Информационные системы в научных исследованиях

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО СВЯЗИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ им. проф. М. А. БОНЧ-БРУЕВИЧА» Кафедра информационных управляющих систем М. П. Белов Информационные системы в научных исследованиях Конспект лекций для специальности 09.04.02 Санкт-Петербург, 2016 Раздел 1 Введение. Общие вопросы применения информационных систем в научных исследованиях. Основные задачи теории информационных систем. Развитие различных сфер человеческой деятельности на современном этапе невозможно без широкого применения вычислительной техники и создания информационных систем различного направления. Обработка информации в подобных системах стала самостоятельным научно-техническим направлением. Научно-техническая революция (НТР) − коренное, качественное преобразование производительных сил на основе превращения науки в ведущий фактор развития общественного производства. В ходе НТР, начало которой относится к середине XX в., бурно развивается и завершается процесс превращения науки в непосредственную производительную силу. Научно-техническая революция изменяет облик общественного производства, условия, характер и содержание труда, структуру производительных сил, общественного разделения труда, ведет к быстрому росту производительности труда, оказывает воздействие на все стороны жизни общества, включая культуру, быт, психологию людей, взаимоотношение общества с природой, ведет к резкому ускорению научно-технического прогресса (НТП). Начало НТП связано с революцией в технике. Усложнение проектируемых систем "заставили" государства организовать в рамках крупных национальныхо научно-технических проектов согласованное взаимодействие науки и промышленности. Начался резкий рост ассигнований на науку, числа исследовательских учреждений. Научная деятельность стала массовой профессией. Во второй половине 50-х годов в большинстве стран началось создание общегосударственных органов планирования и управления научной деятельностью. Усилились непосредственные связи между научными и техническими разработками, ускорилось использование научных достижений в производстве. В 50-е годы создаются и получают широкое применение в научных исследованиях, производстве, а затем и управлении электронные вычислительные машины (ЭВМ), ставшие символом НТП. Их появление знаменует начало постепенного перехода к комплексной автоматизации производства и управления, изменяющий положение и роль человека в процессе производства. Можно выделить несколько главных научно-технических направлений НТП: - комплексная автоматизация производства, контроля и управления производством; - открытие и использование новых видов энергии; - создание и применение новых конструкционных материалов. Рассмотрим более подробно одно из главных научно-технических направлений НТП − комплексную автоматизацию производства, контроль и управление производством. Автоматизация производства − это процесс в развитии машинного производства, при котором функции управления и контроля, ранее выполнявшиеся человеком, передаются приборам и автоматическим устройствам. Цель автоматизации производства заключается в повышении эффективности труда, улучшении качества выпускаемой продукции, в создании условий для оптимального использования всех ресурсов производства. Одной из характерных тенденций развития общества является появление чрезвычайно сложных (больших) систем. Основными причинами этого являются: непрерывно увеличивающаяся сложность технических средств, применяемых в народном хозяйстве; необходимость в повышении качества управления как техническими, так и организационными системами (предприятие, отрасль, государство и др.); расширяющаяся специализация и кооперирование предприятий − основные тенденции развития народного хозяйства. В отличие от традиционной практики проектирования простых систем при разработке крупных автоматизированных, технологических, энергетических, аэрокосмических, информационных и других сложных комплексов возникают проблемы, меньше связанные с рассмотрением свойств и законов функционирования элементов, а больше - с выбором наилучшей структуры, оптимальной организации взаимодействия элементов, определением оптимальных режимов их функционирования, учетом влияния внешней среды и т.п. По мере увеличения сложности системы этим комплексным общесистемным вопросам отводится более значительное место. Темпы НТП вызывают усложнение процессов проектирования, планирования и управления во всех сферах и отраслях народного хозяйства. Развитие отраслей и усиление их взаимного влияния друг на друга приводят к увеличению количества возможных вариантов, рассматриваемых в случаях принятия решений при проектировании, производстве и эксплуатации, планировании и управлении предприятием, объединением, отраслью и т. п. Анализируя эти варианты, необходимо привлекать специалистов различных областей знаний, организовывать взаимодействие и взаимопонимание между ними. Все это привело к появлению нового системного подхода к анализу больших систем. Они часто не поддаются полному описанию и имеют многогранные связи между отдельными функциональными подсистемами, каждая из которых может представлять собой также большую систему. В основе системного подхода лежит специальная теория − общая (абстрактная) теория систем. Потребность в использовании понятия «система» возникала для объектов различной физической природы с древних времен: еще Аристотель обратил внимание на то, что целое (т. е. система - авт.) несводимо к сумме частей, его образующих. В частности, термин "система" и связанные с ним понятия комплексного, системного подхода исследуются и подвергаются осмыслению философами, биологами, психологами, кибернетиками, физиками, математиками, экономистами, инженерами различных специальностей. Потребность в использовании этого термина возникает в тех случаях, когда невозможно что-то продемонстрировать, изобразить, представить математическим выражением и нужно подчеркнуть, что это будет большим, сложным, не полностью сразу понятным (с неопределенностью) и целым, единым. Например − "солнечная система", "система управления станком", система организационного управления предприятием (городом, регионом и т. п.)", "экономическая система", "система кровообращения" и т.д. В математике термин система используется для отображения совокупности математических выражений или правил − "система уравнений", "система счисления", "система мер" и т. п. Казалось бы, в этих случаях можно было бы воспользоваться терминами "множество" или "совокупность". Однако понятие системы подчеркивает упорядоченность, целостность, наличие определенных закономерностей. Интерес к системным представлениям проявлялся не только как к удобному обобщающему понятию, но и как к средству постановки задач с большой неопределенностью. По мере усложнения производственных процессов, развития науки, появились задачи, которые не решались с помощью традиционных математических методов и в которых все большее место стал занимать собственно процесс постановки задачи, возросла роль эвристических методов, усложнился эксперимент, доказывающий адекватность формальной математической модели. Для решения таких задач стали разрабатываться новые разделы математики; оформилась в качестве самостоятельной прикладная математика, приближающая математические методы к практическим задачам; возникло понятие, а затем и направление принятие решений, которое постановку задачи признает равноценным этапом ее решения. Однако средств постановки задачи новые направления не содержали, поскольку на протяжении многовековой истории развития по образному выражению С. Лема "математики изгоняли беса, значение, из своих пределов", т. е. не считали функцией математики разработку средств постановки задачи. Исследование процессов постановки задач, процесса разработки сложных проектов позволили обратить внимание на особую роль человека: человек является носителем целостного восприятия, сохранения целостности при расчленении проблемы, при распределении работ, носителем системы ценностей, критериев принятия решения. Для того, чтобы организовать процесс проектирования начали создаваться системы организации проектирования, системы управления разработками и т. п. Понятие "система" широко использовалось в различных областях знаний, и на определенной стадии развития научного знания теория систем оформилась в самостоятельную науку. Краткая историческая справка Развитие научного знания и его приложений к практической деятельности в XVIII - XIX в.в. привело к все возрастающей дифференциации научных и прикладных направлений. Возникло много специальных дисциплин, которые часто используют сходные формальные методы, но настолько преломляют их с учетом потребностей конкретных приложений, что специалисты, работающие в разных прикладных областях (так называемые "узкие специалисты"), перестают понимать друг друга. В то же время в конце XIX века стало резко увеличиваться число комплексных проектов и проблем, в первую очередь для управления экономикой, требующих участия специалистов различных областей знаний. Роль интеграции наук, организации взаимосвязей и взаимодействия между различными научными направлениями во все времена выполняла философия − наука наук, которая одновременно являлась и источником возникновения ряда научных направлений. В частности, И.Ньютон сделал открытия своих основных законов в рамках натурфилософии, как тогда называлась физика, являвшаяся частью философского знания. Так, и в 30-е годы 20-го столетия философия явилась источником возникновения обобщающего направления, названного теорией систем. Основоположником этого направления считается биолог Людвиг фон Берталанфи. Отметим, что важный вклад в становление системных представлений внес в начале XIX века (еще до Л. фон Берталанфи) А.А.Богданов. Однако в силу исторических причин предложенная им всеобщая организационная наука тектология не нашла распространения и практического применения. Важную роль в развитие этого направления В.Н.Садовского, Э.Г.Юдина, И.В.Блауберга, С.П.Никанорова. В нашей стране вначале теорию систем активно развивали философы, ими были разработаны концептуальные основы, терминологический аппарат, исследованы закономерности функционирования и развития сложных систем, поставлены другие проблемы, связанные с философскими и общенаучными основами системных исследований. Однако философская терминология не всегда легко применяется в практической деятельности. Поэтому потребности практики почти одновременно со становлением теории систем привели к возникновению направления, названного исследованием операций. Это направление возникло в связи с задачами военного характера. Несмотря на довольно широкое распространение в других прикладных областях, благодаря развитому математическому аппарату, базирующемуся на методах оптимизации, математического программирования и математическое статистики, исходная терминология направления часто трудно интерпретируется в практических условиях проектирования сложных технических комплексов, в экономических задачах, при решении проблем организации производства и управления предприятиями, объединениями, научно-исследовательскими организациями, объектами непромышленной сферы и т. п. В 60-е годы при постановке и исследовании сложных проблем проектирования и управления довольно широкое распространение получил термин системотехника. Применительно к задачам управления в определенный период более широкое распространение получил термин кибернетика, введенный М. А. Ампером (от "kiber" − кормчий, рулевой, управляющий чем-то), принятый для названия новой "науки об управлении в живых организмах и машинах" Н.Винером. В нашей стране вначале кибернетика не признавалась наукой, а затем этот термин использовался в период становления работ по автоматизации управления как обобщающий для названия всех системных направлений. Однако в связи с неоднозначной трактовкой термина этот термин в настоящее время используется в более узком смысле как одно из направлений теории систем, занимающееся процессами управления техническими объектами. А для обобщения дисциплин, связанных с исследованием и проектированием сложных систем, используется термин системные исследования, иногда используется термин системный подход. Наиболее конструктивным из направлении системных исследований в настоящее время считается системный анализ, который появился в связи с задачами военного управления в 1948 г. Этот термин используется в публикациях неоднозначно. В одних работах системный анализ определяется как "приложение системных концепций к функциям управления, связанным с планированием". В других − термин «системный анализ» употребляется как синоним термина "анализ систем". Развитие общества характеризуется понятием "информационных барьеров" Первый информационный барьер был достигнут в тот период, когда экономические связи полностью замыкались в рамках ограниченных коллективов (род, семья. племя) и сложность управления этим коллективом стала превосходить способности одного человека. Это произошло многие тысячелетия тому назад, и вызвало соответствующие изменения в технологии управления, которые состояли в изобретении двух механизмов управления экономикой: первый механизм − создание иерархических систем управления (при котором руководитель заводит себе помощников, а те. в свою очередь, распределяют функции между своими подчиненными); второй механизм − введение правил взаимоотношения между людьми и социальными коллективами: предприятиями, регионами, государствами и т. д. (эти функции первоначально выполняла религия, а в последующем − законодательная система). Одним из наиболее действенных способов реализации этого механизма являются экономические регуляторы, основанные на введении рыночных товарно-денежных отношений. Второй информационный барьер связан с ограниченной способностью к переработке информации у всего населения страны - сложность задач управления экономикой растет быстрее числа занятых в ней людей. Теоретические исследования о тенденциях роста численности управленческого персонала подтверждались и статистикой. Например, в США в начале нынешнего столетия на одного конторского работника приходилось 40 рабочих: в 1940 г.− 10; в 1958 г.− 6; а в 1965 − всего лишь 1 рабочий. Отечественная статистика аналогично констатировала рост численности управленческого персонала до 40 и более процентов от общей численности работников предприятия. Для решения проблемы началась разработка автоматизированных систем управления (АСУ), но в дальнейшем стало ясно, что необходимы более радикальные изменения в управлении страной, учет закономерностей функционирования и развития сложных систем с активными элементами. К числу задач, решаемых теорией систем, относятся: - определение общей структуры системы; - организация взаимодействия между подсистемами и элементами; - учет влияния внешней среды; - выбор оптимальной структуры системы; - выбор оптимальных алгоритмов функционирования системы. Проектирование больших систем обычно делят на две стадии: - макропроектированне (внешнее проектирование), в процессе которого решаются функционально-структурные вопросы системы в целом, - микропроектирование (внутреннее проектирование), связанное с разработкой элементов системы как физических единиц оборудования и с получением технических решений по основным элементам (их конструкции и параметры, режимы эксплуатации). В соответствии с таким делением процесса проектирования больших систем в теории систем рассматриваются методы, связанные с макропроектированием сложных систем. Макропроектирование включает в себя три основных раздела: 1) определение целей создания системы и круга решаемых ею задач; 2) описание действующих на систему факторов, подлежащих обязательному учету при разработке системы; 3) выбор показателя или группы показателей эффективности системы. Теория систем как наука развивается в двух направлениях. Первое направление - феноменологический подход (иногда называемый причинно-следственным или терминальным). Это направление связано с описанием любой системы как некоторого преобразования входных воздействий (стимулов) в выходные величины (реакции). Второе - разработка теории сложных целенаправленных систем. В этом направлении описание системы производится с позиций достижения ее некоторой цели или выполнения некоторой функции. Этапы развития информационных систем История развития информационных систем и цели их использования в разные периоды времени представ­лены в табл. 1. Первые информационные системы появились в 1950-х гг. В эти годы они были предназначены для обра­ботки счетов и расчета зарплаты, а реализовывались на электромеханических бухгалтерских счетных машинах. Это приводило к некоторому сокращению затрат и времени на подготовку бумажных документов. 1960-е гг. знаменуются изменением отношения к информационным системам. Информация, полученная из них, стала применяться для периодической отчетности по многим параметрам. Дня этого организациям требо­валось компьютерное оборудование широкого назначения, способное обслуживать множество функций, а не только обрабатывать счета и считать зарплату, как было ранее. 2. Изменение подхода к использованию информационных систем Период времени Концепция использования информации Вид информационных систем Цель использования 1950 - 1960 гг. Бумажный поток расчет­ных документов Информационные системы об­работки расчетных документов на электромеханических бухгал­терских машинах Повышение скорости об­работки документов. Упрощение процедуры обработки счетов и расчета зарплаты 1960 - 1970 гг. Основная помощь в под­готовке отчетов Управленческие информацион­ные системы для производст­венной информации Ускорение процесса под­готовки отчетности 1970 - 1980 гг. Управленческий кон троль реализации (про­даж) Системы поддержки принятия решений. Системы для высшего звена управления Выбор наиболее рацио нального решения 1980 - 2000 гг. Информация - стратегический ресурс, обеспечивающий конкурентное преимущество Стратегические информационные системы. Автоматизированные офисы Выживание и процветание фирмы В 1970-х − начале 1980-х гг. информационные системы начинают широко использоваться в качестве сред­ства управленческого контроля, поддерживающего и ускоряющего процесс принятия решений. К концу 1980-х гг. концепция использования информационных систем вновь изменяется. Они становятся стратегическим источником информации и используются на всех уровнях организации любого профиля. Ин­формационные системы этого периода, предоставляя вовремя нужную информацию, помогают организации достичь успеха в своей деятельности, создавать новые товары и услуги, находить новые рынки сбыта, обеспе­чивать себе достойных партнеров, организовывать выпуск продукции по низкой цене и многое другое. Основные понятия теории систем Определение понятия "система". В настоящее время нет единства в определении понятия "система". В первых определениях в той или иной форме говорилось о том, что система - это элементы и связи (отношения) между ними. Например, основоположник теории систем Людвиг фон Берталанфи определял систему как комплекс взаимодействующих элементов или как совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой. А.Холл определяет систему как множество предметов вместе со связями между предметами и между их признаками. Ведутся дискуссии, какой термин − "отношение" или "связь" − лучше употреблять. Позднее в определениях системы появляется понятие цели. Так, в "Философском словаре" система определяется как "совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях между собой определенным образом и образующих некоторое целостное единство". В последнее время в определение понятия системы наряду с элементами, связями и их свойствами и целями начинают включать наблюдателя, хотя впервые на необходимость учета взаимодействия между исследователем и изучаемой системой указал один из основоположников кибернетики У. Р. Эшби. М. Месарович и Я.Такахара в книге "Общая теория систем" считают, что система − "формальная взаимосвязь между наблюдаемыми признаками и свойствами". Таким образом, в зависимости от количества учитываемых факторов и степени абстрактности определение понятия "система" можно представить в следующей символьной форме. Каждое определение обозначим буквой D (от лат. definitions) и порядковым номером, совпадающим с количеством учитываемых в определении факторов. D1. Система есть нечто целое: S=А(1,0). Это определение выражает факт существования и целостность. Двоичное суждение А(1,0) отображает наличие или отсутствие этих качеств. D2. Система есть организованное множество (Темников Ф. Е.): S=(орг, М), где орг − оператор организации; М − множество. DЗ. Система есть множество вещей, свойств и отношений (Уемов А. И.): S=({т},{n},{r}), где т − вещи, n − свойства, r − отношения. D4. Система есть множество элементов, образующих структуру и обеспечивающих определенное поведение в условиях окружающей среды: S=(e , SТ, ВЕ, Е), где e − элементы, SТ − структура, ВЕ − поведение, Е − среда. D5. Система есть множество входов, множество выходов, множество состояний, характеризуемых оператором переходов и оператором выходов: S=(Х, Y, Z, H, G), где Х − входы, Y − выходы, Z − состояния, Н − оператор переходов, G − оператор выходов. Это определение учитывает все основные компоненты, рассматриваемые в автоматике. D6. Это шестичленное определение, как и последующие, трудно сформулировать в словах. Оно соответствует уровню биосистем и учитывает генетическое (родовое) начало GN, условия существования КD, обменные явления МВ, развитие ЕV, функционирование FС и репродукцию (воспроизведения) RР: S=(GN, KD, MB, EV, FC, RP). D7. Это определение оперирует понятиями модели F, связи SС, пересчета R, самообучения FL, самоорганизации FQ, проводимости связей СО и возбуждения моделей JN: S=(F, SС, R, FL, FO, СО, JN). Данное определение удобно при нейрокибернетических исследованиях. D8. Если определение D5 дополнить фактором времени и функциональными связями, то получим определение системы, которым обычно оперируют в теории автоматического управления: S=(Т, X, Y, Z, W , V, h, j), где Т − время, Х − входы, Y − выходы, Z − состояния, W − класс операторов на выходе, V − значения операторов на выходе, h - функциональная связь в уравнении y(t2)= h(x(t1),z(t1),t2), j − функциональная связь в уравнении z(t2)=j(x(t1), z(t1), t2). D9. Для организационных систем удобно в определении системы учитывать следующее: S=(РL, RO, RJ, EX, PR, DT, SV, RD, EF), где РL − цели и планы, RO − внешние ресурсы, RJ − внутренние ресурсы, ЕХ − исполнители, PR − процесс, DТ − помехи, SV − контроль, RD − управление, ЕF − эффект. Последовательность определений можно продолжить до Dn (n=9, 10, 11, ...), в котором учитывалось бы такое количество элементов, связей и действий в реальной системе, которое необходимо для решаемой задачи, для достижения поставленной цели. В качестве "рабочего" определения понятия системы в литературе по теории систем часто рассматривается следующее: система − множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство. Под системой понимается объект, свойства которого не сводятся без остатка к свойствам составляющих его дискретных элементов (неаддитив­ность свойств). Интегративное свойство системы обеспечивает ее целост­ность, качественно новое образование по сравнению с составляющими ее частями. Любой элемент системы можно рассматривать как самостоятельную систему (математическую модель, описывающую какой-либо функциональный блок, или аспект изучаемой проблемы), как правило более низкого поряд­ка. Каждый элемент системы описывается своей функцией. Под функцией понимается присущее живой и косной материи вещественно-энергетические и информационные отношения между входными