Способ выбора модели исследуемой системы на основании вычисленных энтропийных потенциалов ее событий и устройство для осуществления этого способа

Изобретение относится к измерительной технике. Техническим результатом является повышение точности прогнозирования состояния исследуемой системы за счет выбора оптимальной моделирующей системы. В способе создают массив элементов, включающих измеряемые параметры и наблюдаемые факторы, характеризующие состояние системы, формируют ряд упорядоченных идентификаторов элементов системы, детектируют нормировочный ряд событий, маркируют нормировочный ряд событий упорядоченными идентификаторами, запоминают маркированный нормировочный ряд событий, создают моделирующие системы, вычисляют энтропийные потенциалы событий системы, выбирают оптимальную моделирующую систему, функция которой в соответствии с выбранным критерием сравнения в наибольшей степени соответствует функции, описывающей систему. 2 н. и 50 з.п. ф-лы, 3 ил.

 

Изобретение относится к измерительной технике и может быть применено для измерения переменных скалярных величин, в частности величин, распределенных во времени и/или в пространстве, в том числе величин, характеризующих исследуемую систему с целью прогнозирования ее состояния для выработки регулирующих воздействий. Изобретение может быть применено при научных исследованиях, в качестве учебного прибора или наглядного пособия. Изобретение может быть также использовано в качестве игры.

При описании изобретения использованы термины, употребление которых в научно-технической литературе неоднозначно. Ниже изложены определения употребляемых в описании изобретения наиболее важных терминов.

Необходимые определения.

Упорядоченные идентификаторы элементов исследуемой системы.

Имеется исследуемая система. В качестве исследуемой системы может быть выбрана любая материальная или знаковая система, например, система теплоснабжения города, система энергоснабжения региона, система проведения спортивного соревнования, в частности первенства мира по футболу.

В исследуемой системе различаются части системы. Примерами частей системы «первенство мира по футболу» могут быть участвующие команды, участвующие игроки команд, тренеры, спонсоры и т.д.

В исследуемой системе различаются события системы. Примерами событий системы «первенство мира по футболу» могут быть забитые голы, удаление игроков с поля, назначение штрафных ударов, травмы игроков и т.д.

События и части системы являются элементами системы.

Идентификатор элемента исследуемой системы - это любой символ, присвоенный элементу исследуемой системы. Идентификаторами могут, например, быть номера элементов, их схематические изображения, коды адресов расположения элементов системы, номера игроков. Идентификаторы взаимно однозначно сопоставляются элементам системы. Например, номера игроков в команде не повторяются.

Упорядоченные идентификаторы - это идентификаторы кем-то по какому-то правилу упорядоченные, т.е. между каждым и каждым, из них, включая себя, установлены отношения.

Наглядным способом такого установления отношений является таблица, где по и наименованиям столбцов, и наименованиям строк присвоены идентификаторы, а в перекрестии столбцов и строк указаны устанавливаемые отношения.

Примером такого упорядочивания идентификаторов являются таблицы спортивных соревнований, где в качестве идентификаторов указаны наименования команд, а в перекрестье указан счет в соответствующей встрече команд.

Упорядоченные идентификаторы элементов исследуемой системы образуют ряд. Примером такого ряда может быть список команд по алфавиту.

Нормировочный ряд событий. Для исследований причин победы той или иной команды можно выбрать список параметров, который важен для победы. Но нельзя сказать, что именно определит победу до начала исследований.

Списки параметров, которые важны для исследований, могут быть обширны. Каждый параметр характеризуется отдельными событиями.

Например, для победы в чемпионате мира необходимо, чтобы были хорошие игроки. Их перечень станет нормировочным рядом событий. Важно, чтобы были хорошие спонсоры, чтобы команда не испытывала дефицита средств. Важно, чтобы тренеры понимали друг друга и знали возможности команды. Все эти факторы и многие другие составят отдельные нормировочные ряды событий.

Существуют понятные и очевидные факторы - игроки должны быть, деньги должны быть, тренеры должны быть, форма должна быть. Мало исследована зависимость игры от погодных условий, кроме крайностей. Ничего не известно о влиянии геомагнитной активности, хотя известно, что она оказывает влияние на состояние здоровья, по крайней мере, некоторых людей.

Ряды событий, которые можно выбрать в качестве нормировочных, практически неограниченны.

Интересен класс исследований, когда в качестве нормировочного ряда берутся ряды событий, заведомо не связанные с событиями исследуемой системы. Особенно интересны в качестве нормировочных рядов событий ряды из событий, которые считаются случайными.

В частности, в качестве нормировочного ряда событий может быть выбран процесс радиоактивного распада, который независим от температуры и параметры которого легко непосредственно измерять.

Применительно к заявляемому способу радиоактивный распад был выбран нормировочным, т.е. таким процессом, к которому или при помощи которого что-то нормируют. Процесс радиоактивного распада был представлен одномерным массивом, составленным из записей о событиях распада. Были использованы два канала получения информации о радиоактивном распаде. Эти сведения обрабатывались по обычным математическим правилам и сохранялись для последующей обработки, запись о событиях распада снабжалась меткой времени, номером канала получения информации о радиоактивном распаде и идентификатором анализируемого элемента системы. В качестве идентификаторов анализируемых элементов системы использовался ряд натуральных чисел. Выбранный интервал времени разбивался на количество равных промежутков по числу идентификаторов анализируемых элементов системы. Каждому такому интервалу сопоставлялся индивидуальный идентификатор анализируемого элемента системы. Таким образом, был получен маркированный нормировочный ряд событий, где все события различались, и где каждому событию присвоен символ - метка времени.

Маркированный нормировочный ряд событий состоит из цифр, объединенных в группы, где для каждой группы присутствует повторяющийся формат представления данных. Сохранение маркированного нормировочного ряда событий проводилось в виде двоичного кода в памяти компьютера.

Процедуры обработки хранящегося маркированного нормировочного ряда событий состоят в различных вариантах математической обработки одномерного числового массива. Примерами процедур обработки являются: сортировка, упорядочивание, создание выборки части массива и т.д.

Применительно к заявляемому способу выбирались широко применяемые процедуры статистической обработки данных, поскольку заранее не были известны наилучшие процедуры обработки. Позже, когда экспериментатором был накоплен опыт работы с маркированным нормировочным рядом событий разными процедурами, были подобраны более удобные комбинации процедур обработки числовых данных.

В устройстве, реализующем способ, это делается путем выбора наиболее подходящего алгоритма обработки числовых данных из алгоритмов, реализованных в соответствующем устройстве. Один из алгоритмов и соответствующая программная реализация описаны ниже.

Выбор подходящего алгоритма обработки числовых данных осуществляется путем сравнения результатов, получаемыми разными алгоритмами, с заранее заданным критерием качества.

Энтропийный потенциал событий исследуемой системы - это величина, получаемая расчетом по следующей формуле (1):

,

где SB(TA+dT) - математическое ожидание энтропии системы на момент В, вычисленное после того, как событие А произошло,

SB(TA-dT) - математическое ожидание энтропии системы на момент В, вычисленное до того, как событие А произошло.

Локально необратимый процесс - такой физический процесс, для которого в области измерения его параметров датчиками не наблюдается обратный процесс, либо в этой области прямой процесс преобладает над обратным для него процессом в мере, достаточной для достоверного различения этих процессов.

Моделирующая система - это создаваемая математически знаковая система, которая предназначена для исследования исследуемой системы. При создании моделирующей системы используется итерационный подход.

Сведения, получаемые от датчиков, перерабатываются в числовые данные, создается набор процедур обработки этих данных, данные обрабатываются и результаты обработки сопоставляются с аналогичными данными об исследуемой системе. По результатам сравнения корректируется моделирующая система. Процесс повторяется до достижения стабильных, повторяемых и прогнозируемых результатов.

Как оказалось на практике, удобным является для выбора точной математической модели использовать специальную функцию - энтропийный потенциал событий, введенную в научный оборот в 1989 году автором изобретения (М.Зильберман. «О корреляции плотности истинных предсказаний в числовых лотереях с солнечной активностью и тестом Пиккарди», ВИНИТИ, №3168-В89, 1989).

Корреляционные зависимости исследуемой и моделирующих систем. Системы для их сравнения представлены числовыми данными, для которых вычисляются корреляционные функции по следующей формуле (2):

.

(Формула приводится про источнику: David С.Howell. Fundamental Statistics for the Behavioral Sciences, Duxbury Press, Boston, Massachusetts, 1985).

В качестве ближайших аналогов заявляемых изобретений автором выбраны устройство для измерения переменных скалярных величин, распределенных в пространстве, и способ его работы [RU 2232977].

Такое устройство для измерения переменных скалярных величин, распределенных в пространстве, содержит измерительные каналы с датчиками и блок управления с управляющим выходом. Каждый измерительный канал имеет управляющий вход и содержит инвертор, переключающий элемент и преобразователь напряжение-ток, выход которого соединен с выходом канала, при этом число каналов выбрано четным, а управляющий выход блока управления подключен к управляющим входам каналов, выходы которых соединены общим проводником, являющимся выходом устройства. Входы переключающих элементов одной группы каналов, составляющих половину от всего числа каналов, соединены с датчиками и входами преобразователей через инверторы, а входы переключающих элементов другой группы каналов соединены с датчиками и входами преобразователей напрямую. Формирование групп каналов обеспечено блоком управления исходя из расположения датчиков в измеряемом пространстве по системе ортогональных двоичных функций, принимающих значения плюс или минус.

Рассматриваемые способ и устройство не позволяют исследовать системы скалярных величин с использованием энтропийных потенциалов событий системы.

Задачей настоящего изобретения является создание способа выбора модели исследуемой системы на основании вычисленных энтропийных потенциалов ее событий и устройства для осуществления этого способа.

Сущность заявляемого способа заключается в том, что

создают массив элементов, включающих измеряемые параметры и наблюдаемые факторы, характеризующие состояние исследуемой системы, формируют ряд упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы,

детектируют нормировочный ряд событий,

маркируют нормировочный ряд событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы,

запоминают маркированный нормировочный ряд событий,

создают моделирующие системы путем подбора процедур обработки запомненного маркированного нормировочного ряда событий,

вычисляют энтропийные потенциалы событий исследуемой системы,

из созданных моделирующих систем выбирают в качестве оптимальной такую моделирующую систему, функция которой в соответствии с выбранным критерием сравнения в наибольшей степени соответствует функции, описывающей исследуемую систему, в точках, в которых энтропийные потенциалы событий последней принимают наименьшие значения.

Благодаря предлагаемой совокупности действий осуществляется возможность выбора модели исследуемой системы на основании вычисленных энтропийных потенциалов. Известными в уровне технике средствами выбор модели исследуемой системы на основании вычисленных энтропийных потенциалов осуществить невозможно.

Техническим результатом заявляемого изобретения является повышение точности прогнозирования состояния исследуемой системы за счет выбора оптимальной моделирующей системы.

