Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка методов и алгоритмов технического диагностирования стрелочных переводов и электроприводов

Диссертация: Разработка методов и алгоритмов технического диагностирования стрелочных переводов и электроприводов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ. Диссертационная работа и ее отдельные разделы докладывались и обсуждались на семинарах кафедры «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» (РГУПС), на Юбилейной научно-практической конференции «Повышение эффективности работы железнодорожного транспорта Сибири и Дальнего Востока», посвященной 100-летию завершения строительства… Читать ещё >

Разработка методов и алгоритмов технического диагностирования стрелочных переводов и электроприводов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Исследование методов технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода на сортировочной горке
    • 1. 1. Анализ процесса расформирования составов на сортировочной горке. 1.2. Анализ функционирования системы автоматизированного управления на сортировочной горке
    • 1. 3. Анализ факторов, влияющих на эффективность технического обслуживания стрелочного перевода и электропривода
    • 1. 4. Выводы
  • ГЛАВА 2. Математическая модель процесса технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода
    • 2. 1. Анализ и выбор вида модели технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода
    • 2. 2. Ограничения метода обработки графических протоколов функционирования стрелочного перевода и электропривода
    • 2. 3. Метод обработки графических протоколов функционирования стрелочного перевода и электропривода
    • 2. 4. Выводы
  • ГЛАВА 3. Применение метода обработки графических протоколов для определения технического состояния стрелочного перевода и электропривода
    • 3. 1. Алгоритм применения метода обработки графических протоколов для определения наличия неисправности
    • 3. 2. Алгоритм применения метода обработки графических протоколов для определения вида неисправности
    • 3. 3. Алгоритм применения метода обработки графических протоколов для определения наличия и вида неисправности
    • 3. 4. Составление таблиц-подсказок, построенных на основании метода обработки графических протоколов функционирования стрелочного перевода и электропривода
    • 3. 5. Сравнительный анализ алгоритмов определения вида графического протокола
    • 3. 6. Выводы
  • ГЛАВА 4. Программные и алгоритмические средства процесса технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода в автоматизированной системе управления на сортировочной горке
    • 4. 1. Построение алгоритма определения количества интервалов разбиения исследуемого графического протокола
    • 4. 2. Особенности программных средств процесса технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода в автоматизированной системе управления на сортировочной горке
      • 4. 2. 1. Выбор среды программирования
      • 4. 2. 2. Описание пакета программ REG2003D
        • 4. 2. 3. 0. писание расширений файлов
    • 4. 3. Выводы

В условиях реорганизации железнодорожного транспорта одной из < главных задач «Программы технического и технологического перевооружения хозяйства сигнализации, централизации и блокировки железных дорог на период 2002;2005 гг.» является переход на прогрессивные методы технической эксплуатации на основе широкого внедрения автоматизированных систем технического диагностирования (АСТД).

Большой вклад в развитие теоретических положений, разработку методов и алгоритмов, создание аппаратно-программных средств автоматизации процессов технического диагностирования устройств у железнодорожной автоматики и телемеханики внесли В. М. Алексеев, I.

JI.A. Баранов, И. В. Беляков, А. И. Брейдо, А. Н. Гуда, И. Е. Дмитренко, * В. Н. Иванченко, С. М. Ковалев, Е. А. Кораблев, Ю. А. Кравцов, Н. Н. Лябах, В. В. Сапожников, Вл.В. Сапожников, JT.B. Пальчик, А. Е. Федотов, Д. В. Швалов и другие.

Отказы элементов системы «стрелочный перевод — электропривод» вызывают нарушения хода технологических процессов на станциях, поиск i отказов требует значительных временных затрат, поэтому в настоящее время актуальной является задача уменьшения количества отказов, приносящих ущерб, за счет сокращения времени восстановления, увеличения глубины диагностирования, фиксации предотказных состояний.