и выходными процессами. Если такой элемент обладает внутренней структурой, то его называют подсистемой, такое описание может быть ис­пользовано при реализации методов анализа и синтеза систем. Это нашло отражение в одном из принципов системного анализа − законе системнос­ти, говорящим о том что любой элемент может быть либо подсистемой в некоторой системе, либо подсистемой среди множества объектов аналогич­ной категории. Элемент всегда является частью системы и вне ее не представляет смысла. Выбор определения системы Рассматривая различные определения системы и не выделяя ни одного из них в качестве основного, обычно подчеркивают сложность понятия системы, неоднозначность выбора формы описания на различных стадиях исследования. При описании системы рекомендуется воспользоваться максимально полным способом, а потом выделить наиболее существенные компоненты, влияющие на ее функционирование, и сформулировать рабочее описание системы. Основные понятия, характеризующие строение и функционирование систем Элемент. Под элементом принято понимать простейшую неделимую часть системы. Ответ на вопрос, что является такой частью, может быть неоднозначным и зависит от цели рассмотрения объекта как системы, от точки зрения на него или от аспекта его изучения. Таким образом, элемент − это предел деления системы с точек зрения решения конкретной задачи и поставленной цели. Систему можно расчленить на элементы различными способами в зависимости от формулировки цели и ее уточнения в процессе исследования. Подсистема. Система может быть разделена на элементы не сразу, а последовательным расчленением на подсистемы, которые представляют собой компоненты более крупные, чем элементы, и в то же время более детальные, чем система в целом. Возможность деления системы на подсистемы связана с вычленением совокупностей взаимосвязанных элементов, способных выполнять относительно независимые функции, подцели, направленные на достижение общей цели системы. Названием "подсистема" подчеркивается, что такая часть должна обладать свойствами системы (в частности, свойством целостности). Этим подсистема отличается от простой группы элементов, для которой не сформулирована подцель и не выполняются свойства целостности (для такой группы используется название "компоненты"). Например, подсистемы АСУ, подсистемы пассажирского транспорта крупного города. Структура. Это понятие происходит от латинского слова structure, означающего строение, расположение, порядок. Структура отражает наиболее существенные взаимоотношения между элементами и их группами (компонентами, подсистемами), которые мало меняются при изменениях в системе и обеспечивают существование системы и ее основных свойств. Структура - это совокупность элементов и связей между ними. Структура может быть представлена графически, в виде теоретико-множественных описаний, матриц, графов и других языков моделирования структур. Структуру часто представляют в виде иерархии. Иерархия − это упорядоченность компонентов по степени важности (многоступенчатость, служебная лестница). Между уровнями иерархической структуры могут существовать взаимоотношения строгого подчинения компонентов (узлов) нижележащего уровня одному из компонентов вышележащего уровня, т. е. отношения так называемого древовидного порядка. Такие иерархии называют сильными или иерархиями типа "дерева". Они имеют ряд особенностей, делающих их удобным средством представления систем управления. Однако могут быть связи и в пределах одного уровня иерархии. Один и тот же узел нижележащего уровня может быть одновременно подчинен нескольким узлам вышележащего уровня. Такие структуры называют иерархическими структурами «со слабыми связями». Между уровнями иерархической структуры могут существовать и более сложные взаимоотношения, например, типа "страт", "слоев", "эшелонов". Примеры иерархических структур: энергетические системы, АСУ, государственный аппарат. Связь. Понятие "связь" входит в любое определение системы наряду с понятием "элемент" и обеспечивает возникновение и сохранение структуры и целостных свойств системы. Это понятие характеризует одновременно и строение (статику), и функционирование (динамику) системы. Связь характеризуется направлением, силой и характером (или видом). По первым двум признакам связи можно разделить на направленные и ненаправленные, сильные и слабые, а по характеру − на связи подчинения, генетические, равноправные (или безразличные), связи управления. Связи можно разделить также по месту приложения (внутренние и внешние), по направленности процессов в системе в целом или в отдельных ее подсистемах (прямые и обратные). Связи в конкретных системах могут быть одновременно охарактеризованы несколькими из названных признаков. Важную роль в системах играет понятие "обратной связи". Это понятие, легко иллюстрируемое на примерах технических устройств, не всегда можно применить в организационных системах. Исследованию этого понятия большое внимание уделяется в кибернетике, в которой изучается возможность перенесения механизмов обратной связи, характерных для объектов одной физической природы, на объекты другой природы. Обратная связь является основой саморегулирования и развития систем, приспособления их к изменяющимся условиям существования. Состояние. Понятием "состояние" обычно характеризуют мгновенную фотографию, "срез" системы, остановку в ее развитии. Его определяют либо через входные воздействия и выходные сигналы (результаты), либо через макропараметры, макросвойства системы (например, давление, скорость, ускорение − для физических систем; производительность, себестоимость продукции, прибыль − для экономических систем). Более полно состояние можно определить, если рассмотреть элементы e (или компоненты, функциональные блоки), определяющие состояние, учесть, что "входы" можно разделить на управляющие u и возмущающие х (неконтролируемые) и что "выходы" (выходные результаты, сигналы) зависят от e, u и х, т.е. zt=f(et, ut, xt). Тогда в зависимости от задачи состояние может быть определено как {e, u}, {e, u, z} или {e, х, u, z}. Таким образом, состояние − это множество существенных свойств, которыми система обладает в данный момент времени. Поведение. Если система способна переходить из одного состояния в другое (например, z1®z2®z3), то говорят, что она обладает поведением. Этим понятием пользуются, когда неизвестны закономерности переходов из одного состояния в другое. Тогда говорят, что система обладает каким-то поведением и выясняют его закономерности. С учетом введенных выше обозначений поведение можно представить как функцию zt=f(zt-1, xt, ut). Внешняя среда. Под внешней средой понимается множество элементов, которые не входят в систему, но изменение их состояния вызывает изменение поведения системы. Модель. Под моделью системы понимается описание системы, отображающее определенную группу ее свойств. Углубление описания − детализация модели. Создание модели системы позволяет предсказывать ее поведение в определенном диапазоне условий. Модель функционирования (поведения) системы − это модель, предсказывающая изменение состояния системы во времени, например: натурные (аналоговые), электрические, машинные на ЭВМ и др. Равновеcие − это способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранить свое состояние сколь угодно долго. Устойчивость. Под устойчивостью понимается способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних возмущающих воздействий. Эта способность обычно присуща системам при постоянном и, если только отклонения не превышают некоторого предела. Состояние равновесия, в которое система способна возвращаться, по аналогии с техническими устройствами называют устойчивым состоянием равновесия. Равновесие и устойчивость в экономических и организационных системах − гораздо более сложные понятия, чем в технике, и до недавнего времени ими пользовались только для некоторого предварительного описательного представления о системе. В последнее время появились попытки формализованного отображения этих процессов и в сложных организационных системах, помогающие выявлять параметры, влияющие на их протекание и взаимосвязь. Развитие. Исследованию процесса развития, соотношения процессов развития и устойчивости, изучению механизмов, лежащих в их основе, уделяют в кибернетике и теории систем большое внимание. Понятие развития помогает объяснить сложные термодинамические и информационные процессы в природе и обществе. Цель. Применение понятия "цель" и связанных с ним понятий целенаправленности, целеустремленности, целесообразности сдерживается трудностью их однозначного толкования в конкретных условиях. Это связано с тем, что процесс целеобразования и соответствующий ему процесс обоснования целей в организационных системах весьма сложен и не до конца изучен. Его исследованию большое внимание уделяется в психологии, философии, кибернетике. В Большой Советской Энциклопедии цель определяется как "заранее мыслимый результат сознательной деятельности человека". В практических применениях цель − это идеальное устремление, которое позволяет коллективу увидеть перспективы или реальные возможности, обеспечивающие своевременность завершения очередного этапа на пути к идеальным устремлениям. В настоящее время в связи с усилением программно-целевых принципов в планировании исследованию закономерностей целеобразования и представления целей в конкретных условиях уделяется все больше внимания. Например: энергетическая программа, продовольственная программа, жилищная программа, программа перехода к рыночной экономике. Понятие цель лежит в основе развития системы. Понятие информации Информация − совокупность сведений, воспринимаемых из окружающий среды, выдаваемых в окружающую среду либо сохраняемых внутри информационной системы. Данные − представленная в формальном виде конкретная информация об объектах предметной области, их свойствах и взаимосвязях, отражающая события и ситуации в этой области. Данные представляются в виде, позволяющим автоматизировать их сбор, хранение и дальнейшую обработку информационными системами. Данные − это запись в соответствующем коде. Информация в ЭВМ делится на: - процедурную (выполняемые программы); - декларативную (данные, которые обрабатываются программами). Организация хранения и обработки больших объемов информации привела к появлению баз данных. Модель и цель системы Понятие модели трактуется неоднозначно. В основе его лежит сходство процессов протекающих в реальной действительности и в заменяемым реальный объект модели. В философии, под моделью понимается широкая категория кибернетики, заменяющая изучаемый объект его упрощенным представлением, с целью более глубокого познания оригинала. Под математической моделью (в дальнейшим просто моделью) понима­ется идеальное математическое отражение исследуемого объекта. Фундаментальные (детальные) модели, количественно описывающих поведение или свойства системы, начиная с такого числа основных физических допущений (первичных принципов), какое только является возможным. Такие модели предельно подробны и точны для явлений, которые они описывают. Феноменологические модели используются для качественного описания физических процессов, когда точные соотношения неизвестны, либо слишком сложны для применения. Такие приближенные или осредненные модели обычно обоснованы физически и содержат входные данные, полученные из эксперимента или более фундаментальных теорий. Феноменологическая модель основывается на качественном понимании физической ситуации. При получении феноменологических моделей используются общие принципы и условия сохранения. Управление В широком смысле слова под управлением понимается организационную деятельность, осуществляющую функции и направленную на достижении определенных целей. Структура системы управления. Информационные динамические системы Интеллектуальные информационные системы можно классифицировать следующим образом: • экспертные системы; • системы для широкого круга пользователей; • системы для специалистов; • САПР; • интеллектуальные системы; • расчетно-логические системы; • обучающие системы; • и др. Структура информационной системы Типы обеспечивающих подсистем Структуру информационной системы составляет совокупность отдельных ее частей, называемых "подсис­темами". Подсистема − это часть системы, выделенная по какому-либо признаку. Общую структуру информационной системы можно рассматривать как совокупность подсистем незави­симо от сферы применения. В этом случае говорят о структурном признаке классификации, а подсистемы на­зывают обеспечивающими. Таким образом, структура любой информационной системы может быть представ­лена совокупностью обеспечивающих подсистем (рис. 1). Среди обеспечивающих подсистем обычно выделяют информационное, техническое, математическое, программное, организационное и правовое обеспечение. Рис. 1. Структура информационной системы как совокупность обеспечивающих подсистем Информационное обеспечение Назначение подсистемы информационного обеспечения состоит в своевременном формировании и выдаче достоверной информации для принятия управленческих решений. Информационное обеспечение − совокупность единой системы классификации и кодирования информа­ции, унифицированных систем документации, схем информационных потоков, циркулирующих в организации, а также методология построения баз данных. Унифицированные системы документации создаются на государственном, республиканском, отраслевом и региональном уровнях. Главная цель при этом − обеспечение сопоставимости показателей различных сфер об­щественного производства. Разработаны стандарты, где устанавливаются требования: • к унифицированным системам документации; • к унифицированным формам документов различных уровней управления; • к составу и структуре реквизитов и показателей; • к порядку внедрения, ведения и регистрации унифицированных форм документов. Однако, несмотря на существование унифицированной системы документации, при обследовании боль­шинства организаций постоянно выявляется целый комплекс типичных недостатков: • чрезвычайно большой объем документов для ручной обработки; • одни и те же показатели часто дублируются в разных документах; • работа с большим количеством документов отвлекает специалистов от решения непо­средственных задач; • имеются показатели, которые создаются, но не используются, и др. Поэтому устранение указанных недостатков является одной из задач, стоящих при создании информаци­онного обеспечения. При создании информационных систем очень важно учитывать два аспекта: изучение потоков информа­ции, циркулирующих в фирме и создание баз данных для обслуживания запросов организации. Схемы информационных потоков отражают маршруты движения информации и ее объемы, места возник­новения первичной информации и использования результатной информации. За счет анализа структуры подоб­ных схем можно выработать меры по совершенствованию всей системы управления. В качестве примера простейшей схемы потоков данных можно привести схему, где отражены все этапы прохождения служебной записки или записи в базе данных о приеме на работу сотрудника - от момента ее соз­дания до выхода приказа о его зачислении на работу. Построение схем информационных потоков, позволяющих выявить объемы информации и провести ее де­тальный анализ, обеспечивает: • исключение дублирующей и неиспользуемой информации; • классификацию и рациональное представление информации. При этом подробно должны рассматриваться вопросы взаимосвязи движения информации по уровням управления. Следует выявить, какие показатели необходимы для принятия управленческих ре­шений, а какие нет. К каждому исполнителю должна поступать только та информация, которая используется. Методология построения баз данных базируется на теоретических основах их проектирования. Для пони­мания концепции методологии приведем основные ее идеи в виде двух последовательно реализуемых на прак­тике этапов: 1-й этап − обследование всех функциональных подразделений фирмы с целью: • понять специфику и структуру ее деятельности; • построить схему информационных потоков; • проанализировать существующую систему документооборота; • определить информационные объекты и соответствующий состав реквизитов (пара­метров, характеристик), описывающих их свойства и назначение. 2-й этап − построение концептуальной информационно-логической модели данных для обследованной на 1­м этапе сферы деятельности. В этой модели должны быть установлены и оптимизированы все связи между объ­ектами и их реквизитами. Информационно-логическая модель является фундаментом, на котором будет создана база данных. Для создания информационного обеспечения необходимо: • ясное понимание целей, задач, функций всей системы управления организацией; • выявление движения информации от момента возникновения и до ее использования на различных уровнях управления, представленной для анализа в виде схем информацион­ных потоков, • совершенствование системы документооборота; • наличие и использование системы классификации и кодирования; • владение методологией создания концептуальных информационно-логических моде­лей, отражающих взаимосвязь информации; • создание массивов информации на машинных носителях, что требует наличия совре­менного технического обеспечения. Техническое обеспечение Техническое обеспечение − комплекс технических средств, предназначенных для работы информационной системы, а также соответствующая документация на эти средства и технологические процессы Комплекс технических средств составляют: • компьютеры любых моделей; • устройства сбора, накопления, обработки, передачи и вывода информации; • устройства передачи данных и линий связи; • оргтехника и устройства автоматического съема информации; • эксплуатационные материалы и др. Документацией оформляются предварительный выбор технических средств, организация их эксплуатации, технологический процесс обработки данных, технологическое оснащение. Документацию можно условно раз­делить на три группы: • общесистемную, включающую государственные и отраслевые стандарты по техниче­скому обеспечению; • специализированную, содержащую комплекс методик по всем этапам разработки тех­нического обеспечения; • нормативно-справочную, используемую при выполнении расчетов по техническому обеспечению. К настоящему времени сложились две основные формы организации технического обеспечения (формы ис­пользования технических средств): централизованная и частично или полностью децентрализованная. Централизованное техническое обеспечение базируется на использовании в информационной системе больших ЭВМ и вычислительных центров. Децентрализация технических средств предполагает реализацию функциональных подсистем на персо­нальных компьютерах непосредственно на рабочих местах. Перспективным подходом следует считать, по-видимому, частично децентрализованный подход − органи­зацию технического обеспечения на базе распределенных сетей, состоящих из персональных компьютеров и большой ЭВМ для хранения баз данных, общих для любых функциональных подсистем. Математическое и программное обес­печение Математическое и программное обеспечение − совокупность математических методов, моделей, алгорит­мов и программ для реализации целей и задач информационной системы, а также нормального функциониро­вания комплекса технических средств. К средствам математического обеспечения относятся: • средства моделирования процессов управления; • типовые задачи управления; • методы математического программирования, математической статистики, теории массового обслуживания и др. В состав программного обеспечения входят общесистемные и специальные программные продукты, а так­же техническая документация. К общесистемному программному обеспечению относятся комплексы программ, ориентированных на пользователей и предназначенных для решения типовых задач обработки информации. Они служат для расши­рения функциональных возможностей компьютеров, контроля и управления процессом обработки данных. Специальное программное обеспечение представляет собой совокупность программ, разработанных при создании конкретной информационной системы. В его состав входят пакеты прикладных программ (МММ), реа­лизующие разработанные модели разной степени адекватности, отражающие функционирование реального объекта. Техническая документация на разработку программных средств должна содержать описание задач, зада­ние на алгоритмизацию, экономико-математическую модель задачи, контрольные примеры. Организационное обеспечение Организационное обеспечение − совокупность методов и средств, регламентирующих взаимодействие ра­ботников с техническими средствами и между собой в процессе разработки и эксплуатации информационной системы. Организационное обеспечение реализует следующие функции: • анализ существующей системы управления организацией, где будет использоваться ИС, и выявление задач, подлежащих автоматизации; • подготовку задач к решению на компьютере, включая техническое задание на проек­тирование ИС и технико-экономическое обоснование ее эффективности; • разработку управленческих решений по составу и структуре организации, методоло­гии решения задач, направленных на повышение эффективности системы управления. Организационное обеспечение создается по результатам пред проектного обследования на 1-м этапе по­строения баз данных, с целями которого вы познакомились при рассмотрении информационного обеспечения. Правовое обеспечение Правовое обеспечение − совокупность правовых норм, определяющих создание, юридический статус и функционирование информационных систем, регламентирующих порядок получения, преобразования и ис­пользования информации. Главной целью правового обеспечения является укрепление законности. В состав правового обеспечения входят законы, указы, постановления государственных органов власти, приказы, инструкции и другие нормативные документы министерств, ведомств, организаций, местных органов власти. В правовом обеспечении можно выделить общую часть, регулирующую функционирование любой ин­формационной системы, и локальную часть, регулирующую функционирование конкретной системы. Правовое обеспечение этапов разработки информационной системы включает нормативные акты, связан­ные с договорными отношениями разработчика и заказчика и правовым регулированием отклонений от догово­ра. Правовое обеспечение этапов функционирования информационной системы включает: • статус информационной системы; • права, обязанности и ответственность персонала; • правовые положения отдельных видов процесса управления; • порядок создания и использования информации и др. Раздел 2 Классификация информационных систем в научных исследованиях Виды информационных систем Классификация ИС: по виду формализованного аппарата представления (детерминированные, стохастические); по сложности структуры и поведения; по степени организованности («хорошо» и «плохо» организованные, самоорганизующиеся). Классификация информационных систем Системы разделяются на классы по различным признакам, и в зависимости от решаемой задачи можно выбрать разные принципы классификации. При этом систему можно охарактеризовать одним или несколькими признаками. Системы классифицируются следующим образом: по виду отображаемого объекта − технические, биологические и др.; по виду научного направления − математические, физические, химические и т. п.; по виду формализованного аппарата представления системы − детерминированные и стохастические; по типу целеустремленности − открытые и закрытые; по сложности структуры и поведения − простые и сложные; по степени организованности − хорошо организованные, плохо организованные (диффузные), самоорганизующиеся системы. Классификации всегда относительны. Так в детерминированной системе можно найти элементы стохастических систем. Цель любой классификации ограничить выбор подходов