автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Автоматизация комплексных испытаний сложных технических объектов с использованием нечетких логик



#

На правах рукописи

Фальков Дмитрий Станиславович

АВТОМАТИЗАЦИЯ КОМПЛЕКСНЫХ ИСПЫТАНИЙ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ

ЛОГИК

Специальность 05.13.07 - Автоматизация технологических процессов и производств (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Работа выполнена в Институте инноватнки Санкт-Петербургского государственного технического университета

Научный руководитель - кандидат технических наук,

доцент, В.Н. Тисенко Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Бурдаков С.Ф.; кандидат технических наук, начальник отдела НПО «Аврора» Третьяков В.А.

Ведущая организация - Ассоциация центров инжиниринга и автоматизации

9!

Защита состоится )5 декабря 1999 года в 16 часов 30 минут на заседании диссертационного совета К.063.38.28 при Санкт-Петербургском государственном техническом университете по адресу: 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул. 29, СПбГГУ, 1-ый учебный корпус, ауд.439.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного технического университета.

Автореферат разослан "/у" ноября 1999 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

\ЗЬ5. 0Ц-- 01 ьН, о

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Сегодня в России инновационная деятельность признана одним из главных факторов, определяющих возможность для предприятий отечественной промышленности войти в мировой рынок и обеспечить сохранение научно-технического потенциала России. Положительный опыт высшей школы, научно-исследовательских и производственных структур, формирующих в последние годы российскую инновационную структуру в соответствии с Федеральной программой «Инжиниринг-сеть России» (1993-1999 г.г.), показывает актуальность и целесообразность создания распределенной инжиниринговой сети, все центры которой вооружены инструментальными средствами инжиниринга. Автоматизированные инструментальные средства позволяют инновационным фирмам (центрам) быстро и качественно выполнять проекты по полному инновационному циклу (маркетинг -проектирование - создание - сдача заказчику «под ключ») в соответствии с потребностями отечественных и зарубежных заказчиков.

Как известно, важным завершающим этапом выполнения практически любого заказа (проекта) является этап проведения испытаний. Во многом именно от качества реализации этапа испытаний зависит успех выполнения всего проекта. В настоящее время перед российскими фирмами, выходящими на мировой рынок, все чаще встает проблема проведения быстрых и качественных испытаний производимой ими продукции. При этом в соответствии с высокими требованиями рынка растут и требования к качеству проведеши испытаний, к достоверности получаемых результатов.

Накопленный в течение многих лет опыт проведения теоретических и практических работ по испытаниям и определению технического состояния различных объектов в различных отраслях промышленности приведен в работах Чеголина П.М., Пашкевича М.Ф., Ситниченко В.М., Проникова A.C., Соломенцева Ю.М., Черпакова Б.И., Биргера И.А. Известны монографии и статьи, посвященные проблемам разработки методов и систем испытаний и контроля сложных автоматизированных объектов - Федотова А.И., Пуша A.B., Сольницева Р.И., Челпанова И.Б., Валькова В.М. Этим же вопросам посвящены многочисленные зарубежные публикации Байхельта Ф., Патрика Э., Коллакота Р. и др. Однако этот опыт не может быть прямо применен отечественными инновационными фирмами из-за специфики их деятельности в условиях переходного периода становления рыночных отношений, когда главным

образом приходится решать проблему проведения испытаний в условиях заранее неизвестной номенклатуры объектов, в условиях единичного производства нестандартного оборудования. Также следует признать, что в работах, посвященных проблемам проведения испытаний, мало внимания уделяется проблеме обеспечения испытаний с учетом требований заказчика к таким показателям как стоимость, время, информативность. Наиболее близкой по постановке задачи является диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук Тисенко ВН., в которой в частности рассматриваются вопросы математического моделирования систем комплексных испытаний на основе нечетких множеств.

