Разработка методов и средств построения распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, доктор технических наук Гарипов, Вадим Кадимович

• Гарипов, Вадим Кадимович
• доктор технических наук
• 2004

Оглавление диссертации доктор технических наук Гарипов, Вадим Кадимович

Введение.

Глава 1. Современное состояние, проблемы и задачи построения распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов

1.1. Многосвязные объекты: основные характеристики, математические модели, области применения.

1.2. Анализ обобщенных структур распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов.

1.3. Структура избыточности информации в распределенных информационно-измерительных системах многосвязных объектов и методы ее сокращения.

Выводы.

Глава 2. Теоретические основы построения структур распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов

2.1. Разработка метода построения структур распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов на основе тензорного анализа.

2.2. Оптимизация структур распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов на основе метода парных замещений.

Выводы.

Глава 3. Синтез методов и алгоритмов сокращения избыточности информации в распределенных информационно-измерительных системах многосвязных объектов

3.1. Анализ информационных характеристик распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов.

3.2. Сокращение избыточности информации прямыми методами.

3.3. Эффективность использования декоррелирующих и ортогональных преобразований для сокращения групповой избыточности информации в информационно-измерительных системах многосвязных объектов.

Выводы

Глава 4. Коммутация информационных потоков в распределенных информационно-измерительных системах многосвязных объектов

4.1. Коммутация без учета взаимных связей между каналами.

4.2. Коммутация с зависимыми (коррелированными)каналами.

4.3. Выравнивание потоков сжатых данных.

Выводы.

Глава 5. Оптимизация структур подсистем распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов и обмена информацией между ними

5.1. Информационные характеристики подсистем распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов.

5.2. Синтез алгоритмов и структур распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов с минимизацией заданных показателей качества обмена информацией между подсистемами.

5.3. Маршрутизация и управление потоками информации.

Выводы.

Глава 6. Реализация методов построения распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов различного назначения

6.1. Распределенные информационно-измерительные системы объектов авиационной и ракетно-космической техники.

6.2. Распределенные информационно-измерительные системы гибких автоматизированных производств.

6.3. Распределенные информационно-измерительные системы в медицинской технике.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов и средств построения распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов»

В современных условиях непрерывно возрастают объемы и сложность процессов измерения и управления. Во мнсгих случаях объекты измерения распределены не только во времени, но и в пространстве и представляют собой сложные многосвязные объекты различной физической природы. Сложность многосвязных объектов проявляется не только в большой размерности вектора переменных, но и в присутствии обратных и перекрестных связей между ними. Это предопределяет зависимость некоторых выходных переменных не только от входа объекта, но и от некоторых других выходных переменных. Многосвязным объектом будем называть объект, который описывается некоторой системой неявных функций от входных и выходных переменных. Необходимость получения информации о таких многосвязных объектах приводит к необходимости применения распределенных информационно-измерительных систем.

Современные распределенные информационно-измерительные системы находят применение в самых различных предметных областях как производственной, так и непроизводственной сфер деятельности. В качестве примера можно привести, например, системы автоматизации научных исследований, различные технологические системы, гибкие автоматизированные производства, экономические системы, биоэлектричесие системы и т.д. К ним относятся и распределенные информационно-измерительные системы, представляющие собой иерархические, распределенные по значительной территории многофункциональные технические комплексы, объединенные в единую систему средствами связи. В группу распределенных информационно-измерительных систем входят глобальные космические системы навигации, автоматизированные системы управления летательными аппаратами, системы слежения за изменениями различных природных явлений и др.

Результаты многих выполненных разработок дают основание полагать, что сложные физические, технические, информационные и другие системы столь индивидуальны, что единый подход к их расчету и проектированию едва ли возможен. Сложилась практика для каждой новой предметной области разработку теории и методологии информационного, алгоритмического и программного обеспечения проводить заново, что снижает эффективность исследований и разработок. Кроме того, использование в каждой предметной области своей терминологии делает трудным обмен результатами исследований, накопленными программными средствами и т. п.

Разработка единого подхода (концепции) к построению распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов как технических систем любой природы открывает принципиально новые возможности при создании сложных систем.

Реализацией такого подхода является разработка методологии, теории, математических моделей и средств, позволяющих создавать многомерные распределенные информационно-измерительные системы многосвязных объектов с гибкими структурами, легко адаптируемыми к условиям поставленной задачи и обладающими свойством инвариантности при максимальном учете различных структурно-технических ограничений.

Цель диссертационной работы заключается в повышении эффективности проектирования и функционирования распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов путем создания теории, математического аппарата, методов, алгоритмов и структур устройств, обеспечивающих инвариантность их применения для объектов различной физической природы.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи, заключающиеся в разработке:

• теории и метода для построения обобщенных математических моделей многосвязных объектов;

• концепции (методологии) построения многомерных распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов общего вида;

• теории и метода для анализа и синтеза структур распределенных информационно-измерительных систем, математических моделей и алгоритмов процессов обработки информации в них на основе тензорного анализа;

• метода оптимизации структур распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов, основанного на принципе парных замещений;

• метода и аналитических выражений для оценки эффективности алгоритмов сокращения групповой избыточности измерительной информации в распределенных информационно-измерительных системах многосвязных объектов;

• алгоритмов оценки характеристик маршрутизации потоков информации в подсистемах распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов;

• структур распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов, инвариантных для различных областей применения на основе программной и аппаратной реализации разработанных теоретических методов, математических моделей, алгоритмов и структур устройств.

