Conceptos básicos del modelado digital. Introducción

Modelado digital En la etapa actual se está desarrollando de manera más dinámica. Esto se debe al desarrollo intensivo de software matemático, formado en forma de paquetes. programas de aplicacion. El uso de estos paquetes mejora la productividad del modelado y al mismo tiempo lo simplifica.

Ventajas del método de modelado digital:

1. Se resuelve cualquier clase de problemas sujetos a interpretación matemática;

2. Alta precisión de la solución (limitada únicamente por el tiempo necesario para resolver el problema);

3. Facilidad de transición de una tarea a otra (solo necesita reiniciar el programa);

4. Posibilidad de estudiar objetos de altas dimensiones.

Desventaja del método de modelado digital.– tiempo final de simulación, que puede no coincidir con el tiempo real.

Una computadora digital es un complejo de dispositivos técnicos en los que pueden ocurrir procesos que muestran (modelan) acciones con números. Son las acciones sobre números las que constituyen la esencia de las operaciones computacionales en la solución numérica de varios problemas matemáticos. Modelar el proceso de solución numérica de un problema matemático en una computadora digital significa prácticamente solución automática utilizando una computadora digital.

Los números no sólo pueden expresar el significado de cantidades constantes y variables, sino también ser modelos condicionales simbólicos de una amplia variedad de otros objetos: letras, palabras, objetos, fenómenos, etc. Esto permite reducir diversas tareas no computacionales a operaciones con números, por ejemplo, determinar el número de objetos con propiedades determinadas. Gracias a esto, es posible simular en una computadora digital el procedimiento para resolver un problema no computacional, es decir. Implementación mecánica de esta solución.

El proceso de funcionamiento de cualquier objeto material representa un cambio secuencial de sus estados en el tiempo, cada uno de los cuales determina valores específicos de determinadas cantidades físicas. Si el objeto es un sistema continuo, entonces estas cantidades son funciones continuas del tiempo continuo.

Una descripción matemática de un objeto consta de varias formas matemáticas de expresar relaciones cuantitativas entre variables y constantes. Se trata de diversas funciones, ecuaciones, sistemas de ecuaciones, condiciones para la unicidad de sus soluciones, desigualdades y otras representaciones matemáticas.

Si se conoce una descripción matemática del funcionamiento del objeto original, según esta descripción se define un proceso en números que expresan los valores de las cantidades que caracterizan el estado del objeto, y este proceso se muestra en una computadora digital, entonces el El proceso implementado por la computadora digital es un material funcional matemático formal similar al modelo digital del original.

La naturaleza discreta del funcionamiento de una computadora digital requiere, por regla general, reducir la descripción matemática original del original a una forma conveniente para el modelado digital. En primer lugar, es necesaria la discretización de cantidades continuas. En este caso, las funciones continuas están sujetas a cuantificación por nivel y argumento. Como resultado, una función continua de un argumento continuo y = f(t) se convierte en una función discreta de un argumento discreto

T y k y = f (Tk),

donde k y k y son números que toman valores 0, ± 1, ± 2, ± 3, ... ; T y Ty son cuantos de las variables t e y.

La cuantización de nivel es la sustitución del valor y por un número correspondiente de una determinada profundidad de bits, acompañada de un error de redondeo.

dy< T y /2.

Dado que en las computadoras digitales modernas el número de dígitos es grande (32 o más) y el error es insignificante, prácticamente podemos suponer que el funcionamiento de las computadoras digitales se describe mediante funciones de red de la forma

y = f (Tk) = f [k]

y los modela.

El modelado digital del original requiere la algoritmización de la descripción matemática del original. Un algoritmo es una regla definida con precisión para realizar operaciones de cálculo con números, cuya secuencia es proceso general transformando los datos iniciales en el resultado de la resolución del problema correspondiente. La algoritmización de una descripción matemática consiste en obtener un algoritmo correspondiente a dicha descripción. Si, por ejemplo, el funcionamiento del original se describe mediante una ecuación diferencial, entonces la algoritmización consiste en compilar un algoritmo para la solución numérica de esta ecuación. Esencialmente, la algoritmización de una descripción matemática consiste en llevarla a una forma conveniente para el modelado digital. Se realiza sobre la base del método numérico seleccionado para resolver el problema, lo que permite reducir la solución a operaciones aritméticas. Al mismo tiempo resulta a menudo aplicación útil aparato de función reticular

Un algoritmo se puede presentar en tres formas principales: analítica, verbal y estructural.

La forma analítica de un algoritmo es su expresión como función explícita de los argumentos correspondientes o como fórmula recurrente. La forma es muy compacta, pero sus posibilidades de aplicación son limitadas.

forma verbal algoritmo es su descripción en lenguaje natural, instrucciones detalladas para la persona solucionador de problemas a mano sobre papel. La forma es universal, pero engorrosa y carece de visibilidad.

La forma estructural de un algoritmo es su descripción en forma de diagrama de bloques que consta de bloques individuales conectados por líneas rectas. Cada bloque corresponde a alguna operación sobre números. La forma es universal, compacta y visual. Por eso se utiliza con mayor frecuencia.

En general, el proceso de modelado digital por computadora consta de las siguientes etapas:

1. Elaboración del algoritmo inicial, es decir. algoritmización de la descripción matemática del original.

2. Elaboración de un algoritmo intermedio en un lenguaje algorítmico.

3. Obtención de un algoritmo de máquina.

4. Depuración del programa.

5. Implementación mecánica de la solución del problema.

Las primeras cuatro etapas preparatorias se simplifican enormemente mediante el uso algoritmos típicos y los programas estándar correspondientes, precompilados y utilizados repetidamente para resolver problemas como el cálculo de funciones elementales, la determinación de los ceros de polinomios, la conversión de números de un sistema numérico a otro, etc.

Un conjunto de herramientas de software diseñadas para reducir la intensidad laboral del trabajo preparatorio, aumentar la eficiencia del uso de una máquina y facilitar su funcionamiento se denomina software informático digital.

En el modelado digital, lo más frecuente es tratar con funciones reticulares f[k], correspondientes a funciones continuas de un argumento continuo. La función continua que coincide con los discretos de una función reticular se llama envolvente de esa función reticular. Cada función continua f(t) puede servir como envolvente de varias funciones reticulares f i [k] = f(T i k), que se diferencian en el parámetro T i - el período de muestreo de la función f(t). Cada función de enrejado puede tener muchas envolventes diferentes.

Varios formas matemáticas y las representaciones que caracterizan o definen la función continua f(t) pueden asociarse con análogos que caracterizan o definen la función reticular f(k). Un análogo de la primera derivada de la función f(t)

son la primera ecuación en diferencias de la función f[k]

Aquellos. transición a métodos numéricos soluciones.

Entonces, finalmente,

* La primera etapa del diseño es la selección del modelo matemático más adecuado. Esta etapa debe garantizar la obtención del modelo matemático más exitoso y el desarrollo de requisitos para las condiciones del modelo;

* La segunda etapa del proceso de diseño es la preparación de un modelo matemático para simulación. El problema se resuelve llevando el proceso discreto a un diagrama de bloques y llevando el sistema de ecuaciones a una forma discreta. Esta etapa finaliza con dos resultados: una descripción matemática y un diagrama de bloques de todo el sistema discreto. El diagrama de bloques del sistema discreto resultante debe ser idéntico al diagrama de bloques. sistema continuo por flujo de información;

* la tercera etapa es escribir un programa para realizar modelos matemáticos. Esta es una etapa decisiva, que contiene un estricto cumplimiento de las relaciones de tiempo en el modelo matemático sintetizado, generalmente nai numero mayor surgen problemas durante la transición de las tareas de la segunda etapa a las tareas de la tercera etapa;

* la cuarta etapa es probar, verificar y depurar el modelo, después de lo cual se obtiene un modelo completo.

