Автоматизированные информационные системы

ОГЛАВЛЕНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1. АРХИТЕКТУРА И ФУНКЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ
ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11
1.1. Автоматизированные информационные системы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2. Системы автоматизированного проектирования в машиностроении  . . . . 23
1.3. Системы автоматизированного проектирования в радиоэлектронике  . . . . 35
1.4. Автоматизированные системы управления  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
1.5. Автоматизированные системы в непромышленной сфере  . . . . . . . . . . . . 68
Контрольные вопросы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
2. ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЕ СРЕДСТВА
АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ  . . . . 93
2.1. Аппаратура автоматизированных информационных систем  . . . . . . . . . . . 93
2.2. Вычислительные сети  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
2.3. Программное и информационное обеспечение  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
Контрольные вопросы и упражнения  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
3. МОДЕЛИРОВАНИЕ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ
ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
3.1. Математический аппарат, используемый в моделях разных иерархических 
уровней  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
3.2. Типичные проектные процедуры  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
3.3. Моделирование на микроуровне  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
3.4. Моделирование на макроуровне  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
3.5. Моделирование на функционально-логическом уровне  . . . . . . . . . . . . . 185
3.6. Моделирование на системном уровне  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
3.7. Геометрическое моделирование  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
Контрольные вопросы и упражнения  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
4. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
224
4.1. Задачи и методы оптимизации и структурного синтеза  . . . . . . . . . . . . . 224
4.2. Интеллектуальные методы и средства в автоматизированных информа-
ционных системах  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
4.3. Примеры применения методов структурного синтеза в автоматизиро-
ванных информационных системах  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261
Контрольные вопросы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288
5. ИНТЕГРАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ
ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290
5.1. Технологии CALS  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290
5.2. Технологии построения интегрированных автоматизированных инфор-
мационных систем . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327
Контрольные вопросы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340
ЛИТЕРАТУРА  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342

ПРЕДИСЛОВИЕ

Вычислительная техника, информационные технологии (ИТ) и систе-
мы связи, основанные на компьютерных технологиях, прочно заняли место
одной из наиболее быстроразвивающихся отраслей промышленности в раз-
витых странах. Под влиянием информационных и коммуникационных тех-
нологий меняется облик мира. Это влияние заключается в формировании
обширных электронных хранилищ знаний и доступе к ним в любое время и
в любом месте, в беспрецедентных возможностях коммуникаций людей с
помощью Internet, в расширении интеллектуальных возможностей человека
при принятии решений в процессах управления и проектирования и др.
Чтобы адекватно использовать открывающиеся возможности инфор-
матизации, необходимо соответствующее кадровое обеспечение процессов
развития ИТ. Выпускники вузов по соответствующим направлениям долж-
ны быть подготовлены к активному участию в процессах информатизации,
знать проблемы информатики и вычислительной техники, обладать знания-
ми и владеть навыками разработки и применения методов и средств ИТ.
Поэтому в учебные планы подготовки магистров по направлению «Инфор-
матика и вычислительная техника» включена дисциплина «Современные
проблемы информатики и вычислительной техники». Основной целью этой
дисциплины является изучение состояния и тенденций развития передовых
направлений информатики и вычислительной техники в их взаимосвязи.
Рассматриваются архитектуры вычислительных систем и сетей, построение
программных комплексов, модели и методы вычислений, системы искусст-
венного интеллекта. Эти направления развития ИТ реализовались в авто-
матизированных информационных системах (АИС) различного назначения.
Проблемы информатики и вычислительной техники — это прежде всего
проблемы АИС, т. е. программно-аппаратных комплексов, предназначен-
ных для решения определенной совокупности задач на основе взаимодей-
ствия человека и ЭВМ.
Предлагаемое учебное пособие посвящено изучению проблем пост-
роения и применения АИС.
В главе 1 описываются задачи и структура АИС, основное внимание
уделяется автоматизированным системам управления и проектирования,

Предисловие

используемым в промышленности. Кратко охарактеризованы системы, при-
меняемые в непромышленной сфере.
Глава 2 освещает вопросы выбора и (или) построения компонентов
АИС — их программного и технического обеспечения. Рассматриваются
жизненный цикл программных комплексов, современные средства их раз-
работки, автоматизированные рабочие места пользователей, объединение
аппаратных средств в вычислительные сети.
Главы 3 и 4 посвящены проблемам математического обеспечения
АИС. Подходы и методы решения задач анализа и моделирования иссле-
дуемых или проектируемых объектов излагаются в главе 3, а методы опти-
мизации, структурного синтеза и принятия решений — в главе 4.
Глава 5 посвящена вопросам интеграции АИС. Рассматриваются про-
блемы взаимодействия отдельных систем в общих средах проектирования
и управления жизненным циклом промышленной продукции на основе
CALS-технологий.