Система «стрелочный перевод — электропривод» представляет собой сложную электромеханическую систему, выполняющую ответственные функции по организации и обеспечению безопасности движения поездов и функционирующую в условиях влияния различных дестабилизирующих факторов, точная количественная оценка которых затруднительна. Кроме того, практически невозможно в эксплуатационных условиях без выключения стрелок из зависимостей проводить измерения механических параметров, дающих наиболее точную информацию о техническом состоянии системы.

В известных в настоящее время АСТД (АПК-ДК, АРМ-ГАЦ, АДК-СЦБ и др.) в качестве обобщенного диагностического параметра для системы «стрелочный перевод — электропривод» выбран рабочий ток, при этом реализованы высокоточные измерения диагностического параметра и построение графических протоколов, отражающих динамику его изменения на конечном временном интервале. Однако функции принятия решений о состоянии объекта диагностирования на основании анализа графических протоколов выполняются эксплуатационным штатом, что не даёт возможности производить диагностирование в реальном времени.

Один из перспективных подходов к построению АСТД состоит в реализации экспертных методов анализа графических протоколов (ГП), основанных на формализации опыта и знаний эксплуатационного штата и дающих возможность осуществлять в реальном времени функциональное диагностирование устройств, работающих в динамическом режиме, к классу которых относится система «стрелочный перевод — электропривод». Такой подход, отражающий естественные интеллектуальные процедуры принятия решения человеком и опирающийся на логические операции, позволяет использовать неточную или представленную в словесно-качественной форме информацию и реализовать трудно формализуемые алгоритмы.

В качестве объекта исследования в работе используется система автоматизированного управления на сортировочной горке, функционирующая в условиях неполноты информации и предназначенная для принятия решений в трудно формализуемых задачах.

Предметом исследования являются методы и модели построения высоконадёжных и эффективных автоматизированных систем технического диагностирования устройств железнодорожной автоматики и телемеханики.

Цель диссертации. Разработка методов автоматизации экспертной поддержки принятия решений в процессе технического диагностирования стрелочных переводов и электроприводов (СПиЭП), что позволит повысить эффективность технологических процессов управления движением поездов на станциях и сортировочных горках.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Автоматизировать процесс технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода, являющегося исполняющим устройством системы управления на сортировочной горке.

2. Классифицировать неисправности, приводящие к возникновению опасных отказов, приносящих ущерб маневровой и поездной работе на сортировочной горке.

3. Выявить причины недостаточной точности ранжирования альтернатив и предложить пути её повышения с использованием процедур нечёткого вывода и метода обработки графических протоколов.

4. Классифицировать исходные данные с использованием процедур распознавания образов.

5. Разработать алгоритмы построения нечётких множеств и функций принадлежности нечётких множеств. 6. Выявить преимущества применения метода обработки графических протоколов функционирования стрелочного перевода и электропривода.

7. Применить разработанные модели и программное обеспечение для практических задач диагностирования стрелочного перевода и электропривода.

Методы исследования. Исследования проводились с использованием положений теории нечетких множеств, теории статистического анализа, теории распознавания образов, теории массового обслуживания, методов имитационного моделирования на персональной ЭВМ.

Для достижения поставленных задач в первой главе рассматривается ^ основной объект исследования — система автоматизированного управления * ' на сортировочной горке. Диагностирование стрелочного перевода и электропривода, являющегося неотъемлемым элементом системы управления ведётся в условиях неполноты информации, а процесс принятия решений невозможен без привлечения экспертных заключений. Эти свойства обуславливают необходимость применения экспертных систем (ЭС).

Вторая глава посвящена построению формализованной модели и метода диагностирования СПиЭП, основанного на обработке графических протоколов.

В третьей главе рассматривается применение метода обработки ГП к решению ряда задач, связанных с определением технического состояния СПиЭП. Приводится оценка эффективности метода обработки ГП и описание круга неисправностей, необходимых для формирования таблиц-подсказок, которые использовались для апробации предлагаемых методик.

