Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Модели и алгоритмы информационно-измерительной системы для процесса формования листового стекла

Диссертация: Модели и алгоритмы информационно-измерительной системы для процесса формования листового стекла
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработан информационно-программный комплекс, реализующий описанные в диссертации модели и алгоритмы. Предложена методика и обобщен опыт внедрения разработанного математического и программного обеспечения в составе типовых информационно-измерительных и управляющих систем промышленных предприятий стекольной промышленности. Суммарный годовой экономический эффект от внедрения основных результатов… Читать ещё >

Модели и алгоритмы информационно-измерительной системы для процесса формования листового стекла (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Обзор состояния проблемы и постановка задачи разработки моделей и алгоритмов информационно-измерительной и управляющей системы процесса формования листового стекла
    • 1. 1. Компьютерно-интегрированные производства и необходимость их внедрения на предприятиях стекольной промышленности
    • 1. 2. Анализ функциональной структуры системы управления флоат-процессом формования листового стекла
      • 1. 2. 1. Описание объекта управления
      • 1. 2. 2. Анализ функциональной структуры
    • 1. 3. Обзор моделей и методов управления сложными технологическими процессами в аварийных ситуациях.'
    • 1. 4. Общая постановка задачи разработки моделей и алгоритмов для информационно-измерительной и управляющей системы процесса формования листового стекла
    • 1. 5. Выводы
  • 2. Математические модели описания аварийных ситуаций, возникающих в ходе процесса формования листового стекла
    • 2. 1. Содержательная модель описания аварийных ситуаций
    • 2. 2. Модели описания аварийных ситуаций в формах Бэкуса-Наура
    • 2. 3. Модели описания аварийных ситуаций в виде фреймовых представлений
    • 2. 4. Модели описания аварийных ситуаций на основе языка представления знаний
    • 2. 5. Выводы
  • 3. Разработка алгоритмов идентификации и синтеза новых знаний об аварийных ситуациях, возникающих в ходе флоат-процесса формования листового стекла
    • 3. 1. Разработка алгоритма идентификации аварийных ситуаций
    • 3. 2. Разработка алгоритма синтеза описаний новых аварийных ситуаций
    • 3. 3. Выводы
  • 4. Методика внедрения разработанного математического обеспечения в составе информационно-измерительных и управляющих систем промышленных предприятий
    • 4. 1. Определение стереотипных аварийных ситуаций, возникающих в ходе флоат-процесса формования листового стекла
    • 4. 2. Разработка информационно-программного комплекса интеллектуального управления флоат-процессом формования листового стекла в аварийных ситуациях
    • 4. 3. Структура программного обеспечения, реализующего разработанные модели и алгоритмы
    • 4. 4. Опыт внедрения результатов работы в промышленности
    • 4. 5. Выводы

Динамичное развитие отечественных предприятий стекольной промышленности, повышение конкурентоспособности выпускаемой ими продукции, улучшение условий труда производственного персонала невозможно обеспечить без совершенствования аппаратного и математического обеспечения специализированных информационно-измерительных систем, используемых при управлении процессами формования стекла.

Большинство информационно-измерительных и управляющих систем отечественных предприятий стекольной промышленности (системы ГРАСмик-ро, «Алиса», «Димиконт», Metronex и др.) обеспечивают рациональный режим работы отдельно взятых групп технологического оборудования в стереотипных производственных ситуациях и не выдают рекомендаций оперативно-диспетчерскому персоналу при возникновении аварийных и нештатных ситуаций комплексного характера, затрагивающих процесс формования листового стекла в целом. При быстром изменении десятков параметров, характеризующих работу сложного технологического оборудования, значительной чувствительности режимов его функционирования к изменению управляющих воздействий и параметров окружающей среды, малочисленности и большой загруженности диспетчерского персонала это может привести к возникновению брака, размер которого на среднем предприятии стекольной промышленности зачастую превышает 60 тыс. м листового стекла в год. Указанное обстоятельство обуславливает необходимость разработки и внедрения в составе математического обеспечения специализированных информационно-измерительных и управляющих комплексов новых моделей и алгоритмов ситуационного управления процессом формования листового стекла, позволяющих преодолеть указанные трудности.

