Об исследовании процессов старения информации в АСУ с помощью моделирования на ЭВМ
Кузнецова М.Е.

Предложен один из возможных способов оценки старения оперативной информации в АСУ — вероятностное моделирование на ЭВМ. На примере оперативных данных, используемых в автоматизированной системе оперативного управления перевозками, описано моделирование процессов изменения состояний подвижных единиц в реальной системе и ее информационной модели и процессов переработки сообщений об изменении этих состояний в системе обработки данных.

При исследовании процессов переработки информации в автоматизированных системах оперативного управления (АСОУ) необходимо учитывать возможное старение информации.

Под старением информации по рассогласованию признаков объекта и его информационной модели (ИМ) понимают отставание отображенного в информации процесса изменения характеристик объекта от реального процесса.

Для оценки старения оперативной информации могут быть использованы коэффициент совпадения Ас (вероятность совпадения в произвольный момент времени отображенного в информации и реального состояний объекта) и функция совпадения Гс (^(вероятность совпадения в момент времени 1 отображенного в информации и реального состояний объекта, рассматриваемая как функция <). Выбор показателя определяется методом организации сбора данных о состоянии объекта и периодичностью их использования [I].

При проектировании и совершенствовании автоматизированных систем оперативного управления необходимо исследовать процессы старения оперативной информации. В этом случае задача состоит в следующем: для возможных вариантов организации сбора данных, периодичности их использования, структур технологического процесса переработки информации оценить степень совпадения признаков объекта и его ИМ и при необходимости предложить мероприятия по снижению эффекта старения.

Исследуем процессы старения информации на примере оперативных данных, используемых в автоматизированной системе оперативного управления перевозками (АСОУП) на железнодорожном транспорте.

Для оценки старения оперативной информации в АСОУП может быть использован аналитический метод либо вероятностное моделирование на ЭВМ. Применение аналитического метода [2] сопряжено с определенными трудностями ввиду наличия ограничений и сложности расчетов.

При исследовании процессов старения оперативной информации о состоянии подвижной единицы (ПЕ) в АСОУП под состоянием ПЕ понимается ее фактическое местонахождение (дислокация) на одном из контрольных пунктов (КП) транспортной системы (ТС) или участке между ними. Контрольные пункты являются источниками сообщений об изменении дислокации ПЕ.

Интервал времени от момента изменения дислокации ПЕ в ТС до момента отображения этого изменения в ИМ (поступления в ИМ соответствующего сообщения) характеризует время, затрачиваемое на переработку информации в системе обработки данных (СОД) АСОУП, и не является пренебрежимо малой величиной. В связи с этим при моделировании необходимо воспроизводить не только процессы изменения состояний ПЕ в ТС и ее информационной модели, но и процессы переработки сообщений о дислокации ПЕ в СОД. Рассмотрим каждый из этапов моделирования.

Моделирование процессов переработки сообщений в СОД. Для определения значений времени Т между моментами изменения дислокации ПЕ и отобра-жения этого изменения в ИМ необходимо учитывать возможность наличия ошибок в передаваемых сообщениях и их корректировки.

Для построения модели СОД с учетом возможного наличия ошибок в перерабатываемых сообщениях может быть использована теория массового обслуживания. На рис. 1 представлена укрупненная модель системы массового обслуживания (СМО) с учетом выделенных в АСОУП типов и источников сообщений.

Все источники сообщений (станции) могут быть разделены на две группы станции, на которых подготовка, первичная переработка и передача сообщений о состоянии ПЕ на дороге осуществляются с помощью АСУ сортировочной станции (АСУСС) по межмашинному обмену (для таких сообщений время сбора и первичной обработки данных практически можно считать равным нулю);

станции, на которых сбор, первичную переработку и подготовку данных для передачи по каналу связи в ВЦ осуществляют операторы вручную.

Например, на Московской железной дороге около 70 % сообщений о дислокации ПЕ поступает с АСУСС.

Для обновления в ИМ информации о дислокации ПЕ используются сообщения двух типов:

• телеграммы — натурные листы (ТГНЛ);
• сообщения о проследовании, погрузке-выгрузке, прицепке-отцепке и т. д.

Эти сообщения различаются по содержанию и длине.

Индексы 1 и 2 на рис. 1 соответствуют этим типам сообщений.

Сообщения, не содержащие ошибок, направляются в буферное устройство (БФ) для записи в ИМ. Сообщения, содержащие ошибки, требуют корректировки. При этом время, затрачиваемое на подготовку и передачу корректирующего сообщения, суммируется с общим временем переработки исходного сообщения. Как показывает опыт, корректировка сообщений, поступающих с АСУСС, практически невозможна.