В частном случае выполнения способа исследуют через некоторые интервалы времени корреляционные зависимости исследуемой и выбранной моделирующей систем, и при отсутствии корреляции из созданных моделирующих систем выбирают другую оптимальную моделирующую систему, функция которой в соответствии с выбранным критерием сравнения в наибольшей степени соответствует функции, описывающей исследуемую систему, в точках, в которых энтропийные потенциалы событий последней принимают наименьшие значения.

В рассматриваемом случае выполнения способа появляется возможность корректировки выбранной моделирующей системы.

В частном случае выполнения способа в качестве нормировочного ряда событий можно использовать локально необратимый процесс и фиксировать измеряемые числовые значения этого локально необратимого процесса.

Благодаря этому при исследовании энтропийных потенциалов системы снижается уровень шумов, вызванных возможным существованием как прямого, так и обратного процессов в обратимых процессах.

В частном случае выполнения способа можно в качестве нормировочного ряда событий использовать радиоактивный распад и фиксировать измеряемые числовые значения этого радиоактивного распада.

Благодаря этому гарантированно снижается уровень шумов, поскольку для радиоактивного распада хорошо изучены его типы и заранее известно имеется ли для данного источника радиоактивного распада поглощение продуктов этого распада непосредственно в источнике.

В частном случае выполнения способа можно в качестве нормировочного ряда событий использовать числовые значения, например скорость протекания, необратимых биологических процессов и фиксировать измеряемые числовые значения этих процессов.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий и набор исследуемых систем.

В частном случае выполнения способа можно в качестве нормировочного ряда событий использовать скорость протекания одного из следующих необратимых биологических процессов или любое их сочетание: прорастание, размножение, деление, выживаемость.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий и набор исследуемых систем.

В частном случае выполнения способа можно детектировать более одного нормировочного ряда событий.

Благодаря этому еще более расширяется набор возможных нормировочных рядов событий и их комбинаций, а также набор доступных для исследования систем.

В частном случае выполнения способа формирование ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы возможно осуществлять путем выделения в системе ее элементов, например частей, связей, событий, и присвоения этим элементам системы упорядоченных идентификаторов, например, последовательных чисел натурального ряда.

Благодаря этому создается простая возможность упорядочивания элементов исследуемой системы и их идентификаторов.

В частном случае выполнения способа можно маркировку нормировочного ряда событий осуществлять путем присвоения каждому сообщению о событии нормировочного ряда событий кода, содержащего сведения о времени события и идентификатор элемента исследуемой системы.

Благодаря этому достигается неповторимость каждого сообщения о событии нормировочного ряда.

В частном случае выполнения способа можно маркировку каждого нормировочного ряда событий осуществлять раздельно.

Благодаря этому достигается повышение точности.

В частном случае выполнения способа можно вычисленные энтропийные потенциалы событий ранжировать.

Благодаря этому расширяется набор математических функций, применяемых для моделирования, и упрощается процесс подбора необходимых функций, а также снижается уровень шумов.

В частном случае выполнения способа можно в качестве нормировочного ряда событий использовать диссипацию тепла и фиксировать измеряемые числовые значения этого процесса диссипации тепла.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации тепла использовать время, за которое нагретый элемент входит в тепловое равновесие с окружающей средой.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве нормировочного ряда событий использовать диссипацию холода и фиксировать измеряемые числовые значения этого процесса диссипации холода.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации холода использовать время, за которое охлажденный элемент входит в тепловое равновесие с окружающей средой.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве нормировочного ряда событий использовать скорость растворения и фиксировать измеряемые числовые значения этого процесса растворения.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве нормировочного ряда событий использовать скорость испарения и фиксировать измеряемые числовые значения этого процесса испарения.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве нормировочного ряда событий использовать числовые значения химических реакций и фиксировать измеряемые числовые значения этих химических реакций.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве нормировочного ряда событий использовать числовые значения необратимых физических процессов и фиксировать измеряемые числовые значения этих необратимых физических процессов.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве необратимых физических процессов использовать один из следующих физических процессов или любое их сочетание: падение, тепловидение, теплопередача, горение, радиоактивный распад.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве нормировочного ряда событий использовать числовые значения локально необратимых физических процессов и фиксировать измеряемые числовые значения этих локально необратимых физических процессов.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации тепла использовать перепад температуры, на который нагретый элемент охлаждается за фиксированное время, входя в тепловое равновесие с окружающей средой.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В частном случае выполнения способа можно в качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации холода использовать перепад температуры, на который охлажденный элемент нагреется за фиксированное время, входя в тепловое равновесие с окружающей средой.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

Осуществление способа показано, в частности, на примере системы городского теплоснабжения.

1. Создают массив элементов, включающих измеряемые параметры и наблюдаемые факторы, характеризующие состояние исследуемой системы.

Частями системы теплоснабжения, в частности, являются:

- хранилища (источники) топлива,

- котельные установки,

- насосные установки,

- теплотрассы магистральные прямой и обратной воды,

- разводка труб в домах,

- разводка труб в отапливаемых помещениях,

- теплообменники в домах,

- система вентиляции в отапливаемых помещениях,

- утепление отапливаемых помещений,

- прочее.

Событиями (измеряемыми параметрами и наблюдаемыми факторами) системы теплоснабжения, в частности, являются:

- влажность воздуха в местах сгорания топлива и отапливаемых помещениях,

- температура воздуха в местах сгорания топлива и отапливаемых помещениях,

- содержание воды в топливе,

- калорийность топлива и его расход,

- давление газа в магистралях

- слив отопительной воды для мытья посуды,

- слив отопительной воды для помывки,

- наличие сквозняков в отапливаемых помещениях,

- протечки прямой и обратной воды в соединениях и при авариях,

- расходы горячей воды

- давления воды в разных точках,

- температуры воды в разных точках,

- работоспособность ремонтных бригад,

- эффективность работы жилищных комиссий,

- эффективность работы муниципальных депутатов,

- прочее.

Части и события системы образуют массив ее элементов. Пусть их будет 26.

2. Формируют ряд упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы.

Все элементы исследуемой системы нумеруют последовательными числами натурального ряда.

3. Детектируют нормировочный ряд событий.

В качестве нормировочного ряда событий выбирают радиоактивный распад Америция-241 (Americium-241), который заведомо не зависит от температуры - т.е. основного параметра исследуемой системы. А именно, абсолютное время конкретного распада, который детектируется счетчиком, на основе трубки Гейгера-Мюллера. Фактически, это одномерный массив, элементами которого являются последовательные отсчеты часов, соответствующие детектированным распадам (щелчок счетчика на основе трубки Гейгера-Мюллера давал команду на считывание абсолютного времени электронных часов). Пусть это будет Массив-Н. Реально количество элементов Массива-Н составляет десятки и/или сотни тысяч.

4. Маркируют нормировочный ряд событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы.

Из Массива-Н выбираются первые двадцать шесть элементов (по числу элементов исследуемой системы) и им присваиваются последовательно номера от 1 до 26 по правилу 1-1, 2-2, 3-3 и т.д. Потом берутся следующие 26 элементов массива и им также присваиваются последовательно номера от 1 до 26 по правилу 27-1, 28-2, 29-3 и т.д. Потом берутся следующие 26 элементов массива и им также присваиваются последовательно номера от 1 до 26 по правилу 53-1, 54-2, 55-3 и т.д. Операция повторяется до исчерпания элементов массива. Если Массив-Н имеет число элементов не кратное числу элементов исследуемой системы, то последняя маркировка не заканчивается, прерываясь на конкретном номере. Так получают маркированный нормировочный ряд событий.

В машинной обработке форматы представления данных времени (Массив-Н) и натуральных чисел (соответствующих номерам элементов исследуемой системы) не совпадают. Поэтому маркированный нормировочный ряд событий представляется одномерным массивом, где элементы имеют новый формат, объединяющий и значение времени, и присвоенный номер. Этот формат может либо вначале содержать натуральные числа от 1 до 26, а потом абсолютное значение времени, либо вначале содержать абсолютное значение времени, а потом натуральные числа от 1 до 26. Для разных случаев может быть удобен тот или иной вид.

5. Запоминают маркированный нормировочный ряд событий.

Маркированный нормировочный ряд событий сохраняют в памяти компьютера, записав его на жестком диске.

6. Создают моделирующие системы путем подбора процедур обработки запомненного маркированного ряда событий.

Маркированный нормировочный ряд событий эквивалентно преобразуют в вид, когда каждый элемент является вещественным числом. Это эмпирические данные. Эмпирические данные содержат реальные значения всех измеряемых параметров всех элементов системы для разных моментов времени, выбранных при изучении распада Америция-241. Теперь маркированный нормировочный ряд событий можно представить в виде графика функции, где по оси Х откладывается номер элемента ряда, а по оси Y - значение элемента ряда.

Теперь важно для такого набора точек на графике подобрать аналитическое выражение, приближенно выражающую функцию, представленную такой последовательностью эмпирических данных. Формулы, изображающие функциональную зависимость, полученную из опыта в виде таблицы или графика, называются в математике эмпирическими формулами.

Обычно для приближенного изображения заданной функции выбирают аппроксимирующую (приближенную) функцию из функций определенного вида. Удобно выбирать многочлены (полиномы) вида суммы последовательных степеней числа «е» (основания натурального логарифма). Тогда, весьма вероятно, что, выбрав необходимое количество первых слагаемых, мы легко получаем достаточную точность аппроксимации.

Для исследования эмпирических периодических функций удобно использовать ряды Фурье (гармонический анализ). В этом случае весьма сложные периодические эмпирические функции без потери необходимой точности могут быть заменены группами коэффициентов. Техника имеет богатый опыт обработки и интерпретации периодических эмпирических функций.

Точность подбора аппроксимирующей функции определяется разными способами, но наиболее распространенный - метод наименьших квадратов. Упрощенно, суть его сводится к выбору такой аппроксимирующей функции, которая аналитически достаточно проста и в то же время, сумма квадратов разности ординат эмпирической и аппроксимирующей функций, вычисленных для каждой из эмпирических точек, является минимальной.

Такие алгоритмы известны. Обычно, они реализованы в виде программ. Они могут быть созданы в виде спецвычислителя.

Моделирующие системы содержат всевозможные комбинации всевозможных элементов системы, к тому же добавлены заведомо независимые от тепла параметры и все это дано в привязке ко времени.

Пример простых алгоритмов, позволяющие ранжировать элементы исследуемой системы, по частоте импульсов радиоактивного распада внутри каждого часа и аккумулирующие победителей каждого часа, приведены ниже. Под победителями понимается ранжированная группа обработанных показаний датчиков, отбираемая для дальнейшей обработки и построения моделей. Под частотами импульсов понимается частоты импульсов радиоактивного распада, детектируемые датчиком на основе трубки Гейгера-Мюллера. Упорядоченные идентификаторы элементов исследуемой системы образуют ряд.

Алгоритм обработки и анализа зарегистрированных импульсов

Предлагаемый алгоритм позволяет создавать простейшую моделирующую систему, ранжируя элементы исследуемой системы по частоте импульсов радиоактивного распада внутри каждого часа и аккумулируя победителей каждого часа. Алгоритм и соответствующая программа были написаны на языке T-SQL для SQL Server 7.0.

