Iii республикалық студенттік ғылыми-практикалық конференциясының баяндамалар жинағЫ

5. 
   В.К. Батоврин, А.С. Бессонов, В.В. Мошкин, В.Ф. Папуловский. Labview: практикум по основам измерительных технологий: Учебное пособие для вузов. – М.: ДМК Пресс, 2005.- 208 с.
   
6. 
   Стояк В.В., Поданев И.Е. Эксплуатация теплоэнергетического и теплотехнологического оборудования промышленных предприятий. Методические указания к лабораторным работам для студентов всех форм обучения специальности 050717-Теплоэнергетика.-Алматы:АИЭС, 2008.-43с.
   

УДК 378
ПРОЕКТИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ МАЛОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Темой данного проекта является разработка автоматизированной информационной системы малого предприятия.

В проекте разработана автоматизированная система для частного предприятия, занимающаяся установкой, поверкой, а также продажей водяных счетчиков. Данная фирма имеет два офиса, головной и филиал.

Принимая заявки на поверку счетчиков или их установку в филиале, оператор вынужден вручную заполнять данные о клиенте и информацию, о средствах измерения. Затем оператор звонит в головной офис и передает заявки по телефону. Также оператору не придется вручную заполнять бланки приходного кассового ордера, сертификаты на средства измерения и извещения.

Целью проекта является автоматизировать работу операторов филиала данного предприятия, облегчить их работу, сделать максимально удобной и простой в использовании информационную систему.

В проекте разработан сайт, где могут работать не только сотрудники данного предприятия, также сайт могут посетить клиенты, просмотреть прайс-лист, ознакомиться с ценами на предоставляемые предприятием услуги.

Данный проект содержит следующие разделы: постановочная часть, проектная часть, инструментальные средства реализации дипломного проекта, эксплуатация, мероприятия по технике безопасности и заключение.

Раздел «Постановочная часть» содержит следующие подразделы:

- формулировка задачи, в которой содержится словесная формулировка задачи, а так же описание предметной области;

- описание входных и выходных документов, их наименование, назначение, источник поступления данных;

- описание требования к интерфейсу.

Раздел «Проектная часть» содержит подразделы:

- описание информационной базы, в котором описан словарь данных;

- описание алгоритма, в котором описаны основные операции и алгоритмы;

- организация интерфейса пользователя, здесь описаны элементы интерфейса, организация справочной системы и т.д.

В разделе «Инструментальные средства реализации дипломного проекта» описаны краткая характеристика метода решения, характеристика операционной системы, а также языка программирования.

Раздел «Эксплуатация» отражает следующие вопросы описание инсталляционной дискеты, настройки программы, условия выполнения программы, дополнительные возможности, сообщения программы, требования к минимальной конфигурации аппаратных ресурсов, перечень необходимых внешних устройств, инструкции по эксплуатации программного продукта, инструкции программисту, условия и правила установки программы, мероприятия по технике безопасности и охране окружающей среды.

Общие принципы и законодательство по охране труда, пожарная безопасность при работе с компьютером и защита окружающей среды – содержит раздел дипломного проекта «Мероприятия по технике безопасности и охране окружающей среды».

В «Заключении» описаны краткие выводы по результатам выполненной работы, предложения по ее использованию, возможности изменения и доработки.

УДК 004.9

Обычная компания строит свою информационную безопасность, исходя лишь из узкого круга потенциальных угроз – главным образом защита информации от конкурентов (в российских реалиях основной задачей является защита информации от налоговых органов и преступного сообщества с целью уменьшения вероятности неконтролируемого роста налоговых выплат и рэкета). Такая информация интересна лишь узкому кругу заинтересованных лиц и организаций и редко бывает ликвидна, т.е. обращаема в денежную форму[1].

Информационная безопасность банка должна учитывать следующие специфические факторы:

1. 
   Хранимая и обрабатываемая в банковских системах информация представляет собой реальные деньги. На основании информации компьютера могут производиться выплаты, открываться кредиты, переводиться значительные суммы. Вполне понятно, что незаконное манипулирование с такой информацией может привести к серьезным убыткам. Эта особенность резко расширяет круг преступников, покушающихся именно на банки.
   
2. 
   Информация в банковских системах затрагивает интересы большого количества людей и организаций – клиентов банка. Как правило, она конфиденциальна, и банк несет ответственность за обеспечение требуемой степени секретности перед своими клиентами. Естественно, клиенты вправе ожидать, что банк должен заботиться об их интересах, в противном случае он рискует своей репутацией со всеми вытекающими отсюда последствиями.
   