Общие принципы функционирования систем искусственного интеллекта, в том числе и систем ситуационного управления сложными производственными процессами, были развиты в работах таких зарубежных и отечественных ученых как Э. Фейгенбаум, Д. Уотермен, Д. А. Поспелов, Г. С. Поспелов, О. И. Ларичев, Ю. И. Клыков, Э. В. Попов и других. Вместе с тем, в специальной литературе в настоящее время практически отсутствуют сообщения о системах ситуационного управления сложным технологическим оборудованием предприятий стекольной промышленности. Кроме того, при создании математического обеспечения специализированных информационно-измерительных и управляющих комплексов, работающих в составе систем ситуационного управления, до последнего времени недостаточное внимание уделялось проблемам совершенствования алгоритмов идентификации производственных ситуаций и машинного формирования их описаний, что несколько затрудняло внедрение данных систем, уменьшало оперативность и качество решений оперативно-диспетчерского персонала.

Приведенные выше соображения обуславливают актуальность, экономическую целесообразность и практическую значимость темы диссертационной работы, посвященной совершенствованию математического обеспечения информационно-измерительных и управляющих систем предприятий стекольной промышленности путем создания новых, более эффективных алгоритмов идентификации аварийных ситуаций и автоматизации процесса формирования их описания.

Тема диссертации, внедрение ее основных результатов непосредственно связаны с основными заданиями Института проблем точной механики и управления РАН и соответствуют темам научных исследований, проводимых в течение ряда лет на кафедрах «Системотехника» и «Информационные системы» Саратовского государственного технического университета.

Цель работы. Создание моделей и алгоритмов управления процессом формования листового стекла, позволяющих существенно повысить эффективность функционирования информационно-измерительных и управляющих систем предприятий стекольной промышленности при возникновении аварийных и нештатных ситуаций.

Предметом исследования является процесс формования листового стекла (флоат-процесс), управляемый с использованием типовых информационно-измерительных систем предприятий стекольной промышленности.

Методы исследования. В диссертации использованы методы теории управления, теории графов, теории множеств, кластерного анализа, искусственного интеллекта и математического моделирования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1 Впервые сформирован комплекс взаимосвязанных моделей описания аварийных ситуаций, для ликвидации которых используются информационно-измерительные и управляющие системы отечественных предприятий стекольной промышленности. Модели описания основаны на математическом аппарате нормальных форм Бэкуса-Наура, фреймах, языке представления знаний и позволяют оперативно идентифицировать возникающие ситуации, определить мероприятия, необходимые для их успешного устранения, а также машинными методами сформировать описание новых аварийных ситуаций.

2 Для флоат-процесса производства листового стекла разработана методика оперативной идентификации аварийных ситуаций, особенность которой заключается в последовательном разбиении множества ситуаций на кластеры и сравнении идентифицируемой ситуации с центроидами этих кластеров, что позволяет значительно повысить быстродействие идентификации ситуаций по сравнению с существующими методиками.

3 Разработан эвристический алгоритм, позволяющий осуществить машинный синтез описаний аварийных ситуаций, в основу которого положено представление ситуаций набором логико-лингвистических переменных, значения которых по предложенным правилам выбираются ЭВМ.

4 Предложена процедура анализа синтезированных описаний аварийных ситуаций на правдоподобие. Процедура основана на учете логических связей, существующих между значениями отдельных переменных, характеризующих описания ситуаций. Данная процедура позволяет исключить из рассмотрения описания заведомо неправдоподобных ситуаций.

Практическая ценность. Основные теоретические положения диссертационной работы в виде математических моделей, алгоритмов и программ были внедрены в структурных подразделениях ОАО «Саратовстройстекло» с годовым экономическим эффектом 500 тыс. рублей. Кроме того, разработанное программно-алгоритмическое обеспечение было передано Саратовскому государственному техническому университету для обучения студентов специальностей «Автоматизированные системы обработки информации и управления» и «Информационные системы» .

На защиту выносятся:

1. Комплекс моделей описания аварийных ситуаций на предприятиях стекольной промышленности, разработанный на основе форм Бэкуса-Наура, фреймов и языка представления знаний.

2. Алгоритм идентификации аварийных ситуаций, возникающих в процессе формования листового стекла, основанный на их сравнении с центроидами кластеров ситуаций.

3. Алгоритм автоматизированного синтеза описаний аварийных ситуаций и процедура их анализа на правдоподобие.

4. Программное обеспечение, позволяющее осуществить ситуационное управление флоат-процессом в составе типовых информационно-измерительных и управляющих систем предприятий стекольной промышленности.

5. Методика внедрения разработанных моделей, алгоритмов и программ в составе типовых информационно-измерительных и управляющих систем крупных предприятий стекольной промышленности.

