Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка программно-математического обеспечения автоматизированной системы диагностирования и мониторинга устройств железнодорожной автоматики и телемеханики

Диссертация: Разработка программно-математического обеспечения автоматизированной системы диагностирования и мониторинга устройств железнодорожной автоматики и телемеханики
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Методы диагностирования, применяемые в работающих на сегодняшний день автоматизированных системах мониторинга устройств электрической централизации, имеют ряд недостатков, связанных в первую очередь с несовершенством алгоритмов, которые ориентированы на применение ручной технологии и не обеспечивают необходимой глубины контроля. В лучшем случае в этих системах применяется статистический анализ… Читать ещё >

Разработка программно-математического обеспечения автоматизированной системы диагностирования и мониторинга устройств железнодорожной автоматики и телемеханики (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ УСТРОЙСТВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ АВТОМАТИКИ И ТЕЛЕМЕХАНИКИ
    • 1. 1. Особенности диагностирования устройств ЖАТ и системы диагностирования и мониторинга
    • 1. 2. Модели и методы решения задач диагностирования
    • 1. 3. Современные системы диагностирования технических устройств в других отраслях
    • 1. 4. Выводы по главе 1
  • ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И МОНИТОРИНГА УСТРОЙСТВ ЖАТ
    • 2. 1. Разработка общей структуры системы диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ
    • 2. 2. Подсистемы ТДМ на уровне линейного пункта
      • 2. 2. 1. Выбор операционной системы
      • 2. 2. 2. Подсистема сбора данных
      • 2. 2. 3. Подсистема предварительной обработки данных
    • 2. 3. Подсистемы ТДМ на уровне дистанции СЦБ и Дороги
    • 2. 4. Принципы взаимодействия подсистем и универсальный протокол обмена
    • 2. 5. Информационный протокол передачи состояния иерархии объектов
    • 2. 6. Унификация информационного взаимодействия систем технического диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ
    • 2. 7. Выводы по главе 2
  • ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И МОНИТОРИНГА УСТРОЙСТВ ЖАТ
    • 3. 1. Повышение точности измерений
    • 3. 2. Моделирование устройств железнодорожной автоматики и телемеханики
    • 3. 3. Методы анализа аналоговых показателей
      • 3. 3. 1. Метод качественного нечеткого описания изменения параметра во времени
      • 3. 3. 2. Сравнительный анализ метода качественного нечеткого описания
      • 3. 3. 3. Метод упаковки протоколов измерений
    • 3. 4. Комплексный метод качественного нечеткого описания
      • 3. 4. 1. Использование метода качественного нечеткого описания при асинхронности данных по времени
      • 3. 4. 2. Модификация комплексного метода качественного нечеткого описания для анализа событий
    • 3. 5. Выводы по главе 3
  • ГЛАВА 4. ИНФОРМАЦИОННОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И МОНИТОРИНГА УСТРОЙСТВ ЖАТ
    • 4. 1. Методы организации модульности программного обеспечения
    • 4. 2. Методы организации процесса диагностирования
      • 4. 2. 1. Событийная модель обновления состояний
      • 4. 2. 2. Управление обновлением состояния
      • 4. 2. 3. Распределение функций диагностирования
    • 4. 3. Методы представления знаний и реализация логического вывода в подсистеме интеллектуального анализа
    • 4. 4. Структура и этапы автоматизации разработки информационного обеспечения
    • 4. 5. Автоматизация формирования мнемосхемы железнодорожной станции
    • 4. 6. Методы динамического отображения в программном обеспечении АРМ
    • 4. 7. Выводы по главе 4
  • ГЛАВА 5. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ
    • 5. 1. Увязка системы АДК-СЦБ и МПЦ Ebilock
    • 5. 2. Система АДК-СЦБ на основе ИВК-ТДМ
    • 5. 3. Сервер унифицированного информационного взаимодействия
    • 5. 4. Дорожный диспетчерский центр технического диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ Северо-Кавказской ж. д
    • 5. 5. Выводы по главе 5

В таких системах, как железнодорожные станции, существует критическая необходимость в мгновенном обнаружении неисправностей, от простого обрыва кабеля или перегорания нити ламп светофора до выявления предотказных состояний стрелочных приводов. Человек зачастую не может эффективно справляться с большим объемом поступающей информации, поэтому перспективным по части повышения безопасности технических средств является создание многофункциональных автоматизированных измерительно-вычислительных комплексов. Высокий уровень автоматизации и интеллектуализации системы позволит уменьшить время сбора необходимой информации, повысить эффективность действий обслуживающего персонала, оптимизировать периодичность технического обслуживания устройств СЦБ и перейти к стратегии технического обслуживания «по фактическому состоянию». В настоящее время широкое распространение получили системы технического диагностирования и мониторинга (ТДМ) устройств железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ): АПК-ДК, АСДК и АДК-СЦБ. На основе этих систем организуются Дорожные диспетчерские центры технической диагностики и мониторинга, в которых собирается информация о работоспособности устройств ЖАТ. Поэтому актуальным на данный момент является разработка программно-математического обеспечения для всесторонней обработки значительного объема данных.

