Повышение эффективности информационно-измерительных систем гибких автоматизированных производств за счет оптимизации вычислительных процессов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат технических наук Табуров, Денис Юрьевич

• Табуров, Денис Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Табуров, Денис Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИИУС ГАП

1.1. Анализ схем построения типовых структур ГАП и разработка обобщенной схемы ИИУС ГАП.

1.2. Особенности современных технологий обеспечения надежности программного обеспечения ИИУС ГАП.

1.3. Обоснование общего подхода к построению вычислительного процесса в ИИУС ГАП.

1.4. Постановка задачи исследования.

Выводы.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ

ОПТИМИЗАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ВЕРХНЕМ КОНТУРЕ ИИУС ГАП

2.1. Анализ структур ИИУС ГАП.

2.2. Математическая модель оптимизации вычислительного процесса в верхнем контуре ИИУС ГАП.

2.3. Учет функционирования ИИУС ГАП в условиях функциональной деградации ее элементов.

Выводы.

ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ

ОПТИМИЗАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ В НИЖНЕМ КОНТУРЕ ИИУС ГАП

3.1. Математические модели оптимизации вычислительного процесса в нижнем контуре ИИУС ГАП.

3.2. Применение метода ветвей и границ для решения задач оптимизации вычислительного процесса в ИИУС ГАП.

3.3. Общие принципы применения метода ветвей и границ для решения задач оптимизации вычислительного процесса в ИИУС ГАП.

3.4. Особенности применения методов оценки границ решения в методе ветвей и границ при решении задач оптимизации вычислительного процесса в ИИУС ГАП.

3.5. Применение теории двойственности для оценки границ решения и определения порядка ветвления переменных в методе ветвей и границ.

3.6. Особенности применения градиентного метода Эрроу-Гурвица для оценки границ решения в методе ветвей и границ.

Выводы.

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ПРОВЕРКИ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ИИ УС ГАП

4.1. Результаты экспериментальной проверки разработанных математических моделей оптимизации вычислительного процесса в ИИУС ГАП.

4.2 . Оценка эффективности применения метода ветвей и границ для решения задач оптимизации вычислительного процесса в

ИИУС ГАП.

4.3. Методические рекомендации по применению математического аппарата оптимизации вычислительного процесса в ИИУС ГАП.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности информационно-измерительных систем гибких автоматизированных производств за счет оптимизации вычислительных процессов»

г

Современные информационно-измерительные и управляющие системы (ИИУС) нашли широкое применение в различных областях науки, техники и промышленности. В современном производстве, особенно в такой области как гибкое автоматизированное производство (ГАП), ИИУС играют ведущую роль в связи с усложнением алгоритмов технологических процессов, а также тенденцией распределения вычислительных средств между подсистемами ИИУС.

ИИУС ГАП - это инфраструктура, которая обеспечивает обработку и передачу данных от первичных преобразователей к управляющим вычислительным комплексам (УВК) и между ними. Такое решение позволяет в дальнейшем обеспечить внедрение новых функций с различными требованиями к объёму передаваемых данных и качеству их передачи.

От ИИУС ГАП во многом зависит эффективность работы все гибкой производственной системы. Рассредоточение вычислительной мощности по различным уровням и блокам ИИУС ГАП позволяет уменьшить потоки информации, сократить общее время обработки, повысить надежность систем, обеспечить гибкость построения структур и программ обработки информационных потоков.

Именно поэтому проектированию ИИУС ГАП в последнее время и уделяется большое внимание [1 - 10]. Однако, в целом, задачи анализа и синтеза ИИУС ГАП в целом недостаточно проработана. Существующие методики анализа и синтеза ИИУС ГАП и алгоритмов обмена информацией либо требуют больших вычислительных мощностей, либо не позволяют найти наилучший вариант.

Кроме того, отличительной особенностью современной ситуации в области ИИУС ГАП является трудность построения структур таких систем из-за сложных взаимосвязей структурных элементов, размещаемых на обширной территории, стремительный рост объёма измеряемых и передаваемых данных от гигабитов сегодня к террабитам завтра.