В третьей главе описываются методики, позволяющие применить s метод обработки графических протоколов с использованием моделей и признаков ГП. Также приводится оценка эффективности метода обработки графических протоколов и описание круга неисправностей, необходимых для формирования таблиц подсказок, которые использовались для апробации предлагаемых методик.

В четвёртой главе рассмотрены вопросы программно-аппаратной реализации метода обработки ГП в диагностирующих АРМах.

В приложения внесены материалы о внедрении результатов диссертационной работы.

Научная новизна работы заключается в следующем: • разработана динамическая модель анализа технического состояния стрелочных переводов и электроприводов, основанная на нечёткой аппроксимации функции обобщённого параметра с использованием лингвистических переменных;

• разработан метод автоматизации интеллектуальной поддержки принятия решений в процессе технического диагностирования устройств;

• на основе классификации неисправностей стрелочного перевода и электропривода разработан словарь лингвистических термов, предназначенный для использования в нечётко-логической модели анализа графических протоколов.

Практическая ценность работы заключается в реализации программного обеспечения, необходимого для диагностирования и технического обслуживания стрелочного перевода и электропривода. В работе достигнуты следующие практические результаты:

• разработано программное обеспечение, реализующее предлагаемый. метод, а также электронная инструкция, навигационная система которой строится по блочному принципу с иерархической перекрёстной структурой ссылок внутри каждого блока;

• использование результатов диссертационного исследования для повышения эффективности диагностирования стрелочного перевода и электропривода позволит сократить время поиска возникнувшей неисправности и, как следствие, уменьшит общее время нахождения составов в системе расформирования;

• предложенные методы позволят значительно расширить область применения средств диагностирования и определить техническое состояние не только электропривода, но и стрелочного перевода.

По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ. Диссертационная работа и ее отдельные разделы докладывались и обсуждались на семинарах кафедры «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» (РГУПС), на Юбилейной научно-практической конференции «Повышение эффективности работы железнодорожного транспорта Сибири и Дальнего Востока», посвященной 100-летию завершения строительства Транссибирской магистрали и 150-летию открытия движения по магистрали Санкт-Петербург — Москва, проходившей в Хабаровске, 2001 г.- IV Всероссийской научной конференции с международным участием молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения» г. Таганрог, 2001 г.- III международной научно-практической конференции «Интеллектуальные электромеханические устройства, системы и комплексы», г. Новочеркасск, 2002 г. Материалы диссертации были представлены и отмечены наградой на 3-й Межрегиональной научной конференции, направленной на решение проблем экономического развития России, организованной Министерством образования Российской Федерации и проведенной в Северо-Кавказском государственном технологическом университете г. Ставрополь, 2002 г., материалы диссертационной работы опубликованы в печатных изданиях «Известия высших учебных заведений. Северо-кавказский регион. Технические науки» и «Известия ТРТУ» 2003 г., имеющих статус центрального издания.

4.3. Выводы.

1. Разработан алгоритм разбиения графического протокола, позволяющий применять экспертные оценки и повысить точность определения вида графического протокола.

2. Проведён вычислительный эксперимент разбиения графического протокола на основе принципа обобщения для нечётких чисел.

3. Обосновано использование объектно-ориентированного программирования и приведена структура классов, применяемая в разработанном пакете программ.

4. Разработан пакет программ, реализующий метод обработки графических протоколов и позволяющий определить вид неисправности с точностью не менее 0,9.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Основные научные и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем.

1. Разработана нечётко-динамическая модель диагностирования системы «стрелочный перевод и электропривод». В основу модели положен метод нечёткой аппроксимации функции обобщённого параметра. Предложен способ оптимизации параметров нечётко-логической модели на основе механизмов обучения.

2. Разработан метод анализа графических протоколов, позволяющий определить характер неисправности, что повышает глубину диагностирования и сокращает время восстановления в эксплуатационных условиях. На имитационных моделях исследованы различные варианты применения алгоритмов принятия решений.