Методы диагностирования, применяемые в работающих на сегодняшний день автоматизированных системах мониторинга устройств электрической централизации, имеют ряд недостатков, связанных в первую очередь с несовершенством алгоритмов, которые ориентированы на применение ручной технологии и не обеспечивают необходимой глубины контроля. В лучшем случае в этих системах применяется статистический анализ различных показателей, что, конечно, не удовлетворяет современным научным тенденциям в области технического диагностирования. Сигналы и шумовая окружающая среда в технологических процессах на железнодорожных станциях являются сложными, негауссовскими и нестационарными. Поэтому в большинстве случаев требуются адаптивные методы, которые автоматически приспосабливаются к изменяющимся условиям, чтобы соответствовать специфическим характеристикам каждого отдельного устройства или эксплуатационного режима.

В рамках современного уровня развития методов интеллектуального анализа данных и средств программирования в данном исследовании разработаны основные принципы построения интеллектуальной системы диагностирования.

В качестве объекта исследования в работе выступает система технического диагностирования и мониторинга устройств железнодорожной автоматики и телемеханики.

Предметом исследования являются методы и модели диагностирования устройств ЖАТ и принципы построения распределенной системы ТДМ ЖАТ.

Целью диссертации является повышение эффективности решения задач диагностирования устройств ЖАТ за счет разработки программно-математического обеспечения автоматизированной системы ТДМ ЖАТ с использованием интеллектуальных экспертных технологий. Основными задачами этого исследования являются:

• разработка базовых интеллектуальных методов диагностирования устройств ЖАТ по измерениям их параметров;

• разработка принципов моделирования диагностируемых устройств;

• разработка программной модели обработки данных;

• разработка принципов организации модульности программного обеспечения и взаимодействия подсистем, обеспечивающих распределение функций диагностирования и открытость системы;

• разработка методики автоматизации формирования информационного обеспечения.

Решение поставленных задач позволит повысить интеллектуализацию системы диагностирования и мониторинга устройств железнодорожной автоматики и телемеханики и удовлетворить современным требованиям к экспертным системам реального времени и тенденциям развития методов диагностирования.

Методы исследования. Исследования проводились с использованием теории нечетких множеств, теории распознавания образов, статистического анализа, теории сигналов, теории измерений, теории графов, теории программных систем.

Для достижения поставленных целей в первой главе дается обзор различных систем диагностирования и применяемых в них методов. Рассматриваются как системы диагностирования устройств СЦБ, так и системы диагностирования в других областях. Отмечается необходимость применения интеллектуальных методов анализа данных и экспертных систем в железнодорожной отрасли.

Вторая глава описывает структуру распределенной системы технического диагностирования и удаленного мониторинга устройств ЖАТ. Выделяются составные части и подсистемы. Производится анализ задач подсистем на каждом уровне. Предложены информационные связи как внутри системы, так связи со смежными системами. Разрабатываются принципы взаимодействия подсистем на основе специализированных транспортного и информационного протоколов обмена.

Третья глава посвящена математическому обеспечению системы диагностирования. Определены принципы моделирование предметной области. Разработана модель косвенных измерений сопротивления изоляции, значительно улучшающая точность. Приводится метод качественного нечеткого описания для анализа работоспособности устройства по одному характерному измерению. Разработан комплексный метод качественного нечеткого описания для анализа работоспособности устройства или группы устройств по конечному набору параметров, а также его модификация для анализа последовательности событий.

Четвертая глава посвящена программному и информационному обеспечению системы. Разработана методология построения модульного ПО на основе xml-конфигурирования. Построена модель организации процесса диагностирования. Предложена реализация метода качественного нечеткого описания на основе СУБД MS SQL Server. Разрабатывается структура и метод автоматизации формирования информационного обеспечения. Предложен метод динамического отображения данных на мнемосхеме ПО АРМ.

В пятой главе приводится описание систем, в которых в той или иной степени были применены результаты исследования.

В приложения внесены: подробное описание унифицированного протокола обмена, примеры xml-конфигурирования, а также материалы о внедрении результатов диссертационной работы.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• разработан метод качественного нечеткого описания изменения параметра во времени для анализа работоспособности устройства по одному характерному измерению;

• разработан комплексный метод качественного нечеткого описания для анализа работоспособности устройства или группы устройств по конечному набору параметров, а также его модификация для анализа последовательности событий;

• разработаны принципы моделирования устройств ЖАТ и программной организации процесса диагностирования;

• разработана методология построения модульного программного обеспечения на основе xml-конфигурирования;

• разработан набор протоколов обмена данными как внутри системы, так и между системами ТДМ ЖАТ;

• разработана структура информационного обеспечения системы диагностирования и мониторинга и методология автоматизации его заполнения.