Теоретические исследования выполнены на основе теории систем, топологии; диакоптики; теории матриц; тензорного анализа; теории графов; теории информации и передачи сигналов; теории массового обслуживания; методов объектно-ориентированной методологии и техники моделирования. Экспериментальные исследования проводились как на специализированном оборудовании в МИЭА, НПО «Молния», ЦНИТИ, НИИКП, так и в реальных условиях на предприятиях: МНТК «Робот», ГП НИМИ и ряде других промышленных объектов.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• разработаны теория и метод построения обобщенной математической модели многосвязного объекта по информационному графу, представленной в виде матричного уравнения, содержащего всю информацию о составе многосвязного объекта и структуре связей между переменными (измерительной информацией) и функциональными звеньями многосвязного объекта;

• для распределенных информационно-измерительных систем предложены теория и метод построения, обеспечивающие единое представление процессов и структуры распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов, позволяющие не только обобщить полученные результаты, но и на основе общего подхода с использованием тензорного анализа решить задачу анализа и синтеза распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов инвариантных к различным предметным областям;

• предложен метод оптимизации структур и алгоритмов обмена информацией в распределенных информационно-измерительных системах, основанный на принципе парных замещений, позволяющий исследовать любые структуры распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов с высокой точностью и быстродействием;

• разработаны метод и получены аналитические выражения для оценки эффективности алгоритмов сокращения групповой избыточности измерительной информации в распределенных информационно-измерительных системах с использованием ортогональных преобразований и при учете влияния взаимных корреляционных связей между параметрами многосвязного объекта;

• предложены алгоритмы оценки характеристик передачи, обмена и маршрутизации потоков информации в распределенных информационно-измерительных системах многосвязных объектов и их подсистемах;

• разработаны усовершенствованные, новые, более информативные, многофункциональные структуры устройств, подсистем и блоков обработки информации распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов, построенные на основе предложенных методов и алгоритмов.

Практическая ценность работы заключается в том, что:

• создана база для проектирования, разработки, и реализации распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов различного типа и назначения;

• разработаны методы анализа и синтеза, образующие прикладной аналитический аппарат для практической реализации распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов;

• предложены способы построения распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов и даны рекомендации по их применению.

• выполнены расчеты распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов, обеспечивающих универсальность (инвариантность) их распространения в различных предметных областях.

Реализация и внедрение результатов работы.

Проведенные теоретические и экспериментальные исследования были использованы при разработке и внедрении распределенных информационно-измерительных систем различных изделий ракетно-космической техники, гибких автоматизированных производств, техногенной, антитеррористической и медицинской диагностики и т. д.

Использование научных результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждено актами о внедрении, выданными предприятиями: МИЭА, МНТК «Робот», ЦНИТИ, НПО «Молния», ГП НИМИ, НИИКП, МНПО «Спектр», МНЦ оборонных отраслей «АТАКС».

Результаты диссертационной работы использовались в учебном процессе при подготовке инженеров и специалистов высшей квалификации.

Апробация результатов работы. Основные научные и практические результаты исследований по теме диссертации докладывались и обсуждались на 18 международных, всесоюзных (СССР), российских и региональных научно-технических конференций, совещаний и симпозиумов, а также на НТС предприятий НПО «Молния», г.Москва; МИЭА, г. Москва; ЦНИТИ, г. Москва; НПО им. Лавочкина, г. Химки; НИИТ, г.Королев: НПО «Прибор», г. Санкт-Петербург; НПО «Электронприбор», г.Киев; НТК профессорско-преподавательского состава МГ^У им. Баумана и МГАПИ в период с 1977 по 2004 гг.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 2 монографии, 20 научных статей, 18 авторских свидетельств на изобретения. 18 публикаций в сборниках докладов и тезисов международных, всесоюзных (СССР), российских и региональных научно-технических конференций , совещаний и симпозиумов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, основных результатов и выводов, списка использованной литературы из 165 наименований, приложения. Общий объем 250 страниц машинописного текста с таблицами, графиками и рисунками. В приложении к диссертации приведены материалы, подтверждающие внедрение полученных автором научных результатов.

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Гарипов, Вадим Кадимович

Выводы.

1. Установлено, что испытания МО АРКТ занимают более 60% от общей стоимости ресурсов, выделенных на их создание. При проведении таких испытаний необходимы РИИС, функционирующие в реальном времени и обеспечивающие получение таких объемов информации, которые позволяют полностью судить о состоянии МО и предупреждать о наступлении аварийного состояния.

2. Показано, что для повышения эффективности построения РИИС результатов испытаний МО АРКТ необходимо применение новых моделей данных, позволяющих описывать очень большие массивы информации, возникающие при испытаниях МО АРКТ, а также формализовать и упростить процедуру запросов к этой информации.

3. Определено, что структуры современных РИИС МО АРКТ представляют собой набор многочисленных пространств, соединенных между собой в единое целое и характеризуемых множеством величин, что позволяет использовать идеи тензорного анализа.

4. Показано, что для математического представления подсистем РИИС МО АРКТ в качестве инварианта следует ввести понятие - множество блоков обработки информации (БОИ), являющихся неделимыми объектами, хотя и обладающими внутренней структурой и допускающими разбиение на более мелкие единицы. При этом, суть разбиения на БОИ состоит в том, что БОИ, сходные качественно, будут относиться к одному классу.

