Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Методы и алгоритмы управления химико-технологическими процессами с применением роботов в условиях неопределенности

Диссертация: Методы и алгоритмы управления химико-технологическими процессами с применением роботов в условиях неопределенности
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с координационным планом НИР АН СССР по направлению 2.27 «ТОХТ», планом 2.27.7.15 «Робототехника и микропроцессорные системы управления в химической промышленности», планами Минудобрений и Минхимпрома на 1980;1988 гг., постановлением Правительства РФ от 28.05.96 г. «О приоритетных направлениях развития науки и техники и критических технологий… Читать ещё >

Методы и алгоритмы управления химико-технологическими процессами с применением роботов в условиях неопределенности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Состояние вопросов управления роботизированными химико-технологическими процессами
    • 1. 1. Краткий обзор современных проблем управления химико-технологическими процессами
    • 1. 2. Обзор современных проблем роботизации ХТП
    • 1. 3. Постановка цели и задачи исследования
  • Глава 2. Решение задач управления в условиях неопределенности
    • 2. 1. Постановка задачи гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности
    • 2. 2. Условия тождественности задач гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности и а-оптимизации
    • 2. 3. Использование двухмодельной оптимизации для решения задачи гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности
      • 2. 3. 1. Постановка задачи двухмодельной оптимизации
      • 2. 3. 2. Условия тождественности задач гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности и двухмодельной оптимизации
    • 2. 4. Методология решения задачи гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности
      • 2. 4. 1. Алгоритмическое задание определяющей модели
      • 2. 4. 2. Методология выбора метода решения
      • 2. 4. 3. Построение функций принадлежности технологических показателей и целевой функции
        • 2. 4. 3. 1. Построение функций принадлежности входных параметров
      • 2. 4. 4. Определение адекватности и коррекции определяющей математической модели
      • 2. 4. 5. Алгоритм решения задач гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности
      • 2. 4. 6. Алгоритмы решения задачи а-оптимизации
    • 2. 5. Задачи принятия решений в условиях неопределенности
    • 2. 6. Гарантирующее управление динамическими режимами ХТП
    • 2. 7. Алгоритмы решения определяющих моделей динамических режимов
      • 2. 7. 1. Динамические объекты с одним нечетким параметром
      • 2. 7. 2. Динамические объекты с нечеткими параметрами
      • 2. 7. 3. Динамические объекты с нечетким параметром, начальным условием и временем
  • Выводы
  • Глава 3. Планирование работы коллектива роботов
    • 3. 1. Структурная схема роботоавтоматизированной системы управления (РоАСУ)
    • 3. 2. Классификация задач РоАСУ
    • 3. 3. Применение а-оптимизации для решения задач линейного программирования
    • 3. 4. Постановка и методы решения задачи координации в РоАСУ
    • 3. 5. Задача оптимизации работы коллектива роботов
    • 3. 6. Алгоритм диспетчерского управления роботами
      • 3. 6. 1. Модели принятия решений с векторным критерием
      • 3. 6. 2. Модели принятия решений в условиях неопределенности с векторным критерием
  • Выводы
  • Глава 4. Оптимизация траекторий движения манипуляторов роботов в условиях неопределенности
    • 4. 1. Классификация и постановка основных задач оптимизации траекторий движения манипулятора робота
    • 4. 2. Алгоритмы решения задач построения программ управления
    • 4. 3. Декомпозиционные методы построения программ управления
    • 4. 4. Построение непрерывной программной траектории
    • 4. 5. Определение программы управления
  • Выводы
  • Глава 5. Решение задач гарантирующей оптимизации производства оптических материалов на основе селенида цинка в условиях неопределенности
    • 5. 1. Описание технологического процесса
    • 5. 2. Математическое описание процесса производства поликристаллических оптических материалов на основе селенида цинка методом вакуумного парофазного осаждения
      • 5. 2. 1. Теплоперенос излучением
      • 5. 2. 2. Теплоперенос в реакторе
      • 5. 2. 3. Массоперенос в реакторе
      • 5. 2. 4. Оптические характеристики материала
      • 5. 2. 5. Проверка адекватности нечеткой математической модели процесса производства оптических материалов
    • 5. 3. Исследование технологического процесса производства оптических материалов на основе селенида цинка
    • 5. 4. Постановка и решение задачи гарантирующей оптимизации процесса производства оптических материалов в условиях неопределенности
      • 5. 4. 1. Алгоритм решения задачи гарантирующей оптимизации
      • 5. 4. 2. Результаты решения задачи гарантирующей оптимизации
    • 5. 5. Роботоавтоматизированная система управления процессом производства поликристаллических материалов на основе селенида цинка
  • Выводы
  • Глава 6. Роботоавтоатизированная система управления процесса производства кислоты Шеффера
    • 6. 1. Описание технологического процесса
      • 6. 1. 1. Физические основы СВЧ-нагрева
      • 6. 1. 2. Выбор конструкции камеры нагрева микроволнового реактора
    • 6. 2. Математическое моделирование процесса получения кислоты Шеффера в микроволновом реакторе непрерывного действия
      • 6. 2. 1. Проверка адекватности математической модели
      • 6. 2. 2. Определение конструктивных параметров микроволного реактора
    • 6. 3. Имитационные исследования статических режимов процесса получения кислоты Шеффера в микроволновом реакторе в условиях неопределенности
    • 6. 4. Постановка и решение задачи гарантирующей оптимизации процесса производства кислоты Шеффера
    • 6. 5. Структура и функции РоАСУ
      • 6. 5. 1. Подсистема робот-лаборант
      • 6. 5. 2. Разработка роботоавтоматизированной системы
  • Выводы

В течение последних десятилетий усилия научных школ В. В. Кафарова, A.M. Кутепова, А. А. Воронова, Я. З. Цыпкина, С. В. Емельянова, Г. С. Поспелова, Е. И. Юревича, И. М. Макарова, А. В. Тимофеева, В. И. Бодрова и др. были направлены на решение задач, связанных с заменой людей автоматическими системами и роботами с целью повышения эффективности технологических процессов и производств в различных отраслях промышленности.

Химико-технологические производства обладают всеми чертами, присущими производственным и технико-экономическим системам, функционирующим в современных условиях, характеризуемых часто меняющейся номенклатурой и объемом выпускаемой продукции, колебаниями качества и цен используемого сырья, вербальным уровнем формализации информации, используемой для решения задач управления и принятия решений.

При решении задач управления химико-технологическими процессами исследователи часто ориентируются на использование детерминированных математических моделей. Последние имеют недостатки, обусловленные невозможностью определения точных значений входящих в них параметров, что обусловливается влиянием факторов неопределенности.

Действительно, широкому классу химико-технологических процессов (ХТП), продукция которых используется при производстве, например, органических красителей, волоконно-оптических средств связи, медицинской техники, присущ случайный характер изменения параметров, существенно влияющих на изменение характеристик объектов управления, которые тем не менее в детерминированных моделях считаются постоянными.

Чаще всего случайными являются характеристики самого ХТП, к которым относятся физико-химические константы, коэффициенты теплои массо-отдачи, теплопроводности, скорости химических реакций, концентрации веществ во входных потоках и др. Кроме того, могут изменяться внешние условия (температура среды, составы потоков сырья, производительность и т. д.), которые при их неконтролируемости также можно рассматривать в качестве источников неопределенности.

Неточность задания тех или иных параметров при расчетах с использованием детерминированной математической модели практически не принимается во внимание. Как правило, неточные или неопределенные параметры заменяются их средними значениями.

Такой подход часто оказывается несостоятельным для решения современных задач управления химико-технологическими процессами.

Начиная с конца XX века развитие химических производств характеризуется внедрением прогрессивных технологий, обеспечивающих высокий уровень энергои ресурсосбережения, ужесточением требований к качеству выпускаемой продукции и экологической чистоты. Это приводит к тому, что ошибки в управлении могут приводить к огромным экономическим потерям и способствуют возникновению аварийных ситуаций.

В связи с этим возникает необходимость рассмотрения нового класса задач управления, решения которых обеспечивали бы выполнение технологических и технических требований с заданной гарантией.

В работах Кафарова В. В., Бодрова В. И., Матвейкина В. Г. предложена концепция и развиты теоретические положения и методы решения задач гарантирующей оптимизации детерминированно-стохастическими ХТП, обеспечивающие выполнение технологических требований с заданной вероятностью.

Разработанные теория и методы позволяют заранее планировать допустимую (в том числе сколь угодно малую) вероятность нарушения технологических требований и гарантировать их выполнение при случайных изменениях значений параметров технологических процессов в заданных пределах. Таким образом, гарантирующее управление дает уверенность (гарантию), что технологические требования и требования безопасности будут выполнены, какими бы ни были в данный момент значения технологических параметров и внешних неконтролируемых возмущений.