Практическая ценность работы заключается в применении результатов исследования для построения системы автоматизации контроля и диагностирования устройств СЦБ (АДК-СЦБ) на основе измерительно-вычислительного комплекса технического диагностирования и мониторинга (ИВК-ТДМ), организации взаимодействия системы АДК-СЦБ на основе измерительно-вычислительного комплекса автоматизации контроля и диагностирования (ИВК-АДК) со смежными системами, а также в применении результатов исследования для проектирования, разработки и внедрения Дорожно-диспетчерского центра диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ на Северо-Кавказской железной дороге. А именно, в работе достигнуты следующие практические результаты:

• автором разработано программное обеспечение, реализующее метод комплексного нечеткого описания и модель организации процесса диагностирования;

• автором разработано программное обеспечения, реализующее взаимодействие подсистем внутри системы, а также взаимодействие со смежными системами ДЦ, МПЦ, ДК, СТДМ, по предложенным автором принципам;

• автором разработана методика калибрования модулей ввода, измеряющих сопротивление изоляции с выхода СЗИ-1, СЗИ-2, а также программное обеспечение, реализующее разработанную модель косвенных измерений;

• автором разработан принцип представления знаний для комплексного метода качественного нечеткого описания и алгоритм логического вывода на основе средств MS SQL Server 2005;

• при участии автора разработано программное обеспечение АРМ ДК-ШН (ОС Windows) и АРМ оператора третьей тормозной позиции (ОС Qnx) в части динамического отображения данных на мнемосхеме;

• при участии автора разработано программное обеспечение, автоматизирующее формирование информационного обеспечения системы диагностирования и мониторинга- 9.

• использование результатов исследования для построения системы технического диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ позволит повысить достоверность информации о работоспособности устройств, обеспечить гибкую модульность программного обеспечения, упростить процесс формирования информационного обеспечения, повысить точность измерения сопротивления изоляции, обеспечить полноценное взаимодействие внутри системы и со смежными системами. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ. Диссертационная работа и её отдельные разделы докладывались и обсуждались на научно-практической конференции «Актуальные проблемы развития транспорта Черноморского побережья России», г. Туапсе, 2004гВсероссийской научно-практической конференции «Транспорт-2005», г. Ростов-на-Дону, 2005 г.- II международной научно-практической конференции «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте «ТрансЖАТ-2005», г. Сочи, 2005 г.- Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт-2006», г. Ростов-на-Дону, 2006 г.- IV международной научно-практической конференции «Телекомтранс-2006», г. Сочи, 2006 г.- VIII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления», г. Таганрог, 2006 г.- XI Международной научно-технической конференции «Кибернетика и высокие технологии 21 века», г. Воронеж, 2007 г.- V международной научно-практической конференции «Телекомтранс-2007», г. Сочи, 2007 г.

5.5 Выводы по главе 5 На основе результатов настоящего исследования разработаны:

1. Программные средства увязки системы АДК-СЦБ с МПЦ Ebilock-950, введенные в постоянную эксплуатацию на ст. Рузаевка Пензенский Парк Куйбышевской ж.д., в которых применен разработанный комплексный метод качественного нечеткого описания и разработанная модель подсистемы ввода.

2. Программные средства системы АДК-СЦБ на основе ИВК-ТДМ в части реализации базового программного обеспечения подсистемы обработки данных, а именно реализованы: разработанные принципы взаимодействия подсистем, разработанные механизмы организации диагностирования, формирование динамического протокола с применением разработанного алгоритма упаковки измерений.

3. Программные средства Сервера унифицированного информационного взаимодействия для передачи данных в смежные системы технического диагностирования и мониторинга и Дорожный диспетчерский центр технического диагностирования и мониторинга на основе разработанных принципов унификации информационного взаимодействия систем технического диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ. Программные средства СУИВ объемом порядка 20 тысяч строк программного кода включены в фонд филиала ОФАП МПС России.

4. Программные средства ДДЦ ТДМ Северо-Кавказской ж.д. в части реализации взаимодействия с системами ДЦ-Юг КП «КРУГ», ДЦ-Юг с РКП, АДК-СЦБ, унифицированным сервером СТДМ на основе разработанных принципов унификации информационного взаимодействия систем технического диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ, а также в части реализации алгоритмов выявления фактов проведения технического обслуживания для решения задач КЗ КТО-ЖАТС в АСУ-Ш-2 на основе разработанного комплексного метода качественного нечеткого описания и его модификации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе разработаны и исследованы методы и модели в системе технического диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ, а также принципы её построения. Результаты работы могут быть сформулированы в виде следующих теоретических и практических выводов:

1. для анализа работоспособности устройства по одному характерному измерению предложен метод качественного нечеткого описания изменения параметра;

2. для анализа работоспособности устройства или группы устройств по конечному набору параметров разработан комплексный метод качественного нечеткого описания, а также его модификация для анализа последовательности разнородных событий;

3. предложена методология построения модульного программного обеспечения на основе xml-конфигурирования;

4. разработан и реализован набор протоколов обмена данными как внутри системы, так и между системами ТДМ ЖАТ;

5. предложена структура информационного обеспечения системы ТДМ ЖАТ и разработана методология автоматизации его заполнения.

6. разработано программное обеспечение, реализующее метод комплексного нечеткого описания и модель организации процесса диагностирования;

7. разработано программное обеспечение в составе системы АДК-СЦБ, реализующее взаимодействие подсистем внутри системы, а также взаимодействие со смежными системами ДЦ, МПЦ, ДК, СТДМ, по предложенным принципам;

8. разработана методика калибрования модулей ввода, измеряющих сопротивление изоляции с выхода СЗИ-1, СЗИ-2, а также программное обеспечение, реализующее разработанную модель косвенных измерений;

9. разработан принцип представления знаний для комплексного метода качественного нечеткого описания и алгоритм логического вывода на основе средств MS SQL Server 2005 в составе программного обеспечения Дорожного диспетчерского центра ТДМ ЖАТ;

10. при участии автора разработано программное обеспечение АРМ электромеханика станции и АРМ оператора третьей тормозной позиции на сортировочной горке в части динамического отображения данных на мнемосхеме;

11. при участии автора разработано программное обеспечение, автоматизирующее формирование информационного обеспечения Дорожного диспетчерского центра ТДМ ЖАТ.

