данных или программы

выборка
Поиск и выдача предложения, которое есть в информационной базе или концептуальной схеме или выводится из предложений, имеющихся в них
[ ГОСТ 34.320-96]

выборка
Процесс выделения и получения данных либо программы из массива либо множества.
Рассматриваемое понятие охватывает три типа процессов.
Первый из них заключается в поиске по команде и переписывании данных либо программы из внешней памяти в оперативную память либо из оперативной памяти в регистры. Этот процесс охватывает формирование и исполнение команды.
Второй процесс определяет выполнение процедур, связанных с поиском информации, необходимой пользователям. Здесь понятие "выборка" включает поиск в файлах либо Базах Данных (БД) нужных сведений, упорядочение найденного, его отображение на экране либо распечатку на компьютере.
Третий процесс связан с такой выборкой данных из множества, которая в заданном смысле его представляет. Например, для целей статистики. Этот процесс используется также при преобразовании аналогового сигнала в цифровой сигнал. Для этого значения первого измеряются через выбранные промежутки времени.
[Гипертекстовый энциклопедический словарь по информатике Э. Якубайтиса]
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• базы данных

EN

• retrieval
• sampling

банк данных
БнД
Автоматизированная ИПС, состоящая из одной или нескольких баз данных и системы хранения, обработки и поиска информации в них.
[ГОСТ 7.73-96]

банк данных
Совокупность массивов информации длительного хранения данных в автоматизированной системе обработки данных с соответствующим программным обеспечением.
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

банк данных
Автоматизированная информационная система централизованного хранения и коллективного использования данных.
В состав банка данных входят одна или несколько баз данных, справочник баз данных, система управления базами данных (СУБД), а также библиотеки запросов и прикладных программ.
(Словарь прикладной интернетики / Нехаев С.А., Кривошеин Н.В., Андреев И.Л., Яскевич Я.С. [Электронный ресурс])

Банк данных предназначен для хранения больших массивов информации, быстрого поиска нужных сведений и документов.
Создается банк данных в абонентской системе любой производительности - от персонального компьютера до суперкомпьютера. Но даже самый крупный банк данных ограничен в своих возможностях. Поэтому банки в сети специализируются, собирая информацию в определенных областях науки, технологии, продукции. Ядром банка являются базы данных и баз знаний.
Физические лица, работающие в банке данных, делятся на три группы: сотрудники банка, администратор банка и пользователи.
Задачей сотрудников является сбор и запись в базу всей первичной информации, определяемой тематикой этой базы. Сотрудники должны также удалять устаревшую информацию. Обновление информации может быть разрешено и некоторым пользователям. Сотрудники банка и некоторые пользователи составляют программы, позволяющие из первичной информации получать необходимые вторичные сведения, составлять отчеты.
Администратор обеспечивает руководство банком. Он решает вопросы, связанные с бесперебойной и надежной работой, хранением информации и безопасностью данных. В необходимых случаях администратор осуществляет копирование содержимого баз и организует хранение копий.
Пользователи банка взаимодействуют с необходимыми им банками.
(Терминологическая база данных по информатике и бизнесу [Электронный ресурс])
[ http://www.morepc.ru/dict/]

банк данных
Совокупность массивов информации длительного хранения (баз данных) в автоматизированной системе обработки данных (АСОД) с соответствующим программным обеспечением. По другим трактовкам — универсальная или специализированная база данных, выполняющая разнообразные запросы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• поиск и распространение информации
• экономика

Обобщающие термины

• информационно-поисковые системы

Синонимы

• БнД

EN

• data bank

FR

• banques de données

ошибка в данных
Ошибочное представление одного или нескольких исходных данных Может стать причиной аварийного завершения программы либо оказаться необнаруженной, но результаты нормально завершившейся программы будут при этом неверными.
[Домарев В.В. Безопасность информационных технологий. Системный подход.]