Однако эти теоретические положения и методы не могут быть применены для большинства современных химико-технологических производств или производств с повышенной опасностью для обслуживающего персонала.

Это объясняется тем, что в химических производствах, в которых используются высокие температура, давление, концентрация веществ и т. п., в жестких условиях обеспечения конкурентоспособности продукции и экономии средств невозможно или опасно провести достаточное количество экспериментов для получения статистических данных. Например, из-за чрезвычайно капиталоемкого производства высокочистых веществ вследствие высокой стоимости сырья невозможно проведение необходимого объема экспериментальных исследований или вследствие опасности для обслуживающего персонала при применении СВЧ-частот для нагрева реакционных смесей.

Тем более невозможно использовать эти методы для вновь проектируемых химических производств, так как в этом случае в принципе нельзя провести прямые эксперименты.

Очевидно, что в этих условиях встает вопрос об использовании нового математического аппарата теории нечетких множеств, позволяющего формализовать неопределенность параметров химико-технологических процессов, используя накопленные знания и экспертные оценки.

Однако до настоящего времени нет не только теоретических положений и разработанного специального математического обеспечения, не существует даже концепции решения задач гарантирующей оптимизации для рассматриваемого класса химико-технологических процессов в условиях вербапьно заданных значений параметров, а также не сформулировано понятие гарантированного выполнения технологических требований в этих условиях.

Отсутствие концепции и теоретических положений гарантирующей оптимизации в условиях нечетко заданной информации и необходимость решения задач гарантирующей оптимизации современными ХТП делают актуальной цель настоящей работы: сформулировать концепцию, разработать теоретические положения, методологию, специальное математическое и алгоритмическое обеспечение решения задач гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности.

Химическая и смежные с ней отрасли относятся к областям промышленности, которые характеризуются экстремальными условиями труда. Все без исключения химические производства опасны для жизни и здоровья людей и различаются лишь степенью опасности.

Требование гибкости химических производств, выпуск большой номенклатуры продукции для удовлетворения индивидуальных потребностей людей приводят к непрерывной перенастраиваемости технологических схем и систем управления, что еще более усугубляет опасность химико-технологических процессов.

Поэтому химические производства стоят в первом ряду производств, требующих принятия решений по минимизации численности персонала или удалению людей из сферы вредного воздействия.

Применение робототехнических систем — очевидный путь решения этих задач. Тем не менее робототехнические системы должны обеспечивать удовлетворение выполнения технических и технологических требований и условий безопасности функционирования средств робототехники с заданной гарантией.

Однако средствам робототехники, так же как и технологическим процессам, присущи факторы неопределенности, к которым относятся конструктивные характеристики роботов (например, изгибная жесткость, зазор в сочленениях, жесткость на кручение и др.). Маршрут и время перемещения средств робототехники могут быть оценены недостаточно точно, что обусловливается особенностями ситуаций, имеющих место на реально функционирующих ХТП. Кроме того, показания сенсорных датчиков роботов, как правило, не точны и позволяют только приблизительно, т. е. на качественном уровне, определить текущую ситуацию. При обучении робота, при его управлении оператором и при определении экспертных оценок используются нечеткие отношения.

Поэтому актуальной задачей является синтез роботоавтоматизированных систем управления (РоАСУ), т. е. систем управления с применением роботов, осуществляющих гарантирующую оптимизацию химико-технологических процессов в условиях неопределенности. Эта задача также ставится и решается в данной работе. Таким образом, представляется актуальной цель настоящей работы: сформулировать концепцию, разработать теоретические положения, методологию, специальное математическое и алгоритмическое обеспечение решения задач гарантирующей оптимизации в условиях неопределенностиразработать методологию синтеза роботоавтоматизированных систем управления, функционирующих в условиях неопределенности, и применить полученные результаты для решений важных производственных задач управления роботизированными ХТП.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

• сформулировать концепцию решения задач гарантирующей оптимизации и управления ХТП, обладающими свойствами неопределенности;

• на основе концепции разработать теоретические положения и методологию решения задач гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности:

— формализовать условия выполнения технологических требований с заданной гарантией в условиях неопределенности;

— сформулировать постановки задач гарантирующей оптимизации;

— теоретически обосновать методы и алгоритмы решения этих задач;

• на основе теоретических положений решения задач гарантирующей оптимизации создать методологию синтеза РоАСУ химико-технологическими процессами:

— разработать структуру РоАСУ, формализовать расширенные постановки задач управления и принятия решений на различных уровнях РоАСУ;

— теоретически обосновать методы и алгоритмы решения задач гарантирующей оптимизации планирования работы коллектива роботов в условиях неопределенности;

— разработать и теоретически обосновать методы и алгоритмы решения задач расчета оптимальных траекторий движения манипулятора в условиях неопределенности, обеспечивающих гарантированность выполнения технологических требований;

• применить предложенную методологию для решения задач гарантирующей оптимизации конкретными роботизированными ХТП.

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с координационным планом НИР АН СССР по направлению 2.27 «ТОХТ», планом 2.27.7.15 «Робототехника и микропроцессорные системы управления в химической промышленности», планами Минудобрений и Минхимпрома на 1980;1988 гг., постановлением Правительства РФ от 28.05.96 г. «О приоритетных направлениях развития науки и техники и критических технологий» по направлению «Интеллектуальные системы управления», планом Госкомитета РФ по высшему образованию на 1991—1995 гг., планом Министерства образования РФ на 1995;2000 гг. (госбюджетная тема «Теория, методы, алгоритмы управления динамическими системами, формализованными на нечетких множествах»).

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы научные исследования основывались на методах математического моделирования, современной теории управления и теории нечетких множеств.

Достоверность полученных результатов подтверждается доказательствами сформулированных теорем и утверждений, экспериментальной проверкой на основе имитационных и лабораторных исследований, а также промышленных испытаний.

Научная новизна состоит в предложенной концепции гарантирующей оптимизации химико-технологических процессов, обладающих свойствами неопределенности, формализованных условиях гарантированного выполнения технологических требований и сформулированной задаче гарантирующей оптимизации ХТП в условиях неопределенностисозданных теории и методологии решения задач гарантирующей оптимизации ХТП в условиях неопределенностиразработанных методах и алгоритмах решения задач гарантирующей оптимизации ХТПсозданной методологии синтеза РоАСУ химико-технологическими процессами, функционирующими в условиях неопределенностипоставленных задачах гарантирующей оптимизации планирования работы коллектива роботов и разработанных алгоритмах их решенияразработанных методах и алгоритмах решения задач расчета оптимальных траекторий движения манипулятора в условиях неопределенности, обеспечивающих гарантирован-ность выполнения технологических требований.

Практическая ценность работы определяется разработанной методологией решения задач гарантирующей оптимизации ХТП в условиях неопределенности, методикой определения адекватности и коррекции математических моделей с нечеткими параметрами, разработанным алгоритмическим и программным обеспечением для проектирования роботоавтоматизированных систем управления ХТП в условиях неопределенностипостроенным алгоритмическим и программным обеспечением, позволяющим синтезировать необходимое математическое описание роботизированных ХТП производства поликристаллических оптических материалов на основе селенида цинка и кислоты Шеффе-раалгоритмами решения расширенных задач анализа, оптимизации и управления для рассматриваемых ХТП с учетом особенностей их функционирования.

Разработан и внедрен на кафедре «Информационные процессы и управление» Тамбовского государственного технического университета автоматизированный лабораторный комплекс подсистемы роботов-лаборантов, способный проводить экспресс-анализы сырья и осуществлять коррекцию математических моделей ряда ХТП.

Предложенные методы и алгоритмы синтеза оптимальных программ движения манипуляторов роботов, обеспечивающие гарантированность выполнения технологических требований, могут быть использованы в практике расчета управляющих программ роботов для ХТП.

Таким образом, в диссертационной работе формулируется и развивается новое научное направление, связанное с разработкой концепции, развитием теоретических положений и созданием методологии решения задач гарантирующей оптимизации химико-технологическими производствами с применением роботов в условиях неопределенности.

На защиту диссертационной работы выносятся следующие полученные автором результаты:

— сформулированная и теоретически обоснованная концепция решения задач гарантирующей оптимизации роботизированными химико-технологическими процессами, обладающими свойствами неопределенности;

— методология решения задач гарантирующей оптимизации ХТП в условиях неопределенности;

— методы и алгоритмы решения задач гарантирующей оптимизации ХТП;

— методология синтеза РоАСУ химико-технологическими процессами. Разработанные теоретические положения с расширенными постановками задач управления и принятия решений на различных уровнях функционирования РоАСУразработанные теоретические положения решения задач гарантирующей оптимизации планирования работы коллектива роботовразработанные алгоритмы решения задач расчета оптимальных траекторий движения манипулятора в условиях неопределенности, обеспечивающих гарантированность выполнения технологических требований.

