Рассмотрены основные понятия и определения фундаментальных
положений теории оптимизации, алгоритмы методов математического
программирования, используемых при проектировании приборов и систем. Наряду с теоретическими рассмотрены также вопросы практического применения методов и алгоритмов оптимизации при решении проектных задач.

Жизнь каждого человека заполнена альтернативами, т. е. необходимостью принимать те или иные решения. Выбор наилучшего, оптимального решения имеет определенный смысл: выбрать самое лучшее решение, допускаемое обстоятельствами.
С точки зpения пpоцесса пpоектиpования технических систем задача
состоит в том, чтобы выбpать наиболее пpедпочтительный ваpиант создаваемой технической системы. Пpичем, как пpавило, до заключительных стадий доходят наиболее пеpспективные ваpианты, каждый из
котоpых чем-то лучше, а чем-то хуже дpугих. Опасность состоит в том,
что лучший ваpиант будет отброшен, а в производство попадет менее
совершенный проект изделия.
Что же мешает pазpаботчику увеличить насколько возможно те
хаpактеpистики, возpастание котоpых повышает потpебителькие качества системы и подавить все ухудшающие ее свойства. Этому
пpепятствует взаимная зависимость между отдельными хаpактеpистиками
и накладываемые огpаничения, т. е. пpиходится идти на компpомисс.
Напpимеp, тpебование по уменьшению массы передатчика (без потери мощности) может быть обеспечено за счет увеличения площади антенны.
Методы оптимизации находят широкое применение во многих технических и экономических приложениях, а именно там, где возникают
задачи принятия оптимальных решений. Это прежде всего задачи, связанные с проектированием изделий. В числе экономических задач можно назвать например, задачи расчета показателей роста производительности труда с учетом различных факторов, издержек производства при
росте объема производства и пр., задачи планировния производства (в
основном, методы линейного программирования (ЛП)) при ограничениях на наличные ресурсы, на производственную мощность. Программа выпуска предприятия может формироваться по различным критериальным признакам: максимизация объема выпуска в стоимостном выражении, максимизация получаемой от реализации прибыли, минимизация издержек производства и т. д. В качестве удельных характеристик
сi по переменным могут выступать оптовая цена единицы i-го изделия,
нормативная трудоемкость его обработки и т. д. К задачам ЛП могут
быть сведены задачи формирования расписаний работы поточных линий, оптимизации величин заделов, расписаний работы сборочных цехов и др.
Методы динамического программирования могут применяться для
решения задач, где необходимо рассматривать процесс производства в
пространстве или во времени. Этими

4. ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ (ЛП)
К задачам ЛП относятся задачи, в котоpых огpаничения и целевая
функция – линейны.

Методы ЛП шиpоко используются по пpичине доступности ПО для
pешения задач ЛП высокой pазмеpности и возможности анализа pешений
пpи ваpиации исходных данных.
Пpимеp (гpафическое pешение)
Фирма пpизводит два типа шкафов: А и В. Для каждого изделия
типа    А    тpебуется 3 м2 досок,    В    – 4 м2. Фиpма может получить от
поставщиков до 1700 м2 досок в неделю. Для каждого изделия типа
А надо 12 мин pаботы на станке, а для изделия В – 30 мин. В неделю
можно использовать 160 ч машинного вpемени. Сколько изделий каждого типа надо выпускать в неделю, если каждое изделие типа    А
пpиносит 2 у. е. пpибыли, а изделие В – 4 у. е. Таким обpазом, имеем
целевую функцию

где x1 – число изделий A; x2 – число изделий В.

В качестве иллюстpации pассмотpим рис. 20, а.
Заметим, что    ???    ?    ???
?P    2 0,   4 0,P т. е. никогда не равны 0, следова
?x1

?x2

тельно, максимум функции располагается на границе, т. е. P*?2·300 +
+4·200 ??1400. Это точка, где линия уровня функции P последний раз
пересекает границу ограничения.
Во многих задачах, в частности в задачах ЛП, важно оценить влияние изменения паpаметpов на полученное pешение. Если окажется, что
оптимальное pешение можно значительно улучшить за счет небольших
изменений паpаметpов, то целесообpазно сделать эти изменения. Из
?P
анализа оценок величин    ?bi можно отметить, что если при увеличении рабочего времени, т. е. b2(за счет сверхурочных работ) прирост
дохода ?P превышает дополнительные затpаты на оплату тpуда, то
свеpхуpочные pаботы экономически опpавданы.
Если удастся опpеделить, какие паpаметpы наиболее важны для целевой функции, то они и тpебуют наиболее точного задания (пpи этом
повышается надежность модели). С другой стороны, если какие-либо
паpаметpы модели слабо влияют на изменеие целевой функции пpи изменении их до 0, то их можно опустить, тем самым упpостив модель.
Возвpащаясь к свойствам задачи ЛП, заметим следующее. Если в
задаче ЛП существует оптимальное pешение (а их может быть несколько), то по кpайней меpе одна из веpшин допустимой области пpедставляет
собой оптимальное pешение, т. е. оптимальное pешение всегда можно
найти пеpебоpом всех веpшин допустимой области.
Пpимеp
z ???x1x    ?
22max,

пpи x1??2 x    ?

x    ?    ?

x

?

10;

1;   4;

2

1×2

2

90

x1??0;  0.x2?

Вычисляя значение функции z    в веpшинах A(1, 0);B(10,    0);C(2, 4);
D(0, 4); E(0, 1), можно убедиться, что оптимальные значения достигаются в веpшинах B и C z(B) ? z(C) ??10.

4.1. Пpиведение задачи ЛП к каноническому виду
К стандаpтному каноническому виду (4.2) задачу пpиводят, чтобы
воспользоваться симплекс-методом.
1. Пpеобpазование неpавенств
?    ?    ?    x    ?    ???x    ?    ?    25,
x    2x    3x    4    25    x    x
1    2    3    4    12×23344???s1
где si > 0 –

Введение. 3

Лабораторная работа № 1 Модель нейронной сети. 6

Теоретические сведения. 6

Модель нейрона и архитектура сети. 6

Практика: Создание, инициализация и моделирование сети. 10

Инициализация сети. 11

Моделирование сети. 11

Порядок выполнения работы.. 14

Лабораторная работа 2. Обучение нейронных сетей. 15

Теоретический материал. 15

Процедуры адаптации и обучения. 15

Явление переобучения. 17

Свойство обобщения. 18

Методы обучения. 19

Обучение однослойной сети. 20

Обучение многослойной сети. 20

Метод обратного распространения ошибки. 21

Характеристика методов обучения. 23

Практика:Способы адаптации и обучения. 24

Адаптация нейронных сетей. 24

Обучение нейронных сетей. 29

Порядок выполнения работы.. 32

Введение

В последние годы наблюдается повышенный интерес к нейронным сетям (НС), которые нашли применение в самых различных областях человеческой деятельности – бизнесе, медицине, технике. Нейронные сети используются при решении задач прогнозирования, классификации, управления. Такой впечатляющий успех определяется несколькими причинами:

• Нейронные сети – это исключительно мощный метод имитации процессов и явлений, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Нейронные сети по свой природе являются нелинейными, в то время как на протяжении многих лет для построения моделей использовался линейный подход. Кроме того, во многих случаях нейронные сети позволяют преодолеть “проклятие размерности”, обусловленное тем, что моделирование нелинейных явлений в случае большого числа переменных требует огромного количества вычислительных ресурсов.
• Другая особенность нейронных сетей связана с тем, что они используют механизм обучения. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически настраивает параметры сети. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов.

Тем не менее искусственные нейронные сети основаны на весьма простой биологической модели нервной системы. Нервная система человека, построенная из элементов, называемых нейронами, имеет ошеломляющую сложность. Около 10¹¹ нейронов участвуют примерно в 10¹⁵ передающих связях, имеющих длину метр и более. Каждый нейрон обладает многими качествами, общими с другими элементами организма человека, но его уникальной способностью является прием, обработка и передача электрохимических сигналов

Цель работы: изучение принципов работы транспортных протоколов Интернет, разработка прикладных программ, осуществляющих взаимодействие между собой на основе этих протоколов.

Для выполнения лабораторной работы требуется написать программу, которая выполняется под управлением ОС типа Windows или UNIX и использует для взаимодействия с другими программами заданный протокол сети Интернет. Для разработки программы рекомендуется использовать среду Delphi версии 3.0 или старше под управлением ОС типа Windows 95/98 или Windows NT/2000.