Тематики

• защита информации

EN

• data error

человеко-машинный интерфейс (ЧМИ)
Технические средства, предназначенные для обеспечения непосредственного взаимодействия между оператором и оборудованием и дающие возможность оператору управлять оборудованием и контролировать его функционирование.
Примечание
Такие средства могут включать приводимые в действие вручную органы управления, контрольные устройства, дисплеи.
[ ГОСТ Р МЭК 60447-2000]

человекомашинный интерфейс (ЧМИ)
Технические средства контроля и управления, являющиеся частью оборудования, предназначенные для обеспечения непосредственного взаимодействия между оператором и оборудованием и дающие возможность оператору управлять оборудованием и контролировать его функционирование (ГОСТ Р МЭК 60447).
Примечание
Такие средства могут включать приводимые в действие вручную органы управления, контрольные устройства и дисплеи.
[ ГОСТ Р МЭК 60073-2000]

человеко-машинный интерфейс
Средства обеспечения двусторонней связи "оператор - технологическое оборудование" (АСУ ТП). Название класса средств, в который входят подклассы:
SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) - Операторское управление и сбор данных от технологического оборудования.
DCS (Distributed Control Systems) - Распределенная система управления технологическим оборудованием.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Параллельные тексты EN-RU

MotorSys™ iPMCC solutions can integrate a dedicated human-machine interface (HMI) or communicate via a personal computer directly on the motor starters.
[Schneider Electric]

Интеллектуальный центр распределения электроэнергии и управления электродвигателями MotorSys™ может иметь в своем составе специальный человеко-машинный интерфейс (ЧМИ). В качестве альтернативы используется обмен данным между персональным компьютером и пускателями.
[Перевод Интент]

HMI на базе операторских станций

Самое, пожалуй, главное в системе управления - это организация взаимодействия между человеком и программно-аппаратным комплексом. Обеспечение такого взаимодействия и есть задача человеко-машинного интерфейса (HMI, human machine interface).

На мой взгляд, в аббревиатуре “АСУ ТП” ключевым является слово “автоматизированная”, что подразумевает непосредственное участие человека в процессе реализации системой определенных задач. Очевидно, что чем лучше организован HMI, тем эффективнее человек сможет решать поставленные задачи.

Как же организован HMI в современных АСУ ТП?
Существует, как минимум, два подхода реализации функционала HMI:

1. На базе специализированных рабочих станций оператора, устанавливаемых в центральной диспетчерской;
2. На базе панелей локального управления, устанавливаемых непосредственно в цеху по близости с контролируемым технологическим объектам.

Иногда эти два варианта комбинируют, чтобы достичь наибольшей гибкости управления. В данной статье речь пойдет о первом варианте организации операторского уровня.

Аппаратно рабочая станция оператора (OS, operator station) представляет собой ни что иное как персональный компьютер. Как правило, станция снабжается несколькими широкоэкранными мониторами, функциональной клавиатурой и необходимыми сетевыми адаптерами для подключения к сетям верхнего уровня (например, на базе Industrial Ethernet). Станция оператора несколько отличается от привычных для нас офисных компьютеров, прежде всего, своим исполнением и эксплуатационными характеристиками (а также ценой 4000 - 10 000 долларов).
На рисунке 1 изображена рабочая станция оператора системы SIMATIC PCS7 производства Siemens, обладающая следующими техническими характеристиками:

Процессор: Intel Pentium 4, 3.4 ГГц;
Память: DDR2 SDRAM до 4 ГБ;
Материнская плата: ChipSet Intel 945G;
Жесткий диск: SATA-RAID 1/2 x 120 ГБ;
Слоты: 4 x PCI, 2 x PCI E x 1, 1 x PCI E x 16;
Степень защиты: IP 31;
Температура при эксплуатации: 5 – 45 C;
Влажность: 5 – 95 % (без образования конденсата);
Операционная система: Windows XP Professional/2003 Server.

Рис. 1. Пример промышленной рабочей станции оператора.

Системный блок может быть как настольного исполнения ( desktop), так и для монтажа в 19” стойку ( rack-mounted). Чаще применяется второй вариант: системный блок монтируется в запираемую стойку для лучшей защищенности и предотвращения несанкционированного доступа.

