Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики

Диссертация: Совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В нефтепереработке для полного разделения смесей летучих жидкостей, частично или целиком растворимых одна в другой широко используют ректификацию. Этот процесс осуществляется в технологической установке, основной единицей которой является ректификационная колонна. Для поддержания в колонне стабильного технологического процесса по разделению различных фракций нефтепродуктов тарелки её средней… Читать ещё >

Совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Автоматизация нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн
    • 1. 1. Технологический процесс нагрева кубовой жидкости
    • 1. 2. Регулирование как способ поддержания технологического процесса
      • 1. 2. 1. Классические регуляторы
      • 1. 2. 2. Современные системы управления и регулирования
    • 1. 3. Регуляторы на нечёткой логике
      • 1. 3. 1. Теоретические основы нечеткой логики
      • 1. 3. 2. Области и примеры регуляторов на нечеткой логике
      • 1. 3. 3. Примеры структур систем на основе нечеткой логики
  • Выводы по главе
  • Глава 2. Идентификация объекта управления
    • 2. 1. Анализ объекта управления
      • 2. 1. 1. Уравнение материального баланса радиантной камеры
      • 2. 1. 2. Уравнение теплового баланса конвекционной камеры
      • 2. 1. 3. Передаточная функция печи для разогрева кубовой жидкости
    • 2. 2. Моделирование объекта управления
      • 2. 2. 1. Математическая модель объекта управления
      • 2. 2. 2. Моделирование объекта управления в среде Simulink (расширение MatLab)
  • Выводы по главе
  • Глава 3. Синтез регуляторов
    • 3. 1. Расчет ПИД-регулятора
      • 3. 1. 1. Метод расширенных частотных характеристик
      • 3. 1. 2. Расчет ПИД-регулятора по максимальной степени устойчивости
    • 3. 2. Расчет регулятора на нечеткой логике
      • 3. 2. 1. Классическая методика
      • 3. 2. 2. Упрощенная методика
  • Выводы по главе
  • Глава 4. Моделирование системы автоматического нагрева кубовой жидкости с гибридным регулятором на основе нечеткой логики
  • Выводы по главе

В нефтепереработке для полного разделения смесей летучих жидкостей, частично или целиком растворимых одна в другой широко используют ректификацию. Этот процесс осуществляется в технологической установке, основной единицей которой является ректификационная колонна. Для поддержания в колонне стабильного технологического процесса по разделению различных фракций нефтепродуктов тарелки её средней части орошают разогретой кубовой жидкостью — дистиллятом, отбираемым из нижней (кубовой) части колонны. Причём важным условием обеспечения требуемого качества и количества выходного продукта колонны является высокая стабильность температуры данной жидкости.

Известным способом поддержания стабильности требуемых параметров является применение регуляторов в составе автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) на базе пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД) закона.

Исследования фирмы Honeywell [54] показывают, что из проанализированных более чем 100 ООО ПИД-контуров регулирования, функционирующих на различных предприятиях, только лишь 1/3 обеспечивает приемлемый уровень работы. Анализ затронул предмет их обслуживания и качество функционирования в течение последних пяти лет.

Результат этих исследований приведён ниже:

1. 49% контуров регулирования настроены неверно или ошибочно;

2. 32% контуров регулирования настроены удовлетворительно;

3. 16% контуров регулирования плохо функционируют из-за регулирующей арматуры;

4. 4,4% контуров регулирования перенастраивались хотя бы 1 раз за последние два года.

Основной причиной данной ситуации является нестабильность параметров объектов регулирования. Большой объем контролируемых и регулируемых параметров, отсутствие оперативных методов контроля качества процессов регулирования, сложность настройки регуляторов в режиме нормальной эксплуатации объекта приводят к снижению качества регулирования и возникновению неблагоприятных режимов работы системы. В России эти же проблемы зачастую усугубляются отсутствием квалифицированных специалистов, способных выполнять периодическую подстройку ПИД-регуляторов.

Справедливым будет замечание о том, что данную проблему можно решить, автоматизировав процесс настройки ПИД-регуляторов, и на российском рынке уже присутствуют подобные программные продукты. Например, программный пакет «ПИД-эксперт» (НПО «Техноконт», г. Москва), регулятор с самонастройкой PID-ST в Распределённой Системе Управления (РСУ) Centum CS 3000 (Yokogawa Electric, Япония) и многие др.