Использование результатов исследования для построения системы технического диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ позволит повысить достоверность информации о работоспособности устройств, обеспечить гибкую модульность программного обеспечения, упростить процесс формирования информационного обеспечения, повысить точность измерения сопротивления изоляции, обеспечить полноценное взаимодействие внутри системы и со смежными системами.

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.А., Пущин А. С. О подходе к увязке микропроцессорных систем ЖАТ // АСИ. -2006. -№ 9. -С. 15−16.
  2. А.Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.
  3. В.Н., Гофман JI.A. Теория измерений: Учеб. пособие. Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2002. — 214 с.
  4. В.В., Ерошенко В. А., Кирсанов А. В., Никадров В. А., Требин А. П., Тучков Э. В., Ульяницкий Е. М. Информационно-управляющая система местной работы на основе интеграции автоматических и автоматизированных систем // ВКСС, № 4, 2004.
  5. Т.З. Методы и средства построения адаптивных систем мониторинга и диагностирования сложных промышленных объектов: Автореф. дис. д-ра техн. наук. -Оренбург: ОГУ, 2004. -37с.
  6. С.Б., Бритков В. Б., Маленкова Н. А. Использование технологии анализа данных в интеллектуальных информационных системах / Управление информационными потоками: Сборник трудов Института системного анализа РАН. М.: Эдиториал УРСС, 2002. -С. 47−68.
  7. АстанинС.В., ЗахаревичВ.Г. Обработка и представление знаний в информационно советующих комплексах гибридного интеллекта: Учебное пособие. -Таганрог: ЕЗТУ, 1997. -136 с.
  8. БартосФ.Дж. Искусственный интеллект: принятие решений в сложных системах управления// Мир компьютерной автоматизации. -1997. № 4 (12). -С. 22−27.
  9. А.А., Жаров И. В. и др. «СПРИНТ-РВ» интеллектуальная SCADA-система // «ПРИБОРЫ + Автоматизация» № 12 2006г.
  10. А.А., Еремеев А. П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике. -М.: МЭИ, 1994. -216 с.
  11. В.В. Разработка автоматизированной системы контроля и диагностирования устройств передачи информации железнодорожного транспорта: Автореф. дис. канд. тех. наук. -М.: РГОТУПС, 1997. -24с.
  12. А. Н. Многокритериальная задача размещения ациклических графов на плоскости: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. -Ставрополь: СКГТУ, 2006.-16с.
  13. Р.Я., Вишнепольский P.JI., Кабаев С. В., Тимофеев B.C. Современные цеховые системы автоматизации газокомпрессорных станций // Мир компьютерной автоматизации, 3. 1997 г.
  14. А. Системы принятия решений и Хранилища Данных // Системы управления базами данных, #04, 1997. http ://www.osp.ru/dbms/1997/04/37.htm
  15. А.Ш. Граф-схемы и алгоритмы.- М.:Высш.шк., 1987.- 144с.
  16. В.Ф. Системы гибридного интеллекта: Эволюция, психология, информатика. -М.: Машиностроение, 1990. -448 с.
  17. А.А. Система АПК-ДК: новые возможности АРМ диспетчера дистанции // АСИ. 2006. — № 8. -С. 16−19.
  18. В.Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анализа. -СПб.: СПбГТУ, 1999. -512 с.
  19. В.В. Разработка и исследование концептуальной диагностической модели технических объектов: Автореф. дис. д-ра техн. наук. -Хабаровск: ТГУ, 2006. -35с.
  20. Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н., Сергеев С. А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности! -X.: ОСНОВА, 1997. -112с.
  21. Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб.: Питер, 2000. -384 с.
  22. В.Д. Методологические основы построения экспертных автоматизированных систем прогнозирования с применением параллельных технологий для судовых технических систем: Автореф. дис.. д-ра тех. наук: 05.13.06: Санкт Петербург, 2003. — 30 с.
  23. В.А., Башлыков А. А., Бритков В. Б., Вязилов Е. Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. РАН. Ин-т системного анализа.-М.:Эдиториал УРСС, 2001.-303 с.
  24. JI.A., Курейчик В. М. Генетический алгоритм плоской укладки //Труды Международной конференции Интеллектуальное управление: новые интеллектуальные технологии в задачах управления (ICIT'99) Переславль-Залесский, 6−9 декабря 1999 г.
  25. Д.О. Экспертная система на нечетких продукционных правилах для обследования сложного объекта// Сб. докладов междун. Конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM-98. Т. 2. -СПб, 1998. -С. 174−176.
  26. .Э., Титаренко М. И., Калачев A.M., Саватеева Е. В., Корнева С. М. Анализ отказов основных элементов стрелочных переводов с определением показателей надежности// Вестник ВНИИЖТ, 2002, № 1
  27. А.Н. Методы нейроинформатики / Под. ред.- отв. за выпуск М. Г. Доррер. КГТУ, Красноярск, 1998. 205 с.
