Дисертації з теми "Система реального часу"

Нынешние компьютерные технологии предоставляют осуществление алгоритма выделения объектов всевозможных изображений. Алгоритм отлично применяется, при выделении достаточно однообразных по цвету объектов. При достаточно малом пороге чувствительности, возможно выделение большей части объекта. При увеличение порога доводит до то, что выделение "протекает" за пределы объекта.

Об’єктом дослідження є складна мережева інфраструктура. Метою даної магістерської дисертації є розробка програмної системи відображення стану мережевої інфраструктури. Система використовує мову програмування Go для серверної частини, графову базу даних ArangoDB для збереження графу стану мережі, чергу повідомлень RabbitMQ для комунікації між сервісами-стрімерами та сервісом nvt-composer, реляційну базу даних PostgreSQL для збереження конфігурації, мову TypeScript для клієнтської частини та протокол WebSocket для забезпечення взаємодії між клієнтом та сервером в режимі реального часу. Розроблена система використовує гнучку модель конфігурації для відображення елементів графу та надає можливість легкої інтеграції з існуючими системами моніторингу мереж.
Object of the research is a complex network infrastructure. Purpose of master's thesis is to develop software system for displaying state of network infrastructure. System uses Go as server-side programming language, graph database ArangoDB for storing network state graph, message queue RabbitMQ for communication between streaming services and nvt-composer service, relational database PostgreSQL for storing configuration, TypeScript as client-side programming language and WebSocket protocol to provide real-time client-server interaction. Developed system uses flexible configuration model for displaying graph elements and provides ease of integration with existing network monitoring systems.

An important and urgent task in machine learning is the introduction and optimization of the technology for classifying objects in real time. For this project, completely local solutions were needed, for none of the existing ones in this area met the requirements of the planned one. Yolo - is an advanced object detection system in real time. It has a wide variety of configurations for any requirements. One of the tasks was the choice of configuration, which we will adapt to meet the objectives of the project. A suitable one was found among them, one that could work quickly even on smartphones or the Raspberry Pi - Tiny YOLO.

Experiments in biomedicine and electronics require the construction of experimental models of various devices, measurements of various physical quantities, and often automated control over the course of the experiment. The feature of Arduino is that to work with it you do not need to be a programmer, you do not need special knowledge about how a microcontroller works to build a simple project.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – Інформаційні технології, Національний авіаційний університет, м. Київ, 2010. Дисертація присвячена рішенню важливої науково-технічної задачі підвищення ефективності процесів представлення динамічної обстановки на екранах АНГС РЧ. Запропоновано модель побудови зорового образу динамічної обстановки та схему каналу побудови зорових образів на екрані АНГС РЧ. Розроблено метод побудови картографічного фону в АНГС РЧ. Створено модифікований алгоритм повороту складного символу, який реалізує метод базових матриць. Розроблено алгоритми відновлення картографічного фону при організації процесу переміщення складного символу. Запропоновано метод вибору набору алгоритмів побудови зорового образу, оптимізуючи швидкість його відображення. Запропоновано методику побудови зорового образу динамічної обстановки в АНГС РЧ.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - Информационные технологии, Национальный авиационный университет, г. Киев, 2010. Диссертация посвящена решению важной научно-технической задачи повышения эффективности процессов представления динамической обстановки на экранах аэронавигационных геоинформационных систем в реальном времени. Впервые предложена модель построения зрительного образа динамической сцены, содержащая модель картографического фона и модель представления движущегося объекта, которые в соответствии с предложенными алгоритмами построения зрительного образа обеспечивают построение динамической сцены. Разработана схема канала построения зрительного образа динамической сцены, согласно которой последовательные процедуры преобразования данных разделяются на «медленные», обеспечивающие построение картографического фона, и «быстрые» - построение динамической составляющей, что, в отличие от известных решений, позволяет обрабатывать не весь дисплейный файл зрительного образа, а лишь его динамическую составляющую. Предложен метод построения картографического фона на экране АНГС, который при первичном построении картографического фона, в течение цикла функционирования АНГС РВ, выбирает необходимые данные из файлов данных БКД и отображает картографический фон на экран с одновременным сохранением его в отдельной последовательности файлов, а при последующих обращениях к ранее отображаемым участкам картографического фона выбирает данные из этой последовательности файлов карты, не обращаясь непосредственно в БКД, за счет чего сокращается время построения картографического фона. Разработан алгоритм, реализующий этот метод. Выполнена оценка эффективности применения метода построения картографического фона, которая рассчитывает время, затрачиваемое на построение и отображение картографического фона и показывает сокращение времени построения картографического фона до 2 раз. Предложен модифицированный алгоритм поворота сложного символа, реализующий метод базовых матриц, и показана его эффективность в случае применения базы данных символов, которая содержит азимутальные изображения символа объекта, что позволяет выполнять поворот символа на шаг за время, равное времени развертки кадра, и при этом не требуются дополнительные ресурсы, которые необходимы известным методам. Также разработана программа реализации данного алгоритма, осуществляющая поворот сложного символа на угол от 00 до 3600 с шагом 11,250 и его воспроизведение