3. 
   Конкурентоспособность банка зависит от того, насколько клиенту удобно работать с банком, а также насколько широк спектр предоставляемых услуг, включая услуги, связанные с удаленным доступом. Поэтому клиент должен иметь возможность быстро и без утомительных процедур распоряжаться своими деньгами. Но такая легкость доступа к деньгам повышает вероятность преступного проникновения в банковские системы.
   
4. 
   Информационная безопасность банка (в отличие от большинства компаний) должна обеспечивать высокую надежность работы компьютерных систем даже в случае нештатных ситуаций, поскольку банк несет ответственность не только за свои средства, но и за деньги клиентов.
   
5. 
   Банк хранит важную информацию о своих клиентах, что расширяет круг потенциальных злоумышленников, заинтересованных в краже или порче такой информации.
   

Можно сделать следующие выводы об особенностях защиты информации в зарубежных финансовых системах. Главное в защите финансовых организаций – оперативное и по возможности полное восстановление информации после аварий и сбоев. Около 60% опрошенных финансовых организаций имеют план такого восстановления, который ежегодно пересматривается в более чем 80% из них. В основном, защита информации от разрушения достигается созданием резервных копий и их внешним хранением, использованием средств бесперебойного электропитания и организацией «горячего» резерва аппаратных средств[1].

Следующая по важности для финансовых организаций проблема – это управление доступом пользователей к хранимой и обрабатываемой информации. Здесь широко используются различные программные системы управления доступом, которые иногда могут заменять и антивирусные программные средства. В основном используются приобретенные программные средства управления доступом. Причем в финансовых организациях особое внимание уделяют такому управлению пользователей именно в сети. Однако сертифицированные средства управления доступом встречаются крайне редко (3%). Это можно объяснить тем, что с сертифицированными программными средствами трудно работать и они крайне дороги в эксплуатации. Это объясняется тем, что параметры сертификации разрабатывались с учетом требований, предъявляемым к военным системам[2].

К отличиям организации защиты сетей ЭВМ в финансовых организациях можно отнести широкое использование стандартного (т.е. адаптированного, но не специально разработанного для конкретной организации) коммерческого программного обеспечения для управления доступом к сети (82%), защита точек подключения к системе через коммутируемые линии связи (69%). Скорее всего это связано с большей распространенностью средств телекоммуникаций в финансовых сферах и желание защититься от вмешательства извне. Другие способы защиты, такие как применение антивирусных средств, оконечное и канальное шифрование передаваемых данных, аутентификация сообщений применяются примерно одинаково и, в основном (за исключением антивирусных средств), менее чем в 50% опрошенных организаций.

Большое внимание в финансовых организациях уделяется физической защите помещений, в которых расположены компьютеры (около 40%). Это означает, что защита ЭВМ от доступа посторонних лиц решается не только с помощью программных средств, но и организационно-технических (охрана, кодовые замки и т.д.).

Шифрование локальной информации применяют чуть более 20% финансовых организаций. Причинами этого являются сложность распространения ключей, жесткие требования к быстродействию системы, а также необходимость оперативного восстановления информации при сбоях и отказах оборудования.

Значительно меньшее внимание в финансовых организациях уделяется защите телефонных линий связи (4%) и использованию ЭВМ, разработанных с учетом требования стандарта Tempest (защита от утечки информации по каналам электромагнитных излучений и наводок). В государственных организациях решению проблемы противодействия получению информации с использованием электромагнитных излучений и наводок уделяют гораздо большее внимание[1].

Анализ статистики позволяет сделать важный вывод: защита финансовых организаций (в том числе и банков) строится несколько иначе, чем обычных коммерческих и государственных организаций. Следовательно для защиты информационной безопасности нельзя применять те же самые технические и организационные решения, которые были разработаны для стандартных ситуаций. Нельзя бездумно копировать чужие системы – они разрабатывались для иных условий.

1. Абрамов А.В. Новое в финансовой индустрии: информатизация банковских технологий. - СПБ: Питер, 2007 г.

2. Гайкович Ю.В, Першин А.С. Безопасность электронных банковских систем. - М: Единая Европа, 2008 г.

3. Демин В.С. и др. Автоматизированные банковские системы. - М: Менатеп-Информ, 2007 г.

УДК 373.167.1
ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВИДЕОМАТЕРИАЛОВ НА УРОКАХ МАТЕМАТИКИ
Канабаева С.К.