Достоверность теоретических разработок, научных положений и выводов подтверждается корректностью применения математического аппарата теории управления, искусственного интеллекта, согласованностью результатов теоретических расчетов с данными, определенными в процессе практической апробации работы.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались в 2001 — 2004 г. г. на Всероссийской конференции «Прогрессивные технологии в обучении и производстве» (г.Камышин, 2002 г.), Международной научно-технической конференции «Современные материалы и технологии», II Всероссийской научно-практической конференции «Инновации в машиностроении» (г. Пенза, 2002 г.), Международной конференции «Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении» (г. Саратов, 2002 г.), на научных семинарах лаборатории № 1 Института проблем точной механики и управления РАН, кафедр «Системотехника» и «Информационные системы» Саратовского государственного технического университета, а также публиковались в межвузовских научных сборниках.

Публикации. По результатам исследований опубликовано 8 печатных работ в межвузовских научных сборниках и материалах научно-технических конференций.

Структура и объем диссертации

Диссертация изложена на 141 странице и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 155 наименований, трех приложений, имеет 30 рисунков и 9 таблиц.

4.5. Выводы.

1. Путем изучения технологической документации, а также путем анализа функционирования информационно-измерительной и управляющей системы процесса формования листового стекла на протяжении последних нескольких лет составлен перечень аварийных ситуаций, возникающих в ходе флоат-процесса.

2. Рассмотрены этапы разработки информационно-программного комплекса, состоящего из тренажерной системы, системы идентификации аварийных ситуаций и системы синтеза описаний новых ситуаций.

3. Описана структура разработанного информационно-программного комплекса, рассмотрены назначение основных программных модулей, различные режимы функционирования. Рассмотрена информационно-измерительная и управляющая система процесса формования листового стекла на ОАО «Саратовстройстекло».

4. Разработана методика внедрения разработанного математического обеспечения в составе информационно-измерительных и управляющих систем промышленного предприятия. Приведены основные параметры формования листового стекла, аппаратные средства и периодичность их контроля, используемые на ОАО «Саратовстройстекло». Показаны источники экономического эффекта от разработанных моделей, алгоритмов и комплексов программ.

Заключение

.

Основным итогом диссертационной работы является решение научной проблемы, связанной с разработкой новых моделей и алгоритмов информационно-измерительной и управляющей системы для контроля и управления фло-ат-процессом формования листового стекла.

Решение данной проблемы имеет важное народнохозяйственное значение и позволяет реализовать единый комплекс математических моделей и методик, внедрение которого позволяет значительно повысить эффективность производства на предприятиях стекольной промышленности.

Более подробно основные результаты работы можно сформулировать следующим образом:

1. Установлена необходимость разработки и внедрения на предприятиях стекольной промышленности новых моделей и алгоритмов для информационно-измерительных и управляющих систем флоат-процесса формования листового стекла в целях повышения эффективности функционирования предприятий.

2. На основе аппарата нормальных форм Бэкуса-Наура, фреймов, языка представления знаний сформирован комплекс математических моделей описания аварийных ситуаций, для ликвидации которых используются информационно-измерительные и управляющие системы отечественных предприятий стекольной промышленности. Сформированы алгоритмы перехода от одного вида модели к другой.

3. Разработан алгоритм оперативной идентификации аварийных ситуаций, основанный на идее формирования метрического пространства и определении расстояния между его точками. Особенность алгоритма заключается в последовательном разбиении множества ситуаций на отдельные кластеры и сравнении идентифицируемой ситуации с центральными элементами этих кластеров, что позволило значительно повысить быстродействие алгоритмов идентификации аварийных ситуаций.

4. Разработан эвристический алгоритм, позволяющий осуществить автоматизированный синтез описаний аварийных ситуаций, в основу которого положено представление ситуаций набором логико-лингвистических переменных, значения которых по предложенным правилам выбираются ЭВМ.

5. Предложена процедура анализа синтезированных описаний аварийных ситуаций на правдоподобие. Процедура основана на учете логических связей, существующих между значениями отдельных переменных, характеризующих описания ситуаций. Данная процедура позволяет исключить из рассмотрения описания заведомо неправдоподобных ситуаций.

6. Разработан информационно-программный комплекс, реализующий описанные в диссертации модели и алгоритмы. Предложена методика и обобщен опыт внедрения разработанного математического и программного обеспечения в составе типовых информационно-измерительных и управляющих систем промышленных предприятий стекольной промышленности. Суммарный годовой экономический эффект от внедрения основных результатов работы на ОАО «Саратовстройстекло» составил около 500 тысяч рублей.