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АИС
— автоматизированная информационная система
АКД
— аппаратура окончания канала данных
АОС
— автоматизированная обучающая система
АРМ
— автоматизированное рабочее место
АСД
— автоматизированная система делопроизводства
АСНИ
— автоматизированная система научных исследований
АСТПП
— автоматизированная система технологической подготовки
производства
АСУ
— автоматизированная система управления
АСУП
— автоматизированная система управления предприятием
АСУТП
— автоматизированная система управления технологическими
процессами
БД
— база данных
БИС
— большая интегральная схема
БМК
— базовый матричный кристалл
БнД
— банк данных
БУМ
— база учебных материалов
БЭФ
— базовый элемент формы
ВКС
— встроенная компьютерная система
ВОЛС
— волоконно-оптическая линия связи
ВС
— вычислительная система
ГИС
— географическая информационная система
ГП
— графический процессор
ЖЦИ
— жизненный цикл изделий
ИМ
— информационная модель
ИО
— информационное обеспечение
ИОС
— информационно-образовательная среда
ИСП
— информационная система природопользования
ИТ
— информационные технологии
ИЭТР
— интерактивное электронное техническое руководство
КА
— конечный автомат
КГиГМ
— компьютерная графика и геометрическое моделирование
КЭ
— конечный элемент
ЛВС
— локальная вычислительная сеть
МДКН/ОК — множественный доступ с контролем несущей и обнаруже-
нием конфликтов
МИС
— медицинская информационная система

МКЭ
— метод конечных элементов
ММС
— математическая модель системы
МТО
— материально-техническое обеспечение
ОА
— обслуживающий аппарат
ООД
— оконечное оборудование данных
ООП
— объектно-ориентированное проектирование
ОС
— операционная система
ПК
— персональный компьютер
ПЛИС
— программируемая логическая интегральная схема
ПО
— программное обеспечение
РБД
— распределенные базы данных
РЭА
— радиоэлектронная аппаратура
САПР
— система автоматизированного проектирования
СБИС
— сверхбольшая интегральная схема
СДО
— система документооборота
СИМ
— сетевая имитационная модель
СЛАУ
— система линейных алгебраических уравнений
СМО
— система массового обслуживания
СНАУ
— система нелинейных алгебраических уравнений
СОДУ
— система обыкновенных дифференциальных уравнений
СУД
— система управления документами
ТЗ
— техническое задание
ТОиР
— техническое обслуживание и ремонт
ТПП
— технологическая подготовка производства
ЦП
— центральный процессор
ЧПУ
— числовое программное управление
ЭМВОС
— эталонная модель взаимосвязи открытых систем
ЭОР
— электронный образовательный ресурс
AIC
— Application Interpreted Construct
AP
— Application Protocol
API
— Application Programming Interface
ARPA
— Advanced Research Projects Agency
ASIC
— Application Specific Integrated Circuits
ASP
— Application Service Provider
BIST
— Built-In Self-Test
BOM
— Bill Of Materials
CAD
— Computer Aided Design
CAE
— Computer Aided Engineering
CALS
— Continuous Acquisition and Lifecycle Support
CAM
— Computer Aided Manufacturing
CAPP
— Computer Aided Process Planning
CASE
— Computer Aided System Engineering
CASE
— Computer Aided Software Engineering
CBR
— Case-Based Reasoning
CNC
— Computerized Numerical Control
CPLD
— Complex Programmable Logic Device
CRM
— Customer Requirement Management
CRP
— Capacity Requirements Planning
DSL
— Domain Specific Language