к отображению системы и дать рекомендации по выбору методов. Технические, биологические и другие системы Технические системы. Параметрами технических объектов являются движущие объекты, объекты энергетики, объекты химической промышленности, объекты машиностроения, бытовая техника и многие другие. Объекты технических систем хорошо изучены в теории управления. Экономические объекты. Экономическими объектами являются: цех, завод, предприятия различных отраслей. В качестве одной из переменных в них выступают экономические показатели, например − прибыль. Биологические системы. Живые системы поддерживают свою жизнедеятельность благодаря заложенным в них механизмам управления. Детерминированные и стохастические системы Если внешние воздействия, приложенные к системе (управляющие и возмущающие) являются определенными известными функциями времени u = f(t). В этом случае состоянии системы описываемой обыкновенными дифференциальными уравнениями, в любой момент времени t может быть однозначно описано по состоянию системы в предшествующий момент времени. Системы для которых состояние системы однозначно определяется начальными значениями и может быть предсказано для любого момента времени называются детерминированными. Стохастические системы − системы изменения в которых носят случайный характер. Например воздействие на энергосистему различных пользователей. При случайных воздействиях данных о состоянии системы недостаточно для предсказания в последующий момент времени. Случайные воздействия могут прикладываться к системе из вне, или возникать внутри некоторых элементов (внутренние шумы). Исследование систем при наличии случайных воздействий можно проводить обычными методами, минимизировав шаг моделирования чтобы не пропустить влияния случайных параметров. При этом так как максимальное значение случайной величины встречается редко (в основном в технике преобладает нормальное распределение), то выбор минимального шага в большинстве моментов времени не будет обоснован. В подавляющем большинстве случаев при проектировании систем закладываются не максимальным а наиболее вероятным значением случайного параметра. В этом случае поучается более рациональная система, заранее предполагая ухудшение работы системы в отдельные промежутки времени. Например установка катодной защиты. Расчет систем при случайных воздействиях производится с помощью специальных статистических методов. Вводятся оценки случайных параметров, выполненные на основании множества испытаний. Например карта поверхности уровня грунтовых вод СПб. Статистические свойства случайной величины определяют по ее функции распределения или плотности вероятности. Открытые и закрытые системы Понятие открытой системы ввел Л. фон Берталанфи. Основные отличительные черты открытых систем − способность обмениваться с внешней средой энергией и информацией. Закрытые (замкнутые) системы изолированны от внешней среды (с точностью принятой в модели). Хорошо и плохо организованные системы Хорошо организованные системы. Представить анализируемый объект или процесс в виде «хорошо организованной системы» означает определить элементы системы, их взаимосвязь, правила объединения в более крупные компоненты, т. е. определить связи между всеми компонентами и целями системы, с точки зрения которых рассматривается объект или ради достижения которых создается система. Проблемная ситуация может быть описана в виде математического выражения, связывающего цель со средствами, т. е. в виде критерия эффективности, критерия функционирования системы, который может быть представлен сложным уравнением или системой уравнений. Решение задачи при представлении ее в виде хорошо организованной системы осуществляется аналитическими методами формализованного представления системы. Примеры хорошо организованных систем: солнечная система, описывающая наиболее существенные закономерности движения планет вокруг Солнца; отображение атома в виде планетарной системы, состоящей из ядра и электронов; описание работы сложного электронного устройства с помощью системы уравнений, учитывающей особенности условий его работы (наличие шумов, нестабильности источников питания и т. п.). Для отображения объекта в виде хорошо организованной системы необходимо выделять существенные и не учитывать относительно несущественные для данной цели рассмотрения компоненты: например, при рассмотрении солнечной системы не учитывать метеориты, астероиды и другие мелкие по сравнению с планетами элементы межпланетного пространства. Описание объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда можно предложить детерминированное описание и экспериментально доказать правомерность его применения, адекватность модели реальному процессу. Попытки применить класс хорошо организованных систем для представления сложных многокомпонентных объектов или многокритериальных задач плохо удаются: они требуют недопустимо больших затрат времени, практически нереализуемы и неадекватны применяемым моделям. Плохо организованные системы. При представлении объекта в виде «плохо организованной или диффузной системы» не ставится задача определить все учитываемые компоненты, их свойства и связи между ними и целями системы. Система характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностями, которые находятся на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а на основе определенней с помощью некоторых правил выборки компонентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. На основе такого выборочного исследования получают характеристики или закономерности (статистические, экономические) и распространяют их на всю систему в целом. При этом делаются соответствующие оговорки. Например, при получении статистических закономерностей их распространяют на поведение всей системы с некоторой доверительной вероятностью. Подход к отображению объектов в виде диффузных систем широко применяется при: описании систем массового обслуживания, определении численности штатов на предприятиях и учреждениях, исследовании документальных потоков информации в системах управления и т. д. Самоорганизующиеся системы. Отображение объекта в виде самоорганизующейся системы − это подход, позволяющий исследовать наименее изученные объекты и процессы. Самоорганизующиеся системы обладают признаками диффузных систем: стохастичностью поведения, нестационарностью отдельных параметров и процессов. К этому добавляются такие признаки, как непредсказуемость поведения; способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды, изменять структуру при взаимодействии системы со средой, сохраняя при этом свойства целостности; способность формировать возможные варианты поведения и выбирать из них наилучший и др. Иногда этот класс разбивают на подклассы, выделяя адаптивные или самоприспосабливающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и другие подклассы, соответствующие различным свойствам развивающихся систем. Примеры: биологические организации, коллективное поведение людей, организация управления на уровне предприятия, отрасли, государства в целом, т. е. в тех системах, где обязательно имеется человеческий фактор. При применении отображения объекта в виде самоорганизующейся системы задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются. При этом задача выбора целей может быть, в свою очередь, описана в виде самоорганизующейся системы, т. е. структура функциональной части АСУ, структура целей, плана может разбиваться так же, как и структура обеспечивающей части АСУ (комплекс технических средств АСУ) или организационная структура системы управления. Большинство примеров применения системного анализа основано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем. Классификация систем по сложности Определение большой системы. Существует ряд подходов к разделению систем по сложности. В частности, Г. Н. Поваров в зависимости от числа элементов, входящих в систему, выделяет четыре класса систем: малые системы (10...103 элементов), сложные (104...107 элементов), ультрасложные (107. ..1030 элементов), суперсистемы (1030.. .10200 элементов). Так как понятие элемента возникает относительно задачи и цели исследования системы, то и данное определение сложности является относительным, а не абсолютным. Английский кибернетик С. Бир классифицирует все кибернетические системы на простые и сложные в зависимости от способа описания: детерминированного или теоретико-вероятностного. А. И. Берг определяет сложную систему как систему, которую можно описать не менее чем на двух различных математических языках (например, с помощью теории дифференциальных уравнений и алгебры Буля). Очень часто сложными системами называют системы, которые нельзя корректно описать математически, либо потому, что в системе имеется очень большое число элементов, неизвестным образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений, протекающих в системе. Касти, который рассматривает сложность систем в двух аспектах: структурную сложность и сложность поведения. Четкое определение и критерии СС НСУ в настоящее время отсутствуют. Однако есть признаки, такие как, многомерность, многосвязность, многоконтурность, а так же многоуровневый, составной и многоцелевой характер построения, по которым можно отнести модель к классу СС НСУ. Данный термин использовался в работах научной школы А.А. Вавилова. Примером системы с простой структурой но сложным поведением является модель странного аттрактора Лоренца. x1+10*(x1-x2)=0 x2+x1*x3-28*x1+x2=0 x3-x1+x2-2.6*x3=0 начальные значения: x1=8; x2=-8;x3=26. Все это свидетельствует об отсутствии единого определения сложности системы. При разработке сложных систем возникают проблемы, относящиеся не только к свойствам их составляющих элементов и подсистем, но также к закономерностям функционирования системы в целом. При этом появляется широкий круг специфических задач, таких, как определение общей структуры системы; организация взаимодействия между элементами и подсистемами; учет влияния внешней среды; выбор оптимальных режимов функционирования системы; оптимальное управление системой и др. Чем сложнее система, тем большее внимание уделяется этим вопросам. Математической базой исследования сложных систем является теория систем. В теории систем большой системой (сложной, системой большого масштаба, Lage Scale Systems) называют систему, если она состоит из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов и способна выполнять сложную функцию. Четкой границы, отделяющей простые системы от больших, нет. Деление это условное и возникло из-за появления систем, имеющих в своем составе совокупность подсистем с наличием функциональной избыточности. Простая система может находиться только в двух состояниях: состоянии работоспособности (исправном) и состоянии отказа (неисправном). При отказе элемента простая система либо полностью прекращает выполнение своей функции, либо продолжает ее выполнение в полном объеме, если отказавший элемент резервирован. Большая система (БС) при отказе отдельных элементов и даже целых подсистем не всегда теряет работоспособность, зачастую только снижаются характеристики ее эффективности. Это свойство больших систем обусловлено их функциональной избыточностью и, в свою очередь, затрудняет формулировку понятия «отказ» системы. Под большой системой понимается совокупность материальных ресурсов, средств сбора, передачи и обработки информации, людей-операторов, занятых на обслуживании этих средств, и людей-руководителей, облеченных надлежащими правами и ответственностью для принятия решений. Материальные ресурсы − это сырье, материалы, полуфабрикаты, денежные средства, различные виды энергии, станки, оборудование, люди, занятые на выпуске продукции, и т. д. Все указанные элементы ресурсов объединены с помощью некоторой системы связей, которые по заданным правилам определяют процесс взаимодействия между элементами для достижения общей цели или группы целей. Примеры больших систем: информационная система; пассажирский транспорт крупного города; производственный процесс; система управления полетом крупного аэродрома; энергетическая система и др. Характерные особенности больших систем. К ним относятся: большое число элементов в системе (сложность системы); взаимосвязь и взаимодействие между элементами; иерархичность структуры управления; обязательное наличие человека в контуре управления, на которого возлагается часть наиболее ответственных функций управления. Сложность системы. Пусть имеется совокупность из n элементов. Если они изолированы, не связаны между собой, то эти я элементов еще не являются системой. Для изучения этой совокупности достаточно провести не более чем n исследований. В общем случае в системе связь элемента А с элементом Б не эквивалентна связи элемента Б с элементом А, и поэтому необходимо рассматривать n(n − 1) связей. Если характеризовать состояние каждой связи наличием или отсутствием в данный момент, то общее число состояний (для такого самого простого поведения) системы будет равно 2n. Даже при небольших п это фантастическое число. Например, пусть n = 10. Число связей n(n − 1) = 90. Поэтому изучение БС путем непосредственного обследования ее состояний оказывается весьма громоздким. Следовательно, необходимо использовать ЭВМ и разрабатывать методы, позволяющие сократить число обследуемых состояний БС. Сокращение числа состояний БС − первый шаг в формальном описании систем. Взаимосвязь и взаимодействие между элементами в БС. Разделение системы на элементы и подсистемы может быть произведено различными способами. Элементом системы будем называть совокупность различных технических средств и людей, которые при данном исследовании рассматриваются как одно неделимое целое. Расчленение системы на элементы − второй шаг при формальном описании системы. Внутренняя структура элемента при этом не является предметом исследования. Имеют значение только свойства, определяющие его взаимодействие с другими элементами системы и оказывающие влияние на характер системы в целом. Формально любая совокупность элементов системы вместе со связями между ними может рассматриваться как ее подсистема. Использование этого понятия оказывается особенно плодотворным в тех случаях, когда в качестве подсистем фигурируют некоторые более или менее самостоятельно функционирующие части системы. В системе управления полетом самолета можно выделить следующие подсистемы: систему дальнего обнаружения и управления; систему многоканальной дальней связи; многоканальную систему слепой посадки и взлета самолета; систему диспетчеризации; бортовую аппаратуру самолета. Подсистемы БС сами могут быть большими системами, которые легко расчленить на соответствующие подсистемы. Так, большую систему «Городской пассажирский транспорт» по видам транспорта можно расчленить на подсистемы: троллейбусы, автобусы, трамвай, метрополитен, такси. Каждая из этих подсистем, в свою очередь, является БС. Так, таксомоторное хозяйство состоит из: сотен (тысяч) автомобилей и шоферов, нескольких автопарков, средств технического обслуживания и управления. Выделение подсистем − третий важный шаг при формальном описании БС. Иерархичность структуры управления. Управление в БС может быть централизованным и децентрализованным. Централизованное управление предполагает концентрацию функции управления в одном центре БС. Децентрализованное − распределение функции управления по отдельным элементам. Типичные БС, встречающиеся на практике, относятся, как правило, к промежуточному типу, когда степень централизации находится между двумя крайними случаями: чисто централизованным и чисто децентрализованным. Децентрализация управления позволяет сократить объем перерабатываемой информации, однако в ряде случаев это приводит к снижению качества управления. Для управления с иерархичной структурой управления характерно наличие нескольких уровней управления. Примеры иерархической структуры управления: административное управление, управление в вооруженных силах, снабжение. Обязательное наличие человека в контуре управления. Поскольку в БС обязательно наличие человека, она является всегда эргатической системой. Часть функций управления выполняется человеком. Эта особенность БС связана с целым рядом факторов: участие человека в БС требует, чтобы управление учитывало социальные, психологические, моральные и физиологические факторы, которые не поддаются формализации и могут быть учтены в системах управления только человеком; необходимость в ряде случаев принимать решение на основенеполной информации, учитывать неформализуемые факторы − все это должен делать человек с большим опытом, хорошо понимающий задачи, стоящие перед системой; могут быть системы, в которых нет отношений подчиненности, а существуют лишь отношения взаимодействия (межгосударственные отношения, отношения предприятий «по горизонтали»). Уровни представления информационных систем Характеристики уровней представления ИС: лингвистический, теоретико-множественный, абстрактно-алгебраический, динамический, логико-математический. Кибернетический подход к описанию ИС. Процесс управления как информационный процесс. Этапы управления. Методы и модели описания систем Методы описания систем классифицируются в порядке возрастания формализованности − от качественных методов, с которыми в основном и связан был первоначально системный анализ, до количественного системного моделирования с применением ЭВМ. Разделение методов на качественные и количественные носит, конечно, условный характер. • В качественных методах основное внимание уделяется организации постановки задачи, новому этапу ее формализации, формированию вариантов, выбору подхода к оценке вариантов, использованию опыта человека, его предпочтений, которые не всегда могут быть выражены в количественных оценках. • Количественные методы связаны с анализом вариантов, с их количественными характеристиками корректности, точности и т. п. Для постановки задачи эти методы не имеют средств, почти полностью оставляя осуществление этого этапа за человеком. Между этими крайними классами методов системного анализа имеются методы, которые стремятся охватить оба этапа − этап постановки задачи, разработки вариантов и этап оценки и количественного анализа вариантов,— но делают это с привлечением разных исходных концепций и терминологии, с разной степенью формализованности. Среди них: кибернетический подход к разработке адаптивных систем управления, проектирования и принятия решений (который исходит из развития основных идей классической теории автоматического регулирования и управления и теории адаптивных систем применительно к организационным системам); информационно - гносеологический подход к моделированию систем (основанный на общности процессов отражения, познания в системах различной физической природы); системно-структурный подход; метод ситуационного моделирования; метод имитационного динамического моделирования. Количественные методы описания систем Уровни (описания систем. При создании и эксплуатации сложных систем требуется проводить многочисленные исследования и расчеты, связанные с: • оценкой показателей, характеризующих различные свойства систем; • выбором оптимальной структуры системы; • выбором оптимальных значений ее параметров. Выполнение таких исследований возможно лишь при наличии математического описания процесса функционирования системы, т. е. ее математической модели. Сложность реальных систем не позволяет строить для них «абсолютно» адекватные модели. Математическая модель (ММ) описывает некоторый упрощенный процесс, в котором представлены лишь основные явления, входящие в реальный процесс, и лишь главные факторы, действующие на реальную систему. Какие явления считать основными и какие факторы главными − существенно зависит от назначения модели, от того, какие исследования с ее помощью предполагается проводить. Поэтому процесс функционирования одного и того же реального объекта может получить различные математические описания в зависимости от поставленной задачи. Так как ММ сложной системы может быть сколько угодно много и все они определяются принятым уровнем абстрагирования, то рассмотрение задач на каком-либо одном уровне абстракции позволяет дать ответы на определенную группу вопросов, а для получения ответов на другие вопросы необходимо провести исследование уже на другом уровне абстракции. Каждый из возможных уровней абстрагирования обладает ограниченными, присущими только данному уровню абстрагирования возможностями. Для достижения максимально возможной полноты сведений необходимо изучить одну и ту же систему на всех целей сообразных для данного случая уровнях абстракции. Наиболее пригодными являются следующие уровни абстрактного описания систем: • символический, или, иначе, лингвистический; • теоретико-множественный; • абстрактно-алгебраический; • топологический; • логико-математический; • теоретико-информационный; • динамический; • эвристический. Условно первые четыре уровня относятся к высшим уровням описания систем, а последние четыре − к низшим. Высшие уровни описания систем. Лингвистический уровень описания − наиболее высокий уровень абстрагирования. Из него как частные случаи можно получить другие уровни абстрактного описания систем более низкого ранга. Процесс формализации в математике обычно понимают как отвлечение от изменчивости рассматриваемого объекта. Поэтому формальные построения наиболее успешно используются, когда удается с предметами или процессами действительности каким-то образом сопоставлять некоторые стабильные, неизменные понятия. Понятие о высказывании на данном абстрактном языке означает, что имеется некоторое предложение (формула), построенное на правилах данного языка. Предполагается, что эта формула содержит варьируемые переменные, которые только при определенном их значении делают высказывание истинным. Все высказывания делят обычно на два типа. К первому причисляют «термы» (имена предметов, члены предложения и т. д.) − высказывания, с помощью которых обозначают объекты исследования, а ко второму − «функторы» − высказывания, определяющие отношения между термами. С помощью термов и функторов можно показать, как из лингвистического уровня абстрактного описания (уровня высшего ранга) как частный случай возникает теоретико-множественный уровень абстрагирования (уровень более низкого ранга). Термы − некоторые множества, с помощью которых перечисляют элементы, или, иначе, подсистемы изучаемых систем, а функторы устанавливают характер отношений между введенными множествами. Множество образуется из элементов, обладающих некоторыми свойствами и находящимися в некоторых отношениях между собой и элементами других множеств. (Следовательно, автоматизированные системы управления (АСУ) вполне подходят под такого рода определение понятия «множество». Это доказывает, что построение сложных систем на теоретико-множественном уровне абстракции вполне уместно и целесообразно. На теоретико-множественном уровне абстракции можно получить только общие сведения о реальных системах, а для более конкретных целей необходимы другие абстрактные модели, которые позволили бы производить более тонкий анализ различных свойств реальных систем. Эти более низкие уровни абстрагирования, в свою очередь, являются уже частными случаями по отношению к теоретико-множественному уровню формального описания систем. Так, если связи между элементами рассматриваемых множеств устанавливаются с помощью некоторых однозначных функций, отображающих элементы множества в само исходное множество, то приходим к абстрактно-алгебраическому уровню описания систем. В таких случаях говорят, что между элементами множеств установлены нульарные (никакие, отсутствующие), унарные, бинарные (двойные, двойственные), тернарные отношения и т. д. Если же на элементах рассматриваемых множеств определены некоторые