Алгоритмическое обеспечение адаптивных систем автоматического контроля со сжатием данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат наук Варшавский Ильяс Евгеньевич

• Варшавский Ильяс Евгеньевич
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Варшавский Ильяс Евгеньевич

Введение

1. Основные сведения и аналитический обзор научно-технической литературы по адаптивным информационно-измерительным системам

Выводы

2. Алгоритмическое обеспечение адаптивных систем автоматического контроля

2.1 Алгоритм функционирования системы автоматического контроля с асинхронно-циклическим анализом отклонений

2.2 Алгоритм функционирования системы автоматического контроля с адаптивной коммутацией и с последовательным анализом отклонений

2.3 Алгоритм функционирования системы автоматического контроля с параллельно-последовательным анализом отклонений

2.3.1 Алгоритм функционирования адаптивной системы автоматического контроля с параллельно-последовательным анализом отклонений и последовательным перебором наибольших отклонений

2.3.2 Алгоритм функционирования адаптивной системы автоматического контроля с параллельно-последовательным анализом отклонений и выбором приоритетного канала

2.4 Алгоритм функционирования адаптивной системы автоматического контроля с параллельным анализом отклонений

2.4.1 Алгоритм функционирования узла контроля

Выводы

3. Структурные схемы адаптивных систем автоматического контроля со сжатием данных

3.1 Структурная схема адаптивной системы автоматического контроля с асинхронно-циклическим анализом отклонений

3.2 Структурная схема адаптивной системы автоматического контроля с последовательным анализом отклонений

3.3 Структурная схема адаптивной системы автоматического контроля с параллельно-последовательным анализом отклонений

3.3.1 Структурная схема адаптивной системы автоматического контроля с распределителем адресов

3.3.2 Структурная схема адаптивной системы автоматического контроля с повышенным быстродействием

3.4 Структурная схема адаптивной системы автоматического контроля с параллельным анализом отклонений

3.4.1 Структурная схема адаптивной системы автоматического контроля с узлом контроля

3.4.2 Структурная схема адаптивной системы автоматического контроля с параллельным анализом отклонений и блоком появления требований

3.4.3 Структурная схема системы автоматического контроля с параллельным анализом отклонений и узлом контроля

3.4.4 Структурная схема адаптивной системы автоматического контроля с параллельным анализом отклонений и блоком приоритета адресов

Выводы

4. Определение характеристик и расчёт погрешностей адаптивных систем автоматического контроля со сжатием данных

4.1 Оценка погрешностей САК с асинхронно-циклическим анализом отклонений

4.2 Оценка погрешностей систем автоматического контроля с адаптивной коммутацией

4.3 Сравнение характеристик алгоритмов функционирования систем автоматического контроля с асинхронно-циклическим анализом отклонений и систем с анализом отклонений на основе адаптивной коммутации

4.4 Определение характеристик систем автоматического контроля с приоритетным обслуживанием каналов

Выводы

5. Имитационное моделирование адаптивных систем автоматического контроля

5.1 Имитационная модель входных сигналов систем автоматического контроля

5.2 Имитационная модель системы автоматического контроля асинхронно-циклического анализа отклонений

5.3 Имитационная модель системы автоматического контроля с последовательным анализом отклонений

5.4 Имитационная модель системы автоматического контроля параллельно-последовательного принципа действия

5.5 Имитационная модель системы автоматического контроля с параллельным анализом отклонений

5.5.1 Имитационная модель узла контроля

5.6 Характеристики моделей систем адаптивных систем автоматического контроля

5.6.1 Характеристики модели адаптивной системы автоматического контроля с асинхронно-циклическим анализом отклонений

5.6.2 Характеристики модели адаптивной системы автоматического контроля с последовательным анализом отклонений

5.6.3 Характеристики модели адаптивной системы автоматического контроля с параллельно-последовательным анализом отклонений

5.6.4 Характеристики модели адаптивной системы автоматического контроля с параллельным анализом отклонений

Выводы

Заключение

Список литературы

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

ИИС - информационно-измерительные системы

САК - система автоматического контроля

ТПР - теория принятия решений

ЛА - летательный аппарат

БПЛА - беспилотный летательный аппарат

САУ - система автоматического управления

АСАК - адаптивная система автоматического контроля

ППА - преобразователь погрешности аппроксимации

ВМС - выявитель максимального сигнала

БВМ - блока выявления максимума

ГТИ - генератор тактовых импульсов

АКФ - автокорреляционная функция

КП - коммутатор погрешности

КИ - коммутатор измерительный

АВД - адаптивный временной дискретизатор

ГЛН - генератор линейно-изменяющегося напряжения

Д - датчик

ВБ - вычитающий блок

БНЗ - блок номинальных значений

БДО - блок допустимых отклонений

БС - блок сравнения

РИ - распределитель импульсов

СЗ - схема запуска

БОО - блок обнаружения отклонений

КР - коммутатор разности

КИ - коммутатор измерительный

БСч - блок считывания

СС - схема сравнения

АЦП - аналого-цифровой преобразователь

ЗУ - запоминающее устройство

У - усилитель

ПУ - пороговое устройство

ПК - программируемый коммутатор

БЗ - блок запуска

Р - регистр

ФК - формирователь кода номера канала

ФУ - формирователь уставки

БПТ - блок появления требований

УК - узел контроля

П - переключатель

БСК - блок сравнения кодов

СЧ - счётчик

ЗВ - задатчик времени

А - анализатор

БПА - блок памяти адресов

ДН - делитель напряжения

К - ключ

ГД - группа диодов Т - триггер ДШ - дешифратор

ГЛИН - генератор линейно-изменяющегося напряжения СМО - система массового обслуживания РВД - равномерная временная дискретизация

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмическое обеспечение адаптивных систем автоматического контроля со сжатием данных»

ВВЕДЕНИЕ

С развитием производства и научных исследований появилась необходимость автоматизировать процесс получения информации об окружающей среде, параметрах и состоянии технических устройств. Для получения информации об исследуемых объектах широко применяются системы, состоящие из измерительных преобразователей, приборов, установок, вычислительных устройств, средств отображения информации, то есть информационно-измерительные системы (ИИС).

Возрастающая сложность современных устройств, промышленных и научных предприятий обеспечила постоянный рост измерительной информации, что привело к необходимости представлять информацию, отобранную по определённому критерию или информацию о выполнении условия установленного критерия, например, для оповещения оператора ИИС.

Функционирование современного высокотехнологичного объекта подразумевает использование допускового контроля, то есть передачи к выходу системы измеряемой величины, достигшей определённого установленного уровня. На входы таких систем подаются сигналы и (или) параметры сигналов, превысивших установленный уровень, а также служебная информация об источниках таких сигналов [1]. ИИС, на выходах которых формируются сигналы на основе допускового контроля, называются системами автоматического контроля (САК).