на экране для матриц различного размера. Программа осуществляет расчет времени, затрачиваемого на процедуры поворота и отображения символа, что в свою очередь, позволило произвести оценку эффективности применения предложенного алгоритма, которая показала значительное сокращение времени, затрачиваемого на поворот сложного символа, причем увеличение эффективности наблюдалось с увеличением размерности матрицы отображения сложного символа. Разработаны алгоритмы восстановления картографического фона при организации перемещения сложного символа, обеспечивающие сокращение размеров памяти при восстановлении картографического фона более чем в 2 раза для единичного осенесимметричного символа и в 3 раза для единичного осесимметричного символа, и обеспечивающие при отображении полной динамической сцены сокращение памяти от 51% до 76%. Предложен метод выбора набора алгоритмов построения зрительного образа динамической сцены, который на основании количества динамических объектов с учетом объема используемой памяти и скорости вычислительных процессов путем решения задачи оптимизации позволяет определить оптимальный процент использования каждого алгоритма, увеличивая скорость отображения зрительного образа. Приведено решение данной задачи для конкретного примера в случае использования для построения ЗО динамической обстановки метода синусно-косинусного преобразования и метода базовых матриц. Разработана методика построения зрительного образа динамической обстановки в аэронавигационных геоинформацыонных системах реального времени, объединяющая предложенные модели, методы и алгоритмы: модель построения динамической сцены в АНГС РВ, модель построения картографического фона, модель представления движущихся объектов при построении зрительного образа динамической обстановки, метод построения картографического фона, схему канала построения зрительного образа на экране АНГС РВ, алгоритмы организации процесса перемещения сложного символа объекта с восстановлением картографического фона, метод выбора набора алгоритмов, сочетание которых обеспечивает построение зрительного образа динамической обстановки в реальном времени в соответствии с выдвигаемыми требованиями по скорости и реалистичности отображения.
A candidate’s thesis in engineering under 05.13.06 speciality – Information Technologies, National Aviation University, Kyiv, 2010. The thesis is aimed at solving a research problem of increasing the efficiency of visualization a dynamic situation on the displays of real-time air-navigation geo-information systems (ANGS). The model of the process and a structure of the channel of building the visual images to the display in a real-time ANGS are suggested. The method of quick building of a cartographic background has been developed. The modified algorithm for the method of base matrixes has been created for turning a complex symbol. Algorithms have been created for reconstruction of the cartographic background. A method of selecting the set of algorithms that provide building of the visual image and optimizing the speed of displaying the visual image. A procedure of building the visual images of a dynamic scene in a real-time ANGS is suggested.

Метою роботи є проєктування та реалізація підсистем керування електроживленням та відслідковування енергоспоживання в режимі реального часу на платформі Arduino в кіберфізичній системі "Розумний будинок". Об’єктом дослідження є програмно-технічний (апаратний) засіб - підсистеми керування електроживленням та відслідковування енергоспоживання в режимі реального часу на платформі Arduino в кіберфізичній системі "Розумний будинок". Предметом дослідження є підсистеми керування електроживленням та відслідковування енергоспоживання в режимі реального часу на платформі Arduino в кіберфізичній системі "Розумний будинок". Практична цінність роботи полягає в спроєктованих та реалізованих підсистемах керування електроживленням та відслідковування енергоспоживання в режимі реального часу на платформі Arduino, які можуть бути застосовані як складова частина в кіберфізичній системі «Розумний будинок»

Система управління процесом вирощування мікрозелені. Частина №1:https://ela.kpi.ua/handle/123456789/47337 Система управління процесом вирощування мікрозелені. Підсистема управління та моніторингу стану ферми. Частина №2:https://ela.kpi.ua/handle/123456789/47336 Система управління процесом вирощування мікрозелені. Підсистема збору даних з ферми мікрозелені на базі технологій інтернету речей. Частина №4:https://ela.kpi.ua/handle/123456789/47334
Пояснювальна записка дипломного проєкту складається з трьох розділів, містить 4 таблиці, 23 джерел. Об’єктом розробки дипломного проєкту є інформаційна система управління процесом вирощування мікрозелені. Метою проєкту є створення програмного продукту, який спростить процес вирощування мікрозелені, догляду за нею та зробить його більш зручним за допомогою постійного моніторингу ключових метрик ферм та пропозицій на основі зібраних даних. Розроблені сервіси дозволили автоматизувати окремі процеси, такі як полив та освітлення. Також, надається можливість спостереження за станом ферм у режимі реального часу, зокрема за такими показниками, як температура, вологість, та ін., разом із фотознімками. Розгорнуто прототип системи з двома контейнерами та сама система розгорнута на сервісах DigitalOcean [1] та AWS [2]. Результати роботи можна використовувати в базовому вигляді на існуючих фермах мікрозелені. Створена система здатна надавати користувачам детальну інформацію про стан ферми та можливість віддаленого її керування. Сферою застосування проєкту є сільське господарство, зокрема нові його сфери - ферми мікрозелені та вертикальні ферми, в яких є хоча б 20 контейнерів. Дана система може допомогти збільшити врожайність та полегшити процес догляду за фермою, що, в свою чергу, може принести економічну вигоду власнику ферми. За допомогою технологій Інтернету речей, Big Data та односторінкових веб-застосунків розроблено комплексну систему для контролю, управління та доглядом за фермами мікрозелені. Перспективами розвитку системи є: збільшення набору метрик, які збираються з ферм, покращення наявної рекомендаційної системи та розширення функціоналу підсистеми управління та моніторингу стану ферми.