топологические структуры, то в этом случае приходим к топологическому уровню абстрактного описания систем. При этом может быть использован язык общей топологии или ее ветвей, именуемых гомологической топологией, алгебраической топологией и т. д. Низшие уровни описания систем. Логико-математический уровень описания систем нашел широкое применение для: формализации функционирования автоматов; задания условий функционирования автоматов; изучения вычислительной способности автоматов. Понятие «автомат» (от греч. automatos − самодействующий) имеет следующие значения: 1) устройство, выполняющее некоторый процесс без непосредственного участия человека. В глубокой древности это часы, механические игрушки, со второй половины XVIII в. Широкое применение в промышленности для замены физического труда человека; в 40 − 50-х годах XX в. появились автоматы для выполнения некоторых видов умственного труда; автоматические вычислительные машины и другие кибернетические устройства. Применение автоматов значительно повышает производительность труда, скорость и точность выполнения операций. Освобождает человека от утомительного однообразного труда, для защиты человека от условий, опасных для жизни или вредных для здоровья. Автоматы используются там, где невозможно присутствие человека (высокая температура, давление, ускорение, вакуум и т. д.); 2) математическое понятие, математическая модель реальных (технических) автоматов. Абстрактно автомат можно представить как некоторое устройство («черный ящик»), имеющее конечное число входных и выходных каналов и некоторое множество внутренних состояний. На входные каналы извне поступают сигналы, и в зависимости от их значения и от того, в каком состоянии он находился, автомат переходит в следующее состояние и выдает сигналы на свои выходные каналы. С течением времени входные сигналы изменяются, соответственно изменяются и состояние автомата, и его выходные каналы. Таким образом, автомат функционирует во времени; 3) в узком смысле автомат употребляется для обозначения так называемых синхронных дискретных автоматов. Такие автоматы имеют конечные множества значений входных и выходных сигналов, называемых входным и выходным алфавитом. Время разбивается на промежутки одинаковой длительности (такты): на протяжении всего такта входной сигнал, состояние и выходной сигнал не изменяются. Изменения происходят только на границах тактов. Следовательно, время можно считать дискретным t = 1, 2, ..., n. При любом процессе управления или регулирования, осуществляемом живым организмом или автоматически действующей машиной либо устройством, происходит переработка входной информации в выходную. Поэтому при теоретико-информационном уровне абстрактного описания систем информация выступает как свойство объектов и явлений (процессов) порождать многообразие состояний, которые посредством отражения передаются от одного объекта к другому и запечатлеваются в его структуре (возможно, в измененном виде). Отображение множества состояний источника во множество состояний носителя информации называется способом кодирования, а образ состояния при выбранном способе кодирования − кодом этого состояния. Абстрагируясь от физической сущности носителей информации и рассматривая их как элементы некоторого абстрактного множества, а способ их расположения как отношение в этом множестве, приходят к абстрактному понятию кода информации как способа ее представления. При таком подходе код информации можно рассматривать как математическую модель, т. е. абстрактное множество с заданными на нем предикатами. Эти предикаты определяют тип элементов кода и расположение их друг относительно друга. Предикат − одно из фундаментальных понятий математики − условие, сформулированное в терминах точного логико-математического языка. Предикат содержит обозначения для произвольных объектов некоторого класса (переменные). При замещении переменных именами объектов данного класса предикат задает точно определенное высказывание. Динамический уровень абстрактного описания систем связан с представлением системы как некоторого объекта, куда в определенные моменты времени можно вводить вещество, энергию и информацию, а в другие моменты времени − выводить их, т. е. динамическая система наделяется свойством иметь «входы» и «выходы», причем процессы в них могут протекать как непрерывно, так и в дискретные моменты времени. Кроме этого, для динамических систем вводится понятие «состояние системы», характеризующее ее внутреннее свойство. Эвристический уровень абстрактного описания систем предусматривает поиски удовлетворительного решения задач управления в связи с наличием в сложной системе человека. Эврика − это догадка, основанная на общем опыте решения родственных задач. Изучение интеллектуальной деятельности человека в процессе управления имеет очень важное значение. Эвристика вообще − это прием, позволяющий сокращать количество просматриваемых вариантов при поиске решения задачи. Причем этот прием не гарантирует наилучшее решение. Например, человек, играя в шахматы, пользуется эвристическими приемами выработки решетя, так как продумать весь ход игры с начала до конца практически невозможно из-за слишком большого числа вариантов игры (надо обдумать около 10120 вариантов). Если на один вариант затрачивать всего 10 с, а в году около 3*107 с, то при 8-часовой работе без выходных дней и отпуска человек способен просчитать в год не более (1/3*3*107)/10=106 вариантов. Следовательно, на перебор всех возможных вариантов шахматной партии понадобится одному человеку 10114 лет. Поэтому в настоящее время бурно развивается эвристическое программирование − программирование игровых ситуаций, доказательства теорем, перевода с одного языка на другой, дифференциальной диагностики, распознавания образов (звуковых, зрительных и т. д.). Большое внимание сейчас уделяется созданию искусственного и гибридного интеллекта. При этом важное значение играют решение проблемы иерархически организованного перебора, создание и разработка методов отсечения заведомо невыгодных путей. Таким образом, обзор уровней абстрактного описания систем показывает, что выбор подходящего метода формального описания при изучении той или иной реальной системы является всегда наиболее ответственным и трудным шагом в теоретико-системных построениях. Эта часть исследования почти не поддастся формализации и во многом зависит от эрудиции исследователя, его профессиональной принадлежности, целей исследования и т. д. Наибольшее значение в настоящее время в абстрактной теории систем придается теоретико-множественному, абстрактно-алгебраическому и динамическому уровням описания систем. Классификация ИС по признаку структурированности задач При создании или при классификации информационных систем неизбежно возникают проблемы, связан­ные с формальным − математическим и алгоритмическим описанием решаемых задач. От степени формализа­ции во многом зависят эффективность работы всей системы, а также уровень автоматизации, определяемый степенью участия человека при принятии решения на основе получаемой информации. Чем точнее математическое описание задачи, тем выше возможности компьютерной обработки данных и тем меньше степень участия человека в процессе ее решения. Это и определяет степень автоматизации задачи. Различают три типа задач, для которых создаются информационные системы: структурированные (фор­мализуемые), неструктурированные (неформализуемые) и частично структурированные. Структурированная (формализуемая) задача − это задача, где известны все ее элементы и взаимосвязи между ними. Неструктурированная (неформализуемая) задача − задача, в которой невозможно выделить элементы и установить между ними связи. В структурированной задаче удается выразить ее содержание в форме математической модели, имеющей точный алгоритм решения. Подобные задачи обычно приходится решать многократно, и они носят рутинный характер. Целью использования информационной системы для решения структурированных задач является полная автоматизация их решения, т.е. сведение роли человека к нулю. Например, в информационной системе необходимо реализовать задачу расчета заработной платы. Это структурированная задача, где полностью известен алгоритм решения. Рутинный характер этой задачи опреде­ляется тем, что расчеты всех начислений и отчислений весьма просты, но объем их очень велик, так как они должны многократно повторяться ежемесячно для всех категорий работающих. Решение неструктурированных задач из-за невозможности создания математического описания и разра­ботки алгоритма связано с большими трудностями. Возможности использования здесь информационной систе­мы невелики. Решение в таких случаях принимается человеком из эвристических соображений на основе своего опыта и, возможно, косвенной информации из разных источников. Например, попробуйте формализовать взаимоотношения в вашей студенческой группе. Наверное, вряд ли Вы сможете это сделать. Это связано с тем, что для данной задачи существенен психологический и социальный факторы, которые очень сложно описать алгоритмически. Заметим, что в практике работы любой организации существует сравнительно немного полностью струк­турированных или совершенно неструктурированных задач. О большинстве задач можно сказать, что известна лишь часть их элементов и связей между ними. Такие задачи называются частично структурированными. В этих условиях можно создать информационную систему. Получаемая в ней информация анализируется челове­ком, который будет играть определяющую роль. Такие информационные системы являются автоматизирован­ными, так как в их функционировании принимает участие человек. Например, требуется принять решение по устранению ситуации, когда потребность в трудовых ресурсах для выполнения в срок одной из работ комплекса превышает их наличие. Пути решения этой задачи могут быть разными, например: • выделение дополнительного финансирования для увеличения численности работающих; • отнесение срока окончания работы на более позднюю дату и т.д. (просчет вариантов). Как видно, в данной ситуации информационная система может помочь человеку принять то или иное решение, если снабдит его информацией о ходе выполнения работ по всем необходимым параметрам. Типы информационных систем, используемые для решения частично структурированных задач Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделя­ются на два вида (рис. 2): • создающие управленческие отчеты и ориентированные главным образом на обработку данных (поиск, сортировку, агрегирование, фильтрацию). Используя сведения, содержащиеся в этих отчетах, управляющий принимает решение; Рис. 2. Классификация информационных систем по признаку структурированности решаемых задач • разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения при этом сводится к выбору одной из предложенных альтернатив. Информационные системы, создающие управленческие отчеты, обеспечивают информационную под­держку пользователя, т.е. предоставляют доступ к информации в базе данных и ее частичную обработку. Про­цедуры манипулирования данными в информационной системе должны обеспечивать следующие возможно­сти: • составление комбинаций данных, получаемых из различных источников; • быстрое добавление или исключение того или иного источника данных и автоматическое переключение источников при поиске данных; • управление данными с использованием возможностей систем управления базами данных; • логическую независимость данных этого типа от других баз данных, входящих в подсистему информа­ционного обеспечения; • автоматическое отслеживание потока информации для наполнения баз данных. Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными и эксперт­ными. Модельные информационные системы предоставляют пользователю математические, статические, финан­совые и другие модели, использование которых облегчает выработку и оценку альтернатив решения. Пользова­тель может получить недостающую ему для принятия решения информацию путем установления диалога с мо­делью в процессе ее исследования. Основными функциями модельной информационной системы являются: • возможность работы в среде типовых математических моделей, включая решение ос­новных задач моделирования типа "как сделать, чтобы?", "что будет, если?", анализ чувстви­тельности и др.; • достаточно быстрая и адекватная интерпретация результатов моделирования; • оперативная подготовка и корректировка входных параметров и ограничений модели; • возможность графического отображения динамики модели; • возможность объяснения пользователю необходимых шагов формирования и работы модели. Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив поль­зователем за счет создания экспертных систем, связанных с обработкой знаний. Экспертная поддержка прини­маемых пользователем решений реализуется на двух уровнях. Работа первого уровня экспертной поддержки исходит из концепции "типовых управленческих решений", в соответствии с которой часто возникающие в процессе управления проблемные ситуации можно свести к не­которым однородным классам управленческих решений, т.е. к некоторому типовому набору альтернатив. Для реализации экспертной поддержки на этом уровне создается информационный фонд хранения и анализа типо­вых альтернатив. Если возникшая проблемная ситуация не ассоциируется с имеющимися классами типовых альтернатив, в работу должен вступать второй уровень экспертной поддержки управленческих решений. Этот уровень генери­рует альтернативы на базе имеющихся в информационном фонде данных, правил преобразования и процедур оценки синтезированных альтернатив. Классификация ИС по функциональному признаку и уровням управления Функциональный признак определяет назначение подсистемы, а также ее основные цели, задачи и функ­ции. Структура информационной системы может быть представлена как совокупность ее функциональных под­систем, а функциональный признак может быть использован при классификации информационных систем. В хозяйственной практике производственных и коммерческих объектов типовыми видами деятельности, которые определяют функциональный признак классификации информационных систем, являются: учебная, научная, производственная, маркетинговая, финансовая, кадровая. Производственная деятельность связана с непосредственным выпуском продукции и направлена на соз­дание и внедрение в производство научно-технических новшеств. Маркетинговая деятельность включает в себя: • анализ рынка производителей и потребителей выпускаемой продукции, анализ про­даж; • организацию рекламной кампании по продвижению продукции; • рациональную организацию материально-технического снабжения. Финансовая деятельность связана с организацией контроля и анализа финансовых ресурсов фирмы на ос­нове бухгалтерской, статистической, оперативной информации. Кадровая деятельность направлена на подбор и расстановку необходимых фирме специалистов, а также ведение служебной документации по различным аспектам. Указанные направления деятельности определили типовой набор информационных систем: • производственные системы; • системы маркетинга; • финансовые и учетные системы; • системы кадров (человеческих ресурсов); • прочие типы, выполняющие вспомогательные функции в зависимости от специфики деятельности фирмы. В крупных фирмах основная информационная система функционального назначения может состоять из нескольких подсистем для выполнения подфункций. Например, производственная информационная система имеет следующие подсистемы: управления запасами, управления производственным процессом, компьютерно­го инжиниринга и т. д. Информационные системы оператив­ного (операционного) уровня Информационная система оперативного уровня поддерживает специалистов-исполнителей, обрабатывая данные о сделках и событиях (счета, накладные, зарплата, кредиты, поток сырья и материалов). Назначение ИС на этом уровне − отвечать на запросы о текущем состоянии и отслеживать поток сделок в фирме, что соответ­ствует оперативному управлению. Чтобы с этим справляться, информационная система должна быть легкодос­тупной, непрерывно действующей и предоставлять точную информацию. Задачи, цели и источники информации на операционном уровне заранее определены и в высокой степени структурированы. Решение запрограммировано в соответствии с заданным алгоритмом. Информационная система оперативного уровня является связующим звеном между фирмой и внешней средой. Если система работает плохо, то организация либо не получает информации извне, либо не выдает ин­формацию. Кроме того, система - это основной поставщик информации для остальных типов информационных систем в организации, так как содержит и оперативную, и архивную информацию. Отключение этой ИС привело бы к необратимым негативным последствиям. В качестве примера приведем информационные системы оперативного уровня: • бухгалтерская; • банковских депозитов; • обработки заказов; • регистрации авиабилетов; • выплаты зарплаты и т.д. Информационные системы специалистов Информационные системы этого уровня помогают специалистам, работающим с данными, повышают продуктивность и производительность работы инженеров и проектировщиков. Задача подобных информацион­ных систем − интеграция новых сведений в организацию и помощь в обработке бумажных документов. По мере того как индустриальное общество трансформируется в информационное, производительность экономики все больше будет зависеть от уровня развития этих систем. Такие системы, особенно в виде рабочих станций и офисных систем, наиболее быстро развиваются сегодня в бизнесе. В этом классе информационных систем можно выделить две группы: • информационные системы офисной автоматизации; • информационные системы обработки знаний. Информационные системы офисной автоматизации вследствие своей простоты и многопрофильности активно используются работниками любого организационного уровня. Наиболее часто их применяют работни­ки средней квалификации: бухгалтеры, секретари, клерки. Основная цель - обработка данных, повышение эф­фективности их работы и упрощение канцелярского труда. ИС офисной автоматизации связывают воедино работников информационной сферы в разных регионах и помогают поддерживать связь с покупателями, заказчиками и другими организациями. Их деятельность в ос­новном охватывает управление документацией, коммуникации, составление расписаний и т.д. Эти системы выполняют следующие функции: • обработка текстов на компьютерах с помощью различных текстовых процессоров; • производство высококачественной печатной продукции; • архивация документов; • электронные календари и записные книжки для ведения деловой информации; • электронная и аудиопочта; • видео- и телеконференции. Информационные системы обработки знаний, в том числе и экспертные системы, вбирают в себя знания, необходимые инженерам, юристам, ученым при разработке или создании нового продукта. Их работа заключа­ется в создании новой информации и нового знания. Так, например, существующие специализированные рабо­чие станции по инженерному и научному проектированию позволяют обеспечить высокий уровень техниче­ских разработок. Информационные системы для менеджеров среднего звена Информационные системы уровня менеджмента используются работниками среднего управленческого звена для мониторинга (постоянного слежения), контроля, принятия решений и администрирования. Основные функции этих информационных систем: • сравнение текущих показателей с прошлыми; • составление периодических отчетов за определенное время, а не выдача отчетов по текущим событиям, как на оперативном уровне; • обеспечение доступа к архивной информации и т. д. Некоторые ИС обеспечивают принятие нетривиальных решений. В случае, когда требования к информа­ционному обеспечению определены не строго, они способны отвечать на вопрос: "что будет, если ...?" На этом уровне можно выделить два типа информационных систем: управленческие (для менеджмента) и системы поддержки принятия решений. Управленческие ИС имеют крайне небольшие аналитические возможности. Они обслуживают управлен­цев, которые нуждаются в ежедневной, еженедельной информации о состоянии дел. Основное их назначение состоит в отслеживании ежедневных операций в фирме и периодическом формировании строго структуриро­ванных сводных типовых отчетов. Информация поступает из информационной системы операционного уровня. Характеристики управленческих информационных систем: • используются для поддержки принятия решений структурированных и частично структурированных задач на уровне контроля за операциями; • ориентированы на контроль, отчетность и принятие решений по оперативной обстановке; • опираются на существующие данные и их потоки внутри организации; • имеют малые аналитические возможности и негибкую структуру. Системы поддержки принятия решений обслуживают частично структурированные задачи, результаты которых трудно спрогнозировать заранее. Они имеют более мощный аналитический аппарат с несколькими моделями. Информацию получают из управленческих и операционных информационных систем. Используют эти системы все, кому необходимо принимать решение: менеджеры, специалисты, аналитики и пр. Например, их рекомендации могут пригодиться при принятии решения покупать или взять оборудование в аренду и пр. Характеристики систем поддержки принятия решений; • обеспечивают решение проблем, развитие которых трудно прогнозировать; • оснащены сложными инструментальными средствами моделирования и анализа; • позволяют легко менять постановки решаемых задач и входные данные; • отличаются гибкостью и легко адаптируются к изменению условий по несколько раз в день; • имеют технологию, максимально ориентированную на пользователя. Стратегические информационные системы Развитие и успех любой организации (фирмы) во многом определяются принятой в ней стратегией. Под стратегией понимается набор методов и средств решения перспективных долгосрочных задач. В этом контексте можно воспринимать и понятия "стратегический метод", "стратегическое средство", "стратегическая система" и т.