1. Программа имеет 2 входных параметра: FromDate и ToDate. Эти параметры позволяют пользователю выбирать интервал, где будет выполнен анализ частот импульсов.

2. В течение инициализации программа создает 3 временные таблицы

#Numbers (num int, r real, Qty int)

#AllNumbers (num int, r real, Qty int)

#t (dat datetime, qty int, num int)

3. Программа определяет почасовые интервалы между FromDate и ToDate. Например, если FromDate='13 марта 2007 10:00:00' и ToDate='Mar 13, 2007 18:00:00' - программа делит все импульсы, записанные между FromDate и ToDate на 8 интервалов:

от '13 марта 2007 10:00:00' до '13 марта 2007 11:00:00',

от '13 марта 2007 11:00:00' до '13 марта 2007 12:00:00',

от '13 марта 2007 12:00:00' до '13 марта 2007 13:00:00'

от '13 марта 2007 17:00:00' до '13 марта 2007 18:00:00'

В зависимости от конкретной реализации (например, в зависимости от частоты импульсов и количества анализируемых элементов системы) интервалы могут быть как больше, так и меньше одного часа.

4. Для каждого почасового интервала программа

а. Очищает временные таблицы #t и #Numbers

b. Вставляет во временную таблицу #t общее количество импульсов, зарегистрированных в каждую минуту анализируемого часа для соответствующего анализируемого элемента системы. Идентификатор анализируемого элемента системы записывается в базу данных для каждого импульса вместе с меткой времени и номером детектора.

с. Используя данные, вставленные в таблицу #t, описанная программа вычисляет среднюю частоту зарегистрированных импульсов, группируя их по анализируемым элементам системы и суммируя их по всем минутам анализируемого часа. Средняя частота вычисляется как частное от деления:

[Общее количество импульсов для анализируемого элемента системы, суммированное всеми минутами анализируемого часа] и [общее количество минут в анализируемом часе, когда соответствующий элемент системы анализировался].

d. Описанная программа может добавочно потребовать, чтобы число зарегистрированных импульсов в минуту, было бы выше (ниже) некоторого определенного порога. Например, может быть запрограммировано, чтобы рассматривать только минуты, где было зарегистрировано не меньше, чем 10 импульсов. Это позволяет программе игнорировать минуты, когда никаких импульсов или только фоновые импульсы были зарегистрированы (например, из-за технических проблем).

е. После завершения вычислений, описанных в пункте 4-с выше, программа вставляет идентификатор анализируемого элемента системы, вычисленные частоты и полное количество импульсов для этого анализируемого элемента системы во временную таблицу #Numbers, которая была создана на шаге 2 и была очищена на шаге 4-а.

f. Используя данные таблицы #Numbers, программа сортирует записи по частоте и записывает идентификаторы анализируемых элементов системы с наименьшими частотами и соответствующим часом из таблицы #Numbers в таблицу #SelectedNumbers. В предпочитаемом воплощении программа отбирает и вставляет 50% записей с наибольшими частотами в таблицу #SelectedNumbers. Очевидно, что это число может быть изменено, если нужно. Также, в определенных алгоритмах программа может отбирать и вставлять записи не с наибольшими частотами, а с наименьшими частотами.

5. После обработки всех почасовых интервалов программа вычисляет: сколько раз идентификатор каждого анализируемого элемента системы появляется в таблице #SelectedNumbers, сортирует проанализированные идентификаторы элементов системы по количеству и уведомляет пользователя. Самый простой способ уведомить пользователя - показать результат на компьютерном мониторе. Однако возможны также и другие методы уведомления, как уведомление через компьютерный динамик, печать на принтере, передачу SMS-сообщений, электронная почта, телефон, факс, пейджер, устройство "Blackberry", уведомление через сотовый телефон и другие.

6. Объединение датчиков.

Процесс, описанный в пунктах 1-5, может быть также выполнен, используя несколько независимых датчиков. В этом случае, описанная программа может быть изменена, чтобы объединить результаты, полученные от этих нескольких датчиков вместе.

Ниже описываются некоторые возможные способы объединения данных нескольких детекторов.

а. Записывающие устройства этих датчиков синхронизируются друг с другом. Например, если компьютеры используются как регистрирующие устройства - время всех компьютеров должно быть тем же самым, моменты анализа элементов системы должны быть тем же самым, и сами анализируемые элементы системы должны быть тем же самым.

Эта синхронизация времени между компьютерами, использующими SQL Server? может быть сделана, например, используя по расписанию SQL Server job:

declare @s varchar(20)

select @s=convert(varchar(20),dat,8) from vGetDate

select @s='Time'+@s

exec ComputerToBySync.master..xp_cmdshell @s,

где 'ComputerToBySync' - название компьютера, где время должно быть синхронизировано, и vGetDate - view объект на SQL Server управляющего компьютера, который был создан как: CREATE VIEW vGetDate AS SELECT GETDATE() AS Dat.

b. Объединение импульсов.

В этом случае на шаге 4b (выше) программа вставляет во временную таблицу

#t общее количество импульсов для каждой минуты анализируемого часа и анализируемого элемента системы, прибывших от всех датчиков. Преимущество этого метода - интеграция данных от нескольких датчиков и соответствующей минимизации влияния флуктуации, которые каждый индивидуальный датчик может испытывать.

с. Объединение сортированных чисел, прибывших из нескольких таблиц #SelectedNumbers.

В этом случае каждый компьютер вычисляет и заполняет таблицы #SelectedNumbers (описанные на шаге 4f) независимо. Но после этого программа вычисляет количества появлений анализируемых элементов системы в таблице #SelectedNumbers не для одного компьютера, а для всех компьютеров вместе. Преимущество этого метода - также интеграция данных от нескольких датчиков и соответствующей минимизации влияния флуктуации.

d. Анализ относительной частоты.

В этом случае два синхронизированных компьютера делают запись импульсов в ту же самую таблицу, рассматривая компьютеры как различные каналы. Детали о синхронизации приведены в пункте 6а. В течение обработки по пунктам 4b-4с компьютер вычисляет количество импульсов только для одного канала, и сравнивает его с общим количеством импульсов по обоим каналам. Таким образом, программа анализирует не абсолютную частоту импульсов для анализируемого элемента системы, но относительную частоту первого канала, сравнивая его с суммой (первый + второй каналы). То есть величины, которые записываются в таблицу #Numbers, - не абсолютные величины типа 85 импульсов для анализируемого элемента системы "5", или 83 для анализируемого элемента системы "2" и т.д., а процент от импульсов, зарегистрированных на канале 1 по отношению ко всем зарегистрированным импульсам, т.е. 54,2% для анализируемого элемента системы "5", 53,2% для анализируемого элемента системы "2" и т.д.

Разумеется, это может быть и отношение числа импульсов первого и второго каналов.

Большое преимущество этого метода - использования дифференциальных измерений. Это позволяет минимизировать влияние внешних факторов. Так, например, если фоновая радиация становится сильнее - это влияет на оба датчика, и процент (N1/(N1+N2)) останется неизменным. То же самое для возможного температурного влияния на датчики, изменения во влажности и т.д.

7. Вычисляют энтропийные потенциалы событий исследуемой системы.

Энтропийный потенциал событий исследуемой системы это величина, получаемая расчетом по формуле (1):

,

где SB(TA+dT) - математическое ожидание энтропии системы на момент В, вычисленное после того, как событие А произошло,

SB(TA-dT) - математическое ожидание энтропии системы на момент В, вычисленное до того, как событие А произошло.

Для теплотехнических систем значение энтропии определено и может быть получено простыми счетными устройствами на основании показаний датчиков температуры, расхода, давления и т.д.

События А исследуемой системы также известны - это изменения непосредственно измеряемых параметров. Выбирают последовательно каждое из них. В принципе, любая точка может считаться событием А.

Можно выбрать любые моменты В как до, так и после события А. В принципе, любая точка может быть моментом В. Для любого события А может быть множество моментов В как до, так и после события А.

Для каждой точки исследуемой системы (для любого события А) может быть вычислено множество энтропийных потенциалов событий. Их значения могут различаться в зависимости от того, как был выбран момент В до и после события А.

Малые энтропийные потенциалы событий говорят о малых последствиях от события, а большие - о больших. Очевидно, что наиболее интересны большие отклонения системы.

При исследовании системы нельзя однозначно судить, станет ли причиной больших отклонений тот или иной набор факторов. Поэтому энтропийные потенциалы событий являются только критерием отбора оптимальной моделирующей системы.

Время измерения параметров весьма мало. Процесс расчета также не занимает много времени. В любом случае время на снятие показаний и составление моделей существенно меньше времени реагирования системы на возмущающие воздействия. Инерционность системы составляет часы, а расчеты занимают минуты. Таким образом, если будет выбрана оптимальная модель, то ее прогнозные возможности позволят принять правильное решение в заданное время.

8. Из созданных моделирующих систем выбирают в качестве оптимальной такую моделирующую систему, функция которой в соответствии с выбранным критерием сравнения в наибольшей степени соответствует функции, описывающей исследуемую систему, в точках, в которых энтропийные потенциалы событий последней принимают наименьшие значения.

Для рассматриваемого случая выбор оптимальной моделирующей системы должен обеспечить простые законы регулирования исследуемой системы теплоснабжения, гарантирующие от размораживания город и обеспечивающие комфортные условия в помещениях.

Иными словами, на любой момент времени должна быть возможность создать заданную температуру в отапливаемых помещениях через 8 часов.

Аппроксимирующая функция (моделирующая система) будет тем точнее, чем больше эмпирических данных (исследуемая система) будет перерабатываться. Теоретически, в пределе, когда будут обработаны все возможные варианты существования исследуемой системы, тогда моделирующая система может быть создана весьма точно. При неполноте эмпирических данных точность существенно ниже. Энтропийные потенциалы событий позволят выделить важную информацию и отфильтровать менее важную - чем больше энтропийный потенциал события (локального отклонения параметров), тем больше изменение теплотехнических параметров системы в целом. Например, изменение температуры первичной воды на 1 градус менее значимо, чем изменение температуры обратной воды на тот же 1 градус.

Моделирующие системы выдержаны не в традиционном стиле поиска прямых функциональных зависимостей между отдельными параметрами: для этого техника не знает эффективных процедур для сложных задач.

Моделирующие системы это специальные функции, которые можно, тем не менее, соотнести с конкретными элементами исследуемой системы (всеми ее элементами и всеми ее состояниями), поскольку при составлении моделирующих систем все преобразования данных велись эквивалентно.

Моделирующих систем было получено множество. Оптимальной является та, которая имеет наибольшую прогнозную силу - т.е. аппроксимирующая функция точнее представляет эмпирическую функцию в точках, для которых энтропийные потенциалы событий исследуемой системы принимают наименьшие значения. Для иных точек, энтропийные потенциалы которых стремятся к нулю (т.е. последствия которых быстро затухают и не существенно влияют на общую энтропию системы), аппроксимирующая функция может принимать любые значения или вообще не определяться, а сами эти точки - исключаться из рассмотрения исследуемой системы или из области определения аппроксимирующей функции.