Однако это программное обеспечение (ПО) обладает рядом существенных недостатков, значительно сокращающих возможную область их применения:

— Ограниченность объектов, с которыми могут работать системы автоматического определения настроек ПИД-регулятора. Алгоритмы, используемые в данных продуктах, как правило, позволяют осуществлять настройку объектов не выше первого порядка инерционности с возможным транспортным запаздыванием. Вообще-то, и эту проблему можно решить и создать алгоритм, подходящий для других типов объектов. Но это будет уникальная разработка, подходящая именно в этом, конкретном, случае, что значительно отражается на стоимости продукта.

— Для запуска процесса настройки регулятора, необходим достаточно чёткий и продолжительный переходной процесс, что не всегда возможно на предприятиях в условиях непрерывного технологического процесса.

— Необходимость интеграции системы автонастройки с АСУ ТП, эксплуатирующейся на предприятии, что не всегда просто и требует дополнительных затрат как материальных, так и физических.

Все эти недостатки программ автоматизации процесса настройки ПИД-регулятора обусловливают в ряде случаев неэффективность использования подобного регулятора.

Современной тенденцией развития АСУ ТП является применение интеллектуальных систем на основе нейросетевых технологий и нечеткой логики. Методы, развиваемые в теории нечеткого управления в настоящее время, активно применяются для разработки нечетких алгоритмов фильтрации неконтролируемых возмущений в системах управления, синтеза алгоритмов нечетких поисковых систем автоматической оптимизации, синтеза гибридных регуляторов на базе классических ПИД-регуляторов и других систем. По сравнению с традиционными системами нечеткие системы имеют лучшую помехозащищенность, быстродействие и точность за счет более адекватного описания реальной среды, в которой они функционируют.

Таким образом, целью работы является повышение качества и количества выходного продукта ректификационной колонны за счёт применения гибридных регуляторов на основе нечеткой логики в системах автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн.

В практическом плане достижение этой цели осуществляется за счет использования современных программно-технических комплексов объединенных в интегрированные SCADA—системы. Поэтому совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики в составе SCADA-систем и создание высокоэффективных систем управления является актуальной задачей.

Цель работы — повышение качества и количества выходного продукта ректификационной колонны за счёт применения гибридных 6 регуляторов на основе нечеткой логики в системах автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить целый ряд задач, а именно:

1. Обоснование применения гибридных регуляторов, построенных на основе нечёткой логики, для обеспечения качества регулирования параметров технологического процесса разогрева кубовой жидкости в процессе эксплуатации объекта.

2. Построение математических моделей технологического процесса разогрева кубовой жидкости ректификационной колонны для последующего синтеза гибридных регуляторов, обеспечивающих требуемое качество переходных процессов в системе.

3. Моделирование и анализ переходных процессов в системе автоматического регулирования (САР) температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с использованием гибридных регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора.

4. Разработка методики построения регуляторов на нечеткой логике с требуемым качеством регулирования для управления процессами нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн.

5. Синтез и анализ САР температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с гибридным регулятором на нечеткой логике.

Методы исследования. Поставленные задачи решались на основе методов математического анализа линейных и нелинейных динамических систем, методов классической и современной теории автоматического управления, теории нечеткой логики, методов математического и имитационного моделирования.

Теоретические положения подтверждены экспериментальными исследованиями в условиях реального объекта на Туапсинском нефтеперерабатывающем заводе, которые показали, что замена классического ПИД-регулятора гибридным регулятором на основе нечёткой логики, предложенным в диссертационной работе, позволяет повысить стабильность температуры кубовой жидкости на 5−10% и уменьшить время переходного процесса на 10−15%.

Научная новизна работы:

1 Получены структурированные математические модели в пространстве передаточных функций для рассматриваемого класса объектов — печей для нагрева кубовой жидкости для проведения сравнительного анализа переходных процессов в САР с использованием гибридных регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора.

2 Проведен сравнительный анализ переходных процессов в САР температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с использованием регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора, и доказана эффективность использования гибридных регуляторов на нечеткой логике.

3 Разработана методика синтеза регуляторов на нечеткой логике на основе анализа статистики переходных процессов реального объекта, позволяющая существенно упростить проектирование гибридных регуляторов на нечеткой логике, обеспечивающих требуемое качество переходного процесса.

4 Предложено каскадное включение регулятора на нечеткой логике и пропорционального регулятора, что позволяет достичь заданных показателей качества и упростить настройку полученного гибридного регулятора при тиражировании и эксплуатации.

5 Предложено осуществлять дискретное переключение коэффициента пропорционального регулятора по рассогласованию для уменьшения статической ошибки в установившемся режиме.