Краткие теоретические сведения

Транспортный протокол TCP сети Internet

TCP (Transmission Control Protocol) – это один из самых широко распространенных протоколов транспортного уровня. Главная функция TCP заключается в доставке сообщений без потерь, чего не может гарантировать протокол более низкого уровня IP (Internet Protocol). Для доставки сообщений предварительно устанавливается соединение между процессом-отправителем и процессом-получателем. Данное соединение осуществляет надежную доставку дейтаграмм. Протокол TCP производит повторную передачу искаженного или утерянного пакета.

Выделение всех функций, необходимых для надежной доставки сообщений, в отдельный уровень освобождает разработчиков прикладных программ и утилит от решения задач управления потоком дейтаграмм. Протокол обеспечивает сквозную передачу данных от отправителя к получателю. Поскольку TCP ориентирован на установление соединения, то адресат, получивший дейтаграмму, должен уведомить отправителя об этом. Подразумевается, что между отправителем и получателем устанавливается виртуальный канал, где они обмениваются сообщениями, часть из которых есть подтверждения о получении данных либо коды ошибок. Виртуальный канал на самом деле может подразумевать несколько реальных физических каналов передачи данных, поскольку сообщение может проходить через один или несколько шлюзов.

Когда некоторое приложение (процесс) прикладного уровня отправляет сообщение другому приложению с помощью TCP, предполагается, что сообщение является потоком, т.е. представляет собой поток байтов, передаваемых асинхронно. TCP получает поток байтов и собирает его в пакеты (сегменты), добавляя заголовки в начало сегментов. Длина сегмента обычно определяется протоколом или выбирается администратором системы.

Процесс обмена данными начинается с передачи запроса на установление соединения от машины-отправителя к машине-получателю. В запросе содержится специальное целое число, называемое номером сокета (socket). В ответ получатель посылает номер своего сокета. Номера сокетов отправителя и получателя однозначно определяют соединение (конечно, соединение также не возможно без указания IP-адресов отправителя и

1.Интерфейс   как сущность UML – это

1. Совокупность операций, определяющих сервис, предоставляемый классом или компонентом .
2. Совокупность ролей и других элементов , которые в совместной работе производят некоторый общий эффект.
3. Описание последовательности выполняемых системой действий, которая производит наблюдаемый результат, значимый для определенного актера.
4. Физически значимая часть системы, которая соответствует некоторому набору интерфейсов и обеспечивает его реализацию.
5. Элемент физической системы, является вычислительным ресурсом, обладающим памятью, способностью обработки.

2.Агрегационное отношение на диаграмме классов это

1. двунаправленная семантическая связь между классами;
2. отношение типа «часть от» или «содержит»;
3. отношение между классами, когда один класс использует часть структуры и/или поведения другого/нескольких классов;
4. специальная форма ассоциации между целым и его частью;
5. указатель для классов, определяющий допустимое количество объектов, участвующих в отношении с каждой стороны.

3.В основе стандарта IDEF разработки ИС лежит

1. структура последовательных операций для каждого процесса ИС;
2. декомпозиция функциональной модели ИС на модели нижних уровней;
3. логическая модель разрабатываемой ИС;
4. документирование компонентов ИС;
5. декомпозиция логических элементов ИС.

4.RUP-технология – это

1. Методы и средства создания систем;
2. Методы и средства реализации  систем;
3. Методы и средства системного анализа;
4. Методы и средства моделирования систем;
5. Методы и средства проектирования систем;

5.Назначение операции-конструктора состоит в

1. обслуживании, которое объект предоставляет своим клиентам;
2. создании объекта и инициализации его состояния;
3. создании объекта и открытии доступа к его состоянию;
4. освобождении памяти, занимаемой объектом;
5.  изменении состояния объекта.

6.Представление ИС на UML с точки зрения развертывания охватывает

1. прецеденты, которые описывают поведение системы, наблюдаемое конечными пользователями;
2. компоненты и файлы, используемые для сборки и выпуска конечного продукта;
3. классы, интерфейсы и кооперации, формирующие словарь задачи и ее решения;
4. нити и процессы, формирующие механизмы параллелелизма и синхронизации в системе;
5.  узлы, формирующие топологию аппаратных средств системы, на которой она выполняется;

7.К статическому виду представления программной системы на UML  относятся диаграммы

1. классов, объектов, прецедентов, компонентов, развертывания;

В современной практике проектирования сложных систем и, в частности программного обеспечения, в настоящее время стали широко применяться визуальные модели, которые представляют собой средства для описания, проектирования и документирования архитектуры системы. Таким образом, модели строятся для того, чтобы понять и осмыслить структуру и поведение будущей системы, облегчить управление процессом ее создания и уменьшить возможный риск, а также документировать принимаемые проектные решения.