Вывод о необходимости построения новых систем автоматического контроля можно сделать на основе анализа требований, предъявляемых потребителями таких устройств.

Системы автоматического контроля имеют множество особенностей, для определения требований, предъявляемым к создаваемым САК. Например, можно проанализировать запросы к построению современных систем автоматического контроля в сфере добычи углеводородного сырья.

Разведанные запасы углеводородного сырья на территории Российской Федерации всё чаще записывают в разряд трудноизвлекаемых. Примерами

условий, в которых используемые на данный момент скважины имеют низкую эффективность или не применимы, могут служить запасы регионов крайнего севера, подводные месторождения или источники сырья в горных районах страны. Для добычи нефти и газа в таких условиях используют интеллектуальные скважины.

Интеллектуальность скважины обеспечивается методами теории принятия решений (ТПР) на основе измеренных данных. Данные, поступающие от датчиков и измерительных каналов, расположенных на стволе скважины, поступают по телеизмерительному каналу к дальнейшей обработке, контролю и анализу. На основе анализа параметров и моделирования систем в составе скважины специалисты принимают решения по управлению устройствами скважины.

Интеллектуализацию скважин принято начинать с оснащения скважины измерительно-регистрирующими устройствами, в том числе и системами автоматического контроля [2].

САК в составе интеллектуальных скважин необходимы как для контроля параметров, влияющих на качество и объёмы добываемого сырья, так и для контроля параметров, влияющих на стабильность и работоспособность скважины, например, для контроля параметров сетей трубопроводов [3, 4].

В составе интеллектуальных скважин используются комбинированные устройства, предназначенные для измерения температуры, давления и потока вещества в трубопроводе [2]. На основе измерений, производимых такими устройствами, определяют, например, пластовое, забойное и устьевое давление газа, рассчитывают индекс продуктивности скважины, что требуется для решения задач прогнозирования добычи сырья [2, 3, 4].

Для определения объёмного расхода и интенсивности потока добываемых углеводородов в каждом стволе скважины размещаются расходомеры и на основе данных анализа расхода производится зональное распределение дебитов, а также контролируются величины перетока вещества, например, при межпластовом перетоке. Определение объёмного

расхода и интенсивности потока часто производится с помощью оптических расходомеров, которые также используются для измерений акустических и вихревых давлений [2].

Для эффективного функционирования интеллектуальной скважины требуется информация об объёме добываемого ресурса и объёме веществ, влияющих на добычу ресурса, например, об объёме флюида в заколонном пространстве скважины. Для месторождений, работающих в водонапорном режиме, определяют газоводяной контакт [2].

Анализ информации о скважном потоке вещества позволяет уменьшить длительность и сложность наземных испытаний, количество оборудования необходимого для функционирования скважины. На основе данных о скважном потоке производят раздельный учёт скважинной продукции [2].

На основе измерений вибраций регистрируют миграции флюида по заколонному пространству скважины, уточняют данные наземной сейсморазведки. Для измерения вибраций применяют измерительно-регистрирующие устройства как наземного, так и скважинного размещения, например, стационарные геофоны, сейсмодатчики вертикального сейсмического профилирования, системы сейсмопрофилирования в подземных хранилищах газа [2].

Для измерения содержания воды как правило используются датчики содержания влаги. Определение наличия песка в потоке добываемого ресурса позволяет увеличить межремонтный период за счёт предупреждения пескования [2].

На обсадных колоннах располагают датчики измерения деформаций, на одной обсадной колонне могут быть установлены десятки тысяч измерительных преобразователей [4].

Эффективное функционирование современной скважины требует использования акустических преобразователей для измерения акустического шума [5].

Множество источников измерительных сообщений интеллектуальной скважины формирует потоки измерительной информации, которую необходимо отправить к немедленной обработке, контролю и анализу.

В первую очередь к контролю требуется отправлять информацию о аварийном или предаварийном режиме работы систем, например, информацию, позволяющую предупредить пескование скважины [2].

Системы автоматического контроля в составе интеллектуальных скважин должны иметь высокую достоверность контроля и иметь возможность перестраивать режим работы в зависимости от внешних условий, и изменений характеристик измеряемых сигналов [6].

Измерения на расстоянии играют важную роль на этапе передачи данных от скважины к контролю, управлению и дальнейшей обработке. Телеизмерительный канал используется для передачи данных: непосредственно операторам на переносные устройства, предназначенные для отображения сигналов и(или) индикации состояний устройств [2]; устройствам передачи измерительной информации к комплексным моделям скважины, куста и(или) месторождения [3, 4, 5, 6]; системам автоматического управления и регулирования [2].

Системы автоматического контроля, способные перестраивать режим своей работы, передавать данные по телеизмерительному каналу и своевременно отправлять на контроль и обрабатывать наиболее важные для работы скважины параметры, позволяют увеличить общую добычу углеводородов, повысить экономическую эффективность и безопасность производства [2].

В работе интеллектуальной скважины существенную роль играет время, затрачиваемое на измерение и передачу информации. Оперативный контроль основных параметров скважины важен для своевременного принятия решений и управления скважиной, например, для поддержания пластового давления, уточнения запасов сырья и мониторинга особенностей пласта, в том числе, на значительном расстоянии от скважины [2, 3, 5, 6].

Использование САК в интеллектуализации скважин позволяет снизить себестоимость внедряемой системы из-за отсутствия необходимости остановки скважины [2].

Выходные данные используемых систем автоматического контроля должны быть унифицированы для использования в едином информационном пространстве [3]. При построении САК и других измерительных систем, необходимо использовать модульный подход, так как при смене одного компонента системы, может потребоваться изменение всей системы в целом

[3].

В топливно-энергетическом комплексе запрос к построению современных систем автоматического контроля, предназначенных для работы в реальном времени обусловлен необходимостью построения новых инсинерационных установок, предназначенных для высокотемпературного сжигания отходов. Немедленного контроля требуют важные для работы инсинератора параметры, а именно, температура сжигания и дожигания отходов, скорость подачи и масса сжигаемого материала, параметры, характеризующие подачу воздуха в камеры инсинератора и другие.

Требования к построению современных САК формируются также авиастроительной промышленностью. Данные, поступающие от множества датчиков, предназначенных для измерения массы и центровки, линейного ускорения, давления, задымления и температуры, водоснабжения, и т. д., формируют потоки измерительной информации, на основе которой, в свою очередь, формируются управляющие и регулирующие воздействия [7].