СКГУ им. М. Козыбаева, г. Петропавловск
Научный руководитель – Саксенбаева Ж.С.
Задачей школы является не только сообщение определенной суммы знаний учащимся, но и развитие у них познавательных интересов, творческого отношения к делу, стремления к самостоятельному «добыванию» и обогащению знаний и умений, применения их в своей практической деятельности. Главный труд наших ребят - это учение, и поэтому очень важно научить их разумно учиться. Общепризнанно, что математика является наиболее трудоемким учебным предметом, требующим от учащихся постоянной, кропотливой и значительной по объему самостоятельной работы, причем весьма специфичной и разнообразной. Поэтому одной из главных задач учителя математики является формирование и развитие навыков изучения математики, элементов культуры учения и мышления. Для этого необходимо детально проработать содержательный аспект обучения и отобрать из всего многообразия методов, форм, технологий такие, которые приведут учащихся к усвоению понятийных компонентов программы обучения, позволят развивать познавательные способности учащихся, их активность в учебной деятельности, а также обеспечат формирование и развитие коммуникативных компетенций учащихся [1].

Увеличение умственной нагрузки на уроках математики заставляет задуматься над тем, как поддержать интерес учащихся к изучаемому предмету, их активность на протяжении всего урока. Чтобы сохранить интерес к предмету и сделать качественным учебно-воспитательный процесс нами на уроках активно используются информационные технологии.

Традиционное обучение и обучение с применением новых технологий начинаются с восприятия. При традиционном обучении знания, которые передает учитель на уроке, выражены в словесных символах. Ученик, слушая рассказ учителя, переводит слово в образ силами воссоздающего воображения. Запас данных, из которых он строит представление, часто скуден, а воображение индивидуально и неконтролируемо. Видео расширяет пространство класса, позволяет увидеть каждому то, что при рассказе учителя он создавал средствами своего воображения [2].

Видео материалы позволяют подойти к процессу обучения творчески, разнообразить способы подачи материала, сочетать различные организационные формы проведения занятий с целью получения высокого результата, при минимальных затратах времени на обучение.

Известно, что большинство людей запоминает 5% услышанного и 20% увиденного. Одновременное использование аудио- и видеоинформации повышает запоминаемость до 40-50%. Мультимедиа программы представляют информацию в различных формах и тем самым делают процесс обучения более эффективным. Экономия времени, необходимого для изучения конкретного материала, в среднем составляет 30%, а приобретенные знания сохраняются в памяти значительно дольше. При использовании на уроке мультимедийных технологий структура урока принципиально не изменяется. В нем по-прежнему сохраняются все основные этапы, изменятся, возможно, только их временные характеристики. Необходимо отметить, что этап мотивации в данном случае увеличивается и несет познавательную нагрузку. Это необходимое условие успешности обучения, так как без интереса к пополнению недостающих знаний, без воображения и эмоций немыслима творческая деятельность ученика[3].

Использование видео-урока в учебном процессе обеспечивает возможность:

• 
  дать учащимся более полную, достоверную информацию об изучаемых явлениях и процессах;
  
• 
  повысить роль наглядности в учебном процессе;
  
• 
  удовлетворить запросы, желания и интересы учащихся;
  
• 
  освободить учителя от части технической работы, связанной с контролем и коррекцией знаний;
  
• 
  наладить эффективную обратную связь;
  
• 
  организовать полный и систематический контроль, объективный учет успеваемости.
  

Следует отметить, что применение на уроке видеофильма - это не только использование еще одного источника информации. Использование видеофильма способствует развитию различных сторон психической деятельности учащихся, и прежде всего, внимания и памяти. Во время просмотра в аудитории возникает атмосфера совместной познавательной деятельности. В этих условиях даже невнимательный ученик становится внимательным. Для того чтобы понять содержание фильма, учащимся необходимо приложить определенные усилия. Так непроизвольное внимание переходит в произвольное. А интенсивность внимания оказывает влияние на процесс запоминания. Использование различных каналов поступления информации (слуховой, зрительной, моторное восприятие) положительно влияет на прочность запечатления материала.

Среди наиболее значимых условий эффективного использования видеозаписей на уроках в 5-6 классах мы должны считать соответствие содержания используемого медиаобразовательного дидактического материала возрастным особенностям учащихся.

Содержание предъявляемого им на уроке видеоматериала должно быть абсолютно понятным, доступным.

Видео в учебном процессе – это не только один из современных методов преподавания, но при этом он является одним из самых эффективных способов реализации различных педагогических целей, при условии его правильного применения.

Демонстрация видеоматериала на уроках представляет собой новую, нетрадиционную форму организации учебной деятельности школьников. Используемый на уроках видеоматериал должен быть понятен, доступен, интересен детям, т.е., иными словами, должен обязательно соответствовать возрастным особенностям школьников.