3. Разработана методика формирования словаря лингвистических термов, необходимого для реализации алгоритмов анализа графических протоколов. Универсальность методики состоит в ее независимости от типа объекта диагностирования и условий его функционирования.

4. Применение результатов диссертационной работы при создании интеллектуальной подсистемы принятия решений в составе информационно-управляющей системы на сортировочной. горке позволит обеспечить диагностирование стрелочных переводов и электроприводов в реальном времени с фиксацией предотказных состояний, что приведет к сокращению эксплуатационных расходов. Разработанные программные средства реализации алгоритмов принятия решений внедрены на Южной сортировочной горке станции Батайск Северо-Кавказской железной дороги.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Вл.В. Разработка методов технической диагностики и методов синтеза контролепригодных дискретных систем железнодорожной автоматики и телемеханики: Автореф. дис.. д-ра техн. наук. Л.: ЛИИЖТ, 1984.-44 с.
  2. Н. М. Автоматизация процесса расформирования составов на сортировочных горках. М.: Транспорт, 1971.-271 с.
  3. B.C., Соколов В. Н. Устройства механизированных и автоматизированных сортировочных горок: Справочник.- 2-е изд., перераб. и доп. М.: Транспорт, 1988. — 208 с.
  4. Г. А. Автоматизация управления маршрутами движения на сортировочных горках // Сб. науч. тр. М.: Транспорт, 1984. — 120 с.
  5. П.И. Непрерывность процессов переработки вагонов на станции. М.: Транспорт, 1976. — 160 с.
  6. Н.Н. Оптимизация процесса переработки вагонов на станциях. М.: Транспорт, 1973. — 184 с.
  7. Методические рекомендации по применению способов повышения перерабатывающей способности сортировочных горок крупных сортировочных станций. Л.: Транспорт, 1981. — 57 с.
  8. Г. А., Иванченко В. Н. Организация труда и оборудование рабочего места оператора автоматизированной сортировочной горки // Сб. науч. тр. М.: Транспорт, 1973. — 48 с.
  9. В.Д. Совершенствование технологии и управления параллельным роспуском составов на базе ЭВМ // Совершенствованиетехнологии перевозок и увеличение пропускной способности железных дорог: Сб. науч. тр. М.: МИИТ, 1983. — С. 23−26.
  10. Организация движения на железнодорожном транспорте / Ф. П. Кочнев, Б. М. Максимович, К. К. Тихонов, Г. И. Черномордик. М.: Трансжелдориздат, 1963. — 319 с.
  11. Технология работы участковых и сортировочных станций / И. Г. Тихомиров, П. С. Грунтов, П. Б. Мухо, А. В. Невзоров, П. А. Сыдко, П. А. Шульженко, В. Е. Ярмоленко. М.: Транспорт, 1966. — 210 с.
  12. Эксплуатационные расчеты с применением теории вероятностей / Мартынов И. М., Сотников Е. А., Тулупов JI. П., Кутыев Г. М., Шабалин Н. Н. М.: Транспорт, 1970. — 239 с.
  13. А.В., Ярошевский М. Г. Психология: Учебник для студ. высш. пед. уч. заведений. 3-изд. стереотип. — М.: Издательство «Академия», 2002. — 512 с.
  14. JI.X., Квакина Н. Б., Уколова М. А. Адаптационные реакции и резистентность организма. Ростов н/Д, 1979. — 128 с.
  15. Бир Ст. Кибернетика и управление производством. М., 1963.276 с.
  16. Н.Н. Математические основы разработки и использования машинного интеллекта. Ростов н/Д: Изд-во Ростовского ун-та, 1989. -112 с.
  17. Ю.В., Зубрылин Г. И., Григорьев К. К. Механизация и автоматизация работы сортировочной станции. М.: Транспорт, 1973. -199 с.
