новый период в истории

войти в историю как... — to go down in history as...

выбросить на свалку истории — to dump into the dustbin of history

делать / творить историю — to make history

обращаться к истории, призывать в свидетели историю — to appeal to history

пересматривать историю — to revise / to rewrite history

история повторяется — history repeats itself

история рассудит / решит — it's a question of history

всемирная история — world history

проблемы всемирной истории — problems of world history

всеобщая история — universal / world history

естественная история — natural history

новая история — modern history

новейшая история — contemporary / recent history

диалектика истории — dialectics of history

законы истории — laws of history

история внешней политики — history of foreign policy

история международных отношений — history of international relations

новейшая история международных отношений — current history of international relations

история философии — history of philosophy

история холодной войны — cold war record

история человечества — history of mankind / the human race

колесо / ход истории — course / march of history

нельзя повернуть колесо истории вспять — the course of history cannot be reversed

новый период в истории — new phase of history

плюралистический подход к истории — pluralistic approach to history

творец истории — history-maker

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

эконометрика
Научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (близкое, но не тождественное значение имеет термин «эконометрия», под которым обычно понимается наука,. которая тесно связана с математической экономией и отличается от последней в основном применением конкретного числового материала). В Э. как бы синтезируются достижения теоретического анализа экономики с достижениями математики и статистики (прежде всего математической статистики). Сам термин «Э.» происходит от двух слов: экономия и метрика, т.е. измерение. Он введен в науку норвежским ученым Р.Фришем, лауреатом Нобелевской премии по экономике. Широко известный международный журнал этого направления тоже называется «Econometrica» (основан в 1933 г. Р.Фришем). Есть много определений Э. По нашему мнению, Э. — одно из ответвлений комплекса научных дисциплин, объединяемого понятием — «экономико-математические методы». Ее главным инструментом является эконометрическая модель (как определенный тип экономико-математических моделей), задачей — проверка экономических теорий на фактическом (эмпирическом) материале при помощи методов математической статистики. Среди конечных прикладных задач Э. выделяют две: прогноз экономических и социально-экономических показателей анализируемой экономической системы, имитацию различных возможных сценариев развития этой системы. По уровню иерархии анализируемой экономической системы выделяют макроуровень (т.е. страны в целом), мезоуровень (регионы, отрасли, корпорации) и микроуровень (домашние хозяйства, фирмы). Э. применяет такие методы, как регрессионный анализ, анализ временных рядов, системы одновременных уравнений, статистические методы классификации и снижения размерности, а также другие методы и инструментарий теории вероятностей и математической статистики.1 1 Айвазян С.А. Основы эконометрики. М.: Юнити-«Дана». 2001. С.19-20 Эконометрические методы применяются для построения крупных эконометрических систем моделей, описывающих экономику той или иной страны и включающих в качестве составных элементов производственную функцию, инвестиционную функцию, а также уравнения, характеризующие движение занятости, доходов, цен и процентных ставок и другие блоки. Среди наиболее известных эконометрических систем подобного рода, по которым ведутся расчеты на ЭВМ, — так называемые Брукингская модель, Уортонская модель (США). Приемы и методы Э. применяются также в анализе спроса и потребления. Э. как наука возникла в начале- середине прошлого века, хотя истоки ее восходят к В.Петти (XVII век) с его «политической арифметикой», О.Курно и Э.Энгелю (ХIХ в.) и др. В ХIХ в. были разработаны и началось использование в Э. таких статистических методов, как множественная регрессия, статистическая проверка гипотез, теория ошибок, выборочные методы ( Р.Фишер, К. Пирсон, Э.Пирсон и др.). В первой половине ХХ в. появился интерес к моделированию структур спроса и потребительских расходов и их эмпирической оценке (Р.Аллен, А.Маршалл и др.). В этот же период формулируется задача идентификации (Е.Уоркинг), начинается изучение производственной функции (Ч.Кобб, П.Дуглас), статистическое моделирование делового цикла (Н.Кондратьев, Е.Слуцкий, Р.Фриш). Макроэконометрические исследования начали Я.Тинберген и Р.Фриш, ставшие первыми в истории лауреатами Нобелевской премии по экономике (1968 г.). После второй мировой войны важным центром развития Э. стала Комиссия Коулса (США). Новый инструментарий Э. получила в результате разработки моделей одновременных уравнений (Т.Хаавельмо, Т.Купманс, Г.Тейл и др.) В последние десятилетия методы Э. сыграли решающую роль в освоении и развитии использования компьютерной техники в экономических расчетах разного уровня и назначения. Определенный вклад в развитие Э. внесли и отечественные экономисты (Е.Е.Слуцкий, Л.В.Канторович и др.), несмотря на длительное официальное третирование эконометрии как «буржуазной», «антимарксистской» и «вредной» «лженауки». Большая роль в ее реабилитации принадлежала академику В.С.Немчинову — написанная им статья «Эконометрия» (1965 г.) явилась своего рода открытием для широкой экономической общественности страны.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• econometrics