Таким образом, из всего выше написанного можно сделать следующие выводы: в современный учебный процесс внедряются новые методы обучения, которые возрождают достижения экспериментальной педагогики прошедшего столетия, которые построены на принципе саморазвития, активности личности. С применением видеоматериалов на уроках, учебный процесс направлен на развитие логического и критического мышления, воображения, самостоятельности. Дети заинтересованы, приобщены к творческому поиску; активизирована мыслительная деятельность каждого. Процесс становится не скучным, однообразным, а творческим. А эмоциональный фон урока становится более благоприятным, что очень важно для учебной деятельности ребёнка.
Литература:

4. 
   Апатова Н.В. Информационные технологии в школьном образовании – М.: РАН, 1994. - 227 с.
   
5. 
   Донец И.А. Педагогические технологии в сфере медиаобразования//Школьные технологии.-№ 1.-2002.-С.47—50.
   
6. 
   Виноградова М.Д., Первин И.Б. Коллективная познавательная деятельность и воспитание школьников – М: Просвещение, 1977.
   

Количество нужной человеку информации неуклонно растет. Объемы устройств для хранения данных и пропускная способность линий связи также растут. Однако количество информации растет быстрее. У этой проблемы есть три решения. Первое – ограничение количества информации. К сожалению, оно не всегда приемлемо. Например, для изображений это означает уменьшение разрешения, что приведет к потере мелких деталей и может сделать изображения вообще бесполезными ( например, для медицинских или космических изображений). Второе – увеличение объема носителей информации и пропускной способности каналов связи. Это решение связано с материальными затратами, причем иногда весьма значительными. Третье решение – использование сжатия информации. Это решение позволяет в несколько раз сократить требования к объему устройств хранения данных и пропускной способности каналов связи без дополнительных издержек ( за исключением издержек на реализацию алгоритмов сжатия). Условиями его применимости является избыточность информации и возможность установки специального программного обеспечения либо аппаратуры как вблизи источника, так и вблизи приемника информации. Как правило, оба эти условия удовлетворяются [1].

Именно благодаря необходимости использования сжатия информации методы сжатия достаточно широко распространены. Однако существуют две серьезные проблемы. Во-первых, широко используемые методы сжатия, как правило, устарели и не обеспечивают достаточной степени сжатия. В то же время они встроены в большое количество программных продуктов и библиотек и поэтому будут использоваться еще достаточно долгое время. Второй проблемой является частое применение методов сжатия, не соответствующих характеру данных. Например, для сжатия графики широко

используется алгоритм LZW, ориентированный на сжатие одномерной информации, например, текста. Решение этих проблем позволяет резко повысить эффективность применения алгоритмов сжатия.

Таким образом, разработка и внедрение новых алгоритмов сжатия, а также правильное использование существующих позволит значительно сократить издержки на аппаратное обеспечение вычислительных систем.

Основоположником науки о сжатии информации принято считать Клода Шеннона. Его теорема об оптимальном кодировании показывает, к чему нужно стремиться при кодировании информации и на сколько та или иная информация при этом сожмется.

Несмотря на то, что результаты исследований Шеннона были по-настоящему востребованы лишь десятилетия спустя, трудно переоценить их значение.

Первые алгоритмы сжатия были примитивными в связи с тем, что была примитивной вычислительная техника. С развитием мощностей компьютеров стали возможными все более мощные алгоритмы. Настоящим прорывом было изобретение Лемпелем и Зивом в 1977 г. словарных алгоритмов. До этого момента сжатие сводилось к примитивному кодированию символов. Словарные алгоритмы позволяли кодировать повторяющиеся строки символов, что позволило резко повысить степень сжатия. Важную роль сыграло изобретение примерно в это же время арифметического кодирования, позволившего воплотить в жизнь идею Шеннона об

оптимальном кодировании. Следующим прорывом было изобретение в 1984 г. алгоритма PPM. Следует отметить, что это изобретение долго оставалось незамеченным. Дело в том, что алгоритм сложен и требует больших ресурсов, в первую очередь больших объемов памяти, что было серьезной проблемой в то время. Изобретенный в том же 1984 г. алгоритм LZW был чрезвычайно популярен благодаря своей простоте, хорошей рекламе и нетребовательности к ресурсам, несмотря на относительно низкую степень сжатия. На сегодняшний день алгоритм PPM является наилучшим алгоритмом для сжатия текстовой информации, а LZW давно уже не встраивается в новые приложения (однако широко используется в старых).

Будущее алгоритмов сжатия тесно связано с будущим компьютерных технологий. Современные алгоритмы уже вплотную приблизились к Шеннонской оценке 1.3 бита на символ, но ученые не видят причин, по которым компьютер не может предсказывать лучше, чем человек. Для достижения высоких степеней сжатия приходится использовать более сложные алгоритмы. Однако существовавшее одно время предубеждение, что сложные алгоритмы с более высокой степенью сжатия всегда более медленны, несостоятельно. Так, существуют крайне быстрые реализации алгоритмов PPM для текстовой информации и SPIHT для графики, имеющие очень высокую степень сжатия.