Список основных сокращений

DSS
— Decision Support System
DW
— Data Warehouse
EAI
— Enterprise Application Integration
ECAD
— Electronics Computer Aided Design
ERP
— Enterprise Resource Planning
FDDI
— Fiber Distributed Data Interface
FPGA
— Field Programmable Gate Array
GPSS
— General Purpose Simulation System
HDL
— Hardware Description Language
HTML
— HyperText Markup Language
HTTP
— HyperText Transfer Protocol
IDE
— Integrated Development Environment
IETM
— Interactive Electronic Technical Manual
IMS
— Instructional Management System
IP
— Intellectual Property
IP
— Internet Protocol
ISO
— International Standard Organization
LAN
— Local Area Network
MCAD
— машиностроительная CAD-система
MDA
— Model Driven Architecture
MDD
— Model Driven Development
MES
— Manufacturing Execution System
MPI
— Message Passing Interface
MRP
— Material Requirement Planning
MRP-2
— Manufacturing Resource Planning
OLAP
— OnLine Analitical Processing
OMG
— Object Management Group
OWL
— Ontology Web Language
PDM
— Product Data Management
PLM
— Product Lifecycle Management
RTL
— Register Transfer Level
RUP
— Rational Unified Process
SCADA
— Supervisory Control and Data Acquisition
SCM
— Supply Chain Management
SCORM
— Shareable Content Object Reference Model
SMP
— Symmetric Multiprocessor
SOA
— Service-Oriented Architecture
SoC
— System-on-Chip
STEP
— Standard for Exchange of Product model data
TCP
— Transport Control Protocol
TLM
— Transaction Level Modeling
UML
— Unified Modeling Language
URL
— Universal Resource Locator
WAN
— Wide Area Network
Wi-Fi
— Wireless Fidelity
WWW
— World Wide Web

Список основных сокращений

1. АРХИТЕКТУРА И ФУНКЦИИ
АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ
ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Среди автоматизированных информационных систем (АИС) наиболее наукоемкими 
являются системы автоматизированного проектирования (САПР).
Обычно САПР определяют, как организационно-техническую систему, представляющую 
собой комплекс средств автоматизированного проектирования,
взаимосвязанный с подразделениями проектной организации и выполняющий
автоматизированное проектирование. По своей структуре САПР являются
иерархически организованными, многофункциональными системами, состоящими 
из большого числа подсистем. Наибольшее развитие САПР получили в областях 
машиностроения и радиоэлектроники.
Не менее значимы для промышленного производства автоматизированные системы 
управления (АСУ ), которые также являются иерархическими многофункциональными 
системами, позволяющими существенно повысить эффективность
управления сложными производственными процессами.
В последнее время автоматизация охватывает большинство сфер деятельнос-
ти людей, появляются АИС в непромышленных областях и прежде всего в эко-
логии, медицине, социологии и др.
В главе рассматриваются наиболее общие вопросы проектирования АИС. Ма-
териал носит обзорный характер. Излагаются типичные функции и структуры
систем, приводятся краткие сведения из истории появления и развития основ-
ных типов АИС.

1.1. Автоматизированные информационные системы

Проблемы развития информационных технологий. Достижения в обла-
сти информационных технологий (ИТ) оказывают непосредственное влия-
ние на состояние и перспективы развития большинства других направле-
ний науки и промышленности. Являясь катализатором прогресса в раз-
личных сферах деятельности человека, ИТ сами интенсивно развиваются.
Проблемы развития ИТ и реализующих их АИС сосредоточены в ряде
направлений, относящихся как к программно-аппаратному, так и к мате-
матическому и методическому обеспечению АИС. Это проблемы роста

эффективности компьютеров и вычислительных сетей, технологий про-
граммной инженерии, методов моделирования, оптимизации и принятия
решений, интеллектуальных технологий и т. п.
Повышение производительности и объема памяти компьютеров наибо-
лее ярко представлено в процессах совершенствования суперкомпьютеров.
К настоящему времени сохраняется справедливость феноменологического
закона Мура, который гласит, что максимальное число транзисторов в
отдельной интегральной схеме (ИС) удваивается каждые 24 месяца, по-
скольку в той же мере снижаются проектные нормы ИС. Как следствие,
также экспоненциально увеличивается производительность компьютеров.
В ХХ в. этот закон был применим и к тактовой частоте микропроцессо-
ров. Сегодня возможности существенного увеличения тактовой частоты
исчерпаны, но пока еще продолжается повышение производительности
компьютеров за счет построения многоядерных микропроцессоров и роста
числа процессоров в суперкомпьютерах и серверах. Однако уже близок
предел возможного уменьшения проектных норм, поскольку их значения
приближаются к значениям межатомных расстояний в кристаллах ИС. Ми-
ровой лидер по производительности в июне 2009 г. — суперкомпьютер IBM
Roadrunner BladeCenter — был построен на 130 тыс. процессоров и имел
производительность более 1,1 Pflop/s. Этот гигант занимает площадь при-
близительно в 1100 м2, весит около 226 т, потребляет 3,9 MВт электро-
энергии и стоит 133 млн долл. В 2010 г. лидерство захватил китайский
суперкомпьютер Tianhe-1A с производительностью 1,76 Pflop/s.
Суперкомпьютеры ориентированы в первую очередь на решение уни-
кальных по сложности задач в таких областях, как экология, предсказание
погоды, астрономия, моделирование последствий техногенных катастроф
или ядерных конфликтов, исследование механизмов наследственности в
живых организмах и т. п.
Для решения повседневных задач используется альтернатива столь
дорогим и громоздким суперкомпьютерам в виде персональных компьюте-
ров (ПК) и компьютеров, встроенных в управляемое оборудование, како-
вым могут быть мобильные телефоны, медицинские роботы, станки, транс-
портные средства и т. д. Следует отметить, что в настоящее время появи-
лись персональные системы, производительность которых соответствует
нашим представлениям о суперкомпьютерах 8—10-летней давности. Это
так называемые персональные суперкомпьютеры. Успех их применения
связан с разработкой и освоением технологий параллельного программи-
рования.
Дальнейшая миниатюризация компьютеров с одновременным рос-
том их производительности зависит от достижений в области элементной
базы ЭВМ, а развитие элементной базы, в свою очередь, определяется
достижениями в микро- и наноэлектронике и выражается в уменьшении