Одним из факторов, от которых зависит успех проекта, является наличие строгого стандартного языка моделирования. Таким языком является  универсальный язык моделирования UML (Unified Modeling Language). Построение моделей и диаграмм UML выполняется с помощью различных программных систем автоматизации проектирования, так называемых  CASE –средств (Computer Aided Software Engineering). В качестве такого средства все часто используется Rational Rose.

Литература

1. Мацяшек, Лешек,А. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML.:Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. – 432 с.
2. Розенберг Д., Скотт К. Применение объектного моделирования с использованием UML и анализ прецедентов.: Пер. с англ. – М.: ДМК Пресс, 2002. – 160 с.
3. Трофимов С.А. CASE – технологии: практическая работа в Rational Rose – М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2001. – 272 с.
4. Вендров А.М. Практикум по проектированию программного обеспечения экономических информационных систем: Учеб. Пособие.- М.: Финансы и статистика. 2002. – 192 с.
5. Кватрани Т. Rational Rose 2000 и UML. Визуальное моделирование: Пер. с англ. – М.: ДМК Пресс, 2001. – 176 с.

Средства UML

Универсальный язык моделирования UML содержит стандартный набор диаграмм и нотаций самых разнообразных видов. Стандарт UML версии 1.1, принятый OMG в 1997 году, предлагает следующий набор диаграмм для моделирования:

• диаграммы вариантов использования или диаграммы прецедентов (use case diagrams), используемые для моделирования бизнес-процессов организации и требований к создаваемой системе;
• диаграммы классов (class diagrams) – для моделирования статической структуры классов системы и связей между ними;
• диаграммы поведения системы  (behavior diagrams):
  • диаграммы

1. Базовая модель ИС ISO.
2. Структура ИС
3. Классификация ИС по различным признакам.
4. Классификация ИС по принципу построения.
5. Стандартные этапы разработки ИС.
6. Общая характеристика стандартов и средств разработки ИС.
7. Методология RAD разработки ИС.
8. Общая характеристика RUP-технологии. Общее описание языкa UML.
9. Представление использования на UML.Создание диаграммы прецедентов.
10. Реализация прецедентов. Создание диаграммы действий на UML.
11. Логическое представление системы на языке UML, классы и отношения между ними.
12. Создание диаграммы классов.
13. Создание диаграммы взаимодействий объектов ИС. Кооперативная диаграмма.
14. Создание диаграммы состояний на UML.
15. Представление процессов в UML.
16. Представление ИС средствами RRose. Этапы генерации кода.
17. Принципы объектно-ориентированного представления ИС.
18. Понятие объекта. Отношения между объектами.
19. Понятие класса. Реализация класса на языке C++.
20. Реализация видимости свойств и методов объектов на языке .
21. Шаблон заголовочного файла в С++.
22. Пример использования классов в С++.
23. Общая характеристика IDEF-технологий проектирования систем.
24. Описание функций системы средствами IDEF0.
25. Описание множеств объектов  системы средствами IDEF0.
26. Описание типов взаимосвязей  системы средствами IDEF0.
27. Декомпозиция системы в технологии IDEF0. Идентификация декомпозиции.
28. Применение кодов ICOM и С-номеров.
29. Проектирование объектов средствами IDEF1X.
30. Описание ИС средствами IDEF2.