п. В настоящее время в связи с переходом к рыночным отношениям вопросу страте­гии развития и поведения фирмы стали уделять большое внимание, что способствовало коренному изменению во взглядах на информационные системы. Они стали расцениваться как стратегически важные системы, которые влияют на изменение выбора целей фирмы, ее задач, методов, продуктов, услуг, позволяя опередить конкурентов, а также наладить более тесное взаимодействие с потребителями и поставщиками. Появился новый тип информаци­онных систем − стратегический. Стратегическая информационная система − это компьютерная информационная система, обеспечиваю­щая поддержку принятия решений по реализации стратегических перспективных целей развития организации. Информационные системы стратегического уровня помогают высшему звену управленцев решать не­структурированные задачи, подобные описанным выше, осуществлять долгосрочное планирование. Основная задача - сравнение происходящих во внешнем окружении изменений с существующим потенциалом фирмы. Они призваны создать общую среду компьютерной телекоммуникационной поддержки решений в неожиданно возникающих ситуациях. Используя самые совершенные программы, эти системы способны в любой момент предоставить информацию из многих источников. Для некоторых стратегических систем характерны ограни­ченные аналитические возможности. На данном организационном уровне ИС играют вспомогательную роль и используются как средство опе­ративного предоставления менеджеру необходимой информации для принятия решений. В настоящее время еще не выработана общая концепция построения стратегических информационных сис­тем вследствие многоплановости их использования не только по целям, но и по функциям. Существуют две точки зрения: одна базируется на мнении, что сначала необходимо сформулировать свои цели и стратегии их достиже­ния, а только затем приспосабливать информационную систему к имеющейся стратегии; вторая - на том, что ор­ганизация использует стратегическую ИС при формулировании целей и стратегическом планировании. По- видимому, рациональным подходом к разработке стратегических информационных систем будет методология синтеза этих двух точек зрения. Классификация по степени автоматизации В зависимости от степени автоматизации информационных процессов в системе управления фирмой ин­формационные системы определяются как ручные, автоматические, автоматизированные (рис. 3). Ручные ИС характеризуются отсутствием современных технических средств переработки информации и выполнением всех операций человеком. Например, о деятельности менеджера в фирме, где отсутствуют ком­пьютеры, можно говорить, что он работает с ручной ИС. Автоматические ИС выполняют все операции по переработке информации без участия человека. Автоматизированные ИС предполагают участие в процессе обработки информации и человека, и техни­ческих средств, причем главная роль отводится компьютеру. В современном толковании в термин "информаци­онная система" вкладывается обязательно понятие автоматизируемой системы. Автоматизированные ИС, учитывая их широкое использование в организации процессов управления, имеют различные модификации и могут быть классифицированы, например, по характеру использования ин­формации и по сфере применения. Например, роль бухгалтера в информационной системе по расчету заработной платы заключается в задании ис­ходных данных. Информационная система обрабатывает их по заранее известному алгоритму с выдачей результатной информации в виде ведомости, напечатанной на принтере. Рис. 3. Классификация информационных систем по разным признакам Классификация ИС по характеру использования информации Информационно-поисковые системы (см. рис. 3) производят ввод, систематизацию, хранение, выдачу ин­формации по запросу пользователя без сложных преобразований данных. Например, информационно­поисковая система в библиотеке, в железнодорожных и авиакассах продажи билетов. Информационно-решающие системы осуществляют все операции переработки информации по определен­ному алгоритму. Среди них можно провести классификацию по степени воздействия выработанной результат­ной информации на процесс принятия решений и выделить два класса: управляющие и советующие. Управляющие ИС вырабатывают информацию, на основании которой человек принимает решение. Для этих систем характерны тип задач расчетного характера и обработка больших объемов данных. Примером мо­гут служить система оперативного планирования выпуска продукции, система бухгалтерского учета. Советующие ИС вырабатывают информацию, которая принимается человеком к сведению и не превраща­ется немедленно в серию конкретных действий. Эти системы обладают более высокой степенью интеллекта, так как для них характерна обработка знаний, а не данных. Например, существуют медицинские информационные системы для постановки диагноза больного и оп­ределения предполагаемой процедуры лечения. Врач при работе с подобной системой может принять к сведе­нию полученную информацию, но предложить иное по сравнению с рекомендуемым решение. Классификация по сфере применения Информационные системы организационного управления (см. рис. 3) предназначены для автоматизации функций управленческого персонала. Учитывая наиболее широкое применение и разнообразие этого класса сис­тем, часто любые информационные системы понимают именно в данном толковании. К этому классу относятся информационные системы управления как промышленными фирмами, так и непромышленными объектами: гос­тиницами, банками, торговыми фирмами и др. Основными функциями подобных систем являются: оперативный контроль и регулирование, оперативный учет и анализ, перспективное и оперативное планирование, бухгалтерский учет, управление сбытом и снабже­нием и другие экономические и организационные задачи. ИС управления технологическими процессами (ТП) служат для автоматизации функций производственно­го персонала. Они широко используются при организации для поддержания технологического процесса в ме­таллургической и машиностроительной промышленности. ИС автоматизированного проектирования (САПР) предназначены для автоматизации функций инженеров-проектировщиков, конструкторов, архитекторов, дизайнеров при создании новой техники или технологии. Основными функциями подобных систем являются: инженерные расчеты, создание графической документации (чертежей, схем, планов), создание проектной документации, моделирование проектируемых объектов. Интегрированные (корпоративные) ИС используются для автоматизации всех функций фирмы и охваты­вают весь цикл работ от проектирования до сбыта продукции. Создание таких систем весьма затруднительно, поскольку требует системного подхода с позиций главной цели, например получения прибыли, завоевания рынка сбыта и т.д. Такой подход может привести к существенным изменениям в самой структуре фирмы, на что может решиться не каждый управляющий. Автоматизированные информационно-библиотечные систе­мы Развитие современных информационных технологий закономерно коснулось и библиотек. Так, в конце 1980-х гг. в СССР насчитывалось более 230 тыс. библиотек, большинство из которых (около 70 %) работало в учреждениях сфер науки, образования и культуры. Исполь­зуемые традиционные библиотечные технологии не позволяли организовать внутреннюю кооперацию и поэтому значительная часть труда библиотечных работников затрачивалась на рутинное описание (вручную или на печатных машинках) и многократное повторение биб­лиографических данных единиц хранения библиотек в заказах на комплектование, каталогах, инвентарных книгах, читательских формулярах, библиографических указателях и других до­кументах. Внешняя кооперация была малоэффективна, так как ограничивалась межбиблио­течным абонентом, при котором заказчик направлял заказ в другую библиотеку, не имея точ­ной информации о наличии данной единицы хранения. Традиционные информационно-библиотечные технологии не способствовали эффектив­ной внутренней организации работы и внешней межбиблиотечной кооперации. Целью автоматизации является повышение производительности и эффективности труда, улучшение качества информационной продукции и услуг, устранение однообразных трудо­емких и монотонных операций. Сегодня автоматизация библиотек реализуется как совокупное применение программно­технических средств, частично или полностью освобождающих человека от выполнения ру­тинных операций в процессах сбора, преобразования, передачи и использования информации. Основной задачей любой библиотеки является наиболее полное и эффективное отраже­ние своих фондов в каталоге. Поэтому на первом этапе автоматизации библиотечных про­цессов первоочередной задачей стало создание электронного каталога (ЭК). Основными характеристиками современного этапа можно также назвать открытый дос­туп к информации, унификацию информации и технологии, заключающуюся в том, что фор­мируемые информационные ресурсы и разрабатываемый информационный сервис должен обеспечить международную кооперацию и интеграцию в мировое информационное про­странство. Автоматизация библиотеки − это комплекс научных, проектных, технических работ и организационных мероприятий по переводу библиотечно-библиографических процессов на компьютерные технологии. Автоматизированная информационно-библиотечная система (АИБС) − одна из разно­видностей автоматизированных информационных систем, обеспечивающая в библиотеках сбор, обработку, хранение, поиск, переработку и выдачу информации на основе компьютер­ных технологий. В результате комплексной автоматизации процессов комплектования, обработки доку­ментов, поддержки библиографических и фактографических ресурсов, обслуживания пользователей в режиме локального и удаленного диалога создается интегрированная АИБС, включающая соответствующие подсистемы: • комплектования − обеспечивает формирование заказа документов в раз­личных источниках их приобретения; регистрацию поступающих документов; присвоение регистрационного номера каждому поступающему в библиотеку документу, уникального номера каждому экземпляру и его печать в виде штрих-кода, наклеиваемого на документ; присоединение к имеющимся данных о новых экземплярах в виде специальных записей; контроль выполнения заказов; проверку на дублированность; контроль и учет поступления документов; под­готовку учетной документации и статистики движения фонда; • обработки документов − в том числе создание библиографической записи документа (включая индексы ББК и шифры хранения) для электронных и тра­диционных каталогов и записей о единицах хранения; внесение изменений в электронные и традиционные каталоги; контроль выполнения технологиче­ских процедур обработки документов; формирование библиографических запи­сей. Основой для этих операций являются данные, сформированные в подсис­теме комплектования, особенно регистрационный номер, позволяющий иден­тифицировать обрабатываемый документ. Подсистема обработки обеспечи­вает также формирование различных электронных справочников, загрузку библиографических и нормативных записей в пакетном режиме в коммуника­тивных форматах; контроль сроков обработки документов; • контроля поступления периодических изданий − обеспечивает формиро­вание данных о заказах (подписке) на издания и их поступлении, распределении по фондам библиотеки, филиалам или сети библиотек; • создания и использования электронного каталога − предназначенного для реализации функций хранения, поиска и предоставления библиографической информации о документах, находящихся в фонде, а также дополнительной информации справочного и/или нормативного характера (например, об именах лиц, наименованиях коллективов, названиях серий, унифицированных заглавиях и т.д.), данных о доступности в определенный момент единиц хранения, адре­сов хранения копий документов в электронной библиотеке, учетно­статистических данных; обеспечения поиска информации в Internet; • обслуживания − в том числе процессов: регистрации читателей и других пользователей библиотеки; формирования заказов пользователей на библио­графические справки и выдачу документов; учета движения (циркуляции) еди­ниц хранения в библиотеке; обработки заказов по межбиблиотечному абоне­менту (МБА) и на их электронную доставку; контроля выполнения заказов и сроков возврата; формирования очередности на получение документов, вре­менно недоступных пользователю; формирования информации о статусе и местонахождении проходящих через подсистему документов; резервирования единиц хранения за залом новых поступлений, выездной выставкой и т.д.; • электронной доставки документов − обеспечивающей доставку электрон­ных копий документов из фондов библиотеки по компьютерным сетям в соот­ветствии с заказами отдельных людей или организаций; • управления − реализуется в рамках всех подсистем АИБС. Кроме того, создаются и поддерживаются отдельные автоматизированные рабочие места для специфических задач управления (бухгалтерский учет, контроль выполнения заданий, планирование, работа с кадрами и т.д.). В состав АИБС могут входить электронная библиотека или какая-либо из подсистем мультимедиа. Для функционирования АИБС необходимы так называемые обеспечивающие части: информационное, лингвистическое, программное и техническое обеспе­чение. Основной принцип создания АИБС − модульность программных, аппарат­ных, лингвистических и информационных средств, что позволяет варьировать создание элементов АИБС, изменять их функциональные возможности соглас­но логической структуре ее БД. Программами загрузки/выгрузки данных преду­сматриваются возможности настройки на стандартные коммуникативные форматы представления записей. Поиск БД происходит по заранее заданным алгоритмам, реализуемым в программном обеспечении. В качестве средств тематического поиска используются классификацион­ные системы, предметные рубрики, информационно-поисковые тезаурусы или ключевые слова. Важно, чтобы система имела дружественный пользователь­ский интерфейс. Все более широкое использование находят сетевые техноло­гии Internet и Intranet. Предусматриваются организация и средства защиты данных от несанк­ционированного доступа, ведение архивов и восстановление базы данных (БД) в случае аварийных ситуаций. АИБС могут быть реализованы в локальном и сетевом вариантах, т.е. на отдельных персональных компьютерах или объединенных в сеть. Конфигура­ция сети выбирается и проектируется в соответствии с особенностью каж­дой библиотеки (количество подразделений, рабочих мест, характер занимае­мых помещений, удаленность одного от другого и т.д.). Готовая система, обеспеченная документацией, проверяется на компьютерах библиотеки в опытном режиме, а затем принимается в эксплуатацию. Раздел 3 Автоматизированная система научных исследований (АСНИ) Автоматизированные системы научных исследований (АСНИ) прочно заняли свое место в современном научном эксперименте. Применение АСНИ значительно повышает эффективность исследований, производительность труда, сокращает сроки обработки информации по результатам экспериментов, открывает пути к получению качественно новых результатов. Для повышения эффективности научных исследований необходимо решить две проблемы. Первая − создание современной базы автоматизации и планирования научных исследований, основанной на широком внедрении ЭВМ, измерительно-информационных систем, стандартизации аппаратного и программного обеспечения. Вторая − подготовка инженерных и научных кадров, способных создать, освоить и внедрить автоматизированные системы. Научные исследования как объект автоматизации Целью любого научного исследования является построение модели, наилучшим образом отражающей свойства реального объекта (процесса или явления). Создание модели осуществляется сопоставлением теории и эксперимента. Это сопоставление носит, как правило, итерационный характер, что можно отобразить в виде алгоритма (рис. 1). На каждом шаге итерации происходит уточнение модели, что ведет обычно к ее усложнению. На теоретической стадии возникает необходимость применения все более сложного математического аппарата, широкого использования ЭВМ с высокой производительностью. На экспериментальной стадии научного исследования усложнение модели объекта приводит к увеличению потоков информации и требует, начиная с некоторого момента, создания АСНИ. При создании АСНИ преследуется достижение ряда основных целей: 1. Повышение эффективности и качества научных исследований на основе получения и уточнения более полных моделей исследуемых объектов. 2. Получение качественно новых научных результатов, достижение которых невозможно без использования АСНИ. 3. Снижение сроков и трудоемкости научных исследований. Автоматизированная система научно-технических исследований представляет собой аппаратно-программный комплекс на базе средств вычислительной техники, предназначенный для получения, уточнения и апробации математических моделей исследуемых объектов, явлений, процессов. Отметим, что в определении представлены три существенных момента, характерных именно для АСНИ: − ключевая роль средств вычислительной техники (практически никакая АСНИ не обходится без нее); − единство аппаратных и программных средств; − целевое назначение АСНИ, ее ориентация на получение математических моделей в виде формул, графиков, таблиц и т.д. Особенности научных исследований как объекта автоматизации Для того чтобы автоматизировать тот или иной объект, необходимо ясно представить его основные особенности. Для автоматизации научных исследований целесообразно выделить некоторые их главные черты. К ним относят следующие. 1. Многогранность исследовательской деятельности. Научные исследования включают в себя элементы разного характера: постановка научной задачи, разработка теории, проведение научных расчетов, моделирование, систематизация и поиск научной информации, разработка методологии эксперимента, проведение эксперимента, обработка, накопление и отображение информации, интерпретация результатов, принятие решений и т.д. Различные стороны научной деятельности в неодинаковой степени поддаются формализации и реализации в рамках АСНИ. Сравнительно просто автоматизируются процедуры, связанные с проведением эксперимента (регистрация, обработка, накопление, отображение информации и т.п.). Вместе с тем, такие стороны научной деятельности, как постановка задачи исследования, разработка теории, интерпретация результатов, требуют обязательного творческого участия человека-исследователя. 2. Существенная роль человеческого фактора. Человек остается главной, ключевой фигурой исследования и при наличии автоматизированной системы. С точки зрения разработчика АСНИ, это означает необходимость создания максимальных удобств пользователю при работе с системой. Как следствие, в современных АСНИ наблюдается широкое использование диалогового режима работы, средств графического представления информации. 3. Высокий уровень априорной неопределенности хода и результатов исследования. Научные исследования всегда проводятся для получения некоторой новой информации о свойствах объекта исследований. Разработчики АСНИ вынуждены работать при дефиците априорной информации. Это одно из принципиальных отличий АСНИ от автоматизированных систем других классов (АСУТП, АСУП, САПР). Данная особенность требует таких технических решений при создании АСНИ, которые позволяют сделать систему максимально гибкой, легко модернизируемой с учетом новой информации об объекте исследования, полученной в ходе отработки системы автоматизации. 4. Непрерывность процесса научного исследования. Исследовательская деятельность носит, как правило, непрерывный характер, так как любой исследователь по завершении некоторого этапа работ обычно намечает их дальнейшее развитие, формулируя новую программу работ (новую цель, задачу и т.п.) для того же или другого объекта. Это означает необходимость непрерывного развития, совершенствования соответствующей АСНИ. 5. Уникальность научного исследования. Каждое научное исследование имеет определенные особенности, отличающие его от других аналогичных исследований. Эти особенности могут проявляться в разных исследованиях в неодинаковой степени, однако в той или иной мере их присутствие обязательно, поскольку иначе такое исследование уже не может относиться к категории научного. Черты уникальности могут быть связаны с особенностями самого объекта исследования, постановки задачи, метода экспериментирования, используемого оборудования и т.д. В связи с уникальностью научных исследований каждая АСНИ, как правило, обладает специфическими чертами, присущими только данной системе в части ее технического, программного или научно-методического обеспечения. 6. Многообразие исследовательских задач. Человек стремится познать окружающий мир во всей его сложности, во взаимосвязи всех сторон явления, поведения и свойств частных процессов. Выделим некоторые основные моменты, позволяющие более конкретно указать, в чем же состоит многообразие исследовательской работы. К их числу обычно относят: − многообразие объектов исследования в различных отраслях наук, в отдельной отрасли и даже в пределах одной предметной области; − разнообразие физических процессов, характеризующих поведение сколь угодно сложного объекта исследования; − разномасштабность (пространственная и временная) изучаемых объектов и соответствующего оборудования; − разнообразие условий реализации исследований (от стационарных лабораторий до исследований с помощью средств, находящихся на подвижных носителях в неблагоприятных условиях на значительном удалении от исследователя); − разнохарактерность исследований (от фундаментальных исследований до рутинных измерений); − разнообразие целевых установок при проведении исследований (от исследований, ориентированных на совершение научных открытий, до сугубо утилитарных, предназначенных для решения конкретной частной задачи в узкой предметной области). С точки зрения разработки АСНИ многообразие исследовательских задач затрудняет использование стандартных решений, требуя учета специфических черт данного научного исследования. Анализ перечисленных основных черт научных исследований с позиций создания АСНИ свидетельствует об их сложности как объекта автоматизации. Поэтому целесообразно выделять классы научных исследований по совокупности определенных однотипных свойств, например, по отраслям наук (исследования в области физики, химии, биологии и т.д.). Составные части АСНИ Принято выделять некоторые основные составные части, входящие в АСНИ. К их числу обычно относят: 1. Научно-методическое обеспечение (НМО) включает в себя различного рода методы, способы, методики, алгоритмы проведения эксперимента, обработки и представления экспериментальных данных. Можно выделить частные виды НМО, характерные для достаточно узкой предметной области, и НМО общего применения, которое одинаково успешно может использоваться в различных предметных областях. 2. Техническое обеспечение АСНИ включает в себя комплекс используемых технических средств: ЭВМ, измерительную аппаратуру, экспериментальную установку, устройства связи с объектом и другие устройства, обеспечивающие функционирование АСНИ и ее отдельных частей. 3. Программное обеспечение АСНИ содержит документы с текстами программ, программы на машинных носителях, различные эксплуатационные документы, позволяющие реализовать основные функции АСНИ, различные режимы ее работы, эффективное взаимодействие пользователей с техническими ресурсами АСНИ. 4. Информационное обеспечение АСНИ включает в себя различного рода базы и банки данных, информационно-поисковые системы, справочные и обучающие системы, а также программные средства, обеспечивающие работу с имеющейся и вновь поступающей информацией, и соответствующие информационные документы. 5. Метрологическое обеспечение АСНИ содержит дополнительную аппаратуру, методические материалы, инструкции и т.д., предназначенные для обеспечения необходимых метрологических характеристик системы, точности и достоверности измерительной информации. 6. Организационно-правовое обеспечение включает в себя методиче­ские и руководящие материалы, положения, приказы, квалификационные требования, инструкции для пользователей, которые регламентируют взаимодействие пользователей с системой, порядок эксплуатации и разви­тия АСНИ, способы организации доступа отдельных исследователей и групп исследователей к ресурсам коллективного пользования. В дальнейшем основное внимание будет уделяться первым трем со­ставным частям АСНИ, т.е. научно-методическому, техническому и про­граммному обеспечению АСНИ. Принципы построения АСНИ В основу АСНИ положены принципы обмена информацией между исследователем и экспериментальной установкой в реальном масштабе времени. При этом АСНИ осуществляет: − сбор измерительной информации, ее первичную обработку (в соответствии с алгоритмом процесса исследования); − обмен управляющей информацией между экспериментальной установкой и ЭВМ; − хранение информации и обмен ею с другими ЭВМ. Современные АСНИ строятся с использованием определенных основополагающих принципов. Наиболее важными из них являются следующие: 1. Комплексность, т.е. изначальная направленность АСНИ на решение всего комплекса задач, стоящих перед исследователем; реализация всех основных функций, возлагаемых на такого рода системы; обеспечение возможности применения АСНИ на различных этапах исследований. 2. Многоуровневая организация. В соответствии с этим принципом при построении современных АСНИ выделяется несколько структурных уровней. Каждый из них ориентирован на решение определенной группы однородных по сложности исследовательских задач, которые, в свою очередь, требуют соответствующих технических средств и организации тех или иных режимов работы. Подобная организация позволяет реализовать принцип комплексности в условиях ограничения возможных затрат на создание и эксплуатацию АСНИ. 3. Расширяемость (модульный принцип построения), т.