Необходима систематизация и обобщение структур и алгоритмов работы современных ИИУС ГАП, а также разработка и представление материала, являющегося базой для-повышения их эффективности.

В этих условиях первостепенное значение приобретает совершенствование, и дальнейшее: развитие методов? и повышения эффективности ИИУС и широкое их практическое внедрение на основе использования современных средств вычислительной? техники; • и программного обеспечения;

Следует отметить, что в настоящее время однозначного решения: по использованию} той или иной методологии- для построения и оптимизации« ИИУС не существует. Промышленность предлагает не только сотни видов, различного? оборудования от множества производителей; но? и ряд принципиально отличающихся подходов к решению создания ИИУС ГАП.

Такое; направление развития ИИУС ГАП выявляет тенденцию усложнения; их структуры. Эта1 тенденция? ведет к необходимости решения, задач коммутации, так- как. качество решения данных задач; напрямую влияет на производительностьиэффективностьиспользованияИИУС в целом [11 -43];

В общем, решение проблемы повышения* эффективности ИИУС ГАГЕ зависит от многих факторов: структуры. ИИУС, интенсивности изменения? данных, времени^ задержек в узлах коммутации, пропускной способности каналов, и т.п.

При этом* требования к качеству получаемых данных постоянно растут. Это приводит увеличению объемов: обрабатываемых данных, к усложнению алгоритмов; обработки, и;., как следствие, к росту вычислительных: затрат, необходимости очень высокой? скорости- обработки данных. Рост производительности? оборудования; решает эту проблему, как показывает практика, лишь отчасти. В то же время, данные, приведенные в многочисленных источниках показывают, что менее 10 % сообщений; полученных от объектов измерений несут полезную информацию.

Кроме того,, анализ данных, полученных от некоторых сложных объектов измерений показывает, что для определения результатов измерений с погрешностью, не превышающей. 2%, достаточно иметь 1/70 - 1/20 часть общего объема полученных сообщений. Столь существенная избыточность увеличивает информационную производительность ИИУС и влияет на пропускную способность канала связи, что приводит к увеличению времени-обработки измеряемых данных.

В связи с этим, разработка- новых более эффективных методов и алгоритмов построения- структур, обеспечивающих сокращение: времени передачи и обработки данных в ИИУС ГАП является актуальной задачей; которая и решается в данной диссертации.

Диссертационная работа. состоит из введения; четырех глав; заключения; списка литературы, а также приложения.

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Табуров, Денис Юрьевич

Выводы

1. Экспериментальная проверка разработанных математических моделей и алгоритмов оптимизации вычислительного процесса в ИИУС ГАП подтвердила их эффективность и целесообразность практического применения.

2. Результаты экспериментальной проверки эффективности применения метода ветвей и границ для решения разработанных математических моделей показали, что наиболее эффективными из рассмотренных стратегий ветвления является глобально-поисковая и локально-избирательная с преимуществом глобально-поисковой стратегии.

3. Экспериментально подтверждено, что снижение точности оценки границ решения в методе ветвей и границ ниже 5%, за счет использования более простых методов решения двойственных задач, не приводит к повышению общей эффективности метода. Предложено выделить способ определения порядка ветвления переменных в отдельную процедуру для совместного использования с точными методами оценки границ решения, что позволяет снизить время решения задач оптимизации вычислительного процесса в ИИУС в 2.5-20 раз.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе решения задач, поставленных в диссертационной работе, сделаны следующие выводы получены нижеперечисленные результаты.

1. Эффективность функционирования ИИУС ГАП в значительной степени определяется качеством организации и построения вычислительного процесса в целом и программного обеспечения в частности.

2. Для обеспечения надежности и эффективности программного обеспечения в ИИУС ГАП, его целесообразно строить по модульному принципу.

3. Для снижения размерности соответствующих задач оптимизации целесообразно осуществить структурную декомпозицию ИИУС на ряд вложенных контуров, что позволит осуществить поэтапное решение задач оптимизации вычислительного процесса.

4. Анализ путей повышения эффективности вычислительного процесса в ИИУС ГАП выдвигает задачу разработки моделей и методов оптимизации вычислительного процесса в системе вычислительных средств ИИУС ГАП.