El problema del modelado digital de señales de radio, interferencias de radio y procesos aleatorios se formula como el problema de encontrar algoritmos (lo más simples posible) que permitan obtener implementaciones discretas (funciones seleccionadas) de los procesos simulados en una computadora digital. Este es un problema independiente y bastante complejo de sintetizar procesos aleatorios discretos que simulan procesos continuos con características estadísticas dadas. Se resuelve encontrando (transformaciones) lineales y no lineales convenientes para implementar en una computadora digital, con la ayuda de las cuales es posible transformar números aleatorios independientes distribuidos uniformemente o normalmente generados por el sensor. números aleatorios, en secuencias aleatorias con las propiedades estadísticas requeridas.

El problema del modelado digital de sistemas de radio se formula como el problema de desarrollar algoritmos que, basándose en características dadas de los sistemas, por ejemplo, funciones de transferencia y características de no linealidad de enlaces individuales, permitan convertir implementaciones discretas de efectos de entrada en una computadora digital. con precisión o con un error aceptable en implementaciones discretas de los correspondientes efectos de salida de los sistemas simulados. Estos algoritmos se denominan modelos de sistemas digitales.

Deben explicarse algunas características del modelado digital de sistemas de radio y el enfoque de modelado adoptado aquí.

El desarrollo de la teoría del modelado en general, y del modelado digital en particular, está determinado por el grado de descripción matemática de los fenómenos y procesos que ocurren en diversas ramas de la ciencia y la tecnología. A diferencia de otras áreas de aplicación de la modelización digital, como la modelización de procesos industriales o procesos en sistemas biológicos, donde la descripción matemática de los fenómenos suele ser una tarea muy compleja, la descripción matemática del funcionamiento de los sistemas de radio está bastante bien desarrollada.

De hecho, el objetivo principal de los sistemas de radio es la transmisión, recepción y procesamiento de información contenida en señales. Desde el punto de vista de la información, los sistemas de radio pueden considerarse como computadoras especializadas (generalmente analógicas con muy alta velocidad), que implementan de manera precisa o aproximada algoritmos operativos preestablecidos (ver más sobre este tema). Las operaciones incluidas en estos algoritmos, como modulación, filtrado, amplificación, conversión de frecuencia, detección, limitación, acumulación, seguimiento, etc., permiten por regla general una formulación matemática relativamente sencilla.

La descripción matemática se reduce a la traducción de un programa conocido de funcionamiento de un sistema de radio, formulado en el lenguaje ordinario de la ingeniería de radio, al lenguaje matemático, en el que, por ejemplo, el filtrado es integración deslizante, acumulación - suma, detección de amplitud - extracción de envolvente, etc. Como resultado, se obtiene un modelo matemático del sistema de radio. Un modelo digital del sistema se obtiene en la segunda etapa, cuando en base al modelo matemático se desarrolla algoritmo discreto el proceso de funcionamiento de un objeto de modelado, destinado a su implementación en una computadora digital.

La implementación de un modelo digital de un sistema de radio en una computadora digital significa, en esencia, la sustitución de una computadora especializada, que es este sistema de radio, por una computadora digital universal.

El enfoque para modelar sistemas de radio reemplazando una computadora por otra es el llamado principio funcional modelado, según el cual un modelo se considera equivalente al original si reproduce con suficiente precisión solo la función del original, por ejemplo, un algoritmo para convertir señales de entrada en señales de salida de un receptor de radio. Al mismo tiempo, el modelo y el original no son similares en general, ya que durante el modelado se omiten detalles insignificantes desde el punto de vista de la información, asociados, por ejemplo, con una realización material específica del sistema modelado. Este enfoque de modelado es apropiado en una serie de problemas, por ejemplo, al elegir principios para construir sistemas de radio en la etapa de diseño, al evaluar la inmunidad al ruido de los circuitos de procesamiento de señales (algoritmos), al evaluar la efectividad de la interferencia y en otros. estudios.

Por supuesto, hay problemas en los que el principio funcional no es práctico de resolver mediante el método de modelado, por ejemplo, al estudiar la influencia de los parámetros de elementos reales (electrovacío y dispositivos semiconductores, inductancias, capacitancias, resistencias, etc.) que componen un determinado dispositivo (unidad) de radio, según sus características: funciones de transferencia, estabilidad, linealidad, rango dinámico, etc. En estos casos, es necesario pasar al nivel de modelado más detallado. Este enfoque de modelado en la literatura extranjera se denomina uso de computadoras digitales para el análisis y síntesis de circuitos. Estos métodos de modelado digital no se analizan en esta monografía.

Presenta métodos de modelado digital basados ​​en el conocimiento de características más generalizadas de los sistemas que de las características de sus elementos más simples. Como tales características generalizadas, se utilizan algoritmos para el funcionamiento de sistemas, teniendo en cuenta su finalidad funcional, funciones de transferencia o características transitorias de impulso de enlaces dinámicos lineales, características de no linealidad de bloques no lineales que forman el sistema, es decir, el modelado se realiza a nivel de diagramas funcionales en lugar de diagramas de circuitos de sistemas.

Normalmente, los sistemas de radio simulados se pueden representar como una combinación de sólo dos tipos principales de enlaces: enlaces lineales inerciales (amplificadores, filtros, sistemas de seguimiento, etc.) y enlaces no lineales libres de inercia (limitadores, detectores, bloques lógicos, etc.). . A partir de estos dos tipos de unidades funcionales, aumentando el diagrama de bloques y variando las características de los enlaces, se construyen sistemas radioeléctricos de cualquier complejidad. Los algoritmos para modelar tales sistemas funcionales no son difíciles de encontrar si se conocen los algoritmos para modelar partes individuales de los sistemas.

El problema de la descripción matemática del funcionamiento de los enlaces de los sistemas radioeléctricos no tiene una solución única. Por ejemplo, el filtrado lineal se puede describir como un proceso de cambio de amplitudes y fases de armónicos del efecto de entrada (método de Ferier) y como una integración deslizante del proceso de entrada con cierto peso (método integral de Duhamel. A su vez, diferentes modelos digitales puede corresponder al mismo modelo matemático, por ejemplo, el proceso de filtrado continuo, especificado en la forma de la integral de Duhamel, se puede representar en forma discreta como una suma móvil y como un proceso de cálculo de acuerdo con la ecuación en diferencias recurrente. Con esto, la dirección principal en el desarrollo de métodos para el modelado digital de sistemas de radio no es tanto la descripción matemática y la creación de sus modelos digitales en general, sino encontrar modelos digitales equivalentes y elegir entre ellos el más conveniente para su implementación. un ordenador digital, es decir, el más eficaz desde el punto de vista del criterio de eficiencia elegido.

Como tal criterio, utilizamos además el criterio de costos computacionales mínimos (volumen y tiempo mínimos de cálculos) para una precisión de modelado determinada.

El libro describe varios metodos reduciendo los costos computacionales. Los principales son los siguientes.

1. Uso de algoritmos económicos recurrentes (Markov) al modelar señales, ruido y procesos de funcionamiento de sistemas, según los cuales el siguiente estado de un objeto modelado se puede encontrar fácilmente conociendo uno o más de sus estados anteriores. (Este método tiene una gama bastante amplia de aplicaciones, ya que muchos procesos en los sistemas de radio son estricta o aproximadamente Markovianos.)

2. Aplicación del método de la envolvente para excluir de la consideración los componentes de alta frecuencia de la frecuencia portadora.

3. Transformaciones equivalentes de diagramas funcionales de sistemas para obtener sistemas funcionalmente similares y más fáciles de modelar.

4. Modelado de múltiples escalas (usando un pequeño paso de muestreo para procesos que cambian rápidamente y un paso de muestreo grande para procesos que cambian lentamente cuando se modelan sistemas en los que los procesos ocurren simultáneamente en diferentes partes del rango de frecuencia) y modelado de escala variable (usando una variable paso de muestreo).

El uso de estos métodos acerca la velocidad del modelado digital y analógico. En otros aspectos, las simulaciones digitales y analógicas de sistemas de radio pueden tener diferentes eficiencias, determinadas por las ventajas y desventajas de las computadoras digitales y analógicas.