Точность подбора аппроксимирующей функции оценивается с помощью различных критериев сравнения, наиболее распространенным из которых является метод наименьших квадратов. Упрощенно, суть его сводится к выбору такой аппроксимирующей функции, которая аналитически достаточно проста, и, в то же время, сумма квадратов разности ординат эмпирической и аппроксимирующей функций, вычисленных для каждой из эмпирических точек, является минимальной.

Принципиальное отличие заявляемого способа заключается в том, что выбранный критерий сравнения, например, метод наименьших квадратов, применяется только для точек, энтропийные потенциалы которых отличаются от нуля. Это позволяет резко упростить искомый закон регулирования теплосистемы (моделирующей системы).

Оптимальной является та моделирующая система, для которой минимальна сумма квадратов разности ординат эмпирической и аппроксимирующей функций, вычисленных для каждой из эмпирических точек, энтропийные потенциалы которых отличаются от нуля.

После выбора оптимальной моделирующей системы, принимаются исполнительские решения и совершаются действия по изменению параметров теплосистемы (исследуемой системы). Поскольку таких воздействий может быть множество, выбираются наиболее слабые, приводящие к заданному режиму через n часов. Если позже эти воздействия покажутся недостаточными, будут предприниматься более сильные воздействия и т.д. Список таких воздействий получается, если обратным порядком развернуть код эмпирических данных и отрегулировать параметры таким образом, как они представлены в коде.

9. В частном случае выполнения способа исследуют через некоторые интервалы времени корреляционные зависимости исследуемой и выбранной моделирующей систем, и при отсутствии корреляции из созданных моделирующих систем выбирают другую оптимальную моделирующую систему, функция которой в соответствии с выбранным критерием сравнения в наибольшей степени соответствует функции, описывающей исследуемую систему, в точках, в которых энтропийные потенциалы событий последней принимают наименьшие значения.

Поскольку необходимое прогнозное время для моделирующей системы из условий не менее N часов, время сбора эмпирических данных об исследуемой системе может начать отсчет в любое время и далее продолжаться непрерывно, а время создания моделирующих систем на основе ранее накопленных данных занимает незначительное время, определяемое работой контрольно-измерительных приборов и наличием спецвычислителей или программ для ЭВМ, всегда есть время проверить качество моделирующей системы, ее точность после выбора оптимальной моделирующей системы и до конца прогнозного периода.

Проверку качества моделирующей системы осуществляют, исследуя корреляционные зависимости между исследуемой и моделирующей системами, в частности, с использованием формулы (2).

Эта проверка позволит вовремя изменить воздействия, если покажется, что предпринятые на основе модели недостаточны.

Кроме того, создание моделей не останавливается и может быть повторено через некоторый интервал, скажем 1 час. Прогнозный интервал опять будет N часов, но полученный ранее результат будет уже на N-1 часе в новых моделях. Исследование корреляционных зависимостей исследуемой системы (теплоснабжения) и первой оптимальной модели, а также второй оптимальной модели, сделанной через 1 час, позволит увеличить точность регулирования.

Практическим достигаемым эффектом реализации заявляемого способа является значительная экономия топлива и повышение качества услуг отопления.

Сущность заявляемого устройства заключается в том, что оно включает:

средство для хранения массива элементов исследуемой системы,

датчик упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы,

датчик нормировочного ряда событий,

средство для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы,

средство для хранения показаний датчиков после маркировки,

средство создания и хранения моделирующих систем путем перебора процедур обработки хранящихся показаний датчиков,

средство вычисления энтропийных потенциалов событий,

средство для сравнения параметров исследуемой системы и моделирующей системы,

средство для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий.

Благодаря этому создается возможность выбора модели исследуемой системы (моделирующей системы) на основании вычисленных энтропийных потенциалов ее событий. До создания заявляемого устройства возможность выбора модели исследуемой системы (моделирующей системы) на основании вычисленных энтропийных потенциалов ее событий отсутствовала.

В предлагаемом устройстве средство сравнения параметров моделирующей и исследуемой систем может содержать узел вычисления корреляционных зависимостей моделирующей и исследуемой систем.

Благодаря этому создается возможность полностью автоматического выбора оптимальной модели исследуемой системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов ее событий и корректировки выбранной модели в случае необходимости.

В предлагаемом устройстве можно установить средство осуществления локально необратимого процесса, а в качестве датчика нормировочного ряда событий применить, по меньшей мере, один датчик измерения значений этого процесса.

Благодаря этому снижается уровень шумов, вызванных возможным существованием как прямого, так и обратного процессов в обратимых процессах.

В предлагаемом устройстве можно в качестве датчика нормировочного ряда событий использовать препарат радиоактивного изотопа и установить хотя бы один датчик измерения этого процесса, основанный на трубке Гейгера-Мюллера.

Благодаря этому создается возможность достаточно простого создания нормировочного ряда независимых от исследуемой системы событий, а также гарантированно снижается уровень шумов, поскольку для радиоактивного распада хорошо изучены его типы и заранее известно имеется ли для данного источника радиоактивного распада поглощение продуктов этого распада непосредственно в источнике.

В предлагаемом устройстве можно установить средство формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы, в котором элементам системы присваиваются упорядоченные ряды символов, например, последовательные числа натурального ряда.

Благодаря этому создается простая возможность упорядочивания элементов исследуемой системы и их идентификаторов.

В предлагаемом устройстве можно установить средство маркировки нормировочного ряда событий путем присвоения каждому сообщению о событии нормировочного ряда событий кода, содержащего сведения о времени события и идентификатор элемента исследуемой системы.

Благодаря этому достигается неповторимость каждого сообщения о событии нормировочного ряда.

В предлагаемом устройстве можно установить не менее двух датчиков нормировочного ряда событий.

Благодаря этому расширяется набор возможных нормировочных рядов событий.

В предлагаемом устройстве можно установить средство для подключения одного из датчиков к средству для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы.

Благодаря этому маркировка производится автоматически, а также повышается ее помехоустойчивость.

В предлагаемом устройстве можно установить средство раздельной маркировки каждого нормировочного ряда событий.

Благодаря этому еще более расширяется набор возможных нормировочных рядов событий и их комбинаций и набор доступных для исследования систем.

В предлагаемом устройстве датчик нормировочного ряда событий можно окружить фильтрами, по меньшей мере, частично защищающими этот датчик от воздействия окружающей среды.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства для выбора модели исследуемой системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов ее событий от флуктуации материальных полей окружающей среды.

В предлагаемом устройстве можно в состав фильтров ввести одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон.

Благодаря этому возможен экспериментальный подбор эффективных материалов для изготовления фильтров.

В предлагаемом устройстве можно в качестве фильтров использовать зеркала.

Благодаря этому происходит отражение лучистой энергии и повышается независимость работы устройства от флуктуации лучистой энергии.

В предлагаемом устройстве можно в качестве фильтров использовать термозащитные элементы.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства от флуктуации тепловых полей окружающей среды.

В предлагаемом устройстве датчик нормировочного ряда событий можно окружить экранами, по меньшей мере, частично защищающими этот датчик от воздействия окружающей среды.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства от флуктуации материальных полей окружающей среды.

В предлагаемом устройстве можно установить экраны, в состав которых входит одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон.

Благодаря этому возможен экспериментальный подбор эффективных материалов для изготовления экранов.

В предлагаемом устройстве в качестве экранов можно использовать зеркала.

Благодаря этому происходит отражение лучистой энергии и повышается независимость работы устройства от флуктуации лучистой энергии.

В предлагаемом устройстве в качестве экранов можно использовать термозащитные элементы.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства от флуктуации тепловых полей окружающей среды.

В предлагаемом устройстве датчик нормировочного ряда событий можно расположить в термостабилизированных условиях.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства от флуктуации тепловых полей окружающей среды.

В предлагаемом устройстве датчик нормировочного ряда событий можно расположить в термостате с активным термоэлементом.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства от флуктуации тепловых полей окружающей среды.

В предлагаемом устройстве, по меньшей мере, один датчик нормировочного ряда событий можно окружить фильтрами, по меньшей мере, частично защищающими этот датчик от воздействия окружающей среды.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства от флуктуации полей окружающей среды.

В предлагаемом устройстве в состав фильтров может входить одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, стекло, бумага, картон, другие металлы, пластик, поролон.

Благодаря этому возможен экспериментальный подбор эффективных материалов для изготовления фильтров.

В предлагаемом устройстве в качестве фильтров могут быть использованы зеркала.

Благодаря этому происходит отражение определенных видов и/или частей спектра лучистой энергии и повышается независимость работы устройства от флуктуации лучистой энергии.

В предлагаемом устройстве в качестве фильтров могут быть использованы термозащитные элементы.

Благодаря этому избирательно повышается независимость работы от флуктуации тепловых полей окружающей среды.

В предлагаемом устройстве, по меньшей мере, один датчик нормировочного ряда событий может быть окружен экранами, по меньшей мере, частично защищающими этот датчик от воздействия окружающей среды.

Благодаря этому избирательно повышается точность работы устройства.

В предлагаемом устройстве в состав экранов может входить одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон.

Благодаря этому избирательно повышается точность работы устройства.

В предлагаемом устройстве в качестве экранов могут быть использованы зеркала.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства от флуктуации лучистой энергии.

В предлагаемом устройстве в качестве экранов могут быть использованы термозащитные элементы.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства от флуктуации тепловых полей окружающей среды.

В предлагаемом устройстве, по меньшей мере, один датчик нормировочного ряда событий может быть расположен в термостабилизированных условиях.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства от флуктуации тепловых полей окружающей среды.

В предлагаемом устройстве, по меньшей мере, один датчик нормировочного ряда событий может быть расположен в термостате с активным термоэлементом.

Благодаря этому повышается независимость работы устройства от флуктуации тепловых полей окружающей среды.

На фиг.1 показана наиболее обобщенная принципиальная схема устройства.

На фиг.2 показана принципиальная схема устройства, включающая средство для подключения одного из датчиков к средству для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы и два датчика нормировочного ряда событий, один из которых окружен фильтрами, а другой - экранами.

На фиг.3 показана принципиальная схема устройства и термостат с активным термоэлементом.

Устройство (фиг.1) включает датчик (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы, средство (2) для хранения массива элементов исследуемой системы - далее исследуемая система (2), два датчика (3) нормировочного ряда событий, средство (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2), средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий после маркировки, средство (6) создания и хранения моделирующих систем путем перебора процедур обработки хранящихся показаний датчиков, средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий, средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий и средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Моделирующая система не является составной частью устройства и не может быть обозначена в виде позиции чертежа. Математические образы моделирующих систем создаются и хранятся в средстве (6) создания и хранения моделирующих систем.

Каждый из датчиков (3) нормировочного ряда событий включает средство (10) осуществления локально необратимого процесса и датчик (11) измерения значений этого процесса. В этом примере в каждом из датчиков (3) нормировочного ряда событий показан один датчик (11) измерения значений локально необратимого процесса. Но могут быть установлены и несколько датчиков (11) измерения значений локально необратимого процесса. Датчик (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) включает средство (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы и чувствительный элемент (13) датчика (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2).