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.Н. От классических задач регулирования к интеллектуальному управлению. 1.//Известия Академии наук. Теория и системы управления. -2001-№ 1. С. 5−22.
  2. С.Н. От классических задач регулирования к интеллектуальному управлению. II //Известия Академии наук. Теория и системы управления. -2001.-№ 2. С. 5−21.
  3. М.В. Программное обеспечение противоаварийного тренажера диспетчера энергосистемы на базе ЭВМ СМ-1403// Известия вузов СССР. Энергетика.-1989.-№ 8. С.24−28.
  4. И., Скуровец В. Интерактивная система для принятий решений в энергетике// Известия вузов СССР. Энергетика.-1988.-№ 12. С. 28−30
  5. В.П., Татаринов А. В. Компьютерные тренажерные системы для технологических отраслей промышленности// Приборы и системы управле-ния.-1994.-№ 5. С.3−5.
  6. И.А. Индуктивный вывод в экспертных системах// Приборы и системы управления.-1989.-№ 1. С.5−6.
  7. А.А. Распределенная система интеллектуальной поддержки принятия решений на базе сети персональных ЭВМ// Приборы и системы управления.-1994.-№ 5. С.6−8.
  8. В.М. Компьютерные тренажеры реального времени для обучения и переподготовки операторов и технологического персонала потенциально опасных производств// Приборы и системы управления.-1996.-№ 9. С.30−31.
  9. А.А., Давиденко Н. Н., Думшев В. Г., Кислов Г. И., Павлова Е. В., Прозоровский Е. Д. Экспертная система реального времени для поддержки операторов атомных электростанций// Приборы и системы управления-1994-№ 4. С. 10−14.
  10. А.Ф., Шрай Ю. К., Кушников В. А., Донин С. Г. Оперативная идентификация и управление режимами эксплуатации энергосистем предприятия// Приборы и системы управления.-1994.-№ 5. С.12−15.
  11. Е.Б. Сравнение оболочек экспертных систем реального времени// Приборы и системы управления.-1995.-№ 6. С.29−32.
  12. ЭЛ., Левин М. В., Потапова Т. Б. Управление функционированием АСУ химико-технологическим производством// Приборы и системы управ-ления-1987.-№ 11. С.22−25.
  13. A.M., Вайнер В. Г., Аннопольский Д. В. Интегрированная система прогнозирования аварийных ситуаций и управления ликвидацией последствий аварий на потенциально опасных промышленных объектах// Управляющие системы и машины.-1994.-№½. С.50−55.
  14. Е.П. Последовательный анализ компетентности специалистов// Известия АН СССР. Автоматика и телемеханика.-1988.-№ 2. С. 179−183.
  15. Л.А. Программный комплекс для экспериментального исследования некоторых типов информационной деятельности человека-оператора// Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика-2000-№ 8. С.436.
  16. Р.И., Хорошева Е. Р. Применение математического моделирования при исследованиях и проектировании автоматизированных систем в стекольном производстве//Стекло и керамика.-1995.-№ 11. С. 3−5.
  17. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д. А. Поспелова — М.: Радио и связь, 1990.-304 с.
  18. В.А. Метод количественного определения сходства графов на основе структурных спектров//Известия академии наук. Техническая кибернети-ка.-1994.-№ 5. С.143−159.
  19. В.И., Файнберг Е. В., Безлюдная B.C. Развитие флоат-процесса производства листового стекла//Стекло и керамика.-2000.-№ 6. С.11−14.
  20. А. Искусственный интеллект: Пер. с англ. М.: Мир, 1985. — 265с.
  21. С.М., Суворов Е. В. Модель П-графов для представления знаний и способ ее аппаратной реализации на основе метода МЗ// Изв. АН СССР. Техн. кибернетика.-1986.-№ 2.-С.32−47.
  22. Р.И. Внедрение в стекольное производство новых информационных технологий на базе персональных ЭВМ // Стекло и керамика-1993-№ 8.-С.23−24.
  23. А.В., Николаев А. Б., Погорнев В. М. Метод нечеткой классификации элементов моделей данных// Приборы и системы управления.-1991.-№ 9. С. 9−10.
  24. И.Г. Моделирование режимных особенностей в задачах логического управления дискретными производственными процессами//Приборы и системы управления.-1991.-№ 7. С. 7−10.
  25. Л.И., Исерлис Ю. Э., Левин А. А. Управление сложными технологическими процессами в нештатных ситуациях// Приборы и системы управле-ния.-1991.-№ 7. С. 3 5.
  26. Р.И., Дедюков С. Н. Распределенные системы управления в производстве листового стекла//Стекло и керамика-1991.-№ 8. С. 8−10.
  27. В.В., Ясиновский С. И. Представление знаний о дискретном производственном процессе в системах моделирования и управления// Приборы и системы управления.-1991.-№ 6. С. 1 -3.