Обработка и анализ потоков измерительной информации, поступающей от информационно-измерительных систем, вызывает необходимость в использовании высокопроизводительных вычислительных средств, что, в свою очередь, увеличивает требования по габаритам и энергопотреблению летательного аппарата (ЛА) [8].

Современные тенденции развития авиационной техники предполагают уменьшение габаритов и энергопотребления ЛА. Использование беспилотных

летательных аппаратов (БПЛА) с одной стороны уменьшает количество измеряемых параметров, например, за счёт отсутствия необходимости интеграции в аппарат системы жизнеобеспечения, с другой стороны увеличивает требования по автоматизации управления полётом, что может требовать как дополнительных измерений, так и использования автоматизированных систем принятия решений.

Летательные аппараты, осуществляющие продолжительный беспосадочный полёт, имеют высокие требования по достоверности контроля параметров окружающей среды и характеристик самого устройства в виду больших временных и материальных затрат на их производство [9].

Требования к адаптивным системам автоматического контроля по сжатию данных, в сфере авиастроения, выставляются для уменьшения нагрузки на вычислительные средства, а допусковый контроль, быстродействие и режим работы САК должен определять использование наиболее важных в текущий момент времени параметров, что сопутствует своевременному формированию управляющих воздействий. Важной особенностью САК в составе бортовых систем ЛА является высокая достоверность контроля, обеспечивающаяся в адаптивных САК алгоритмами работы, которые могут перестраиваться в зависимости от режима полёта, внешних условий и иных факторов и воздействий [8, 10].

Использование систем автоматического контроля предполагается в основе инженерных систем жилых зданий, систем вида «умный дом», систем автоматического мониторинга сложных и важных инфраструктурных объектов, например, мостов [11-16].

Инженерные системы современных жилых зданий включают в себя системы электроснабжения, освещения, водоснабжения, теплоснабжения, вентиляции и кондиционирования, газоснабжения, канализации и очистки. Измерительные преобразователи в составе перечисленных систем формируют информацию, требующую контроля, в том числе контроля в реальном времени

Современные жилые здания и комплексы снабжаются управляющими системами. Основной сложностью при создании систем автоматического управления (САУ) инженерными сетями является отсутствие возможности объединения отдельных инженерных систем в общий управляемый объект, что приводит к снижению надёжности САУ. В часы пиковых нагрузок отдельные блоки систем, например, микроконтроллеры временно выходят из строя без отсутствия возможности ранней диагностики, что приводит к потере данных о текущем состоянии систем и может приводить к перерасходу ресурсов [11].

Системы типа «умный дом» предполагают использование «интернета вещей» для объединения в единую сеть как инженерных систем, так и устройств развлекательного и бытового назначения для обеспечения комфорта жильцов [17]. Такой подход приводит к появлению избыточной информации, проблему обработки и анализа которой часто предлагается решать за счёт увеличения вычислительных мощностей.

Принцип действия и алгоритмы работы АСАК в составе инженерных сетей жилых зданий должны учитывать проблемы, возникающие при перенагрузках отдельных узлов автоматических систем верхнего уровня [15]. Учитывая тенденцию к объединению всех возможных источников информации в единые сети важной, появляется проблема уменьшения объёмов избыточной информации.

Аналогичные проблемы формируются при решении задач и во многих других высокотехнологичных сферах деятельности человека. В аэрокосмических системах, энергетике, исследовательских лабораториях обилие измерительных преобразователей приводит к необходимости использования, создания и совершенствования современных систем автоматического контроля.

Основной вклад в развитие научного знания в области адаптивных информационно-измерительных систем, предназначенных для решения задач телеизмерений, внесли учёные Е. М. Антонюк, Б. Я. Авдеев, О. Н. Новосёлов,

В. А. Виттих, Л. Г. Журавин, Е. И. Семенов, А. В. Левенец, Т. Е. МеМНп, L. W. Gardenhire, L. Ег1тап, D. R. УеЬег и др.

Описание систем автоматического контроля в литературе часто затрагивает концептуальные сведения и требования к САК. Широко рассматриваются вопросы построения комплексных моделей объектов контроля в совокупности с информационно-измерительными системами, в состав которых входят в том числе системы автоматического контроля [2-8].

Вопросы контроля часто рассматриваются в контексте решения проблем, возникающих при построении систем автоматического управления, регулирования и (или) мониторинга, при этом не затрагивая принцип действия, алгоритмы функционирования и характеристики САК [11, 13, 14, 15, 18, 19, 20].

Часто приводится описание аппаратного обеспечения применяемого в существующих САК [11, 12, 13, 20, 21].

В современной литературе широко освещаются вопросы сжатия в САК словарными методами [22-31]; методами, применяемыми к обработке изображений, выявления отклонений на основе корреляционного анализа и нечёткой логики [32-46].

Вопросы разработки структур САК со сжатием данных на этапе опроса источников измерительных сообщений, предлагаемых к построению на основе схемотехники представлены следующими источниками [47-57].

Вопросы построения современных адаптивных ИИС на основе цифровых и нейросетевых технологий представлены источником [58].

В данной работе рассматриваются многоканальные АСАК с временным разделением каналов, основанные на принципах действия адаптивной коммутации [1] и асинхронно-циклическом обслуживании.

Первая глава посвящена обзору и классификации существующих структур адаптивных информационно-измерительных систем, выделены принципы действия, наиболее подходящие для построения систем автоматического контроля с сокращением избыточной информации.

Во второй главе приводится описание разработанных алгоритмов функционирования систем автоматического контроля, на основе которых возможно построение цифровых САК или их моделей. Разработанные адаптивные алгоритмы позволяют повысить достоверность контроля САК, предупредить аварийный или предаварийный режим работы объекта.

Третья глава посвящена описанию разработанных структурных схем САК с асинхронно-циклическим анализом отклонений и анализом отклонений на основе адаптивной коммутации; Разработанные структурные схемы в дальнейшем используются в качестве моделей систем массового обслуживания, которые предназначены для расчёта метрологических характеристик САК.

Четвёртая глава посвящена оценке метрологических характеристик АСАК на основе теории массового обслуживания.

В пятой главе приводится описание имитационных моделей АСАК, построенных на основе разработанного алгоритмического обеспечения. Имитационное моделирование позволяет судить о возможности реализации АСАК на основе разработанного алгоритмического обеспечения, а также позволяет оценить метрологические характеристики САК на основе анализа экспериментальных данных.