— результаты решения задач гарантирующей оптимизации конкретными роботизированными химико-технологическими процессами.

Апробация работы. Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы изложены в монографии «Роботы в химической промышленности» / В. И. Бодров, В. Ф. Калинин, В. А. Погонин, публикациях в научных журналах и тематическом обзоре.

Результаты работы докладывались и обсуждались на Всесоюзной научной конференции «Автоматизация и роботизация в химической промышленности» (Тамбов, 1986, 1988) — Всесоюзной и Международной научных конференциях «Методы кибернетики химико-технологических процессов (КХТП-Ш-89), (КХТП-1У-94)» (Москва, 1989, 1994) — VII-й Всесоюзной и 1Х-й, XV-й Международных научных конференциях «Математические методы в химии и химической технологии «(Казань, 1991; Тверь, 1995; Тамбов, 2002) — IUPAC-91 Congress International Analitical Schiences (Tokyo, 1991) — II-й Международная конференции «Актуальные проблемы фундаментальных наук» (Москва, МГТУ им. Баумана, 1994) — Всесоюзной конференции «Разработка и внедрение вихревых электромагнитных аппаратов для интенсификации технологических процессов» (Тамбов, 1989) — IV-й Республиканской конференции (С.-Петербург, 1992) — Х-й Международной конференции по химии высокочистых веществ.

Н.-Новгород, 1995) — Международной конференции «Жидкофазные системы и нелинейные процессы в химии и химической технологии» (Иваново, 1999) — Международной конференции «Информационные технологии в проектировании микропроцессорных систем» (Тамбов, 2000) — П-й Международной научно-практической конференции (Новочеркасск, 2002).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, выводов, списка литературы и приложений. Основной материал диссертации изложен на 314 страницах машинописного текста. Содержит 96 рисунков и 32 таблицы.

9 Результаты работы были использованы при выполнении научно-исследовательских работ и в виде устройств, систем управления и технической документации переданы для использования предприятиям: п/я Х-5382 (г. Москва, 1983, экономический эффект — 141 тыс. рублей), НПО «Защита растений» (г. Москва), ОАО «Пигмент» (г. Тамбов), ФГУП «ТамбовНИХИ».

Действующий макет робота-лаборанта демонстрировался на Всесоюзной выставке «Машиностроительная технология 87».