Практическая ценность работы заключается в разработке:

— современных научно обоснованных методов и средств регулирования температуры кубовой жидкости, позволяющих снизить риски возникновения неблагоприятных режимов работы, обеспечить качество регулирования технологических параметров в процессе эксплуатации и упростить процедуру подстройки регуляторов;

— методики синтеза регуляторов на нечеткой логике, позволяющей существенно упростить проектирование гибридных регуляторов, обеспечивающих требуемое качество переходного процесса.

Применение гибридных регуляторов на нечёткой логике, разработанных с помощью предложенной методики, позволяет не только упростить механизм подстройки, но и повысить стабильность температуры кубовой жидкости на 5—10%.

Реализация результатов работы.

1 Математические модели, алгоритмы регулирования и методика настройки нечётких регуляторов использованы при выполнении ряда проектов ООО НПФ «КРУГ»: АСУ ТП установок атмосферной трубчатки (AT) № 1−3.

2. Результаты диссертационной работы в виде методик, алгоритмов программ внедрены в учебный процесс на кафедре «Автоматика и телемеханика» ГОУВПО «Пензенский государственный университет».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных научно-технических конференциях «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (г. Пенза, 2004, 2007, 2008 гг.), на семинарах партнёров ООО НПФ «КРУГ» (г. Пенза, 2005, 2007 гг.), на 29 Международном семинаре-презентации и выставке по программно-техническим комплексам (ПТК), промышленным контроллерам, техническим и программным средствам АСУ ТП, SCADA-системам, приборам и средствам автоматизации в Институте проблем управления (ИПУ) РАН (г. Москва, 2005 г.).

Публикации. Всего по теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, из них 1 статья в издании, рекомендованном ВАК России. При этом 10 печатных работ написаны без соавторства.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 102 наименования. Работа содержит 135 страниц машинописного текста, 42 рисунка, 7 таблиц и одно приложение.

7. Результаты работы внедрены в учебный процесс на кафедре «Автоматика и Телемеханика» Пензенского Государственного Университета, а также использованы при разработке ряда проектов ООО НПФ «КРУГ»: АСУ ТП установок атмосферной трубчатки (AT) №№ 1−3 на базе SCADA «КРУГ-2000» на ООО «РН — Туапсинский НПЗ», что позволяет обеспечить повышение количества выходного продукта ректификационной колонны на 0,3−0,4%.