Целью работы является разработка алгоритмического и программного обеспечения систем автоматического контроля с временным разделением каналов, которое позволяет строить программно-аппаратные комплексы и модели систем. Для достижения поставленной цели требуется решить следующие теоретические и практические задачи:

1. Провести описание и классификацию существующих адаптивных информационно-измерительных систем (см. Глава 1) и выделить наиболее перспективные принципы действия для построения адаптивных систем автоматического контроля;

2. Разработать и описать алгоритмическое обеспечение для построения цифровых систем автоматического контроля (см. Глава 2);

3. Разработать структурные схемы адаптивных САК (см. Глава 3);

4. Определить и оценить метрологические характеристики АСАК по структурным схемам (см. Глава 4) методами, применяемыми при анализе систем массового обслуживания;

5. Рассчитать метрологические характеристики и проверить достоверность и реализуемость алгоритмического обеспечения АСАК на экспериментальных данных с применением имитационного моделирования (см. Глава 5).

Основные методы исследования, используемые при решении поставленных задач основаны на методах алгебры логики, теории систем массового обслуживания, теории вероятностей и статистической обработки данных, метрологического анализа, теории алгоритмов, математического и имитационного моделирования.

Объекты исследования. Адаптивные системы автоматического контроля с сокращением избыточной информации.

Предмет исследования. Методы, технологии и алгоритмическое обеспечение адаптивных систем автоматического контроля со сжатием данных.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработан адаптивный алгоритм для системы автоматического контроля, отличающийся асинхронно-циклическим анализом отклонений, простотой реализации и контролем параметров объекта в реальном времени;

2. Разработаны адаптивные алгоритмы для систем автоматического контроля с адаптивной коммутацией, а именно алгоритмы для систем с последовательным, параллельно-последовательным и параллельным анализом отклонений, которые позволяют производить анализ измеренных параметров с использованием сложного критерия в реальном времени;

3. Разработан модифицированный алгоритм адаптивной системы автоматического контроля с параллельно-последовательным анализом отклонений позволяющий производить последовательный опрос всех

наибольших отклонений, одновременно вышедших за пределы допустимого значения, алгоритм обеспечивает повышенную достоверность контроля и высокое быстродействие;

4. Разработан модифицированный алгоритм адаптивной системы автоматического контроля с параллельно-последовательным анализом отклонений, позволяющий устанавливать приоритет опроса каналов при наличии множества наибольших отклонений, вышедших за пределы допустимого значения одновременно, алгоритм обеспечивает повышенную достоверность контроля и высокое быстродействие;

5. Разработан модифицированный алгоритм адаптивной системы автоматического контроля с параллельным анализом отклонений, позволяющий принудительно опрашивать каналы, активность в которых отсутствовала в течение длительного времени, алгоритм обеспечивает высокую достоверность контроля при выходе из строя отдельных модулей системы.

Теоретическая и прикладная значимость полученных результатов:

1. Разработанные структурные схемы адаптивных систем автоматического контроля представляют собой модели СМО, позволяющие оценивать метрологические характеристики таких систем с помощью методов теории массового обслуживания;

2. Разработанные адаптивные алгоритмы САК с асинхронно-циклическим, последовательным, параллельно-последовательным и параллельным анализом отклонений позволяют строить системы автоматического контроля с использованием цифровой схемотехники, процессорных и микропроцессорных устройств;

3. На основе разработанных алгоритмов возможно построение моделей САК для расчётов метрологических характеристик разрабатываемых систем на основе экспериментальных данных и демонстрации принципа действия систем автоматического контроля в реальном времени. Возможность работы

моделей САК в реальном времени позволяет использовать разработанные модели для решения задач прогнозирования;

4. Разработанное алгоритмическое обеспечение адаптивных САК даёт возможность дальнейшего исследования и разработки систем автоматического контроля с применением нейросетевых технологий.

Достоверность полученных в работе результатов обеспечивается методами имитационного и математического моделирования, результатами обсуждения на научно-практических конференциях, результатами внедрения и практического применения.

Положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритмы функционирования адаптивных систем автоматического контроля, разработанные с применением операции выбора канала, обеспечивают достоверность контроля, приближенную к достоверности непрерывного контроля;

2. Алгоритмы функционирования адаптивных систем автоматического контроля с последовательно-параллельным и параллельным анализом отклонений обеспечивают функционирование САК в реальном времени;

3. Алгоритм функционирования подсистемы узла контроля обеспечивает своевременное обнаружение вышедших из строя подсистем САК.

Соответствие паспорту специальности. Диссертация соответствует паспорту специальности «05.11.16 Информационно-измерительные и управляющие системы». Область исследований:

— Научное обоснование перспективных информационно-измерительных и управляющих систем, систем их контроля, испытаний и метрологического обеспечения, повышение эффективности существующих систем.

— Методы и технические средства метрологического обеспечения информационно-измерительных и управляющих систем, метрологического

обеспечения испытаний и контроля, метрологического сопровождения и метрологической экспертизы информационно-измерительных и управляющих систем, методы проведения их метрологической аттестации.

Результаты работы использованы в АО НПФ «Уран СПб» при контроле работоспособности аппаратуры и в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» в учебном процессе.

Апробация результатов работы. Результаты работы, демонстрируемые в диссертации, докладывались и обсуждались на конференциях: Научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (2016 - 2019); Международных конференциях по мягким вычислениям и измерениям (2016 -2020); IEEE NorthWest Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (2016 - 2020).

Публикации. Автор имеет 21 публикацию и 9 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ. По теме диссертации опубликовано 21 работа, в том числе 3 печатных работы в рекомендованных ВАК изданиях и 9 в изданиях баз данных Scopus.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы, включающего 106 наименований. Работа изложена на 184 страницах машинопечатного текста, включает 21 таблицу и 72 рисунка.

1. ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ И АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ПО АДАПТИВНЫМ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫМ СИСТЕМАМ

Необходимость в исследовании сложных многопараметрических объектов привела к экспоненциальному росту измерительной информации, что обусловило требования к построению современных информационно-измерительных систем.

Для эффективного решения задач управления, регулирования и контроля характеристик сложного многопараметрического объекта используются многоканальные информационно-измерительные системы [11,

19].

Недостаточность априорных сведений об исследуемом объекте, необходимость в сокращении объёмов измерительной информации и требования по своевременности получения информации от источников измерительных сообщений привела к необходимости построения «гибких» алгоритмов функционирования современных измерительных систем.

Адаптивные информационно-измерительные системы функционируют на основе перестраиваемых алгоритмов, меняющих режим работы в соответствии с характеристиками измеряемых сигналов [1, 53].

Одной из важнейших адаптивных функций современных многоканальных ИИС является сжатие данных, которое в контексте информационно-измерительных систем предполагает сокращение избыточной относительно решаемой задачи информации.

Под сжатием данных также понимают первичную обработку информации, заключающуюся в уменьшении объёма измерительной информации с использованием алгоритмов анализа уже сформированных массивов измерительной информации.