Sin embargo, cuando se requiere tener un aparato universal para modelar una variedad de sistemas: autómatas discretos, sistemas dinámicos continuos y discretos (lineales y no lineales con parámetros constantes, variables, agrupados y distribuidos), sistemas haciendo cola etc., donde se requiere alta precisión, lógica avanzada, la presencia de un sistema de memoria eficiente, un amplio rango dinámico de valores, el modelado digital tiene ventajas significativas sobre el analógico.

Las desventajas del modelado digital en la actualidad incluyen: velocidad relativamente baja, un sistema de comunicación hombre-máquina imperfecto (registro insuficientemente visual de los resultados, dificultades para cambiar los parámetros y la estructura del sistema simulado en el proceso de resolución del problema), el alto costo de una hora de tiempo de computadora. Sin embargo, hay razones para creer que en el futuro, a medida que mejoren la tecnología informática digital electrónica y los métodos para su soporte matemático, estas deficiencias se eliminarán. Durante la presentación del material se señalan algunas ventajas y desventajas adicionales del modelado digital.

El modelado analógico se realiza de forma más sencilla, en algunos casos es más rápido que el modelado digital, es más visual, más rentable económicamente, pero tiene baja precisión, un rango dinámico relativamente pequeño y no es tan universal. Este tipo de modelado se utiliza con mayor eficacia, como se sabe, en el estudio de sistemas dinámicos continuos descritos por ecuaciones diferenciales ordinarias.

Defectos modelado analógico se puede compensar en modelos combinados analógico-digital.

Este libro se centrará únicamente en el modelado digital, pero algunos de los métodos que se analizan en él se pueden utilizar tanto en el modelado analógico como en el de analógico a digital, por ejemplo, el método de filtro de conformación al modelar señales aleatorias.

En el futuro, en lugar del término "modelado digital" se utilizará, por regla general, el término "simulación".

Dado que el libro trata sobre métodos de modelización matemática, contiene “muchas matemáticas”. Sin embargo, para comprender el material, el lector no necesita tantos conocimientos de matemáticas en su forma más estricta. sentido clásico, cuánto conocimiento de “radiomatemáticas”, en la terminología de S. M. Rytov, y “matemáticas de circuitos”, entonces. La terminología de Woodward, así como cuestiones de la teoría aplicada de procesos aleatorios y la ingeniería de radio estadística en el volumen de los capítulos de libros correspondientes. Además, se requiere que el lector conozca algunos de los conceptos básicos del aparato matemático de la teoría de sistemas discretos, en particular las propiedades básicas de las transformaciones, las capacidades de las computadoras digitales y los principios de programación.

El libro no proporciona diagramas de bloques de posibles programas para implementar algoritmos de modelado en una computadora digital. Los algoritmos se dan en forma de fórmula. Para explicar los algoritmos formulaicos, se dan funciones de transferencia y diagramas de bloques de filtros discretos que realizan operaciones en secuencias numéricas de entrada en estricta conformidad con los algoritmos propuestos.

El concepto de modelado lógico El modelado lógico se entiende como la reproducción software completa y precisa del comportamiento de un circuito digital según su descripción funcional y/o estructural y conjuntos de señales de entrada dados. En el diseño manual, el modelo está representado por un diseño de trabajo o prototipo (prototipo). En el diseño asistido por computadora, el diseño actual se reemplaza por un modelo de simulación (software) del proyecto, y los experimentos físicos o a escala real se reemplazan por modelos (máquinas). Es fácil realizar cualquier cambio en el modelo y así mejorar el proyecto hasta alcanzar la calidad requerida.

Problemas resueltos mediante el método de modelado lógico 1. La tarea principal del modelado lógico es verificar el correcto funcionamiento de un circuito digital antes de su implementación real (física) 2. Estudio de las características de temporización del circuito: velocidad, tiempo de ejecución de las operaciones. , frecuencias máximas de conteo o desplazamiento. Detecta condiciones de carrera y riesgos de accidentes. Retrasos. 3.Control de las relaciones de sincronización: tiempo preestablecido y tiempo de espera, duración mínima de la señal. 4.Desarrollo de pruebas de control y diagnóstico. Modelado de fallas. 5. Comparación de soluciones de circuitos alternativos y selección del más adecuado. "La tiranía de las alternativas". Hasta el 70% del tiempo de trabajo de un proyecto se dedica a su verificación

Problemas resueltos por el método de modelado lógico 6. Monitoreo de la salida de componentes a la carga permitida. 7. Monitoreo de los componentes del circuito para determinar la disipación de energía permitida. 8. Identificación de elementos desinstalables mediante señales de reset o inicialización. 9. Realizar evaluaciones estadísticas, por ejemplo, determinando el porcentaje de rendimiento de circuitos adecuados, lo que no se puede hacer en prototipos individuales. 10. Realización de pruebas climáticas, generalmente de temperatura.

La simulación del proceso de modelado lógico se realiza de manera similar a la verificación manual del circuito. Mientras experimenta con un diseño de trabajo, el ingeniero establece los niveles de voltaje en las entradas del circuito y observa las señales de salida en la pantalla del osciloscopio. En el caso del modelado lógico, simula estas acciones utilizando programa especial, llamado modelador (simulador, imitador). La diferencia es que las señales físicas reales se reemplazan por señales generadas por software y no se observan en un osciloscopio, sino en la pantalla de un monitor.

El proceso de modelado lógico Desde el punto de vista del procesamiento de datos, el modelado se reduce a tres procesos principales: elaborar una descripción del circuito simulado en un lenguaje determinado (LOO - lenguaje de descripción de objetos) e ingresarlo en una computadora. La descripción se puede especificar en forma de diagrama, lista de componentes y conexiones (NetList), en forma de presentación tabular o en forma de diagrama de estado de la audiencia objetivo. Controlar la descripción (por ejemplo, buscar entradas flotantes, salidas en cortocircuito, nombres duplicados) y traducirla a código objeto. Programa de control ERC - Verificación de reglas eléctricas. Realización de experimentos con un modelo de software que simule el funcionamiento del circuito. Antes de iniciar la simulación se especifican conjuntos de señales de entrada, el estado inicial del circuito, puntos de control para la observación y el tiempo final de simulación.

Representación gráfica del proceso de modelado lógico Entrada de una descripción de circuito NetList Bibliotecas de descripciones gráficas de componentes Generación automática de un modelo de circuito Bibliotecas de modelos matemáticos de componentes de armas nucleares Diseñador & Y=A y B; Modelo de circuitoProcedimiento del simuladorprincipalHerramientas de simulaciónDiagramas de señales de entradaEstado inicial del circuitoControl de salida Condiciones especiales Método de simulación Resultados de la simulación Programa de funcionamiento CN M1 – principio delta T M2 – principio delta Z min temperatura de falla máxima típica Compilación de modelado Linker Linker

Modelos de señales digitales La gama de problemas que resuelve el método de modelado lógico está determinada principalmente por el número de estados distinguibles que puede adoptar una señal digital. Cada estado está asociado con su propio símbolo individual y su combinación constituye el alfabeto modelador. El alfabeto más simple- binario, utilizado en el antiguo AFM, contenía un conjunto de bits (0, 1). Dado que en este caso cualquier señal solo puede tomar dos valores (0 y 1), el cambio en el nivel lógico debía considerarse instantáneo. Umbral de señal real Aproximación binaria Evento: conmutación instantánea Ventaja: económica. Le permite resolver solo una tarea principal de modelado: verificar el funcionamiento del circuito.

Modelos de señales digitales Con el modelado ternario (0, 1, X), la señal de conmutación se puede representar de forma más realista, por ejemplo 0X1 o 1X0. Tal grabación significa que cuando el estado de un elemento cambiaba, su señal de salida durante algún tiempo (mientras se formaba una subida o bajada) tenía un valor indefinido. 0 1 X Conmutación 0X1 Conmutación 1X0 0 1 X 0X1 Active-HDL 8.1 X – valor desconocido El alfabeto de tres dígitos (0,1,X) se utiliza en el lenguaje PML (CAD PCAD 4.5) X se asigna a la señal en el salida del LE durante el proceso transitorio. X se asigna a las salidas de disparo después de que se aplican combinaciones prohibidas de señales a sus entradas. X se asigna a las salidas de disparo al comienzo de la simulación, cuando se desconoce su estado.