Внедрения результатов диссертационной работы подтверждены соответствующими актами, приведенными в приложении А.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Н. Фирма SGS-THOMSON Microelectronics партнёр Ассоциации нечётких систем // Новости искусственного интеллекта, 1993, № 3. — С. 161−164.
  2. О.Н. Моделирование переходных процессов системы возбуждения турбогенератора АЭС средствами нейро-нечеткой идентификации // Exponenta Pro. 2003. № 4. С. 9−14.
  3. В.Г. Общий курс процессов и аппаратов химической технологии: Учебник: В 2-х кн. / Под ред. В. Г. Айнштейна. М.: Логос, Высшая школа, 2003. — 872 с.
  4. О.В. Оптимальное управление технологическими процессами с использованием комбинированных математических моделей / О. В. Антонов, О. М. Проталинский // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. № 2.-С. 29−31.
  5. К. Промышленные роботы: внедрение и эффективность. — М.: Мир, 1987 г.-384 с.
  6. И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. / И. Н. Бронштейн, К. А. Семендяев — М.: Наука, 1981. 723с.
  7. Будущее искусственного интеллекта / Под редакцией Левитина К. Е. и Поспелова Д. А. М.: Наука, 1991. — 302 с.
  8. К. Оптимальное нечёткое управление для снижения энергопотребления в дистилляционных колоннах. / К. Буяхияуй, Л. Григорьев // Автоматика и телемеханика, 2005, № 2. С. 3645.
  9. И.В. Транспортные и манипуляционные системы мобильных робототехнических комплексов для экстремальных условий // Авторефератдиссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. — Челябинск: ЮУГУ, 1998. 25 с.
  10. Ю.М. Анализ гибкости сложных технических систем в условиях неопределенности. / Ю. М. Волин, Г. М. Островский // Автоматика и телемеханика. 2002. № 7. — С. 92—106.
  11. М. Управление манипуляционными роботами. / М. Ву-кобратович, Д. Стокич М.: Наука, 1985. — 384 с.
  12. Е.А. Реализация оптимальных режимов эксплуатации систем регулирования в АСУТП // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. № 6.-С. 1−5.
  13. В.М. Синтез контура адаптации с нечеткой логикой для системы управления деформируемого космического аппарата. / В. М. Глумов, И. Н. Крутова // Автоматика и телемеханика. 2002. № 7. С. 76−91.
  14. Н.Горитов А. Н. Оптимальность в задачах проектирования и управления роботами. / А. Н. Горитов, A.M. Кориков // Автоматика и телемеханика. 2001. № 7.-С. 82−90.
  15. В.И. Системы управления с цифровыми регуляторами. К.: Тэхника, 1990.-280 с.
  16. В.Г. Роботы вертикального перемещения. / В.Г. Гра-децкий, М. Ю. Рачков М.: Тип. Мин. образования РФ, 1997. — 223 с.
  17. И. Нечёткие множества как классы эквивалентности случайных множеств. Материалы научной конференции «Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения» / Под редакцией Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986. — С. 241−264.
  18. Н.П. Нечеткий логический регулятор в задачах управления. / Н. П. Деменков, И. А. Мочалов // Промышленные контроллеры и АСУ. 1999. № 2. С. 43−47.
  19. Н.П. Адаптивное управление с помощью нечетких супервизоров. // Промышленные контроллеры и АСУ. 1999. № 4. С. 2933.
  20. JI.A. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникаций в среде MatLab. -М.:РиС, 2005.-365 с.
  21. Дуб Дж.Л. Вероятностные процессы. М.: ИЛ, 1956. — 606 с.
  22. И.С. Идентификация объектов по критерию максимума количества информации. / И. С. Дургарян, Ф. Ф. Пащенко // Автоматика и телемеханика. 2001. № 7. С. 91−102.
  23. Дьяконов В.П. MatLab 6.5 SP1/7/7 SP1/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. / В. П. Дьяконов, В. В. Круглов М.: Солон-пресс, 2006. — 453 с.
  24. Д. К анализу и синтезу нечётких отображений. Материалы научной конференции «Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения» / Д. Дюбуа, А. Прад / Под редакцией Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986. — С. 229−240.
  25. Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. М.: Мир, 1976. — 165 с.
  26. В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. I / В. Н. Захаров, С. В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1992, № 5. С. 171−196.
  27. В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. II / В. Н. Захаров, С. В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1993, № 4. С. 189−205.
  28. В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. III. Методология проектирования / В. Н. Захаров, С. В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1993, № 5. С. 181 197.
  29. В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. IV. Имитационное моделирование /
  30. B.Н.Захаров, С. В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1994, № 5.1. C. 164−179.
  31. ЗО.Земляков С. Д. О некоторых результатах развития теории и практического применения беспоисковых адаптивных систем. / С. Д. Земляков, В. Ю. Рутковский // Автоматика и телемеханика. 2001. № 7. С. 103— 121.