Сжатие данных как первичная обработка измерительной информации появилось на основе алгоритмических методов обработки информации, применяемых для удобства хранения и передачи видео, аудио, текстовых

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Варшавский Ильяс Евгеньевич, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Адаптивные телеизмерительные системы [Текст]: Б. Я. Авдеев [и др.]; под ред. А. В. Фремке. - Л.: Энергоатомиздат, 1981. - 248 с.

2. Рубан, Г. Н. Вопросы интеллектуализации скважин [Текст] / Г. Н. Рубан, А. М. Лихушин, В. Е. Мясищев, А. В. Кулигин // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. - 2014. - № 9. - С. 4-10.

3. Силич, В. А. Принципы разработки системы мониторинга и адаптивного управления разработкой «интеллектуального» месторождения на основе постоянно действующей геолого-технической модели [Текст] / В. А. Силич, В. П. Комагоров, А. О. Савельев // Известия Томского политехнического университета, - 2013. - Т. 323. - № 5. - С. 94 - 100.

4. Кочнев, А. А. Концепция «интеллектуального» месторождения [Текст] / А. А. Кочнев // Master's Journal. - 2015. - № 2. - С. 165 - 171.

5. Щеголихин, Д. С. Комплекс технических средств системы управления интеллектуальным месторождением [Электронный ресурс] / Д. С. Щеголихин, М. Н. Морозов; науч. рук. М. Н. Морозов // Арктика и её освоение: материалы IX Всероссийской научной молодёжной конференции. - 2016. -Режим доступа: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/36903

6. Хачумов, М. В. Как должна работать интеллектуальная скважина [Электронный ресурс] / М. В. Хачумов // Комерсант-наука. - 2015. - № 3. -Режим доступа: https://www.kommersant.ru/doc/2718277

7. Большаков, А. А. Исследование взаимодействия комплексной системы управления устройствами и системами бортового радиоэлектронного оборудования летательного аппарата [Текст] / А. А. Большаков, И. В. Кулик, И. В. Сергушов // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер. управление, вычисл. техн. информ, - 2016. - № 1. - С. 7 - 16.

8. Кулик, А. А. Исследование взаимодействия системы управления безопасностью полёта с комплексом бортового оборудования воздушного судна [Текст] / А. А. Кулик // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер. управление, вычисл. техн. информ, - 2019. - № 4. - С. 28 - 35.

9. Cook M. V., Buonanno A., Erbsloeh S. D. A circulation control actuator for flapless flight control [Текст]. The aeronautical journal, 2008, vol. 112, no. 1134, pp. 483 - 489. doi: 10.1017/S0001924000002451

10. Чуянов, Г. А. Направления совершенствования бортового оборудования для повышения безопасности полётов воздушного судна [Текст] / Г. А. Чуянов, В. В. Косьянчук, Н. И. Сельвесюк, С. В. Кравченко // Известия ЮФУ. Технические науки, - 2014. - № 6. - С. 219 - 229.

11. Система дистанционного управления инженерными системами жилого здания: пат. 2621770 Российская Федерация С1 / Полищук И. С., Беспрозванный А. А.; патентообладатель Закрытое акционерное общество «Строительно-монтажное управление N3» - № 2016119144; заявл. 18.05.2016.

12. Satish P. Home Automation Systems - A Study [Текст]. International Journal of Computer Applications (0975 - 8887), 2015, vol. 116, no. 11, pp. 11 - 18. doi: 10.5120/20379-2601

13. Haider M., Tayeb L. A Survey on Health Monitoring Systems for Health Smart Homes [Текст]. International Journal of Industrial Ergonomics. Elsevier, 2018, 66, pp. 26 - 56.

14. Haider M., Tayeb L., Damien M. Adaptive monitoring system for e-health smart homes [Текст]. Pervasive and Mobile Computing. Elsevier, 2018, 43, pp. 1 - 19.

15. Волков, С. В. Система автоматического контроля и управления параметрами объекта [Текст] / С. В. Волков, А. С. Колдов, О. В. Захарова // Труды международного симпозиума Надёжность и качество, - 2014. - Т. 2. - С. 91-93.

16. Adam S., Zhaoshuo J. Implementation of a Probabilistic Structural Health Monitoring Method on a Highway Bridge [Текст]. Advances if Civil Engineering, 2012, 2, pp. 1 - 12. doi: 10.1155/2012/307515

17. Neil G., Raffi K., Danny C. The internet of Things [Текст]. Scientific American 291 (4), 2004, pp. 76 - 81.

18. Astrom K. J., Wittermark B. Adaptive Control, Dover Books on Electrical Engineer - ing, second ed., Dover Publications, NY, 2013. 590 p.

19. Petros L, Jing S. Robust Adaptive Control, Dover Books on Electrical Engineer - ing, first ed, Dover Publications, CA, 2012. 852 p.

20. Фот, А. Н. Система автоматического мониторинга с удалённым доступом для холодильных и компрессорных систем [Текст] / А. Н. Фот, В. С. Евдокимов, И. П. Аистов, В. Д. Галдин, В. Н. Костюков // Омский научный вестник, - 2012. - № 2 (110). - С. 166-172.

21. Shachi P., Manjunatha S. Automatic Bridge Health Monitoring System Using Wireless Sensors. International Journal of Science and Research (IJSR), 2017, vol. 6, pp. 2472 - 2475.

22. Богачев, И.В. Способ обратимого сжатия кадров измерительных данных на основе "паркетного" разбиения [Текст] / И. В. Богачев, А. В. Левенец, Е. У. Чье // Автометрия. - 2018. - Т. 54. - № 3.- С. 54-60.

23. Левенец, А. В. Частный случай алгоритма словарного сжатия [Текст] / А. В. Левенец, А. А. Равский // Учёные заметки ТОГУ, - 2018. - Т. 9.

- № 1. - С. 25-28.

24. Дьякова, А. А. Технология openflow как решение задачи адаптивного управления потоками данных в телекоммуникационных сетях [Текст] // А. А. Дьякова, А. В. Левенец // В сборнике: Информационные технологии XXI века сборник научных трудов. Хабаровск, - 2017. - С. 122-125.

25. Богачев, И. В. Корреляционный анализ и задача сжатия телеметрических данных [Текст] / И. В. Богачев, А. В. Левенец // В сборнике: Информационные технологии XXI века сборник научных трудов. Хабаровск,

- 2017. - С. 136-143.

26. Левенец, А. В. Базовые принципы построения перспективных способов сжатия данных телеметрических систем [Текст] / А. В. Левенец // В сборнике: Информационные технологии XXI века сборник научных трудов. Хабаровск, - 2017. - С. 143-149.