Какое программное обеспечение используется?
На станции оператора устанавливается программный пакет визуализации технологического процесса (часто называемый SCADA). Большинство пакетов визуализации работают под управлением операционных систем семейства Windows (Windows NT 4.0, Windows 2000/XP, Windows 2003 Server), что, на мой взгляд, является большим минусом.
Программное обеспечение визуализации призвано выполнять следующие задачи:

1. Отображение технологической информации в удобной для человека графической форме (как правило, в виде интерактивных мнемосхем) – Process Visualization;
2. Отображение аварийных сигнализаций технологического процесса – Alarm Visualization;
3. Архивирование технологических данных (сбор истории процесса) – Historical Archiving;
4. Предоставление оператору возможности манипулировать (управлять) объектами управления – Operator Control.
5. Контроль доступа и протоколирование действий оператора – Access Control and Operator’s Actions Archiving.
6. Автоматизированное составление отчетов за произвольный интервал времени (посменные отчеты, еженедельные, ежемесячные и т.д.) – Automated Reporting.

Как правило, SCADA состоит из двух частей:

1. Среды разработки, где инженер рисует и программирует технологические мнемосхемы;
2. Среды исполнения, необходимой для выполнения сконфигурированных мнемосхем в режиме runtime. Фактически это режим повседневной эксплуатации.

Существует две схемы подключения операторских станций к системе управления, а точнее уровню управления. В рамках первой схемы каждая операторская станция подключается к контроллерам уровня управления напрямую или с помощью промежуточного коммутатора (см. рисунок 2). Подключенная таким образом операторская станция работает независимо от других станций сети, и поэтому часто называется одиночной (пусть Вас не смущает такое название, на самом деле таких станций в сети может быть несколько).

Рис. 2. Схема подключения одиночных операторских станций к уровню управления.

Есть и другой вариант. Часто операторские станции подключают к серверу или резервированной паре серверов, а серверы в свою очередь подключаются к промышленным контроллерам. Таким образом, сервер, являясь неким буфером, постоянно считывает данные с контроллера и предоставляет их по запросу рабочим станциям. Станции, подключенные по такой схеме, часто называют клиентами (см. рисунок 3).

Рис. 3. Клиент-серверная архитектура операторского уровня.

Рис. 4. Схема взаимодействия программных модулей при использовании одиночных станций.

 

Рис. 5. Схема взаимодействия программных модулей при использовании клиент-серверной архитектуры.
Как выглядит SCADA?
Разберем простой пример. На рисунке 6 приведена абстрактная схема технологического процесса, хотя полноценным процессом это назвать трудно.

Рис. 6. Пример операторской мнемосхемы.
На рисунке 6 изображен очень упрощенный вариант операторской мнемосхемы для управления тех. процессом. Как видно, резервуар (емкость) наполняется водой. Задача системы - нагреть эту воду до определенной температуры. Для нагрева воды используется газовая горелка. Интенсивность горения регулируется клапаном подачи газа. Также должен быть насос для закачки воды в резервуар и клапан для спуска воды.

На мнемосхеме отображаются основные технологические параметры, такие как: температура воды; уровень воды в резервуаре; работа насосов; состояние клапанов и т.д. Эти данные обновляются на экране с заданной частотой. Если какой-либо параметр достигает аварийного значения, соответствующее поле начинает мигать, привлекая внимание оператора.

Сигналы ввода/вывода и исполнительные механизмы отображаются на мнемосхемах в виде интерактивных графических символов (иконок). Каждому типу сигналов и исполнительных механизмов присваивается свой символ: для дискретного сигнала это может быть переключатель, кнопка или лампочка; для аналогового – ползунок, диаграмма или текстовое поле; для двигателей и насосов – более сложные фейсплейты ( faceplates). Каждый символ, как правило, представляет собой отдельный ActiveX компонент. Вообще технология ActiveX широко используется в SCADA-пакетах, так как позволяет разработчику подгружать дополнительные символы, не входящие в стандартную библиотеку, а также разрабатывать свои собственные графические элементы, используя высокоуровневые языки программирования.