  28. Е.Ф.Аврамчук, А. А. Вавилов, С. В. Емельянов. Технология системного моделирования. Под общ. Ред. С. В. Емельянова и др. М.: Машиностроение- Берлин: Техник, 1988. 520с.
  29. Основы системного подхода и их приложения к разработке территориальных автоматизированных систем управления. Под ред. Перегудова Ф. И. Томск: Изд-во ТГУ, 1976. 244с.
  30. Г. М., Миронов В. В., Раскина Э. М., Тарасевич К. Е. Современные строительные материалы. Строительное и техническое стекло (аналитический обзор)// Стекло и керамика.-1998.-№ 8. С. 7 10.
  31. В.И., Безлюдная B.C. Особенности формования утоненного флоат-стекла и перспективы его развития (обзор)// Стекло и керамика—2000-№ 1. С. 4 8.
  32. В.И., Безлюдная B.C. Способы выработки флоат-стекла толщиной более равновесной (обзор)// Стекло и керамика.-1999.-№ 3. С. 3−8.
  33. О.Ю. Интеллектные программные средства статистического анализа и исследования сложных систем управления// Приборы и системы управления.-1995.-№ 12. С. 14 16.
  34. .Б., Легович Ю. С., Лубков Н. В., Поляк Г. Л. Построение систем подготовки управляющих решений с использованием имитационного моделирования// Приборы и системы управления.-1996-№ 12. С. 36 40.
  35. Э.А. Организация компьютерных систем поддержки принятия решений// Приборы и системы управления.-1997.-№ 12. С. 53 59.
  36. Проблемы программно целевого планирования и управления. Под ред. Поспелова Г. С. М.: Наука, 1981. 348с.
  37. Д.А. Большие системы. Ситуационное управление. М., «Знание», 1975. 64с.
  38. К.В., Гороховский А. В., Каплина Т. В. Модифицирование поверхности листового стекла в условиях ванны расплава// Стекло и керамика.-1992.-№ 6. С. 6−7.
  39. Автоматизация производства листового стекла. Учебное пособие/ Макаров Р. И., Хорошева Е. Р., Лукашин С. А. М.: Изд-во АСВ/2002 — 192с.
  40. О.Ф., Маневич В. Е., Клименко В. В. Автоматизированные системы управления производством стекла. JL: Стройиздат, 1980.-178с.
  41. В.Г. Особенности решения задач экспертными системами реального масштаба времени// Приборы и системы управления.-1995.-№ 10. С. 11 14.
  42. И.В., Пащенко Ф. Ф., Молчанов С. А., Чернышев К. Р. Системы информационной поддержки оперативного персонала для предприятий повышенного риска//Приборы и системыуправления-1996 -№ 4. С. 7 11.
  43. И.В. Проблемы управления сложными крупномасштабными процессами// Приборы и системы управления.-1996.-№ 6. С. 1 6.
  44. В.К. Обучающие системы и тренажеры// Приборы и системы у правления-1996.-№б. С. 13 14.
  45. Ф.Ф. Методы построения систем управления на основе знаний// Приборы и системы управления.-1996.-№ 8. С. 12−18.
  46. Т.Б. Структурная модель управления технологическим участком непрерывного производства как база знаний для экспертной системы// Приборы и системы управления.-1996.-№ 9. С. 27 29.
  47. Н.Н., Карп В. П., Пудова И. В. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений и оптимизация управления в сложноорганизованных динамических объектах// Приборы и системы управления.-1997.-№ 3. С. 35 -40.
  48. А.В., Спиридонов О. В. Концепция построения и структура банка знаний для технологического проектирования и управления производством// Приборы и системы управления-1997.-№ 8. С. 13−14.
  49. В.М. Структура человеко-машинного взаимодействия в компьютерных тренажерах операторов технологических процессов// Приборы и системы управления.-1998.-№ 5. С. 57 65.
  50. В.А., Игнаткин А. А. Диагностика состояния оборудования сложных технологических процессов с использованием нечетко-множественных моделей представления знаний// Приборы и системы управления—1998 .-№ 7. С. 18−20.
  51. Т.В. Формирование знаний о технологии обработки данных в информационных системах// Приборы и системы управления-1999 -№ 1. С. 7
  52. Г. В. Современные экспертные системы: тенденции к интеграции и гибридизации//Приборы и системы управления.-2001.-№ 8. С. 18−21.
  53. В.И. Введение в теоретическую стереохимию. М.: Наука, 1979. 244 с.
  54. И.А., Чернин А. Э. Тенденции развития автоматизации атомных электростанций за рубежом // Обз. информ. ТС-3. «Приборы, средства автоматизации и системы управления». М.: Информприбор, 1987. Вып. 5. 52 с.
  55. Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.t'
  56. М.: Энергоиздат, 1981. 220 с.
  57. А.Ф. Структура автоматизированных систем управления энергетикой промышленных предприятий. Саратов. 1983.
