Исходными данными для оценки информационно-энергетических характеристик координат вектора У являются, как и при анализе одномерного объекта контроля, статистические характеристики первичных параметров. Следует учитывать, что в большинстве практических случаев первичные координаты объекта не коррелированы. Благодаря этому задача анализа информационно-энергетических характеристик многомерного объекта может быть существенно упрощена путем декомпозиции модели.
Смысл декомпозиции заключается в том, чтобы, воспользовавшись априорными сведениями о структуре объекта (наличии корреляции между теми или иными координатами), упростить задачу определения информационно-энергетических характеристик вторичных координат. Это упрощение может идти по двум направлениям. С одной стороны, каждый элемент декомпозированной модели проще исходной (не декомпозированной ), что сокращает порядок вероятностных операторов и упрощает процесс вычисления. С другой стороны, упростить задачу синтеза можно независимо от сложности элементов, уменьшив число входов – выходов каждого элемента по сравнению с исходным объектом.
Модель многомерного объекта при аналитических измерениях. Наиболее сложными видами измерений являются так называемые аналитические. Это такой вид измерений, когда из координат вектора первичных координат Х и (или) из координат вектора вторичных координат У координат независимых от остальных координат. При этом последние являются функциями независимых координат. Будем называть независимых координат пространственными координатами.
Специфика аналитических измерений заключается в том, что область Д, в которой в каждый момент времени производится измерение информативных координат, значительно меньше области пространства координат Д, которой поставлены в соответствие информативные координаты Х;. Центр области Д с течением времени меняет свое местоположение в области определения Д. Все аналитические измерения можно подразделить на две группы: аналитические измерения с активным изменением пространственных координат; аналитические измерения с пассивным изменением пространственных координат.
Для измерений первой группы характерно условие что множество пространственных координат является подмножеством множества вторичных координат.
Информационно-энергетическая модель ИИС была бы неполной, если бы в ней не учитывались реальные психофизиологические характеристики отдельного человека или групп людей, связанных с эксплуатацией ИИС. Людей, взаимодействующих с ИИС и целенаправленно влияющих на процессы, происходящие в ней, будем называть операторами.
В научно-технической литературе в последнее время широко изучаются вопросы взаимодействия операторов с техническими системами. Так, был рассмотрен вопрос надежности и быстродействия оператора и группы операторов как подсистемы АСУ, а также модели обучения операторов. При этом предполагаются известными вероятности ошибок операторов первого и второго рода. В реальных условиях определение указанных вероятностей представляет собой сложную задачу, так как на поведение оператора влияет как внешняя среда и техническая часть ИИС, так и нервно-психическое и физиологическое состояние организма оператора. Вопросы моделирования функционирования операторов в ИИС рассматриваются в основном в задачах биологической кибернетики. Из рассмотрения этих задач следует, что моделированию процессов функционирования операторов в ИИС должен предшествовать длительный процесс моделирования собственно оператора как сложной биологической системы.
Ввиду чрезвычайной сложности такого моделирования на практике на первом этапе создается укрупненная вероятностная модель оператора. При этом оператор представляется как многомерная стохастическая самообучающаяся система с неограниченной памятью и ограниченными энергетическими ресурсами. Наиболее удобной формой математического описания такой системы является математический аппарат блочных матриц нелинейных статистических характеристик и передаточных функций со случайными параметрами. Статистические характеристики элементов блочных матриц исследуются с помощью специальных систем тестирования операторов. При накоплении знаний о реакциях оператора и человеческом организме в целом дисперсии параметров блочных матриц уменьшаются, отдельные блоки матрицы разбиваются на подблоки и т. д.
Матричная модель оператора позволяет достаточно просто перейти к информационно-энергетической модели по рассмотренной выше общей методике информационно-энергетического моделирования ИИС.
Учет информационно-энергетических характеристик операторов на стадии проектирования позволит создавать оптимальные ИИС с точки зрения максимальной производительности труда оператора и эффективности ИИС в целом.
5. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ИНФОРМАЦИОННО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК
ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.
Разработанная информационно-энергетическая модель представляет собой аналитическую модель ИИС. При оценке информационно-энергетических характеристик ИИС в соответствии с этой моделью возникает необходимость решения интегральных уравнений, что в ряде случаев представляет собой сложную вычислительную задачу. Здесь целесообразно использовать методы имитационного моделирования.
Имитационное моделирование – это эксперимент со сложной математической моделью, описывающей поведение системы, реализуемый на ЭВМ. Наиболее широко распространенным способом построения имитационной модели стохастической системы является статистическое моделирование, которое целесообразно использовать при решении задач оценки информационно-энергетических характеристик ИИС без анализа влияния на результат моделирования отдельных ее параметров, при этом ограничения на затраты машинного времени не ставятся.
Для расширения класса решаемых задач предложена методика псевдоимитационного моделирования с использованием разработанных информационно-энергетических моделей преобразователей ИИС.
5.1. Статистическое моделирование преобразования случайных сигналов в ИИС.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.