обычным+образом

The gates of Whitehall, which ordinarily stood open to all comers, were closed. — Ворота Уайтхолла, обычно открытые для всех приходящих, были закрыты.

She was dressed very ordinarily. — Она была одета очень обыкновенно.

высокомодульное вискозное волокно
Вискозное волокно, полученное по модифицированному вискозному способу.
Целлюлоза:

[ ГОСТ 30102-93]

Тематики

• волокна химические

Обобщающие термины

• химическое волокно из природных, синтетических полимеров

EN

• modal

FR

• modal

модальный
режимный
1. Метод отображения окна таким образом, что пользователь не может ничего делать за его пределами. Диалоговые окна являются обычным примером таких окон. Они не разрешают пользователю выполнять действия за их пределами, пока не будет выбрана опция в диалоговом окне и оно не закроется.
2. Состояние интерфейсного элемента, которое требует определенного отклика для продолжения обработки.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• modal

многомерное векторное пространство
n-мерное векторное пространство
Пространство, имеющее n измерений (размерностью n). Обычно этот термин применяется к пространству размерностью более трех. При n = ? имеем бесконечномерное пространство. Простейшее векторное пространство называется евклидовым по аналогии с обычным трехмерным евклидовым пространством, изучаемым в геометрии. Все пространства, упоминаемые в нашем словаре, являются евклидовыми n-мерными пространствами, обозначаются Еn или Еn. (См. Вектор, Векторное (линейное) пространство, Базис векторного пространства).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• n-мерное векторное пространство

EN

• multidimensional
• vector space

многомерный статистический анализ
«раздел математической статистики, посвященный математическим методам построения оптимальных планов сбора, систематизации и обработки данных, направленным на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака и предназначеннным для получения научных и практических выводов»[1]. Включает дискриминантный анализ, кластер-анализ и другие математико-статисти­чес­кие методы, как правило, не опирающиеся на предпосылку о вероятностном характере исследуемых зависмостей (см. Прикладная статистика). В частности, дискриминантный анализ предназначен для решения задач, связанных с разделением совокупностей наблюдений (элементарных данных). Если у исследователя имеется по одной выборке из каждой неизвестной ему генеральной совокупности (такую выборку назвают «обучаю­щей«), то с помощью методов дискриминантного анализа удается приписать некоторый новый элемент (наблюдение x) к своей генеральной совокупности. Кластер-анализ (от слова кластер) позволяет разбивать исследуемую совокупность элементов (координаты которых известны) таким образом, чтобы элементы одного класса находились на небольшом расстоянии друг от друга, в то время как разные классы были бы на достаточном удалении друг от друга и не разбивались бы на столь же взаимоудаленные части. Применяются также модели многомерных экономически рядов. Методы многомерного анализа сложны с вычислительной точки зрения и потому реализуются, как правило, на компьютерах, для которых созданы необходимые типовые программы. [1] Математическая энциклопедия, т. 3. 1982.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• multidimensional
• multivariate statistical analysis

неявная функция
Функция, представленная таким образом, что в ней отсутствует зависимая переменная.
Обычно все переменные располагаются слева от знака равенства, а справа - постоянная (обычно нуль). Следовательно, f (X1, Xn) = 0 является неявной функцией переменных X1, Xn.
Такой способ записи функции обычно указывает на взаимозависимость между переменными при отсутствии однозначной причинной связи и является обычным способом формулирования ограничения.
(Словарь современной экономической теории Макмиллана.-М., 1997)
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• implicit function

процессные переменные
-
[Интент]

Процессные переменные.

Под словосочетанием “процессные переменные” понимаются численные параметры, определяющие текущее состояние технологического процесса. К процессным переменным можно отнести сигналы ввода/вывода, параметры функциональных блоков, локальные и глобальные флаги (переменные), тэги SCADA и т.д.

Процессные переменные делятся на дискретные и аналоговые. Дискретная переменная может принимать конечное число значений из довольно узкого диапазона. На практике под дискретной переменной чаще всего подразумевают величину булевского типа (двоичную), указывающую на одно их двух возможных состояний объекта (или управляющего сигнала), хотя, формально говоря, это не совсем корректно. В общем же случае дискретная переменная аналогична типу enumeration языка C.

Аналоговая переменная может принимать любую величину из ограниченного непрерывного диапазона значений. По типу представления аналоговая переменная больше соответствует вещественному числу.

Как записываются процессные переменные в архив?
Существуют две технологии регистрации значений процессных переменных в архиве:

1.    Циклическая запись ( cyclic archiving) подразумевает периодическую запись текущего значения процессной переменной через заданные пользователем интервалы времени вне зависимости от величины и скорости изменения данной переменной (см. рис. 1). Хотя эта техника не очень экономична, она довольно часто используется для архивации аналоговых переменных. Период циклической записи для каждой переменной настраивается индивидуально и, как правило, лежит в диапазоне от 0.5 с до 10 мин. Как для дискретных переменных, так и быстро изменяющихся аналоговых переменных, подобный подход записи в архив явно не оптимален.