Modelos de señales digitales Al modelar componentes con entradas dinámicas (flip-flops, contadores, registros, memoria), es muy conveniente registrar los momentos en que las señales cambian en una dirección u otra. Para ello, se añaden dos valores más al alfabeto de modelado: o/o R (de la palabra Rise - front) - aumentar la señal; o \ o F (de la palabra Fall - declive): apaga la señal. CAD OrCAD 9.1 (proyectos PSpice) utiliza un alfabeto de seis dígitos (0,1,X,R,F,Z)

Modelos de señales digitales Para modelar estructuras de bus, se introduce otro estado Z en el alfabeto de valores de señal permitidos, es decir, un estado de alta impedancia en la salida cuando está realmente aislada de la carga: (0,1,X, R,F,Z). El alfabeto de cuatro dígitos (0,1,X,Z) es muy común. Se utiliza en lenguajes de descripción de hardware como Verilog, ABEL, AHDL (Altera), DSL (DesignLab). El alfabeto de cuatro caracteres a menudo se denomina alfabeto de síntesis FPGA.

Modelos de señal digital Para una representación de señal más precisa (más modelado adecuado) puedes utilizar dos técnicas principales: ampliar el alfabeto de modelado (ya lo hemos hecho); Introducir el concepto de intensidad de señal lógica (nivel de intensidad). Como ejemplo, considere que el alfabeto de modelado extendido del bit de tipo de lenguaje VHDL es (0,1); - tipo de señal básica incorporada. El tipo de alfabeto (0,1) std_ulogic es (U,X,0,1,Z,W,L,H,-); - tipo de señal extendida. Alfabeto (U,X,0,1,Z,W,L,H,-) El tipo de señal extendida se encuentra en un paquete separado std_logic_1164, ubicado en la biblioteca ieee. Por lo tanto, para incluir este tipo de señales en el modelo, es necesario colocar las líneas delante del mismo:

Modelos de señales digitales Idioma VHDL Alfabeto (U,X,0,1,Z,W,L,H,-) U – de la palabra Uninitialized – literalmente “no inicializado” Esto significa que a la señal en el programa no se le asignó ningún valores en absoluto; proporciona control de la corrección de la inicialización - - estado indiferente (Dont Care) Esto significa que la señal puede tomar cualquiera de los valores permitidos, lo que no afectará el funcionamiento del circuito. En libros y libros de referencia, el estado indiferente a menudo se denota con los símbolos "d" o "*". JK flip-flop R C J K Q NQ Reset 1 * * * 0 1 Al sintetizar un CA en estados prohibidos, en lugar de “*” puedes poner 0 o 1 y obtener diferentes soluciones de circuito. En CAD, la elección de un valor específico se deja al compilador para optimizar el dispositivo diseñado. Ejemplo. Lenguaje DSL en CAD DesignLab 8. En la expresión Y =.X.; el compilador PLSyn establecerá Y = 0 de forma predeterminada;

Modelos de señales digitales Active-HDL 8.1 Representación gráfica de valores señal digital. Los conceptos de señales fuertes (fuerza) y débiles (débiles) X – forzando desconocido 0 – forzando cero 1 – forzando uno W – débil desconocido L - cero débil (cero débil) H - uno débil (uno débil) Se forma una señal débil de fuentes llamadas conductores. Tienen una alta impedancia de salida en comparación con fuentes de señal potentes. Por ejemplo, un circuito emisor o colector abierto.

Modelos de señales digitales SDRZ 0S0D0R0Z0 1S1D1R1Z1 XSXDXRXZX Volvamos al concepto de intensidad de señal lógica (nivel de intensidad). Ya sabemos que se pueden ampliar las capacidades de modelado y aumentar su adecuación no solo aumentando el alfabeto de modelado, sino también introduciendo el concepto de "nivel de intensidad de señal lógica". Esta idea se implementó por primera vez en el lenguaje PML del paquete PCAD 4.5. Ejemplo: el lenguaje Verilog tiene solo un alfabeto de modelado de 4 dígitos (0,1,X,Z), pero al mismo tiempo 8 valores de fuerza lógica. Fuerza lógica S > D > R > Z D>R>Z">

Modelos de elementos lógicos Al construir modelos de elementos lógicos, se puede tener en cuenta siguientes propiedades: función realizada; retraso en la propagación de la señal; capacidad de carga; umbrales de respuesta; duración de los frentes; distribución aleatoria de retrasos; cambios de temperatura en los parámetros (por ejemplo, retrasos de tiempo, niveles de cero y uno lógicos, etc.). Tenga en cuenta que cuanto mayor sea la importancia del alfabeto de modelado y más propiedades se tengan en cuenta en el modelo, más recursos (tiempo de procesador y memoria) se necesitarán para ejecutar el modelo. Por esta razón, en los sistemas de modelado modernos, el número de valores permitidos de una señal digital generalmente no excede 4..9, y de las posibles propiedades, por regla general, solo se modelan la función, el retardo de tiempo y la capacidad de carga.

Modelos booleanos Los modelos de puertas booleanas funcionan con el alfabeto binario (0,1) y se pueden implementar como: ecuación lógica, tablas de verdad o diagramas de bloques de algoritmos IN1 IN2 OUT1 & AND2 IN1 IN2 OUT1 & AND2 IN1 IN2 OUT1 & AND2 F1 F2 Y1 Descripción del circuito de flujo: Y1 = A & B; (PCAD 4.5, lenguaje PML) Y1 = A * B; (DesignLab 8, lenguaje DSL) Y1

PROCEDIMIENTO AND2 (ENTRADA EN1, ENTRADA2; SALIDA SAL1); TRUTH_TABLE IN2, IN1::OUT1; 1, 1:: 1; FINALIZAR TRUTH_TABLE; FINAL2; Modelos booleanos IN1 IN2 OUT1 & AND2 IN1 IN2 OUT1 & AND2 IN1 IN2 OUT1 & AND2 F1 F2 Y1 IN1IN2OUT Descripción algorítmica Descripción tabular Idioma DSL Inicio Fin IN1=0 IN2=0 OUT1=0OUT1=1 Sí No Sí No

Modelos booleanos Normalmente, los modelos booleanos se utilizan para el modelado síncrono de reloj por ciclo (principio delta T) sin tener en cuenta los retrasos. Este es el modelado más primitivo. Su principal ventaja es la sencillez y la eficacia. En el modelado booleano, el tiempo se divide en ciclos de reloj (principio t). La duración del ciclo se selecciona de modo que dentro de un ciclo ninguna señal cambie más de una vez. La conmutación real se transfiere al comienzo del ciclo en el que se produjo. El cambio se considera instantáneo. El retardo de propagación de la señal desde la entrada F1 (o F2) hasta la salida Y1 no se modela, ya que ambas conmutaciones se transfieren al comienzo del reloj T2 (o T4) y se vuelven simultáneas. Hora del modelo F1 F2 Y1 Reloj Señal real Modelo booleano T0T1 T2 T3T4T5T6 Riesgo de falla Evento instantáneo de “aguja” Fallo

Modelos booleanos Normalmente, un ciclo de reloj corresponde a un conjunto de señales de entrada y se procesa en un ciclo del modelador. Con cada ciclo se suma una unidad al contador de tiempo del modelo, es decir, el tiempo del modelo avanza en ciclos de reloj de acuerdo con la expresión: T:=T+1. En un circuito real, debido a la superposición de los frentes de las señales F1 y F2, puede aparecer un impulso corto en la salida del elemento 2I, riesgo de fallo (ciclo T6). Los modelos booleanos no pueden predecir la aparición de este tipo de agujas, que son muy peligrosas para el funcionamiento de los equipos digitales. El modelado booleano resuelve solo una tarea principal de cualquier modelado: verificar el correcto funcionamiento de los equipos digitales.