5. В рамках подхода к построению вычислительного процесса в ИИУС ГАП, изложенного в главе 1, разработан комплекс взаимосвязанных математических моделей, состоящий из следующих задач:

• математическая модель оптимизации распределения задач по контурам ИИУС ГАП;

• математическая модель оптимизации распределения программных модулей по узлам локальной вычислительной ИИУС (контура низшего уровня).

6. Разработанные математические модели относятся к классу задач математического программирования, характеризуются большой размерностью, дискретностью, нелинейностью целевых функций и ограничений. Данные' задачи сведены к стандартному виду задач целочисленного дискретного программирования со смешанными ограничениями, часть из которых при решении предложено проверять аналитически или методами моделирования.

7. Для решения разработанных задач, связанных с реализацией математических моделей оптимизации вычислительного процесса в ИИУС ГАП предложены две схемы:

• включение в схему ветвления метода ветвей и границ нелинейных ограничений;

• решение редуцированной задачи без учета нелинейных ограничений и проверка выполнимости этих ограничений на полученном множестве допустимых решений.

8. При решении задачи с использованием первого подхода могут быть использованы алгоритмы, основанные на идеях метода ветвей и границ. Для определения множества допустимых решений редуцированной задачи предложено использовать модифицированный метод встречного решения функциональных уравнений динамического программирования.

9. На общую эффективность применения метода ветвей и границ для решения задач оптимизации распределения задач и ПМ оказывает влияние выбор стратегии ветвления и метода оценки границ решения. Для обоснованности подобного выбора целесообразно произвести экспериментальную проверку эффективности стратегий ветвления и влияния точности оценки границ решения на эффективность метода ветвей и границ.

10. Предложенные методы и алгоритмы являются универсальными и могут быть применены для решения широкого круга оптимизационных задач.

11. Экспериментальная проверка разработанных математических моделей и алгоритмов оптимизации вычислительного процесса в ИИУС ГАП подтвердила их эффективность и целесообразность практического применения.

12. Результаты экспериментальной проверки эффективности применения метода ветвей и границ для решения разработанных математических моделей показали, что наиболее эффективными из рассмотренных стратегий ветвления является глобально-поисковая и локально-избирательная с преимуществом глобально-поисковой стратегии.

13. Экспериментально подтверждено, что снижение точности оценки границ решения в методе ветвей и границ ниже 5%, за счет использования более простых методов решения двойственных задач, не приводит к повышению общей эффективности метода. Предложено выделить способ определения порядка ветвления переменных в отдельную процедуру для совместного использования с точными методами оценки границ решения, что позволяет снизить время решения задач оптимизации вычислительного процесса в ИИУС в 2.5-20 раз.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Табуров, Денис Юрьевич, 2011 год

1. Системное проектирование интегральных производственных комплексов /А.Н. Домогацкий, А.А. Лескин, В.М. Пономарев и др.; Под ред. В.М. Пономарева. Л.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1986. — 319 с.

2. Гибкое автоматизированное производство / Под ред. С.А. Майорова, А.Г. Ворловского, С.Н. Халиопова. -Л.: Машиностроение, 1985.- 454 с.

3. Гибкие производственные комплексы./ Под ред. П.Н. Белянина, В.А. Лещенко.-М.: Машиностроение, 1984.-384 с.

4. Промышленная робототехника / А.В. Бабич, А.Г. Баранов, И.А. Калабин и др. / Под ред. Шифрина. -М.: Машиностроение, 1982.- 415с.

5. Имитационное моделирование производственных систем / Под ред. А.А. Вавилова.-М.: Берлин, Машиностроение, Техника, 1983.- 416с.

6. Wernicke Н., Gericke Е. Modeling and simulation of automated manufacturing process. / Proc. of the IF AC Intern. Sympos. On information control problem in manufacturing technology. Japan, Tokyo, 17-20 oct. 1977, Pergamon Press, Oxford ets, 1978/ p. 1-6.