Устройство включает также средство (14) для подключения одного из датчиков к средству (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2).

В устройстве может быть установлен не только один датчик (3) нормировочного ряда событий, но и большее количество датчиков нормировочного ряда событий. В устройстве может быть установлено и более двух датчиков (3) нормировочного ряда событий.

В приведенном ниже описании соединений частей устройства термин «средство А информационно соединено со средством Б» означает, что информация из средства А поступает в средство Б любым известным технике способом (в виде электрических, акустических, световых импульсов, через накопители цифровой информации и т.д.).

Устройство может включать:

- в качестве датчика (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2), например, - генератор чисел натурального ряда, передаваемых в машиночитаемом виде,

- в качестве датчика (3) нормировочного ряда событий, например, - контейнер с препаратом радиоактивного изотопа и трубкой Гейгера-Мюллера в качестве чувствительного элемента счетчика радиоактивного распада,

- в качестве средства (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2),например, - электронный шифратор, дополняющий показания счетчика радиоактивного распада отметками времени, метками элементов исследуемой системы и служебными отметками, который формирует массив данных, упорядоченный по меткам времени,

- в качестве средства (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий, например, - постоянное запоминающее устройство компьютера,

- в качестве средства (7) вычисления энтропийных потенциалов событий, например, - машинное вычислительное устройство, например компьютер,

- в качестве средства (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий, например, - машинное средство сравнения сигнала и константы, например компьютер,

- в качестве средства (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2), например, - машинное средство сравнения двух сигналов, например компьютер.

В датчике (3) нормировочного ряда событий в качестве средства (10) осуществления локально необратимого процесса может быть применен препарат радиоактивного элемента.

В датчике (3) нормировочного ряда событий в качестве датчика (11) измерения значений локально необратимого процесса может быть применен счетчик радиоактивного распада, основанный на трубке Гейгера-Мюллера,

В устройстве в качестве средства (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы может быть установлен тактовый генератор, отсчитывающий начало и конец поочередного выбора и экспонирования упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы.

Исследуемая система (2) информационно соединена как с датчиком (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2), так и со средством (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Чувствительный элемент (13) датчика (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы информационно соединен со средством (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2). Средство (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) информационно соединено со средством (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2). Датчики (3) нормировочного ряда событий информационно соединены со средством (14) для подключения одного из датчиков к средству (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2). Средство (14) для подключения одного из датчиков к средству (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2) информационно соединены со средством (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2). Средство (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2) информационно соединено со средством (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий. Средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий информационно соединено как со средством (7) вычисления энтропийных потенциалов событий, так и со средством (6) создания и хранения моделирующих систем.

Средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий информационно соединено со средством (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий. Средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий информационно соединено со средством (6) создания и хранения моделирующих систем. Средство (6) создания и хранения моделирующих систем информационно соединено со средством (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2) информационно соединено со средством (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий.

Работа устройства осуществляется следующим образом. В исследуемой системе (2) совершаются события, информация о которых поступает в датчик (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) и в средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). В средстве (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы создается ряд упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы. Таким рядом упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы могут быть ряд натуральных чисел, буквы в алфавитном порядке и т.д.

В датчике (3) нормировочного ряда событий детектируют нормировочный ряд событий. Если установлено два или более датчиков (3) нормировочного ряда событий, тогда детектируют несколько нормировочных рядов событий. Такими нормировочными рядами событий могут быть натуральный ряд цифр, буквы латинского или любого другого алфавита и т.д.

Сообщения об этом нормировочном ряде событий или об этих нормировочных рядах событий поступают в средство (14) для подключения одного из датчиков к средству (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2). Из средства (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2) сообщения об одном из нормировочных рядов событий поступают в средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий. В средство (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы из средства (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) поступает ряд упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2). В средстве (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы каждое событие нормировочного ряда событий маркируют соответствующим идентификатором из числа упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы. Затем информация о нормировочных событиях из нормировочного ряда событий и об упорядоченных идентификаторах элементов исследуемой системы, сопоставленных каждому из этих событий, поступает в средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий.

В средстве (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий запоминают маркированный нормировочный ряд событий и информацию о показаниях датчиков (3) нормировочного ряда событий передают в средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий и в средство (6) создания и хранения моделирующих систем. В средстве (6) создания и хранения моделирующих систем создаются моделирующие системы, являющиеся математическими системами, которые предназначены для исследования исследуемой системы. Некоторое множество созданных моделирующих систем хранится в этом средстве (6) создания и хранения моделирующих систем.

В средстве (7) вычисления энтропийных потенциалов событий вычисляют энтропийные потенциалы событий и информацию об этих энтропийных потенциалах событий передают в средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий. В средстве (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий и на основании заранее выбранных и уточненных в ходе исследования критериев осуществляют оценку моделирующих систем и из этого множества моделирующих систем выбирают моделирующую систему, наиболее походящую для сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). При этом используют также информацию, полученную из средства (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Из средства (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий сведения о моделирующей системе, наиболее походящей для сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2) передают в средство (6) создания и хранения моделирующих систем. В средстве (6) создания и хранения моделирующих систем осуществляется также отображение параметров моделирующих систем для сравнения их с параметрами исследуемой системы.

Из средства (6) создания и хранения моделирующих систем сведения о моделирующих системах и о параметрах этих моделирующих систем передают в средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). В средстве (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2) сравнивают параметры моделирующей системы и исследуемой системы. При этом исследуют корреляционные зависимости исследуемой и моделирующих систем и передают информацию в средство (8) для выбора моделирующей системы. При отсутствии корреляции осуществляют корректировку выбора моделирующей системы описанным выше образом и определяют изменение энтропии исследуемой системы.

Вышеописанный цикл работы устройства может быть повторен необходимое число раз до достижения заданной или желаемой точности соответствия параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2).

Таким способом создают моделирующие системы путем подбора процедур обработки информации, хранящейся в средстве (6) создания и хранения моделирующих систем.

Описанные выше части устройства соединены информационно. Передача информации между частями устройства может быть осуществлена любыми применяемыми в технике средствами (оптическими сигналами, электрическими сигналами, электромагнитными волнами, акустически, через информационные накопители и т.д.).

Множество моделирующих систем сравнивается с исследуемой системой. Для оценки результатов сравнения заранее выбран критерий сравнения. Если результат сравнения исследуемой системы и конкретной моделирующей системы соответствует критерию сравнения, то такая моделирующая система в достаточной мере соответствует исследуемой системе. В ином случае выбирается иная моделирующая система и повторяется процедура сравнения с исследуемой системой. Из множества моделирующих систем, хранящихся в средстве (6) создания и хранения моделирующих систем, выбирается моделирующая система, в достаточной мере описывающая исследуемую систему.

Средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий, вычисляет потенциал и передает его в средство (8) для выбора моделирующей системы из числа хранящихся в средстве (6) создания и хранения моделирующих систем. Этот выбор осуществляется на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий.

Средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2) позволяет осуществлять сравнение систем на основе выбранного критерия.

Средство (8) для выбора моделирующей системы по результатам сравнения систем, их параметров позволяет подбирать моделирующую систему, наилучшим образом удовлетворяющую критериям отбора.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать локально необратимый процесс и фиксировать измеряемые числовые значения этого локально необратимого процесса.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать радиоактивный распад и фиксировать измеряемые числовые значения этого радиоактивного распада.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать числовые значения, например скорость протекания, необратимых биологических процессов и фиксировать измеряемые числовые значения этих процессов.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать скорость протекания одного из следующих необратимых биологических процессов или любое их сочетание: прорастание, размножение, деление, выживаемость.

В заявляемом способе можно детектировать более одного нормировочного ряда событий.

Формирование ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы можно осуществлять путем выделения в системе ее элементов, например частей, связей, событий, и присвоения этим элементам системы упорядоченных идентификаторов, например, последовательных чисел натурального ряда.

Маркировку нормировочного ряда событий можно осуществлять путем присвоения каждому сообщению о событии нормировочного ряда событий кода, содержащего сведения о времени события и идентификатор элемента исследуемой системы.

Маркировку каждого нормировочного ряда событий можно осуществлять раздельно.

Вычисленные энтропийные потенциалы событий можно ранжировать.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать диссипацию тепла и фиксировать измеряемые числовые значения этого процесса диссипации тепла.

В качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации тепла можно использовать время, за которое нагретый элемент входит в тепловое равновесие с окружающей средой.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать диссипацию холода и фиксировать измеряемые числовые значения этого процесса диссипации холода.

В качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации холода используют время, за которое охлажденный элемент входит в тепловое равновесие с окружающей средой.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать скорость растворения и фиксировать измеряемые числовые значения этого процесса растворения.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать скорость испарения и фиксировать измеряемые числовые значения этого процесса испарения.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать числовые значения химических реакций и фиксировать измеряемые числовые значения этих химических реакций.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать числовые значения необратимых физических процессов и фиксировать измеряемые числовые значения этих необратимых физических процессов.

В качестве необратимых физических процессов можно использовать один из следующих физических процессов или любое их сочетание: падение, тепловидение, теплопередача, горение.

В качестве нормировочного ряда событий можно использовать числовые значения локально необратимых физических процессов и фиксировать измеряемые числовые значения этих локально необратимых физических процессов.

В качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации тепла можно использовать перепад температуры, на который нагретый элемент охлаждается за фиксированное время, входя в тепловое равновесие с окружающей средой.

В качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации холода можно использовать перепад температуры, на который охлажденный элемент нагреется за фиксированное время, входя в тепловое равновесие с окружающей средой.

Устройство (фиг.2) включает датчик (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2), два датчика (3) нормировочного ряда событий, средство (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2), средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий после маркировки, средство (6) создания и хранения моделирующих систем путем перебора процедур обработки хранящихся показаний датчиков, средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий, средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий и средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Моделирующая система не является составной частью устройства и не может быть обозначена в виде позиции чертежа, т.к. является создаваемой математически знаковой системой, предназначенной для сравнения с исследуемой системы. Математические образы моделирующих систем создаются и хранятся в средстве (6) создания и хранения моделирующих систем.

В устройстве установлено также средство (14) для подключения одного из датчиков к средству (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2).

Каждый из датчиков (3) нормировочного ряда событий включает средство (10) осуществления локально необратимого процесса и датчик (11) измерения значений этого процесса. В этом примере в каждом из датчиков (3) нормировочного ряда событий показан один датчик (11) измерения значений локально необратимого процесса. Но могут быть установлены и несколько датчиков (11) измерения значений локально необратимого процесса. Датчик (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) включает средство (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы и чувствительный элемент (13) датчика (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы. В устройстве может быть установлен не только один датчик (3) нормировочного ряда событий, но и большее количество датчиков нормировочного ряда событий. В устройстве может быть установлено и более двух датчиков (3) нормировочного ряда событий.