Таким образом, будущее за новыми алгоритмами с высокими требованиями к ресурсам и все более и более высокой степенью сжатия.

Устаревают не только алгоритмы, но и типы информации, на которые они ориентированы. Так, на смену графике с малым числом цветов и неформатированному тексту пришли высококачественные изображения и электронные документы в различных форматах. Известные алгоритмы не всегда эффективны на новых типах данных. Это делает крайне актуальной проблему синтеза новых алгоритмов.

Основным методом сжатия информации в системах передачи и хранения считается RLE-кодирование.

Алгоритм RLE (Run Length Encoding, упаковка, кодирование длин серий) является самым быстрым, простым и понятным алгоритмом сжатия данных и при этом иногда оказывается весьма эффективным.

Это один из наиболее старых методов сжатия. Суть этого метода заключается в замене идущих подряд одинаковых символов числом, характеризующим их количество. Конечно, также мы должны и указать признак «включения» механизма кодирования длин повторов, который можем распознать при декодировании.

Именно подобный алгоритм используется для сжатия изображений в файлах PCX. Он заключается в следующем: любой последовательности повторяющихся входных символов ставится в соответствие набор из трех выходных символов: первый-байт префикса, говорящий о том, что встретилась входная повторяющаяся последовательность, второй-байт, определяющий длину входной последовательности, третий – сам входной символ –

Пусть дано достаточно большое простое число – 4294966553, которое в двоичной системе счисления примет вид: 11111111111111111111110100011001, а шестнадцетиричной – FFFFFD19.

Один из возможных вариантов – включать кодирование, когда число повторяющихся символов превысит некоторый порог. Например, если мы условимся, что порог равняется трем символам, то последовательность «FFFFFD19» в результате кодирования будет выглядеть как «FFF2D01090». Если мы выберем в качестве порога 4 символа, то получим «FFF1D01090».

Главное назначение кодирования длин повторов – увеличить скорость сжатия и разжатия.

RLE можно применить дважды: до преобразования и после. До преобразования данный метод может пригодиться, если мы имеем дело с потоком, содержащим много повторов одинаковых символов. В случае высокоизбыточных данных время выполнения этой процедуры может существенно (в разы) возрастать. Сейчас разработаны методы сортировки, устойчивые к такого рода избыточности данных, но ранее метод кодирования длин повторов широко использовался на этом этапе ценой

небольшого ухудшения сжатия. RLE следует применять, если указанных повторов уж слишком много.

В любом случае, если не воспользоваться этим методом сокращения количества выходных символов, скорость работы будет оставлять желать лучшего, особенно в случае архиваторов, в которых используется арифметическое кодирование.

Таким образом, RLE-алгоритм сжимает данные без потерь с большой скоростью и степенью сжатия (2 – 3) за один проход.

1. Рябко В. Сжатие данных. – М.: Радио и связь, 1999. – 480 с.

2. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных.

Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002.

УДК 681.586
КЛЕТОЧНЫЕ АВТОМАТЫ КАК АППАРАТ ДЛЯ РЕШЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ЗАДАЧ
Конурбаева Айгуль Мамыргазиевна

Евразийский национальный университет им. Л.Н.Гумилева, Астана
Научный руководитель - профессор Шарипбаев А. А.
Клеточные автоматы ввел в конце сороковых годов XX века Джон фон Нейман, следуя идее Станислава Улама, для того чтобы обеспечить более реалистические модели поведения сложных, пространственно протяженных систем; в клеточном автомате и объекты, которые могут быть интерпретированы как пассивные данные, и объекты, которые могут быть интерпретированы как вычислительные устройства, собираются на одного типа структурных элементов и подчиняются одним и тем же «мелкозернистым» законам; вычисление и конструирование являются просто двумя возможными типами активности [1].

Джон фон Нейман, создавший так называемый универсальный конструктор (Universal Constructor), представляющий собой автомат, который способен выполнять следующие действия:

• 
  считывать с ленты описание произвольного набора неподвижных ячеек (клеток);
  
• 
  вырабатывать возбуждения в пустых ячейках таким образом, чтобы можно было построить данный набор неподвижных ячеек;
  
• 
  активизировать этот набор ячеек с помощью начального возбуждения.
  