Исходя из вышесказанного, следует признать актуальной проблему разработки методики построения автоматизированной системы комплексных испытаний (АСКИ), которая позволит отечественным инновационным фирмам эффективно проводить испытания выпускаемых малыми партиями (часто в одном или нескольких экземплярах) сложных технических объектов в условиях заранее неизвестной номенклатуры с возможностью удовлетворения требований заказчика к таким показателям как стоимость, время, информативность испытаний.

Цель и задачи работы. Целью работы является разработка методики построения автоматизированной системы комплексных испытаний, которая позволит отечественным инновационным фирмам эффективно проводить испытания выпускаемых малыми партиями (часто в одном или нескольких экземплярах) сложных технических объектов в условиях заранее неизвестной номенклатуры с возможностью удовлетворения требований заказчика к таким показателям как стоимость, время, информативность испытаний.

Достижение указанной цели сводится к решению комплекса задач, характеризующихся научной новизной и определяющих направления диссертационной работы

1. Решение проблемы автоматизированного формирования программы испытаний заранее неизвестного объекта на основе обработки предварительно накопленной информации.

2. Разработка и применение методологии, позволяющей автоматизировать (формализовать) процесс принятия приближенного решения при выборе требуемой программы испытаний, без обработки предварительно накопленной информации.

3. Обеспечение подбора необходимых методик испытаний (отдельно от средств измерений).

4 Решение задачи автоматизированного подбора технических средств, необходимых для проведения испытаний.

5. Разработка подхода, обеспечивающего возможность решения перечисленных выше задач с учетом таких требований заказчика к проведению испытаний, как стоимость, время и информативность испытаний.

6. Разработка подхода, позволяющего проводить более гибкую оценку результатов испытаний, посредством получения комплексной оценки степени работоспособности объекта, учитывающей изменение каждого из исследуемых параметров испытываемого объекта.

Научная новизна работы. Представленная на защиту диссертация является обобщением проведенной автором работы, в результате которой разработана методика создания автоматизироьанной системы комплексных испытаний сложных технических объектов, позволяющая инновационным фирмам повысить эффективность проведения испытаний в условиях переходного периода становления рыночных отношений.

Практическая значимость полученных результатов Результаты работы легли в основу разработки и реализации набора методических материалов по автоматизации процессов комплексных испытаний сложных технических объектов, позволяющих повысить эффективность испытаний проводимых инновационной фирмой при реализации инновационных проектов. Разработаны пакеты программ для моделирования объектов испытаний на базе нового математического аппарата логики антонимов, эффективно используемого в условиях нечетких представлений об объекте моделирования. Разработаны базы данных программ испытаний, методик измерений, средств измерений, которые позволяют получать необходимую информацию для проведения испытаний.

Реализация результатов работы. Результаты работы реализованы в ходе выполнения: Федеральной инновационной программы «Инжиниринг-сеть России», Российско-американской программы Industrial Partnering Program (ЕРР), Общесоюзной программы работ в области создания гибких автоматизированных производств и их использования в народном хозяйстве на 1986 - 1990 г.г. и на период до 2000 г.

Апробация работы. Основные результаты работы были включены в программы и докладывались па 9 семинарах и иаучно-технических конференциях, в

том числе на 3-ей Всероссийской конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (РОЛИ)» (Нижний Новгород, 1997), на Международной научно-технической конференции «Нейронные, реляторные и непрерывнологические сети и модели» (Ульяновск, 1998), на Международной конференции «International Conference on Soft Computing and Measurements» (Санкт-Петербург, 1998), на 2-ой международной научно-технической конференции «Моделирование интеллектуальных процессов проектирования и производства» (CAD/CAM/*98) (Минск, 1998), на Международной конференции «International Conference on Soft Computing and Measurements» (Санкт-Петербург, 1999), на Международной конференции «International Conference on Industrial Logistics» (Санкт-Петербург, 1999).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 научных работ, в которых полностью отражены полученные результаты.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения и списка литературы из 84 наименований. Объем диссертации составляет /69 страниц машинописного текста, в том числе 34 рисунка и 4 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели исследования, предложен перечень конкретных задач, которые необходимо решить для достижения поставленных целей, дан краткий обзор диссертации по главам.