  32. Интеллектуальные системы автоматического управления. / Под редакцией Макарова И. М. и Лоханина В. М. М: Физматпит. 2001. — 576 с.
  33. Г. М. Моделирование АСР температуры продукта на выходе печи для нагревания кубовой части ректификационной колонны. / Г. М. Искандеров, А. Е. Сарычев //Отчёт по НИР. Георгиевск: СевКавГТУ ГТИ, 2006. — 56 с.
  34. С.А. Управление системами на самоорганизующихся моделях // Автоматика и телемеханика. 2001. № 7. С. 122−128.
  35. И.Е. Статистическая динамика систем с переменной структурой. — М.: Наука, 1977. 416 с.
  36. Э.Ф. Глубокая переработка нефти: технологический и экологический аспекты. / Э. Ф. Каминский, В. А. Хавкин М.: Техника, 2001. -383 с.
  37. С.К. Авиационные магнитометрические системы навигации и перспективы их практического использования. // Автоматика и телемеханика. 2001. № 7. С. 129−137.
  38. В.Н. Постановка инженерного эксперимента. Киев, Донецк: Вища школа, 1982. — 118 с.
  39. В.В. Динамика управления роботами. М.: Наука, 1984. -336с.
  40. Г. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). 4-е изд. / Г. Корн, Т. Корн М.: Наука, 1978. — 832 с.
  41. А.А. Науковедение и состояние современной теории управления техническими системами // Известие РАН. Теория и системы управления, 1998, № 6. С. 7−14.
  42. Г. К. Планирование эксперимента в задачах идентификации экстраполяции. М.: Наука, 1977. — 208 с.
  43. В.В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. -М.: Физматлит, 2001. 224 с.
  44. С.Г. Нестандартные аппаратные средства адаптивных регуляторов и систем пассивной локации. // Автоматика и телемеханика. 2001. № 7.-С. 138−147.
  45. П.Д. Обратные задачи динамики управляемых систем. М.: Наука, 1987.-304 с.
  46. Ю.И. Разработка нечеткой обучаемой системы управления / Ю. И. Кудинов, Е. А. Халов, Н. А. Архипов, А. Ю. Келина // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. № 2. С. 25−28.
  47. Кудрявцев Е.М. Mathcad 2000 Pro. Символьное и численное решение разнообразных задач. М.: ДМК Пресс, 2001. — 576 с.
  48. В.М. Особенности нечётких преобразований в задачах обработки информации и управления. Часть 1 // Информационные технологии, 1999, № 1. С. 55−63.
  49. В.М. Идентификация объектов управления с распределёнными параметрами // Автоматическое управление и робототехнические системы. Межвузовский сборник научных трудов. М.: МИРЭА, 1982.-С. 125−132.
  50. В.В. Дискретные системы автоматического управления теплотехническими объектами / Под редакцией Макарова В. В. М.: Наука, 1997 г.-218 с.
  51. Манипуляционные системы роботов. / Под редакцией Корендясева
  52. A.И. М.: Машиностроение, 1989. — 472 с.
  53. B.C. Системы управления манипуляционных роботов. -М.: Наука, 1978.-416 с.
  54. Медведев B.C. Control System Toolbox. Matlab 5 для студентов. /
  55. B.C. Медведев, В. Г. Потемкин М.: Диалог-МИФИ, 2000. — 287 с.
  56. А.Н. Ситуационные советующие системы с нечёткой логикой. / А. Н. Мелихов, Л. С. Берштейн, С .Я. Коровин М.: Наука, 1990. -272 с.
  57. Р. Исследование Honeywell Process Solutions. // Control Engineering, 2003, № 11. С. 36−41.
  58. Методы робастного, нейро-нечёткого и адаптивного управления. / Под редакцией Егупова Н. Д. М: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001 г. -744 с.
  59. .М. Декомпозиционно-координационная оптимизация динамических систем с адаптацией критерия. // Автоматика и телемеханика. 2001. № 7. С. 148−157.
  60. А.Э. Развитие систем автоматизации и телемеханизации в нефтегазовой промышленности. М.: Недра Коммюникейшен Лтд, 2004. -332 с.
  61. Ю.К. Процессы и аппараты нефтепереработки. — М.: Химия, 1987.-408 с.
  62. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под редакцией Поспелова Д. А. — М.: Наука, 1986. 312 с.
  63. Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под редакцией Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986. — 408 с.
  64. С. Обработка знаний / Перевод с япон. М.: Мир, 1989. — 293с.
  65. М.А. Использование теории нечётких множеств для оптимизации управления на электростанциях / М. А. Панько, Э. К. Аракелян // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. № 8. С. 7−9.
  66. .Н. Обратные задачи динамики управляемых систем. Линейные модели / Б. Н. Петров, П. Д. Крутько // Известия АН СССР. Техн. Кибернетика, 1980, № 4. С. 138−145.
  67. Е.П. Манипуляционные роботы. Динамика и алгоритмы. М.: Наука, 1978.-400 с.
  68. Прикладные нечёткие системы. / Под редакцией Тэрано Т., Асаи К., Сугено М. М.: Мир, 1993.-368 с.
  69. Роботизированные производственные комплексы / Под редакцией Козырева Ю. Г., Кудинова А. А. М.: Машиностроение, 1987. — 272 с.