Материалы диссертации используются в учебных курсах ТГТУ при обучении студентов специальности 21.02.00.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.В., Дорохов И. Н. Системный анализ процессов химической технологии. Основы стратегии. — М.: Наука, 1976. 500 с.
  2. В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1985. — 448 с.
  3. В.В., Перов В. А., Мешапкин В. П. Принципы математического моделирования химико-технологических систем. — М.: Химия, 1974. -344 с.
  4. О.И. Теория и методы принятия решений. — М.: Логос, 2000. 296 с.
  5. В.В., Мешапкин В. П. Анализ и синтез химико-технологических систем. М.: Химия, 1991. — 432 с.
  6. А.И., Кафаров В. В. Методы оптимизации в химической технологии. М.: Химия, 1975. — 575 с.
  7. Н.Н., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978. — 352 с.
  8. Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975.-528 с.
  9. B.C., Володин В. М., Цирлин A.M. Оптимальное управление процессами химической технологии (экстремальные задачи в АСУ). — М.: Химия, 1978.-384 с.
  10. B.C. Математическое описание объектов управления в химической промышленности. М.: МИХМ, 1974. — 129 с.
  11. Л.М., Позин М. Е. Математические методы в химической технике. Л.: Химия, 1963. — 320 с.
  12. О.В., Бернацкий Ф. И., Здор В. В. Параметрическая коррекция систем управления. М.: Энергоиздат, 1982. — 176 с.
  13. A.M., Балакирев B.C., Дудников Б. Г. Вариационные методы оптимизации управляемых объектов. М.: Энергия, 1976. — 447 с.
  14. А.П., Дикусар В. В., Милютин А. А. Необходимые условия в оптимальном управлении. М.: Наука, 1988. — 320 с.
  15. Ф. Оптимизация и негладкий анализ. М.: Наука, 1988. — 280 с.
  16. Г. М., Волин Ю. М. Методы оптимизации сложных химико-технологических процессов. М.: Химия, 1978. — 328 с.
  17. Г. М., Волин Ю. М. Методы оптимизации химических реакторов. М.: Химия, 1967. — 248 с.
  18. Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971.-383 с.
  19. Е.П. Основы построения АСУТП. М.: Энергоиздат, 1982. —352 с.
  20. В.П. Математическое моделирование технических систем. -Мн.: ДизайнПРО, 1997. 640 с.
  21. Р. Математическое моделирование в химической технологии. -М.: Химия, 1971.-272 с.
  22. М.А. Краткий очерк становления и развития классической теории регулирования и управления // Автоматика и телемеханика. 1993. -№ 7.-С. 6−18.
  23. О. Инженерное оформление химических процессов. — М.: Химия, 1969.-621 с.
  24. Л.С., Болтянский В. Г., Гамкрелидзе Р. В., Мищенко Е. Ф. Математическая теория оптимальных процессов. — М.: Наука, 1961. 360 с.
  25. В.Г. Математические методы оптимального управления. — М.: Наука, 1969.-408 с.
  26. Р. Динамическое программирование. М.: ИЛ, 1960. — 365 с.
  27. Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965. — 457 с.
  28. Методы исследования нелинейных систем управления. М.: Наука, 1983.-240 с.
  29. Р. Цифровые системы управления. М.: Мир. 1984. — 541 с.
  30. К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ. — М.: Мир, 1987.-480 с.
  31. В.Г. Построение надежных программ управления методами имитационного моделирования // Машины и автоматы-79: Сб. тр. Тамбов, 1979.-С. 87.
  32. В.А., Изранцев В. В. Системы автоматического управления с микро-ЭВМ. М.: Наука, 1987. — 320 с.
  33. А.И. Некоторые нелинейные проблемы теории автоматического регулирования. М., 1951.— 197 с.
  34. М. Оптимизация стохастических систем. М.: Наука, 1971.367 с.
  35. Ю.М. Методы стохастического программирования. — М.: Наука, 1976.-234 с.
  36. Р.Л., Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. М.: Наука, 1983. — 384 с.
  37. В.А., Роднищев И. Е., Юриков Е. П. Оптимальное управление терминальными стохастическими системами. — М.: Машиностроение, 1986. — 207 с.
  38. И.Е., Артемьев В. М. Оптимизация динамических систем случайной структуры. М.: Наука, 1980. — 384 с.
  39. А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977. — 390 с.
  40. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А. А. Красовского. М.: Наука, 1987. — 712 с.
  41. С.В., Коровин С. К. Теория нелинейной робастной обратной связи, стабилизация при неопределенности // Нелинейная динамика и управление: Сб. ст. М.: Физматлит, 2001. — С. 5−62.
  42. B.C. Теория случайных функций и ее применение в задачах автоматического управления. — М.: Физматгиз, 1962. — 559 с.
  43. И.Е. К оптимизации нелинейных стохастических систем управления // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1973. — Т. 5. — С. 195−200.
  44. В.А., Роднищев Н. Е., Юриков Е. П. Оптимизация терминальных стохастических систем. М.: Машиностроение, 1987. — 208 с.
  45. У., Ришел Р. Оптимальное управление детерминированными и стохастическими системами. М.: Мир, 1978. — 316 с.
  46. Ю.В. Осреднение управлений разрывных стохастических систем случайной структуры. М.: Наука, 1980. — 348 с.
  47. А.А. Условия наблюдаемости нелинейных процессов // ДАН СССР. 1978.-Т. 242,№ 6.-С. 1265−1268.
  48. Н.Н. Управление динамической системой. Задача о минимуме гарантированного результата. М.: Наука, 1985. — 520 с.
  49. В.В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления. М.: Физматгиз, 1960. — 420 с.
  50. Н.Н. Управление динамической системой. Задача о минимуме гарантированного результата. М.: Наука, 1985. — 520 с.
  51. Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989.-320 с.
  52. Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: Сов. радио, 1974. — 400 с.
  53. В.И. Принципы построения ГАПС с использованием робототехники // Журн. Всесоюзного химического общества им. Д. И. Менделеева. — 1987.-Т. XXXII, № 3.-С. 310−315.
  54. В.В., Бодров В. И., Матвейкин В. Г. Теоретические положения решения задач управления детерминированно-стохастическими моделями // ДАН СССР. 1991. — Т. 317, № 4. — С. 927−931.
  55. В.В., Бодров В. И., Матвейкин В. Г. Развитие идей перспективного программирования для задач химической технологии // ДАН СССР. -1989. Т. 308, № 4. — С. 918−921.
  56. В.И. Двухуровневая иерархическая система гарантирующей оптимизации // Вестник ТГТУ. 1998. — Т. 4, № 4. — С. 400−407.
  57. В.И., Громов Ю. Ю., Матвейкин В. Г. Математическая модель процесса получения обесфторенных фосфатов // ТОХТ. 1990. — Т. 24, № 4. -С. 517−522.
  58. В.И., Муромцев Ю. Л., Матвейкин В. Г. Оценка точности прогнозирования по математическому описанию, используемому в системе оптимального управления // ТОХТ. 1989. — Т. 23, № 3. — С. 378−384.
  59. В.Г., Громов Ю. Ю. К вопросу исследования нечеткоза-данного СХТС // Прикладные проблемы управления макросистемами: III Все-союзн. конф. Апатиты, 1989.-С. 102.
  60. В.Г. Управление СХТС в условиях неполной информации // Всесоюзн. конф. КХТП-1.-М., 1984.-С. 121−122.
  61. С.А., Шокин Ю. И., Юлдашев З. Х. Методы интервального анализа. Новосибирск: Наука, 1986. — 224 с.
  62. Ю.И. Интервальный анализ. Новосибирск: Наука, 1981. —112 с.
  63. Г., Херубергер Ю. Введение в интервальные вычисления. — М.: Мир, 1987.-360 с.
  64. Д., Ж. де Фриз. Введение в метод конечных элементов. — М.: Мир, 1981.-304 с.
  65. Ю.М., Ефанов В. Н., Крымский В. Г. Анализ и синтез линейных интервальных динамических систем (состояние проблемы). I. Анализ с использованием интервальных характеристических полиномов // Техн. кибернетика. — 1991.-№ 1.-С. 3−23.
  66. Ю.М., Ефанов В. Н., Крымский В. Г. Анализ и синтез линейных интервальных динамических систем (состояние проблемы). II. Анализ устойчивости интервальных матриц и синтез робастных регуляторов // Техн. кибернетика. 1991. — № 2. — С. 3−30.
  67. В.И. Интервальная математика и изучение неопределенных систем // Информационные технологии. — 1998. — № 6. — С. 27−33.
  68. В.И. Сравнение интервальных величин и оптимизация неопределенных систем // Информационные технологии. — 1998. № 7. — С. 22−32.
  69. Gorzalczany M.B. Interval-Valued Decisional Rule in Signal Transmission Problems. «Arhiwum automatyki i telemechaniki». 1985. — Vol. XXX, N 2. — P. 159−168.
  70. Moor R.E. A servey of interval methods for differential equations. «Proc. IEEE Conf. Decis. and Contr.» Las Vegas, Nev. 1984. — Vol. 3. — P. 1529−1535.
  71. Schwandt H. Fn interval arithmeticapproach for the constraction of an almost globally convergent method for the solution of the nonlinear poisson equation on the unit square. «SIAM J. Sci. a St. Comput.». 1984. — Vol. 5. -N 2. — P. 427−452.
  72. B.C., Шайдуров B.B. Двухсторонние численные методы. — Новосибирск: Наука, 1990.-208 с.
