович – студент групи 4А кафедри технічної


227

Наукові інтереси: автоматизація технологічних процесів харчової промисловості.

КУЛИК Анатолій Ярославович – д.т.н., професор кафедри біофізики, медичної

апаратури та інформатики Вінницького національного медичного університету ім. М.І.

Пирогова.

Наукові інтереси: медичні інформаційні системи (МІС), експертні системи,

комп’ютерне моделювання, адаптивні алгоритми кодування і передавання інформації;

стиснення статичних і динамічних відеозображень; перетворення та аналіз процесів в базисі

ортогональних функцій; оцінка стану організму людини та інших біологічних об’єктів

КУЛИК Ярослав Анатолійович – к.т.н., асистент кафедри автоматики та

інформаційно-вимірювальної техніки Вінницький національний технічний університет.

Наукові інтереси: оброблювання сигналів, приймання та передавання інформації.

ЛЕБЕДЕНКО Юрий Александрович - к.т.н., доцент кафедры технической кибернетики


Научные интересы: автоматизация, управление силовой нагрузкой, дистанционное

управление, підвищення ефективності процесів керування перетворенням електричної

енергії в автономних енергетичних системах.

МАРАСАНОВ Владимир Васильевич – д.т.н., профессор кафедры технической


Научные интересы: электроника, автоматика, контрольно-измерительная техника,

распознавание смысла технического текста

МАТВЕЕВА Оксана Юрьевна – студентка 5-го курса кафедры технической


Научные интересы: проектирование и функционирование автоматического процесса,

получение максимального эффекта от орошения.

МІСЮРА Вікторія Валентинівна - студентка 4 курсу кафедри технічної кібернетики


МИСЛОВСЬКА Світлана Костянтинівна - к.п.н., доцент кафедри біологічної фізики,

медичної апаратури та інформатики Вінницького національного медичного університету ім.

М.І. Пирогова.

Наукові інтереси: інформаційні технології в освіті.

МОЦЬ Єлизавета Олександрівна – студентка Донецького національного технічного

університету.

НАМУЙЛИК Дмитро Вікторович - студент 4 курсу кафедри технічної кібернетики


НАСТАСЕНКО Валентин Алексеевич – к.т.н., доцент, профессор кафедры ЭСЭУ

Херсонской государственной морской академии.

Научные интересы: квантовая физика, теория гравитации, основы материального

мира и рождения Вселенной, нетрадиционная энергетика – автор более 100 научных работ

в данных сферах.

НЕГРУЦА Роман Юрійович – аспірант кафедри технічної кібернетики Херсонського


Наукові інтереси: визначення смислу технічного тексту на основі обчислення

предикатів 2-го рівня.

НЕДАШКІВСЬКИЙ Євген Анатолійович – аспірант кафедри АСОІУ НТУУ «КПІ».

Наукові інтереси: аналіз часових рядів різної природи, сучасні системи обробки

228

великих БД.

ОМЕЛЬЧУК Антон Анатолійович – к.т.н., старший лаборант кафедри технічної


Наукові інтереси: комп’ютеризовані системи керування складними

багатоприводними комплексами.

ОСТАПЕНКО Емілія Миколаївна – старший викладач кафедри біофізики,

інформатики та медичної апаратури Вінницького національного медичного університету ім.

М.І.Пирогова.

Наукові інтереси: дидактичні умови формування інформаційної культури; інноваційні

технології в сфері збору, оброблення та передачі медичної інформації.

ПОЛИВОДА Владислав Владимирович - к.т.н. доцент кафедры технической


Научные интересы: Автоматические системы управления процессом хранения зерна

и гранулированных отрубей на хлебоприёмном предприятии.

ПОЛИВОДА Оксана Валеріївна – к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики


Наукові інтереси: оптимальне управління територіально - розподіленими об’єктами.

ПОНОМАРЕНКО Ольга Костянтинівна – студентка 3 курсу, групи 6.04.04.13.01

факультету економічної інформатики Харківського національного економічного університету

ім. С. Кузнеця

ПОПЕЛНУХА Андрій Григорович - студент 5 курсу медичного факультету 1

ВНМУ імені М. І. Пирогова.

РЕВЕНКО Сергей Владимирович – студент 4-го курса кафедры технической


Научные интересы: системы управления производством

РЕВІНА Тетяна Григорівна – асистент кафедри медичної фізики, медичної апаратури

та інформатики, ВНМУ ім. М.І. Пирогова.

Наукові інтереси: новітні інформаційні технології в медицині, математичне та


РОЖКОВ Сергій Олександрович – д.т.н., доцент, завідуючий кафедри «Експлуатації

суднового електрообладнання та засобів автоматики», Херсонської Державної Морської

Академії.

Наукові інтереси: автоматизація суднових систем та механізмів, «розумні дизелі» типу

RT–flex

РОКУНЕЦЬ Ігор Леонідович – к.мед.н., доцент кафедри фізіології Вінницького

національного медичного університету ім. М.І. Пирогова

Наукові інтереси: нейрофізіологія, фізіологія серцево-судинної системи.