7. Spur G., Krause F., Pistorues E. Computer international representation of products for integrations of design and technological planning. Integration of CAD/CAM. Elsevier science publishers B.V. (North Holland) IFIP, 1985.-p.79-105.

8. Hegland D. E. Flexible manufacturing a strategy for winners // production engineering. - 1982, sept. - p. 41-46.

9. Системы управления промышленными роботами и манипуляторами / Е.И. Юревич, Ю.Д. Андрианов, С.И. Новаченко и др.; Л.: ЛГУ, 1980. 184 с.

10. Управляющие системы промышленных роботов / Ю.А. Андрианов, Л.Я. Глейзер, М.Б. Игнатьев и др. / Под ред. И.М. Макарова, В.А. Чиганова. -М.: Машиностроение, 1988.- 288 с.

11. Лескин А.А., Пономарев В.М., Смирнов А.В. Принципы автоматизированного проектирования технологических структур гибкихавтоматизированных производств. Системы автоматизации в науке и производстве. -М.: Наука, 1984. с. 209-216.

12. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ. М. : Радио и связь, 1981.-560 с.

13. Левин Т.М., Тапаев В. С. Декомпозиционные методы оптимизации проектных решений. Минск: Наука и техника, 1978.-240 с.

14. ГОСТ 26228-85. Гибкие автоматизированные производства.

15. Солодовников В.В., Бирюков В.Ф., Тумаркин В. И. Принцип сложности в теории управления: О проектировании технически оптимальных систем и о проблеме корректности . М.:, Наука, 1977. -344 с.

16. Гибкие производственные комплексы / Под ред.П.Н.Белянина, В.А.Лещенко. М.: Машиностроение, 1984.- 384 с.

17. Мишкинд С.И. Применение промышленных роботов в механосборочном производстве. М.: Машиностроение, 1981.-60 с.

18. Патон Б.Е., Спыну Г.А., Тимошенко В. Г. Промышленные роботы для сварки. Киев: Науковая думка, 1977.-277 с.

19. Мишкинд С.и., Ефремов Е.В. Развитие робототехники за рубежом (по материалам 3-го международного симпозиума по промышленным роботам) Обзор, М.: НИИМАШ, 1976.-88с.

20. Попов Е.Л. Роботы манипуляторы. М.: Знание, 1974.-64 с.

21. Конструкция и наладка станков с программным управлением и роботизированных комплексов: Учеб. Пособие для ПТУ / Л.Н.Грачев, В.А.Косовский, А.Н.Ковшов и др. 2-е изд, М., Высш. шк. 1989.-271 с.

22. Коган М.С., Агафонов Ю.Г., Шишулин А. Л. Опыт эксплуатации промышленных роботов "Циклон-36". станки и инструменты, 1978, №11, с.17-19.

23. Липаев В.В., Яшков С.Ф. Эффективность методов организации вычислительных систем. М.: Статистика, 1975г.,. 255 с.

24. Промышленная робототехника / А.В.Бабич, А.Г.Баранов, И.В.Калабини др. Под ред. Я.А.Шифрина М.: Машиностроение, 1982. - 415 с.

25. Гибкие сборочные системы / Под ред. У.Б.Хегинботама;

26. Пер. с англ. Д: Ф.Миронова; Под ред. А.М.Покровского. М.: Машиностроение, 1988.-400 с.

27. Гибкое автоматизированное .производство / Под общ. ред. С.А.Майорова, Г.В.Орловского, С.Н.Халкиопова. -JI.¡Машиностроение, 1985.-454 с.

28. Пятибратов А.П., Гудыно Л.П., Кириченко A.A. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. -М.: Финансы и статистика, 2001.

29. Дмошинский Г.М., Серегин A.B. Телекоммуникационные сети в России. -М.: Архитектура и строительство в России, 1993.

30. Глушков В.М. Сети ЭВМ.-М.: Связь.1977.

31. Флинт Д. Локальные сети ЭВМ: архитектура, принципы построения, реализация. -М.: Финансы и статистика, 1986.

32. Якубайтис Э.А. Архитектура вычислительных сетей. -М.:Статистика, 1980.