Modelos ternarios Los modelos ternarios, a diferencia de los booleanos, simulan la ocurrencia de procesos transitorios cuando cambian los niveles de la señal. En el modelado ternario, un tiempo se divide en dos medios tiempos. Durante el primer semiciclo, la señal de conmutación toma el valor X (cambia) y en el segundo semiciclo alcanza un nuevo valor. Los modelos ternarios utilizan un alfabeto de tres dígitos (0,1,X)

Modelos ternarios Tiempo del modelo F1 F2 Y1 Señal real Riesgo de falla 0 1 X Modelo de riesgo de falla Modelo ternario 1 X X Tick T6 Medio ciclo de incertidumbre Medio ciclo de certeza IN1 IN2 OUT1 & AND2 IN1 IN2 OUT1 & AND2 IN1 IN2 OUT1 & AND2 F1 F2 Y1 IN1IN2OUT IN1IN2OUT1 0X0 X00 1XX X1X XXX M2 M3 1X0 0X1 0X0 tabla de verdad del elemento 2I para lógica de tres valores

Modelos ternarios El riesgo de falla se indica mediante valores de señal idénticos en ciclos de reloj adyacentes y el valor X en el semiciclo de incertidumbre entre ellos. 0011XX Riesgo de falla El modelado ternario refleja solo el hecho de la conmutación de la señal y no especifica cuánto duró la conmutación ni en qué lugar exacto del ciclo de reloj ocurrió. En otras palabras, la duración del estado X en el modelado ternario es siempre igual a medio ciclo y no está relacionada de ninguna manera con el tiempo de conmutación de la señal real.

Modelos multivalor Los modelos multivalor permiten describir con mayor precisión el comportamiento de elementos reales; sin embargo, en comparación con los modelos ternarios, no contienen nada fundamentalmente nuevo. A modo de comparación, considere las tablas de verdad del elemento 2I para modelado binario, ternario y de cinco dígitos. SAL1 ENTRADA2 01X ENTRADA X X0XXXX 0 X X 0 XX ENTRADA1 ENTRADA2 SAL1 Y AND2 ENTRADA1 ENTRADA2 SAL1 Y AND2 ENTRADA1 ENTRADA2 SAL1 Y AND2 F1 F2 Y1 X ? ¿ENTRADA 1 ENTRADA 2 SALIDA1 Y AND2? ENTRADA1 ENTRADA2 SALIDA1 Y AND2 M2M3 M5

Modelos de elementos lógicos teniendo en cuenta retrasos Estos modelos, a diferencia de los ternarios, simulan retrasos explícitamente. Para mostrar el retraso, debe indicar la verdadera posición de la señal de conmutación en el eje del tiempo. Modelado de retrasos utilizando el método de avance del tiempo del modelo en el sentido de las agujas del reloj (principio delta T). Para reflejar el retraso, es necesario aumentar la resolución del tiempo, es decir, dividir el ciclo del reloj en unidades de tiempo más pequeñas, llamadas cuantos (microciclos) o pasos. Por ejemplo, en el paquete PCAD, un ciclo se llama CICLO y un cuanto se llama PASO. 1 A Y A Y Ciclo cuántico tз = 8 cuantos El retardo se representa como un número entero: el número de cuantos

Modelos de elementos lógicos que tienen en cuenta retrasos En los modelos que tienen en cuenta tз, el ciclo se divide explícitamente en cuantos. Además, el valor cuántico debería ser una pequeña parte del retraso, por ejemplo 1 ns. El ciclo operativo del programa de simulación ahora no está ligado a un ciclo de reloj, sino a un cuanto. Por lo tanto, para simular el funcionamiento del circuito durante un ciclo, el modelador tendrá que realizar muchas mayor volumen trabajo, es decir, tantos ciclos como cuantos se colocan en la duración del ciclo del reloj. Ahora, con precisión cuántica, es posible indicar los momentos de conmutación real en las entradas y salidas, y también calcular el retraso de propagación utilizando un número entero de cuantos. Sólo queda modelarlo. El modelo clásico de elemento lógico que tiene en cuenta el retardo contiene dos bloques. El primero implementa lógica (función), el segundo implementa retraso puro. φ tз = 0 B A C YсYс Y Bloque lógico El bloque de retardo Yс (de la palabra sincrónico) responde instantáneamente a los cambios en las señales de entrada modelo dinámico en proyectos de PSpice

Modelos de elementos lógicos teniendo en cuenta los retrasos AYсYс Bloque lógico LOGICEXP PINDLY Contador tз Contenedor Yс Contenedor Y Y NextCurrent Almacena el valor futuro Almacena valor actual Bloque de retardo Posible implementación de un bloque de retardo para simulación reloj a reloj. El contador de retardo funciona por resta. Cuando la salida Yc se conmuta sincrónicamente, el nuevo valor se escribe en el contenedor de valores futuros y el retraso con el que debe aparecer el nuevo valor Yc en la salida Y se introduce en el contador tз.

Modelos de elementos lógicos teniendo en cuenta los retrasos En el proceso de avance del tiempo del modelo (tquanta = tquanta + 1), el retraso en el contador tз disminuye, pero no se "derrite" a cero. El valor de salida futuro se convierte en el valor actual, lo que significa que el contenido del contenedor izquierdo debe reescribirse en el derecho. Modelado de retrasos con un mecanismo basado en eventos para hacer avanzar el tiempo del modelo (principio delta Z). Consideramos la opción cuando el retraso se modela dentro de cada elemento lógico. Esta solución conlleva un gasto importante de recursos informáticos instrumentales. Otra posibilidad de modelar un retraso real es planificar un nuevo evento en la salida y calcular el momento de su ocurrencia t(Y) según una regla simple: t(Y) = t(Yс) + tз Pero t(Yс) es el modelo actual tiempo t (actual) Esto significa que para cualquier evento (conmutación) puede planificar el tiempo de ocurrencia de un evento futuro como t(futuro) = t(actual) + t(retrasos)

Modelos de elementos lógicos teniendo en cuenta los retrasos El modelador coloca el evento calculado en la cola de eventos futuros de OBS, que se clasifica en orden cronológico. Como puede ver, todo el trabajo de simular retrasos se transfiere al modelador, que solo necesita indicar el valor del retraso en relación con el tiempo actual del modelo. Tenga en cuenta que ya no es necesario redondearlo a un número entero de cuantos. En VHDL esto se hace de forma muy elegante: Y

2.2. Métodos no algorítmicos

modelado digital.

La velocidad para resolver una serie de problemas complejos utilizando un método algorítmico de programa en una computadora digital de uso general es insuficiente y no satisface las necesidades de los sistemas de ingeniería de diseño asistido por computadora (CAD). Una de estas clases de problemas, ampliamente utilizada en la práctica de la ingeniería al estudiar la dinámica (procesos transitorios) de sistemas de automatización complejos, son los sistemas de ecuaciones diferenciales no lineales de alto orden en derivadas ordinarias. Para acelerar la solución de estos problemas, los sistemas de software y hardware CAD pueden incluir, además de la computadora digital principal (líder) de uso general, GVM que están orientados a resolver problemas no lineales. ecuaciones diferenciales. Están organizados sobre la base de modelos matemáticos digitales utilizando un método no algorítmico. Este último le permite aumentar la productividad de CAD debido al paralelismo inherente del proceso informático, y el método discreto (digital) de representar cantidades matemáticas le permite lograr una precisión de procesamiento no peor que en una computadora digital. Estos GVM utilizan dos métodos de modelado digital:

1. Modelado en diferencias finitas;

2. Modelado de descargas.

El primer método utilizado en GVM, como los analizadores diferenciales digitales (DDA) y las máquinas integradoras digitales (DIM), es el conocido método de cálculos aproximados (paso a paso) de diferencias finitas. Las unidades operativas digitales del GVM, construidas sobre circuitos digitales, procesan incrementos discretos bastante pequeños de cantidades matemáticas transmitidas a lo largo de líneas de comunicación entre unidades operativas. Entrada y salida cantidades matemáticas se representan, almacenan y acumulan a partir de incrementos en códigos digitales de n bits en contadores inversos o registros sumadores de acumulación.