1. Типы многомашинных ассоциаций, их основные особенности.
2. Основные характеристики вычислительных сетей (ВС), их назначение и достоинства Цели проектирования ВС.
3. Классификация ВС по способам передачи данных Понятие моноканала.
4. Режимы передачи и адресации в ВС. Особенности их реализации в ВС с различной средой передачи.
5. Классификация ВС по методам коммутации информации. Общая характеристика методов.
6. Особенности коммутации каналов, блок-схемы и временные диаграммы.
7. Особенности метода коммутации сообщений, блок-схемы и временные диаграммы. Области применения.
8. Особенности коммутации пакетов, блок-схемы и временные диаграммы. Области применения.
9. Сравнительный анализ задержек при методах коммутации каналов и пакетов.
10. Классификация ВС по масштабам. Диаграмма Эйлера-Венна.
11. Состав вычислительных сетей. Организация взаимодействия прикладных процессов в ВС. Технология «клиент-сервер».
12. Особенности структуры локальных вычислительных сетей.
13. Классификация методов доступа в ЛВС и их особенности.
14. Характеристика случайного метода доступа CSMA/CD и особенности его реализации в сети Ethernet.
15. Работа сети Token Ring с приоритетами.
16. Характеристика ограничений, преодолеваемых при различных способах структуризации ЛВС.
17. Физическая структуризация сети, ее особенности. Работа коммутационных устройств, ее обеспечивающих.
18. Функции концентратора. Структура концентраторов Ethernet и Token Ring. Типы концентраторов Ethernet (см. метод. указания).
19. Логическая структуризация сети. Понятие логической сегментации и ее назначение. Определение домена коллизии.
20. Функции коммутационных устройств, обеспечивающих логическую сегментацию ЛВС. Способы продвижения пакетов, особенности фильтрации пакетов (см. метод. указания).
21. Городские ВС, их назначение. Работа MAN на основе двойной шины с очередями.
22. Структура глобальных ВС. Аналоговые и цифровые линии передачи. Состав ГВС. Назначение маршрутизатора. Понятие сетевого адреса.
23. Организация спутниковой сети связи. Понятие слота. Формат кадра TDMA.
24. Объединенная сеть и особенности ее образования. Структура объединенной сети. Понятия internetworking и Internet. Назначение шлюза.
25. Адресация в сети Internet. Типы адресов.
26. Структура IP-адреса и классы сетей.
27. Назначение уровневых протоколов ВС. Международные организации по стандартизации в области ВС.
28. Архитектура взаимодействия открытых систем. Обоснование выбранного числа уровней в модели OSI.
29. Концепция сервиса. Понятия протокола, интерфейса и стека протоколов.
30. Связь между уровнями OSI. Понятие точки доступа к сервису. Сервисные примитивы. Временные диаграммы для их

Рекомендовано для студентов специальности 220100, 220200, 220400 и других смежных специальностей

Составитель Крылов Ю. Д.[1]

Теоретические пояснения. 1

Содержание отчета. 5

Варианты заданий. 5

Контрольные вопросы.. 6

Цель работы – ознакомление с методами определения кратчайших путей коммутационными между узлами в вычислительных сетях.

Теоретические пояснения

Распределение каналов и потоков информации на линии связи производится с учетом длины пути. Для оценки длины пути используются различные критерии: число транзитных участков между взаимодействующими узлами коммутации (УК); протяженность пути; качество тракта передачи; надежность передачи и т. д.

Кратчайшим путем передачи информации называется путь, для которого критерий длины пути имеет наименьшее значение по сравнению с его значением для других возможных путей.

В теории потоков все методы выбора кратчайших путей основаны на утверждении о том, что если кратчайший путь m_ij от произвольного УК_i к УК_j проходит через промежуточные УК₁,…, УК_k (Рис. 1), то кратчайшие пути μ_i1,…, μ_kj являются частями кратчайшего пути μ_ij от УК_i к УК_j.

Рис. 1

Если длина пути μ_i1 равна l_i1, то l_ij = l_i1 + l_1j. Так как μ_ij является кратчайшим, то , где N – число узлов сети. Для нахождения кратчайшего пути от узла i к узлу j необходимо просмотреть все возможные пути и выбрать тот, у которого длина наименьшая.

Имеется ряд методов определения длины кратчайшего пути. Их можно разделить на две группы: методы нумерации узлов и матричные методы.

Матричный метод определения кратчайших путей позволяет найти длины кратчайших путей между всеми узлами сети одновременно и основывается на применении операций над матрицами расстояний.

Структуру сети связи с указанием длин ветвей можно описать в виде матрицы расстояний (длин) непосредственных связей L¹ = ||l¹_ij||, где элемент l¹_ij определяет длину дуги β_ij.

Пример. Пусть сеть связи имеет вид представленный на Рис. 2.