  58. Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. 390 с.
  59. Э.И. Работа над кандидатской диссертацией// Приборы и системы управления.-1984.-№ 1. С. 39−41.
  60. Г. П., Чекинов С. Г. Ситуационное управление: состояние и? перспективы//Информационные технологии.-№ 2, 2004. Приложение.
  61. М.С., Матвиенко М. И. Генетические алгоритмы и их реализация в системах реального времени// Информационные технологии.-№ 1, 2001.
  62. В.В., Куляница А. Л., Чекинов Г. П. Механизм оценивания ситуаций в интеллектуальной системе поддержки принятия решений// Информационные технологии.-№ 6, 2003. С. 6−11.
  63. Э., Мюллер П. Методы принятия решений: Пер. с нем. М.: Мир, 1990.-208 е., ил.
  64. Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т. З. Сортировка и поиск. М.: Вильяме, 2001, 845 с.
  65. ., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977. 128 с.
  66. М.Ф. Интеллектуальные самоорганизующиеся системы автоматического управления триад «теория автоматического управления— информационные технологии-искусственный интеллект» // Информационные технологии.-№ 11, 2001. С. 24−29.
  67. В.Д., Нурматова Е. В. Разработка интерфейса диагностической экспертной системы// Информационные технологии.-№ 10, 2001. С. 11−14.
  68. С.В. Применение динамических экспертных систем с нейросетевыми базами знаний в процессе эксплуатации авиационных двигателей. // Информационные технологии.-№ 6, 2001. С. 42—47.
  69. Э.В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б. Статические и динамические экспертные системы. М. Финансы и статистика. 1996. 315 с.
  70. А.Н., Бернштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990.
  71. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986.
  72. В.В., Куляница А. Л., Литовка С. В., Чекинов Г. П. Подход к прогнозированию ситуации и определение управляющих воздействий в интеллектуальной системе поддержки принятия решений// Информационные техно-логии.-№ 6, 2003. С. 6−11.
  73. С.Г. Экспертные системы в системах управления: состояние и перспективы (обзор) //Информационные технологии.-№ 4, 2001. С. 32−37.
  74. С.Г. Возможные решения интервальных математических моделей // Информационные технологии.-№ 9, 2002. С. 12−17.
  75. О.И., Машкович Е. М. Качественные методы приятия решений. М.:Наука, 1996.
  76. В.В., Тронин Ю. Н. Инструментальные средства построения экспертных систем с использованием механизма обучения // Сб. докл. науч.-практ. семинара по информационному программному обеспечению ЭВМ. Ростов-на-Дону, 1990.
  77. С.А., Анцев В. Ю., Долгов Д. В. Информационная поддержка в системе инструментального обеспечения на машиностроительном предприятии // Автоматизация и современные технологии. № 2, 2002, С. З
  78. Д.Ю., Мирзоян Л. А. Интеллектуальная система самообучения при управлении маршрутным полетом // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. № 9, 2001
  79. А.В., Кравченко А. Ю. Адаптивная идентификация объектов и систем // Информационные технологии.-№ 12, 2001.
  80. С.В., Рубцов Д. В. Разработка оболочки гибридной интеллектуальной системы // Информационные технологии.-№ 1, 2002.
  81. С.В. Активные экспертные системы в комплексной диагностике и контроле гидромеханических устройств газотурбинных двигателей // Автоматизация и современные технологии. -№ 9, 2001. С. 20.
  82. Е.Ю. Метод построения интеллектуальных адаптивных систем управления на основе отношения перехода между моделями // Автоматика и телемеханика. № 10,2001. С. 65.
  83. А.П. О корректности продукционной модели принятия решений на основе таблиц решений // Автоматика и телемеханика. № 10, 2001. С. 7.
  84. А.А., Евсюков В. В., Ильин Р. А. Случайный поиск в задачах структурной идентификации с внешними критериями // Автоматизация и современные технологии. -№ 9, 2003. С. 16.
  85. А.В. Общая структура управления сложными системами // Автоматизация и современные технологии. -№ 6, 2003. С. 23.
  86. К.А., Неусыпин К. А. Системогенез интеллектуальных систем // Автоматизация и современные технологии. -№ 1, 2003. С. 30.
  87. М.И., Банников С. Н., Повколас К. Э. Опыт устранения аварийных ситуаций на объектах энергетического строительства современными геотехническими методами //Известия вузов: Энергетика. № 1, 2001.
  88. В.А. Проблемы создания интегрированной системы управления технологическими процессами и электроснабжением // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. № 10, 2002.