Los incrementos de todas las cantidades normalmente se codifican en una unidad de orden inferior: D:=1ml. r. Esto corresponde a la cuantificación por nivel de todas las cantidades procesadas con un paso de cuantificación constante D=1. En consecuencia, la tasa de aumento de todas las cantidades de máquinas es limitada: |dS/dx|£1.

Los signos de incrementos de un solo bit se codifican mediante el método de codificación de signos en líneas de comunicación de dos hilos entre unidades operativas:

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donde DSi=yiDx – incremento de la integral en i-ésimo paso integración, y la ordenada i-ésima de la función integrando y(x) – yi se calcula acumulando sus incrementos:

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con la introducción de un coeficiente de normalización constante kn = 2-n, los incrementos en las salidas de los integradores se forman secuencialmente y se procesan en los siguientes integradores también secuencialmente. Una excepción es la integración de la suma de varias funciones integrandos.

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Luego, a lo largo de varias m líneas de entrada, los l-ésimos incrementos pueden llegar sincrónicamente a algún j-ésimo paso. Para la suma secuencial, se espacian dentro de un paso usando líneas de retardo, lo que aumenta la frecuencia de reloj del sumador acumulador de entrada en m veces. Por lo tanto, el número de funciones integrandos sumables suele estar limitado a dos: m=2.

La organización estructural del integrador-sumador digital es muy sencilla. Está construido en forma de conexión en serie de las siguientes unidades funcionales:

· Circuito 2OR con línea de retardo tз=0,5t en una de las entradas

· sumador acumulador de entrada de incrementos de funciones integrandos, que acumula sus ordenadas de n bits según los incrementos de entrada:

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Cuando Dх:=(10) el código yk se transmite sin cambios, y cuando Dх:=(01) la salida forma un código inverso al código de entrada yk.

· generador de incrementos de salida integral: DSi:= unidad de desbordamiento Si, convirtiendo el signo de desbordamiento en un código de incremento bipolar (se implementa más simplemente si los números negativos acumulados Si se representan en un código modificado: directo, inverso o complementario). El diagrama de bloques correspondiente del integrador digital se muestra en la Fig. 9.14 (p.260) del libro de texto. En circuitos modelo digitales, se utiliza el siguiente símbolo para un sumador-integrador digital:

"Zn." indica la bandera de inversión (-) si es necesario. Una ventaja importante de este método de modelado digital en diferencias finitas es que se utiliza el mismo integrador digital, sin cambiar sus circuitos, para realizar las operaciones lineales y no lineales necesarias para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias. Esto se explica por el hecho de que al programar CDA y CIM, las ecuaciones derivadas originales se convierten en ecuaciones diferenciales. Veamos los programas de modelos digitales más simples:

1. multiplicar la variable x por la constante k:

Pasando a los diferenciales dS=кdx, nos aseguraremos de que esta operación la realice un integrador con su correspondiente ajuste inicial:

3. Multiplicación S=xy, o en diferenciales dS=xdy+ydx.

4.2. funciones trigonométricas, por ejemplo y=sinx, que es una solución a una ecuación diferencial de segundo orden (desde), o en diferenciales

Teniendo en cuenta que la creación de estas computadoras orientadas a problemas requiere costos adicionales significativos, al construir herramientas técnicas CAD, a menudo se utiliza un método más simple para organizarlas combinando computadoras digitales de uso general producidas en masa y computadoras analógicas electrónicas (AVM) basadas en operaciones. amplificadores en un complejo informático. La computadora digital y la computadora digital se combinan mediante un dispositivo de interfaz y conversión estándar (CTD), que consta principalmente de un ADC y un DAC. Un problema complejo a resolver se divide racionalmente en 2 partes entre procesadores analógicos y digitales al programar el complejo. Además, la parte analógica suele estar orientada de manera problemática a la resolución de ecuaciones diferenciales y se utiliza en el proceso informático general como una subrutina rápida.

2.3 Arquitectura de sistemas informáticos híbridos (HCC).

2.3.1. estructura del complejo informático analógico-digital (ADCC)

GVK o ATsVK es un complejo informático que consta de una computadora digital y una computadora automática de uso general, combinados mediante un UPS, y que contiene en la parte digital software adicional para automatizar la programación de la parte analógica, gestionando el intercambio de información entre la parte analógica. y piezas digitales, monitorización y pruebas de la parte analógica, automatización de procedimientos de entrada-salida.

Consideremos el diagrama de bloques de un ADCC con el UPS más simple, construido sobre ADC y DAC conmutados de un solo canal. Para crear los requisitos previos para automatizar la programación AVM bajo el control de una computadora digital, se introducen los siguientes bloques adicionales como parte del hardware AVM:

1. Las resistencias variables (potenciómetros) ajustables manualmente en las entradas de los amplificadores operacionales en un conjunto de unidades operativas (NOB), que conoce gracias al trabajo de laboratorio en TAU, se reemplazan por resistencias controladas digitalmente (DCR), que se utilizan como DAC integrado. circuitos;

3. La conexión automática de las unidades operativas de acuerdo con el modelo de circuito analógico elaborado en la computadora digital (cláusula 2.1) se realiza mediante un circuito de conmutación automática (ASC) utilizando el vector de conmutación binario de las claves SAC formadas en la computadora digital y almacenado durante la solución del problema en el registro de información de configuración (RN) en UPS.

Los modos de funcionamiento de AVM: preparación, inicio, parada, retorno al estado inicial, salida de resultados a dispositivos periféricos analógicos (registradores gráficos, dispositivos de grabación de tabletas de dos coordenadas - DRP) se configuran desde el lado de la computadora a través de la unidad de control UPS ( UPS BU).

La unidad de control UPS también realiza la sincronización mutua del funcionamiento de la computadora digital y la computadora automática: transmite señales de interrupción externas del modelo analógico a los programas digitales de la computadora digital, bajo el control de los programas de piezas digitales sincroniza el sondeo de puntos en el modelo analógico, la conversión de voltajes en estos puntos en códigos digitales y la transmisión de estos últimos a través del BSK y el canal de entrada-salida a la RAM de la computadora digital; o de manera similar, la conversión inversa de códigos digitales en voltajes eléctricos y el suministro de estos últimos a los puntos requeridos en las entradas de las unidades operativas del modelo analógico. Este principio de organización funcional de la interacción entre las partes digitales y analógicas está respaldado en hardware por bloques UPS: ADC y DAC, AM y ADM - multiplexor y demultiplexor analógico, ML - bloques de memoria analógica de entrada y salida construidos sobre una variedad de muestreo de almacenamiento similar circuitos (SSC). Las entradas de la entrada SVX (a la izquierda) están conectadas a los puntos requeridos del circuito modelo analógico (salidas de los bloques operativos correspondientes). En los momentos discretos necesarios, bajo el control de una computadora digital, se toman ordenadas de muestra individuales del modelo analógico. señales analógicas(tensiones eléctricas) y se almacenan en el almacén de almacenamiento temporal. Luego, el multiplexor AM sondea las salidas del SVR y el ADC convierte sus voltajes de salida en códigos digitales, que en modo de acceso directo como un bloque de números (matriz lineal) se escriben en el OP de la computadora digital.

En transformación inversa Las salidas SVH del segundo grupo de la memoria analógica de salida ML (a la derecha) están conectadas bajo el control de la computadora digital a las entradas requeridas de las unidades operativas del modelo analógico, y las entradas SVH están conectadas a las salidas de el demultiplexor analógico, cuya entrada se alimenta con el voltaje de salida del DAC. En el modo de acceso directo se lee un bloque de números del OP del ordenador digital. Cada uno de los números se convierte en el DAC en voltaje eléctrico que, bajo el control de una computadora digital con la ayuda de un ADM en funcionamiento, se registra para su almacenamiento en uno de los almacenes de almacenamiento temporal. El conjunto resultante de varios voltajes se almacena en varios sistemas de almacenamiento temporal durante un intervalo de tiempo especificado por el programa informático digital (por ejemplo, mientras se resuelve un problema en la parte analógica) y se procesa mediante unidades operativas analógicas.