Рис. 2

Цифры на дугах соответствуют длинам дуг. Тогда матрица расстояний будет иметь вид

Список аббревиатур ………………………………………………….      5
Введение ……………………………………………………………….      6
глава 1. Метод кластерного пространства управляемых
динамических объектов …………………………………………….      8
§ 1.1. Метрологические характеристики упорядоченных
множеств элементов пространства состояний и алгоритмы
их вычислений ……………………………………………………      8
1.1.1. Определения ……………………………………………      8
1.1.2. Кластерное пространство динамических объектов      9
1.1.3. Индексация элементов кластерного пространства    10
1.1.4. Интервальная арифметика для задач кластерного
анализа …………………………………………………………   14
§ 1.2. О точности решения задач кластерного анализа
систем управления динамическими объектами …………….   16
глава 2. Алгебраический подход к анализу и синтезу систем
логического типа …………………………………………………….   18
§ 2.1. Основные понятия и определения теории
логических систем ……………………………………………….   18
§ 2.2. Методика арифметизации логических уравнений …..   23
глава 3. Метод логико-вероятностных функций ……………….   32
§ 3.1. Концепция логико-лингвистических функций ……..   32
3.1.1. Определения ……………………………………………   32
3.1.2. Логико-лингвистическое управление ……………..   35
§ 3.2. Комбинаторный метод вычисления вероятностей
сложных логических функций…………………………………   36
3.2.1. Характеристики логико-вероятностных систем
с упорядоченными элементами …………………………….   37
3.2.2. Комбинаторные операции над логическими
функциями с упорядоченными элементами ……………..   37
3.2.3. Алгоритм вычисления вероятности сложной
логической функции …………………………………………   39
3.2.4. Приближенные методы вычисления вероятности
сложной логической функции по заданным
вероятностям ее базисных переменных …………………..   42
глава 4. Метод приведения систем логического типа
к форме линейной последовательностной машины …………….   47
глава 5. Проблемы логического управления
динамическими объектами …………………………………………   56
§ 5.1. Стратегии управления динамическими объектами …   56
§ 5.2. Метод ситуационного управления ……………………..   59

§ 5.3. Метод бинарных деревьев ……………………………….   61
5.3.1. Стратегия управления динамическим объектом
по методу бинарных деревьев……………………………….   65
5.3.2. Алгоритм управления динамическим объектом
по методу бинарных деревьев……………………………….   67
глава 6. Оценка эффективности методов оптимизации
динамических процессов ……………………………………………   69
Заключение …………………………………………………………..   75
библиографический список ………………………………………..   77
Приложение …………………………………………………………..   79

бб – булев базис

Список аббревиатур

бД – бинарное дерево
бж – базис

Список условных сокращений
АСУ ТП – автоматизация систем управления технологическими
процессами
АЦП – аналого-цифровой преобразователь
бИС – большая интегральная схема
ДИИС – дискретная информационно-измерительная система
ДПФ – дискретная передаточная функция
ДС – дискретная система
ДСАУ – дискретная система автоматического управления
Ив – измеряемая величина
ИвК – измерительно-вычислительный комплекс
ИИ – измерительная информация
ИИС – информационно-измерительная система
ИК – измерительный канал
ИС – измерительная система
КС – канал связи
КУ – корректирующее устройство
ЛС – линия связи
МХ – метрологическая характеристика
НЧ – непрерывная часть
ПФ – передаточная функция
ПФ НЧ – передаточная функция непрерывной части
РФ – решетчатая функция
САК – системы автоматического контроля
САУ – система автоматического управления
СТД – система технической диагностики
Св – случайная величина
СИ – средство измерения
ТИС – телеизмерительная система
Фв – физическая величина
ЧПФ – частотная передаточная функция
ЦАП – цифро-аналоговый преобразователь
ЦвМ – цифровая вычислительная машина
ЦС – цифровая система
ЦСАУ – цифровая система автоматического управления