  73. В.И., Матвейкин В. Г., Фролов С. В. Интервально-гарантиро-ванное оптимальное управление // Междун. науч. конф. ММТТ: Сб. трудов 13. — 2000. СПб., 2000. — Т. 2. — С. 5−7.
  74. .В. Программно-технический комплекс для диагностики непрерывных производств в условиях неопределенности // Автоматизация и современные технологии. — 1994. № 1. — С. 29−33.
  75. Перов B. JL, Палюх Б. В., Васильев Б. В. Применение аппарата интервальной математики для решения задач технической диагностики непрерывного производства в химической промышленности // Интервальные вычисления. — 1991.-№ 1.-С. 51−57.
  76. JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. — 165 с.
  77. JI.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе // Классификация и кластер: Сб. ст. — М.: Мир, 1980. — С. 208−247.
  78. Г. М., Волин Ю. М. Оптимизация ХТП в условиях неопределенности//ТОХТ. 1993.-Т. 27, № 2.-С. 183−191.
  79. Г. М., Волин Ю. М., Головашин Д. В. Алгоритм гибкости и оптимизации химико-технологических систем в условиях неопределенности исходной информации // ДАН СССР. 1994. — Т. 339, № 6. — С. 728−734.
  80. Г. М., Волин Ю. М. Анализ гибкости ХТС в условиях неопределенности // Математические методы в технике и технологиях // 15 Меж-дунар. науч. конф.: Сб. тр. Тамбов, 2002. — Т. 2, Секция 2. — С. 46−47.
  81. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.- 203 с.
  82. Delgado М., Verdegay J.L., Vila М.А. Linguistic decision making models // Internat. Intelligent Systems. 1993. — Vol. 7. — P. 479−492.
  83. Singer D. A fuzzy set approach to fault tree and reliability analysis // Fuzzy Sets and Systems. 1990. — Vol. 34. — P. 145−155.
  84. Mamdani E.A. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis // IEEE Trans. Computers. 1977. — Vol. C26. — N 12. -P. 1182−1191.
  85. А. Введение в теорию нечетких множеств. — М.: Радио и связь, 1982.-432 с.
  86. А.Н. Нечеткие отношения моделирования и его использование для классификации и аппроксимации в нечетких лингвистических пространствах // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1982. — № 2. — С. 215.
  87. А.Н., Нгуен X. Использование нечеткого отношения моделирования для экспертных систем. М.: ВЦ АН СССР, 1988. — 24 с.
  88. И.З. Методы представления и обработки нечеткой информации в интеллектуальных системах // Новости искусств, интеллекта. — 1996. — С. 9−65.
  89. Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1986. — 312 с.
  90. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи- пер. с япон. М.: Мир, 1993. — 368 с.
  91. Ф.П., Вагенкнехт М. А., Хургин Я. И. Решение нечетких систем линейных алгебраических уравнений LR-типа // Методы и системы принятия решений: Сб. ст. Рига: РПИ, 1987. С. 35−47.
  92. А.Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Изд-во ТГУ, 2000. — 352 с.
  93. А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. — 256 с.
  94. А.Н., Алексеев А. В., Меркурьев Г. В. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. — М.: Радио и связь, 1989. — 304 с.
  95. А.Н., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. — Рига: Зинатне, 1990. 184 с.
  96. А., Байатт У.Дж. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика // Труды американского общества инженеров-радиоэлектро-ников. 1978. — Т. 66, № 12. — С. 37−61.
  97. Orlovsky S.A. Calculus of decomposable properties, fuzzy sets and decisions // Allerton Press, Inc. 1994. — 259 p.
  98. Orlovsky S.A. Dicision-making with a fuzzy preference rulution // Fuzzy Sets and Systems. 1978. — Vol. 1. — N 1. — P. 155−167.
  99. A.M., Турксен И. Б. построение функций принадлежности // Нечеткие множества и теория возможностей: Сб. ст. — М.: Радио и связь, 1986. -С. 64−71.
  100. Herrera F., Verdegay J.L. A model of consensus in group decision making under linguistic assessments // Fuzzy Sets and Systems. 1997. — Vol. 78. — P. 73−87.
  101. И.Н., Марков Е. П., Кафаров B.B. Особенности методологии нечетких множеств для описания физико-химических систем // ТОХТ. — 1980. -Т. 14,№ 6.-С. 908−919.
  102. В.В., Дорохов И. Н., Марков Е. П. Метод формализации качественного описания химико-технологических процессов с помощью нечетких множеств // ДАН СССР. 1979. — Т. 246, № 4. — С. 931−934.
  103. В.В., Дорохов И. Н., Марков Е. П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение методов нечетких множеств. М.: Наука, 1986.-359 с.
  104. В.В., Громов Ю. Ю., Матвейкин В. Г. Задачи управления объектами химической технологии при наличии нечеткости // ДАН. — 1994. -Т. 337,№ 5.-С. 628−630.
  105. В.В., Громов Ю. Ю., Матвейкин В. Г. Математическое моделирование не полностью наблюдаемых химико-технологических объектов // ДАН. 1994. — Т. 337, № 1. — С. 68−69.
  106. В.В., Громов Ю. Ю., Матвейкин В. Г. Математическое моделирование химико-технологических объектов в условиях неопределенности // ТОХТ. 1996. — Т. 30, № 1. — С. 85−90.
  107. В.В., Громов Ю. Ю., Матвейкин В. Г. Задачи управления объектами химической технологии с использованием теории нечетких множеств // ТОХТ. 1995. — Т. 29, № 5. — С. 548−552.
  108. Kafarov V.V., Bodrov V.I., Gromov U.U. Statification approach at combined Simulation of heat — mass transfer processed // ХИСА-90: Тез. докл. 10-го Междунар. конгр. Прага, 1990. — С. 43−46.
  109. В.И., Калинин В. Ф., Погонин В. А. Роботы в химической промышленности.-М.: Химия, 1989.- 135 с.
  110. В.И., Марголин Ю. Я., Погонин В. А. Применение роботов в отраслях-потребителях химического и нефтяного машиностроения. М.: ЦИНТИхимнефтемаш, 1987. — 36 с.
  111. В.И., Калинин В. Ф., Погонин В. А. Химическое производство как объект роботизации //Автомат, и роботизация в хим. пром.: 1 Всесоюзн. конф. Тамбов, 1986. — С. 21−23.
  112. И.И. Теория механизмов и машин. М.: Наука, 1975.306 с.
  113. М.Б., Кулаков Ф. М., Покровский A.M. Алгоритмы управления роботами-минипуляторами. JI.: Машиностроение, 1972. — 268 с.
  114. А.А., Кобринский А. Г. Манипуляционные системы роботов. М.: Наука, 1985. — 343 с.
  115. Е.П., Верещагин А. Ф., Зенкевич СЛ. Манипуляционные роботы. Динамика и алгоритмы. М.: Наука, 1978. — 360 с.
  116. СЛ., Ющенко А. С. Управление роботами. М.: Изд-во МГТУ, 2000. — 400 с.
  117. А.В. Управление роботами. — JI.: Машиностроение, 1986. —256 с.
  118. А.В. Адаптивные робототехнические комплексы. — JL: Машиностроение, 1988. 332 с.
  119. Ю.Д. и др. Управляющие системы промышленных роботов. М.: Машиностроение, 1984. — 288 с.
  120. Динамика управления роботами / В. В. Козлов, А. В. Тимофеев,
  121. B.П. Макарычев и др. М.: Наука, 1984. — 334 с.
  122. Механика промышленных роботов: В 3 кн. / Под ред. К. В. Фролова, Е. И. Воробьева. М.: Высш. шк., 1988. — 304 с.
  123. М., Стокич Д. Управление манипуляционными роботами. М.: Машиностроение, 1985. — 250 с.
  124. Н.А., Рахманов Е. В., Шведов В. И. Управление упругим манипулятором по траектории // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1980. — № 2. —1. C. 53−59.
  125. B.C., Лакота Н. А. Динамика систем управления манипуляторами.-М.: Наука, 1971.- 136 с.
  126. ФЛ. Динамика управляющих движений упругого манипулятора//Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1991. -№ 6. — С. 142−152.
  127. Н.Н., Черноусько ФЛ. Оптимизация управления манипуляционными роботами // Техн. кибернетика. 1990. — № 1. — С. 180−237.
  128. В.В., Болотник Н. Н., Черноусько ФЛ. Оптимальные программные движения двухзвенного манипулятора // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1985.-№ 3. — С. 103−124.
  129. Л.Д., Михайлов С. А., Черноусько ФЛ. Моделирование динамики манипулятора с упругими звеньями // Изв. АН СССР. МТТ. 1981. — № 3. — С. 118−124.
  130. В.А., Галаев В. И. Математическая модель движения мани-пуляционной системы робота с переменными упругими и геометрическими характеристиками // Автомат, и роботизация в хим. пром.: Сб. ст. II Всесоюзн. конф. Тамбов, 1988. — С. 24−27.
  131. В.А., Галаев В. И. Математическое моделирование манипуляторов с упругими звеньями // Межвуз. сб. науч. тр. М.: МИХМ, 1991. -С. 63−69.
  132. В.А., Галаев В. И., Казадаев В. В. Динамика манипуляцион-ной системы робота химических производств // Межвуз. сб. науч. тр. М.: МИХМ, 1989.-С. 94−98.
  133. В.А. Интеллектуальные роботы. Теория и алгоритмы. Красноярск: САА, 1995. — 334 с.
  134. А.С., Сакарян Г. Н. Планирование действий манипуляцион-ного робота в условиях неопределенности // Экстремальная робототехника: X конф. 2000. — 7 с.