33. Якубайтис Э.А. Информационно-вычислительные сети.-М.'Финансы и статистика, 1984.

34. Артамонов Г.Т., Тюрин В.Д. Топология сетей ЭВМ и многопроцессорных систем. -М.: Радио и связь, 1991.

35. Янбых Г.Ф., Столяров Б. А. Оптимизация информационно-вычислительныхсистем. -М.: Радио и связь, 1987.

36. Зайченко Ю.П., Гонта Ю.В. Структурная оптимизация сетей ЭВМ. Киев:Техника, 1986.

37. Балыбердин В.А. Оценка и оптимизация характеристик систем обработки данных.-М.:Радио и связь, 1987.

38. Балыбердин В.А. Методы анализа мультипрограммных систем. -М.: Радио и связь, 1982.

39. Балыбердин В.А., Белевцев A.M., Степанов O.A. Оптимизация информационных процессов в автоматизированных системах с распределенной обработкой данных. -М.:Технология, 2002.

40. Хорошевский В.Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем.-М.: Радио и связь, 1987.

41. Турута E.H. Обеспечение отказоустойчивых управляющих многопроцессорных систем путем перераспределения задач отказавших модулей // Системы управления информационных сетей. -М.гНаука, 1983.

42. Турута E.H., Аскеров Ч.И., Фургина JI.A. Распределение задач с целью обеспечения отказоустойчивости многопроцессорных вычислительных систем //Сетевые протоколы и управление в распределенных вычислительных системах. -М.: Наука, 1986.

43. Кондратьев К.О. Метод динамического перераспределения управляющих программ в распределенном вычислительном комплексе// Автоматика и вычислительная техника.-1987.-№6.

44. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Шелков А.Б. Достоверность, защита и резервирование информации в АСУ. -М.: Энергоатомиздат, 1986.

45. Мамиконов А.Г., Кульба В.В. Синтез оптимальных модульных систем обработки данных. -М.:Наука, 1986.

46. Кульба В.В, Сомов С.К., Шелков А.Б. Резервирование данных в сетях. — Казань: 1987.

47. Алексеев О.Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации. -М.: Наука, 1987.

48. Михалевич B.C. Волкович B.JI. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. — М.: Наука, 1982.

49. Михалевич B.C. Последовательные алгоритмы оптимизации и их применение. I, II//Ж. Кибернетика.- 1965.-№1.

50. Сергиенко И.В. Математические модели и методы решения задач дискретной оптимизации. -Киёв: Наукова думка, 1988.

51. Корпоративные сети связи. Вып. 3, под ред. Купермана М.Б. М.: Информсвязь, 1997.

52. Куперман М.Б., Лясковский Ю.К. Технологии и протоколы территориальных сетей связи, Корпоративные сети связи. Вып. 3. -М.; Информсвязь, 1997.

53. Майерс Г. Надежность программного обеспечения: Пер. с англ. /Под ред. В.Ш. Кауфмана. М.: Мир, 1980.

54. Липаев В.В. Надежность программных средств.- М.: СИНТЕГ, 1998.

55. Боэм Б.У. Инженерное проектирование программного обеспечения: Пер. с англ. /Под ред. A.A. Красилова.-М.:Радио и связь, 1985.

56. Котляров В.П. CASE-технологии и возможности современных CASE-средств в поддержке этапов проектирования программного продукта. // системная информатика. Новосибирск. ВО "Наука". Сибирская издательская фирма. Вып 4.1995.

57. Костогрызов А.И., Липаев В.В. Сертификация качества функционирования автоматизированных информационных систем. М.: Изд. Вооружение. Политика. Конверсия. 1996.

58. Gomory R.E. Outline of an algorithm for integer solution to linear programs/ Bull. Amer. Math. Soc. -1958.-V.64, N1. P.39-52

59. Kolesar P.J. A branch — and — bound algorithm for the knapsack problem/ Manag. Sci.-1967.-V.13N9.-p.723-735.

60. Михалевич B.C.,- Волкович В.Л.,' Волошин А.Ф. Метод последовательного анализа в задачах линейного программирования большого размера // Кибернетика.-1981.-№4.-с.114-120

61. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач.-М.: Наука, 1988.-549 с.

