Analysis of autocorrelation properties of information flows in distributed control systems

Abstract

У статті розглядаються питання аналізу кореляційних характеристик інформаційних потоків у мережах розподілених систем керування автономними, в тому числі й судновими електроенергетичними системами, що функціонують у режимі реального часу. Розподілена система керування представлена у вигляді мікропроцесорної мережі, яка моделюється як система масового обслуговування. Показано, що при зростанні інтенсивності вхідних потоків та нерівномірному завантаженні вузлів мережі виникають перевантаження, що призводять до збільшення затримок та втрат інформаційних пакетів. Основну увагу приділено дослідженню автокореляційних властивостей сумарного інформаційного потоку, що формується кількома вхідними потоками різної інтенсивності та пріоритетності. Розглянуто умови, за яких вхідні потоки можуть бути апроксимовані пуассонівськими, а також проаналізовано вплив інтервалів недоступності системи масового обслуговування на структуру потоків. Для оцінки кореляційних характеристик використано автокореляційну функцію, що дозволяє визначити ступінь залежності між послідовними пакетами в часі. Проведено моделювання стаціонарних пуассонівських потоків з різною інтенсивністю та виконано аналіз зміни кореляційних коефіцієнтів за різних значень інтервалу недоступності обслуговування. Показано, що збільшення тривалості інтервалу недоступності призводить до розширення зон відсутності кореляції та спотворення розподілу потоків, що негативно позначається на продуктивності мережі. Встановлено, що при збільшенні інтенсивності вхідного потоку вплив зазначених спотворень стає більш вираженим, що призводить до зростання ймовірності навантаження каналів і вузлів мережі. Отримані результати підтверджують необхідність прийняття до уваги кореляційних характеристик інформаційних потоків при аналізі та проєктуванні мереж розподілених систем керування. Розглянутий підхід може бути використаний для підвищення точності моделей продуктивності та розробки ефективних алгоритмів керування потоками в умовах обмежених ресурсів та інтервальної недоступності обслуговування.