5. Проведен структурный анализ РИИС МО АРКТ как сети. Выделены компоненты сети, показано, что они различаются на образующие - которые соединяясь между собой образуют сеть - структуру РИИС при построении МО АРКТ и узлы - два конца подсистемы, которыми она соединяется с другими подсистемами. Определено, что, в целом, пространство, которое представляет РИИС МО АРКТ, может быть определено как совокупность образующих (точечные образующие), связанных структурой отношений Роль связывающей точки структуры РИИС развивается в понятие пространства сетей, то есть в понятие пространство-структура.

6. Определено, что требования измерения параметров МО АРКТ в реальном масштабе времени выдвинули на первый план задачу сокращения избыточности ИИ в связи с чем разработан ряд устройств и подсистем для сокращения избыточности ИИ, позволяющих существенно уменьшать (в 7-10) раз объемы обрабатываемой ИИ.

7. Проведена оптимизация структуры и алгоритмов обмена информацией для РИИС МО ГАП на основе метода парных замещений. Показана его высокая эффективность для таких целей.

8. Опыт применения разработанных методов и алгоритмов для построения распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов, используемых в медицинской технике подтвердил их эффективность, так как созданные системы облазают высокой информативностью, быстродействием и универсальностью применения.

Заключение.

L. Для построения математической модели многосвязного объекта предложено использовать информационный граф, который позволяет в матричной форме отразить информацию как о составе многосвязного объекта, так и структуре причинно-следственных связей между переменными.

Z Установлено, что при наличии высокой размерности информационных данных, полученных от многосвязного объекта, целесообразно переходить от методологии реляционного подхода к многомерному (тензорному) варианту. Предложен информационно- измерительный тензор, позволяющий минимизировать количество типовых операций для поиска зарегистрированных данных.

3. Определено, что при оптимизации структур распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов эффективен метод парных замещений, который обладает быстрой сходимостью, легко программируется, позволяет анализировать структуры высокой сложности.

4. Установлено, что значительная часть измерительной информации, поступающей от многосвязного объекта, обладает существенной информационной избыточностью как индивидуальной, присущей каждому каналу, так и групповой, обусловленной стохастическими взаимосвязями между составляющими многомерного вектора измерительной информации.

5. Предложен новый инвариант для распределенной информационно-измерительной системы. Инвариант вводится как соотношение между матрицами преобразования путей в двух информационно-структурных сетях. Это позволяет учитывать изменение информационных потоков в распределенных информационных измерительных системах при изменении их структур.

Предложен метод оптимизации структур и алгоритмов обмена информацией в РИИС МО, основанный на принципе парных замещений, позволяющий исследовать любые структуры РИИС МО с высокой точностью и быстродействием.

Ъ Введен показатель групповой информационной избыточности измерительной информации, с помощью которого можно оценить потенциальные возможности, которые дает сокращение групповой избыточности.

8. Разработаны метод и получены аналитические выражения для оценки эффективности алгоритмов сокращения избыточности с использованием дискретных ортогональных преобразований и при учете влияния взаимных корреляционных связей между параметрами многосвязного объекта.

9. Экспериментальная проверка алгоритма сокращения избыточности с использованием комбинаций дискретных преобразований Фурье, Уолша и Хаара в приложении к обработке узкополосных процессов однопикового характера показала возможность уменьшения объема исходных данных, в среднем, в 4 - 8 раз, и, приблизительно во столько же раз сокращение времени обработки характеристик параметров многосвязного объекта.

10. Определены границы областей, в которых адаптивная дискретизация обеспечивает меньшую интенсивность потока отсчетов по сравнению с коммутацией. При больших значениях числа каналов предпочтение следует отдать способу коммутации, при малых - способу адаптивной дискретизации Определено, что величина выигрыша в результате применения АД по сравнению с коммутацией лежит в пределах 0,6-1,7 раза.

11. Показано, что для частных случаев описания процессов экспоненциальными корреляционными функциями, оптимальная процедура опроса строится в предпочтении к процессам с наиболее широкими корреляционными функциями.

12. Получен критерий оптимизации для попарного сравнения вариантов и построения оптимальной стратегии опроса первичных сигналов, обеспечивающий значительный эффект.

13. Показано, что одним из наиболее важных вопросов при построении высокоинформативных РИИС является вопрос о выравнивании потоков сжатых данных, имеющих нерегулярный характер и обеспечение согласования таких потоков с синхронным каналом передачи данных.

14. Определены основные информационные характеристики подсистем РИИС МО. Показано, что основное внимание следует уделять объему информации, подлежащей обмену; пропускной способности каналов связи и пропускной способности подсистем обработки информации (исполнительных устройств - в ГАП).

15. Проведенный синтез алгоритмов обмена информацией в подсистемах РИИС МО применительно к РИИС МО ГАП показал, что нахождение аналитической зависимости между основными информационными характеристиками подсистем не представляется возможным. Эта задача была решена с помощью регрессионного анализа на основе методов активного и пассивного экспериментов.

16. Установлено, что с одной стороны РИИС является совокупностью измерительных блоков, с другой - сетью передачи данных, и, наконец, РИИ-это вычислительная сеть, что определяет главный критерий — обеспечение высокой надежности и использовать для анализа аппарат теории массового обслуживания. Проведенный анализ показал, что итеративным вычислительным процессом можно определить оптимальные в стоимостном и надежностном смысле однородные марковские уравнения, которые в ряде случаев могут служить основой для расчета структур РИИС МО.

17. Проведен анализ алгоритмов маршрутизации и управления потоками информации в условиях, когда существенное значение имеет запаздывание маршрутной информации. Показано, что в реальной постановке задачи аналитического решения нет, и для исследования необходимо применять методы имитационного моделирования.

18. Показано, что для математического представления подсистем РИИС МО АРКТ в качестве инварианта следует ввести понятие - множество блоков обработки информации (БОИ), являющихся неделимыми объектами, хотя и обладающими внутренней структурой и допускающими разбиение на более мелкие единицы. При этом, суть разбиения на БОИ состоит в том, что БОИ, сходные качественно, будут относиться к одному классу.

19. Определено, что требования измерения параметров МО АРКТ в реальном масштабе времени выдвинули на первый план задачу сокращения избыточности ИИ в связи с чем разработан ряд устройств и подсистем для сокращения избыточности ИИ, позволяющих существенно уменьшать (в 7-10) раз объемы обрабатываемой ИИ.

20. Опыт применения разработанных методов и алгоритмов для построения распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов, используемых в медицинской технике подтвердил их эффективность, так как созданные системы облазают высокой информативностью, быстродействием и универсальностью применения.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Гарипов, Вадим Кадимович, 2004 год

1. Силич М.П. Системная технология: объектно-ориентированный подход. Томск .: ТГУСУ и Р, 2002. - 224 с.

2. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. - 464 с.

3. Красноштанов А.П. Комбинированные многосвязные системы. Новосибирск: Наука, 2000.-176 с.

4. 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.

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

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

7. Михалкин B.C. Основные концепции математического моделирования физических объектов и систем. Ижевск, Изд-во ИжГТУ, 1999. - 140 с.

8. Крон Г. Тензорный анализ сетей. —М., Сов. Радио, 1978. 720 с.

9. Крон Г. Исследование сложных систем по частям (диакоптика). — М.: Наука, 1972544 с.

10. Петров А.Е. Тензорный метод в теории систем. -М., Сов. радио, 1985. 151 с.

11. Беседин Б. А. Синтез управляемых сетей массового обслуживания. -Сб. Адаптивные системы. Большие системы. -М., Наука. -1971.

12. Беседин Б.А. Непрерывные приближения в задачах оптимального размещения измерительных приборов. //Автометрия, 1995, №3.

13. Беседин Б.А. Теория распределенных информационно-измерительных систем.-Новосибирск: Издательство СО РАН, 1999. 139 с.

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

15. Краус М., Вошни Э. Измерительные информационные системы.-М.,Мир,1975.- 560 с.

16. Кавалеров Г.И., Мандельштам С.М. Введение в информационную теорию измерений. -М., Энергия, 1974. 340 с.

17. Шенброт И.М., Антропов М.В., Давиденко К.Я. Распределенные АСУ технологическими процессами. -М., Энергоатомиздат, 1985. 265 с.

18. Шастова Г.А., Коекин А.И. Выбор и оптимизация структур информационных систем. -М., Энергия, 1972.- 235 с.

19. Цурков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности.- М., Наука, 1981. 156 с.

20. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. - 488с.

21. Тензорные методы построения информационных систем / А.Е. Арменский.- М., Наука, 1989. 152 с.

22. Петров М.Н. Вероятностно-временные характеристики в сетях и системах передачи интегральной информации: Научное издание / М.Н. Петров. КГТУ. Красноярск, 1997.-220 с.

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

24. Акинфиев В.К., Зыскин В.К., Мишин В.И., Музюкин М.А. О структуре сейсмической подсистемы в автоматизированной системе предупреждения о цунами // Вопросы создания и внедрения перспективных технических средств и систем. М., 1988. -С. 17-28.

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

26. Оллсон Г., Пиани Дж. Цифровые системы автоматизации и управления. СПб.: Невский Диалект, 2001.- 557 е.: ил.

27. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука;Пер. с анг.-М.: Мир, 1978.-418 с.

28. Берж К. Теория графов и ее применение. М.: ИЛ, 1962.-366 с.

29. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978. 432 с.

30. Тартаковский А.Г. Последовательные методы в теории информационных систем. -М .: Радио и связь, 1991. 280 е.: ил.

31. Алгоритмы и программы решения задач на графах и сетях / Нечепуренко М.И., Попков В.К., Майнагашев С.М. и др-Новосибирск: Наука.Сиб.отд-ние, 1990.-515 с.

32. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц. М.: Радио и связь, 1982.-432 е.: ил.

33. Гельфанд И.М., Колмогоров А.Н., Яглом A.M. Количество информации и энтропии для непрерывных рспределений. — В кн.: Труды 3-го Всесоюзного метематического съезда. М , 1958, С. 300-320.

34. Веберова И.И. Распределенные информационные системы: Учебное пособие -Томск: ТГУ СУ и РЭ. 2003 345 с.

35. Нечеткие множества и теория возможностей / Под. ред. Р. Р. Ячеря. М.: Радио и связь, 1986 408 с.

36. Танаев B.C., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. -М., Наука, 1975.

37. Горцев A.M., Назаров А.А., Терпугов А.Ф. Управление и адаптация в системах массового обслуживания. -Изд-во ТГУ, Томск, 1978.