Рис. 1. Циклическая запись процессной переменной в архив.

2.    Архивация по изменению переменной (дельта-архивированиe, delta-archiving). Этот подход предполагает запись переменной в архив только тогда, когда изменение ее значения по сравнению с предыдущим записанным значением (абсолютная разность) достигает определенной величины (дельты, см. рис. 2). Дельта настраивается пользователем и может быть выражена как в абсолютных единицах измерения, так и в процентах от шкалы. Безусловно, это техника более экономична, чем циклическая запись, так как она адаптируется к скорости изменения архивируемой величины. Для дискретных величин – этот подход незаменим. Допустим, у нас есть дискретная переменная, которая изменяется, скажем, раз в час. Зачем же ее архивировать каждую секунду или минуту? Ведь гораздо логичнее записывать значение переменной в архив только в те моменты, когда это значение переходит из 1 в 0 или наоборот.

Рис. 2. Дельта-архивирование процессной переменной.

Куда записывается архив процессных переменных?
Чаще всего используется один из трех вариантов:

1.    Архив записывается в обычный текстовый файл в формате CSV ( comma separated values). Этот файл может храниться как на локальном, так и на сетевом диске. На самом деле архив состоит из множества последовательно создаваемых файлов: система генерирует новый файл архива каждую рабочую смену или сутки. У такого формата представления архива есть неоспоримое преимущество – его можно просмотреть любым текстовым редактором. Его также можно экспортировать в MS Excel и посмотреть в виде таблицы, применив необходимые сортировки и фильтры. Существенный недостаток – это неэкономичность хранения; накопленный таким образом архив занимает неприлично много места на жестком диске. Для уменьшения объема архива можно применить компрессию по алгоритму ZIP или RAR – благо, что текстовые файлы очень хорошо сжимаются.

2.    Архив представляет собой двоичный файл, формат которого зависит от используемого ПО визуализации тех. процесса (SCADA). Очевидно, что это более экономичное представление архива, но для работы с ним обычным экселем уже не обойдешься. При этом формат архива у разных производителей SCADA может сильно различаться. Как и в предыдущем случае, архив состоит из последовательно создаваемых файлов. Вообще, хранить архив в одном большом файле – это не очень хорошо с точки зрения скорости доступа к данным.

3.    Самый прогрессивный способ. Хранение архива в виде реляционной базы данных с поддержкой СУБД SQL. Этот способ позволяет достичь достаточно большой скорости работы с архивом (добавление записей, чтение и обработка данных), при этом сервер SQL может обеспечить оптимальный доступ к истории сразу нескольким десяткам удаленных клиентов. Поскольку доступ к архиву осуществляется по открытому интерфейсу SQL, разработчики имеют возможность создавать клиентские приложения под свои нужды. Но главное преимущество заключается в том, что архив на базе SQL – это отличная возможность для интеграции АСУ ТП с информационными системами более высокого уровня (например, уровня MES). Как правило, для ведения архива SQL и обслуживания клиентов используется достаточно мощная серверная платформа.

Во всех описанных случаях система архивирования процессных переменных – это неотъемлемая часть ПО визуализации технологического процесса. Разница заключается в формате представления архива и технологии доступа.

Какие средства служат для отображения архива? Архив можно отобразить несколькими способами. Самый простой – это представить его в табличной форме и экспортировать, например, в Excel, в котором можно строить графики, диаграммы и делать отчеты. Однако это довольно утомительно и требует много ручного труда.

Более удобный способ – это отображение истории в виде специального динамического (обновляемого автоматически) графика, называемого трендом ( trend). Тренд помещается на мнемосхемы операторского интерфейса в тех места, где это необходимо и удобно оператору. Пример тренда изображен на рисунке ниже.

Рис. 3. Пример исторического тренда, отображающего две процессные переменные.

На тренд можно выводить до 16 переменных одновременно, как дискретных, так и аналоговых. При этом тренд можно строить за произвольный промежуток времени ( time span). Также поддерживается масштабирование ( scaling). Передвигая ползунок ( slider) вдоль шкалы времени можно просматривать точные значения переменных в различные моменты времени в прошлом. Отрезки времени, в течение которых наблюдались аварийные значения переменных, выделяются на тренде контрастным цветом. В общем, тренды – это мощный и очень удобный инструмент, наглядно показывающий поведение переменных в динамике.

[ http://kazanets.narod.ru/AlarmsArchive.htm]

Тематики

• автоматизированные системы

EN

• process values