Клеточный автомат можно себе представить в виде множества клеток, плотно заполняющих дискретное D-мерное пространство. Расстояние между центрами соседних клеток равны единицам. В каждой клетке помещен конечный автомат, называемый элементарным. Входами элементарного автомата являются выходы других автоматов, находящихся по отношению к нему на некотором ограниченном расстоянии. Все элементарные автоматы одинаковы. Если они меняют свои состояния все одновременно, переводя клеточные автоматы в следующее глобальное состояние, то такой «режим» функционирования автомата называется синхронным. Если смена состоянии элементарных автоматов происходит стохастически, то клеточный автомат называется асинхронным. Для формального представления автомата в основном используется математическая модель мелкозернистого параллелизма, называемая «алгоритмом параллельных подстановок», так как она, в силу своей универсальности, удобна для представления клеточных автоматов-алгоритмов моделирования [4].

Формально клеточный автомат σ представляет из себя четверку вида (Zk,En, V, ϕ), где Zk — совокупность всех k-мерных векторов с целочисленными координатами, En — конечное множество из n элементов, природа которых не существенна. Для простоты их можно считать числами из множества {0, 1, . . . , n−1}. V = {v1, v2, . . . , vm} — упорядоченный набор различных ненулевых векторов из Zk. ϕ :(En)m+1 _→ En, ϕ(0, 0, . . . , 0) = 0. Элементы множества Zk называются ячейками, En — состояниями ячеек, 0 — состояние покоя. При помощи шаблона соседства V каждой ячейке α ставится в соответствие набор векторов V (α) = {α, α + v1, α + v2, . . . , α + vm}, который называется ее окрестностью. Функция ϕ называется локальной функцией переходов клеточного автомата. Функции g: Zk _→ En называются состояниями КА, множество всех состояний обозначается через En Zk. Основная функция переходов Φ задается как отображение множества всех состояний клеточного автомата σ в себя, причем если g = Φ(g_), то g(α) = ϕ(g_(α), g_(α + v1), g_(α + v2), . . . , g_(α + vm)), ∀α. Функционирование КА определяется как последовательность его состояний g0, g1, g2, . . . , получающаяся в результате применения основной функции переходов к некоторому его состоянию g0, то есть gt = Φ(gt−1) = Φt(g0), t ∈ N [3].

В клеточном автомате пространство представлено равномерной сеткой, каждая ячейка которой, или клетка, содержит несколько битов данных; время идет вперед дискретными шагами, а законы мира выражаются единственным набором правил, скажем, небольшой справочной таблицей, по которой любая клетка на каждом шаге вычисляет свое новое состояние по состояниям ее близких соседей. Таким образом, законы системы являются локальными и повсюду одинаковыми. Если задан подходящий набор правил, то такой простой операционный механизм достаточен для поддержания целой иерархии структур и явлений [2].

Клеточные автоматы являются дискретными динамическими системами, поведение которых полностью определяется в терминах локальных зависимостей, в значительной степени так же обстоит дело для большого класса непрерывных динамических систем, определенных уравнениями в частных производных. В этом смысле клеточные автоматы в информатике являются аналогом физического понятия «поля» [2].

Тем временем профессиональные математики обратили внимание на итерационные преобразования, действующие на пространственно распределенные структуры с дискретным набором состояний — опять-таки клеточные автоматы! Недостаточность общения и единой терминологии вели к значительному дублированию работ [1].

Клеточные автоматы дают полезные модели для многих исследований в естественных и вычислительных науках и комбинаторной математике; они, в частности, представляют естественный путь изучения эволюции больших физических систем. Клеточные автоматы к тому же образуют общую парадигму параллельных вычислений, подобно тому, как это делают машины Тьюринга для последовательных вычислений [2].

Клеточные автоматы изобретались много раз под разными названиями, и несколько отличающиеся друг от друга понятия употреблялись под одним и тем же названием. В чистой математике их можно обнаружить как один из разделов топологической динамики, в электротехнике они иногда называются итеративными массивами, а студенты младших курсов могут знать их как вид игры на домашнем компьютере [1].

В настоящее время выделяют два основных направления развития теории клеточных автоматов. Первым направлением является использование клеточных автоматов в качестве среды моделирования различных процессов, явлений и феноменов во многих областях науки. Второе направление рассматривает клеточные автоматы как самостоятельный объект исследования. Среда, которую представляют собой клеточные автоматы, обладает большими возможностями для моделирования совокупности взаимосвязанных однородных объектов. Сюда можно отнести моделирование физических процессов в физике частиц и ядерной физике, моделирование движения потоков жидкости, моделирование взаимодействующих клеточных систем в биологии и медицине, использование моделей на основе клеточных автоматов в нанотехнологиях и т.д. Кроме того, клеточные автоматы являются по определению параллельными структурами и поэтому используются для решения проблем моделирования дискретных параллельных процессов, для создания параллельных алгоритмов обработки информации и представляют интерес в качестве основы вычислительной техники с высокопараллельной архитектурой [1].