Один из датчиков (3) нормировочного ряда событий окружен фильтрами (15), по меньшей мере, частично защищающими этот датчик (3) нормировочного ряда событий от воздействия окружающей среды. В состав фильтров (15) может входить одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон. В качестве фильтров (15) могут быть использованы зеркала или термозащитные элементы.

Другой из датчиков (3) нормировочного ряда событий окружен экранами (16), по меньшей мере, частично защищающими этот датчик (3) нормировочного ряда событий от воздействия окружающей среды.

В состав экранов может входить одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон. В качестве экранов могут быть использованы зеркала или термозащитные элементы.

В приведенном ниже описании соединений частей устройства термин «средство А информационно соединено со средством Б» означает, что информация из средства А поступает в средство Б любым известным технике способом (в виде электрических, акустических, световых импульсов, через накопители цифровой информации и т.д.).

Исследуемая система (2) информационно соединена как с датчиком (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2), так и со средством (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Чувствительный элемент (13) датчика (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы информационно соединен со средством (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2). Средство (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) информационно соединено со средством (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2). Датчики (3) нормировочного ряда событий информационно соединены со средством (14) для подключения одного из датчиков к средству (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2). Средство (14) для подключения одного из датчиков к средству (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2) информационно соединено со средством (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2). Средство (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2) информационно соединено со средством (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий. Средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий информационно соединено как со средством (7) вычисления энтропийных потенциалов событий, так и со средством (6) создания и хранения моделирующих систем.

Средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий информационно соединено со средством (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий. Средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий информационно соединено со средством (6) создания и хранения моделирующих систем. Средство (6) создания и хранения моделирующих систем информационно соединено со средством (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2) информационно соединено со средством (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий.

Работа. В исследуемой системе (2) совершаются события, информация о которых поступает в датчик (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) и в средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). В средстве (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы создается ряд упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы. Таким рядом упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы могут быть ряд натуральных чисел, буквы в алфавитном порядке и т.д.

В датчиках (3) нормировочного ряда событий детектируют нормировочные ряды событий. Если установлено более двух датчиков (3) нормировочного ряда событий, тогда детектируют несколько нормировочных рядов событий. Такими нормировочными рядами событий могут быть натуральный ряд цифр, буквы латинского или любого другого алфавита и т.д.

Один из датчиков (3) нормировочного ряда событий, окружен фильтрами (15). Этот датчик (3) нормировочного ряда событий частично защищен фильтрами (15) от воздействия окружающей среды.

Если в состав фильтров (15) входит одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон, то эти вещества или их сочетание, по меньшей мере, частично защищают этот датчик (3) нормировочного ряда событий от воздействия окружающей среды.

Если в качестве фильтров (15) использованы зеркала, то это защищает датчик (3) нормировочного ряда событий от флуктуации лучистой энергии. Если в качестве фильтров (15) использованы термозащитные элементы, то это защищает датчик (3) нормировочного ряда событий от тепловой энергии, исходящей от внешней среды.

Другой датчик (3) нормировочного ряда событий окружен экранами (16). Этот датчик (3) нормировочного ряда событий, по меньшей мере, частично защищен экранами (16) от воздействия окружающей среды.

Если в состав экранов (16) входит одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон, то эти вещества или их сочетание, по меньшей мере, частично защищают датчиков (3) нормировочного ряда событий от воздействия окружающей среды.

Если в качестве экранов (16) использованы зеркала, то это защищает датчик (3) нормировочного ряда событий от флуктуации лучистой энергии. Если в качестве экранов (16) использованы термозащитные элементы, то это защищает датчик (3) нормировочного ряда событий от тепловой энергии, исходящей от внешней среды.

Датчик (3) нормировочного ряда событий может быть расположен в термостабилизированных условиях. Это позволяет избежать влияния тепловых изменений окружающей среды на работу датчика (3) нормировочного ряда событий.

Сообщения об этих нормировочных рядах событий поступают в средство (14) для подключения одного из датчиков к средству (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2). Информация об одном из этих нормировочных рядов событий поступает в средство (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы. Одновременно в средство (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы из средства (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) поступает ряд упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2). В средстве (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы каждое событие нормировочного ряда событий маркируют соответствующим идентификатором из числа упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы. Затем информация о нормировочных событиях из нормировочного ряда событий и об упорядоченных идентификаторах элементов исследуемой системы, сопоставленных каждому из этих событий, поступает в средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий.

В средстве (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий запоминают маркированный нормировочный ряд событий и информацию о показаниях датчиков (3) нормировочного ряда событий передают в средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий и в средство (6) создания и хранения моделирующих систем. В средстве (7) вычисления энтропийных потенциалов событий вычисляют энтропийные потенциалы событий и информацию об этих энтропийных потенциалах событий передают в средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий. В средстве (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий и на основании заранее выбранных и уточненных в ходе исследования критериев по энтропийным потенциалам событий в системах осуществляют оценку моделирующих систем и из этого множества моделирующих систем выбирают моделирующую систему, наиболее подходящую для сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). При этом используют также информацию, полученную из средства (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Из средства (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий сведения о моделирующей системе, наиболее подходящей для сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2) передают в средство (6) создания и хранения моделирующих систем. Средство (6) создания и хранения моделирующих систем осуществляет создание моделирующих систем, хранение информации о моделирующих системах и отображение параметров моделирующих систем для сравнения их с параметрами исследуемой системы.

Из средства (6) создания и хранения моделирующих систем сведения о моделирующих системах и о параметрах этих моделирующих систем передают в средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). В средстве (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2) сравнивают параметры моделирующей системы и исследуемой системы. При этом исследуют корреляционные зависимости исследуемой и моделирующих систем. Информацию о результатах этого сравнения передают в средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий. При отсутствии корреляции осуществляют корректировку выбора моделирующей системы описанным выше образом и определяют изменение энтропии исследуемой системы.

Вышеописанный цикл работы может быть повторен необходимое число раз до достижения заданной или желаемой точности соответствия параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2).

Таким образом, создают моделирующие системы путем подбора процедур обработки хранящегося в средстве (6) создания и хранения моделирующих систем.

Датчики и устройства соединены информационно. Передача информации может быть осуществлена любыми применяемыми в технике средствами (оптическими сигналами, электрическими сигналами, электромагнитными волнами, акустически, через информационные накопители и т.д.).

Множество моделирующих систем сравнивается с исследуемой системой. Для оценки результатов сравнения заранее выбран критерий сравнения. Если результат сравнения исследуемой системы и конкретной моделирующей системы соответствует критерию сравнения, то такая моделирующая система в достаточной мере соответствует исследуемой системе. В ином случае выбирается иная моделирующая система и повторяется процедура сравнения с исследуемой системой. Из множества моделирующих систем, хранящихся в средстве (6) создания и хранения моделирующих систем выбирается моделирующая система в достаточной мере соответствующая исследуемой системе.

Средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий вычисляет потенциал и передает его в средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий.

Средство (9) сравнения параметров моделирующей системы (6) и исследуемой системы (2) позволяет осуществлять сравнение систем на основе выбранного критерия.

Средство (8) для выбора моделирующей системы по результатам сравнения систем, их параметров позволяет подбирать моделирующую систему, наилучшим образом удовлетворяющую критериям отбора.

Устройство (фиг.3) включает датчик (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2), два датчика (3) нормировочного ряда событий, средство (17) для раздельной маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2), средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий после маркировки, средство (6) создания и хранения моделирующих систем путем перебора процедур обработки хранящихся показаний датчиков, средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий, средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий и средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Моделирующая система не является составной частью устройства и не может быть обозначена в виде позиции чертежа, т.к. является создаваемой математически знаковой системой, предназначенной для сравнения с исследуемой системы. Математические образы моделирующих систем создаются и хранятся в средстве (6) создания и хранения моделирующих систем.

Каждый из датчиков (3) нормировочного ряда событий включает средство (10) осуществления локально необратимого процесса и датчик (11) измерения значений этого процесса. В этом примере в каждом из датчиков (3) нормировочного ряда событий показан один датчик (11) измерения значений локально необратимого процесса. Но могут быть установлены и несколько датчиков (11) измерения значений локально необратимого процесса. Один из датчиков (3) нормировочного ряда событий, окруженный фильтрами (15). Если в состав фильтров (15) входит одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон, то эти вещества или их сочетание, по меньшей мере, частично защищают этот датчик (3) нормировочного ряда событий от воздействия окружающей среды.

Если в качестве фильтров (15) использованы зеркала, то это защищает датчик (3) нормировочного ряда событий от флуктуации лучистой энергии. Если в качестве фильтров (15) использованы термозащитные элементы, то это защищает датчик (3) нормировочного ряда событий от тепловой энергии, исходящей от внешней среды.

Другой из датчиков (3) нормировочного ряда событий может быть расположен в термостабилизированных условиях. Это позволяет избежать влияния тепловых изменений окружающей среды на работу датчика (3) нормировочного ряда событий.

Другой из датчиков (3) нормировочного ряда событий может быть расположен в термостате (18) с активным термоэлементом.

Датчик (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) включает средство (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы и чувствительный элемент (13) датчика (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы.

В устройстве может быть установлено и более двух датчиков (3) нормировочного ряда событий.

В приведенном ниже описании соединений частей устройства термин «средство А информационно соединено со средством Б» означает, что информация из средства А поступает в средство Б любым известным технике способом (в виде электрических, акустических, световых импульсов, через накопители цифровой информации и т.д.).

Исследуемая система (2) информационно соединена как с датчиком (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2), так и со средством (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Чувствительный элемент (13) датчика (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы информационно соединен со средством (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2). Средство (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) информационно соединено со средством (17) для раздельной маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2). Датчики (3) нормировочного ряда событий информационно соединены со средством (17) для раздельной маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2). Средство (17) для раздельной маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы (2) информационно соединено со средством (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий. Средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий информационно соединено как со средством (7) вычисления энтропийных потенциалов событий, так и со средством (6) создания и хранения моделирующих систем.

Средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий информационно соединено со средством (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий. Средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий информационно соединено со средством (6) создания и хранения моделирующих систем. Средство (6) создания и хранения моделирующих систем информационно соединено со средством (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2) информационно соединено со средством (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий. Выбранная моделирующая система предназначена для исследования исследуемой системы (2).

Работа устройства осуществляется следующим образом. В исследуемой системе (2) совершаются события, информация о которых поступает в датчик (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) и в средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). В средстве (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы создается ряд упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы. Таким рядом упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы могут быть ряд натуральных чисел, буквы в алфавитном порядке и т.д.

В датчиках (3) нормировочного ряда событий детектируют нормировочные ряды событий. Если установлено более двух датчиков (3) нормировочного ряда событий, тогда детектируют более двух нормировочных рядов событий. Такими нормировочными рядами событий могут быть натуральный рад цифр, буквы латинского или любого другого алфавита и т.д.