В первой главе представлены результаты проведенного анализа литературы по вопросам автоматизации процесса испьгганий и по проблемам решения задач в условиях неопределенности. Результаты анализа позволяют дать следующую характеристику направлению работ в данной области. Основное внимание учёных и специалистов уделяется разработке, прежде всего, специализированного оборудования, то есть оборудования для проведения отдельных видов испытаний определенного класса объектов. Практически не рассматриваются вопросы автоматизации процесса подбора (формирования) программ и методик, позволяющих наиболее эффективно проводить комплексные испытания. Также мало внимания уделяется проблеме проведения испытаний с учетом требований заказчика по таким критериям как стоимость, время и информативность испытаний. С другой стороны, проводятся серьезные работы в области разработки оригинальных методик для реализации отдельных видов испытаний определенных классов технических объектов. Оценка

результатов испытаний оборудования традиционно проводятся на основе определения соответствия основных параметров оборудования значениям, установленным в нормативно-технической документации либо в техническом задании на оборудование. Таким образом, реализуется двузначный подход к оценке технического состояния оборудования. Однако, есть основания считать такой подход грубым и недостаточно гибким. Более перспективным представляется разработка и применение методики, позволяющей производить оценку результатов испытаний по комплексному показателю, характеризующему состояние объекта в целом, например, посредством комплексной оценки степени работоспособности объекта.

Обзор методов моделирования сложных систем в условиях неопределенности показывает, что наибольшее распространение получили методы, основывающиеся на применении аппарата теории вероятностей и нечеткой логики (НЛ) Заде. Отмечается, что теория вероятностей применяется при наличии статистического материала. Однако, представляется очевидным, что при обработке результатов испытаний конкретного единичного объекта нет возможности опираться на статистику, следовательно, нет условий для корректного использования теории вероятностей. В подобных ситуациях широкое применение находит аппарат нечеткой логики Заде. Но, несмотря на свою огромную популярность, некоторые аспекты НЛ до настоящего момента остаются под сомнением. Одной из основных причин, почему часть ученых до сих пор относится к нечеткой логике с недоверием, является тог факт, что НЛ Заде формально конфликтует с классической логикой. Есть основания полагать, что именно этот недостаток является основной причиной трудностей, с которыми связано применение нечеткой логики при решении более сложных задач, например при построении экспертных систем. Все вышесказанное указывает на необходимость проведения в рамках данной работы сравнительного анализа свойств нечеткой логики и логики антонимов, обладающей, в отличие от нечеткой логики Заде, свойством булевости (т.е. обладающей свойством сохранять все эквивалентности классической логики) для обоснования выбора того или иного аппарата при решении задач в условиях неопределенности.

Во второй главе рассматривается общая схема построения автоматизированной системы комплексных испытаний. С этой целью проведен анализ структуры процесса испытаний, который позволяет выявить полный цикл испытательных процедур, состоящий из следующих основных стадий:

• подготовка к проведению испытаний, заключающаяся в синтезе испытательного комплекса;

• собственно проведение испытаний,

• оценка результатов испытаний.

Отмечается, что исследуемая автоматизированная система комплексных испытаний главным образом призвана автоматизировать процедуры, связанные с подготовкой к проведению испытаний и оценкой результатов испытаний. Автоматизации этих этапов следует уделить основное внимание, так как они приобретают дополнительную сложность и важность при испытаниях единичных образцов в условиях заранее неизвестной номенклатуры. Анализ этапа подготовки к проведению испытаний позволяет разработать более детальную схему процесса испытаний (рис.1).