  18. В.Н. и др. Системы автоматического управления на железнодорожном транспорте // Автоматика. 1984. — № 1. — С. 23−28.
  19. Инструкция по технологии' обслуживания устройств сигнализации, централизации и блокировки. Департамент сигнализации, связи и вычислительной техники Министерства путей сообщения Российской Федерации. М.: Трансиздат, 1999. — 64 с.
  20. А.И., Жуков В. И., Ивенский И. М. Электрическая централизация. М.: Транспорт. 1989. — 303 с.
  21. П.В. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Высшая школа. 1980. — 230 с.
  22. А.А. Математические модели управления производством. М.: Наука. 1975. — 340 с.
  23. Разработка адаптивной автоматической системы управления сортировочной горкой / Е. Н. Лебединска, Н. Н. Новгородов, Л. В. Пальчик, Е. Г. Шепилова, А. А. Явна // Вестник ВНИИЖТа.- 1999. № 3. — С. 32−34.
  24. Д.В., Железняк Н. П. Автоматизация анализа графика функции на конечном временном интервале // Повышение эффективности работы железнодорожного транспорта Сибири и Дальнего Востока: Юбил. Всерос. науч.-практ. конф. Хабаровск: ДВГУПС, 2001. — С. 73.
  25. И.Е. Техническая диагностика и автоконтроль систем ж. д. А и Т. М.: Транспорт, 1986. — 141 с.
  26. И.Е. Техническая диагностика и автоконтроль в железнодорожных системах, А и Т. М.: Транспорт, 1976. — 96 с.
  27. И.Е. Передовые методы обслуживания и технической диагностики устройств ж. д. А и Т. М.: ВЗИИТ, 1976. — 36 с.
  28. И.Е., Сапожников В. В., Дьяков Д. В. Измерения и диагностирование в системах железнодорожной автоматики, телемеханики и связи: Учебник для вузов ж.-д. трансп. М.: Транспорт, 1994. — 263 с.
  29. Н.Я., Королев А. И., Ягудин Р. Ш. Эксплуатационная надежность элементов систем железнодорожной автоматики и телемеханики. М.: Транспорт, 1971. — 120 с.
  30. .Д., Ягудин Р. Ш. Предупреждение и устранение неисправностей в устройствах СПБ. М.: Транспорт, 1984. — 224 с.
  31. И.Е., Устинский А. А., Цыганков В. И. Измерения в устройствах автоматики, телемеханики и связи на железнодорожном транспорте. М.: Транспорт, 1982. — 312 с.
  32. П.П., Согомонян Е. С. Основы технической диагностики. М.: Энергоиздат, 1981. — 320 с.
  33. И.Е. Теория и методы' автоматического контроля и диагностики устройств СЦБ в эксплуатационных условиях: Автореф. дис.. д-ра техн. наук. М.: МИИТ, 1980. — 38 с.
  34. B.JI. Разработка методов и алгоритмов построения деревьев решений для систем управления на железнодорожном транспорте: Автореф. дис.. канд. техн. наук. Ростов н/Д: РГУПС, 2001. — 24 с.
  35. М. Фреймы для представления знаний / Пер. с англ. -М.: Энергия, 1979.- 159 с.
  36. Искусственный интеллект: Справочник. Книга 1. М.: Радио и связь, 1990.-494 с.
  37. В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия. Телеком, 2001. — 382 с.
  38. Нейросетевые системы управления / В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин, В. Н. Антонов. СПб.: Изд-во С.-Петербургского ун-та, 1999. -265 с.
  39. Л.Г., Максимов А. В. Нейрокомпьютеры: Учебное пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2002. — 320 с.
  40. А.И. Теория нейронных сетей. Книга 1: Учебное пособие для вузов / Общ. ред. А. И. Галушкина. М.: ИПРЖР, 2000. — 416 с.
  41. Нейроматематика. Книга 6: Учебное пособие для вузов / Общ. ред. А. И. Галушкина. М.: ИПРЖР, 2002. — 425 с.