38. Ольховский Ю.Б., Новоселов О.Н., Маносцев А.П. Сжатие данных при телеизмерениях. М.: Сов. Радио, 1971. - 303 с.

39. Ахмед Н., Рао К.Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов: Пер. с англ. / Под ред. И.Б. Фоменко. М.: Связь, 1980. - 248 е.: ил.

40. Переверткин С.М. и др. Бортовая телеметрическая аппаратура космических летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1977. - 260 с.

41. Горшков А.Ф., Гуров А. К. Методика синтеза алгоритмов управления гибкими производственными модулями роботизированных комплексов. / Техническая кибернетика, 1990, №6. С. 225-232.

42. Тихоненко О.М. Модели массового обслуживания в системах обработки информации. Мн.: Университетское. - 1990. 191 с.

43. Адельсон-Вельский Г.М., Диниц Е.А., Карзанон А.В. Потоковые алгоритмы. М.: Наука, 1975. — 310 с.

44. Музюкин М.А., Акинфиев В.К. Синтез гибких структур сложных систем // Методы оптимизации сложных систем. М.:1987. С.54-63.

45. Добрица Б.Т. О построении оптимальной программы сбора информации при наблюдении компонент случайного процесса // Вопросы проектирования и расчета автоматических информационных систем. М.: МВТУ, 1978.-С. 10-17.

46. Басакер Р., Саати Т. Конечные графы и сети. М.: Наука, 1974. -368 с.

47. Урличич Ю.М., Данилин Н.С. Проблемы качества и долговечности современного космического приборостроения:: М.: МАКС Пресс, 2003.- 100 с.

48. Горшков А.Ф. Метод отыскания экстремальных подграфов на двудольных графах // Изв. АН СССР, Технич. киберн., 1986 -№4. -С. 136-142.

49. Горшков А.Ф., Гуров А.К. Методика синтеза алгоритмов управления гибким производственными модулями роботизированных комплексов // Вестник АН СССР, Технич. киберн. №4.-1990.-С.225-232.

50. Горшков А.Ф., Соломенцев Ю.М. Применимость вершинных замещений в классе задач о К-вершинных подграфах // Докл. АН.-1994. Т.336. - № 2. - С. 157-160.

51. Горшков А.Ф., Соломенцев Ю.М. Применимость реберных замещений в классе комбинаторных задач на графах // Докл. АН. 1994. - Т.337. - № 2. - С.151.

52. Горшков А.Ф., Соломенцев Ю.М. Отыскание экстремальных каркасов с предписанными степенями вершин методом замещений // Докл. АН. 1996. -Т.347. № 4. - С.443-445.

53. Горшков А.Ф., Соломенцев Ю.М. Топологическое моделирование на графах // Автоматизация проектирования. ОИВ-ТА. - № 3. - 1997. - С. 26-30.

54. Горшков А.Ф. Принцип парных замещений и графовые модели с предписанными степенями вершин//Математика. Компьютер. Образование. -№ 7. Ч. 2.-2000.-С. 515-518.

55. Грин Д., Кнут Д. Математические методы анализа алгоритмов М.:Мир, 1987.- 120 с.

56. Компьютерное моделирование менеджмента: Учебное пособие / А.Ф. Горшков, Б.В.Евтеев, В.А. Коршунов и др. // Под общ. Ред. Н.П. Тихомирова. М.: Издательство «Экзамен», 2004. - 528 с.

57. Евстигнеев В.А. Применение теории графов в программировании. М.: Наука, 1995.-270 с.

58. Евстигнеев В.А., Касьянов В.Н. Теория графов. Алгоритмы обработки деревьев. -Новосибирск: ВО «Наука», 1994. 365 с.

59. Журавлев Ю.И. Оценка сложности локальных алгоритмов для некоторых экстремальных задач на конечных множествах. ДАН СССР. — 1964.-Т. 158.-№5.- С.1018-1021. М.:Мир, 1978.-432 с.

60. Липский В. Комбинаторика для программистов. М.: Мир. 1988.- 215 с.

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

62. Михалевич B.C., Кукса А.И. Методы последовательной оптимизации. М.: Наука, 1983. - 208 с.

63. Оре О. Теория графов. М.: Наука, 1980. - 336 с.

64. Романовский И.В. Дискретный анализ. М.: Майк-Наука, СПб.: Невский диалект, 2000. - 240с.

65. Рыбников К. А. Введение в комбинаторный анализ. ~М.: 1985. -308 с.

66. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. -314 с.

67. Сачков В.Н. Комбинаторные методы дискретной математики.-М.: Наука, 1977.-320с.

68. 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.

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

70. Char J.P. Generation of trees, two-trees and storage of master forests // IEEE Trans. Circuit Theory. 1968. - Vol. CT-15.-P.128-138.

71. Cheriton D., Tarjan R.E. Finding minimum spanning trees // SIAMJ. Comput / -1976. Vol.5, № 4. - P. 724-742.

72. Edmonds J. Paths, trees and flowers//Canadian Math. J.-1965. V. 17, p. 125.

73. Gabow H.N. A good algorithm for smallest spanning trees with a degree constraint//Networks.-1978.-Vol.8.-P.201-208.

74. Gabow H.N. Efficiental algorithm for finding minimum spanning rees in undirected and directed graphs // Combinatorica. -1986. Vol.6, № 2. P. 109-122.