Подбор и редактирование ПИ с учетом требований заказчика к содержанию испытаний

Л I ~

Синтез ПИ с учетом требований заказчика по стоимости, времени, информативности

Выбор "наилучшей" ПИ с использованием приближенных методов

Рис. 1. Схема процесса испытаний

У

На рисунке 1 введены следующие обозначения: ПИ - программа испытаний, МИ - методика измерений, СИ - средства измерений. Следует отметить, что специфика комплексных испытаний, проводимых инновационной фирмой, позволяет говорить о том, что в большинстве случаев при испытаниях реализуются проверки, осуществляющиеся без формирования внешних воздействий. В соответствии с этим при разработке АСКИ основное внимание уделено реализации проверок этого вида. Однако при этом разработка АСКИ производится с учетом обеспечения возможности реализации (при некоторой доработке системы) проверок, связанных с формированием внешних воздействий (требующих наличия испытательного оборудования и методик формирования внешних воздействий).

Для практической реализации рассмотренной схемы процесса испытаний необходимо разработать программное обеспечение, являющееся основой АСКИ. Принимая во внимание требования, предъявляемые к АСКИ, и учитывая результаты анализа структуры процесса испытаний, предлагается исследовать вопросы разработки соответствующих блоков АСКИ, среди которых отметим наиболее важные:

* База данных программ испытаний (БДПИ) - предназначается для хранения программ испытаний технических объектов и формирования ПИ, удовлетворяющей требованиям заказчика.

* Блок синтеза ПИ - предназначается для синтеза ПИ в соответствии с требованиями заказчика к стоимости, времени и информативности испытаний.

* Блок принятия приближенного решения о выборе "наилучшей" ПИ. Позволяет принять решение без необходимости обработки предварительно накопленной информации с минимальными затратами времени и других ресурсов.

* База данных методик измерения (БДМИ) - предназначается для хранения и выбора методик измерения.

* База данных средств измерений (БДСИ) - предназначается для хранения информации о средствах измерения и выбора СИ.

* Блок оценки результатов испытаний - предназначается для оценки степени работоспособное™ оборудования по результатам испытаний.

В третьей главе рассматриваются вопросы разработки методики создания программы испытаний, удовлетворяющей требованиям заказчика. Предлагается осуществлять решение данной задачи в два этапа. На первом этапе выполняется формирование программы испытаний с учетом требований заказчика к содержанию

испытаний. Другими словами комплектуется набор проверок, в том числе и альтернативных, выполнение которых позволит получить необходимую информацию об испытываемом объекте. Для реализации данной задачи разрабатываются основы формирования базы данных программ испытаний (БДПИ), структура которой аналогична структуре Общероссийского классификатора продукции (ОКП). Такой подход позволяет организовать алгоритм создания программы испытаний (11И) таким образом, чтобы он основывался на использовании ранее накопленных знаний, то есть программ испытаний ранее созданных «стандартных» объектов, наименования которых представлены в ОКП. Кроме того, предусматривается возможность хранения в БДПИ (и последующего использования) альтернативных программ испытаний, что позволяет расширить возможности по созданию ПИ, удовлетворяющей требованиям заказчика. Также предусматривается возможность для организации поиска информации по названиям основных узлов данного класса объектов, что позволяет обеспечить сбор более полной информации, используемой для компоновки требуемой ПИ.

На втором этапе разрабатывается методика синтеза ПИ с учетом требований заказчика к таким показателям, как стоимость, время и информативность испытаний. В результате проведенного анализа выявлены параметры, от которых зависят указанные показатели. Разработан алгоритм, который позволяет получить ПИ, удовлетворяющую требованиям заказчика по стоимости, времени и информативности. Представленный алгоритм учитывает все наиболее вероятные варианты задания требований. Рассмотренный в данной главе подход позволяет в автоматизированном режиме получить ПИ, удовлетворяющую требованиям заказчика. Однако, практическая реализация данного подхода требуег выполнения предварительной работы, затрат определенных временных и других ресурсов. В связи с этим представляется целесообразным предусмотреть возможность работы АСКЙ в таких условиях, когда необходимо осуществить приближенный выбор «наилучшей» из нескольких ПИ за минимальное время без проведения предварительной обработки информации и использования разработанного алгоритма синтеза ПИ.