The explanatory note of the diploma project consists of three sections, contains 4 tables, 23 sources. The object of development of the diploma project is an information system for managing the process of growing microgreens. The aim of the project is to create a software product that expands the process of growing microgreens, reviewing it and increasing it more conveniently through continuous monitoring of key metric farms and proposals based on aggregate data. The developed services allowed to automate separate processes, such as watering and lighting. Also, it is possible to monitor the condition of farms in real time, in particular for such indicators as temperature, humidity, etc., along with photographs. A prototype system with two containers was deployed and the system itself was deployed on DigitalOcean [1] and AWS [2]. The results can be used as a basic form on existing microgreen farms. The created system is able to provide users with detailed information about the state of the farm and the possibility of its remote management. The scope of the project is agriculture, in particular its new areas - microgreen farms and vertical farms with at least 20 containers. This system can help increase yields and facilitate the process of caring for the farm, which in turn can bring economic benefits to the farm owner. With the help of Internet of Things technologies, Big Data and one-page web applications, a comprehensive system for control, management and care of microgreen farms has been developed. Prospects for the development of the system are: increasing the set of metrics collected from farms, improving the existing recommendation system and expanding the functionality of the subsystem of management and monitoring of the farm.

Дипломна робота за ОКР «Магістр» за спеціальністю 8.05010201 «Комп’ютерні системи та мережі». – Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя. – Тернопіль, 2017. Дипломна робота присвячена розробці та дослідженню алгоритмів комп’ютерного зору у системах приийняття рішень у реальному часі, на прикладі комп’ютера. У роботі досліджено основи роботи алгоритмів та проаналізовано сучасні дослідження у даній тематиці. Для досліджень обрано 2 алгоритми адаптивного опрацювання візуального спектру даних у системах комп’ютерного зору, які базуються відповідно на нейронних та самоорганізаційних мережах. Опрацьовано методологію порівняння алгоритмів та кваліфікації їх до використання у системах прийняття рішень. Для виконання досліджень алгоритми були імплементовані для використання у межах єдиної системи. У результаті проведених досліджень порівняно алгоритми комп’ютетрного зору та сформовано критерії вибору алгоритмів у залежності від зовнішніх умов у яких перебуває система прийняття рішень у реальному часі.
Master thesis for the speciality 8.05010201 "Computer systems and networks". - Ternopil Ivan Pul'uj National Technical University. - Ternopil, 2017. Thesis is devoted to the research and development of algorithms for computer vision of real time decision making systems, on example of a PC. In the work the investigation of basics of algorithms and analysis of current research in this subject is done. For the research selected two adaptive algorithms of processing visual range of data in computer vision systems, which are based respectively on neural networks and self-organizing networks. This study contain comparison of algorithms and methodology of neural networks training that used in decision making systems. To perform the research and the comparison, the algorithms were implemented for use within a unified system. Results of the studies are the comparison of computer vision algorithms and proposed algorithms’ selection criteria based on the external environment in which the system is making decisions in real time.

В дисертаційній роботі отримано нове вирішення науково-технічної задачі підвищення ефективності роботи компонентів нейромережевих систем керування, які дозволяють синтезувати нейромережеві системи керування, що функціонують та адаптуються в режимі реального часу з врахуванням специфіки завдань керування. Розроблено метод проєктування сигмоїдальної функції активації штучного нейрону на основі FPGA та алгоритми реалізації штучних нейронів. Розроблено методи проєктування апаратних компонентів нейромережевих систем керування, таких як нейромережева модель об’єкта керування та компонент її адаптації, які є базовими для структурного синтезу систем керування. Реалізовано та досліджено, на основі розроблених компонентів, нейромережеві системи керування та розроблено макет діючого нейроконтролера системи стабілізації рухомого об'єкта на обмеженій площині. Дослідження показали високу ефективність та швидкодію розроблених компонентів.