  28. А.Н., Дунин-Барковский B.JL, Кирдин А. Н. и др. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.-296с.
  29. А. В., Ермакова О. П. Надежность информационных систем. Основы надежности устройств ЖАТС: Учебное пособие. М.: РГОТУПС, 2003.
  30. А.В. Математическая модель для расчета периодичности техобслуживания устройств железнодорожной автоматики // Автоматика, связь, информатика. 2002. N 6. -С. 40−41.
  31. ГОСТ 20 911–89 «Техническая диагностика. Термины и определения»
  32. А.А., Стакун В. А., Стакун А. А. Математические методы построения прогнозов. -М.: Радио и связь, 1997. -112 с.
  33. К.Дж. Введение в системы баз данных. М.: Вильяме, 1999.
  34. А.К., Мао Ж., МонуддинМ. Введение в искусственные нейронные сети// Открытые системы. -1997. № 4. -С. 16−24.
  35. П. Введение в экспертные системы: Пер. с англ.: Учебное пособие. -М.: Изд. Дом «Вильяме», 2001. -624 с.
  36. И.Е. Техническая диагностика и автоконтроль систем ж.д. А и Т. -М: Транспорт, 1986. -141 с.
  37. И.Е., Сапожников В. В., Дьяков Д. В. Измерения и диагностирование в системах железнодорожной автоматики, телемеханики и связи: Учебник для вузов ж.-д. трасп. -М.: Транспорт, 1994. -263 с.
  38. И.Д., Хатламаджиян А. Е. Гибридные интеллектуальные технологии в системах железнодорожной автоматики и телемеханики // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 3 (19), 2004, http://pitis.tsure.ru/
  39. С.И. Методы цифровой обработки сигналов в АРМ электромеханика СЦБ // Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте сборник докладов «ТрансЖАТ-2005». -Ростов-на-Дону, 2005. -С. 206−210.
  40. А.П. Проектирование интеллектуальных систем принятия/поддержки принятия решений в инструментальной среде G2// Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 2, 2000, http://pitis.tsure.ru/
  41. Ю.И. Повышение технического совершенства и надежности функционирования систем автоматического управления устройствамитягового электроснабжения: Автореферат диссертации на соискание ученой степени д.т.н. М.: ВНИИЖТ, 1992. — 48с.
  42. Н.П. Разработка методов и алгоритмов технического диагностирования стрелочных переводов и электроприводов : Автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13. 6: Ростов н/Д, 2003. 18 с.
  43. JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976. -165 с.
  44. А.И. Интеллектуальные информационные системы. -Минск: НТООО «ТетраСистемс», 1997. -367с.
  45. В.А., Голиков С. А., Смирнов В. Н., Гриценко А. Ф. Система автоматического управления газоперекачивающими агрегатами // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика № 10, 2002.
  46. Инструкция по технологии обслуживания устройств сигнализации, централизации и блокировки. Департамент сигнализации, связи и вычислительной техники Министерства путей сообщения Российской Федерации. -М: Трансиздат, 1999.
  47. А., Каширин В. Алгоритм плоской укладки графов // http://rain.ifmo.ru/cat/view.phpM2006/art.i cle. pdf
  48. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы/ Под ред. Д. А. Поспелова. -М.: Радио и связь, 1990. -304 с.
  49. С.М. Модели анализа слабо формализованных динамических процессов на основе нечетко-темпоральных систем. // Изв. вузов. Сев.-Кав. регион. Естественные науки, 2002. № 2. С. 10−13.
  50. С.М. Нечеткая темпоральная модель обработки сигналов в интеллектуальном датчике счета осей // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 3 (19), 2004, http://pitis.tsure.ru/
  51. А.В. Технология разработки гибридных интеллектуальных систем : Автореф. дис. д-ра техн. наук: 05.13.01: Санкт-Петербург, 2002 -30 с.
  52. А.В. Гибридные интеллектуальные системы. Теория и технология разработки/ Под ред. A.M. Яшина.-СПб.: СПбГТУ, 2001. — 711с.
  53. С.Г. Влияние переходных процессов в рельсовых цепях на работу локомотивных устройств безопасности // Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте сборник докладов «ТрансЖАТ-2005». -Ростов-на-Дону, -С. 220−223.
  54. В.В., Греев А. Ф., Васютин С. В., Райх В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. -М.: Нолидж, 2000. -352с.
  55. В.Н., Бойченко С. Н. Костюков А.В. Автоматизированные системы управления безопасной ресурсосберегающей эксплуатацией оборудования нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств
  56. АСУ БЭР КОМПАКС) /Под ред. В. Н. Костюкова. -М.: Машиностроение, 1999. -163 с.
  57. .В. Методы и алгоритмы обработки информации для автоматизированных систем диагностики электрооборудования электрических станций: Автореф. дис. канд. тех. наук. -Сургут: СГУ, 2004. -25с.