Сообщения об этом нормировочном раде событий или об этих нормировочных рядах событий поступают в средство (14) для подключения одного из датчиков к средству (17) для раздельной маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2). Из средства (17) для раздельной маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы (2) сообщения об одном из нормировочных рядов событий поступают в средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий.

В средство (17) для раздельной маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы из средства (12) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2) поступает ряд упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы (2). В средстве (17) для раздельной маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы каждое событие нормировочного ряда событий маркируют соответствующим идентификатором из числа упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы. Затем информация о нормировочных событиях из нормировочного ряда событий и об упорядоченных идентификаторах элементов исследуемой системы, сопоставленных каждому из этих событий, поступает в средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий.

В средстве (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий запоминают маркированный нормировочный ряд событий и информацию о показаниях датчиков (3) нормировочного ряда событий передают в средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий и в средство (6) создания и хранения моделирующих систем. В средстве (7) вычисления энтропийных потенциалов событий вычисляют энтропийные потенциалы событий и информацию об этих энтропийных потенциалах событий передают в средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий. В средстве (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий и на основании заранее выбранных и уточненных в ходе исследования критериев осуществляют оценку моделирующих систем и из этого множества моделирующих систем выбирают моделирующую систему, наиболее походящую для сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). При этом используют также информацию, полученную из средства (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). Из средства (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий сведения о моделирующей системе, наиболее походящей для сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2), передают в средство (6) создания и хранения моделирующих систем. Средство (6) создания и хранения моделирующих систем осуществляет:

- создание моделирующих систем,

- хранение информации о моделирующих системах,

- отображение параметров моделирующих систем для сравнения их с параметрами исследуемой системы.

Из средства (6) создания и хранения моделирующих систем сведения о моделирующих системах и о параметрах этих моделирующих систем передают в средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2). В средстве (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2) сравнивают параметры моделирующей системы и исследуемой системы. При этом исследуют корреляционные зависимости исследуемой и моделирующих систем. Информацию о результатах этого сравнения передают в средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий. При отсутствии корреляции осуществляют корректировку выбора модели описанным выше способом и определяют изменение энтропии исследуемой системы.

Вышеописанный цикл работы устройства может быть повторен необходимое число раз до достижения заданной или желаемой точности соответствия параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2).

Таким образом, создают моделирующие системы путем подбора процедур обработки хранящегося в средстве (6) создания и хранения моделирующих систем.

Датчики и устройства соединены информационно. Передача информации может быть осуществлена любыми применяемыми в технике средствами (оптическими сигналами, электрическими сигналами, электромагнитными волнами, акустически, через информационные накопители и т.д.).

Множество моделирующих систем сравнивается с исследуемой системой. Для оценки результатов сравнения заранее выбран критерий сравнения. Если результат сравнения исследуемой системы и конкретной моделирующей системы соответствует критерию сравнения, то такая моделирующая система в достаточной мере соответствует исследуемой системе. В ином случае выбирается иная моделирующая система и повторяется процедура сравнения с исследуемой системой. Из множества моделирующих систем, хранящихся в средстве (6) создания и хранения моделирующих систем, выбирается моделирующая система в достаточной мере соответствующая исследуемой системе.

Средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий вычисляет потенциал и передает его в средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий.

Средство (9) сравнения параметров моделирующей системы и исследуемой системы (2) позволяет осуществлять сравнение систем на основе выбранного критерия.

Средство (8) для выбора моделирующей системы по результатам сравнения систем, их параметров позволяет подбирать моделирующую систему, наилучшим образом удовлетворяющую критериям отбора.

1. Способ выбора модели исследуемой системы на основании вычисленных энтропийных потенциалов ее событий, характеризующийся тем, что создают массив элементов, включающих измеряемые параметры и наблюдаемые факторы, характеризующие состояние исследуемой системы, формируют ряд упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы, детектируют нормировочный ряд событий, маркируют нормировочный ряд событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы, запоминают маркированный нормировочный ряд событий, создают моделирующие системы путем подбора процедур обработки запомненного маркированного нормировочного ряда событий, вычисляют энтропийные потенциалы событий исследуемой системы, из созданных моделирующих систем выбирают в качестве оптимальной такую моделирующую систему, функция которой в соответствии с выбранным критерием сравнения в наибольшей степени соответствует функции, описывающей исследуемую систему, в точках, в которых энтропийные потенциалы событий последней принимают наименьшие значения.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что исследуют через некоторые интервалы времени корреляционные зависимости исследуемой и выбранной моделирующих систем и при отсутствии корреляции из созданных моделирующих систем выбирают другую оптимальную моделирующую систему, функция которой в соответствии с выбранным критерием сравнения в наибольшей степени соответствует функции, описывающей исследуемую систему, в точках, в которых энтропийные потенциалы событий последней принимают наименьшие значения.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют локально необратимый процесс и фиксируют измеряемые числовые значения этого локально необратимого процесса.

4. Способ по п.3, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют радиоактивный распад и фиксируют измеряемые числовые значения этого радиоактивного распада.

5. Способ по п.3, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют числовые значения, например скорость протекания необратимых биологических процессов, и фиксируют измеряемые числовые значения этих процессов.

6. Способ по п.5, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют скорость протекания одного из следующих необратимых биологических процессов или любое их сочетание: прорастание, размножение, деление, выживаемость.

7. Способ по п.1, отличающийся тем, что детектируют более одного нормировочного ряда событий.

8. Способ по п.1, отличающийся тем, что формирование ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы осуществляют путем выделения в системе ее элементов, например частей, связей, событий, и присвоения этим элементам системы упорядоченных идентификаторов, например, последовательных чисел натурального ряда.

9. Способ по п.1, отличающийся тем, что маркировку нормировочного ряда событий осуществляют путем присвоения каждому сообщению о событии нормировочного ряда событий кода, содержащего сведения о времени события и идентификатор элемента исследуемой системы.

10. Способ по п.7, отличающийся тем, что маркировку каждого нормировочного ряда событий осуществляют раздельно.

11. Способ по п.1, отличающийся тем, что вычисленные энтропийные потенциалы событий ранжируют.

12. Способ по п.3, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют диссипацию тепла и фиксируют измеряемые числовые значения этого процесса диссипации тепла.

13. Способ по п.12, отличающийся тем, что в качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации тепла используют время, за которое нагретый элемент входит в тепловое равновесие с окружающей средой.

14. Способ по п.3, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют диссипацию холода и фиксируют измеряемые числовые значения этого процесса диссипации холода.

15. Способ по п.14, отличающийся тем, что в качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации холода используют время, за которое охлажденный элемент входит в тепловое равновесие с окружающей средой.

16. Способ по п.3, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют скорость растворения и фиксируют измеряемые числовые значения этого процесса растворения.

17. Способ по п.3, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют скорость испарения и фиксируют измеряемые числовые значения этого процесса испарения.

18. Способ по п.3, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют числовые значения химических реакций и фиксируют измеряемые числовые значения этих химических реакций.

19. Способ по п.3, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют числовые значения необратимых физических процессов и фиксируют измеряемые числовые значения этих необратимых физических процессов.

20. Способ по п.19, отличающийся тем, что в качестве необратимых физических процессов используют один из следующих физических процессов или любое их сочетание: падение, тепловидение, теплопередача, горение.

21. Способ по п.3, отличающийся тем, что в качестве нормировочного ряда событий используют числовые значения локально необратимых физических процессов и фиксируют измеряемые числовые значения этих локально необратимых физических процессов.

22. Способ по п.12, отличающийся тем, что в качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации тепла используют перепад температуры, на который нагретый элемент охлаждается за фиксированное время, входя в тепловое равновесие с окружающей средой.

23. Способ по п.14, отличающийся тем, что в качестве измеряемых числовых значений процесса диссипации холода используют перепад температуры, на который охлажденный элемент нагреется за фиксированное время, входя в тепловое равновесие с окружающей средой.

24. Устройство для осуществления способа выбора модели исследуемой системы на основании вычисленных энтропийных потенциалов ее событий, включающее средство (2) для хранения массива элементов исследуемой системы, датчик (1) упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы, по меньшей мере, один датчик (3) нормировочного ряда событий, средство (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными идентификаторами элементов исследуемой системы, средство (5) для хранения показаний датчиков (3) нормировочного ряда событий после маркировки, средство (6) создания моделирующих систем путем перебора процедур обработки хранящихся показаний датчиков, средство (7) вычисления энтропийных потенциалов событий, средство (9) сравнения параметров исследуемой системы и моделирующей системы, средство (8) для выбора моделирующей системы на основе вычисленных энтропийных потенциалов событий.

25. Устройство по п.24, отличающееся тем, что средство (9) сравнения параметров исследуемой системы и моделирующей системы содержит узел вычисления корреляционных зависимостей моделирующей и исследуемой систем.

26. Устройство по п.24, отличающееся тем, что в нем датчик (3) нормировочного ряда событий включает средство (10) осуществления локально необратимого процесса и, по меньшей мере, один датчик (11) измерения значений этого процесса.

27. Устройство по п.26, отличающееся тем, что в нем в датчике (3) нормировочного ряда событий в качестве средства (10) осуществления локально необратимого процесса применен препарат радиоактивного изотопа, а в качестве датчика (11) измерения этого процесса применен датчик, основанный на трубке Гейгера-Мюллера.

28. Устройство по п.24, отличающееся тем, что в нем установлено средство (13) формирования ряда упорядоченных идентификаторов элементов исследуемой системы, где элементам исследуемой системы присваиваются упорядоченные ряды символов, например последовательные числа натурального ряда.

29. Устройство по п.24, отличающееся тем, что в качестве средства (4) маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы применено средство присвоения каждому сообщению о событии нормировочного ряда событий кода, содержащего сведения о времени события и идентификатор элемента исследуемой системы.

30. Устройство по п.24, отличающееся тем, что в нем установлено не менее двух датчиков (3) нормировочного ряда событий.

31. Устройство по п.30, отличающееся тем, что в нем в установлено средство (14) для подключения одного из датчиков (3) к средству (4) для маркировки нормировочного ряда событий упорядоченными символами элементов исследуемой системы.

32. Устройство по п.30, отличающееся тем, что в нем в установлено средство (17) для раздельной маркировки каждого нормировочного ряда событий.

33. Устройство по 24, отличающееся тем, что датчик (3) нормировочного ряда событий окружен фильтрами (15).

34. Устройство по п.33, отличающееся тем, что в состав фильтров (15) входит одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон.

35. Устройство по п.33, отличающееся тем, что в качестве фильтров (15) использованы зеркала.

36. Устройство по п.33, отличающееся тем, что в качестве фильтров (15) использованы термозащитные элементы.

37. Устройство по п.24, отличающееся тем, что датчик (3) нормировочного ряда событий окружен экранами (16).

38. Устройство по п.37, отличающееся тем, что в состав экранов (16) входит одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон.

39. Устройство по п.37, отличающееся тем, что в качестве экранов (16) использованы зеркала.