27. Куприянова, О. В. Способ адаптации к состоянию канала связи в подсистемах передачи данных информационно-измерительных систем [Текст] / О. В. Куприянова, А. В. Левенец // В сборнике: Информационные технологии XXI века сборник научных трудов. Хабаровск, - 2017. - С. 157-163.

28. Куприянова, О. В. Имитационная модель системы передачи данных с адаптивной оценкой состояния канала связи и реализацией принципа "отложенной точности" [Текст] / О. В. Куприянова, А. В. Левенец // В сборнике: Информационные технологии XXI века сборник научных трудов. Хабаровск, - 2017. - С. 171-177.

29. Берман, Н. Д. Поиск однородных областей в кадрах телеметрических данных [Текст] / Н. Д. Берман, А. В. Левенец // В сборнике: Информационные технологии XXI века сборник научных трудов. Хабаровск, - 2017. - С. 72-76.

30. Levenets A.V., Bogachev I.V., Chye E.U. Telemetry data compression algorithms based on operation of displaying onto geometric surfaces [Текст]. 2017 International Siberian Conference on Control and Communications. SIBCON, 2017, pp. 79-98. doi: 10.1109/SIBC0N.2017.7998593

31. Левенец, А. В. Сжатие измерительных данных на основе геометрического подхода к их представлению [Текст] / А. В. Левенец, Е. У. Чье // Приборы. - 2017. - № 11 (209). - С. 27-32.

32. Богачев, И. В. Статистический анализ телеметрических данных с точки зрения задачи сжатия [Текст] / И. В. Богачев, А. В. Левенец, Е. У. Чье // Информационно-управляющие системы, - 2017. - № 1 (86). - С. 11-16.

33. Левенец, А. В. Принципы разработки перспективных способов сжатия телеметрических данных [Текст] / А. В. Левенец // Вестник Тихоокеанского государственного университета. - 2017. - № 2 (45). - С. 31-38.

34. Богачев, И. В. Способ сжатия телеметрических данных с адаптацией по алгоритму [Текст] / И. В. Богачев, А. В. Левенец // В сборнике: Информационные технологии XXI века Сборник научных трудов. Ответственный за выпуск Е. А. Шеленок. Хабаровск, - 2016. - С. 27-36.

35. Chye E.U., Bogachev I.V., Levenets A.V. Selection criteria of the compression algorithm in information-measuring system [Текст]. 2016 2nd International Conference on Industrial Engineering. Applications and Manufacturing, 2016, pp. 79-115. doi: 10.1109/ICIEAM.2016.7911541

36. Куприянова, О. В. Адаптивные способы передачи данных в информационно-измерительных системах [Текст] / О. В. Куприянова, А. В. Левенец // В сборнике: Информационные технологии XXI века Сборник научных трудов. Ответственный за выпуск Е. А. Шеленок. Хабаровск, - 2016.

- С. 87-95.

37. Богачев, И. В. Критерии эффективности применения алгоритмов сжатия в информационно-измерительных системах [Текст] / И. В. Богачев, А. В. Левенец, Е. У. Чье // Вестник Тихоокеанского государственного университета. - 2016. - № 2 (41). - С. 31-40.

38. Богачев, И. В. Техническая диагностика телеметрических систем на основе статистического анализа [Текст] // И. В. Богачев, А. В. Левенец // В сборнике: Информационные технологии XXI века сборник научных трудов. Ответственный за выпуск Е.А. Шеленок. Хабаровск, - 2015. - С. 14-20.

39. Богачев, И. В. Геометрический подход к сжатию данных телеметрических систем [Текст] / И. В. Богачев, А. В. Левенец, Е. У. Чье // Информатика и системы управления. - 2015. - № 4 (46). - С. 16-22.

40. Сергеева, Е. С. Алгоритм послойного сжатия данных телеметрии [Текст] / Е. С. Сергеева, А. В. Левенец // В сборнике: Материалы секционных заседаний 54-й студенческой научно-технической конференции ТОГУ. - 2014.

- С. 225-228.

41. Levenets A.V. The adaptive algorithm compression of telemetry data [Текст]. Modern materials and technologies, 2013, no. 1, pp. 174-177.

42. Левенец, А. В. Применение популярных алгоритмов компрессии изображений для сжатия измерительных данных [Текст] / А. В. Левенец, Р. Е. Токарев, Е. У. Чье // Вестник Тихоокеанского государственного университета.

- 2012. - № 4 (27). - С. 125-132.

43. Левенец, А. В. Структурное упорядочение данных для задач сжатия в информационно-измерительных системах [Текст] / А. В. Левенец, В. В. Нильга // Вестник Тихоокеанского государственного университета. - 2009. - № 2 (13). - С. 45-52.

44. Богомолов, А. В. Кодирование измерительных данных способом прямого отображения на функцию [Текст] / А. В. Богомолов, С. В. Власьевский, В. А. Луговой, А. В. Левенец, Е. У. Чье // Вестник Тихоокеанского государственного университета. - 2012. - № 1 (24). - С. 85-90.

45. Чье, Е. У. Представление телемеханических данных однородными п-мерными структурами как предварительная обработка в задачах сжатия [Текст] / Е. У. Чье, А. В. Левенец, В. В. Нильга // Информационно-управляющие системы. - 2011. - № 6 (55). - С. 7-10.

46. Акулов, А. А. Способы повышения эффективности обнаружения периодических составляющих в измерительных данных методом выделения периодичностей по пересечениям нуля [Текст] / А. А. Акулов, А. В. Левенец, Е. У. Чье // Вестник Тихоокеанского государственного университета. - 2011. -№ 4 (23). - С. 97-104.

47. Фремке, А. В. Устройство для сокращения избыточности информации в измерительных информационных системах [Текст] / А. В. Фремке, Е. М. Антонюк // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 1969. - № 6. - С. 11-14.

48. Антонюк, Е. М. О погрешности аппроксимации в многоканальных системах с адаптивной дискретизацией [Текст] / Е. М. Антонюк // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 1981. - № 3. С. 7-10.

49. Антонюк, Е. М. Системы автоматического контроля с адаптивной коммутацией [Текст] / Е. М. Антонюк // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 1986. - № 2. - С. 3-7.

50. Антонюк, Е. М. Система автоматического контроля с асинхронно-циклическим обслуживанием [Текст] / Е. М. Антонюк // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. - 1994. - № 469. - С. 3-5.

51. Антонюк, Е. М. О выборе структуры адаптивной системы автоматического контроля [Текст] / Е. М. Антонюк // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. - 1995. - № 479. - С. 15-17.

52. Антонюк, Е. М. Адаптивная система автоматического контроля с приоритетным обслуживанием некоторых каналов [Текст] / Е. М. Антонюк // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. - 1996. - № 496. С. 51-54.