75. Glover F. Maximum matching in a cover bipartite graph // Nav.Res.Log.Quart.-14.-1967. P. 313.

76. Коротнев Г.И. Топологические и тензорные методы представления производства летательных аппаратов. // Полет, 2003. №4, С. 30-36.

77. Коптев А.Н., Коротнев Г.И. Тензорная методология в теории представлений организационно-тезнических систем // Самара. Вестник СТ АУ. 2002. № 1. С.20-25.

78. Абдулаев Ш.С.О., Беседин Б.А. О синтезе оптимальных фильтрующих и сглаживающих информационно-измерительных систем. // Автометрия, СО АН СССР, 1974, №2.

79. Сетевые спутниковые радионавигационные системы / B.C. Шебшаевич, П.П. Дмитириев, Н.В. Иванцевич и др.: Под ред. В. С. шебшаевича.-2-е изд., перераб. и доп.- М.: Радио и связь, 1993.- 408 е.: ил.

80. Горцев A.M., Назаров А.А., Терпугов А.Ф. Управление и адаптация в системах массового обслуживания. Изд-во ТГУ, Томск, 1978.

81. Золотухин В.В., Пономарев Д.Ю. Исследование возможностей тензорного метода анализа сетей связи с использованием имитационного моделирования. Сб. научных трудов/Под ред. А.В. Сарафанова. Красноярск: ИПЦ КГТУ. - 2003. - С.436-440.

82. Чижухин Г.Н., Панферов В.П. Формализованный синтез конвейерного вычислителя обработки данных измерений.// Кибернетика и системный анализ.-1991 .-№6, С.29-45.

83. Горшков А.Ф. Метод замещений. М.: КноРус, 2004. - 184 с.

84. Иванов А.А. Гибкие производственные систем в приборостроении. М.: Машиностроение, 1988. - 304 с.

85. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. -488с.

86. Управление и наведение беспилиотных маневренных летательных аппаратов на основе современных информационных технологий / Под ред. М.Н. Красильникова и Г.Г. Себрякова.- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.- 280 с.

87. Купер Дж., Момгиллем К. Вероятностные методы анализа сигналов и систем. Пер. с англ. / Под ред. А.Г. Горячиева. М.: Мир, 1989. - 376 с.

88. Горшков А.Ф., Гуров А.К. Методика синтеза алгоритмов управления гибкими производственными модулями роботизированных комплексов.// Техническая кибернетика, 1990, №6. с. 225-232.

89. Горшков А. Ф. Анализ структуры взаимных неплатежей и выбор оптимального плана их погашения. //Банки и технология. №1, 1999. с. 43-81.

90. Овчаров Л.А. Прикладные задачи теории массового обслуживания.- М.: Машиностроение, 1969. 342 с.

91. Себер Дж. А.Ф. Линейный регрессионный анализ: Пер. с англ. М.:Мир, 1980.-456 с.

92. Гарипов В.К., Лебяжьев А.Н., Улогов А.В. Цифровой динамометр / А.с.№539229, Б.и. № 46, 1976.

93. Гарипов В.К., Кулешов B.C., Лебяжьев А.Н., Улогов А.В. Способ отражения усилий в системах управления копирующими манипуляторами. Авт.свид. № 574318. Бюл. 1977. № 36.

94. Гарипов В.К., Амурский В.В., Добрица Б.Т., Попов В.И. Автоматизированная система контроля технологических параметров магнитных дисков ЕС ЭВМ. Научно-техническое совещание. / Опыт создания и внедрения автоматизированных систем. Фрунзе: 1977.- С. 16.

95. Гарипов В.К., Лебяжьев А.Н., Улогов А.В. Использование стимулирующего сигнала в обратной связи для биоэлектрических систем управления. Труды МВТУ. М., 1977. № 270. С. 4-6.

96. Гарипов В.К., Добрица Б.Т., Попов В.И. Об одном способе повышения надежности измерительных систем. Всесоюзная научно-техническая конференция. / Теория и практика конструирования и обеспечения надежности радиоэлектронной аппаратуры. М.: 1978. - С. 105.

97. Гарипов В.К. Некоторые вопросы временной дискретизации непрерывных измерительных сигналов. Труды МВТУ. М., 1978. № 284. С. 65-72.

98. Гарипов В.К., Попов В.И. О выборе интервала дискретности в многоканальных системах сбора и обработки данных. Научно-техническая конференция, посвященная Дню Радио. М.: 1979.- С. 38-39.

99. Гарипов В.К. Организация режимов опроса первичных преобразователей в информационно-измерительных системах. Труды МВТУ. М., 1979. №310.- С. 70-72.

100. Гарипов В.К.,Добрица Б.Т. Цифровой динамометр.Авт. свид.№ 682744. Бюл. 1979.- № 32.

101. Гарипов В.К., Добрица Б.Т., Попов В.И. Устройство для индикации распределения биопотенциалов. Авт. свид. № 688180. Бюл. 1979. - №36.

102. Гарипов В.К., Костин Ю.Н., Онищенко Ю.А. Многоканальное устройство с уплотнением каналов. Авт. свид. № 720754. Бюл. 1980. № 9.

103. Гарипов В.К., Добрица Б.Т., Онищенко Ю.А. Устройство для адаптивной временной дискретизации в многоканальных телеизмерительных системах. Авт.свид. № 721844. Бюл. 1980. № 10.