The dissertation is devoted to solving the problem of increasing the efficiency of the components of neural network control systems, which allow to synthesize neural network control systems that function and adapt in real time taking into account the specifics of control tasks. ANN can be used in facilities such as robotics, unmanned aerial vehicle control, vehicle control, pattern recognition, analysis and decision making in the Internet of Things, spacecraft control, military equipment and many other applications of modern technologies. In these systems, neural networks can be used to identify objects, predict the state of objects, recognize, cluster, classify, analyze large amounts of data coming at high speed from a large number of devices and sensors, and more. ANN can be used to build control and correction devices, reference, adaptive, nominal and inverse-dynamic models of objects, based on which the study of objects, analysis of the impact of perturbations acting on the object, determining the optimal control law, search or calculation of the optimal program to change the control effect when changing the values of the parameters of the object and the characteristics of the input data. Dynamic expansion of embedded systems that require the use of hardware with ANN, to increase the efficiency of their work, determine the increased requirements for these hardware, their speed, accuracy and use of computing resources. Thus, the scientific and technical task of increasing the efficiency of hardware implementation of neural network components of control systems for dynamic objects, providing adaptation and self-tuning of control systems in real time is relevant. The purpose of the dissertation is to increase the efficiency of neural network control systems by creating high-speed components that allow you to implement the functions of identification, adaptation and control of dynamic objects in real time. The results of the research are presented in four sections of the dissertation. In dissertation analyzes the areas of application of ANN hardware, the main structures of neural network control systems for dynamic objects. Based on the analysis, it was found that neural network control systems consist of direct and inverse models of the control object and the component of their adaptation. Based on the ANN analysis, it has been established that several dozen types of ANN have been developed and researched to date, but the main, fundamentally different types are three types of networks: RBF-networks, Hopfield dynamic networks and direct distribution networks. Due to the properties ANN, they can be used for further design on their basis of direct and inverse models of the control object. The existing methods and algorithms of ANN learning are analyzed. Based on the analysis, it is established that the use of a genetic algorithm for training the neural network components of the CS is the most optimal for hardware implementation. The analysis of the current state of software, hardware and hardware-software means of realization of ANN is carried out. As a result of the analysis it was established that the means of implementation of neural network control systems should be focused on widespread use in industrial conditions, be universal and flexible, function and learn in real time, be simple and cheap, so the most promising tools can be considered FPGA. The review of the main works on realization of ANN by means of FPGA is carried out. In dissertation proposes a method for designing nonlinear activation functions of an artificial neuron on an FPGA. Based on the proposed method, algorithms for hardware implementation of an artificial neuron with sigmoidal activation function and a hidden layer neuron of the RBF network with a Gaussian activation function have been developed. A research of implemented artificial neurons and ANN was performed. It is shown that due to the developed method and algorithms significant optimization of the used resource is provided, the speed of calculations of hardware units with ANN and their accuracy in comparison with analogues increases. In manuscript develops technology for construction, research and evaluation of neural network models of multidimensional control objects for their further implementation. A method of designing hardware components, such as direct and inverse model of control object, neural network control systems, which are basic for structural synthesis of control systems, for calculation of state vectors of object and formation of control function is developed. The method of optimization of ANN weighting factors by means of genetic algorithm at realization on FPGA is developed that allows increasing considerably speed of adaptation of direct and inverse model of control object. In dissertation implemented and researched on the basis of the developed components: control systems without feedback; feedback control systems; adaptive control system with direct and inverse models of the control object; adaptive neural network control system with a reference model; a model of the operating neurocontroller of the stabilization system of a moving object on a limited plane is developed.
В диссертационной работе получено новое решение научно-технической задачи повышения эффективности работы компонентов нейросетевых систем управления, которые позволяют синтезировать нейросетевые системы управления, функционирующих и адаптируются в режиме реального времени с учетом специфики задач управления. Разработан метод проектирования сигмоидальной функции активации искусственного нейрона на основе FPGA и алгоритмы реализации искусственных нейронов. Разработаны методы проектирования аппаратных компонентов нейросетевых систем управления, таких как нейросетевая модель объекта управления и компонент ее адаптации, которые являются базовыми для структурного синтеза систем управления. Реализовано и исследовано, на основе разработанных компонентов, нейросетевые системы управления и разработан макет действующего нейроконтроллера системы стабилизации подвижного объекта на ограниченной плоскости. Исследования показали высокую эффективность и быстродействие разработанных компонентов.