В четвертой главе рассматриваются вопросы создания методологии, позволяющей формализовать (автоматизировать) процесс принятия приближенного решения о выборе «наилучшей» ПИ. Проводится сравнительный анализ формальных аппаратов нечеткой логики Заде и логики антонимов (ЛА), в результате которого обосновывается целесообразность выбора логики антонимов для решения поставленной задачи. Разрабатывается лингвистический подход (ЛП) на базе логики

антонимов, который составляет основу создаваемой методологии. Проведенное сравнение свойств ЛП на базе логики антонимов и свойств лингвистического подхода Заде позволяет говорить о целесообразности применения разработанного ЛП для решения практических задач, в том числе для рассмотренной задачи приближенного выбора «наилучшей» программы испытаний. Схема решения задачи автоматизации процесса принятия решения о выборе «наилучшей» ГО1 представлена на рис. 2.

Рис. 1. Схема решения задачи автоматизации процесса принятия решения о выборе «наилучшей» ПИ

В пятой главе рассматривается проблема реализации раздельного подбора требуемых методик измерений и средств измерений с целью расширения возможностей АСКИ и обеспечения большей гибкости на этапе формирования испытательного комплекса. Проводится анализ критериев, позволяющих осуществить выбор методик и средств измерений. В качестве основных рассматриваются следующие критерии:

• наименование измеряемой величины,

• предельно допустимая погрешность проверки;

• диапазон измерений;

• условия проведения измерений.

Разрабатывается структура базы данных методик измерений и алгоритм выбора требуемых методик измерений. Разрабатывается структура базы данных средств измерений и алгоритм выбора требуемых средств измерений. Решение задачи раздельного подбора требуемых методик и средств измерений позволяет завершить формирование испытательного комплекса, обеспечивающего проведение испытаний в соответствии с требованиями заказчика.

В шестой главе рассматривается проблема получения комплексной оценки степени работоспособности оборудовать по результатам проведенных испытаний. Анализ особенностей проведения испытаний единичной продукции в условиях заранее неизвестной номенклатуры позволяет сделать вывод о целесообразности применения приближенных методов (непрерывнозначных логик) для решения задачи оценки степени работоспособности объекта по результатам испытаний. Проведем сравнение возможностей нечеткой логики Заде и логики антонимов, на примере задачи оценки степени работоспособности токарного модуля. Огметим, что при моделировании сложных объектов, каким в частности является токарный модуль, в условиях недостатка точной информации, при использовании в процессе моделирования качественных понятий, может возникнуть неопределенность в понимании структуры модели (структурная неопределенность), которая формализуется посредством многократного введения переменных в структуру модели. Рассмотрим возможности HJI Заде и ЛА по вычислению комплексной оценки степени работоспособности токарного модуля, в модели которого присутствует структурная неопределенность. Особенно, следует проанализировать возможности обеих теорий для минимизации полученной сложной модели (формулы), содержащей многократные вхождения переменных (необходимо отметить, что из-за ограниченности объема в автореферате не приводится рассматриваемая в диссертации модель токарного модуля, а также способы ее формального описания и упрощения с использованием аппаратов НЛ и ЛА). Вначале рассмотрим возможности НЛ при двух основных способах определения логических функций, принятых в НЛ.

Вычисление дизъюнкции и конъюнкции с помощью операций «min» и «так»

H(AVB) = шах(ц (А), ц (В)); ц (А/Ш) = min(p (А), и (В)).

При данном определении дизъюнкции и конъюнкции сохраняются все основные эквивалентности классической логики за исключением следующих: А\ГА=И (U, 1), АЛ"А=Л (0, 0). Это дает достаточно большие возможности для преобразования, упрощения формул. Однако, необходимо отметить, что при определении дизъюнкции и конъюнкции посредством операций «min» и «тах» учитывается значение только одной из переменных, участвующих в связке. С другой стороны, представляется очевидным, что на практике изменение значения любого из параметров должно учитываться при оценке степени работоспособности объекта.