40. Устройство по п.37, отличающееся тем, что в качестве экранов (16) использованы термозащитные элементы.

41. Устройство по п.24, отличающееся тем, что датчик (3) нормировочного ряда событий расположен в термостабилизированных условиях.

42. Устройство по п.41, отличающееся тем, что датчик (3) нормировочного ряда событий расположен в термостате (18) с активным термоэлементом.

43. Устройство по п.30, отличающееся тем, что, по меньшей мере, один датчик (3) нормировочного ряда событий окружен фильтрами (15).

44. Устройство по п.43, отличающееся тем, что в состав фильтров (15) входит одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон.

45. Устройство по п.43, отличающееся тем, что в качестве фильтров (15) использованы зеркала.

46. Устройство по п.43, отличающееся тем, что в качестве фильтров (15) использованы термозащитные элементы.

47. Устройство по п.30, отличающееся тем, что, по меньшей мере, один датчик (3) нормировочного ряда событий окружен экранами (16).

48. Устройство по п.47, отличающееся тем, что в состав экранов (16) входит одно из следующих веществ или любое из их сочетаний: свинец, алюминий, другие металлы, стекло, бумага, картон, mu-metal, пластик, поролон.

49. Устройство по п.47, отличающееся тем, что в качестве экранов (16) использованы зеркала.

50. Устройство по п.47, отличающееся тем, что в качестве экранов (16) использованы термозащитные элементы.

51. Устройство по п.30, отличающееся тем, что, по меньшей мере, один датчик (3) нормировочного ряда событий расположен в термостабилизированных условиях.

52. Устройство по п.51, отличающееся тем, что, по меньшей мере, один датчик (3) нормировочного ряда событий расположен в термостате (18) с активным термоэлементом.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к средствам имитации аппаратуры ракеты. .

Изобретение относится к области создания числовых моделей для имитационного моделирования на компьютере диффузных процессов. .

Изобретение относится к моделирующей системе для моделирования работы датчика, предназначенного для преобразования физических параметров в электрические сигналы.

Изобретение относится к информационно-измерительным системам и может быть использовано для имитации стыковки ракеты с аппаратурой носителя при помощи устройства, имитирующего функционирование ракеты в процессе предстартовой подготовки и пуска.

Изобретение относится к области информационно-измерительной техники и может быть использовано для построения информационно-измерительных и измерительно-управляющих систем или систем автоматизированного лабораторного практикума с удаленным доступом.

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для моделирования сложных систем при их проектировании, испытании и эксплуатации.

Изобретение относится к информационно-измерительным системам и предназначено для проверки электрического и информационного взаимодействия ракеты с аппаратурой носителя при помощи устройства, имитирующего предполетные функции ракеты.

Изобретение относится к области техники связи и может быть использовано для моделирования дискретного канала связи с независимыми и группирующимися ошибками. .

Изобретение относится к области аналоговой вычислительной техники и может быть использовано для поверки приборов измерения реактивности ядерных реакторов. .

Изобретение относится к устройствам обработки сигналов звуковой частоты и предназначено для изменения формы спектра исходного сигнала в зависимости от уровня громкости прослушивания.

Изобретение относится к области исследования плазмы. Магнитогидродинамическое моделирующее устройство включает в себя плазменный контейнер, в который помещен первый ионизируемый газ, первый электрический контур, расположенный рядом с плазменным контейнером, содержащий промежуток, электрические контакты на первой и второй сторонах промежутка, и первое вещество, имеющее, по меньшей мере, низкую магнитную восприимчивость и высокую проводимость. Первый электрический контур может быть составлен из совокупности одного или избыточного количества проводных контурных катушек. В таких случаях электрический контакт установлен через концы проводов катушки. Кроме того, магнитогидродинамическое моделирующее устройство включает в себя электропроводную первую катушку, намотанную вокруг плазменного контейнера и через первый электрический контур. Технический результат - обеспечение возможности моделирования магнитогидродинамики плазмы в нежидкостной среде. 19 з.п. ф-лы, 4 ил.

Изобретение относится к области практических исследований температурных изменений в разных областях науки и может использоваться, например, в метеорологических и экологических исследованиях. Достигаемый технический результат - повышение эффективности имитации поведения системы, подверженной температурным колебаниям во времени, либо группы объектов с разными меняющимися температурными характеристиками. Система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования включает в себя первый компьютер, выполненный с возможностью загрузки данных об объекте в виде математической модели путем создания набора цифровых данных и передачи этих данных контроллеру, связанному с DMD-матрицей, выполненной с возможностью отображения на поле этой матрицы в графической форме изображения математической модели объекта, устройство подсветки инфракрасным излучением указанного изображения на поле DMD-матрицы, с которым связано проекционное устройство, которое передает оптический поток данных в тепловизионное приемное устройство, с которым связан второй компьютер, который обрабатывает данные и формирует алгоритм функционирования объекта. 2 ил.

Изобретение относится к системе и способу для оптимизации технологического процесса для электростанции, в частности к оптимизации планирования нагрузки в электростанции посредством использования адаптивных ограничений. Технический результат - возможность минимизировать время генерирования электроэнергии. Способ и соответствующая система включают в себя детектирование события, указывающего необходимость адаптации одного или более ограничений целевой функции, используемой при планировании нагрузки. При таком детектировании целевая функция анализируется для определения адаптивных значений ограничений для одного или более ограничений для оптимального решения целевой функции. Эти адаптивные значения ограничений используются для решения целевой функции, и решение целевой функции с одним или более адаптированными значениями ограничений используется для того, чтобы управлять одним или более блоками генерирования электроэнергии электростанции. 2 н. и 7 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к информационно-измерительной технике и предназначено для проведения неограниченной по времени записи, обработки и анализа сигналов цифровых интерфейсов систем вооружения объектов контроля. Техническим результатом является сокращение времени проверки ракет или аппаратуры подготовки и пуска. Универсальный анализатор цифровых интерфейсов содержит корпус с установленными на нем: разъемом питания, модулем задания параметров, модулем отображения информации и, по крайней мере, одним разъемом ввода данных, а также размещенные в корпусе: модуль аналого-цифрового преобразователя, управляющий модуль, первый модуль обработки данных, второй модуль обработки данных, первый модуль анализа, второй модуль анализа, модуль хранения данных, внутреннюю шину информационного обмена и модуль формирования результатов. 2 н. и 4 з.п. ф-лы, 4 ил.

Изобретение относится к средствам автоматизированного моделирования объектов. Технический результат - повышение точности классификации деталей по группам обрабатываемости. Способ классификации деталей по группам обрабатываемости по их геометрическим параметрам включает: анализ геометрии деталей, создание компьютерной модели и хранение компьютерной модели в системе как некоторое математическое описание и отображение на экране в виде пространственного объекта, при этом созданную или полученную компьютерную модель используют для распознавания геометрических составляющих детали: плоских, криволинейных поверхностей, отверстий, карманов и пазов, а на основе полученных данных производят классификацию модели по группам обрабатываемости. 1 ил.

Изобретение относится к области моделирования различных динамических процессов, происходящих в природе и обществе. Техническим результатом является сокращение времени моделирования при заданном объеме вычислительных ресурсов либо сокращение вычислительных ресурсов при заданном времени моделирования, а также повышение точности и достоверности моделирования. Система содержит центр управления системой, соединенный через шину опроса с каждым автоматом; при этом автомат содержит коммуникационный блок, блоки: обработки входящих инструкций на текущем временном шаге, общих параметров автомата, общих параметров событий, очереди заявок, генератор событий, блок определения величины текущего временного шага, обработчик событий, блок формирования выходящих инструкций на текущем временном шаге, элементы логического выбора. 5 ил.

Изобретение относится к средствам контрольно-измерительной аппаратуры и моделирования. Технический результат заключается в обеспечении возможности формирования тестовых сигналов с задаваемым спектром в соответствии со спектральными показателями моделируемых сигналов. Имитатор содержит, в частности, генератор спектральной плотности мощности, генератор шума, блок питания, умножитель, квантователь, фазовращатель, а также панель управления, причем к входу умножителя подключен блок искажения формы спектральной плотности мощности, к входу сумматора подключен генератор шума, а на панели управления размещены соответствующие входящих в состав имитатора блокам кнопка включения питания, ручки плавной регулировки и индикаторы мощностей имитируемого сигнала в спектральных диапазонах. 13 з.п. ф-лы, 2 ил.

Изобретение относится к способу для ступенчатой операции интенсификации добычи из скважины. Техническим результатом является повышение интенсификации добычи из скважины. Способ включает создание из измеренных скважинных данных набора показателей качества из множества диаграмм, использование методики моделирования для комбинирования набора показателей качества для образования сводного показателя качества, использование методики моделирования для комбинирования сводного показателя качества с данными напряжения для образования объединенного показателя напряжения и сводного качества, причем объединенный показатель напряжения и сводного качества содержит набор блоков с границами между ними, идентификацию классификаций для набора блоков, определение участков согласно объединенному показателю напряжения и сводного качества на основе классификаций и перфорирование скважины в выбранных участках, исходя из классификаций. 8 з.п. ф-лы, 14 ил.

Группа изобретений относится к вариантам способа выполнения операции интенсификации. Способ содержит получение объединенных данных о месте расположения скважины (например, геомеханические, геологические и/или геофизические свойства подземной формации и/или геометрические свойства механических разрывов в формации). Кроме того, способ содержит создание механической модели геологической среды с использованием объединенных данных о месте расположения скважины и определение характера пересечения между вызванным гидроразрывом и, по меньшей мере, одним разделом в формации. Способ также содержит оптимизацию проекта интенсификации для достижения оптимизированного характера пересечения. Проект интенсификации содержит, по меньшей мере, один параметр из числа вязкости текучей среды, скорости закачки текучей среды для гидроразрыва и концентрации снижающей фильтрацию добавки. Оптимизация может дополнительно содержать корректировку проекта интенсификации для достижения оптимизированного характера пересечения между вызванным гидроразрывом и разделом в формации. Технический результат заключается в повышении эффективности интенсификации скважин. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 32 ил.

Изобретение относится к области проектирования нефтяного коллектора управления им и его отдачей. Технический результат - более точная оценка фактических условий в существующем коллекторе, разработка и реализация разумного плана мероприятий для увеличения краткосрочных рабочих дебитов и долгосрочной нефтеотдачи коллектора. Информацию собирают с использованием уникальных комплексных методик сбора и анализа системы показателей и информации в адресном режиме с помощью весовой обработки данных в контексте конкретного коллектора и целей производителя. Рейтинг коллектора генерируют с использованием асимметричного анализа системы показателей и последующего использования для формирования плана мероприятий. Архитектура добычи (например, число, местоположение и способ строительства нефтяных и нагнетательных скважин) затем строится согласно плану мероприятий. Может осуществляться непрерывный мониторинг показателей работы коллектора и использоваться для подтверждения целевых показателей добычи и нефтеотдачи и/или обеспечения срабатывания пусковых или тревожных схем для замены оборудования добычи. 7 н. и 19 з.п. ф-лы, 35 ил., 5 прим., 24 табл.
Наверх