62. Первозванский A.A., Гайцгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация.-М.: Наука, 1979.-276 с.

63. Емеличев В.А., Комлик В.И. Метод построения последовательных планов для решения задач дискретной оптимизации. -М.: Наука, 1981.-208 с.

64. Гене Г.В., Левнер Е.В. Дискретные оптимизационные задачи и эффективные приближенные алгоритмы. Обзор // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика.-1973 .-№6-с. 84-92

65. Бабаев A.A. Организация поиска решений на деревьях детерминированной структуры. Электронное моделирование 1985 г., т.7, №1,стр 19-25.

66. Кузнецов О.П. Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера. М.- Энергоатомиздат 1988гг.

67. Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах. Высшая школа 1986 г.

68. Акиншин Р.Н., Барышников Д.Ю., Табуров Д.Ю. Математическая модель определения рациональной длины пароля в системах аутентификации пользователей// Материалы 20 научной сессии, посвященной дню радио, Тула: 2004.С. 29-31.

69. Акиншин Р.Н., Буркин В.В., Табуров Д.Ю. Постановка задач управленияструктурной динамикой аналитических информационных систем// Известия ТулГУ. Серия Проблемы специального машиностроения. Вып 7 ч.1,2004. с. 254-263.

70. Акиншин Р.Н., Буркин В.В., Табуров Д.Ю. Метод решения задачи управления структурной динамикой аналитических информационных систем// Известия ТулГУ. Серия Проблемы специального машиностроения. Вып. 7, ч.1, 2004. с. 264-271.

71. Табуров Д.Ю., Акиншин Р.Н., Борисов О.Н. Математические модели оптимизации информационно-вычислительных процессов в корпоративных сетях//Электродинамика и техника СВЧ и КВЧ. Москва, 2005 г.-т. X, № 5 с. 29-34.

72. Табуров Д.Ю., Акиншин Р.Н., Борисов О.Н. Обоснование общего подхода к оптимизации информационно-вычислительных процессов в корпоративных сетяхУ/Электродинамика и техника СВЧ и КВЧ. Москва, 2005 г.-т. X, № 5 с. 39-43.

73. Табуров Д.Ю. Решение задач оптимизации вычислительного процесса в локальных сетях информационно-измерительных и управляющих систем с использованием метода ветвей и границ // Приборы. — М .: МНТО приборостроителей и метрологов, 2010, № 7, С. 50-56.

74. Табуров Д.Ю. Основные математические задачи повышения эффективности информационно-измерительных и управляющих систем ГАП// Приборы. М .: МНТО приборостроителей и метрологов, 2011, № 2, С. 49-51.

75. Л.С.Ямпольский. Принципы построения роботизированныхтехнологических комплексов. Приборостроение, Киев: 1980, 116 с.

76. Рапоппорт Г.Н., Солин Ю.В. Применение промышленных роботов. — М.: Машиностроение, 1985.-272 с.

77. Балабанов A.C., Храбров Д. С. Технологическое оснащение сборочных работ. Механизация и автоматизация производственных процессов. Л.: ЛДНТП, 1979, с.6-9.

78. Великович В.Б. Анализ компоновочных схем роботизированныхкомплексов / Станки и инструменты. 1982, № 1, стр.7-8.

79. Гибкие производственные системы, промышленные роботы, робототехнические комплексы./ В 14 кн. Кн. 13. В.Н. Давыгора. ГПС для сборочных работ. Практическое пособие. / Под ред. Б.И. Черпакова.- М.: Высшая школа, 1989.- 110.

80. Соколов O.A. Контурные системы числового программного управления станками и промышленными роботами.- Л.: ЛПИ, 1982.80 с. '

81. Овнакян И.О. Использование комплектного оборудования с открытой архитектурой для создания систем с ЧПУ. // Научно-исследовательские работы в области станкостроения. М.: Тр. ЭНИМСА. Под ред. Б.И. Черпакова. 2000. - С. 39-48.