Допустим, оператор хочет включить насос. Для этого он щелкает по его иконке и вызывает панель управления ( faceplate). На этой панели он может выполнить определенные манипуляции: включить или выключить насос, подтвердить аварийную сигнализацию, перевести его в режим “техобслуживания” и т.д. (см. рисунок 7).  

Рис. 7. Пример фейсплейта для управления насосом.

  Оператор также может посмотреть график изменения интересующего его технологического параметра, например, за прошедшую неделю. Для этого ему надо вызвать тренд ( trend) и выбрать соответствующий параметр для отображения. Пример тренда реального времени показан на рисунке 8.
 

Рис. 8. Пример отображения двух параметров на тренде реального времени.
Для более детального обзора сообщений и аварийных сигнализаций оператор может воспользоваться специальной панелью ( alarm panel), пример которой изображен на рисунке 9. Это отсортированный список сигнализаций (alarms), представленный в удобной для восприятия форме. Оператор может подтвердить ту или иную аварийную сигнализацию, применить фильтр или просто ее скрыть.

Рис. 9. Панель сообщений и аварийных сигнализаций.
Говоря о SCADA, инженеры часто оперируют таким важным понятием как “тэг” ( tag). Тэг является по существу некой переменной программы визуализации и может быть использован как для локального хранения данных внутри программы, так и в качестве ссылки на внешний параметр процесса. Тэги могут быть разных типов, начиная от обычных числовых данных и кончая структурой с множеством полей. Например, один визуализируемый параметр ввода/вывода – это тэг, или функциональный блок PID-регулятора, выполняемый внутри контроллера, - это тоже тэг. Ниже представлена сильно упрощенная структура тэга, соответствующего простому PID-регулятору:

Tag Name = “MyPID”;
Tag Type = PID;

Fields (список параметров):

MyPID.OP
MyPID.SP
MyPID.PV
MyPID.PR
MyPID.TI
MyPID.DI
MyPID.Mode
MyPID.RemoteSP
MyPID.Alarms и т.д.

В комплексной прикладной программе может быть несколько тысяч тэгов. Производители SCADA-пакетов это знают и поэтому применяют политику лицензирования на основе количества используемых тэгов. Каждая купленная лицензия жестко ограничивает суммарное количество тэгов, которые можно использовать в программе. Очевидно, чем больше тегов поддерживает лицензия, тем дороже она стоит; так, например, лицензия на 60 000 тэгов может обойтись в 5000 тыс. долларов или даже дороже. В дополнение к этому многие производители SCADA формируют весьма существенную разницу в цене между “голой” средой исполнения и полноценной средой разработки; естественно, последняя с таким же количеством тэгов будет стоить заметно дороже.

Сегодня на рынке представлено большое количество различных SCADA-пакетов, наиболее популярные из которых представлены ниже:

1.    Wonderware Intouch;
2.    Simatic WinCC;
3.    Iconics Genesis32;
4.    Citect;
5.    Adastra Trace Mode

Лидирующие позиции занимают Wonderware Intouch (производства Invensys) и Simatic WinCC (разработки Siemens) с суммарным количеством инсталляций более 80 тыс. в мире. Пакет визуализации технологического процесса может поставляться как в составе комплексной системы управления, так и в виде отдельного программного продукта. В последнем случае SCADA комплектуется набором драйверов ввода/вывода для коммуникации с контроллерами различных производителей.   [ http://kazanets.narod.ru/HMI_PART1.htm]

Тематики

• автоматизация, основные понятия
• автоматизированные системы

Синонимы

• ЧМИ

EN

• CHI
• computer human interface
• HMI
• human interface
• human interface device
• human-computer interface
• human-machine interface
• man-machine communication
• man-machine interface
• MMI
• operator-machine communication

Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > человеко-машинный интерфейс

математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical statistics