РУДАКОВА Анна Владимировна – д.т.н., профессор кафедры технической

кибернетики Херсонского национального технического университета

Научные интересы: проектирование и функционирование автоматического процесса,

получение максимального эффекта от орошения, комп’ютерне моделювання складних

комплексів та систем.

САРАФАННІКОВА Наталя Вікторівна – к.т.н., доцент кафедри технічної


Наукові інтереси: системи вимірювання параметрів технологічних процесів та

229

автоматизація технологічних процесів харчової промисловості.

СЕЛІН Юрій Миколайович – к.т.н., старший науковий співробітник Науково-

навчального комплексу «Інститут прикладного системного аналізу».

Наукові інтереси: системний аналіз, лінгвістичне моделювання, розпізнавання

образів, прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів.

СИДОРУК Богдан Валентинович – аспирант кафедры экономической кибернетики и

управления проектами Херсонского национального технического университета.

Научные интересы: информационные технологии, компьютерное моделирование.

СИРОТА Андрій Сергійович – студент групи 4А кафедри технічної кібернетики


Наукові інтереси: автоматизація технологічних процесів харчової промисловості.

СІМАНЕНКОВ Андрій Леонідович – аспірант кафедри «Експлуатації суднового

електрообладнання та засобів автоматики», Херсонської Державної Морської Академії.

Наукові інтереси: автоматизація суднових систем та механізмів, «розумні дизелі» типу

RT–flex

СКРИПНИК Юлія Олександрівна – студентка 2 курсу медичного факультету 1

ВНМУ ім. М. І. Пирогова.

СМИРНОВ Всеволод Ярославич – студент гр. 3НД, кафедры «Энергетики,

электротехники и физики» ХНТУ.

Научные интересы: физика электрических полей.

ТКАЧОВ Олексій Михайлович – здобувач кафедри енергетики, електротехніки і

фізики Херсонського національного технічного університету, вчитель першої категорії

Херсонського фізико-технічного ліцею при Херсонському національному технічному

університеті та Дніпропетровському національному університеті.

ТКАЧОВА Ірина Федорівна – здобувач кафедри енергетики, електротехніки і фізики

Херсонського національного технічного університету, вчитель другої категорії

Херсонського фізико-технічного ліцею при Херсонському національному технічному

університеті та Дніпропетровському національному університеті.

ФЕДОСЕЄВА Олена Вадимівна – студентка 4-го курсу групи 4СУ Херсонського


ХУЗЯХАНОВА Дар’я Сергіївна - студентка 4 курсу кафедри технічної кібернетики


ЧАЙКОВСЬКА Ольга Валеріївна – студентка 5 курсу медичного факультету

Вінницького національного медичного університету ім. М.І. Пирогова

ЦИВІЛЬСЬКИЙ Федір Миколайович, к.т.н., доцент кафедри інформаційних


Наукові інтереси: дослідження гарантоздатності комп’ютеризованих систем.

ЧЕПЛИК Иван Дмитриевич – студент группы 4СУ кафедры технической кибернетики


Научные интересы: защита информации.

ЧЕРНОВА Наталія Леонідівна – к.е.н., доцент кафедри економічної кібернетики

Харківського національного економічного університету ім. С. Кузнеця

ШАРКО Артем Александрович – студент гр. 4СУ факультета кибернетики

230


Научные интересы: неразрушающие испытания, методы и устройства акустической

эмиссии

ШЕЙКО Сергій Андрійович - студент 4 курсу кафедри технічної кібернетики


ШУЛЬКЕВИЧ Тетяна Вікторівна – магістр, аспірант кафедри Автоматизованих

систем обробки інформації і управління Національного технічного університету України

«Київський політехнічний інститут».

Наукові інтереси: теорія сталого розвитку, прогнозування нелінійних нестаціонарних

процесів, лінгвістичне моделювання.

ШУШУРА Олексій Миколайович – к.т.н., доцент кафедри комп’ютерних наук

Донецького національного технічного університету.

ЮРІЙ Раїса Федорівна – к.ф.-м.н., доцент кафедри біологічної фізики, медичної

апаратури та інформатики ВНМУ ім. М. І. Пирогова.

ЯКИМЧУК Георгий Сергеевич – кандидат технических наук, профессор кафедры

технической кибернетики ХНТУ.

Научные интересы: инвариантно-адаптивные системы автоматического управления;

автоматизированный электропривод.

231

ДЛЯ НОТАТОК

232

Наукове видання

ХНТУ ТК – 2016

Матеріали

ІV Всеукраїнської

науково-практичної конференції

студентів, аспірантів

та молодих вчених

з автоматичного управління

присвячена дню космонавтики

Праці конференції

Підписано до друку 05.04.2016 р. Формат 60×84 1/8.

Друк: різографія. Гарнітура Times New Roman.

Наклад 100 прим. Замовлення 171.

Видавництво ПП Вишемирський В.С.

Свідоцтво серія ХС 48 від 14.04.2005

видано Управлінням у справах преси та інформації

73000, Україна, м.Херсон, вул. 40 років Жовтня, 138,

тел. 050-514-67-88, 080-133-10-13, e-mail: [email protected]

mailto:[email protected]

Матеріали Іv Всеукраїнської практичної...

Documents