  42. Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика/ Пер. с. англ. М.: Мир, 1992. — 105 с.
  43. В.П. Экспертные системы в химической технологии: Основы теории, опыт разработки и применения. М.: Химия, 1995. — 398 с.
  44. А.Н., Панасов B.JI. Бутстреп процедуры построения деревьев решений // Всероссийский семинар «Нейроинформатика и её приложения». — Красноярск, 2000. — С. 54.
  45. Д.В. Автоматизированная система определения технического состояния устройств электрической централизации устройств электрической централизации: Автореф. дис.. канд. техн. наук. Ростов н/Д: РГУПС, 2001. — 24 с.
  46. Нечёткие множества в модулях управления и искусственного интеллекта// А. Н. Аверкин, И. З. Батыршин, А. Ф. Блишун и др.- Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986. — 311 с.
  47. Прикладные нечёткие системы// К. Асаи, Д. Ватада, С. Иван и др.- Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сухэно. М.: Мир, 1999. — 368 с.
  48. В.Е. Модели и процедуры принятия решений. -Тбилиси: Мецниереба, 1981. 118 с.
  49. В.А., Бакулин Е. П., Кореньков Д. И. Нечёткие множества в системах управления. Рукопись лекций. НГУ, 1995. — 65 с.
  50. Н.П. Определение количества интервалов разбиения электрореограмм с применением принципа обобщения для нечётких чисел. Мат. междунар. науч.-техн. конф. «Интеллектальные САПР». Таганрог: Известия ТРТУ, 2003. — С. 312.
  51. С.М. Нечётко-темпоральные модели структурного анализа и идентификации диагностический процессов в слабо формализованных задачах принятия решений: Автореф. дис.. д-ра техн. наук. Таганрог: ТРТУ, 2002. — 36 с.
  52. А.Н., Крумберг О. А., Фёдоров И. П. Принятие решений на основе нечётких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатие, 1990. -184 с.
  53. Dubos D., Prade Н. Fuzzy sets and systems theory and applications -New York Acad. Press. 1980. 294 p.
  54. Efstathion J., Raikovich V. Multi-attribute decision-making using a fuzzy heuristic approach // Intern. J. Man-Machine Studies. 1980. — Vol. 12. № 2.-P. 141−156.
  55. C.A. Проблемы принятия решений при нечёткой исходной информации. М.: Наука, 1981. — 208 с.
  56. А. Введение в теорию нечётких множеств / Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1982. 432 с.
  57. Р.А., Райфа X. Применение решений при многих критериях: Предпочтения и замещения / Пер. с англ. М.: .Радио и связь, 1981. — 560 с.
  58. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / Борисов А. Н., Алексеев А. В., Крумберг О. А. и др. Рига: Зинатие, 1982.-256 с.
  59. Л.В., Железняк Н. П. Математические ограничения МОГП функционирования СПиЭП: Материалы междунар. науч.-техн. конф. IEEE AIS'03. CAD2003. М.: Физматлит, 2002. — 362 с.
  60. В.В. Разработка автоматизированной системы контроля и диагностирования устройств передачи информации железнодорожного транспорта: Автореф. дис.. канд. тех. наук. М.: РГОТУПС, 1997. — 24 с.
  61. Микропроцессорная система контроля состояния устройств СЦБ / А. В. Андреевских, А. Н. Байдуж, В. Т. Доманский, И. И. Киненеев // Автоматика, телемеханика и связь. 1991. — № 2. — С. 9−11.
  62. М.В., Сергеев Н. Е. О решении задачи расшифровки данных динамометрирования штанговых глубинных насосов // Материалы междунар. симпозиума «Искусственный интеллект XXI веке». IKAI. -Дивноморск, 2001.-С. 418−425.