  89. Е.Н. и др. Система принятия решений в нештаных ситуациях при управлении межпромысловым коллектором ООО «Уренгойгазпром» // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. № 5, 2002.
  90. Д.Ф. Проектирование интеллектуального информационного обеспечения системы управления и регулирования холодильных установок // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. № 12, 2002.
  91. Д.В., Гурман В. И. Программный комплекс многометодных интеллектуальных процедур оптимального управления // Автоматика и телемеханика. № 6, 2003. С. 60.
  92. В.Ю., Лобанов А. В., Сиренко В. Г. Взаимное информационное согласование в многомашинных вычислительных системах с обнаружением и идентификацией кратных враждебных неисправностей // Автоматика и телемеханика. № 4, 2003. С. 123.
  93. В.И. Магистральные решения в процедурах поиска оптимальных управлений // Автоматика и телемеханика. № 3, 2003. С. 61.
  94. А.Л. Как опубликовать хорошую статью и отклонить плохую. Заметки рецензента // Автоматика и телемеханика. № 10, 2003. С. 149.
  95. В.В., Сурков В. В. Система поддержки многокритериальных решений по предпочтениям пользователя (DSS/UTES) // Информационные технологии.-.!^ 10, 2003.
  96. В.И., Беленков В. Г., Синицин И. Н., Рыков А. С. Алгоритм обработки экспертной информации // Информационные технологии.-№ 10, 2003.
  97. Н.Н., Подольский А. А. Компьютерная обучающая программа для подготовки инженерно-технического персонала автоматизированной системы управления воздушным движением // Информационные технологии.-№ 9, 2003.
  98. И.П. Искусство анализа данных // Информационные технологии.-№ 2, 2003
  99. С.В., Тюкавкин Д. В. Разработка специализированной справоч-но-советующей геоинформационной системы // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. № 11, 2003.
  100. М.Е. Принятие решений по выбору гипотез в технических системах в условиях нечеткой среды // Информационные технологии.№ 10. 2001.
  101. И.П. Анализ ответов обучаемого в автоматизированных обучающих системах // Информационные технологии.№ 11. 2001.
  102. И.А. Вопросы, задачи и анализ ответов в интеллектуальных обучающих системах // Информационные технологии.№ 5. 2001.
  103. В.Н., Еремеев А. П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 6. 2001. с.114
  104. В.Б., Ткачук Е. О. Построение отображения схемы базы знаний с сетевой структурой в схему реляционных данных // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 4. 2001. с. 110.
  105. Э.А. Возможность и реализация компьютерных систем поддержки принятия решений // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 3. 2001. с. 86.
  106. B.C., Язенин А. В. Математическая модель интеллектуальной системы управления комплексным, глобально неустойчивым объектом на основе мягких вычислений // Известия Академии наук. Теория и системы управления^. 2001. с. 122.
  107. А.Н., Жилякова Л. Ю., Осипов Г. С. Динамические интеллектуальные системы. I. Представление знаний и основные алгоритмы // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 6. 2002. с.119
  108. А.Н., Жилякова Л. Ю., Осипов Г. С. Динамические интеллектуальные системы. II. Моделирование целенаправленного поведения // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 1. 2003. с.87
  109. С.П., Колесов Н. В., Осипов А. В., Романычева Г. Н. Система интеллектуальной поддержи судоводителя при расхождении судов // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 2. 2003. с.93
  110. А.П., Троицкий В. В. Модели представления временных зависимостей в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 5. 2003. с.75
  111. В.В., Соколов С. В., Щербань И. В. Решение задачи идентификации одели динамического объекта при однократном наблюдении его состояния // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 1. 2003. с.24
  112. А.И. Многометодная технология для расчета оптимального управления // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 3. 2003. с.59
  113. .Е. Бортовые оперативно-советующие экспертные системы для антропоцентрических объектов // Известия Академии наук. Теория и системы управления. № 6. 2003. с. 145
  114. М.С., Гусарев Р. В., Редько В. Г. Исследование механизмов целенаправленного адаптивного управления // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 6. 2002. С.55