Среди всего множества приложений теории клеточных автоматов можно выделить задачи преобразования информации, к которым, в свою очередь, можно отнести шифрование, кодирование и сжатие данных. Данный класс задач необходимо рассматривать отдельно, так как здесь в отличие от моделирования разного рода процессов, явлений и объектов смысл преобразуемых данных не имеет значения. Это означает, что при решении некоторой задачи преобразования информации с помощью клеточного автомата основной интерес представляют поведенческие свойства выбранной клеточной структуры, в то время как при моделировании с помощью клеточных автоматов на первом месте стоят их структурные свойства. Так, например, при построении на основе клеточных автоматов алгоритма шифрования необходимо получить такую динамику развития клеточного автомата, которая позволит обеспечить криптографически безопасное шифрование, максимально устранив зависимость между входными и выходными данными [2].

Применение клеточных автоматов в криптографии дало на сегодняшний момент ряд результатов. Клеточные автоматы используются в однонаправленных функциях хеширования, в качестве генераторов псевдослучайных последовательностей, для шифрования информации. Кроме того, некоторые исследователи отмечают возможность построения криптосистемы с открытым ключом на основе клеточных автоматов, однако пока данная задача не нашла решения.

Основное направление исследования клеточных автоматов — алгоритмическая разрешимость тех или иных проблем. Также рассматриваются вопросы построения начальных состояний, при которых клеточный автомат будет решать заданную задачу, например алгоритмического распознавания символов. Также одним из важных направлений применения клеточных автоматов является моделирование динамических процессов, моделирования таких физических феноменов, как динамика жидкости и газа, поскольку они подчиняются законам термодинамики. Такие автоматы специально создаются обратимыми. Наиболее известными являются клеточный автомат второго порядка и блочный клеточный автомат. Обе эти модели следуют несколько модифицированному варианту определения клеточного автомата, однако доказано, что они могут быть эмулированы традиционным клеточным автоматом со значительным размером соседства и числом состояний [5].

Итак, клеточные автоматы обеспечивают богатую и непрерывно растущую коллекцию типичных моделей, которые могут быть изучены относительно легко. Они, по-видимому, нашли устойчивое и все более важное применение в качестве концептуальных и практических моделей, пространственно распределенных динамических систем, для которых физические системы являются первыми и наиболее важными прототипами [2].
Литература

1. Фон Нейман Теория самовоспроизводящихся автоматов, 1966 г.

2. Т. Тоффоли, Н. Марголус Машины клеточных автоматов, 1991 г.

3. http://www.intsys.msu.ru/magazine/archive/v8(1-4)/kucherenko-465-482.pdf

4 http://www.ssdonline.sscc.ru/o-l/sib_jvm.pdf

5. http://project.ifmo.ru/shared/files/200906/6_70.pdf

УДК 62.661
РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПОДСИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКИ УГЛЯ В УСЛОВИЯХ ТЭЦ-3
Корягина Н.А.

Карагандинский Государственный Технический Университет, Караганда
Научный руководитель – ст. преподаватель Белик М.Н.

Немалая часть ТЭЦ нашей страны работает на твердом топливе. Его запасы очень велики, и по сравнению с газом и жидким топливом, твердое топливо (в частности уголь) является дешевым и доступным. На ТЭЦ, работающих на угле перед подачей топлива в котлоагрегат, топливо измельчают. Делают это для того чтобы увеличить площадь реагирования, благодаря чему существенно улучшаются условия сжигания топлива. Так если кусочек угля диаметром 20 мм раздробить на частицы диаметром 40мкм, то суммарная поверхность полученных пылинок будет в 500 раз больше исходной частицы.

Автоматизация пылеприготовления на Карагандинской ТЭЦ-3. На АСУТП возлагаются функции контроля и управления пылесистемы во всех ее режимах, включая пуск и остановку.

Система является автоматизированной (не автоматической), то есть предусматривает работу технических средств управления под контролем и при участии персонала.

Система автоматического регулирования технологических процессов котлоагрегата выполняется на микропроцессорных контроллерах функциональных узлов.

Основной функцией автоматической системы регулирования (АСР) является поддержание заданных значений регулируемых параметров с обеспечением требуемого качества регулирования. АСР состоит из локальных регуляторов, выполняющих определенную функцию в контуре регулирования участком технологического процесса.