е. использование при создании АСНИ таких технических решений, которые бы делали возможным дальнейшее быстрое развитие системы, увеличение количества пользователей, развитие функциональных возможностей системы без переделок и изменений принципиального характера. 4. Адаптируемость, которая означает достижение большей гибкости АСНИ, возможности ее подстройки и модернизации с учетом конкретных особенностей данной исследовательской задачи, данного объекта исследований. 5. Коллективность использования. В соответствии с данным принципом АСНИ строятся как системы коллективного пользования. Это означает, с одной стороны, организацию коллективного доступа к наиболее сложным и дорогостоящим системам АСНИ, а с другой - объединение усилий при создании и последующем использовании АСНИ, когда отдельные удачные разработки и результаты исследований становятся общедоступными и могут применяться всеми пользователями системы. 6. Интеграция АСНИ, включающая в себя два аспекта: − использование технических ресурсов АСНИ для решения задач иного характера (учебных, организационно-управленческих, расчетных, фоновых и т.п.); − тесное взаимодействие с автоматизированными системами других типов (САПР, АСУТП, АСУП). Создание комплексных систем, в первую очередь типа АСНИ-САПР, когда одни и те же средства используются и для проведения исследований научного характера, и для целей автоматизированного проектирования соответствующего технического объекта, при котором результаты исследований выступают в качестве одной из составляющих исходной информации или служат для оценки качества проектных решений. 7. Типизация инженерных решений при создании АСНИ означает разработку таких компонентов автоматизированных систем, которые могут найти применение при автоматизации основной массы научно­технических исследований в самых разных предметных областях. Такие решения способствуют проведению единой технической политики при построении АСНИ в отдельных отраслях науки. Типизация инженерных решений охватывает целый комплекс проблем, возникающих при создании АСНИ, а именно связанные с разработкой общей структуры системы, ее технического, программного и научно­методического обеспечения, а также с выбором конкретной конфигурации системы или отдельных ее частей. Типовая структура АСНИ Различные элементы исследования требуют и различной технической базы в рамках АСНИ. Например, разработка теоретических вопросов часто сопровождается проведением громоздких расчетов, моделированием, поиском научной информации с помощью информационно-поисковой службы, что требует значительной мощности и объема памяти ЭВМ. С другой стороны, обращение к этим ресурсам АСНИ производится относительно редко и необязательно с высокой оперативностью. Вместе с тем, операции, связанные с проведением автоматизированного эксперимента, всегда осуществляются в масштабе реального времени, и нет необходимости в зна­чительных вычислительных мощностях. Для реализации в рамках АСНИ самых разных, в том числе и самых трудоемких, элементов исследований при разумных затратах на создание АСНИ современные системы строятся по многоуровневому принципу. Наиболее целесообразна структура, содержащая три уровня: объектный, инструментальный и сервисный (базовый). Объектный уровень характеризуется связью с объектом исследований. Его назначение состоит в организации процесса экспериментирования, т.е. реализации управления экспериментальной установкой, регистрации данных, их оперативной обработки, накопления и представления первичных результатов исследователю, в том числе и оказание ему помощи в интерпретации результатов эксперимента и принятии решения о дальнейшем проведении исследований. На объектный уровень также возлагают операции, связанные с проверкой и тестированием экспериментального оборудования, текущей регистрацией и документированием данных. Инструментальный уровень предназначен для проведения достаточно сложных видов обработки экспериментальных данных, научных расчетов и моделирования, если они не требуют слишком больших мощностей вычислительного оборудования. Здесь осуществляется накопление и длительное хранение информации, полученной в результате исследований, формируются архивы и банки данных по отдельным проблемам исследований. На инструментальном уровне осуществляется отработка различных алгоритмов и программ, составленных пользователем, в том числе и программ, используемых на объектном уровне. Базовый (или сервисный) уровень используется для осуществления наиболее сложных и громоздких научных расчетов, моделирования, обработки и представления информации, формирования крупных банков и баз данных, создания информационно-поисковой системы. Трехуровневая организация современных АСНИ позволяет, с одной стороны, предоставить исследователю необходимые средства вычислительной техники и автоматизации на всех этапах исследования, а с другой − сократить затраты на создание системы, уменьшить количество ЭВМ, периферийного оборудования и т.д. Необходимо подчеркнуть, что для АСНИ наиболее важным является объектный уровень, так как именно на этом уровне фигурирует исследователь, роль которого является ключевой. Именно на объектном уровне в первую очередь регистрируется новая информация об изучаемом явлении или объекте. Поэтому АСНИ, являясь многоуровневыми системами, не относятся к категории иерархических систем. Можно считать, что верхние этажи этой организации − инструментальный и базовый уровни − являются вспомогательными, оказывающими дополнительные услуги при извлечении полезной информации, разработке и проверке теоретических положений на основе экспериментальных данных. Типовые конфигурации АСНИ В зависимости от области деятельности, в которой проводятся экспериментальные исследования, конфигурация экспериментальной установки будет различной, но во всяком экспериментальном исследовании можно выделить несколько основных функциональных частей. Прежде всего имеется экспериментальная установка с объектом (рис. 2, где ЭО − экспериментальный объект; У] У2,...,Ут − управляющие сигналы; Х1, Х2,...Хх − измеряемые параметры; ПК − персональный компьютер; ИС − измерительная система; Д − датчики; КМ − коммутатор; УМ − усилитель-масштабатор; АЦП − аналого-цифровой преобразователь; ЦАП − цифро-аналоговый преобразователь; ПИ − приборный интерфейс; СУЭО − подсистема управления экспериментальным объектом; Мт − монитор текстовый; Мг − монитор графический; Кл − клавиатура; УГВ − устройство графического вывода (графопостроитель); П − печатающее устройство; БЭД − база экспериментальных данных; ПСУЭ − программная система управления экспериментом.), воспроизводящая исследуемый процесс или явление. Это могут быть локальная сеть, инфокоммуникационная система и т. п. Процесс должен воспроизводиться при определенных значениях определяющих его параметров. Для задания и удерживания этих параметров объект снабжается системой управления. Обязательной частью любого автоматизированного эксперименталь­ного комплекса является измерительная система (ИС). Измеряемыми величинами в экспериментальных исследованиях являются физические величины (напряжение, ток, температура, давление, линейные и объемные перемещения и др.). Первоначальными источниками информации о значении измеряемых величин служат датчики (Д). Их основная задача состоит в преобразовании измеряемого параметра в электрический сигнал. Датчики чаще всего выдают сигнал в аналоговой форме. В случае большого числа датчиков может быть использован коммутатор (КМ). Для обеспечения ра­боты последующих блоков комплекса сигналы с датчиков могут быть усилены в масштабаторе (УМ) и переданы на измерительное устройство. Измерительные устройства, используемые в АСНИ, имеют, как правило, цифровую индикацию и цифровое представление результатов на выходе. Узел, переводящий информацию из аналоговой формы в цифровую, носит название аналого-цифрового преобразователя (АЦП). Для управления экспериментальной установкой информация из цифровой формы, как правило, преобразуется в аналоговую с помощью цифро­аналоговых преобразователей (ЦАП). Следующей частью системы является узел обработки. Он включает в себя процессор, запоминающее устройство и систему математического обеспечения. Чаще всего таким устройством является ЭВМ (ПК). На рис. 2 показана типовая конфигурация АСНИ. В конкретных реализациях могут быть незначительные отклонения от приведенной схемы. Например, может быть предусмотрено только цифровое управление, тогда становится ненужным цифро-аналоговый преобразователь. В качестве устройства вывода графической и текстовой информации может использоваться один дисплей и т.п. Современные ЭВМ, в частности персональные компьютеры, обладая высокими техническими характеристиками, позволяют использовать их в таких приложениях, как измерительные приборы, осциллографы и т.д., путем простого программирования и подключения соответствующих дополнительных устройств. Обмен информацией в графической форме является исключительно эффективным средством для представления объектов со сложной структурой. На экране дисплея возможно формирование целой системы приборных шкал (вольтметров, амперметров, омметров, фотометров и многих других измерительных приборов), регистрирующих те или иные параметры экспериментального объекта. Виды экспериментальных исследований Роль эксперимента при проведении научных исследований очень многообразна, начиная от проверки исходных идей и кончая испытаниями образцов новой техники в реальных условиях. Попробуем классифицировать сами экспериментальные исследования по такой совокупности параметров, которая определяет различные аппаратные и математические средства, необходимые для их автоматизации. Качественный и количественный эксперимент Вначале рассортируем эксперименты на два класса − качественный и количественный. Целью качественного эксперимента является установление только факта существования явления. Например, при исследовании прохождения света через границу сред с разными показателями преломления можно легко установить факт существования преломления. Задача количественного эксперимента − установление количественных связей между параметрами, описывающими состояние системы. Например, при исследовании явления преломления количественными (измерительными) экспериментами выступают опыты, в которых установлены количественные соотношения между углами падения и преломления и найдена функциональная связь между синусами углов и коэффициентом преломления. Учитывая широкий спектр направленности и условий проведения эксперимента в ходе научно-технических исследований, удобно всю совокупность экспериментальных исследований такого рода разбить на ряд групп, выделив прежде всего исследования лабораторного и промышленного типов (рис. 3). Рис. 3 Лабораторный эксперимент Лабораторный эксперимент характеризуется наличием специальной экспериментальной установки, с помощью которой объект исследования изолируется от влияния различного рода мешающих факторов («внешней среды») и которая позволяет производить регистрацию измерительной ин­формации и целенаправленное воздействие на объект исследования. Именно в лабораторных условиях в максимальной степени могут реализоваться идеи управляемого оптимального эксперимента, когда каждый из управляющих факторов и их совокупность в целом изменяются по определенной программе, обеспечивающей максимальную информативность поступающих данных и наиболее эффективное решение исследовательской задачи. Можно выделить несколько градаций лабораторного эксперимента. А. Лабораторный эксперимент для проведения фундаментальных научно-технических исследований. В ходе таких исследований анализируются возможности применения открытий в области физики, химии, биологии и т.д. для создания объектов новой техники или технологии. Именно с их помощью находят принципиально новые подходы и решения, обеспечи­вающие качественный скачок в развитии технических средств, технологического оборудования, и т. п. Ускорители элементарных частиц, реакторы − примеры сложных экспериментальных установок для исследовательского эксперимента. Б. Лабораторный инженерный эксперимент. Это наиболее характерная и массовая разновидность лабораторного эксперимента в технических науках, с помощью которого научные работники и инженеры-исследователи осуществляют отработку технических решений при создании новых или совершенствовании имеющихся приборов, устройств или их отдельных частей. Такая отработка может осуществляться путем экспериментирования над реальными образцами соответствующих изделий или отдельными их частями (фрагментами, материалами). Это лабораторный натурный эксперимент. В ряде случаев предпочтительным оказывается экспериментирование не над самим объектом, а над его моделью, тогда это называется модельным экспериментом. В зависимости от способа моделирования различают: − масштабное моделирование, когда физические процессы, протекающие в объекте и модели, одинаковы, а различие между ними носит чисто масштабный характер. Но простое геометрическое подобие сооружения еще не обеспечивает подобия явления. Например, изучается водослив плотины. Размеры ее уменьшены линейно, но масса падающей воды уменьшилась в кубе масштаба. Были выработаны критерии подобия, определяющие правила моделирования по определяющему параметру; − физическое моделирование, при котором реальный объект заменяется объектом иной физической природы с поведением, подобным поведению изучаемого объекта, но более удобным при экспериментировании; − аналоговое моделирование, где реальный объект заменяется его электрическим аналогом, воспроизводящим дифференциальные уравнения, описывающие свойства исследуемого объекта. Если различные явления описываются одними и теми же уравнениями, то можно одно из явлений выбрать за основу для модели, а остальные выражать через него. Модельным выбирается то явление или процесс, в котором можно легче и точнее произвести измерения. Так как лучше всего разработаны измерения электрических величин, то и модели стараются выполнить на электрических схемах. Этот вид моделирования носит название электромоделирование. Для общности в указанный перечень следовало бы включить и математическое моделирование, когда объект исследования полностью моделируется в цифровом виде на ЭВМ. Однако здесь центр тяжести лежит в алгоритмической области, не затрагивая задачу организации связи объекта исследования и ЭВМ. Составляя математическую модель, нужно стремиться оставлять для рассмотрения лишь наиболее существенные параметры, делать математическое описание процесса как можно проще. Не надо забывать, что для многих известных уравнений и сегодня не найдено методов численного решения на ЭВМ. Промежуточное положение между натурным и модельным занимает полунатурный эксперимент, когда лишь некоторая часть исследуемого объекта заменяется той или иной моделью. В. Рутинный лабораторный эксперимент. Эта разновидность эксперимента, связанная с реализацией жесткой программы экспериментирования по фиксированной методике, во многом близка к стандартным техническим измерениям, проводимым, например, при испытаниях серийных изделий, проверке их соответствия требованиям нормативных документов. Промышленный эксперимент Промышленный эксперимент характеризуется тем, что объект исследования изучается в условиях, соответствующих возможным реальным режимам его эксплуатации. В промышленном эксперименте установка применяется для сложного измерительного эксперимента. В нем тип исследуемого процесса и уравнения, его описывающие, известны. Например, натурный эксперимент часто применяется для исследований прочности и усталости конструкций и механизмов [2]. От натурных испытаний в рабочих условиях (которые, по существу, также являются видом эксперимента) натурный промышленный эксперимент отличается тем, что, во-первых, подвергаются исследованию не всегда конструкции или изделия в целом, а чаще их агрегаты и отдельные части. Во-вторых, нагрузки (даже стохастические) задаются программным путем, что делает сопоставимыми два и более отдельно проведенных эксперимента. Программное задание нагрузок позволяет сократить срок проведения эксперимента на усталостную прочность и ресурс изделия. Существующие варианты промышленного эксперимента указаны на том же рис. 3, где выделены такие его разновидности, как: а) натурные испытания, т.е. исследования в реальных эксплуатационных условиях для различных, в том числе и критических, режимов; б) стендовые испытания, когда хотя бы часть внешней для объекта исследования среды имитируется с помощью некоторых вспомогательных технических средств; в) настроечный (поисковый) эксперимент, предназначенный для определения в реальных промышленных условиях оптимальных характеристик объекта или условий его функционирования с учетом некоторого выбранного критерия оптимальности; г) рутинный промышленный эксперимент, ориентированный на массовое измерение параметров объектов по стандартным методикам (например, массовых приемо-сдаточных испытаний). Взаимодействие "Объект исследования - ЭВМ" Появление интерфейса радикально изменило принципы построения сложных систем сбора и обработки информации, автоматизации эксперимента - измерительных информационных систем, послужило основой создания измерительно-вычислительных комплексов. Задача настоящего раздела - сообщить сведения, необходимые для понимания того, какие задачи решаются интерфейсом, на каких принципах он строится, что представляет собой его схема, в чем заключаются интерфейсные функции. Агрегатный принцип построения измерительных систем Наиболее рациональный принцип построения систем обработки информации, в том числе измерительно-вычислительных комплексов, − модульный принцип построения, или принцип агрегатирования. Его сущность заключается в том, что система выполняется как агрегат, состоящий из независимых функциональных блоков − модулей. Каждый модуль имеет конструктивную законченность. В качестве примеров функциональных блоков можно назвать аналого-цифровой и цифро-аналоговый преобразователи, цифровой вольтметр, цифровой частотомер, измерительный генератор и т. п. Многообразие систем, построенных на агрегатном принципе, достигается путем использования различных сочетаний, комбинаций модулей. Предусматривается возможность наращивания структуры системы в процессе эксплуатации. Иногда модули объединяют в группы, называемые крейтами (например, в системе КАМАК). Управление работой системы осуществляют контроллеры, координирующие и контролирующие действия отдельных устройств. При построении модульных систем должны быть решены две основные задачи: совместимости и сопряжения модулей (как между собой, так и с внешними устройствами). Применительно к измерительным информационным системам различают пять видов совместимости: − информационную − согласованность входных и выходных сигналов модулей по видам и номенклатуре, информативным параметрам, уровням. Для информационного взаимодействия модулей применяют сигналы нескольких разновидностей: информационные, управляющие, программные, адресные, специальные; − энергетическую − согласованность напряжений и токов, питающих модули; линий сети переменного тока, связывающих модули с центральным блоком питания; − метрологическую - сопоставимость результатов измерений, рациональный выбор и нормирование метрологических характеристик модулей, а также согласование входных и выходных цепей; − конструктивную − согласованность конструктивных параметров, механического сопряжения модулей при совместном использовании, а также согласованность эстетических требований. При этом система или ее часть должна представлять единое целое; − эксплуатационную − согласованность характеристик модулей по надежности и стабильности, а также характеристик, определяющих влияние внешних факторов. Преимущества принципа модульности наиболее полно проявляются, если любые модули системы можно состыковать и объединить в систему без конструктивных изменений. Для этого должно быть унифицировано сопряжение между модулями. Такое сопряжение модулей между собой и с устройствами обработки достигается посредством интерфейса. Раздел 4 Примеры современных информационных систем в научных исследованиях Информационная система Камак Модульные многопроцессорные информационно-измерительные системы. В 60х г. г. развитие вычислительной техники привело к необходимости стандартизировать не только размеры модулей, но и каналы связи между ним. Это было сделано к 1969г., когда опубликовали европейский стандарт EUR-6100 на модульную систему КАМАК(CAMAC) , разработанную ядерными электронщиками ведущих европейских институтов для оснащения сложных экспериментов, например, на ускорителях атомных частиц. Одно из прочтений слова CAMAC - Computer Applications for Measurements and Control − применение компьютеров для измерения и управления. В электронной системе модулем является печатная плата с узкой передней панелью и плоским многоконтактным разъемом на противоположной стороне платы. Модули вставляют в каркас с направляющими, в которых скользит плата. Задняя стенка каркаса выполнена в виде платы с ответными частями разъемов, которые соединены печатными или навесными проводниками, образующими электрические магистрали для передачи кодированной информации. По специально назначенным проводникам в модули подается электрическое питание. Все присоединительные размеры модулей и каркасов строго стандартизованы. Определены длительности и амплитуды электрических сигналов, а также напряжения питания модулей. Впервые в международной практике были стандартизованы не только размеры, но и логический протокол правила передачи информации по линиям магистрали. В дорогостоящей магистрали КАМАК линии были использованы весьма нерационально: 24 линии для чтения, 5-для передачи команд и только 4 линии были определены для передач всего-навсего 16-ти адресов в модуле. Все линии начинались в крейт-контроллере-крайнем правом модуле, который служил для связи магистрали каркаса-крейта с внешним мини-компьютером, работающим в ином логическом протоколе ("crate" по-английски означает плоский ящик с отделениями, например, ящик стекольщика) . Налево в магистраль контроллер передавал для 24х модулей информацию, выработанную компьютером, а направо шла из модулей необработанная, но уже закодированная информация, отображающая величины, измеренные датчиками в эксперименте. Двунаправленность интерфейсного контроллера была отображена в эмблеме системы КАМАК в виде двуликого бога Януса. Через 3-4 года после публикации стандарта десятки фирм в разных странах выпускали модули КАМАК более 300 типов как для экспериментов, так и для контроля и управления технологическими процессами на производствах. Подобно железнодорожным системам, электрические модульные системы также долговременны. Если модули достаточно широко распространились и их количество превзошло некий критический уровень, то даже морально устаревшую аппаратуру оказывается выгодным эксплуатировать. Большой парк накопившихся разнообразных модулей позволяет в течение нескольких дней, а то и часов, скомпоновать систему с новыми характеристиками. Системе КАМАК уже более 25 лет, но она все еще используется как с ПЭВМ, так и с микропроцессорами, встроенными непосредственно в контроллер. Создатели системы КАМАК в конце 60х г. г. сами начали применять только что появившиеся интегральные микросхемы, однако у них не хватило смелости предположить, что в 1972г. в электронике начнется революция - появится микропроцессор. Неудобства магистрали КАМАК заставили электронщиков искать решения, позволяющие эффективно использовать качественно новую ИС. Введение микропроцессора в модули превращало их в микрокомпьютеры, а крейты в многопроцессорные системы, которые нуждаются в емкой памяти с большим количеством адресов. 16 адресов в модуле КАМАК оказались совершенно недостаточными, поэтому ведущие электронные фирмы Motorola и Intel к середине 70х г. г. создали модульные системы 3-го поколения: Versabus и Multibus, магистрали которых содержали 16, а затем и 20 адресных линий, что обеспечивало емкость системы около 1млн. адресов. Потребовались и новые функции в логическом протоколе. Некоторые из процессорных модулей выполняли самые важные задачи в системе, а другие включались в работу реже, поэтому пришлось устанавливать приоритеты модулей на право занятия магистрали, а также разрешать конфликтные ситуации, когда 2 или больше модулей одновременно пытаются занять магистраль. Для этого потребовались дополнительные линии. Чтобы ограничить общее количество линий, стали использовать одни и те же линии для передачи как адресов, так и данных: сначала передавали адрес(несколько битов которого являются адресом модуля) , а затем линии переключали на регистр данных. Эти новшества заложили основы магистрально-модульных многопроцессорных информационно-измерительно-управляющих систем − МММИИУС. Структуры каналов УСО системы КАМАК Архитектуру построения и способы общей организации используемых элементов УСО удобнее всего рассмотреть на примере крейтов последнего поколения. Основой архитектуры любого из них является плата генпанели и набор системных модулей, которые определяют особенности управления крейтом. Базовым системным модулем при этом является модуль главного или основного контроллера крейта или плата микро-ЭВМ крейта. Остальные системные модули относятся к вспомогательным системным модулям. Они играют роль аппаратных драйверов, обеспечивающих плате микро-ЭВМ крейта доступ к функциональным модулям, а также возможность взаимодействия с индикационной панелью крейта, возможность энергонезависимого хранения информации, связь с подсистемой информационного обмена всей системы автоматизации и т.д. Конструктивы крейтов УСО Для организации крейтов УСО используются различные конструктивы, при этом учитывается специфика и стоимость системы автоматизации, для которой они применяются. Все эти конструктивы можно разделить на три группы. Во-первых, это старые конструктивы рис. 4. К ним в основном относятся стойки и крейты стандартов ВИШНЯ, ЧЕРЕШНЯ, КАМАК, ВЕКТОР, а также шкафы и крейты групповых нормализаторов серии АСТ. Безусловно находят применение только конструкивные элементы этого оборудования. Часто сами магистрали, как набор проводников связывающих места для установки отдельных модулей (например КАМАК), используются для организации обмена между модулями крейта УСО. Для подключения линий связи с датчиками или органами управления в подобных конструкциях требуется доработка таких конструктивных элементов, которая заключается в их снабжении нестандартными накладками, содержащими элементы коммутации (разъемы, клеммники, колодки и т.д). Системные и функциональные элементы (платы) УСО размещаются в стандартных конструктивах модулей устаревших стандартов, в соответствии с регламентом и конструкторскими нормами этих стандартов. Такой подход часто позволяет снизить цену конечной системы, т.к. используется зачастую списанное оборудование. Рис. 4. Стойка и крейты стандарта ВИШНЯ Во-вторых, используются субблоки и крейты разработанные такими известными поставщиками конструктивов как BOPLA, ROSE и т. д. (рис. 5). Рис. 5. Субблоки и крейты В-третьих, разработан конструктив для оборудования УСО (рис. 6). Рис. 6. Конструктив для оборудования УСО Т.к. в основе любого УСО используется большое количество печатных плат с электронными компонентами, связанных между собой шинами обмена сигналами и подключенных к одному общему блоку питания. Для объединения всех плат в единое устройство был разработан универсальный крейт. Он представляет собой металлический каркас-ящик собранный из алюминиевых листов, соединённых между собой винтами. В центральной части крейта в верхнем и среднем листе профрезерованы 16 пазов-направляющих для размещения печатных плат. Задней стенкой является печатная плата (генпанель), на которой размещены разъемы для подключения 16 плат модулей крейта. В нижней части крейта, под платами, в специальном разъемном футляре размещен блок питания, обеспечивающий питанием все электронные схемы крейта. Плата узла блока питания в собранном виде прикрепляется с помощью винтовых соединений к нижней стенке крейта. Передняя стенка крейта, закрепленная на четырех уголках за выступы боковых стенок, закрывает печатные платы спереди. На передней стенке размещены узлы индикаторов наличия напряжений питания, клавиатура для управления работой крейта, кнопка сброса главного контроллера и матричный жидкокристаллический индикатор, служащий для оперативного контроля поступающей от датчиков информации и удобства управления системой. Здесь же собран и силовой узел всего крейта. Он включает сетевой кабель для подключения к электросети, сетевую кнопку KS1, специальный кабельный отвод к блоку питания и предохранитель Пр1. Использование специальных разъемных соединений X5K, для сетевого кабеля, и X6K, для отвода к блоку питания, значительно увеличивает функциональность и сервисность работы с крейтом. Основой конфигурации аппаратуры УСО с любой оригинальной структурой, построенной на базе универсального крейта, является плата генпанели, которая регламентирует информационные и управляющие, цифровые, аналоговые и силовые соединения между отдельными модулями, каждый из которых решает одну или несколько локальных задач. Плата генпанели нигде не соединяется с линиями связи первичных преобразователей и органов управления, а также линиями их питания. Она содержит только проводники для передачи нормализованных аналоговых и вторичных цифровых сигналов. Сигналы поступающие непосредственно от датчиков и органов управления подключаются к модулям УСО через специальные платы терминаторов, на которых установлены необходимые электронные компоненты, обеспечивающие согласование сигналов со схемами, расположенными на модулях. Если считать, что хвостовой ножевой разъем любого из модулей, который предназначен для подключения к генпанели, расположен сзади платы, то штыревой разъём установки терминатора расположен спереди модуля. Каждый проводник линий связи, поступающий к крейту УСО, закрепляется и фиксируется на терминаторе специальным винтовым зажимом типа DT-126V фирмы Dinkle или TERMI-BLOK фирмы AMP. В настоящее время разработано несколько типов терминаторов, отличающихся как типами конструктивов печатной платы, так и принципиальной схемой. Комбинация теминаторов разных типов позволяет принимать сигналы с различного типа датчиков на различные типы функциональных модулей из набора УСО. Блок питания обеспечивает крейт следующими напряжениями +5В, +12В (+15В), –12В(–15В), которые имеют гальваническую связь между собой, и изолированным от остальных напряжением с уровнем +5В (линии ISO+5D и ISOGND). С помощью выходного разъема Х1Р эти уровни, генерируемые блоком питания, подключаются к плате генпанели, от которой поступают ко всем модулям крейта. Оба источника с напряжением +5В выполнены как покупные изделия: импульсные источники питания типа "ALVA 1094", которые преобразуют напряжение электрической сети ~220В/50Гц в напряжение питания +5В, ток нагрузки 800мA. Напряжение электросети поступает непосредственно на печатные клеммы блока от передней стенки крейта. Источники напряжений +12В(+15В) и –12В(–15В) с токами нагрузки по 200мA также преобразуются из напряжения электрической сети ~220В/50Гц. Схема содержит тороидальный трансформатор ТР1 с одной первичной и двумя вторичными обмотками, диодные мосты VD1, VD2 (КЦ407А), фильтрующие емкости С1…С8, интегральные стабилизаторы LM7912(LM7915), нагрузочные резисторы R1, R2 для устранения нежелательных эффектов при работе на холостом ходу. Функциональные модули крейтов УСО Система обозначений модулей УСО. Наименование функционального модуля (ФМ) УСО складывается из буквенного обозначения типа блока и цифрового кода модификации. В цифровом коде первая цифра обозначает количество интерфейсных каналов связи с микро-РС (может принимать значение 1 или 2); вторая цифра обозначает порядковый номер разработки (может принимать значение от 1 до 9); остальные цифры обозначают номер модификации. Модуль аналогового ввода. Модуль приема токового унифицированного сигнала предназначен для приема аналоговых сигналов тока или напряжения, их усреднения, оцифровки и привязки ко времени. Модуль имеет 30 дифференциальных входов гальванически развязанных с остальными цепями, 2 калибровочных канала (0,1 и 0,9 полной шкалы), 3 канала контроля напряжения. С целью повышения надежности модуль имеет дублированную структуру с общей входной частью и два встроенных микропроцессора, обеспечивающих два независимых канала обработки сигнала, и соответственно выход на два ПрК. Применение микропроцессоров позволяет гибко управлять процессом опроса и обработки сигналов и разгрузить управляющие ПрК: микропроцессор осуществляет управление АЦП, фильтрацию и усреднение, обеспечивает для ПрК "прозрачное" чтение значений входных сигналов. Технические характеристики: диапазон входных сигналов ± 5мА, ± 20 мА, ± 1В, ± 5В; время опроса (программируется) 10...1000 мс; число разрядов АЦП, включая знаковый 12; коэффициент фильтрации (программируется) 0...8; относительная погрешность 0,1%; максимальная энергия импульсной помехи напряжением 1,5кВ до 0,5Дж; напряжение гальванической развязки между входными и выходными цепями, не менее 1500В. Модуль дискретного ввода (для приема быстрых дискретных сигналов (защиты, электрика и т.п.)). Модуль предназначен для приема 32-х дискретных сигналов, предварительной обработки и привязки ко времени. Модуль обеспечивает прием сигналов постоянного или переменного тока, либо типа "сухой" контакт с запиткой от отдельных источников питания. Прием сигналов осуществляется модульными сборками фирмы Grayhill, Analog Devices и т.п., обеспечивающими одиночные гальванически развязанные входы. С целью повышения надежности модуль имеет дублированную структуру с общей входной частью и двумя встроенными микропроцессорами, обеспечивающими два независимых канала обработки сигнала, и соответственно выход на два ПрК. Применение микропроцессоров позволяет гибко управлять процессом опроса и обработки сигналов и разгрузить управляющие ПрК. Микропроцессор осуществляет фильтрацию от "дребезга" контактов, выделение из входных сигналов произвольной группы инициативных сигналов, запрет обработки произвольной группы сигналов, буферизация зарегистрированных изменений состояний входов, просмотр состояния входов через "прозрачные" регистры. В случаях, не требующих больших скоростей опроса и обработки сигналов, могут быть использованы модификации модулей без плат контроллеров, имеющие меньшую стоимость. Технические характеристики: задержка переключения входного модуля гальванической развязки, не более 5мс; период опроса входов (с возможностью программного изменения) 1...500мс; напряжение межканальной гальванической развязки, не менее 500В; напряжение гальванической развязки между входными и выходными цепями, не менее 1500В. Модуль дискретного ввода (для прием медленных дискретных сигналов (концевики, задвижки и т.п.)). Модуль предназначен для приема 16-ти дискретных сигналов постоянного или переменного тока напряжением 220В. Прием сигналов осуществляется гальванически развязанными группами входов. С целью повышения надежности модуль имеет дублированную структуру с общей входной частью и выходом на два ПрК. Для снижения рассеиваемой входными цепями мощности, входы опрашиваются с большой скважностью, просмотр состояния входов производится через "прозрачные" регистры. Технические характеристики: период опроса состояния входов 500мс; количество групп по 4 входа 4; напряжение межгрупповой гальванической развязки, не менее 500В; напряжение гальванической развязки между входными и выходными цепями, не менее 1500В. Модуль обеспечивает выдачу релейных команд замыканием “сухого” контакта с использованием модулей твердотельных реле фирмы Grayhill, Phoenix и т.п. В алгоритме управления МДУ реализована защита от выдачи несанкционированных команд при неисправности интерфейса связи. При наличии платы контроля подключения, в МДУ можно осуществить проверку выполнения команд, считывая непосредственно состояние выходов твердотельных реле. С целью повышения надежности МДУ имеет дублированную структуру с общей выходной частью и выход на два ПрК. Управление модулем может осуществляться от любого из двух ПрК. Технические характеристики: количество релейных выходов 16; напряжение гальванической развязки между входными и выходными цепями и между каналами, не менее 1500В. Модуль цифрового осциллографа. Модуль цифрового осциллографа предназначен для регистрации быстропротекающих аналоговых сигналов, поступающих от измерительных преобразователей тока и напряжения или других источников сигналов. МЦО обеспечивает несколько режимов регистрации, в том числе режим непрерывной записи с откачкой информации, режим с предысторией, старт – стоповый режим по внешнему дискретному сигналу. В МЦО программно осуществляется выбор числа подключенных аналоговых входов, диапазоны входных сигналов, соотношение объемов предпусковой и основной памяти (0…100%), период опроса. Технические характеристики: количество аналоговых входов 1…16 (подключаются программно); диапазоны входных аналоговых сигналов ±1…16В; разрядность АЦП 12 разрядов (11 + 1 знаковый); объем буферной памяти 1Мбайт; период опроса, программируемый 200…65536мкс; длительность осциллограммы (без откачки) при периоде опроса: напряжение гальванической развязки между входными и выходными цепями, 1,0 мс (16 каналов) 32,77с; 1,0 мс (1 канал) 8,74мин; не менее 1500В. Модуль аналогового управления. Обеспечивает выдачу аналоговых сигналов тока. В алгоритме управления МАУ реализована защита от выдачи случайного сигнала при неисправности интерфейса связи. С целью повышения надежности МДУ имеет дублированную структуру с общей выходной частью и выход на два ПрК. Технические характеристики: количество выходов 8; время установки, не более 100мкс; диапазон сопротивления нагрузки 0…500Ом; точность установки, не хуже 0,1%; напряжение изоляции 1500В. Крейт питания. Крейт питания предназначен для преобразования и сведения двух сетей: трехфазной сети 380/220В±10% (основная сеть) и постоянного напряжения аккумулятора 220В±10% в одну сеть и преобразование ее в постоянное стабилизированное напряжение 24В±5%. Крейт имеет сигнализацию отсутствия входных напряжений и сигнализацию перехода на питание от аккумулятора. Модуль вторичного источника питания крейта. Модуль предназначен для питания цифровой части схем модулей УСО. Модуль имеет схему диагностики, обнаруживающую выход напряжения за допустимые границы. Результат диагностики выводится на индикацию модуля, а также в зависимости от модификации, выводится “сухими” контактами и\или, доступен на шине крейта, что позволяет производить дистанционный контроль. Выходное напряжение также можно проконтролировать на гнездах, расположенных на передней панели модуля. Модуль допускает питание от двух резервирующих входных напряжений и объединение модулей по выходу. Технические характеристики: входное напряжение =24В ± 10%; входной ток при полной нагрузке 1,3А; выходное напряжение (нагрузка 0…100%) =5В± 2%; максимальный ток нагрузки 5А; границы срабатывания сигнализации ± 5%; защита от короткого замыкания продолжительная; амплитуда помех на выходе, не более 50мВ. Коммутаторы каналов УСО. Коммутаторы каналов УСО служат для подключения датчиков или измерительных преобразователей и исполнительных устройств соответственно по входам и выходам устройств обработки информации, в том числе к УВМ. Кроме того, коммутаторы являются элементами различного рода многоканальных устройств и установок, где используются какие-либо общие на несколько каналов модули и блоки. Основным элементом коммута­тора является ключевой элемент (КЭ). Коммутаторы работают в циклическом и адресном режимах. Циклическая коммутация (″обегание″ каналов) с постоянным, реже с переменным периодом подключения поочередно ко всем линиям связи или устройствам используется в сравнительно не­сложных системах централизованного контроля и регулирования с малой информационной мощностью (с числом каналов до 256). Управляющий сигнал Sy в таких коммутаторах формируется гене­ратором управляющих импульсов, например кольцевым триггерным счетчиком, запускаемым от мультивибратора. Импульсы с вы­ходов триггера счетчика и являются управляющими сигналами для соответствующих КЭ. Число каналов коммутации в таких линей­ных коммутаторах определяется разрядностью счетчика. Мировые информационные ресурсы. Информация и информационные ресурсы Для развития человеческого общества необходимы материальные, инструментальные, энергетические и информационные ресурсы. В настоящее время рост информации наблюдается в промышленности, торговле, финансово-банковской и образовательной сфере. Информация – фактор, определяющий развитие технологии и ресурсов в целом. Мир пережил несколько информационных революций: 1. Первая революция связана с изобретением и освоением человеческого языка, который, выделил человека из мира животных. Это позволило человеку хранить, передавать, увеличивать информацию. 2. Вторая революция заключалась в изобретении письменности. 3. Третья революция - изобретение книгопечатания. Здесь очевидна связь информации и технологии. Механизмом революции был печатный станок, который сделал информацию более доступной. 4. Четвертая революция - создание информационных технологий связи (телеграфа, телефона, радио, телевидения). 5. Пятая революция - создание компьютеров, средств телекоммуникаций, сетей и Интернет. Дадим несколько определений: Доступ к информации ограничивается: 1. ее ведомственной принадлежностью; 2. должностным положением пользователя; 3. социальным статусом потребителя; 4. территориальным удалением информационных ресурсов. Потребности в определенных видах информации определяются стадиями создания новых знаний или объектов: 1. На стадии фундаментальных исследований необходима следующая информация: ◦ сведения о последних достижениях науки и техники; ◦ информация о тенденциях развития данного вида техники; ◦ сведения о патентах; ◦ предложения фирм; ◦ сведения о совокупности затрат на разработку и производство; ◦ описание техники возможного производства; ◦ характеристика периода морального старения объектов техники; ◦ сведения о сырье и оборудовании. 2. На стадии прикладных исследований, конструкторских разработок и технологического освоения требуется следующая информация: • сведения о новых научно-технических достижениях и о НИОКР; • данные о затратах на изготовление; • о материалах; • о комплектующих и т. д. 3. На стадии производства требуется информация о мировых, региональных, национальных, отраслевых классификационных и оценочных показателях. 4. На стадиях продаж, эксплуатации, модернизации, утилизации необходима: 1. конъюнктурная и маркетинговая информация; 2. информация о патентной ситуации, о патентовании, лицензировании, экспертизе; о целесообразности приобретения лицензий и "ноу-хау" других фирм; 3. о возможности коммерческого использования продуктов; 4. о средствах охраны и защиты помещений и т. д. Характеристика рынка информационных ресурсов. Основными участниками рынка информационных ресурсов являются: 1. Производители информации; 2. Продавцы информации (вендоры); 3. Пользователи информации или подписчики. Наиболее распространенным средством доступа к информационным ресурсам являются компьютерные сети. Наиболее эффективным способом получения информации - интерактивный режим (онлайн) работы в сети в режиме реального времени. Рынок информационных ресурсов включает: 1. Компьютеризированные сетевые системы; 2. Финансовые информационные службы; 3. Базы данных массового потребителя; 4. Профессиональные базы данных. К производителям информации относятся: 1. Организации, добы­вающие и публикующие информацию (информационные агентства, средства массовой информации, редакции газет и журналов, издательста, патентные ведомства), 2. Организации, занимающиеся ее обработкой (отбором информации, индексацией, загрузкой в базы данных, очисткой и т.п.). Примеры зарубежных производителей информации: 1. DUN & BRADSTREET (D&B) − публикует справочные данные о более чем 50 миллионах фирм мира. 2. INVESTEXT GROUP − подразделение компании Thomson Corporation, предоставляет аналитические отчеты по всем сегментам рынка различных стран и регионов. 3. DERWENT − предоставляет информацию о патентах в 41 стране, информацию о научных исследованиях и коммерческих применениях научных разработок. 4. IАС (Information Access Company) – ведет обзоры рынка и технологий, реферирует более 1500 периодических изданий, публикуемых в 100 странах. 5. INSPEC – публикует документы Institute of Electrical Equipment Engineers во областях физи­ки, электроники, системах контроля и информационных технологиях. 6. АFР (AGENCE FRANCE PRESSE) − информационное агент­ство новостей. Вендоры (продавцы информации) выступают как посредники между пользователем и производителем информации. Он предоставляет мощные сервера и развитую поисковую систему, позволяющие пользователю решать задачи поиска различной сложности. Онлайн доступ к информационным ресурсам. История онлайнового доступа к информации насчитывает несколько этапов: 1967 г. Библиотеки 54 колледжей и университетов штата Огайо в США создали единый библиотечный центр, соединив библиотеки компьютерной сетью. В последующие годы сеть превратилась в интернациональную и сегодня объединяет 21 тыс. библиотек в США и 62 тысячи – в других странах мира. 1968 г. Исследовательский институт IТ Research Institute (Чикаго) создал центр компьютерного поиска информации и стал предоставлять пользователям платные услуги. 1971 г. В США на базе национальной медицинской библиотеки создана онлайновая БД MEDLINE, содержавшая рефераты и библиографические ссылки на все биомедицинские журналы США с доступом по коммутируемым телефонным линиям. 1972 г. Стала доступной коммерческая информационная служба корпорации Dialog - один из мировых источников информации, поддерживающий более 400 БД по разнообразным тематикам. 1973 г. Компания LEXIS стала предоставлять услуги информационного обслуживания в области полнотекстовых документов. В Европе первый хост, обслуживавший потребности пользователей в онлайновой информационной поддержке, был установлен в 1969 году в Европейском космическом агентстве и снабжал специалистов научной и технической информацией, относящейся к аэрокосмической области. В середине 80-х годов сформировалась группа ведущих компаний, в которую вошли CompuServe (информационная поддержка малого бизнеса и домашних пользователей); NEXIS, Financial Times Profile и М.А.1.0. (бизнес-информация); STN, Ouestel и ORBIT (наука и технологии); Reuters (финансы). В настоящее время крупные Вендоры заключают контракты с коммуникационными компаниями, согласно которым оплату коммуникационных услуг пользователь производит Вендору, а тот рассчитывается с коммуникационной компанией. Вендор предоставляет необходимое для работы с онлайновой системой программное обеспечение, а также справочную литературу. Ведущие Вендоры: 1. LEXIS-NEXIS (http://www.lexis-nexis.com) - подразделение издательской компании мира Reed Elsevier Pie - крупнейшая в мире полнотекстовая онлайновая база данных. Основана в 1973 году и содержит: • информацию о финансах и бизнесе миллионов фирм мира; • данные о биржевых котировках, проектах, рынках; • политические и экономические прогнозы; • сведения о людях, технологиях и разработках; • маркетинговые и инвестиционные обзоры; • законы США, Англии, Канады, Австралии, Франции и других стран, международные законы; • более 5800 постоянно обновляемых полнотекстовых источников новостей и деловой информации, поступающей от информационных и финансовых агентств мира: REUTERS, CNN, ВВС, TASS, ASSOCIATED PRESS и т.д. Всего БД содержат более 13 500 информационных источников, что составляет более миллиарда документов. Каждую неделю к ним добавляются более 2,5 миллиона документов. 2. QUESTEL-ORBIT − ядро группы компаний France Telecom Multimedia, являющейся подразделением коммуникационной ком­пании мира FRANCE TELECOM GROUP. Компания стала главным участником проекта Европейского Союза по созданию единого информационного про­странства в Европе. Компания QUESTEL-ORBIT (http://www.questel.orbit.com) имеет наивысший рейтинг в области предоставления данных, связанных с интеллектуальной собственностью и бизнесом. QUESTEL-ORBIT предоставляет возможности выполнения класса задач: изучение рынка, поиск производителей и потребителей товаров и услуг, поиск новых рыночных возможностей для внедрения изобретений и т.д. База данных содержит информацию о: • патентах из Франции, Великобритании, США, Германии, Италии, Японии, Китая, России и других 52 стран по всем областям знаний; • товарных знаках в количестве более двух миллионов; • науке и технологиях, ученым и специалистам, стандартам; • нефтехимии и фармакологии, включая описание порядка 17,5 млн. химических веществ; • бизнесе - информация о рынках и финансах нескольких миллионов компаний; • других базах данных на электронных носителях. 3. STN-International − это международная система БД, учрежденная в 1984 году тремя центрами научно-технической информации Германии, США, Японии. STN предоставляет пользователям около 200 БД, которые содержат информацию во всех областях научных исследований, техники, промышленности и бизнеса. Большинство БД представляют собой информационные источники по химии, физике, электронике, вычислительной технике, биологии и металлургии с глобальным международным охватом. Исключительно подробно в STN представлена патентная информация. Имеющиеся в STN справочные БД включают в себя: • сведения об исследовательских проектах стран Западной Европы и Японии, содержащие характеристику проектов, их цели и результаты, адреса организаций, участвующих в реализации проектов, фамилии исполнителей, длительность, объемы и источники финансирования проектов; • справочные сведения о производителях и поставщиках продукции; • информацию конференциям, симпозиумах и выставках; • сведения о фармацевтических и лекарственных препаратах, регистры токсичных и других опасных веществ. Информационная система LabVIEW В настоящее время наиболее перспективной графической системы программирования является система LabVIEW (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) международной корпорации National Instruments. Данная графическая система не уступает по функциональным характеристикам другим системам программирования высокого уровня, а в части быстроты разработки кодов и простоты освоения не имеет себе равных. В отличие от текстовых языков, где программы составляются в виде строк текста, в LabVIEW программы создаются в виде графических диаграмм (блок диаграмм см. рис. 7), подобных обычным блок-схемам и напоминающим электрические схемы, что делает эту систему дружелюбной для инженеров разработчиков радиоэлектронной аппаратуры. Автоматизированные информационные системы, разработанные в LabVIEW называют виртуальными приборами, а интерфейс конечного пользователя, который отображается на мониторе ЭВМ и через который управляется система называется лицевой панелью виртуального прибора (см. рис. 8). LabVIEW содержит множество объектов разработанных специально для работы с радиоэлектронной аппаратурой (РЭА), это избавляет от затрат на их создание. Среда позволяет разрабатывать прикладное программное обеспечение для организации взаимодействия с измерительной и управляющей аппаратурой, сбора, обработки и отображения информации и результатов расчетов, а также моделирования, как отдельных объектов, так и автоматизированных систем в целом. В состав LabVIEW входят библиотеки управления различными аппаратными средствами и интерфейсами, такими как PCI, сPCI/PXI, VXI, GPIB (КОП), VISA. Программные продукты, созданные с использованием LabVIEW, могут быть дополнены фрагментами, разработанными на других языках программирования. Кроме того, подавляющее число разработчиков серийной контрольно-измерительной аппаратуры снабжают свою продукцию драйверами для LabVIEW, что избавляет разработчика ПО от низкоуровневого программирования. Таким образом, LabVIEW позволяет разрабатывать практически любые приложения, взаимодействующие с любыми видами аппаратных средств, поддерживаемых операционной системой компьютера и идеально подходит для автоматизации работы с РЭА. Среда LabView спроектирована максимально дружелюбно для инженеров-разработчиков РЭА, т.е для людей, изначально, далеких от программирования. Это делает ее наиболее подходящей для начала обучения их программированию с возможным последующим совершенствованием и изучением других, более не привычных систем программирования, таких как С++, Pаscal и.т.п. На примере LabView у этих учеников наглядно и понятно сформируются в сознании базовые универсальные понятия программирования, такие как процедуры, функции, циклы, условия, константы, переменные, типы данных и.т.п. И сформируются эти понятия более конкретно, в виде картинок и физических наглядных связей, форм взаимодействия элементов, в отличие от абстрактных понятий вербализированного программирования. Подобно LabView создаются и будут создаваться другие системы, включающие элементы графического программирования, такие как, AudioMulch - для создания музыки, основанная на потоке звукового сигнала, Miracle C Compiler - среда графического программирования, позволяющая формировать матрицу отношений компонентов платформы. Среды, адаптированные к другим предметным областям, и просто усваиваемые специалистами различных профилей. Организуется процесс обучения программированию подобный процессу обучения детей языкам устной речи и письменности – вначале изучаются образы, затем вербальные значения, ассоциируемые с этими базовыми образами. Подобный подход обеспечит появление качественно новых кадровых специалистов, которые будут объединять в себе как минимум двух профессионалов: специалиста в предметной области и специалиста по автоматизации данной предметной области. Что решит многие проблемы и позволит максимально оптимизировать производственный процесс. Исчезнут проблемы непонимания различными профессионалами друг друга. Ведь на практике бывает очень трудно договориться, например, гуманитарию, работающему с обширной базой данных, связанной с его работой или экономисту, хорошо понимающему как управлять предприятием, и слабо понимающему языки программирования, стоящими с одной стороны. И с другой стороны программистом, имеющим технический склад ума и отлично знающим языки программирования, но слабо понимающим предметную область автоматизации. Таким образом, мы можем заключить, что технологии графического программирования могут стать неоценимым подспорьем в процессе обучения специалистов в области разработки автоматизированных информационных систем. И следует уделять более пристальное внимание вопросу их изучения и внедрения в образовательный процесс. Рис. 7 Блок-диаграмма виртуального прибора разработанного в LabView. Рис. 8 Лицевая панель виртуального прибора разработанного в LabView. Преимущества среды программирования LabVIEW: 1. Гибкость создаваемых приложений при построении измерительных систем. Она обеспечивается пользователем в зависимости от требований решаемой задачи, используемой компьютерной платформы, необходимости насыщения системы дополнительными средствами анализа и отображения данных. 2. Высокие эргономические показатели создаваемых виртуальных приборов (vi – virtual instrument) с точки зрения разрабатываемого человек - машинного интерфейса измерительных систем. 3. Отсутствие требований по знанию языков программирования и владения сложными методиками программирования. Применение средств графического программирования позволяет разрабатывать приложение на уровне блок-схем и диаграмм. 4. Широкий набор инструментов для – разработки интерфейса пользователя, работающего с измерительным и управляющим оборудованием; – обработки результатов эксперимента; – разработки сетевых приложений; – обработки SQL запросов и поддержки удаленных баз данных; – создания Common Gateway Interface (CGI) и использования web-сервера; – и многое другое. 5. Возможность включения разрабатываемых приложений в программные модули, написанные на других языках (Pascal, C, C++). 6. Согласно ОСТ 9.2-98, программная продукция компании National Instruments (LabVIEW, LabWindows, LabWindows/CVI и др.) является сертифицированным инструментальным средством разработки программного обеспечения для универсальных систем общего назначения, а их аппаратура полностью соответствует международным стандартам на организацию измерительно-управляющих устройств и систем. Простота создаваемых графических конструкций, легкость редактирования поля программы, наглядность и читаемость уже созданных программ – все это заставляет отдать предпочтение среде программирования LabVIEW перед другими средами. Основные понятия среды программирования LabVIEW Программные приложения, создаваемые в LabVIEW носят название виртуальных инструментов (VI). В данном случае речь идет не только об имитации реальных приборов и о моделировании. Имеющиеся в LabVIEW программы управления реальных приборов (драйверы) дают возможность формировать и измерять реальные физические сигналы. Диалоговая заставка LabVIEW (рис. 9): Рис. 9. Диалоговая заставка LabVIEW Предлагает пользователю: – создать новую программу на основе имеющихся бланков New…; – открыть уже существующий файл Open…; – настроить конфигурацию LabVIEW и средств измерения и контроля сигналов; – открыть страницы помощи по LabVIEW, а также примеры по различным разделам; – завершить работу с LabVIEW. Панели LabVIEW Разработка приложения в среде программирования LabVIEW осуществляется с использованием двух панелей – передняя панель, которая имитирует панель некоторого пульта управления и позволяет размещать на ней различные кнопки, графические индикаторы, диалоговые объектов, средства управления и индикации и т.д. (рис. 10); Рис. 10. Передняя панель – функциональная панель или панель диаграммы, в которой происходит процесс разработки исходного кода виртуального инструмента в виде отдельных графических пиктограмм, осуществляющих различные функции, и связей между ними (рис. 11). Рис. 11. Функциональная панель Наборы приборов, функций и инструментов в LabVIEW При создании приложения разработчик имеет возможность использовать следующие наборы: – набор приборов служит для добавления регуляторов и индикаторов на переднюю панель. На нем представлены числовые, логические, строковые индикаторы и регуляторы; массивы и кластеры; средства создания диалога с пользователем; средства графического вывода информации и другие приборы (рис. 12). Рис. 12. Набор приборов – набор функций предназначен для формирования диаграммы VI. В него входят управляющие структуры программы, такие как циклы, последовательности, формулы; числовые, логические и строковые функции; функций для обработки массивов и кластеров; функций для сравнения переменных; функций для осуществления операций по вводу/выводу файлов; функций ввода/вывода сигнала и другие функции (рисунок 13). Рис. 13. Набор функций – набор инструментов включает набор управляющих кнопок для изменения режима редактирования - изменения позиций выключателей и кнопок, управления значениями цифровых регуляторов, настройки виртуальных осциллографов; выделения, перемещения объектов, изменения их размера; открытие и редактирование текстового окна; соединения объектов на функциональной панели; раскрашивания объектов или фона и другие инструменты (рисунок 14). Рис. 14. Набор инструментов Если наборы не видны на экране, их можно открыть через верхнее меню. Регуляторы и индикаторы Они выполняют те же функции, что и входные и выходные параметры в текстовых языках программирования. При размещении регулятора/индикатора на передней панели, LabView создает соответствующую пиктограмму на блок-схеме. Символы на терминале соответствуют типу данных терминала. Контекстное меню регулятора/индикатора позволяет осуществить (рис. 15): Рис. 15. Контекстное меню регулятора/индикатора – демонстрацию или отказ от нее для названия и описания регулятора/индикатора; – быстрый поиск терминала на функциональной панели и регулятора/индикатора на передней панели; – замену индикатора на регулятор и наоборот; – настройку параметров регулятора/индикатора; – замену на другой регулятор/индикатор; – открытие для функций соответствующих им констант, индикаторов и регуляторов; – получение справки по используемой функции; и др. Терминалы и провода. Пиктограмма VI Терминалы представляют собой области функции, через которые передается информация. Они аналогичны параметрам в текстовых языках программирования. Контекстное меню пиктограммы функции позволяет увидеть какие терминалы она включает (рис. 16). Рис. 16. Терминалы и провода Провода - пути данных между терминалами. Они аналогичны переменным на обычных языках программирования. Данные идут в только одном направлении, с исходного терминала на один или более терминалов адресата. Провода имеют различную толщину и цвет. Синий цвет соответствует целым числам, оранжевый - вещественным числам, зеленый - логическим, лиловый - строковым данным. По мере перехода от скаляра к массиву и кластеру увеличивается толщина провода (рисунок 8). Для соединения терминалов необходимо выбрать инструмент – катушка, подвести курсор мыши к исходному терминалу и выбрать его. В этом случае один конец провода станет закрепленным за данным терминалом. Другой конец необходимо подвести к терминалу адресата и выбрать его. Если данное соединение невозможно, то провод станет пунктирным черного цвета. Пиктограмма VI соответствует каждому виртуальному инструменту и располагается в правом верхнем углу передней панели (рис. 17). Для редактирования пиктограммы используется упрощенный графический редактор. Рис. 17. Пиктограмма VI Управляющие кнопки. Сохранение VI На передней и функциональной панелях размещаются управляющие кнопки, позволяющие осуществлять (рис. 18): Рис. 18. Управляющие кнопки – запуск выполнения программы; – запуск программы в циклическом режиме; – остановку выполнения программы; – паузу в выполнении программы. Если в программе имеются ошибки, то кнопка запуска будет разорвана. Сохранение VI осуществляется через верхнее меню – пункт File. Структура While Loop Цикл по условию (While Loop) осуществляет выполнение части программы определенное число раз, которое задается некоторым условием. Цикл условию включает (рис. 19): Рис. 19. Структура While Loop – Ограниченную прямоугольную область, изменяемого размера, - тело цикла. – Терминал условия, определяющий момент окончания работы цикла. Операции внутри цикла продолжают выполняться до тех пор пока на этом терминале «Истина». Если значение на терминале «Ложь», то операции выполняются еще один раз и цикл завершается. VI проверяет значение этого терминала после выполнения цикла, поэтому такой цикл выполняется, по меньшей мере, один раз. – Терминал итераций, который показывает количество выполнений данного цикла. Часто в качестве условия выхода из цикла выступает кнопка Стоп. Ленточный график Waveform Chart Для графического отображения данных, полученных в ходе эксперимента или расчета используется ленточный график. Waveform Chart - это виртуальный осциллограф, экран которого обновляется по мере поступления новых данных (рисунок 20). Настройка диаграммы осуществляется пользователем. При этом могут быть использованы: Рис. 20. Ленточный график Waveform Chart – полоса прокрутки, – легенда графиков (с изменением цвета и типа линий), – цифровой дисплей, – панель управления полем графика и другие средства. Очистка экрана осциллографа осуществляется через контекстное меню Data Operations-Clear Chart. Временная задержка при выводе данных на график осуществляется через функцию панели Time&Dialog. Построение нескольких зависимостей на одной диаграмме. Кластеры Возможно одновременное отображение на одной диаграмме нескольких зависимостей. Для этого их предварительно необходимо собрать в кластер (рис. 21, 22). Кластеры - упорядоченная совокупность элементов различного типа. Цвет или тип линий задается через легенду графиков. Графики могут иметь как одну вертикальную шкалу, так и несколько (контекстное меню на диаграмме Stack Plots/Overlay Plots). Рис. 21. Два графика на одной диаграмме (передняя панель) Рис. 22. Два графика на одной диаграмме (функциональная панель) Структура For Loop Счетный цикл (For Loop) выполняет тело цикла определенное число раз. Цикл включает (рис. 23). Рис. 23. Структура For Loop – Ограниченную прямоугольную область, изменяемого размера, - тело цикла. – Терминал счетчик. Определяет сколько раз должен выполниться цикл. – Терминал итераций, показывающий текущее число выполненных циклов. Массив Массив- набор данных одного типа. Тип данных массива задается через набор приборов (числовой, логический, строковый). Массив может иметь одно или несколько измерений. Доступ к элементу массива осуществляется по индексу (рис. 24, 25). Для сборки элементов с образованием массива используются функция Build Array (Functions- Build Array). Рис. 24. Использование массивов и Waveform Graph (передняя панель) Рис. 25. Использование массивов и Waveform Graph (функциональная панель) Автоиндексация массивов и график сигнала Waveform Graph Структуры For Loop и While Loop могут использоваться для автоиндексации массивов. Если связать блок внутри цикла с внешним массивом через выходной канал, то цикл будет последовательно записывать (или считывать) элементы массива, по одному за цикл. Цикл будет считывать скаляры из одномерного массива, одномерные массивы из двумерного, и так далее (рисунок 26). Рис. 26. Автоиндексация массивов Для включения и выключения автоиндексации используется контекстное меню на входном/выходном каналах цикла. Осциллограф Waveform Graph позволяет наблюдать временные зависимости сигналов. Он регистрирует процесс за время одного прохода на числе выборок, которое устанавливается в программе (рисунок 24, 25).         Структура Case В структуре выбор Case имеется две или более встроенных блок-схемы. Выбор одной из них, которая будет выполнена определяется в зависимости от значения, поданного на вход данной структуры. Структура Case включает (рис. 27). Рис. 27. Структура Case – Терминал выбора. Значение, подаваемое на него, может быть целым, логическим или строковым. – Переключатель блок-схем (True \ False \ и т.д.). Позволяет переходить от одной блок-схемы к другой. Содержит по умолчанию два окна – True и False. При необходимости количество блок-схем выбора может быть увеличено. Кроме True и False в качестве значений переключателя могут использоваться целые числа или строковые значения. В данном случае, значение, поданное на терминал выбора, будет сравниваться со значением переключателя данной блок-схемы. Всегда необходимо предусматривать блок-схему для False. Формульный блок Formula Node Формульный блок позволяет в обычном виде рассчитывать формулы в блок-схемах. Особенно это удобно, когда выражение имеет много переменных и сложный вид. Формулы вводятся как простой текст. При этом создаются входные и выходные терминалы на границе блока (контекстное меню Add Input или Add Output), в которые вписываются имена переменных (рис. 28). Рис. 28. Структура Formula Node Каждое выражение заканчивается разделителем ";". Структура Sequence Структура последовательность Sequence Structure выполняет встроенные в нее блок-схемы последовательно в определенном порядке. Количество встроенный блок-схем определяется числом фреймов данной структуры. Их количество добавляется при помощи контекстного меню - Add Frame After, Add Frame Before. Для передачи значений переменных из фрейма в фрейм используются локальные переменные структуры (контекстное меню - Add Sequence Local variable), создаваемые на границе фрейма. Данные, связанные с такой переменной доступны во всех последующих фреймах и не доступны в предыдущих (рис. 29). Рис. 29. Структура Sequence Подпрограммы Любой vi может быть использован как подпрограмма. Для объединения нескольких функциональных блоков разрабатываемой диаграммы в подпрограмму достаточно выделить их мышкой на диаграмме и выбрать в верхнем меню пункт Edit - Create SubVI. При этом они объединятся в новую подпрограмму с новым значком на функциональной панели. Выбор значка позволит вызвать созданную подпрограмму, настроить ее должным образом и сохранить с заданным именем. В последующем данный модуль может быть многократно использован в различных виртуальных инструментах. Настройка терминалов подпрограмм осуществляется через контекстное меню пиктограммы подпрограммы (рис. 30). Рис. 30. Настройка терминалов подпрограммы Каждый терминал необходимо сопоставить с определенным индикатором или регулятором на передней панели. В результате все терминалы будут связаны с определенными входными или выходными данными. Публикация виртуальных инструментов в сети Интернет Разрабатываемые виртуальные инструменты могут быть опубликованы в сети Интернет с помощью технологии Remote Panel. При этом на клиентской машине должен быть установлен Интернет браузер (например Internet Explorer) и приложение Run-Time Engine , свободно распространяемое на сайте компании National Instruments. В этом случае клиент получает полный доступ к опубликованному приложению через окно Интернет браузера. Публикация виртуального инструмента на web-сервере осуществляется через верхнее меню раздел Tools- Web Publishing Tool. При этом указывается адрес Интернет страницы, на которой будет опубликован данный виртуальный инструмент (рис. 31). Рис. 31. Публикация vi в Интернет Запуск и настройка web-сервера осуществляется через верхнее меню раздел Tools. Для доступа к виртуальному инструменту через web-сервер необходимо, чтобы инструмент был открыт на машине-сервере. Захват управления виртуальным инструментом в окне Интернет браузера осуществляется через контекстное меню. Литература 1. Ефремов, О.В. Информационные системы в науке, образовании и бизнесе : учебное пособие / О.В. Ефремов, П.С. Беляев. - Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2006. - 124 с. - 100 экз. - ISBN 5-8265-0506-0. 2. Малыгин Е.Н., Краснянский М.Н., Карпушкин С.В. и др. Новые информационные технологии в открытом инженерном образовании: Учебное пособие. М.: «Издательство Машиностроение-1», 2003. 3. Морозов М.Н., Танаков А.И., Герасимов А.В., Быстров Д.А., Цвирко В.Э. Разработка виртуальной химической лаборатории для школьного образования, 4. http://docs.mytimes.ru/list2_6086.html 5. Жарков Ф.П., Каратаев В.В., Никифоров В.Ф. и др. Использование виртуальных инструментов LabVIEW. М.: Солон-Р, Радио и связь, Горячая линия- Телеком, 1999. 6. Пейч Л.И., Точилин Д.А., Поллак Б.П. LabVIEW для новичков и специалистов.- М.: Горячая линия- Телеком, 2004. 7. LabVIEW 7 Express. Вводный курс. М.: Изд-во «ПриборКомплект», 2003. 8. http://www.ni.com – Компания National Instruments. 9. http://www.labview.ru – LabVIEW. 10. http://www.gaps.tstu.ru/win-1251/lab/sreda1/scada/win-1251/scada.html – Среда программирования LabVIEW 11. http://www.chem.ox.ac.uk/vrchemistry/ – Virtual Chemistry Laboratory из Oxford University (Великобритания). 12. http://ir.chem.cmu.edu/ – Virtual Chemistry Laboratory at Carnegie Mellon University.