  115. В.М., Родзин С. И. Эволюционные алгоритмы. Генетическое программирование // Известия Академии наук. Теория и системы управления^ 1. 2002. С. 127
  116. А.В., Фролов А. Б. Синтез и верификация экспертных систем принятия решений // Известия Академии наук. Теория и системы управления^. 2002. С. 101
  117. .Е. Механизмы вывода в базах знаний бортовых оперативно-советующих экспертных систем // Известия Академии наук. Теория и системы управления.№ 4. 2002. С.42
  118. Д.В., Гурман В. И. Интеллектуальные процедуры оптимального управления // Автоматика и телемеханика. № 5, 2002. С. 147.
  119. Ю.А. Начала общей теории систем/ Системный анализ и научное знание. М.: Наука, 1978. 246 с.
  120. Ф. Теория графов. М.: Наука, 1973. 300 с.
  121. Д., Дуб М., Захс X. Спектры графов, теория и применение. Киев: Наукова думка, 1984. 212 с.
  122. Е.И., Кушников В. А., Резчиков А. Ф. Модели и методы поиска данных о производственных ситуациях в информационно-измерительных и• управляющих системах промышленного предприятия. Саратов: Сарат. гос.техн. ун-т, 2002.109 с.
  123. А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1982. 200 с.
  124. А.Д. Структура сложных систем. М.: Наука, 1975. 200 с.
  125. С.В. Теория систем с переменной структурой. М.: Наука. 1967. 420 с.
  126. В.И. Функциональный анализ и вычислительная математика.: Учебное пособие. 4-е издание, перераб. и доп. —М.: ФИЗМАТЛИТ, 2000. -296 с.
  127. А.А. Динамические графовые модели в системах автоматического и автоматизированного управления. Ташкент: ФАН, 1984. 240с.
  128. Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь .1981. 560 с.
  129. М. Основания общей теории систем // Общая теория систем. М.: Мир, 1966. С.15−48.
  130. М., Мако Д., Такахара Я. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. 344 с.
  131. У.Р. Введение в кибернетику. М.: ИЛ. 1959. 340 с.
  132. Ю.А. Равенство, сходство, порядок. М: Мир, 1971. 335 с.
  133. Е.С. Основы системологии . М.: Радио и связь, 1982. 288 с.
  134. Aho A., Garey М., Ullman J. The transitive reduction of a directed graph. SIAM J. Comput., 1992. V. l, n.2. P. 131 -137.
  135. Baborowski U., Roehring E. CAQ wichtiger Bestandteil von CAD/CAM -Loesungen // SQ. 1988 № 7. 1996. S.186 — 189.
  136. Binner H. CIM-Einfuehrungsstrategie fuer kleinere Betriebe // Tecnica 15/16/1989. S. 34−37.
  137. Brachman R.J., Levesque H.J. Readings in Knowledge Representation. Los Altos, С A: Morgan Kaufmann Publishers. 1985.
  138. Brandt J. Probleme mit CIM? // Tecnica 25/1994. S. 20 25.
  139. Broekstra G. On the representation and identification of structure systems.- Int. J of Systems Sciens, 1978, v.9, n 11, p. 1271−1293.
  140. Cavalo R.E. Reconstructability analysis of multidimensional relations: a theoretical basis for computer-aided determination of acceptable systems models.-Int. J. Gen.Syst., 1979, v.3, n.3, p.43
  141. Churchman C.W. The Desing of Inquiring Systems. Basic Books. New York. 1979.
  142. Executive Leadership Course. Prentice Hall. Gugelwood Chiffs, N.J.
  143. Forrester J. Principles of systems.- Cambridge: Wright Allen Press, 1960.
  144. Gane C., Sarson T. Structured systems analysis: tools and techniques. New York: Prentice-Hall, 1979.
  145. Gerardin L. A structural model of industrialized societies: evolutions, stability, policies, gouvernability.
  146. Jones P.F. Four principles of man-computer dialogue // Comput. Aided Des., 1992. V.10, n.3. P.197 202
  147. Minsky M. A Framework for Representing of Artificial Intelligence. ProC. IJCAI-77. Cambridge, MA, 1977, P.1038 1044.
  148. Purdom P. A transitive closure algorithm // BIT V.10. 1996. P.76 94.
  149. Quillian M.R. Word Concepts: A Theory and Simulation of some Basic Semantic Capabilities. Behavioural Science 12, 1987, P. 410 430.
  150. Representation and Use of Knowledge by Computers. Edited by N.V. Findler. New York: Academic Press, 1989. S.50.
  151. Tuenschel L., Hut Langner. PROMAN. CIM Management 5/89. S. 43 51.
  152. Voss C.A. The Managerial Challenges of Integrated Manufacturing // Int. J. Oper and Prod. Manag. 1989. № 5. P.33 -38.
  153. Worterbuch der Kybernetik Klaus G und Liebscher H. Berlin. Dietz. 1986.
  154. Waller S. Auswahlkriterien flier Steuerungssysteme in FFS. // Tecnica 25/1989. S. 20 26.
  155. Zuest Т., Mueller B. CIM als Chancenmanagement // Tecnische Rundschau 3/90. S. 22−27.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!