2.3.2. Métodos de organización analógica.

informática digital.

El principio de alternar modos de funcionamiento de computadoras digitales y computadoras automatizadas, reduciendo la complejidad del sistema de control.

Los ATsVK se utilizan para el modelado analógico-digital de sistemas de automatización complejos que contienen computadoras digitales de control, así como para acelerar la solución de problemas matemáticos complejos que requieren un consumo excesivo de recursos de memoria y tiempo de computadora. En el primer caso, los algoritmos de control se simulan mediante programación en una computadora digital, y en la computadora automática se programa un modelo matemático analógico del objeto de control, y el ACVK se utiliza como un complejo para depurar y verificar los algoritmos de control, teniendo en cuenta la no linealidad y dinámica del objeto de control, que son muy difíciles de tener en cuenta al desarrollar algoritmos, si no se resuelven constantemente las ecuaciones diferenciales del objeto para determinar su respuesta a cada nueva acción de control.

En el segundo caso, por ejemplo, al resolver ecuaciones diferenciales, el engorroso problema general de los cálculos aproximados se divide en dos partes, generalmente colocando cálculos computacionalmente intensivos en la parte analógica, para los cuales se permite un error del 0,1...1%.

Según el principio de división de la tarea en dos partes antes mencionado y el método de organización de la interacción entre el AVM y la computadora digital, las computadoras digitales modernas se dividen en 4 clases de computación analógico-digital.

Las clases 1,2,3 se pueden implementar en función de lo considerado. organización estructural ADCC con un UPS simplificado, construido sobre ADC y DAC de un solo canal.

La clase 1 es la más sencilla en términos de organizar la interacción entre el AVM y la computadora digital. Las piezas digitales y analógicas funcionan en diferentes tiempos y, por lo tanto, no existen grandes exigencias en cuanto a la sincronización del funcionamiento del AVM y la computadora digital y la velocidad de la computadora digital y el UPS.

La clase 2 requiere una organización especial de modos de funcionamiento alternos de AVM, DVM y UPS en cada ciclo de cálculos e interacción.

Dado que AC y CC no funcionan simultáneamente, no hay problemas con su sincronización y no se imponen altas exigencias a la velocidad del UPS y la computadora digital. Clases de problemas a resolver: optimización de parámetros de un modelo analógico, identificación paramétrica, modelado de procesos aleatorios mediante el método de Monte Carlo, modelado analógico-digital de sistemas de control automático no en tiempo real, ecuaciones integrales.

La clase 3 requiere una organización diferente de los modos de funcionamiento alternos de AVM, TsVM y UPS.

En la fase A se realizan simultáneamente en el AC y CC 2 tareas parciales de una tarea compleja, compatibles en el tiempo. En el CC en la fase B, los valores discretos de los argumentos de la función se reciben con mayor frecuencia del AC y se almacenan, luego, en la fase A, las ordenadas se calculan a partir de ellos y se preparan para el AC. funciones complejas, que en la siguiente fase B se transfieren al AC, donde se almacenan en un almacenamiento analógico (SVH), y luego se utilizan en la siguiente fase A en cálculos analógicos, etc. Clases de problemas a resolver: cálculos iterativos, resolución ordinaria difiere con condiciones de contorno dadas, problemas dinámicos con retraso puro de argumentos, ecuaciones integrales, ecuaciones diferenciales parciales. En la clase 3 no se imponen grandes exigencias a la velocidad del ordenador digital y del ordenador digital, pero se requiere una sincronización precisa del funcionamiento del ordenador digital y del ordenador en la fase B, ya que debido a la parada del procesador digital, el control asíncrono de la transferencia de datos es imposible y la transmisión síncrona de bloques de datos se lleva a cabo bajo el control del controlador de acceso directo a la memoria (KPDP) a través del canal de entrada/salida de la computadora digital.

La clase 4 suele ser el modelado analógico-digital de sistemas de control automático digitales en tiempo real para verificar y depurar programas de computadora digitales de control en dinámica. Es el más complejo en cuanto a organizar la interacción y sincronización del funcionamiento del AVM y la computadora digital, ya que aquí se combinan las fases A y B, existe un constante intercambio mutuo de datos durante el proceso de cálculo, y por tanto el uso. Se requiere de una computadora digital y UPS de máxima velocidad.

La organización estructural del SAI, indicada anteriormente y adecuada para las clases 1,2,3, no es aplicable en la clase 4. La última clase requiere una organización multicanal de ADC y DAC sin multiplexación con la inclusión adicional de registros de búfer paralelos en la entrada y salida del archivo BSC, intercambiando con el OP de la computadora digital en modo de acceso directo. El contenido de cada registro se convierte mediante DAC separados conectados en paralelo cuando se transmiten datos al AVM, o se genera mediante ADC separados conectados en paralelo cuando se transfieren datos desde el AVM a la computadora digital.

2.3.3 Características del software ACVK.

Para automatizar la programación AVM utilizando una computadora digital y automatizar completamente el proceso de computación analógico-digital, el software de computadora digital tradicional de uso general (ver Fig. 13.2 p. 398 en el libro de texto) se complementa con los siguientes módulos de software:

1. Los programas de procesamiento incluyen traductores adicionales con idiomas especiales modelado analógico-digital, por ejemplo Fortran-IV, complementado con subrutinas en ensamblador extendido que contienen comandos especiales analógico-digitales, por ejemplo, para controlar la parte analógica mediante un programa informático digital, organizar la transferencia de datos entre el DF y el AC, procesar interrupciones de programas DF inicializados por la parte analógica; se crea un sistema de compilación analógico-digital;

2. Los programas de trabajo, depuración y mantenimiento incluyen un controlador de intercambio entre máquinas para controlar la parte analógica como procesador periférico, programas de visualización gráfica, registro y análisis de resultados;

3. La biblioteca de programas aplicados incluye programas para calcular funciones y programas matemáticos analógicos-digitales estándar;

4. Incluido en programas de diagnóstico. mantenimiento introducir pruebas de UPS, pruebas de unidades operativas AVM;

5. Se introduce una amplia gama de módulos de control adicionales en los programas de control del sistema operativo:

Sistema de automatización para programación analógica (SAAP), compuesto por analizador léxico; analizador(verificar la conformidad del programa analógico ingresado en el lenguaje algorítmico con las reglas de sintaxis de grabación); generadores diagramas de bloques (dibujo y codificación de circuitos de modelos analógicos utilizando el método de reducción de orden y funciones implícitas lo mismo que en el párrafo 2.1); bloque de programas de cálculo(escalar el modelo analógico como en la cláusula 2.1, modelado de software digital de la parte analógica en una computadora digital con un solo cálculo para calcular los valores máximos esperados de las variables y aclarar el escalado del modelo analógico, así como crear un archivo para control estático y dinámico de la parte analógica después de su programación); programas de presentación de salida(visualización y trazador de la estructura sintetizada del modelo analógico, impresión de control de códigos de programas analógicos, factores de escala, archivos de control estáticos y dinámicos);

· Servicio de sincronización e interacción de ordenadores automatizados y ordenadores digitales (implementación de modos de funcionamiento alternos);

· Servicio de procesamiento de interrupciones inicializadas por la parte analógica;

· Programa para gestionar el intercambio de datos entre AVM y computadora digital;

· Programa de gestión de carga de códigos de circuitos modelo analógicos en el SAC (en la RN);

· Programa para controlar el modo de control estático y dinámico (depuración del programa analógico cargado en el AVM).

Con base en los resultados de la automatización de la programación analógico-digital en el disco magnético de la computadora digital host, además de los archivos digitales tradicionales, se crean los siguientes archivos de datos adicionales, utilizados por los módulos adicionales del software ACVK antes mencionados: analógico archivo de bloque, archivo de conmutación (para SAC), archivo de control estático, archivo de control dinámico, archivo de preparación para convertidores funcionales analógicos, biblioteca de programas analógicos a digitales estándar enchufables.