104. Гарипов В.К., Онищенко Ю.А., Добрица Б.Т., Попов В.И. Устройство для передачи информации. Авт.свид. № 725260. Бюл. 1980. № 12.

105. Гарипов В.К., Добрица Б.Т., Попов В.И. Адаптивный временной дискретизатор. Авт.свид. № 746914. Бюл. 1980. №25

106. Гарипов В.К., Колтун В.М., Крюков В.В., Трусов Ю.С. Устройство для измерения помехоустойчивости кардиосигнализаторов. Авт.свид. № 770502.Бюл.1980. № 38.

107. Гарипов В.К., Добрица Б.Т., Онищенко Ю.А. Устройство для адаптивной коммутации каналов. Авт.свид. № 784017. Бюл. 1980. № 44.

108. Гарипов В.К., Добрица Б.Т., Крюков В.В. Частотно-импульсное вычислительное устройство. Авт.свид. № 881744. Бюл. 1981. № 42.

109. Гарипов В.К., Махарашвили Ц.В., Попов В.И., Свалов Ю.Л. Многоканальное устройство для сжатия цифровых данных. Авт. свид. № 919115. Бюл. 1982. №12.

110. Гарипов В.К., Амурский В.Б., Павлов А.В., Руденко O.K. Многоканальный цифровой динамометр. Авт.свид. № 944101. Бюл. 1982. №26.

111. Гарипов В.К., Крюков В.В., Колтун В.М., Трусов Ю.С. Селектор. Авт.свид. № 824992. Бюл. 1981.-№ 16.

112. Гарипов В.К., Крюков В.В., Улогов А.В., Трусов Ю.С. Устройство для наблюдения электрокардиосигналов. Авт. свид. № 814344. Бюл. 1981. №11.

113. Гарипов В.К.,Крюков В.В., Улогов А.В., Трусов Ю.С. Устройство для временной селекции кардиосигналов. Авт. свид. № 888932. Бюл. 1981 -№ 46.

114. Гарипов В.К. Сокращение избыточности измерительной информации при ее оперативной обработке. / Приборы точной механики. М.: ВЗМИ. 1985. С.

115. Гарипов В.К., Слепцов В.В. Информационное обеспечение следящих приводов в гибких производственных системах. Научно-технический семинар. / Микроминиатюрные элементы и устройства робототехнических и вычислительных систем. М.: 1986.-С. 12

116. Гарипов В.К., Слепцов В.В. Асинхронный электропривод в гибких переналаживаемых системах. Научно-техническая конференция. /Измерительные системы, приборы и преобразователи в гибких производственных комплексах. М.:- 1987.-С. 20.

117. Гарипов В.К. Оценка точности аппроксимации измерительных сигналов дискретными ортогональными преобразованиями. / Задачи современной метрологии и высшая школа. М.: ВЗМИ. 1987. С.76-81.

118. Гарипов В.К., Слепцов В.В. Информационное обеспечение следящих электроприводов в гибких автоматизированных производствах. / Элементы и устройства робототехнических систем. М.: ВЗМИ. 1987. С. 55-61.

119. Гарипов В.К., Боровин Г.К., Слепцов В.В. Исследование методом математического моделирования показателей качества электроприводов постоянного тока с преобразователями серии ПРШ. / Препринт. М.: ИПМ им. М.В.Келдыша АН. 1988. № 189. - 24 с.

120. Гарипов В.К., Слепцов В.В. Исследование динамики электроприводов. ГАП.3.я Всесоюзная научно-техническая конференция. / Динамика станочных систем в гибких автоматизированных производствах. Тольятти.: 1988.

121. Гарипов В.К., Слепцов В.В. Повышение точности измерения в автоматических координатно-измерительных машинах и роботах. / Метрологическое обеспечение научных исследований и учебного процесса в ВУЗах. / М.: МИП. 1988. С. 49-52.

122. Гарипов В.К., Слепцов В.В. Определение параметров настройки и технических характеристик электроприводов серии ЭРШ. / Приборы точной механики М.: МИП.1988.- С. 90-96.

123. Гарипов В.К., Боровин Г.К., Слепцов В.В. Математическое моделирование электропривода с положительной обратной связью по скорости. / Препринт. М.: ИПМ им. М.В. Келдыша АН. 1989. № 143.- 28 с.

124. Гарипов В.К., Алексеев О.А., Слепцов В.В. Исследование контуров тока методом системного моделирования. / Математические методы в метрологии. М.: МИП.1989,- С. 80-86.

125. Гарипов В.К., Селезнев А.В., Шваб И.А. Устройство для измерения кинематической погрешности зубчатых передач. Авт. свид. №1523910, Б.и. № 43, 1989.

126. Гарипов В.К., Поляков А.В. Устройство считывания времени для электронных часов. Авт.свид. № 1529171. Бюл. 1989.- №46.

127. Гарипов В.К., Слепцов В.В. Перспективы создания цифровых следящих приводов для гибких автоматизированных производств. /Точные приборы и измерительные системы. М.: МИП. 1989. С. 27-35.

128. Гарипов В.К., Баранов А.Г, Слепцов В.В. Реализация силомоментного очувствления в сборочных роботах. / Точные приборы и измерительные системы. М.: МИП. 1989. С. 54-65.

129. Гарипов В,К., Боровин Г.К., Слепцов В.В. Программный комплекс для исследования показателей качества электроприводов с использованием персональных ЭВМ. Международный симпозиум. ИНФО-89. Минск. 1989 г. -С. 96-100.