  58. Ю. А. Перспективы развития гибридных интеллектуальных систем // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 3 (11), 2002, http://pitis.tsure.ru/
  59. В.В., Борисов В. В., Искусственные нейронные сети. Теория и практика. -М.: Горячая линия-Телеком, 2001. -382с.
  60. Е.Л., Лебедев В. Г., Чесноков A.M. Проектирование интеллектуальных систем поддержки операторов сложных объектов // Автоматизация ' проектирования, #01, 1999. http://www.osp.ru/ap/1999/01 /47.htm
  61. В.М. Безопасность технических средств в системах управления движением поездов. -М.: Транспорт, 1992.
  62. В.М. Статистическая теория безопасности движения поездов: Учебник для вузов. -М.: ВИНИТИ РАН, 1999.
  63. А.В., Ловцов Д. А. Метод распределенной переработки телеметрической информации от сложных динамических объектов // Автоматика и телемеханика. 1995. № 5.
  64. А.В. Методы и средства интеграции разнородных информационных систем на железнодорожном транспорте: Автореф. дис. канд. тех. наук. -СПб.: ПГУПС, 2004. -33с.
  65. В. Г., Жарков Ю. И., Стороженко Е. А. Автоматизация диагностирования систем релейной защиты и автоматики электроустановок: Монография. -М.: Маршрут, 2005. -178с.
  66. В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных // Системы управления базами данных, #03, 1997. http://www.osp.ru/dbms/1997/03/30.htm
  67. Н.Н. Математические основы разработки и использования машинного интеллекта. -Ростов н/Д: Изд-во Ростовского ун-та, 1989. -112 с.
  68. Н.Н., Шабельников А. Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте: Учебник. -Ростов н/Д, 2002. -283с.
  69. А.Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. -М.: Наука, 1990.- 272с.
  70. С.В. Модели и базы знаний: Учебное пособие. -СПб.: Петербургский гос. Университет путей сообщения, 2000. -155 с.
  71. В.В., Ситчихин А. Н. Иерархические ситуационные модели с предысторией// Управление в сложных системах Уфа: УГАТУ, 1999. -С. 55−68
  72. В.В., Курченкова Н. Б., Сергеев Б. С. Учет влияния реальных параметров систем электропитания на функционирование устройств СЦБ и связи// Вестник ВНИИЖТ, 2002, № 1
  73. В.В. Мониторинг эксплуатационных показателей на основе систем АПК-ДК и АСУ-Ш-2 // АСИ. 2006. — № 11. -С. 36−37
  74. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта// Аверкин А. П., Батыршин И. З., Блишун А.Ф./ Под ред. Д. А. Поспелова. -М.: Наука, 1986.-312 с.
  75. А.Б., Бушуев С. В., Валиев Р. Ш., Воронин С. Ю., Идуков А. Ю. Структура и технические средства ЭЦ-МПК // АСИ. 2006. — № 8. -С. 2−5
  76. А.Б., Бушуев С. В., Валиев Р. Ш., Воронин С. Ю., Идуков А. Ю. Проектирование пользовательского интерфейса для ЭЦ-МПК // АСИ. -2006.-№ 10. -С. 10−11
  77. А.И. Прикладная статистика. Учебник. / А. И. Орлов. -М.: Издательство «Экзамен», 2004. 656 с.
  78. А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие / А. И. Орлов. -М.: Издательство «Март», 2004. 656 с.
  79. Г. С. Динамика в системах, основанных на знаниях// Известия РАН. Теория и системы управления. 1998. № 5. -С. 24−28.
  80. Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. -М.: Наука, 1997. 112 с.
  81. Основы математического обеспечения АСУ: Учеб. пособие / Под общ. рук. В. И. Глазова. Часть 1. Общее математическое обеспечение АСУ / О.А.
  82. Алексеев, Б. И. Глазов, Д. А. Ловцов и др. Под ред. Б. И. Глазова. И.: ВА им. Ф. Э. Дзержинского, 1992. 208 с.
  83. Основы математического обеспечения АСУ: Учеб. пособие / Под общ. рук. Б. И. Глазова. Часть 2. Специальное математическое обеспечение АСУ / И. В. Адерихин, Д. А. Ловцов, И. И. Семеряко и др. Под ред. Д. А. Ловцова. М.: В, А им. Ф. Э. Дзержинского, 1992. 212 с.
  84. ОСТ 32.17−92. Безопасность железнодорожной автоматика и телемеханики. Основные понятия. Термины и определенна.
  85. Е.Н. Разработка моделей и методов исследования технологических процессов в электроэнергетике с применением нечетких оценок параметров: Автореф. дис. канд. тех. наук. -Таганрог: ТРТУ, 2004. -21с.
  86. Э.В. Экспертные системы реального времени // Открытые системы. -М.: Открытые системы, 1995, № 02. -С.22−26.
  87. Э.В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., ШапотМ.Д. Статистические и динамические экспертные системы.-М.: Финансы и статистика, 1996. — 320 с.
  88. Построение экспертных систем// Пер. с англ./Под ред. Ф. Хейса-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. -М.: Мир, 1987. 441 с.
  89. В.Г. Система инженерных и научных расчетов MATLAB 5.x: В 2-х т. Т. 1. -М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999. 366 с.
  90. В.Г. Система инженерных и научных расчетов MATLAB 5.x: В 2-х т. Т. 2. -М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999. 304 с.