82. Чиликин М.Г., Ключев В.И., Сандлер A.C. Теория автоматизированного электропривода. М.: Энергия, 1979. - 616 с.

83. Коровин Б.Т. Системы автоматического управления промышленными роботами и манипуляторами. Л.: ЛЭТИ, 1981. - 82 с.

84. Слепцов В.В., Картавцев В.И. Основные задачи проектирования информационно-измерительных систем робототехнических комплексов сборки. //Сборник научных трудов. "Точные приборы и измерительные системы." М.: МГАПИ, 2000.- С.,91-93.

85. Цапенко М.П. Информационно-измерительные системы. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 384 с.

86. Картавцев В.И. Основные средства информационного обеспечения робототехнических комплексов. //Сборник научных трудов. Точныеприборы и измерительные системы.- М.: МГАПИ, 2000.- Стр. 93-96.

87. Слепцов В.В., Руабхи Насир, Слепцов Т.В. Информационные измерительные системы. Учебное пособие. М.: МГАПИ, 1999. - 60 с.

88. Бушуев В.В. Динамические свойства электроэнергетических систем. -М.: Энергоатомиздат, 1987. 120 с.

89. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965. - 456 с.

90. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. Учебное пособие для вузов. -М.: Энергоатомиздат, 1987. 496 с.

91. Дениса A.A., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления. Учебное пособие для вузов.-JI.: Энергоиздат, Ленинградское отделение, 1982.-288 с.

92. Кнауэр И.Б., Руабхи Насир, Слепцов В.В. Минимизация времени сборки в РТК. // СТИН, №9, 1999. с. 3-5.

93. Руабхи Насир, Слепцов В.В. Синтез алгоритмов передачи информации винформационных измерительных системах РТК.//СТИН, №1,2000.-с.30-32

94. Оллсон Г., Пиани Дж. Цифровые системы автоматизации и управления.

95. СПб.: Невский Диалект, 2001.- 557 е.: ил.

96. Опыт разработки и применения устройств ЧПУ для тяжелых иуникальных станков / П.С.Иванов, М.Б.Баранов, В.П.Росляков и др. Л.: ЛДНТП, 1983, 25 с.

97. Спиди К., Браун Р., Гудвин Дж. Теория управления. М. : Мир,1973.- 125с.

98. Кнауэр И.Б., Руабхи Н., В.В.Слепцов, Минимизация времени'''.■■'■' 146 'сборки-в РТК. Ж. "СТИН", №9; 1999г., с. 3-5;

99. Bentley J;L., Slcator D.D., Tarjan R.E., Wei V.KL. A locally adaptive datacompression scheme. Commun. ACM 29, 4 (Apr. 1986), p. 320-33

100. FialaE.R., Greene D.H. Data compression with finite windows. CACM-32, 4 (1989), p. 490-505.103; Gallager R.G. Variations on the theme by Huffman. IEEE Trans. Inf. Theory IT 24, 6 (Nov. 1978), p. 668-674. / ■

101. Golomb S.W. Run-length encoding. IEEE Tr. Inf. Theory IT-12, (1966), p. 399-401. ;

102. Huffman D.A. A method for the constmctionofminimum-redundancy codes. Proc. Inst. Electr. Radio Eng. 40^9 (Sept. 1952); p. 1098-1101.

103. Wilson N. Single-chip engine for document compression. // Electronics and wireless world 95, 1636 (Feb. 1989), pi 116-119. .

104. Ziv J., and Lempel, A. Compression of individual sequences via variablerate coding. // IEEE Trans. Inf. Theory 1T-24, 5 (Sept. 1978), p. 530-536:108: Taaffe 0. The move from capacity to capability. Telecommunications International, December, 2005.

105. Bellamy J.C. Digital Telephony. Third Edition,-John Wiley & Sons, Inc,2000r. . / ' ' " ■""■

106. Sweldens, W. Wavelets: What next? // Proc. IEEE, 1996, vol.84, p. 680

107. Yermolenko T.V. Segmentation of a speech signal with application of fast wavelet-transformation // International Journal on Information Theories and Applications. 2003. - Vol. 10, №3. - P. 306-310.

108. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. Кн.1 и 2. - 312 и 480 с.

109. Пеев Е., Боянов К., Белчева О. Методи и средства за компрессия на изображения // Автоматика и информатика.-1994.-28, №3 .-стр.3-14.

110. Cooley J.W., Tukey J.W. An algorithm for machine computation of complex Fourier series // Mach. Comput. 1965. - V. 19. - P. 297-301.

111. Rao K.R., Yip P. Discrete cosine transform algorithms, advantages, applications. - London: Academic Press inc., 1990.

112. Виленкин Н.Я. Об одном классе полных ортогональных систем // Изв. АН СССР. Сер. мат. 1947. - T.l 1. - С. 363-400.

113. Chrestenson Н.Е. A class of generalized Walsh functions // Pacific. J. Math. 1955. - V.5. - №1. - P. 17-32/

114. Столлингс В. Современные компьютерные сети.-СПб: Питер, 2003, -783с. ■ •

115. Perkins M.G. A comparison of the Hartley, Cas-Cas, Fourier, and discrete cosine transforms for image coding // IEEE Trans. Commun. 1988. - V.36. - №6. - P.758-761.

116. Умняшкин С.В. Быстрые алгоритмы вычисления дискретного мультипликативного преобразования / М.: МГИЭТ (ТУ), 1995. 15 с.— Деп. в ВИНИТИ 16.02.95, № 442-В95.

117. Липский В. Комбинаторика для программистов. М.: Мир. 1988.215 с. '

118. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах. М.: Мир, 1981.-323 с.

119. Михалевич B.C., Кукса А.И. Методы последовательной оптимизации.148*-М.: Наука, 1983. -208 с/ ' ' j -'-,>!

120. Петухов А.П. Введение в теорию' базисов всплесков. — С-Пб.: СПбГТУ,1999.-132 с.

121. Timofeev A.V. Multi-Agent Information Processing and Adaptive Control in Global Telecommunication and Computer Networks. International Journal «Information Theories and Their Applications», 2003, № 10, pp. 54-60.

122. Алексеев И.В., Соколов B.A. Протокол TCP с адаптацией скорости. // Моделирование и анализ информационных систем. Т.6, № 1. 1999. — С.4-12.

123. Алексеев И.В. Математическая модель протокола TCP с адаптацией скорости. // Моделирование и анализ информационных систем. Т.6, №2. -1999.- С. 51-53.

124. Гольдштейн Б. Протоколы сети доступа. // М., Радио и связь. -1999.

125. Кораблин, М. А. Маршрутизация на основе нечеткой логики в рамках протокола RIP / М. А. Кораблин, Д. Ю. Полукаров // Информационные технологии. 2005. - № 6. - С. 11-15.

126. Алиев Т.И., Муравьева JI.A. Выбор метода диспетчеризации в системах реального времени // Третье Всесоюзное совещание по распределенным автоматизированным системам массового обслуживания. Тезисы докладов. -М.^ 1990.-С. 126-128.

127. Taqqu М., Willinger W., Sherman R. Proof of Fundamental Result in Self

128. Similar Traffic Modelling. // Computer Communications Review, n. 27. -1997.-p. 5-23.

129. Frost V., Melamed B. Traffic-modelling for telecommunications networks. //ШЕЕ Communications Magazine. 32(2). -1994.- p. 70-80.

130. Leland W., Taqqu M., Willinger W., Wilson D. On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic (Extended Version). // ÏT TEE/ACM Transactions on Networking. 2(1).-1994.-p. 1-15.

131. Gusella R. A Measurement Study of Diskless Workstations Traffic on an Ethernet. //ШЕЕ Trans, on Communications. 38(9). 1990.- p. 15571568.

132. Paxson V., Floyd S. Wide-Area Traffic: The Failure of Poisson Modelling. // ШЕЕ/ACM Transactions on Networking. 3(3). 1995.- p. 226-244.

133. Floyd S., Jacobson V. The Synchronization of Periodic Routing Messages. // IEEE/ACM Transactions on Networking. 2(2). 1994.- p 122-136.