Структурные схемы регуляторов отражают принцип построения схем авторегулирования и переключения с использованием дискретных сигналов. Структурные схемы регуляторов котла дают общие представления о построении регуляторов – измеряемые параметры, организация входных сигналов и их функциональные зависимости, указан вид алгоритма регулирования, приведены регулирующие органы и организация воздействия на них.

Сформирована логика возможных переключений с использованием дискретных сигналов источников информации, контактов блоков ручного управления, переключателей управления. Логические сигналы формируются с помощью логических элементов «и», «или», а также пороговых элементов. Переключения выполняются безударно.

В регуляторах также предусматривается аварийное отключение в случае появления недостоверных входных сигналов.

На электростанции применена индивидуальная схема, в которой приготовление пыли производится непосредственно у котла. Уголь из бункера сырого угля подсушивается по замкнутой схеме в мельнице. Выделенная при подсушке влага, в виде паров вводится в топочную камеру.

Непосредственно приготовление пыли начинается с бункера сырого топлива. Куда поступает сырой уголь, после чего уголь идет в мельницу.

Размол и сушка угля осуществляется в двух шаровых барабанных мельницах типа ШБМ 287/410 (Ш-12) производительностью по экибастузскому углю 16 т/час.

Прокачку горячего воздуха через сушильно-мельничную систему осуществляют мельничные вентиляторы. Это необходимо, для того чтобы уголь поступал при нужной температуре и заданной влажности.

Сушильно-вентилирующий агент для пылесистем – смесь горячего и слабо подогретого воздуха. Часть сушильного агента рециркулирует с напора мельничного вентилятора (МВ) во входную горловину мельниц, остальная сбрасывается в топку через сбросные сопла (горелки), для охлаждения которых (при остановленном МВ) подводится горячий воздух. Для защиты от повышения температуры аэросмеси в мельницу присаживается атмосферный воздух. Атмосферный клапан расположен на участке воздуховода, находящемся под разрежением (разрежение регулируется клапаном, находящимся перед атмосферным).

Для транспортировки сушильного агента установлен мельничный вентилятор типа БМ-17 с характеристиками при рабочем режиме: производительность – 51,0х103 м3/час, полный набор при температуре рабочей среды 120˚С и указанной производительности – 9,8 кПа (980 кгс/см2), частота вращения 1500 об/мин, мощность электродвигателя 315 кВт.

Регулятор загрузки мельницы предназначен для поддержания оптимальной загрузки мельницы топливом в зависимости от качества поступаемого угля (влажность и размолоспособность), характеризуемого соответственно температурой пылегазовой смеси за мельницей - t″_м и перепадом давления на барабане (сопротивлением) мельницы – ΔР_м.

Регулятор температуры пылегазовой смеси за мельницей предназначен для поддержания заданной влажности пыли, косвенно характеризуемой температурой пылегазовой смеси за мельницей - t″_м на уровне 95˚С, с воздействием на клапан рециркуляции сушильно-вентилируемого агента от МВ,

РТМ получает сигналы по температуре пылегазовой смеси за мельницей, сигнал задания, а также предусматривается ввод сигнала по давлению на напоре мельничного вентилятора (распределительной коробке), при достижении заданной величины которого обеспечивается минимально-допустимая скорость в сбросных пылепроводах (25 м\с), путем отключения воздействия регулятора на исполнительный механизм.

Регулятор снимается с автоматического режима при разбалансе на выходе сумматора, превышающем допустимое значение, при недостоверном сигнале по температуре пылегазовой смеси за мельницей или давлению на напоре МВ с переводом в динамический баланс. При этом оператору выдается сигнал «Аварийный отказ регулятора».

Кроме того, регулятор переводится в дистанционный режим при срабатывании любой защиты, действующей на останов пылесистемы, при срабатывании защиты по повышению температуры пылегазовой смеси за мельницей до 1 предела.

Нормальные эксплуатационные режимы включают в себя базовый режим работы оборудования пылесистемы.

Базовый режим характеризуется следующими условиями:

-поддержание постоянного значения нагрузки в том числе промежуточного, максимального или минимального допустимого значения);

-поддержание заданных значений или соотношений регулируемых параметров;

-поддержание нерегулируемых параметров в пределах заданных ограничений

Данная система пылеприготовления (подготовки угля) повышает производительность ТЭЦ и намного облегчает работу, так как при использовании обычного угля котел очень тяжело разогреть, угольная пыль полученная с помощью данной системы облегчает задачу.

Положительной особенностью центральной системы пылеприготовления является независимость размольных установок от работы парогенератора. Вместе с тем центральное пылеприготовление отличается сложностью, высокой начальной стоимостью и значительными эксплуатационными затратами. Целесообразность применения такой схемы должна решаться на основе технико-экономических соображений.

УДК 004.3