  63. Ю.И., Гуревич И. Б. Распознавание образов и анализ изображений // Справочник искусственного интеллекта. Книга 2: Модели и методы. М.: Радио и связь, 1990. — 304 с.
  64. С.Т. Аппроксимация функций принадлежности значений лингвистической переменной // Математические вопросы анализа данных. Новосибирск ВЦ СО АН СССР, 1980. — С. 127−131.
  65. А.В. О построении функций принадлежности нечётких множеств соответствующих количественным экспертным оценкам // Науковедение и информатика. Киев: Наукова думка, 1981. — Вып. 22. — С. 70−79.
  66. В.Б. Параметрическое описание лингвистических значений переменных и ограничений // Модели выбора альтернатив в нечёткой среде: Тез. всесоюзн. семинара. Рига: Рижский политехнич. ин-т, 1980.-С. 75−76.
  67. Н.Н., Филиппов Л. И. Оптимизация процессов идентификации нелинейных систем функциональными полиномами Вольтерры. М.: МЭИ, 1980. — Вып. 469. — С. 88−91.
  68. Н.Н., Моисеенко И. Е. Приближённое решение плохо обусловленных систем линейных уравнений. Деп. в ВИНИТИ, 1987. № 6565 -В87.-7с.
  69. Н.Н. Исследование методов представления нелинейных инерционных объектов и непрерывных сигналов отсчётами // Известия СКНЦ ВШ. Технические науки. 1990. — № 1. — С. 33−39.
  70. Н.Н., Сидельников В. И. Разработка самообучающегося алгоритма прогноза нелинейных и нестационарных процессов // Известия СКНЦ ВШ. Сер. Технические науки. Новочеркасск. 1981. — № 3. — С. 6−9.
  71. Н.Н. Синтез многомерных и нелинейных систем на АВМ // Электромеханика. Новочеркасск, 1979. — № 12. — С. 11−37.
  72. Н.П. Применение классификационного алгоритма нечёткого сравнения эталонных и практических образов неисправностей // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион: Сб. науч. тр. — Ростов н/Д: СКНЦ, 2003. — С. 63−66.
  73. А.В. Применение нечёткой математики в задачах принятия решений // Методы и системы принятия решений: Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах. Рига: Рижский, политехи, ин-т. 1983. — С. 38−42.
  74. А.Н., Берштейн А. С., Коровин С. Д. Ситуационные советующие системы с нечёткой логикой. М.: Наука. 1990. — 272 с.
  75. С.М., Швалов Д. В. Нечёткая экспертная модель определения технического состояния устройств железнодорожной автоматики// 1УЖЕЛ 7thISCRE PVBY, 2000. Р. 182−184.
  76. Э.В. Экспертные системы. М.: Наука, 1987. — 285 с.
  77. Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. М.: Ми. р, 1976. -165 с.
  78. Представление и использование знаний / X. Уэно, Т. Кояма, Т. Осамото, Б. Мацуби, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. — 220 с.
  79. Н.Н., Шабельников А. Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте: Учебник. Ростов н/Д, 2002. — 283 с.
  80. Экспертные системы. Принципы работы и примеры // Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. — 222 с.
  81. С.П. Ситуационные управляющие и нечёткие игры в моделировании организационных систем. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. -147 с.
  82. Э.И., Майминас Е. З. Решения: теория информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981. — 32с.
  83. А.Н. Разработка методов автоматизации управления динамическим процессом на основе нечёткой информации: Канд. дис. -Ростов н/Д: РГУПС, 2001.-154 с.
  84. А.Н., Арсенин В. Н. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979. — 286 с.