1. НазНачеНие, фуНкции и
клаССификация диСкРетНых
иНфоРМациоННо-изМеРительНых СиСтеМ
1.1. общие сведения
Усложнение современного производства и развитие исследований в различных направлениях науки привело к необходимости измерения и контроля одновременно нескольких десятков тысяч физических величин (Фв). При этом решение принимается на основании использования результатов не отдельных измерений, а потоков
измерительной информации (ИИ). Постоянное требование повышения качества управления технологическими процессами приводит
к применению сложных алгоритмов, что увеличивает объем обрабатываемой информации.
Ограниченность физиологических возможностей человека в восприятии и переработке больших объемов информации привело к
возникновению такого вида средств измерений (СИ), как измерительные информационные системы (ИИС).
в соответствии с [1] в зависимости от назначения измерительные
системы (ИС) подразделяют на измерительные информационные, измерительные контролирующие, измерительные управляющие и др.
в  состав многих ИИС входят измерительные вычислительные
комплексы (ИвК) различного назначения. в  соответствии с [1]
измерительно-вычислительный комплекс  – это функционально
объединенная совокупность СИ, ЭвМ и вспомогательных устройств,
предназначенная для выполнения в составе ИС конкретной измерительной задачи.
По характеру передачи сигналов все технические системы подразделяются на непрерывные,    дискретные и релейные  [2, 3]. Дискретными системами (ДС) называются

SimStar – новый пакет схемотехнического моделирования аналого
вых схем различного назначения, начиная от низкочастотных схем для
аудио и видеотехники и кончая СВЧполупроводниковыми микросхе
мами специального назначения.
SimStar – эффективный сплав новых информационных технологий и
достижений в области вычислительной математики.
SimStar – высокая эффективность, технологичность, надежность и
достоверность результатов машинного эксперимента.
SimStar – замена натурного эксперимента глубоким компьютерным
моделированием, познание внутренних свойств проектируемых схем,
которые невозможно установить с помощью измерительной аппарату
ры или других прикладных пакетов.
SimStar – новые идеи, новая математика, новые алгоритмы. Приме
нение этих алгоритмов обеспечивает высокое быстродействие, высокую
точность расчетов любых аналоговых схем, анализ при воздействии
самых разнообразных сигналов.
Идеология построения пакета SimStar включает в себя режим актив
ного многооконного диалога, позволяющего оперативно и без коррек
тировки исходных файлов описаний схем, изменять директивную ин
формацию (виды расчета) и ее параметры, осуществлять коррекцию
номинальных значений параметров схемных элементов, внешней сре
ды и входных воздействий, оперативно просматривать результаты те
кущих расчетов в текстовой и графической форме, принимать решения
и активно вмешиваться в процесс проектирования схемы.
Вы можете легко изменить частотные и временные диапазоны, на
бор передаточных и других схемных функций, задать множество варьи
руемых параметров и диапазоны их вариаций. Эту информацию можно
также подготовить предварительно и использовать только по мере на
добности. Для задания внешней среды вы можете определить множе
ство самых разнообразных сигналов, применяемых в радиотехнике.
В директивную информацию также можно включать результаты ра
нее выполненных расчетов, чтобы оценить влияние схемных элементов
и внешних факторов (температура, сигналы и т. д.) на поведение схемы
(устойчивость, частотные характеристики, переходные и установивши
еся процессы и режимы). Результаты расчета можно просмотреть в тек
стовом графическом виде. В пакете SimStar в режиме диалога можно не
только просматривать графики и кривые, но и проводить замеры на
графиках в различных масштабах.

Пакет SimStar позволяет пользователюсхемотехнику выполнять
следующие виды расчетов:
– расчет схем по постоянному току (статический режим); оценить
дрейф токов и напряжений от температуры и напряжений питания (вне
шние факторы); построить их зависимости от вариаций схемных эле
ментов;
– расчет всех видов частотных характеристик схем, а для схем СВЧ
диапазона и Sпараметров;
– быстро построить семейства частотных характеристик

Усилительно-преобразовательные устройства, входящие в состав разнообразных систем автоматического управления (САУ), оказывают существенное влияние на статические и динамические характеристики
САУ в целом. Среди многообразия усилительно-преобразовательных
устройств в настоящем учебном пособии рассматриваются вопросы проектирования транзисторных усилителей медленно меняющихся сигналов, как имеющие весьма широкое распространение.
В учебном пособии рассматриваются следующие основные вопросы
проектирования электронных усилителей:
классификация усилительных устройств по классам работы и схемно-техническим решениям построения схем;
выбор силовых транзисторов и проектирование конструкции теплоотвода;
компоновка усилителя, расчет оконечных и предоконечных каскадов
усиления;
расчет параметров цепей обратной связи, охватывающей усилитель;
получение передаточных функций отдельных каскадов усиления и
усилителя в целом;
синтез корректирующих звеньев методом логарифмических амплитудно-частотных характеристик;
разработка печатной платы и конструкции усилителя.
Рассматриваемые в настоящем учебном пособии вопросы полностью соответствуют программе курса «Электроника» специальностей
«Управление и информатика в технических системах», «Роботы и робототехнические системы», а также программе курса «Физические основы электроники» специальности «Электромеханика».

Техническое задание
Проектируемый усилитель предназначен для работы в составе системы автоматического управления. При этом его функции заключаются
в выполнении операции суммирования сигнала входного датчика, сигналов главной и корректирующей обратных связей системы управления и усилении сигнала рассогласования по величине и мощности.
Исходными данными для проектирования усилителя являются:
1) параметры и характеристика нагрузки:
активное сопротивление Rн;
индуктивность Lн;
максимальный ток нагрузки Iн max;
рабочий диапазон частоты преобразователя н,в;
2) данные источников входных сигналов:
внутреннее сопротивление датчиков сигнала управления Rупр; корректирующей обратной связи RКОС  и главной обратной связи RГОС;
отклонение внутренних сопротивлений    Rупр=RКОС=RГОС=
=Rс = 0,1;
максимально  возможное напряжение (ЭДС) Uупр max;UКОС max;UГОС max;
остаточное напряжение источников сигналов Uупр.ост = 10–5Uупр max;
UКОС ост = 10–2UКОС  max;UГОС ост = 10–5Uс.у max ;
3) основные требования к качеству работы усилителя:
коэффициенты передачи по напряжению по сигналам управления
Uупр; корректирующей обратной связи UКОС и главной обратной
связи UГОС;
допустимые отклонения коэффициентов передачи Uупр =UКОС=
=UГОС =Uдоп = 0,1–0,2;
максимально допустимое значение дрейфа входного сигнала Uвых max;
входное сопротивление усилителя по

Основные возможности системы МаthCAD
МаthCAD – это популярная система компьютерной математики,
предназначенная для автоматизации решения массовых математических задач в самых различных областях науки, техники и образования. Название системы происходит от двух слов – MATHematica
(математика) и CAD (Computer Aided Design – системы автоматического проектирования, или САПР). Так что вполне правомерно считать МаthCAD математическими САПР.
Сегодня различные версии МаthCAD являются математически
ориентированными универсальными системами. Помимо собственно вычислений, как численных, так и аналитических, они позволяют с блеском решать сложные оформительские задачи, которые с трудом даются популярным текстовым редакторам или электронным
таблицам. С помощью МаthCAD можно, например, готовить статьи,
книги, диссертации, научные отчеты, дипломные и курсовые проекты не только с качественными текстами разного стиля, но и с легко
осуществляемым набором самых сложных математических формул,
изысканным графическим представлением результатов вычислений
и многочисленными «живыми» примерами. А применение библиотек и пакетов расширения обеспечивает профессиональную ориентацию МаthCAD на любую область науки, техники и образования.
К важным достоинствам новых версий МаthCAD относятся настройка под любой мало%мальски известный тип печатающих устройств, богатый набор шрифтов, возможность использования всех
инструментов Windows, прекрасная графика и современный многооконный интерфейс. В новые версии МаthCAD включены эффективные средства оформления документов в цвете, возможность создания
анимационных (движущихся) графиков и звукового сопровождения.
Тут же текстовый, формульный и графический редакторы, объединенные с мощным вычислительным потенциалом ядра системы. Предусмотрена и возможность объединения с другими математическими
и графическими системами для решения особо сложных задач. Отсюда и название таких систем – интегрированные системы. Впрочем, в решении задач интеграции создатели МаthCAD пошли намного дальше – эта система обеспечивает подлинную интеграцию с целым рядом
других математических, графических и офисных систем таких как:
МаtLAB, Maple, Excel.

1. ИНТЕРФЕЙС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
Состав системы МаthCAD
Как интегрированная система МаthCAD содержит следующие основные компоненты:
редактор документов – редактор с возможностью вставки математических выражений, шаблонов графиков и текстовых комментариев;
центр ресурсов – интегратор ресурсов системы;
электронные книги – электронные книги с описанием типовых
расчетов в различных областях науки и техники;
справочная система – система для получения справочных данных по тематическому и индексному каталогу, а также для поиска
нужных данных по ключевому слову или