  135. А.С., Киселев Д. В. Ситуационный подход к организации поведения мобильного робота в условиях неопределенности // Мехатроника. — 2000.-№ 5.-С. 10−15.
  136. Е.И. Динамика управления роботами. М.: Машиностроение, 1984.-243 с.
  137. Управляющие системы промышленных роботов / Под ред. И. М. Макарова. М.: Машиностроение, 1984. — 288 с.
  138. А.В. Адаптивные робототехнические комплексы. JI.: Машиностроение, 1988. -332 с.
  139. А.В. Адаптивное управление роботами // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1989.-№ 1.-С. 124−129.
  140. М., Стокич Д., Кирчански Н. Неадаптивное и адаптивное управление манипуляционными роботами. — М.: Мир, 1989. 376 с.
  141. Кимохау Окомото. Алгоритм управления многозвенным манипулятором // Интегральные роботы. М.: Мир, 1973. — Вып. 1. — С. 13−27.
  142. Т., Насэгава Ц. Управление роботом посредством визуальной обратной связи // Кэйсоку то сэйге. 1987. — Т. 26, № 2. — С. 122−127.
  143. К. Обзор по управлению манипуляторами роботов // Кэйсоку то сэйге. 1996.-Т. 25,№ 1.-С. 3−11.
  144. А.Г., Медведев B.C. Анализ динамики и синтез управления движением исполнительных органов роботов-манипуляторов // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1974. -№ 6. — С. 80−88.
  145. Д.В. Система нечеткого управления поведением мобильного робота // Экстремальная робототехника: Матер. XII науч.-техн. конф. — СПб., 2002.-С. 130−139.
  146. Д.В., Ющенко А. С., Вечканов В. В. Система нечеткого управления конфигурацией шасси мобильного робота // Экстремальная робототехника: Матер. XII науч.-техн. конф. СПб., 2002. — С. 119−130.
  147. JI.B., Чуканова О. В. Определение управляющих функций (входных сигналов приводов), обеспечивающих точную реализацию программных движений звеньев манипулятора. СПб., 2001. — 6 с.
  148. И.М., Рахманкулов В. З. Групповое управление роботами-манипуляторами с распределенно-централизованной организацией обработки информации // Микропроцессорные системы управления в робототехнике: Сб. ст. М.: Наука, 1984. — С. 35−45.
  149. А.В. Мультиагентные системы планирования поведения транспортных роботов в среде с препятствиями // Экстремальная робототехника: X конф. 2000 — 6 с.
  150. Timofeev A.V. Neural Multi-Agent Control of Robotic Systems Proceedings of International Conference on Infrmatics and Control. — St.-Petersburg, 1997. — Vol. 2. — N 3. — P. 537−542.
  151. Ф.А., Тимофеев А. В. Мильтиагентные алгоритмы планирования оптимальных маршрутов транспортных роботов в среде с препятствиями // Экстремальная робототехника. СПб., 1998. — 6 с.
  152. Jl.А. Мультиагентная технология в когнитивных системах управления автономными роботами. СПб.: СПбГТУ, 1997. — С. 32−39.
  153. В.И., Калинин В. Ф., Погонин В. А. Планирование работы коллективов роботов на химических производствах // Актуальные проблемы фундамент, наук: Междунар. конф. М.: МГТУ им. Баумана, 1994. — 5 с.
  154. Е.И. Основы робототехники. Л.: Машиностроение, 1985.271 с.
  155. Робототехника и гибкие автоматизированные производства: Кн. 2. Приводы роботизированных систем / Под ред. И. М. Макарова. -М.: Высш. шк., 1986.- 175 с.
  156. Е.П., Юревич Е. И. Технологическая классификация промышленных роботов // Промышленные роботы. 1982. — С. 3−7.
  157. Д.Г., Жмылевский Л. М., Маслов В. А. Захваты промышленных роботов для машиностроения. М.: НИИмаш, 1984. — 48 с.
  158. А.И., Шеин Н. Г. Промышленные роботы в химическом машиностроении. М.: Машиностроение, 1985. — 200 с.
  159. Ито X., Харада X., Мацусита М. Положение дел в области внедрения робототехники в химической промышленности // Кагаку когаку. 1994. — Т. 48, № 7.-С. 477−481.
  160. Н.М. Современное состояние и перспективы применения промышленных роботов в переработке пластмасс в некоторых зарубежных странах // Химическая промышленность за рубежом. 1985. — Вып. 6 (270). — С. 18−31.
  161. В.А., Груничев В. М., Новиков Н. В. Перспективы применения промышленных манипуляторов на участках упаковки технического углерода. -М.: ЦНИИТнефтехим, 1986. 16 с.
  162. В.В. Роботы и перспективы их использования в химико-фармацевтической промышленности: Обзор / ЦБИТИмедпром, 1980. — 52 с.
  163. X. Ито, М. Мапусита и др. Положение дел в области внедрения робототехники в химической промышленности и связанные с этим проблемы // Кагату Когату. 1984. — Т. 49, № 7. — С. 477−481.
  164. Применение роботов в химической промышленности // МОН. 1985. -№ 3. — С. 138−141.
  165. Bodrov V.I., Pogonin V.A., Kalinin V.F. Robotic CAM System for Chemical Industru. IUPAC-91 Cogress International Analitical Schieces. — Tokyo, 1991.-P. 117−125.
  166. JI., Пауэрз Э. Роботизированная система для работ по микросинтезу с оперативным контролем // Приборы для научных исследований. -1988. -№ 6. С. 122−135.
  167. .С., Коркан Л. А. Роботизированная система для работ по микросинтезу с оперативным контролем при помощи абсорбционной спектроскопии и тонкослойной хроматографии // Приборы для научных исследований. — 1990.-№ 6.-С. 940−950.
  168. Ц. Краткий отчет об изменении стратегии развития роботизированных систем автоматизации научных исследований для биотехнологии // Роботто. 1988. -№ 61. — С. 111−119.
  169. В.А., Казадаев В. В. Принципы построения роботизированных лабораторных комплексов // Автомат, и роботизация в хим. пром.:
  170. I Всесоюзн. конф. Тамбов, 1989.-С. 159−160.
  171. В.Ф., Погонин В. А. Проектирование автоматизированных роботизированных химико-технологических комплексов // Динамика процессов и аппаратов химической технологии: Тез. докл. III Всесоюзн. конф. Воронеж, 1990.-С. 160−161.
  172. Н., Аояги Н., Такэда Я. Использование лабораторного робота для автоматизации анализа однородности состава таблеток адзималина // Сун-сэки кагаку. 1988. — Т. 37, № 11. — С. 633−635.
  173. В.А., Казадаев В. В. Робот-лаборант элемент гибких производственных систем // Автомат, и роботизация в хим. пром.: II Всесоюзн. конф. — Тамбов, 1988.-С. 123−124.
  174. Р., Исибаси М. Симплексная оптимизация условий реакций с использованием лабораторной роботизированной системы // Якугату дзасси. -1987.-Т. 107, № 9.-С. 683−689.
  175. RCS asks is there a place for robots in chemistry // Manufacturing Chemist. 1989. — Vol. 54, N 2. — P. 49−51.
  176. Williams T.J. Robots in the CPI: An appraisal and a note of caution // Chem. Engineering. 1986. — Vol. 90, N 26. — P. 29−34.
  177. Robots strive for CPI uses // Chem.Engineering. 1985. — Vol. 89, N 16. -P. 26−28.
  178. Jones R.D. The Chemistru Is Right for Robots at Phillips Petroleum // Robotics Eng. 1986. — N 8. — P. 6−11.
  179. Bierman H. Robots invade chemistry labs // Electronics Week. — 1991. -Vol. 58, N 10.-P. 40−45.
  180. Hurst W.J., Snyder K.P. Experiences in Use of Robotics in an Analytical Research Laboratory // Comput. Flavor and Fragrance. 1986. — P. 149−155.180 la robotique: indispensable au laboratoire de demain // JNF. Chim. — 1987.-N270.-P. 203−205.
  181. Wolfram L.E. Lab robot prepares analytical samples // Research Development. 1986. — Vol. 28, N 7. — P. 74−76.
  182. Cirillo M.G. The Perkin-Elmer Masterlab System // J. Liquid Chromatography. 1989. — Vol. 9, N 14. — P. 3185−3190.
  183. Levi P., Vajta L. Sensoren fur Roboter // Robotersysteme. 1989. — Vol. 3, N l.-P. 1−15.
  184. Chin R.T., Dyer C.R. Model-Based Recognition in Robot Vision // Computer Survey. 1990.-Vol. 18, N l.-P. 67−108.
  185. Howard B. Robots invade chemistru labs // Electron Week. 1985. — Vol. 58, N 10. P. 40−50.
  186. Little Y. The Zumate Laboratoru Automation Systems // J. of Liquid Chromatography. 1986. — N 9(14). — P. 3197−3201.
  187. Little Y. Hrecision in Laboratory Robotic HPLC Systems // J. of Liquid Chromatography. 1986. -N 9(14). — P. 3033−3062.
  188. Franzen K. Der nachste Schritt in der Laborautomatisierung Der Roboter // Anal. Chem. — 1986. — N 6. — P. 556−559.
  189. Hight Т.Н. Implementation of robotics in the Laboratoru // J. of Liquid Chromatography. 1986. — N 9. — P. 3191−3196.
  190. Pierce T.B. Application of roboticprinciples to laboratoru automation // Anal. Proc. 1989. — Vol. 23, N 9. — P. 318−319.
  191. Lochmuller C., Zund K. Applikations of Laboratory Robotics in Spectro-photometric samble preparation and experimental optimization // Anal. Chimica Acta.- 1988.-P. 257−262.
  192. Bierman H. Robots invade chemistry lala // Electronics weer. 1987. -Vol. 58, N10.-P. 40.
  193. Hawk G., Strimitis J. Advances in Laboratoru Automation Robotics. Zymark Corporation, Hopkinnton MA. 1985. — P. 4−7.