2.3.4. Lenguajes de modelado analógico-digital.

La arquitectura considerada de una computadora digital le permite describir e ingresar programas analógico-digitales solo en la computadora digital host en lenguajes algorítmicos de alto nivel. Para ello, los lenguajes de programación digitales tradicionales se complementan con operadores especiales para describir un objeto de modelado analógico, organizar la transferencia de datos entre CA y CC, controlar la parte analógica mediante un programa informático digital, procesar las interrupciones de la parte analógica, configurar los parámetros del modelo analógico, monitorizando la parte analógica, configurando información de servicio, etc.

Se utilizan lenguajes universales, traducidos por compilación (Fortran IV) o interpretación (BASIC, Gibas, Focal, HOI), complementados con subrutinas especiales en Ensamblaje, generalmente llamadas por el operador Call... indicando el identificador de la subrutina deseada.

Para aumentar la velocidad de operación del CAAP, generalmente se describe y utiliza en la entrada. lenguajes especializados modelado analógico-digital: CSSL, HLS, SL – 1, APSE y para interpretación interna el lenguaje Poliz (notación polaca inversa).

Las siguientes macroinstrucciones analógicas y digitales se pueden ingresar en lenguajes compilados universales:

1. PUNTO AAx– colocar el potenciómetro (DCC) de la parte analógica con dirección AA en la posición (valor de resistencia) correspondiente al valor del código digital almacenado en el ordenador digital OP en la dirección x;

2. MLWJAA x– leer el valor analógico en la salida de la unidad de operación en el AC con dirección AA, convertirlo de analógico a digital y escribir el código digital resultante en el ordenador digital OP en la dirección x. La interacción entre la parte analógica y la parte digital se puede describir como una llamada a procedimiento:

Llame a JSDA AA x, donde JSDA es el identificador correspondiente de una subrutina de complemento en lenguaje ensamblador, por ejemplo, un procedimiento de instalación: establezca el valor x de la salida DAC en la dirección AA en la parte analógica.

Por lo tanto, es muy importante comprender cómo el tipo de paralelismo del problema que se resuelve afecta la forma en que se organiza la computadora paralela.

3.1.1 Paralelismo natural

tareas independientes.

Se observa si hay un flujo de tareas no relacionadas en la aeronave. En este caso, el aumento de la productividad se logra con relativa facilidad introduciendo en el BC "de grano grueso" conjunto procesadores que funcionan de forma independiente conectados a las interfaces del OP multimódulo e inicialización de los procesadores de entrada/salida (E/S).

El número de módulos OP es m>n+p para garantizar la posibilidad de acceso paralelo a la memoria de todos los procesadores de procesamiento y todos los PVV y para aumentar la tolerancia a fallos de la computadora. Los módulos OP de reserva (m-n-p) son necesarios para una recuperación rápida en caso de falla de un módulo en funcionamiento y para almacenar en ellos el SSP de procesadores y procesos en los puntos de control del programa necesarios para reiniciar en caso de falla de un procesador o módulo OP.

Se crea una oportunidad para que cada una de las tareas que se resuelven combine temporalmente el par: Pi+OPj como una computadora que funcione de forma autónoma. Anteriormente, el mismo módulo OP funcionaba en pares: PVVk + OPj, y en OPj el programa y los datos se ingresaban en el búfer de entrada. Al final del procesamiento, se organiza y llena un búfer de salida en OPj, y luego el módulo OPj se inserta en el par OPj+PVVr para intercambiarlo con el dispositivo periférico.

La principal tarea de organizar los procesos informáticos, resuelta por el programa del sistema "dispatcher", es la distribución óptima de tareas entre procesadores paralelos según el criterio de maximizar su carga o minimizar su tiempo de inactividad. En este sentido, es óptimo asincrónico el principio de cargar tareas en los procesadores sin esperar a que las tareas se procesen en otros procesadores ocupados.

Si un paquete de tareas de entrada acumuladas durante un cierto intervalo de tiempo se almacena en la VRAM, el problema de la programación asincrónica óptima se reduce a crear una programación óptima para cuando se inician las tareas en diferentes procesadores. Los principales datos de entrada necesarios para esto son un conjunto de tiempos de procesamiento computacional esperados conocidos para todas las tareas del lote acumulado, que generalmente se indican en las tarjetas de control de sus tareas.

A pesar de la naturaleza independiente de las tareas en la totalidad de sus procesos informáticos asincrónicos, son posibles conflictos entre ellas por recursos informáticos compartidos:

1) Servicios de un sistema operativo multisistema común, por ejemplo, procesamiento de interrupciones de E/S o llamadas a un sistema operativo de confiabilidad común durante fallas y reinicios;

(О–) – ®О-Д – cambio de signo de D.

Con una operación en la capa I, se podrían realizar dos operaciones en cada una de las capas II y III en paralelo si la ALU tuviera un exceso correspondiente de bloques operativos.

El paralelismo de operaciones discutido anteriormente al resolver ecuaciones diferenciales y al procesar matrices pertenece a la clase regular, ya que allí la misma operación se repite muchas veces con diferentes datos. Último ejemplo La ecuación cuadrática tiene un paralelismo irregular de operaciones, cuando se pueden realizar diferentes tipos de operaciones simultáneamente con diferentes datos.

Como se muestra arriba, para utilizar el paralelismo regular de operaciones mientras se mejora el rendimiento, es adecuado organización matricial Aeronaves con control general.

En el caso general de paralelismo irregular de operaciones, se considera una forma más adecuada de mejorar el rendimiento. organización de transmisión Computadoras y aviones. En las computadoras de transmisión, en lugar del tradicional control del programa de von Neumann del proceso informático de acuerdo con la secuencia de comandos determinada por el algoritmo, se utiliza el principio inverso del control del programa de acuerdo con el grado de preparación de los operandos o el flujo de datos. (flujo de operando), determinado no por el algoritmo, sino por el gráfico de operandos (gráfico de transferencia de datos).

Si hay un exceso suficiente de dispositivos de procesamiento en un procesador paralelo, o en un conjunto de microprocesadores redundantes en un sistema informático, entonces, de forma natural y automática (sin programación especial ni programación de inicio), aquellas operaciones paralelas cuyos operandos fueron preparados mediante cálculos previos se realizarán simultáneamente. ejecutado.

El proceso computacional comienza con aquellas operaciones cuyos operandos son los datos originales, por ejemplo, en la primera capa del GPA de una ecuación cuadrática se realizan tres operaciones simultáneamente, y luego se desarrolla a medida que los operandos están listos. Después de esto, se llama el comando de multiplicación, luego la resta y la verificación de la condición lógica, luego el macrooperador (Ö) y solo después de eso, dos comandos al mismo tiempo: suma y resta, y después de ellos, dos comandos de división idénticos.

La implementación técnica de la organización del flujo de aeronaves es posible de tres formas:

1) La creación de microprocesadores streaming especiales, que pertenecen a la clase de los especializados y que se discutirán en el próximo semestre;

2) organización especial del proceso informático y modificación del lenguaje de máquina de bajo nivel en computadoras con conjuntos de microprocesadores múltiples construidas sobre microprocesadores estándar von Neumann;

3) Creación de procesadores con exceso del mismo tipo de unidades operativas y adición sistemas operativos método de flujo para organizar el proceso informático (implementado en el procesador de flujo doméstico ES2703 y la supercomputadora Elbrus-2).

un método para estudiar fenómenos, procesos, dispositivos, sistemas, etc. reales, basado en el estudio de sus modelos matemáticos (Ver Modelo matemático) (descripciones matemáticas) utilizando una computadora digital. El programa ejecutado por la computadora digital es también una especie de Modelo del objeto en estudio. En el modelado digital se utilizan lenguajes de modelado especiales orientados a problemas; Uno de los lenguajes más utilizados en el modelado es el lenguaje CSMP, desarrollado en los años 60. en los EE.UU. Las matemáticas digitales se distinguen por su claridad y se caracterizan por un alto grado de automatización del proceso de estudio de objetos reales.

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