130. Гарипов В.К., Слепцов В.В. Анализ схем построения контуров тока в электроприводах методом схемного моделирования. Международная конференция. / АЕЗТП-90. Варна. 1990 г.

131. Гарипов В.К., Слепцов В.В. Исследование показателей качества электроприводов методом схемного моделирования. Международная конференция. / АЕЗТП-90. Варна. 1990 г.

132. Гарипов В.К. Анализ эффективности использования дискретных ортогональных преобразований для сокращения избыточности измерительной информации./ Приборы .М.: Машиностроение. 2003. № 12 (42) с. 40-42.

133. Гарипов В.К. Принципы построения распределенных информационно-измерительных систем. / Измерительные приборы и системы. М.: МГАПИ. 2003. -с. 121-134.

134. Гарипов В.К. Сокращение избыточности информации в однообъектных распределенных информационно-измерительных системах. / Измерительные приборы и системы. М.: МГАПИ. 2003. С. 135-143.

135. Гарипов В.К. Определение зон применения различных образцов в распределенных информационно-измерительных системах с помощью теории неопределенных множеств. / Приборы .М.: 2004. № 1 (43) с. 23-24.

136. Гарипов В.К. Информационно-измерительные системы гибких производственных модулей сборки изделий. / Сборка в машиностроении, приборостроении. М.: Машиностроение. 2004. № 3 С. 30-34.

137. Гарипов В.К. Информационные технологии построения распределенных информационно-измерительных систем. Междунеродная научно-техническая конференция «НАУКА И ОБРАЗОВАНИЕ-2004», Мурманск, 2004. С. 155-158.

138. Слепцов В.В., Гарипов В.К. Распределенные информационно-измерительные системы в гибких автоматизированных производствах. Концепция построения. -М.: МГАПИ , 2004. 156 с.

139. Гарипов В.К. Разработка распределенных информационно-измерительных систем для испытаний сложных технических объектов. 7-я Международная научно-техническая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении», Санкт-Петербург, 2004. С. 127-129.

140. Гарипов В.К., Слепцов В.В. Проектирование распределенных информационно-измерительных систем гибких производственных модулей сборочных производств. / Сборка в машиностроении, приборостроении. М: Машиностроение, № 7, 2004. -С. 7-14.

141. Гарипов В.К. Аналитический метод оценки сокращения избыточности информации при ее цифровой обработке в распределенных информационно-измерительных системах. Вестник комьютерных и информационных технологий. М: Машиностроение, № 7, 2004.

142. Гарипов В.К. Топологические и тензорные методы анализа и синтеза распределенных информационно-измерительных систем 13-й Международный НТС «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработкиинформации», Алушта, 2004. С. 489-490.

143. Жожикашвили В.А. Вишневский В.М. Сети массового обслуживания.—М.: Радио и связь, 1988.- 192 е.: ил.

144. Игнатущенко В. В., Подшивалова И. Ю. Динамическое управление надежным выполнением параллельных вычислительных процессов для систем реального времени // Автоматика и телемеханика. — 1999. — № б. — С. 142-157.

145. Капитонова Ю. В., Летичевский А. А. Математическая теория проектирования вычислительных систем. — М.: Наука, 1988. — 296 с.

146. Коваленко В., Коваленко Е., Корягин Д. и др. Управление заданиями в распределенной вычислительной среде // Открытые системы. — 2001. — №5 6.— С. 22-28.

147. Корнеев В. В. Параллельные вычислительные системы. — М.: Нолидж, 1999. — 320 с.

148. Смелянский P. JI. Об инварианте поведения программ // Вестник Московского унта. Сер. 15. Вычисл. матем. и кибернетика. — 1990. — № 4. — С. 54-60.

149. Топорков В. В. Функциональность недетерминированной модели распределенных вычислений // Информационные технологии. — 2001. — № 12. — С.2-5.

150. Топорков В. В. Разрешение коллизий параллельных процессов в масштабируемых вычислительных системах // Автоматика и телемеханика. — 2003. № 5.1. С. 180-189.

151. Топорков В.В. Модели распределенных вычислений. М: ФИЗМАТЛИТ, 2004. -320с.

152. Математические модели и алгоритмы обработки измерений спутниковой навигационной системы GPS. Стандартный режим / А.А. Голован, Н.Б. Вавилова, Н.А. Парусников и др. М.: Изд-во ЦПИ при механико-математическом факультете МГУ, 2001.

153. Benner Th., Ernst R., Osterling A. Scalable performance scheduling for hardware-software cosynthesis // European Design Automation Conf.: Proc. — Brighton, UK: IEEE CS Press, 1995. P. 164-169.

154. Najjar W.A., Lee E.A., Gao G.R. Advances in the dataflow computational model // Parallel Computing,-1999.- V. 25.- P. 1907-1929.

155. Lee E. A., Messerschmitt D.G. Synchronous data flow // Proc. of the IEEE.- 1995. V.75.-P. 1235-1245.

156. Coffman E.G., Graham R.L. Algorithms minimizing mean flow-time // Acta Informatica.-1976.- V/6, № 1.- P. 1-9.

157. Кук Д., Бейз Г. Компьютерная математика. М.: Наука, 1990. - 384 с.

158. Михалевич B.C., Кукса А.И. Методы последовательной оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов. М.: Наука, 1983, - 208 с.