  91. Прикладные нечеткие системы// Пер. с япон./ Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. -М.: Мир, 1993. 368 с.
  92. М.В. Проблемы диагностики устройств железнодорожной автоматики и телемеханики // Труды Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт-2005», май 2005 г. в 2-х частях. Часть 1. Рост.гос.ун-т. путей сообщения. Ростов н/Д, 2005. -С.33−34
  93. М.В. Особенности диагностирования устройств СЦБ при интеграции с микропроцессорной централизацией // Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте «ТрансЖАТ-2005». Сборник аннотаций докладов. -Ростов-на-Дону, 2005. -С.72−73
  94. М.В. Объекты мониторинга в системе диагностирования устройств ЖАТ и событийная модель обновления состояний // Сборник докладов IV международной научно-практической конференции «Телекомтранс-2006». -Ростов-на-Дону, 2006. -С.236−240
  95. М.В. Построение системы диагностирования и мониторинга устройств железнодорожной автоматики и телемеханики // Вестник РГУПС, № 2(26), 2007. -С.62−69
  96. О.Н., Клевцов С. И. Информационно-советующая система управления сложными объектами // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 2 (6), 2001, http://pitis.tsure.ru/
  97. Разработка Web-сервисов XML и серверных компонентов на Microsoft Visual Basic .NET и Microsoft Visual C# .NET. Учебный курс MCAD/MCSD/ Пер. с англ. М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция», 2004. — 576 стр.
  98. С.И. Автоматизация поиска неисправностей на основе экспертной информации // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 2, 2000, http://pitis.tsure.ru/
  99. С.И., Родзина О. Н. Гибридные интеллектуальные классификаторы // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 4 (8), 2001, http://pitis.tsure.ru/
  100. Е.Н. Многоуровневая система управления и обспечения безопасности движения поездов: Автореф. дис.. д-ра техн. наук. -М.: ВНИИАС МПС России, 2004. -49с.
  101. РТМ 32 ЦШ 1 115 842.01−94. Безопасность железнодорожной автоматики и телемеханики. Методы и принципы обеспечения безопасности микроэлектронных СЖАТ.
  102. РТМ 32 ЦШ 1 115 842.02−94. Руководящий технический материал. Безопасность железнодорожной автоматики и телемеханики. Методы расчета показателей безотказности и безопасности СЖАТ.
  103. Руководящий документ РД 1 115 842.07−2004 «Системы технического диагностирования и мониторинга. Эксплуатационно-технические требования», утвержденные ЦШ ОАО «РЖД» от 10.08.2004 г.
  104. Г. В. Модели, методы и программные средства для построения интегрированных экспертных систем : Автореф. дис.. д-ра техн. наук: 05.13.11: Москва, 2004. -32 с.
  105. Г. В. Автоматизированное построение баз знаний для интегрированных экспертных систем// Известия РАН. Теория и системы управления. — 1998. № 5. -С. 152−166.
  106. А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. -2-е изд., испр. -М.: Физматлит, 2001. -320 с.
  107. В.В., Сапожников Вл. В., Христов Х. А., Гавзов Д. В. Методы построения безопасных микроэлектронных систем железнодорожной автоматики. М.: Транспорт, 1995.
  108. В.В., Сапожников Вл.В., Талалаев В. И. и др.- Под редакцией В л.В. Сапожникова. Сертификация и доказательство безопасности систем железнодорожной автоматики. М.: Транспорт, 1997.
  109. В.В., Сапожников Вл.В., Шаманов В. И. Надежность систем железнодорожной автоматики, телемеханики и связи: Учебное пособие длявузов ж.д. трансп./ Под ред. Вл.В. Сапожникова. М.: Маршрут, 2003. -26с.
  110. , А.А. Развитие средств автоматизации в системе АДК-СЦБ // АСИ. 2006. — № 11. — С. 32−35: ил.
  111. B.C. Устойчивые методы обработки результатов измерений. Учебное пособие. -СПб.: «СпецЛит», 1999. -240с.
  112. С.В., Шевчук П. С., Бабкин С. В. Перспективные устройства обработки и защиты информации для помехозащищенных АСУ. —М.: Изд-во «Радио и связь», 2002. -244с.
  113. Д.В. Методы и средства построения распределенных интеллектуальных систем на основе продукционно-фреймового представления знаний: Автореф. канд. физмат, наук. -М.: МАИ, 2002. -19с.
  114. Станционные системы автоматики и телемеханики: Учебник для ВУЗов железнодорожного транспорта /Вл.В. Сапожников, Б. Н. Елкин, И. М. Кокурин и др.- Под ред. Вл.В. Сапожникова. М.: Транспорт, 1997.
  115. Стивене У.P. UNIX: разработка сетевых приложений. СПб.: Питер, 2003. -1088с.
  116. В.Г. Разработка адаптивных статистических моделей классификации и прогнозирования: Автореф. канд. физмат, наук. -Пермь: ИжГТУ, 2004. -17с.
  117. Э., М. ван Стеен. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.: Питер, 2003. 877с.