Пояснювальна записка містить 54 сторінок, включає 35 рисунків, 2 таблиці, 7 посилань. Метою дипломної роботи є створення інформаційної системи бронювання (залізничних) квитків. Створено клієнтський додаток за допомогою мови програмування Java в середовищі розробки IntelliJ IDEA. Додаток працює з нереляційною розподіленою базою MongoDB. Розроблено програмний продукт бронювання (залізничних) квитків з функціями бронювання квитків з вибором місця для пасажира, авторизації в системі, з наданням різних рівнів доступу, відміною бронювання квитків, бронювання квитків, перегляд вільних для бронювання квитків, користувачів системи, заброньованих квитків, реєстрацією.
The explanatory note contains 54 pages, including 35 illustrations, 2 tables, 7 links. The purpose of the thesis is to create an information system for reservation (rail) tickets. The client application was created using the Java programming language in the IntelliJ IDEA development environment. The application works with a non-relational distributed MongoDB database. A software product was developed for booking (rail) tickets with functions provided by choosing a place for a passenger, authorizing the system, providing different levels of access, refusing to book tickets, booking tickets, viewing free tickets, user accounts.
Целью дипломной работы является создание информационной системы бронирования (железнодорожных) билетов. Создан клиентское приложение с помощью языка программирования Java в среде разработки IntelliJ IDEA. Приложение работает с нереляционные распределенной базой MongoDB. Разработан программный продукт бронирования (железнодорожных) билетов с функциями бронирования билетов с выбором места для пассажира, авторизации в системе, с предоставлением различных уровней доступа, отменой бронирования билетов, бронирование билетов, просмотр свободных для бронирования билетов, пользователей системы, забронированных билетов, регистрации.

Косолапов, А. А. Розвиток наукових основ побудови і експлуатації систем автоматизації залізничних сортувальних станцій : авт. дис. д-ра т. н / А. А. Косолапов ; Дніпропетр. нац. ун-т залізн. трансп. ім. акад. В. Лазаряна. - Д. : Вид-во Дніпропетр. нац. ун-ту залізн. трансп. ім. акад. В. Лазаряна, 2014. ГРНТИ 73.29.21 УДК 004:656.212.5(043.3) Захист - 27 лютого 2014 р.
UK: АНОТАЦІЯ У дисертації розроблені наукові основи побудови і експлуатації систем автоматизації залізничних сортувальних станцій, працюючих в реальному масштабі часу. Наукові положення базуються на розроблених концептуальних моделях сортувальних станцій і гірок, дискретних моделях систем реального часу, інтегральних інформаційно-функціональних і часових моделях систем автоматизації (М-моделі, -транзакції). На основі цього сформульовані принципи декомпозиції систем гіркової автоматики. Розроблені методи отримання оптимальних інформаційних структур систем автоматизації, методи пошуку раціональних технічних структур з використанням удосконалених генетичних алгоритмів, методи оцінки раціональних рівнів децентралізації в розподілених системах гіркової автоматики. Сформульовані наукові положення для оцінки рівнів функціональної надійності АСК МР сортувальної гірки і математичні моделі дослідження впливу діагностики в розподілених системах на показники їх надійності. Удосконалені математична модель і метод обчислення надійності нечітких систем з розмитими показниками надійності її компонентів.