  70. М.Г. Карманный справочник нефтепереработчика. 2-е изд., испр. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2004. — 333 с.
  71. Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы. / Д. Рутковская, М. Пилиньский — М.: Горячая линия — Телеком, 2007. 452 с.
  72. А.А. Справочник по математике. — М.: Высшая школа, 1975. -479 с.
  73. А.Г. Примеры и задачи по технологии переработки нефти и газа. / А. Г. Сарданашвили, А. И. Львова — М.: Химия, 1973. 272 с.
  74. А.И. Процессы и аппараты нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности. — М.: Гостоптехиздат, 1962. — 363 с.
  75. Справочник автоматизация, приборы контроля и регулирования производственных процессов в нефтяной и нефтехимической промышленности. Т1. Метрология и общетехнические вопросы— М.: Гостоптехиздат, 1962. 456 с.
  76. Справочник по промышленной робототехнике: В 2-х кн. Кн. 2 / Под редакцией Нофа Ш. М.: Машиностроение, 1990. — 480 с.
  77. Справочник по теории автоматического управления / Под редакцией Красовского А. А. М.: Наука, 1987. — 712 с.
  78. Е.Э. Построение адаптивного ПИ регулятора на основе интегрального метода оценки параметров объекта / Е. Э. Страшинин, К. А. Утешев, Д. В. Андреев // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. № 8. С. 34−37.
  79. Е.Э. Методы интегральной оценки параметров объекта управления в системах промышленной автоматизации / Е. Э. Страшинин, К. А. Утешев, Д. В. Андреев // Промышленные контроллеры и АС У. 2004. № 6. С. 22−25.
  80. К.В. Аналоговые методы исследования систем // М.: Сов. радио, 1974.-438 с.
  81. В.И. Марковские процессы. / В. И. Тихонов, М. А. Миронов -М.: Сов. радио, 1977. 485 с.
  82. А.Ю. Автоматизация оперативно-диспетчерского управления водоканалами / А. Ю. Угреватов, А. Н. Полунин // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». Пенза, 2005. — 1 с.
  83. А.Ю. Автоматизация систем жизнеобеспечения зданий // Сборник материалов Семинара партнёров НПФ «КРУГ». Пенза, 2007. -С.14—18
  84. А.Ю. Автоматизация систем жизнеобеспечения зданий на базе SCADA «КРУГ-2000» // Сборник статей Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах», Пенза ИИЦ ПТУ, 2007. С. 176−179.
  85. А.Ю. Автоматизированная система контроля и дистанционного управления систем жизнеобеспечения Административного комплекса ОАО «Новошип» / А. Ю. Угреватов, К. Б. Пальчик, JI.B. Гурьянов // Автоматизация в промышленности, № 10, 2007. С. 12−17.
  86. А.Ю. Автоматизированная система управления технологическими процессами газового месторождения // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». — Пенза, 2007. 4 с.
  87. А.Ю. Автоматизированная система управления технологическими процессами скважин Марковского газовогоместорождения // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». Пенза, 2007. 4 с.
  88. А.Ю. АСУ ТП насосных станций водоснабжения / А. Ю. Угреватов, А. Н. Полунин, М. Б. Шехтман // Автоматизация и управление в технических системах. Межвузовский сборник научных трудов Пенза ИИЦ ПГУ, 2005.-С. 125−126.
  89. А.Ю. Комплексная автоматизация системы водоотведения городского водоканала / А. Ю. Угреватов, А. Н. Полунин, А. В. Бодырев // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». Пенза, 2006. — 2 с.
  90. А.Ю. Применение регуляторов на нечёткой логике // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки, № 3, 2007. С. 9−15.
  91. А.Ю. Регуляторы на нечёткой логике // Автоматизация и управление в технических системах. Межвузовский сборник научных трудов Пенза ИИЦ ПГУ, 2005. С. 78−83.
  92. А.Ю. Система автоматизации процесса термообработки тормозных колодок в печах // Информационный листок ООО НПФ «КРУТ» -Пенза, 2008. 4 с.
  93. А.Ю. Система автоматизации формования тормозных колодок// Информационный листок ООО НПФ «КРУГ» Пенза, 2008. — 4 с.
  94. А.Ю. Система автоматического управления газоперекачивающим агрегатом с газотурбинным приводом ГПА-Ц-6,3 //Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». 4 с.
  95. В.Ф. Лекции по курсу «Процессы и аппараты химической технологии». Учебное пособие для ВУЗов, 2-ое изд. М.: Химиздат, 2008. -607 с.
  96. Фу К. Робототехника. -М.: Мир, 1989. 624 с.
  97. Ф.Л. Манипуляционные роботы: динамика, управление, оптимизация. / Ф. Л. Черноусько, Н. Н. Болотник, В. Г. Градецкий М.: Наука, 1989. — 368 с.
  98. С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab. -М.: Горячая Линия Телеком, 2007. — 288 с.
  99. Р.Т. Основы технологических расчетов в нефтепереработке и нефтехимии: Учебное пособие для вузов. / Р. Т. Эмирджанов, Р.А. Лемберанский-М.: Химия, 1989. 192 с.
  100. Е.И. Основы робототехники. Л.: Машиностроение, 1985. — 416 с.
  101. Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. Учебное пособие-М.: Финансы и статистика, 2004. 256 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!