УДК 629.3.053

МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА

Мещерякова Елена Николаевна1, Игонина Вероника Анатольевна2
1Пензенский государственный технологический университет, старший преподаватель
2Пензенский государственный технологический университет, студент

Аннотация
В данной статье предлагается моделирование алгоритмов функционирования информационной системы мониторинга автомобильного транспорта, позволяющей оптимизировать работу автотранспортного предприятия. Для минимизации появления ошибок при проектировании информационной системы необходимо разработать алгоритмическое обеспечение информационной системы при помощи UML 2.0.

Ключевые слова: ГЛОНАСС, диаграмма вариантов использования, диаграмма деятельности, информационная система, мониторинг транспорта, протокол GPRS


MODELING ALGORITHMS OF FUNCTIONING INFORMATION SYSTEM FOR MONITORING ROAD TRANSPORT

Meshcheryakova Elena Nikolayevna1, Igonina Veronika Anatolievna2
1Penza State Technological University, senior lecturer
2Penza State Technological University, student

Abstract
This paper proposes modeling algorithms, the information system for monitoring road transport, allows you to optimize the road transport enterprise. To minimize the error in the design of information systems need to be developed algorithmic support information system using UML 2.0.

Keywords: activity diagram, GPRS-protocol, GPS, information system, monitoring of transport, use case diagrams


Библиографическая ссылка на статью:
Мещерякова Е.Н., Игонина В.А. Моделирование алгоритмов функционирования информационной системы мониторинга автомобильного транспорта // Современная техника и технологии. 2015. № 12 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2015/12/8837 (дата обращения: 27.05.2017).

Использование автомобильных систем мониторинга позволяют обеспечивать более подходящее распределение всех транспортных потоков на дорожной сети, повышая при этом безопасность движения. Учитывая, что все функциональные возможности, которые внедряются и разрабатываются в разных странах систем имеют значительные отличия. Некоторые указывают водителям на местонахождение заданных мест назначения, отстраненность и местонахождение самого автотранспортного средства, остальные «следуют» за водителем от начала поездки и до указанного пункта, на протяжении всего времени показывая самое подходящее направление движения к заданным целям учитывая все изменения дорожной обстановки.

Развитие современных отечественных систем позиционирования (ГЛОНАСС) в последние годы обуславливается их активным применением в данных задачах.  Внедрение данной системы обеспечит увеличение прибыли предприятия. Для анализа современного состояния в области мониторинга автомобильного транспорта нам необходимо рассмотреть, пользующиеся спросом на рынке системы и провести моделирование предметной области при помощи унифицированного языка моделирования UML 2.0.

Все современнейшие системы спутникового позиционирования обладают одинаковой структурой, состоящей из отдельных частей:

  1. GPS- или ГЛОНАСС-маяк (трекер или контроллер) устанавливается в автотранспортный объект, принимающий от спутниковой системы данные координат и отправляющий на сервер мониторинга данные о местонахождении и большой объем информации от разных датчиков по протоколу GPRS через сети GSM, CDMA, спутниковой или УКВ-связи.
  2. Программно-аппаратный комплекс, который получает, обрабатывает, хранит и анализирует принимаемые данные, выполняет роль серверного центра.
  3. Программный терминал оператора мониторингового отдела, который принимает онлайн всю информацию с главного сервера, способен работать также через WEB-интерфейс [5].

Всем системам спутникового слежения и контроля присущи значительные различия между друг другом в качестве и надежности применяемого оборудования: многое зависит от GPS- и ГЛОНАСС-маяков и серверных центров, качества ПО, применяемых алгоритмов, податливости и информативности диспетчерского интерфейса, от уровня техобслуживания и засекреченности.

С целью минимизации появления ошибок при проектировании информационной системы необходимо разработать алгоритмическое обеспечение информационной системы при помощи UML 2.0 [6-8].

Диаграммы вариантов использования показывают отношения и зависимости между группами вариантов использования и действующих лиц, которые участвуют в процессе (Рисунок 1).

Рисунок 1. Диаграмма вариантов использования

Необходимые для работы данные полученные с датчиков синхронизируются с интернет сайта 1 и 2, при этом объединяясь в последствии с базой данных. User направляет запрос посредством ввода параметров, тем самым выполняя работу с данными. Подобным образом User работая с данными может: получить отчет экономики рейсов, выполнить удаление данных, печать и редактирование данных. Для более наглядного представления характеристик блоков составим таблицу вариантов использования (Таблица 1).