RU: АННОТАЦИЯ Диссертация посвящена решению актуальной научно-прикладной проблемы в области железнодорожного транспорта, которая заключается в создании научных основ построения и эксплуатации систем автоматизации, работающих в реальном мастабе времени. В Украине только 4 горки на 15 решающих сортировочных станциях автоматизированы частично, технические средства автоматизации изношены на 50-90 %. Хотя известно, что без таких систем потери энергоресурсов на станциях составляют до 30 % на один вагон с переработкой и трудозатраты завышены на 10-15 %. Это говорит о необходимости ускорения процессов разработки и внедрения систем автоматизации на станциях. В диссертации сформулированы теоретические предпосылки развития АСУ ТП сортировочных станций. Это смена парадигмы построения систем (переход к интеллектуальным АСУ), сложность АСУ СС как объекта автоматизации, как объекта проектирования, как объекта управления, четырёхуровневая модель организации взаимодействия между подсистемами, работа в реальном масштабе времени, интеграция с системой АСУ ГП УЗ-Е. В работе исследованы эксплуатационные характеристики АСУ ГП УЗ-Е, которые показали, что в этой системе используются только 17 % её вычислительных ресурсов, что говорит о возможности её дальнейшего функционального развития. Для АСУ ТП СС как дискретных систем реального времени разработаны теоретические основы исследования и обоснования принципов и направлений их декомпозиции/композиции, для чего использовалась многосортная алгебра и теория иерархических многоуровневых систем. Введено описание дискретных систем реального времени в виде восьмерки с граничными значениями функций переходов, доказана возможность их последовательной и параллельной композиции/декомпози-ции, а также морфизм и изоморфизм их структур. Получены 4 принципа декомпозиции технологических процессов на сортировочных горках: объектно-топологичес-кий, функционально-топологический, технологический и событийный. Построены концептуальные модели автоматизированной сортировочной станции и горки. Определены основные критерии проектирования систем автоматизации реального времени: время реакции, производительность, ёмкость, пропускная способность, стоимость. Впервые предложен комплексный научный подход к многокритериальному поэтапному проектированию и усовершенствованию АСУ ТП на станциях на основе ресурсосберегающих моделей и методов и общей информационной и параметрической базы. Это позволит получить научно обоснованные рациональные технические структуры систем горочной автоматики, уменьшить количество проектных ошибок и сократить сроки разработки. Разработанный подход имеет программную поддержку в виде 5 программ, защищённых авторскими свидетельствами. В составе методики предложена информационно-функциональная модель описания АСУ ТП станций и методы её оптимизации по критерию минимизации приращения информационных потоков и построения максимального остовного дерева. Для решения задачи предложены два метода на основе усовершенствованных генетических алгоритмов, отличающихся кодированием структур, выполнением генетических операторов и организацией поиска рациональных структур. На основе этого подхода исследована информационно-функциональная структура ИПС СС и получен рациональный вариант её технической структуры. Для определения структур распределённых АСУ РСГ разработан набор ресурсосберегающих методов, позволяющих определить рациональную степень децентрализации по критерию минимизации технологических потерь на горке из-за отказов оборудования и стоимости микроконтроллеров и УВМ, по критерию эффективного использования вычислительных ресурсов в системе с учётом режимов её работы и резервирования, по критерию минимизации затрат на обработку и топологию кабельных структур. Для распределённых горочных систем автоматизации количество подсистем находится в пределах 3-5. На основе предложенной графоаналитической модели ( -транзакции) получены аналитические выражения для интегральной оценки эксплуатационных характеристик АСУ ТП СС: среднее время обработки заявок, среднее время реакции системы, среднее время ожидания, среднее быстродействие микропроцессора на смеси команд исследуемой системы, информационные потоки сообщений, управляющих воздействий и потоки к базе данных, приоритеты обработки заявок и требуемые скорости каналов передачи данных. Сформулированы научные положения для оценки уровней функциональной надёжности АСУ сортировочной горки и математические модели исследования влияния диагностики в распределённых системах на показатели их надёжности. На этой основе разработан набор надёжных структур УВК с резервированием и диагностикой для системы АСУ МД ст. Пермь-Сортировочная. Усовершенствованы математическая модель и метод вычисления надёжности нечётких систем с размытыми показателями надёжности её компонентов, которые отличаются введением унифицированного четырёхместного кортежа для описания треугольных и трапециевидных функций принадлежности и табличного способа выполнения арифметических операций для оценки коэффициентов готовности сложных, неоднородных структур автоматизации. Это позволяет ускорить и упростить получение показателей надёжности нечётких систем, которые включают напольное оборудование, устройства низовой автоматики, микроконтроллеры и УВМ.
EN: ANNOTATION In dissertation scientific bases of construction and improvement of the systems of au-tomation of technological processes at the marshalling yards are developed with the pur-pose of their service performance increase. Scientific positions are based on the developed conceptual models of the marshalling yards and humps, discrete models of the real-time systems (RTS), integral information, functional and temporary models of the systems of automation. On this basis principles of decomposition of the systems of hump automation are formulated. The resource-saving methods of receipt of optimum information structures of the sys-tems, methods of search of rational technical structures with the use of the improved ge-netic algorithms, resource-saving methods of estimation of rational levels of decentraliza-tion in the distributed systems of hump automation are developed. Scientific positions are formulated for the estimation of high level of functional reli-ability of ACS TR on hump yard and mathematical models of research of influencing of diagnostics in the distributed systems on their reliability. A mathematical model and method of calculation of reliability of the fuzzy systems is improved with the vague reliability of its components.

Крохмаль П. О. Розробка системи підтримки прийняття рішення по управлінню процесом екструзії полімерних матеріалів : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 151 "Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології" / наук. керівник Н. О. Міняйло. Запоріжжя : ЗНУ, 2021. 132 с.
UA : Кваліфікаційна робота магістра присвячена розробці системи підтримки прийняття рішення по управлінню процесом екструзії полімерних матеріалів у складі сучасного Web-додатку.