1. Архитектура и функции автоматизированных информационных систем

проектных норм и энергопотребления интегральных схем, хотя, по-види-
мому, уже близок возможный предел их сокращения в рамках существую-
щих подходов. Пока мы наблюдаем рост технологических возможностей
микроэлектроники. Так, если в 2002 г. ведущие компании полупроводни-
ковой индустрии использовали технологии изготовления сверхбольших ин-
тегральных схем (СБИС) с проектными нормами 90 нм, в 2005 г. — 70 нм
и в 2006 г. перешли на 65-нм технологию, то в начале 2008 г. компания
IBM представила первый процессор, изготовленный по 32-нм технологии,
а в конце того же года заявила о создании ячейки памяти с нормами уже
22 нм. Компания Intel планирует к 2022 г. достичь проектных норм 4 нм.
Продолжается поиск принципиально новых подходов, но пока практичес-
кая реализация конкурентоспособных квантовых или оптических вычислителей 
остается проблематичной.
Повышение эффективности связи человека с компьютером ожидается 
за счет использования новых принципов и создания средств интерфейса «
человек — ЭВМ», включая непосредственные связи «мозг — ЭВМ», устройства 
трехмерной визуализации, гибкие экраны и др.
Развитие телекоммуникационных технологий происходит благодаря
развитию методов и средств, во-первых, вычислений, во-вторых, связи,
в-третьих, распределенных баз и хранилищ информации.
Технологии распределенных вычислений основаны на рациональной
загрузке сетевых ресурсов и (или) совместном использовании распределенных 
ресурсов вычислительных сетей. Актуальны вопросы совершенствования 
кластерных структур, технологий GRID и облачных вычислений. 
Так, технологии GRID можно трактовать как способы создания сверхмощных 
виртуальных суперкомпьютеров, которые могут превосходить
реальные суперкомпьютеры по показателям производительности, масшта-
бируемости, доступности при существенно меньших затратах средств.
По мере роста производительности компьютеров и увеличения объема 
информационных ресурсов в серверах Internet возрастают требования
к пропускной способности линий и каналов передачи данных. Сказывается 
ограниченность адресного пространства протокола IPv4, что инициировало 
переход к технологиям Internet-2 и Web-2 с расширенным адресным
пространством по протоколу IPv6, с увеличенной скоростью передачи информации 
от 10 Гбит/с и выше и с адаптацией к требованиям пользователей.

Идея компьютерной связи между людьми, имеющими мгновенный
доступ к программам и базам данных (БД) из любой точки земного шара,
была высказана Д. Ликлайдером еще в далеком 1962 г. В 1981 г. Т. Нельсон
попытался создать систему Xanadu как глобальную библиотеку, принимающую 
и делающую доступными любые литературные произведения и документы, 
написанные кем-либо и когда-либо. Проект Xanadu так и не