53. Антонюк, Е. М. Адаптивные измерительные системы и системы автоматического контроля со сжатием данных [Текст]: дис... д-ра. техн. наук / Е. М. Антонюк. - СПб., - 2003. - 48 с.

54. Антонюк, Е. М. Некоторые вопросы повышения эффективности адаптивных измерительных систем и систем автоматического контроля [Текст] / Е. М. Антонюк, П. Е. Антонюк, Е. П. Гусева, Ю. С. Ломоносова // Сбор: Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. -2008. - Т. 2. - С. 31-34.

55. Антонюк, Е. М. Системы автоматического контроля со сжатием данных [Текст] / Е. М. Антонюк, Ю. С. Ломоносова // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. - 2009. - № 7. - С. 62-68.

56. Антонюк, Е. М. Многоканальные информационно-измерительные системы со сжатием данных [Текст] / Е. М. Антонюк, П. Е. Антонюк, И. С. Колпакова // Приборы. - 2014. - № 11 (173). - С. 22-26.

57. Антонюк, Е. М. Информационно-измерительные системы со сжатием данных [Текст] / Е. М. Антонюк, П. Е. Антонюк, И. С. Колпакова // В сборнике: Методы, средства и технологии получения и обработки измерительной информации. Сборник научных статей Международной научно-технической конференции. - 2014. - С. 6-9.

58. Цифровые адаптивные информационно-измерительные системы [Текст] / Б. Я. Авдеев [и др.]; под ред. Б. Я. Авдеева и Е. А. Чернявского. -СПб.: Энергоатомиздат. Санкт-Петербургское отд-ние, - 1997. - 368 с.

59. Mahdi O. A., Mohammed M. A., Mohamed A. J. Implementing a Novel Approach an Convert Audio Compression to Text Coding via Hybrid Technique

[Текст]. International Journal of Computer Science Issues, 2013, 9 (6, no. 3), pp. 53-59.

60. Mittal S., Vetter J. S. A Survey of Architectural Approaches for Data Compression in Cache and Main Memory Systems [Текст]. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2016, vol. 27, no. 5, pp. 1524-1536. doi: 10.1109/TPDS.2015.2435788

61. Taubman D., Marcellin M. JPEG2000 Image Compression Fundamentals, Standards and Practice: Image Compression Fundamentals [Текст]. Standards and Practice. Springer Science & Business Media, 2002, 753 p.

62. Princen J. P., Johnson A. W., Bradley A. B. Subband/transform coding using filter bank designs based on time domain aliasing cancellation [Текст]. IEEE Proc. Intl. Conference on Acoustics. Speech, and Signal Processing (ICASSP), 1987, pp 2161-2164. doi: 10.1109/ICASSP.1987.1169405

63. Princen J. P., Bradley A. B. Analysis/synthesis filter bank design based on time domain aliasing cancellation [Текст]. IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Processing. ASSP-34 (5), 1986, pp. 1153-1161. doi: 10.1109/TASSP.1986.1164954

64. Криксина, А. А. Применение нейросетевых технологий для организации выбора оптимального метода помехоустойчивого кодирования в канале связи [Текст] / А. А. Криксина, А. В. Левенец // Информационные технологии XXI века Сборник научный трудов. Отв. ред. В. В. Воронин. Хабаровск, - 2018. - С. 184-189.

65. Криксина, А. А. Повышение вероятности правильного декодирования кодов Лаби [Текст] / А. А. Криксина, А. В. Левенец // Материалы секционных заседаний 58-й студенческой научно-практической конференции ТОГУ. - 2018. - С. 237-240

66. Бевецкий, А. В. Алгоритм блочного сжатия измерительных данных [Текст] / А. В. Бевецкий, А. В. Левенец // Учёные заметки ТОГУ. -2013. - № 4. - С. 811-818.

67. Левенец, А. В. Алгоритм предварительной обработки измерительных данных для задач их сжатия [Текст] / А. В. Левенец, В. В. Нильга // Учёные заметки ТОГУ. - 2013. - № 4. - С. 912-918.

68. Левенец, А. В. Алгоритм структурного упорядочивания измерительных данных [Текст] / А. В. Левенец, В. В. Нильга, Е. У. Чье // Информатика и системы управления. - 2010. - № 3 (25). - С. 82-87.

69. Левенец, А. В. Методы и алгоритмы геометрического подхода к сжатию измерительных данных в информационно-измерительных системах [Текст]: дис... д-ра техн. наук / А. В. Левенец. - Хабаровск. - 2018. - 347 с.

70. Богачёв, И. В. Алгоритмы обратимого сжатия телеметрических данных в информационно-измерительных системах [Текст]: дис... канд. техн. наук / И. В. Богачёв. - Хабаровск. - 2020. - 138 с.

71. Canero-Nieto J. M., Spinola C. G., Moreno-Aranda G. Contactless real time measuring system for the length of sheets in stainless steel production lines [Текст]. Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC), 2012, pp. 2295-2299, doi: 10.1109/I2MTC.2012.6229426

72. Антонюк, Е. М. Адаптивный коммутатор с параллельным анализом погрешности аппроксимации [Текст] / Е. М. Антонюк, И. Е. Варшавский // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». - 2015. - № 8. - С. 76-80.

73. Антонюк, Е. М., Асинхронно-циклические системы автоматического контроля [Текст] / Е. М. Антонюк, И. Е. Варшавский, О. А. Кривохвост // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». - 2017. - № 9 - С. 66-70.

74. Адаптивная система автоматического контроля с последовательным анализом информации [Текст]: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019661297 / Антонюк Е. М., Антонюк П. Е., Варшавский И. Е.; опубл. 27.08.2019. - 1 с.

75. Адаптивной коммутатор с последовательно-параллельным анализом погрешности аппроксимации [Текст]: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016612760 / Варшавский И. Е., Антонюк Е. М., Колпакова И. С.; опубл. 09.03.2016. - 1 с.

76. Адаптивная система автоматического контроля с последовательно-параллельным анализом информации [Текст]: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019660215 / Антонюк Е. М., Антонюк П. Е., Варшавский И. Е; опубл. 27.08.2019 года. - 1 с.

77. Antonyuk E. M., Varshavskiy I. E., Orlova N. V., Antonyuk P. E., Algorithmic Support for an Adaptive Automatic Monitoring System [Текст]. 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). St. Petersburg and Moscow. Russia, 2020, pp. 91-95. doi: 10.1109/EIConRus49466.2020.9039192

78. Антонюк, Е. М. Алгоритмическое обеспечение адаптивной системы автоматического контроля с последовательно-параллельным анализом отклонений [Текст] / Антонюк Е. М., Варшавский И. Е., Антонюк П. Е. // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM 2020). - Санкт-Петербург. - 2020, - Т. 1. - С. 310-313.