  194. Jones R. The Chemistru Is Right for Robots at Phillips // Petroleum Robotics Engineering. 1986. — Vol. 8, N 8. — P. 6−11.
  195. Dong M. The Use of the Laboratoru Robot for sample preparation // Liguig Chromatography. 1986. — Vol. 9, N 14. — P. 3063−3092.
  196. Last P., Sample R. Robot controlled Dissolution Testing: Elexible laboratory automation // Anal. Proc. 1992. — Vol. 23. — P. 203−207.
  197. Johnston G. Laboratory Robotics in chemical laboratories // Anal. Proc.1990.-Vol. 23.-P. 198−202.
  198. Perry S.G., Wright E.R. Rolle of robotics in laboratory automation // Anal. Proc. 1996. — Vol. 13. — P. 201−202.
  199. Wolfram L. Lab Robot prepares Analytical samples // Research Development. 1987. — Vol. 28, N 7. — P. 74−76.
  200. Valcarcel M., Luque M. Robots: una alternative innovadora en la automa-tizacion de procesos analiticos // Quimica Analitica. 1989. — Vol. 5, N 4. — P. 353−357.
  201. Randall L.G. An example of information exchance between a liquid Chromato-graphy system and a robotic sample preparation system // Lequid Chromatography. 1994.-Vol.9, N 14.-P. 3177−3183.
  202. Preprocessing System Laboratory Completed // The Japan Robot news.1991.-Vol. 5, N5.-P. 4−7.
  203. Wilkins D., Myers K. Planning and Reacting in Uncertain and Dynamic Environments // J. of Experimental and Theoretical AI. 1994. — Vol. 6. — P. 197−227.
  204. Saffiotti A., Konolige K. Robust Execution of Robot Plans Using Fuzzy Logic // Fuzzy Logic in Artificial Intelligence IJCAI-93. 1993. — P. 24−37.
  205. A.M., Турксен И. Б. Построение функций принадлежности // Нечеткие множества и теория возможностей: Сб. ст. М.: Радио и связь, 1986. -С. 64−71.
  206. А.Е., Востров Н. Н. Методы определения функций принадлежности в теории размытых множеств // Тр. Запсиб НИГНИ. Тюмень, 1980. -Вып. 154.-С. 62−72.
  207. В.А., Шиганцов В. А. Алгоритм построения функции принадлежности решения уравнений математической модели // Математические методы в технике и технологиях: Сб. тр. 15 Междунар. науч. конф. Тамбов, 2002. — Т. 6, Секция 11. — С. 200−201.
  208. Ягер Р. Р Нечеткие множества и теория возможностей. М.: Радио и связь, 1986.-406 с.
  209. Н.С. Численные методы. М.: Наука, 1973. — 631 с.
  210. Н.С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. — М.: Наука, 1987.-600 с.
  211. Э. Численные методы оптимизации. Единый подход. — М.: Мир, 1974.-374 с.
  212. Н.Н. Численные методы в теории оптимальных систем. -М.: Наука, 1971.-424 с.
  213. X. Анализ методов дискретизации для обыкновенных дифференциальных уравнений. М.: Мир, 1978. — 461 с.
  214. Дж., Рейнболдт В. Итерационные методы решения нелинейных систем уравнений со многими неизвестными. М.: Мир, 1975. — 560 с.
  215. А.Ф., Сизиков B.C. Интегральные уравнения: методы, алгоритмы, программы: Справ, пособ. Киев: Наукова думка, 1986. — 728 с.
  216. Г. И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1989.-608 с.
  217. А.А., Николаев Е. С. Методы решения сеточных уравнений. М.: Наука, 1978. — 590 с.
  218. Ю.В., Устинов С. М., Черноручкий И. Р. Численные методы решения жестких систем. М.: Наука, 1979. — 208 с.
  219. На Ц. Вычислительные методы решения прикладных граничных задач. М.: Мир, 1982. — 296 с.
  220. А.Я. Цепные дроби. М.: Физматгиз, 1961. — 112 с.
  221. Д., Грейвс-Моррис П. Аппроксимация Паде. М.: Мир, 1986.-502 с.
  222. У., Трон В. Непрерывные дроби. Аналитическая теория и приложения. М.: Мир, 1985.-414 с.
  223. С., Стадден В. Чебышевские системы и их применение в анализе и статистике. М.: Наука, 1978. — 568 с.
  224. С. Вычислительные применения многочленов и рядов Чебышева. М.: Наука, 1983. — 384 с.
  225. В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1981.-352 с.
  226. В.И. Редукция нелинейных управляемых систем. Дифференциально-геометрический подход. М.: Наука, 1997. — 320 с.
  227. В.Ф., Рубинов A.M. Основы негладкого анализа и квазидифференциального исчисления. М.: Наука, 1990. — 432 с.
  228. Ю.Ю. Методы и алгоритмы моделирования и управления технологическими объектами с учетом свойств внутренней неопределенности: Автореф. дис.. д-ра техн. наук. 1997. — 32 с.
  229. Системы диспетчерского управления и сбора данных (SCADA-систе-мы) // Мир компьютерной автоматизации. 1999. — № 3. — С. 4−9.
  230. .В., Луньков С. В., Прохныч А. Н. Информационно-программный комплекс прогнозирования развития и последствий аварийных ситуаций. М.: ГосНИИОХТ, 2002. — 37 с.
  231. Э.В., Фирдман Г. Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1976. — 302 с.
  232. В.А., Кириченко B.C. Планирование траекторий и управление подвижными роботами в условиях неполной информации о расположении препятствий. Красноярск: САА, 2000. — С. 14−19.
  233. Wilkins D., Myers К. Planning and Reacting in Uncertain and Dynamic Environments // Experimental and Theoretical AI. — 1994. Vol. 6. — P. 197−227.
  234. Saffiotti A., Ruspini E., Konolige K. Robust Execution of Robot Plans Using Fuzzy Logic. Fuzzy Logic in Artificial Intelligence IJCAI 93. 1993. — P. 24−37.
  235. Denham M., Taylor J. Sensor and memoru based path planning in the egocentric reference frame of an autonomous mobile robot. Reserch Report NRG-94−01. — 1994.-P. 139−156.
  236. Lee C. An algorithm for path connecting and its applications. IEEE Trans. EC. 1961. — Vol. 10, N 3. — P. 79−94.
  237. Однородные управляющие структуры адаптивных роботов / Под ред. А. В. Каляева и Ю. В. Чернухина. М.: Наука, 1990. — 320 с.
  238. Магоп О., Lozano-Perez. Visible Decomposition: Real-Time Path Planning in Large Planar Environments // AI Memo. 1996. — P. 47−69.
  239. Yahja A., Stenz S., Singh B. Framed-Quadtree Path Planning for Mobile Ro-bots Operating in Sparse Environments. Conf. on Robotics and Automation. — 1998.-P. 341−349.
  240. Ф.А., Тимофеев А. В. Мультиагентные и локальные алгоритмы планирования маршрутов транспортных роботов в среде с препятствиями. СПб., 1998. — С. 49−57.
  241. Ф.А., Тимофеев А. В. Мультиагентные алгоритмы планирования оптимальных маршрутов транспортных роботов в среде с препятствиями. — СПб., 1999.-С. 24−30.
  242. Ю.А., Травкин С. И., Якимец В. Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986. — 296 с.
  243. В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. -М.: Физматлит, 2002. — 176 с.
  244. В.В. Об относительной важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений // Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Машиностроение, 1978. — С. 48−82.
  245. И.З. Принятие решений на базе нечетких отношений предпочтения и функций выбора // Нечеткие системы поддержки принятия решений. Калинин: КГУ, 1989. — С. 29−35.
  246. Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1990. — 288 с.
  247. В.Б., Орлов А. И. Построение групповых решений в пространстве четких и нечетких бинарных отношений. -М.: Наука, 1982. 168 с.
  248. .Г. Проблема группового выбора. — М.: Наука, 1974. 256 с.
  249. B.C., Трубин В. А., Шор Н.З. Оптимизационные задачи производственно-транспортного планирования. — М.: Наука, 1986. 264 с.
  250. В.В., Чернова Н. А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1965. — 396 с.
  251. В.А. Построение программы управления роботом в условиях неопределенности // Математические методы в технике и технологиях: Сб. тр. 15 Междунар. науч. конф. Тамбов, 2002. — Т. 2, Секция 2. — 148−150 с.
  252. Ю.Ю., Погонин В. А. Построения решений динамических роботизированных объектов в условиях неопределенности // Инженерная физика. -№ 4. -2002. -С. 7−10.
  253. В.А. Задача гарантированной оптимизации в условиях неопределенности // Математические методы в технике и технологиях: Сб. тр. 15 Междунар. науч. конф. — Тамбов, 2002. Т. 2, Секция 2. — 150−152 с.
  254. В.А., Косарев А. В. Микропроцессорный комплекс для автоматизации экспериментальных исследований // Приборы и техника эксперимента. 1990. -№ 1.-С. 11−12.
  255. А.Я. Кинетика топохимических реакций. — М.: Химия, 1974.-320 с.
  256. Н.Н. О некоторых проблемах химической кинетики и реакционной способности. М.: Химия, 1958. — 136 с.
  257. Я.З. Робастность в системах управления и обработки данных // Автоматика и телемеханика. 1992. — № 1. — С. 165−169.
  258. Я.З. Синтез робастно оптимальных систем управления объектами в условиях ограниченной неопределенности // Автоматика и телемеханика. 1992.-№ 9. — С. 139−159.
  259. Musikant S. Optical materials. N.-Y. — 1985. — 257 p.