  118. Е.М. Математическое моделирование рельсовых цепей с распределенными параметрами рельсовых линий: Учеб. пособие. -Самара: СамГАПС, 2003. 118с.
  119. Е.М. Принципы распознавания в классификаторах состояний рельсовых линий: Монография. -М.: Маршрут, 2004. -200 с.
  120. А.Я. Силовое размещение планарного графа // Изв. АН СССР, Техн. киберн., 1988, № 3.
  121. B.JI. Интегрированная система поддержки принятия решений по управлению, прогнозированию и диагностике //Автоматизация и современные технологии 2000. — № 4. — С. 21−28
  122. Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». -М: СИНТЕГ, 1998. -376 с.
  123. Е.М., Филоненков А. И., Ломаш Д. А. Информационные системы взаимодействия видов транспорта: Учеб пособие для вузов -М.: Маршрут, 2005.
  124. Ф. Нейрокомпьютерная техника. -М.: Мир, 1992. -126 с.
  125. Д. Руководство по экспертным системам.-М.: Мир, 1989. — 184 с.
  126. О.А. Разработка и исследование методов статистической диагностики технологических объектов : Автореф. дис.. канд. техн. наук: 05.13.01: Таганрог, 2003. -22 с.
  127. С.В. Система поддержки принятия решений диагностической ЭС РВ в условиях неопределенности// Сб. докладов международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM-98. Т. 1. -СПб., 1998. С. 199−202.
  128. Федорчук А. Е, Гоман Е. А. Система диагностики, структура построения и технология использования в эксплуатации на примере АДК-СЦБ // Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте сборник докладов «ТрансЖАТ-2005». -Ростов-на-Дону, — С. 118−119.
  129. А.Е., Сепетый А. А., Снитко Ю. В., Шутов М. А., Степанова А. А. Функциональное развитие системы АДК-СЦБ // АСИ. 2005. — № 12. — С. 42−45
  130. Р.И. Модели и алгоритмы обработки данных и знаний для повышения эффективности прогнозирования показателей сложных объектов: Автореф. дис. канд. тех. наук. -Уфа: 2002, 16с.
  131. О., Горошко Е. QNX/UNIX: анатомия параллелизма. Спб.: Символ-Плюс, 2006. -288с.
  132. JI.В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений // Системы управления базами данных, #04−05, 1998. http://www.osp.ru/dbms/1998/04−05/03.htm
  133. Экспертные системы. Инструментальные средства разработки/ Под ред. Ю. В. Юдина. -СПб.: Политехника, 1996. -220 с.
  134. Р.Ш. Надежность устройств железнодорожной автоматики и телемеханика. М.: Транспорт, 1989.
  135. Carreau D. MONITECQ III leads the way in HV circuit breaker monitoring // HydroTech vol.13, No.2 Spring-Summer 2000
  136. Carreau D., Menard S., Landry M., Eksioglu K.M. Condition Monitoring Diagnostics Expert System: A Project Roadmap // EPRI SEDC VIII New Orleans, February 22nd, 2000 1
  137. DurkinJ. Expert Systems: Catalogue of Applications. — Acron: Intelligent Computer Systems Inc., 1987.
  138. Fruchterman T.J., Reingold E.T. Graph drawing by force-directed placement // Software Practice and Experience, v.21,1991, № 11.
  139. Fuzzy Logic Toolbox/ For Use with MATLAB. User’s Guide. Version 2. The MathWorks Inc., 1998.
  140. Hoffman F. Soft Computing Techniques for the Design of Intelligent Systems. -http://http.cs.berkeley.edu/~flioffmaiin/oai97/oai.97.html.
  141. Hybrid Intelligent Systems Group (HIS).-http://www.his.sunderland.ac.uk./main.html.
  142. Medsker L.R. Hybrid Intelligent Systems. Kluwer Academie Publ., 1995.
  143. Medsker L.R. Hybrid Intelligent Systems// International Journal of Computational Intelligence and Organizations. 1996. V. 1. P. 10−20.
  144. NauckD. SCOT A Tool for Developing Models from Soft Computing and Artificial Intelligence. — http.'//innovate.bt.com/iini links/fellow/1998/scot.htm.
  145. QNX Realtime Operating System. System Architecture. Canada: QNX Software Systems Ltd, 2001. -347p.
  146. Reifman J., Thomas Y., Wei C. PRODIAG: A Process-Independent Transient Diagnostic System -1: Theoretical Concepts // Nuclear Science & Engineering Volume 131 • Number 3 • March 1999 • Pages 329−347
  147. Ribikaskas A., Caplinskas A., Vasilecas O. Conceptual Models of the Quality Control Process// Pr. of the 4th Inter. Conf. «Mathematical Modeling and Analysis MMA 99». — Vilnus, 1999. P. 63.157
  148. Sastry S., ZadehL., et al. Soft computing Techniques for the Design of Intelligent Systems. -http .7/robotics. eecs. berkeley .edu/MURI/muriproj ect 1 .html.
  149. Sobh T.M. et al. A Graphical Environment and Application for Discrete Event and Hybrid Systems in Robotics and Automation. -http://www.bridgeport.edu/~sobh.
  150. Web-page of Gensym Inc. http://www/gensym.com
  151. Witsenhausen H.S. A Class of Hybrid-State Continuous Time Dynamic Systems// IEEE Trans, on Automatic Control. 1966. 2. VI1. P. 161−167.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!