  85. С.М., Каймаков К. Г., Строев М. Ю. Построение функций принадлежности для нечётких моделей человека-оператора // Межвуз. темат. сб. РИИЖТ, 1987. — Вып. 188. МПИС на железнодорожном транспорте. -С. 47−53.
  86. Г. А., Аверьянов Л. Г., Игнатов Б. А. Структурная надёжнность операторского звена в АСУ железнодорожной сортировочной горкой // Надёжность и быстродействие человеко-машинных систем. -Ростов н/Д, 1983. С. 65−77.
  87. Теория массового обслуживания: Справочник. М.: Наука, 1978.-419 с.
  88. Н.П. Применение процедур интерполяции графических образов с использованием нечётких подмножеств а-уровня // Интеллектуальные электромеханические устройства, системы и комплексы. Междунар. межвуз. сб. науч. тр. Новочеркасск: ЮРГТУ, 2003.
  89. Д.В., Железняк Н. П. Планирование мероприятий по расширению функциональных возможностей КДК системы автоматизации на сортировочной горке// Материалы 3-й межрегион, науч. конф. Ставрополь: I1. СевКавГТУ, 2002.-С. 85.
  90. Р.А. Размещение энергетических объектов: Выбор решений / Пер. с англ. М.: Энергоиздат, 1983. — 320 с.
  91. В. А. Аналитическое выполнение арифметических операций на нечёткими числами // Модели выбора альтернатив в нечёткой среде: Тезисы докладов всесоюз. семинара. Рига: Рижский политехи, ин-т, 1980.-. С. 14−15.
  92. А.В. Применение нечёткой математики в задачах принятия решений // Методы и системы принятия решений: Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах. Рига: Рижский политех, ин-т, 1983. — С. 38−42.
  93. Dubois D., Prade Н. Various kinds of interactive addition of fuzzy numbers. Application to decision analysis in presence of linguistic probabilities // 18th IEEE conf. decision control. New York, 1979. — P. 783−787.
  94. Dubois D., Prade H. Additions of interactive fuzzy numbers // IEEE Trans. Automatic Control. 1982. — Vol. 26. — № 4. — P. 926−936.
  95. Yager R.R. Multiple objective decision — making using fuzzy sets // Intern. J. Man — Machine Studies. — 1977. — Vol. 9. — № 4. — P. 375−382.
  96. Yager R.R. Multicriteria decisions with soft information an application of fuzzy set and possibility theory // Fuzzy Mathimatics, 1982. pt. 1. -Vol. 2. № 2. P. 21−28: pt. 2. — Vol. 2. № 3. — P. 7−16.
  97. И.Ф. Дискретная аппроксимация по критерию наименьшего предельного отклонения: Автореф. дис.. канд. техн. наук.1. Киев, 1999.- 19 с.
  98. В. М. Марченко И.Ф. Дискретные равномерные приближения // Тр. Таврич. гос. агротехн. акад. Вып. 4. — Т. 3. -Мелитополь, 1998. — С. 3−5.
  99. А.В., Марченко И. Ф. Дискретные приближения по заданным условиям: Тр. Таврич. агротехн. акад. Вып. 4. Т. 4. — Мелитополь, 1998.-С. 8−10.
  100. А.В., Марченко И. Ф., Пыхтеева И. В. Дискретные представления непрерывных функций в задачах аппроксимации // Тр. Таврич. гос. агротехн. акад. Вып. 4. — Т. 5. — Мелитополь, 1999. — С. 60−63.
  101. И.Ф. Итерационный способ дискретной аппроксимации // Тр. Таврич. гос. агротехн. акад. Вып. 4. -Т. 5. -Мелитополь, 1999.-С. 125−128.
  102. И.Ф. Способ опорных кривых в задачах плоской аппроксимации // Тр. Таврич. гос. агротехн. акад. Вып. 4. — Т. 6. -Мелитополь, 1999. — С. 25−28.
  103. . Язык программирования С++. Часть первая // Пер. с англ. Киев: «ДиаСофт», 1993. — 264 с.
  104. ., Липпман. С++ для начинающих. Т. 1. Изд-во «Гэллион», 1993. — 304 с.
  105. Пол Лукас. С++ под рукой. Киев: НИПС «ДиаСофт», 1993.176 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!