  260. Czogala E. On the choice of optimal alternatives for decision making in probabilistic fuzzy environment // Fuzzy Sets and Systems. 1988. — Vol. 28. — P. 35—43.
  261. Ralescu A.L., Ralescu D.A. Probability and Fuzziness // Information Sciences. 1984. — Vol. 34. — P. 85−92.
  262. С.Ф., Перовский B.E. Управление движением колебательной системы в условиях неопределенности ее математического описания // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1996. — № 3. — С. 41−46.
  263. Infrated optical materials and fibers: SPIE-Intern. soc. for optical engineering.-1986.-P. 213.
  264. В.И., Давыдов A.A. Перспективы использования кристаллов се-ленида цинка. М.: Электронная пром., 1985. — 120 с.
  265. А.Е., Гаврищук Е. М., Даданов А. Ю. Оптические свойства высокочистого селенида цинка // Высокочистые вещества. 1989. — № 5. -С. 43−51.
  266. Г. Т. и др. Оптические кристаллы и поликристаллы // Оптический журнал. 1993. — Т. 11. — С. 77−89.
  267. Н.В., Сисакян Е. В. Оптические материалы для С02 лазеров // Изв. АН СССР: Сер. физическая. 1980. — Т. 8. — С. 1629−1632.
  268. А.Я. и др. Структура и оптические свойства поликристаллического селенида цинка // Неорганические материалы. 1991. — Т. 27. -С.1176−1179.
  269. Ю.А. Способы осаждения селенида цинка из пара: Обзор № 3099. М.: ЦНИИинформации, 1982. — 60 с.
  270. Лабораторный регламент процесса производства поликристаллических оптических материалов на основе селенида цинка. Л.: ГОИ, 1989. — 47 с.
  271. Ю.А. и др. Тепломассоперенос в процессе сублимации кристаллического селенида цинка в квазизамкнутом объеме. Мн.: ИТМО, 1987. — 39 с.
  272. Г. Г., Крупкин П. Л., Гаврищук Е. М. Образование частиц в процессах газофазного химического осаждения // Высокочистые вещества. — 1989.-Т. 4.-С. 133−137.
  273. Селенид цинка: Получение и оптические свойства. — М.: Наука, 1992. —92 с.
  274. И.И. и др. Оптическая однородность поликристаллического селенида цинка // ОПМ. 1992. — Т. 2. — С. 51−52.
  275. .В. и др. Капометрические измерения объемного и поверхностного поглощения ИК материалов в области спектра 5−6 мкм // ОМП. — 1989. -№ 4.-С. 41−43.
  276. А.А. и др. Роль пассивной подложки при вакуумной сублимации поликристаллического селенида цинка // Высокочистые вещества. -1991.-Т. 1.-С. 103−105.
  277. В.И., Погонин В. А., Гредитов А. В. Моделирование процесса получения оптических материалов на основе селенида цинка // ТОХТ. — 1997. — Т.31,№ 3.-С. 296−301.
  278. В.Г., Попов В. П. Математическое моделирование процессов химического осаждения слоев селенида цинка // ТОХТ. 1994. — Т. 28, № 1. — С. 48−50.
  279. В.А., Шиганцов В. А. Постановка задачи гарантированного управления процессом получения поликристаллических оптических материалов на основе селенида цинка // 2 Междунар. науч.-практ. конф.: Сб. тр. Новочеркасск, 2002. — Ч. 2. — С. 53−55.
  280. А.Н. и др. Исследование текстуры поликристаллов селенида цинка // Тр. ГОИ. JI., 1983. — Т. 54.-Вып. 188.-С. 119−120.
  281. A.M., Родина Г. Л. Моделирование процессов химического осаждения // Высокочистые вещества. 1989. — Т. 4. — С. 132−135.
  282. В.Б., Назаров Н. А. и др. Рефрактометрические характеристики поликристаллических материалов на основе селенида цинка // ОМП. -1987. -№ 10.-С. 10.
  283. А.В. и др. Термодинамика и теплопередача. — М.: Высш. шк., 1975.-495 с.
  284. А.В. Теория теплопроводности. М.: Высш. шк., 1967. — 600 с.
  285. А.В. Тепломассообмен: Справочник. М.: Энергия, 1978.480 с.
  286. Р.И. Динамика многофазных сред. М.: Наука, 1987. -Ч. 1.-464 с.
  287. Ю.В., Стрелец М. Х. Внутреннее течение газовых смесей. -М.: Наука, 1989.-368 с.
  288. Л.А., Новиков Ю. Б. ИК-поглощения кристаллов селенида цинка // Прикладная спектроскопия. 1979. — Т. 30, № 4. — С. 705−709.
  289. А.Н. и др. Влияние особенностей микроструктуры поликристаллических образцов сульфида цинка на их оптические свойства // Неорганические материалы. 1989. — Т. 25, № 9. — С. 1430−1439.
  290. С.Э. Оптические спектры атомов. М.: Энергоатомиздат, 1967.-625 с.
  291. .М. и др. Влияние межзеренных границ на ослабление потока излучения в поликристаллах ZnSe // ФТТ. 1990. — Т. 32, № 2. — С. 309 314.
  292. В.К. Примесные поглощения в селениде цинка // ЖПС. -1985. Т. 34, № 6. — С. 1152−1154.
  293. В.А., Гредитов А. В., Шиганцов В. А. Оптимизация процесса производства оптических материалов на основе селенида цинка // Вестник ТГТУ. 2002. — Т. 8, № 3. — С. 426−430.
  294. V 296 Радышевская О. Н. Математическое моделирование кинетики сульфирования 2-нафтола серной кислотой // Прикладная химия. 1988. — № 7. -С.1540−1545.
  295. Соль Шеффера: Технологический регламент производства // Предприятия п/я А-7568. Тамбов, 1987. — 112 С.
  296. Rudolph A. Abramovitch Applications of microware energy in organic chemistry. A review // Organic preparations and procedures int. 1991. — Vol. 23. -P. 683−711.
  297. И.И., Иванов Л. М. О гидролизе 2,8 нафтолсульфокислоты в процессе сульфирования 2-нафтола // ЖПХ. — 1940. Т. 13, № 10. — С. 14 711 473.
  298. И.И. О сульфировании 2-нафтола серной кислотой // ЖПХ. — f 1948.-Т.21,№ 19.-С. 1002−1005.
  299. Н. Химия и технология соединений нафталинового ряда. -М.: Госхимиздат, 1963. 655 с.
  300. Raner K.D., Strauss C.R. Trainor a new Microwave Reactor for Batchwise Organic Synthesis // J. Org. Chem. 1995. — Vol. 60. — P. 2456−2460.
  301. Cablewski Т., Faux A., Strauss C. Development and Application of a Continuos Microwave Reactor for Organic Synthsis // J. Org. Chem. 1994. -Vol. 59.-P. 3408−3412.
  302. R., Smith F., Westaway K. // Rousell, Tetrahedron Lett. 1989. -Vol. 27. — P. 279−282.
  303. А.В. и др. Микроволновая активизация гетероциклизаций с участием карбоновых кислот // ЖОХ. 1989. — Т. 65, № 3. — С. 511−513.
  304. Giguere R., Lopez В., Namen A. Abstracts of Papers. S.E. Regional Meeting, ABS. 1988. — P. 216−219.
  305. К., Strauss С. // J. Org. Chem. 1993. — Vol. 58. — P. 950−953.
  306. Shibata C., Kashima T. Nonthermal influence of microware power on chemi-cal reactions//J. Appl. Phys. 1996. — Vol. 35, N 1. — P. 316−319.
  307. A.C., Целинский И. В., Астафьев A.A. Сульфирование ароматических аминов в условиях микроволнового нагрева // ЖПХ. 1997. — Т. 10, № 3.-С. 514−516.
  308. Ю.С., Девяткин И. И. Сверхвысокочастотные нагревательные установки для интенсификации технологических процессов. Саратов: СГУ, 1983.- 133 с.
  309. А.С., Рикенглаз Л. Э., Целинский И. В., Астафьев А. А. Интенсификация твердофазных химических реакций, проводимых в условиях микроволнового нагрева // ЖПХ. 1997. — Т. 10, № 11. — С. 1855−1860.
  310. А.С., Рикенглаз Л. Э., Целинский И. В., Астафьев А. А. К вопросу о кинетике твердофазных реакций, проводимых в условиях микроволнового нагрева, на примере изомеризации 1-нафтол-4сульфоната натрия // ЖПХ.1997.-Т. 10,№ 12.-С. 2022−2025.
  311. Г. С., Фирсова М. Г., Килькеев Р. Ш. Высокочастотный нагрев диэлектрических материалов. Л.: Машиностроение, 1989. — 138 с.
  312. Г. Нагрев энергией сверхвысоких частот. М.: Энергия, 1978.-312 с.
  313. О.С., Собенин В. Т. Техника сверхвысоких частот. М.: Атомиздат, 1980. — 464 с.
  314. Ю.Н., Свиридов В. Т. Электроника сверхвысоких частот. -М.: Радио и связь, 1981. 89 с.
  315. И.А., Некрутман С. В. Сверхвысокочастотный нагрев пищевых продуктов. М.: Агропромиздат, 1986. — 351 с.
  316. В.Ф., Погонин В. А., Щинов Э. В. Модель кинетики процесса гетерогенного сульфирования 2-нафтола серной кислотой // Вестник ТГТУ.1998. -№ 1.-С. 64−67.
  317. Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1970. —271 с.
  318. Too J.R., Fan L.T. Markov chain models of complex chemical rections in continuous flow reactors // Сотр. Chem. Engng. 1983. — Vol. 7, N 5. — P. 642−647.
  319. В.Ф., Погонин B.A., Щинов Э. В. Математическое моделирование процесса получения кислоты Шеффера // ТОХТ. 2000. — Т. 34, № 6. -С. 644- 648.
  320. Технические условия на соль Шеффера / Предприятие п/я А-7568. — 1981.-18с.
  321. Обследование качества соли Шеффера в связи с пересмотром ТУ. Усовершенствование методик определения примесей в соли Шеффера: Отчет 8−½−81, предп. п/я А-7568. Тамбов, 1981. — 18 с.
  322. В.Ф., Погонин В. А., Щинов Э. В. Микропроцессорная система управления СВЧ-реактором непрерывного действия // Информационные технологии в проектировании микропроцессорных систем: Междунар. науч.-техн. конф. / ИТ ПМПС. 2000. — С. 39−40.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!