Таблица 1 –Варианты использования Use-case

Блок

Назначение

Описание

Ввод параметров Вариант использования Посредством этой команды выполняется запрос по интересующим нас параметрам
Отчет экономики

рейсов

Вариант использования Визуально структурированное представление данных ИС
Удаление данных Вариант использования Выполняется удаление не нужных данных
Печать Вариант использования Выполняется печать отчетного документа
Редактирование данных Вариант использования Выполняется изменение данных или параметров системы
Работа с данными Вариант использования Выполняется работа со всеми данными информационной системы мониторинга автомобильного транспорта
Объединение с БД Вариант использования Выполняется структурирование и систематизация данных
Импорт 1 Вариант использования Импорт данных с опрашиваемых датчиков
Импорт 2 Вариант использования Импорт данных с опрашиваемых датчиков
User Действующее лицо (актер) Пользователь информационной системы
БД Действующее лицо (актер) База данных – блок хранения информации
Интернет сайт 1 Действующее лицо (актер) Интерфейс информационной системы мониторинга автомобильного транспорта
Интернет сайт 2 Действующее лицо (актер) Интерфейс информационной системы мониторинга автомобильного транспорта с данными

Практически диаграмма деятельности может применяться также для отображения состояний имитированного объекта, но главная задача диаграммы активности в том, чтобы отображать процессы объекта. Данный тип диаграмм дает возможность показать, как последовательность процессов, так и разветвление, и синхронизацию процессов (Рисунок 2).

 

Рисунок 2. Диаграмма деятельности

При имитации действий разрабатываемой или анализируемой системы есть потребность также показать процесс перемены ее состояний и подробно рассмотреть особенности алгоритмического и логического исполнения проделывающей системой операций.

Для имитации процесса разработки операций в языке UML используются диаграммы деятельности. Используемая в них графическая нотация очень схожа с нотацией диаграммы состояний, ввиду того что на них тоже есть определение состояний и переходов. Все состояния на диаграмме деятельности соответствуют реализации некой операции, а переход в дальнейшее состояние происходит только при окончании этой операции [1-4].

После входа в систему составления экономики рейсов автомобилей мы производим параллельный запрос с двух сайтов. Объединив полученные данные, нам необходимо сформировать отчет, после чего мы получаем отчет по экономике рейсов.

Отчет экономики рейсов формируется следующим образом. Для начала необходимо заполнить по данным с сайтов рейсы каждого автомобиля в отдельности. Рассчитываем экономику рейсов по заранее заготовленной формуле. В нее входит километраж, стоимость рейса и расчетный «руб/км». Затем подводим итог по каждой машине. И просуммировав итоги, подведем суммарный подсчет за интересующий промежуток времени. После чего пользуясь, подготовленным бланком для отчета, формируем отчет экономики рейсов.

В результате данного исследования было установлено, что современные технологии позволяют получать много информации о состоянии автомобиля, но при этом в них предусмотрено не все, как например данные о массе прицепа или отклонение автотранспорта от заданного маршрута. С помощью нашей системы мониторинга автопарка предприятия грузовых перевозок, эти данные мы получаем постоянно, при этом система информирует нас о любого рода нарушениях. В свою очередь это положительно сказывается на отлаженности и повышении работоспособности сотрудников. На основе разработанных алгоритмов, описывающих работу информационной системы, возможно построение алгоритмов для [9-11].


Библиографический список
  1. Трофимов С. UML диаграммы в Retional Rose // URL: http://www.caseclub.ru/articles/rose2.html?next=51, (дата обращения: 19.11.2015).
  2. Интуит – открытый национальный университет // URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/1041/218/lecture/5619?page=2, (дата обращения: 19.11.2015).
  3. Леоненков А. Самоучитель // URL: http://www.e-reading.by/book.php?book=33640, (дата обращения: 19.11.2015).
  4. Диаграммы вариантов использования // URL: http://habrahabr.ru/post/47940/, (дата обращения: 19.11.2015).
  5.  GPS – терминология // URL: http://4pda.ru/?p=4818, (дата обращения: 19.11.2015).
  6. Мурашкина Е.Н., Михеев М.Ю. Применение UML-моделирования для управления структурной динамикой сложных технических систем нейросетевой идентификации сигналов сложной формы // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2014. Т. 1. С. 244-247.
  7. Murashkina E.N. Development sequence diagram of neural network identification of a complex signal using the unified modeling language UML 2.0 // Инновационные информационные технологии. 2014. № 2. С. 390-392.
  8. Мещерякова Е.Н., Михеев М.Ю. Моделирование алгоритма идентификации сигналов датчиков на ПАВ // В сборнике: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И СОЗДАНИЯ ТРЕНАЖЁРОВ, Пенза, 2015. С. 29-33.
  9. Мурашкина Е.Н., Жашкова Т.В. Идентификация критических состояний системы мониторинга и контроля // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 5-2. С. 62.
  10. Жашкова Т.В., Пискаев К.Ю., Елизаров Д.В. Нейросетевая идентификация технического состояния компрессорных установок методом вибродиагностики // Современные информационные технологии. 2015. № 21. С. 119-123.
  11. Пискаев К.Ю., Гребенников Н.А., Кияев А.А. Разработка информационной системы контроля бпла классической компоновки // Современные информационные технологии. 2015. № 21. С. 134-140.


Все статьи автора «Игонина Вероника Анатольевна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: