Имитационное моделирование при оценке живучести цифровых систем управления А.П. Давыдова, Ю.Ф. Вагапов, С.А. Лупин 1.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
1 Лекция 5 Нагрузка и качество обслуживания в сетях связи.
Advertisements

Автоматизированное управление дорожным движением (светофорами) Москва 2012г. Бычков Алексей Сергеевич, группа: А Национальный исследовательский университет.
Оценка влияния цифровых датчиков на эффективность систем управления С.А. Лупин, Чжо Чжо Лин, Тан Шейн, А.П. Давыдова, Ю.Ф. Вагапов 1.
Выполнил: Теленкова Р.А.. Измерение интенсивности входного потока вызовов о пожарах и ЧС, то есть потока, поступающего по каналам информационного обеспечения.
Адаптивный метод распределения SPMD-заданий в грид Паньшенсков Михаил, 545 группа Научный руководитель: Лукичев А.С. Рецензент: Демьянович Ю.К июня.
ИНФОРМАЦИОННАЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ АЛГОРИТМОВ И ЕЁ КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕРЫ д.т.н., профессор М.В. Ульянов Кафедра «Управление разработкой программного.
Понятие о методах Монте-Карло. Расчет интегралов 2.5. Расчет интегралов методом Монте-Карло.
Оптимизированная схема оценка объема канального ресурса для звена мультисервисной сети (по материалам книги «Основы телетрафика мультисервисных сетей».
Теория телетрафика и планирование сетей Лекция 3 «Методы планирования сетей телефонной связи» профессор Соколов Н.А.
Выполнили: Мартышкин А. И. Кутузов В. В., Трояшкин П. В., Руководитель проекта – Мартышкин А. И., аспирант, ассистент кафедры ВМиС ПГТА.
МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЭНТРОПИИ А.Н. Тырсин 1, О.В. Ворфоломеева 2 1 – НИЦ «Надежность и ресурс больших систем.
Локальные компьютерные сети Выполнила студентка III курса ГБОУ СПО Баймакский сельскохозяйственный техникум Нигматуллина А.
Современное состояние проблемы моделирования систем Докладчик: Виноградов Андрей Группа: ИТО-4-07 Группа: ИТО-4-07.
Задача построения расписания конфигураций с ограниченной глубиной узлов для беспроводных сенсорных сетей Евгений Наградов.
Обнинский Институт Атомной Энергетики. МОДЕЛИРОВАНИЕИНФОРМАЦИОННЫХСИСТЕМ Гулина Ольга Михайловна Сopyright © 2001 by Nataly Pashkova.
Учитель информатики и ИКТ Кузнецова Aлёна Анатольевна МБОУ СОШ 121 г.Екатеринбург.
Информационное моделирование на компьютере. способность к быстрому счету Главное преимущество компьютера перед человеком – способность к быстрому счету.
Распределение регистров при планировании инструкций для архитектуры Эльбрус Дипломная работа Иванова Д. С. Научный руководитель Шлыков С. Л. Москва 2008.
Имитационное моделирование в исследовании и разработке информационных систем Лекция 6 Элементы теории систем массового обслуживания.
сформировать восприятие, что с овременным инструментом для информационного моделирования является компьютер и показать преимущество компьютера перед человеком.
Транксрипт:

Имитационное моделирование при оценке живучести цифровых систем управления А.П. Давыдова, Ю.Ф. Вагапов, С.А. Лупин 1

Модель системы управления сетью зарядных станций для электромобилей 2

Конфигурация исследуемой модели 3 зарядных станции 5 колонок на каждой станции На каждой из колонок находится видеокамера, с которой поступает информация о длине очереди; суммарное количество машин, отсылающих заявки в течение суток - 200; на каждой из колонок находится видеокамера, с которой поступает информация о длине очереди на данной колонке; количество симуляций модели с одинаковыми параметрами

Характеристики заявки 4

Параметры модели 5 5

Диаграмма состояний электромобиля в модели системы управления сетью зарядных станций 6

В работе проводится сравнение эффективности следующих алгоритмов: Camera Based Fetch Algorithm (CBFA): алгоритм выбора наименее загруженной зарядной станции, к которой должен двигаться автомобиль, основанный исключительно на показаниях видеокамер возле каждой из колонок ; Reliable Fetch Algorithm (RFA): интеллектуальный алгоритм выбора зарядной станции, учитывающий не только информацию с видеокамер, но и дополнительные датчики для принятия управляющего решения. Данный алгоритм присваивает изначальную минимальную длину очереди равной длине очереди на первой колонке, а затем высчитывает 2 значения для оценки длины очереди на каждой колонке. Сравниваемые алгоритмы 7

Сравнение алгоритмов по количеству обслуженных электромобилей в зависимости от амплитуды ошибки неисправного датчика 8

Распределение автомобилей между колонками станции при неисправном датчике и использовании алгоритма RFA 9

Мониторинг размера очереди на зарядных станциях при 1 неисправном датчике и использовании алгоритма CBFA 10

Мониторинг размера очереди на зарядных станциях при 1 неисправном датчике и использовании алгоритма RFA 1

Заключение Полученные результаты подтверждают возможность применения имитационного моделирования для анализа интеллектуальных алгоритмов в системах управления. Их использование повышает надежность сложных цифровых систем и уменьшает количество используемых датчиков. Это является существенным преимуществом над используемым сейчас механизмом резервирования. Оценка живучести интеллектуальных систем управления, проводимая средствами имитационного моделирования, является требовательной к вычислительным ресурсам задачей, для решения которой необходимо использовать технологии распределенных вычислений. 12

Спасибо за внимание! 13