Моделирование процессов переработки сообщений в СОД удобно осуществлять с помощью языка моделирования GPSS [3].

На основании GPSS-моделирования удается получить значения времени Т. Полученные результаты могут быть преобразованы с помощью специально разработанного программного интерфейса в набор данных, используемых в качестве исходных на втором этапе моделирования, т. е. при моделировании реальных и отображаемых в ИМ процессов изменения дислокации ПЕ.

Полученный набор данных объединяет в себе четыре массива, содержащих значения времени Т для различных типов сообщений, поступающих от разных ИС.

Моделирование процессов изменения дислокации ПЕ в ТС и ее информационной модели. Случайный процесс передвижения ПЕ внутри ТС моделируется на основе статистических данных о значениях времени движения ПЕ по участкам ТС и времени простоя на КП. При этом предполагается, что сообщения о состоянии ПЕ могут поступать со станций:

• участковых (время нахождения ПЕ на такой станции можно принять равным нулю, так как ПЕ проследует ее без остановки);
• технических без переработки состава (время нахождения ПЕ на станции мало);
• технических с переработкой состава (время нахождения ПЕ на станции велико).

На рис. 2 представлена схема расположения этих станций для одного оборота ПЕ. Для реализации такой схемы передвижения ПЕ при моделировании нужно знать вероятностные характеристики следующих случайных величин:

• времени движения ПЕ между двумя соседними станциями;
• времени простоя ПЕ на технической станции без переработки;
• времени простоя ПЕ на технической станции с переработкой.

Кроме того, предполагается, что для наугад выбранного отрезка пути, по которому ПЕ совершает один оборот, являются случайными величинами:

• количество участковых станций между двумя соседними техническими;
• количество технических станций без переработки между двумя соседними техническими с переработкой;
• количество технических станций с переработкой на одном обороте ПЕ.

Полученная при моделировании реализация случайного процесса передвижения ПЕ на дороге представляет собой совокупность значений времени ti, перехода ПЕ из состояния i в состояние i+1. На следующей стадии моделирования осуществляется формирование реализации случайного процесса передвижения ПЕ, отображенного в данных буферной памяти. При этом осуществляется суммирование значений ti и Ti, где Ti — значение времени обработки в СОД сообщения о переходе ПЕ из состояния i в состояние i+1 . При этом тип и источник сообщения определяются в соответствии с тем, какого типа станцию ПЕ проследовала. Далее при моделировании учитывается возможность периодического обновления ИМ через интервалы времени Tпер с учетом затрат времени на запись информации в ИМ (Тзап) из данных буферной памяти.

Осуществив определенное число таких циклов моделирования и проведя анализ накопленных данных об интервалах рассогласования реального процесса и его модели, можно построить график функции совпадения и оценить ее среднее (по времени) значение . При варьировании значений исходных данных могут быть установлены зависимости среднего значения функции совпадения от изменяемого параметра.

Для моделирования на ЭВМ процессов переработки и старения информации о ПЕ разработаны соответствующие алгоритмы и программы.

При разработке технической документации на комплекс прикладных задач АСОУП 2-й очереди на кафедре АСУ МИИТ проводились исследования и оценка старения информации об изменении дислокации ПЕ на Московской железной дороге. В качестве подвижной единицы рассматривался вагон. Одна реализация случайного процесса изменения дислокации вагона на дороге соответствует одному периоду его оборота.

В результате моделирования получено, что при периодичности обновления информационной модели один раз в течение 3,0 ч среднее значение функции совпадения равно 0,20. Результаты исследования зависимости среднего значения функции совпадения от периода обновления ИМ представлены на рис. 3.

Таким образом, на основании моделирования с помощью описанной методики при проектировании новых и совершенствовании имеющихся процессов переработки информации в АСУ могут быть выработаны рекомендации и предложены меры по снижению эффекта старения (по рассогласованию признаков) оперативной информации.

Предложенная методика моделирования может быть использована для моделирования и оценки старения оперативной информации об изменении состояний любых объектов.

ЛИТЕРАТУРА

1.Дружинин Г. В., Сергеева И. В. Учет старения информации в АСУ. — Автоматика, телемеханика и связь, 1982, № 7. — С. 7—9.

2. Расчеты автоматизированных систем управления (на примерах АСУ железнодорожным транспортом)/ Г. В. Дружинин; Э. К. Лецкий, В. И. Панкратов и др.; Под ред. Г. В. Дружинина. — М.: Транспорт, 1985. — 223 с.

3. Т. Дж. Ш р а й б е р. Моделирование на ОР55. — М.: Машиностроение, 1980. — 592 с.

---

&copy Информационное общество, 1990, вып. 1, c. 21-26.