EN : The master's qualification work is devoted to the development of a decision support system for managing the extrusion process of polymer materials as part of modern Web-application.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.05 – Комп'ютерні системи та компоненти. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», м. Київ, 2011 р. Дисертаційна робота присвячена проблемі прискорення виконання алгоритмів реального часу з дрібнозернистою структурою і забезпечення відмовостійкості обчислювальних систем, побудованих на базі надвеликих інтегральних схем. Обґрунтована можливість прискорення виконання послідовності залежних за даними операцій у системах з безпосередніми зв'язками між обчислювальними модулями. Для цього операції пропонується виконувати в режимі суміщення за допомогою обчислювальних модулів, що здійснюють паралельну об-робку розрядів операндів у надлишкових системах числення з великою основою. Розроблено новий метод обробки інформації в обчислювальних системах, керованих потоком даних, що дозволяє прискорити обчислення за рахунок збільшення інтенсивності завантаження обчислювальних модулів шляхом динамічного формування паралельних потоків команд. Показана можливість прискорення відновлення працездатності систем, керованих потоком даних, при відмові обчислювальних модулів шляхом вдосконалення засобів контролю тривалості операцій та автоматичної реконфігурації.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.05 – Компьютерные системы и компоненты. Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт», г. Киев, 2011 г. Диссертационная работа посвящена проблеме ускорения реализации алгоритмов реального времени с мелкозернистой структурой и обеспечения отказоустойчивости вычислительных систем, построенных на базе сверхбольших интегральных схем. На основе анализа алгоритмов обработки информации в реальном времени сформулированы требования к вычислительным системам. Показано, что такие системы должны обеспечивать высокую скорость обработки последовательно-параллельных алгоритмов с мелкозернистой структурой, что может быть достигнуто путем динамического распараллеливания вычислений на уровне обработки операндов и их разрядов. Показано, что для реализации мелкозернистых алгоритмов нецелесообраз-но использовать классические многопроцессорные системы, поскольку в них используются сложные процедуры обмена данными, которые неприемлемы для обмена на уровне отдельных слов. Для таких систем более развиты статические средства параллельного программирования, которые определяют план выпол-нения задач по априорным характеристикам. Основные задачи распараллеливания решаются на этапе разработки программ, что не всегда позволяет обнаружить скрытый параллелизм задач из-за недостатка информации о реальной продолжительности процессов в системе. Показано, что для реализации мелкозернистых алгоритмов более эффективно использовать потоковые вычислительные системы, в которых применяются динамические средства распараллеливания вычислений на нижнем уровне параллелизма. Приведена классификация таких систем, и выделены две их основные разновидности: потоковые системы с непосредственными связями между компонентами и системы, управляемые потоком данных, которые реализуют модели вычислений «data driven» и «data flow» соответственно. Использование современной технологии проектирования (System on Chip – система на кристалле) позволяет ускорить создание систем на базе ПЛИС. Однако, со стороны элементной базы накладывается ряд ограничений, в частности, связанных с числом выводов и функциональными возможностями устройств в ПЛИС, которые должны учитываться при разработке методов вычислений. Впервые предложены методы выполнения арифметических операций в смещенных избыточных системах счисления с большим основанием, позволяющие ускорить выполнение последовательности зависимых по данным операций в неавтономном режиме за счет параллельной обработки разрядов операндов в цепочке операционных устройств с поразрядным обменом данными. Уве-личение основания системы счисления позволяет уменьшить общее количест-во циклов при заданной точности вычислений, в отличие от операций в симметричных системах счисления не требуется обрабатывать отрицательные приращения, что сокращает длительность циклов. Впервые разработана методика и предложены средства выполнения операций с плавающей запятой в избыточных системах счисления с учетом особенностей поразрядной передачи информации между компонентами систем с непосредственными связями, позволяющие повысить точность вычислений при заданной длине разрядной сетки, обеспечить автоматическую нормализацию промежуточных результатов и ускорить обмен данными между узлами системы за счет перехода от синхронной к асинхронной передаче данных. Предложен новый таблично-алгоритмический метод вычисления функций при поразрядном вводе и выводе информации в смещенных системах счисле-ния, который в отличие от методов, использующих симметричные системы, не требует выполнения операций с отрицательными приращениями, что позволяет упростить аппаратную реализацию и уменьшить время вычислений. Усовершенствован метод «цифра за цифрой» для вычисления ряда функций путем обеспечения поразрядного ввода аргументов. Вычисление функций в неавтономном режиме может осуществляться совместно с выполнением арифметических операций, что расширяет возможности систем с непосредственными связями между вычислительными модулями. Разработан новый метод обработки информации в вычислительных систе-мах, управляемых потоком данных, позволяющий при реализации мелкозерни-стых алгоритмов ускорить вычисления за счет увеличения интенсивности загрузки вычислительных модулей путем динамического формирования параллельных потоков команд. Усовершенствован метод автоматического восстановления систем, управляемых потоком данных, при отказе вычислительных модулей путем введения средств контроля длительности операции и модернизации процедуры реконфигурации, что позволило уменьшить время определения неисправности и уско-рить процесс восстановления системы. Предложены способы реализации операционных устройств, реализующих разработанные методы обработки информации в реальном времени и ориенти-рованные на использование современной элементной базы, в том числе, ПЛИС. В отличие от систем с параллельным обменом данными благодаря поразрядному обмену сокращается необходимое число связей между компонентами системы, что позволяет более эффективно использовать ресурсы ПЛИС и создает предпосылки для повышения надежности и уменьшения стоимости систем. Созданы интерактивные программные средства моделирования вычислений на уровне параллельной обработки операндов, позволяющие упростить и ускорить разработку и отладку программ, а также определить необходимые параметры систем, управляемых потоком данных, для эффективной реализации заданного класса задач.