1.1. Автоматизированные информационные системы

был реализован. Но сегодня эта идея уже начинает приобретать реальные
очертания. Множество людей пользуются услугами электронной энциклопедии 
Wikipedia, созданы системы порталов с доступной информацией,
например система открытого доступа OCW (Open Coursе Ware), объединяющая 
базы образовательных ресурсов многих университетов.
Однако вместе с развитием Internet и открытых баз информационных 
ресурсов все острее ощущаются проблемы, во-первых, перегрузки каналов 
связи, во-вторых, эффективного поиска нужной информации в распределенных 
хранилищах, в-третьих, обеспечения отказоустойчивости и
защиты данных от искажающих воздействий.
Выход из строя крупных информационных систем сродни техногенным 
катастрофам, и, чем более всеобъемлющей становится сетевая
инфраструктура, тем тяжелее последствия аварий, тем важнее управление 
факторами, определяющими надежность и безопасность информационных 
систем.
Создание программного обеспечения (ПО) обходится дороже, чем создание 
аппаратных средств. Программирование до сих пор еще считается
скорее искусством, чем наукой. Однако неформализованность технологий
программирования тормозит и удорожает широкое применение компьютеров, «
омертвляет» массу накопленного программного кода, становящегося
продуктом разового использования, не способного адаптироваться к новым 
условиям применения. Поэтому актуален переход к индустриальным
методам разработки ПО на основе новых технологий и стандартов поддержки 
всех этапов жизненного цикла программных продуктов. Поскольку
рост производительности компьютеров основан на принципах многопроцессорных 
и кластерных структур, повышается роль технологий параллельного 
программирования.
Математическое моделирование и оптимизация решений относятся к
числу основных задач, решаемых с помощью компьютеров в различных
приложениях. Возможности решения этих задач в одних случаях ограничены 
недостаточной вычислительной мощностью имеющихся компьютеров, 
а в других — отсутствием адекватных методов моделирования и оптимизации. 
Казалось бы, рост производительности компьютеров снимает многие 
ограничения, но одновременно усложняются сами задачи в связи с
научно-техническим прогрессом. Поэтому ведется постоянный поиск методов 
формирования моделей и их исследования, соответствующих новым
все усложняющимся задачам и архитектурам компьютеров.
Однако не для любой важной и актуальной задачи имеются формальные 
средства решения. Это прежде всего задачи принятия решений в
различных приложениях или задачи структурного синтеза схем и конст-
рукций в технике. Если решение таких задач остается прерогативой спе-
циалиста-человека, то в силу его естественных ограниченных возможнос-

1. Архитектура и функции автоматизированных информационных систем

тей принимаемые решения могут оказаться далекими от оптимальных либо
приемлемые решения вообще не достигаются, что становится тормозом на
пути развития соответствующих приложений. Так, очевидно, что появле-
ние СБИС, состоящих из десятков-сотен миллионов вентилей, без средств
автоматизации было бы невозможно.
Создание интеллектуальных искусственных систем открывает возмож-
ности решения многих сложных задач, для которых альтернативные сред-
ства решения отсутствуют. Это задачи поиска и семантической обработки
документов, поддержки принятия решений, прогнозирования событий, рас-
познавания образов и др.
Применяемые в интеллектуальных системах методы опираются на
одну из двух парадигм.
Одна из них основана на стремлении использовать аналогии с явле-
ниями живой природы. Во-первых, это направление изучения функцио-
нирования человеческого мозга и поиска путей его имитации, создавая
искусственный интеллект. Так, нейрокибернетика (или нейроинформати-
ка) ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных струк-
турам мозга. Во-вторых, это изучение природы наследственности и ис-
пользование эволюционных принципов в технических системах.
Вторая парадигма не связана со структурой мозга и реализациями
живых организмов. Она основана на концепции черного ящика, т. е. уст-
ройства, которое должно выполнять какие-либо функции, при этом чер-
ный ящик никак не связывается с устройством мозга. Это направление
развития искусственного интеллекта ориентировано на поиски алгоритмов
решения интеллектуальных задач на существующих типах вычислительных
систем.
Создание АИС явилось результатом развития информационных и
телекоммуникационных технологий. Такая система определяется как че-
ловекомашинная система для сбора, хранения, обработки и передачи ин-
формации с использованием компьютерных сетей. В АИС используются
вычислительная и измерительная аппаратура разных типов, программно-
методические комплексы и средства математического обеспечения задач
моделирования, оптимизации, синтеза проектных решений.
Каждая АИС выполняет некоторый ограниченный набор функций.
Поэтому по мере увеличения потребностей в информатизации растет чис-
ло различных конфигураций АИС. Для решения все усложняющихся про-
изводственных и научных задач требуется совместное применение разных
АИС при обработке общих информационных потоков. Однако эффектив-
ность применения АИС оказывается невысокой, если АИС не имеют средств
для дальнейшего развития и совместного функционирования.
Построение интегрированных АИС является основой для решения все
усложняющихся задач проектирования и управления в различных прило-

1.1. Автоматизированные информационные системы