79. Адаптивный коммутатор с параллельным анализом погрешности аппроксимации [Текст]: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015618795. / Варшавский И. Е.; опубл. 22.06.2015. -1 с.

80. Адаптивная система автоматического контроля с параллельным анализом информации [Текст]: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019660216 / Антонюк Е. М., Антонюк П. Е., Варшавский И. Е.; опубл. 27.08.2019. - 1 с.

81. Antonyuk E. M., Varshavskiy I. E., Antonyuk P. E. Adaptive Automatic Monitoring System with Forced Polling of a Low-Active Channel [Текст]. 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), 2019, pp: 69 - 72. doi: 10.1109/EIConRus.2019.8657290

82. Антонюк, Е. М. Адаптивная система автоматического контроля со сжатием данных [Текст] / Е. М. Антонюк, П. Е. Антонюк, И. Е. Варшавский //

Сборник докладов XXII Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM 2019). - Санкт-Петербург. - 2019, - С. 274 -275.

83. Антонюк, Е. М. Устройство централизованного контроля с повышенным быстродействием [Текст] / Е. М. Антонюк, П. Е. Антонюк, И. Е. Варшавский // Сборник докладов XXII Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM 2019). - Санкт-Петербург. - 2019, -С. 111-112.

84. Antonyuk E. M., Varshavskiy I. E., Antonyuk P. E. Centralized Monitoring Device with Improved Speed [Текст]. 2019 XXII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM)), 2019, pp. 181-183. doi: 10.1109/SCM.2019.8903673

85. Antonyuk E. M., Varshavskiy I. E., Antonyuk P. E. Adaptive systems of automatic control with prioritized channels [Текст]. 2017 XX IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), 2017, pp: 539 - 540. doi: 10.1109/SCM.2017.7970643

86. Антонюк, Е. М. Адаптивные системы автоматического контроля с выделением приоритетных каналов [Текст] / Е. М. Антонюк, П. Е. Антонюк, И. Е. Варшавский // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. - 2017. - Т. 2. - С. 195-198.

87. Antonyuk E. M., Varshavskiy I. E., Antonyuk P. E., Orlova N. V. Adaptive Transmitting Device of a Telemetering System [Текст]. 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), 2019, pp: 66 - 68. doi: 10.1109/EIConRus.2019.8656757

88. Antonyuk E. M., Varshavskiy I. E., Kolpakova I. S., Minina A. A., Antonyuk P. E. Telemetry system with adaptive commutation [Текст]. 2016 IEEE NW Russia Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (EIConRusNW), 2016, pp. 389 - 391. doi: 10.1109/EIConRusNW.2016.7448202

89. Антонюк, Е. М. Мультиплицированное адаптивное передающее устройство [Текст] / Е. М. Антонюк, П. Е. Антонюк, И. Е. Варшавский //

Сборник докладов XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM 2018), Санкт-Петербург. - 2018, - С. 111-112.

90. Antonyuk E. M., Varshavskiy I. E., Kolpakova I. S., Antonyuk P. E. Multichannel systems of automatic control with adaptive polling channels [Текст]. 2016 XIX IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), 2016, pp. 414 - 415. doi: 10.1109/SCM.2016.7519797

91. Антонюк, Е. М. Многоканальные системы автоматического контроля с адаптивным опросом каналов [Текст] / Е. М. Антонюк, П. Е. Антонюк, И. Е. Варшавский, И. С. Колпакова // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. - 2016. - Т. 2. - С. 161-163.

92. Antonyuk E. M., Varshavskiy I. E., Minina A. A., Antonyuk P. E. On minimization of total errors in measurement systems with adaptive commutation [Текст]. 2018 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, 2018, pp. 167 - 169. doi: 10.1109/EIConRus.2018.8317056

93. Дьяконов, В. Simulink 4 [Текст]: Специальный справочник / В. Дьяков. - СПб: Питер, 2002. - 528 с.

94. Abhishek B. Concurrent Execution with Simulink Real-Time and Multicore Target Hardware [Электронный ресурс], 2015. - Режим доступа: https://www.mathworks.com/company/newsletters/articles/concurrent-execution-with-simulink-real-time-and-multicore-target-hardware.html

95. Real-Time Windows Target User's Guide [Текст]. Version 2. The MathWorks. Inc, 2000, 164 p.

96. Hernandez A., Chavarro A., Keyser R. D. A Matlab Approach for Implementing Control Algorithms in Real-Time: RTWT [Текст]. Engineering Education and Research Using MATLAB, 2011, pp. 55 - 71. doi: 10,5772 / 20347

97. Time-Based Scheduling and Code Generation [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.mathworks.com/help/rtw/ug/time-based-scheduling-and-code-generation.html

98. Real-Time Execution in External Mode [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www. mathworks. com/help/sldrt/ug/simulink-external-mode.html

99. Modeling for Multitasking Execution [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www.mathworks.com/help/ecoder/ug/modeling-for-multitasking-

execution.html?searchHighlight=multitasking%20real%20time&s_tid=doc_srchtitl e

100. Choose a Solver [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.mathworks.com/help/simulink/ug/choose-a-solver.html

101. Адаптивной коммутатор с последовательным анализом погрешности контроля [Текст]: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016612760 / Варшавский И. Е., Антонюк Е. М., Колпакова И. С.; опубл. 09.03.2016. - 1 с.

102. Передающая часть АТИС с адаптивной дискретизацией [Текст]: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018660391 / Антонюк Е. М., Антонюк П. Е., Варшавский И. Е.; опубл. 22.08.2018. - 1 с.

103. Передающая часть ТИС с рациональным построением телеметрического кадра [Текст]: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018660390 / Антонюк Е. М., Антонюк П. Е., Варшавский И. Е.; опубл. 22.08.2018. - 1 с.

104. Передающая часть ТИС с рациональным построением телеметрического кадра и адаптивной дискретизацией [Текст]: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018660389 / Антонюк Е. М., Антонюк П. Е., Варшавский И. Е.; опубл. 22.08.2018. - 1 с.

105. Antonyuk E. M., Varshavskiy I. E., Antonyuk P. E. Adaptive Automatic Monitoring System with Data Compression. 2019 XXII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), 2019, doi: 10.1109/SCM.2019.8903765

106. Варшавский, И. Е. Алгоритмическое обеспечение системы с адаптивной коммутацией [Текст] / И. Е. Варшавский // 69-я Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава университета: Сборник докладов студентов, аспирантов и молодых учёных, Санкт-Петербург. 2016. - С. 238-242.