Thesis for the Ph.D. degree (Engineering) in speciality 05.13.05 – Computer systems and components. National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute", Kyiv, 2011. Thesis deals with a problem of realtime finegrain algorithm realization acceleration and its faulttolerance assurance for computing systems designed on VLSI. Possibility to accelerate data processing in data driven systems is proven. To achieve it, there is proposed realization of concurrent operations with computation units, which realize concurrent processing of operand places presented in redundant numerical system with large basic number. Method of data processing, which enables to accelerate computations at the cost of computation unit load intensity encrease by means of dynamic concurrent data flow generation, is developed for data flow systems. Possibility to accelerate system recovery in case of computation unit fault is shown. Means of operation execution time control and system authomatic reconfiguration process are improved.

Антошин К. С. Комп’ютерна система для визначення положення людини в обмеженому просторі у реальному часі : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 121 "Інженерія програмного забезпечення" / наук. керівник А. І. Безверхий. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 106 с.
UA : Кваліфікаційна робота для здобуття ступеня вищої освіти магістра за спеціальністю 121 — Інженерія програмного забезпечення, науковий керівник А.І. Безверхий. Інженерний навчально-науковий інститут Запорізького національного університету. Мета і завдання дослідження полягають у вивченні сучасних підходів довизначення положення людини в обмеженому просторі у реальному часі, а також у розробці комп’ютерної системи, що буде ефективно вирішувати цю задачу, працюючи на мікрокомп’ютері NVIDIA Jetson Nano та використовуючи вякості вхідних даних відеопотік із підключеної камери. У процесі дослідження була розглянута проблема визначення положення людини в обмеженому просторі у реальному часі та підходи глибинного навчання до її вирішення. Як результат, була розроблена та навчена оптимальна модель глибокої нейронної мережіна базі YOLOv4-tiny. Дана мережа розпізнає людей у реальному часі та працює у парі з алгоритмом визначення їхнього положення відносно обмеженого простору. Крім цього,була розро-лена комп’ютерна система, що працює на мікрокомп’ютері NVIDIA Jetson Nano та використовує даний підхід для обробки відеопотоку з ідключеної камери.
EN : Qualification work for higher master'sdegree in specialty 121 — Software Engineering, supervisor Anatolii Bezverkhyi. Engineering Educational Scientific Institute of Zaporizhia National University. The aimof the research is to study modern approaches to determining a person’s position in a confined spacein real time, as well as to develop a computer system that will effectively solve this problem by working on NVIDIA Jetson Nano microcomputer and usingvideo stream from the connected camera as input data.In the course of the research the problem of determining a person’s position in a confined space in realtime and deep learning approachesto its solutionwere considered.As a result, an optimal deep neural network modelbased on YOLOv4-tinyhas been developed and trained. This network recognizes persons in real time and works in conjunction with an algorithm that determines their position in a confined space. In addition, acomputer system based on the NVIDIA Jetson Nano microcomputer has been developed thatuses this approachto process the video stream from the connected camera.

Трибулькевич, С. Л. Програмне забезпечення обробки відеопотоку у реальному часі для систем висвітлення підводної обстановки / С. Л. Трибулькевич // Матеріали ІІI Всеукр. наук.-практ. конф. з міжнар. участю "Сучасні проблеми інформаційної безпеки на транспорті". – Миколаїв : НУК, 2013.
Розроблено програмне забезпечення для відеозахвату та обробки відеопотоку, реалізована підтримка великої кількості цифрових камер та пристроїв відеозахвату, отриманий код легко модернізується та у найближчій час буде використано у системі керування від ПЕОМ підводним апаратом серії "Інспектор" виробництва Національного університету кораблебудування імені адм. Макарова.