Дтя преодоления указанных трудностей при решении подобных задач в теории нечетких множеств (нечеткой логике) предлагается использовать другое определение логических связок «и» и «или», которое называется алгебраическим произведением и суммой нечетких множеств (переменных) и выражается следующими формулами: H(AVB) = р(А) + ц(В) - р(А).ц(В); ц(АЛВ) = V(A).Vß).

При данном определении дизъюнкции и конъюнкции, безусловно, учитывается влияние всех переменных на конечный результат, однако в данном случае существенный минус состоит в том, что не выполняется уже значительно больше эквивалентностей, свойственных классической логике, а именно: AVA-И, АЛ~'А=Л, AAA=A, AVA=A, AA(BVC)=(AAB)V(AAC), AV(BAC)=(AV/B)A(AVC), AA(BVA)=A, AV(BAA)=A. Очевидно, что это значительно снижает возможности для преобразования, упрощения сложных логических формул, в том числе и построенной модели токарного модуля.

Теперь рассмотрим возможности ЛА для решения поставленной задачи. Обратим особое внимание на то, что при применении ЛА есть возможность пользоваться всеми эквивалентностями, которые имеют место в классической логике, так как формальный аппарат ЛА обладает свойством булевости. Таким образом, применение ЛА обеспечивает широкие возможности для минимизации полученной формулы. Кроме того, следует отметить, что при вычислении комплексной оценки степени работоспособности по формулам ЛА учитывается влияние всех параметров объекта. Для того, чтобы убедиться в последнем замечании достаточно рассмотреть формулы, определяющие операции «ß» (1) и «у» (2) (для взаимно независимых переменных), роль которых в ЛА аналогична роли дизъюнкции и конъюнкции в математической логике.

Н[АрВ] = Н[А] + Н[В],

Н[АуВ] = - \og2ll -(1-Гн|л|)(1-Гн[В1)].

(1) (2)

Проведенное сравнение возможностей нечеткой логики Заде и логики антонимов, на примере задачи оценки степени работоспособности токарного модуля, позволяет говорить о преимуществе методики, разработанной на базе ЛА при решении подобных задач. Анализ примера практического использования логики антонимов позволяет говорить о том, что аппарат ЛА предоставляет дополнительные (по отношении к нечеткой логике) возможности для формализации неопределенности, а именно для формализации неопределенности структуры модели, за счет использования свойства булевости, которым не обладает нечеткая логика Заде.

В седьмой главе рассматриваются результаты экспериментальных исследований, показывающих, что применение АСКИ позволяет сэкономить до 40% времени, затрачиваемого па создание программы и методики испытаний. Указанная экономия достигается, в частности, во многом за счет того, что использование БД11Й, а также возможностей автоматизированного поиска необходимой информации позволяет существенно сэкономить время, требуемое на поиск программ испытаний наиболее близких объектов, которые могут быть использованы как базовые ПИ в процессе разработки ПИ инновационного объекта,

Использование БДСИ и алгоритма выбора СИ позволяет расширить возможности по подбору требуемых СИ. В частности, разработанный алгоритм выбора СИ позволяет автоматически учитывать изменение значения погрешности СИ в случае выхода параметров, определяющих условия проведения испытаний, за пределы диапазона нормальных значений. При этом очевидно, что выполнение корректировки погрешности СИ без предлагаемых средств автоматизации также требует значительно больших временных затрат, В целом, проведенные экспериментальные исследования показывают, что при реализации полного цикла работ по подготовке к проведению испытаний, экономия времени может достигать от 30 до 80%, в зависимости от конкретных условий проведения эксперимента.

Как уже отмечалось ранее, кроме этапа подготовки к проведению испытаний АСКИ позволяет автоматизировать этап оценки результатов испытаний. При этом, используется методика, позволяющая получать комплексную оценку степени работоспособности объекта (технического состояния объекта). В рамках эксперимента, позволяющего сравнить возможности методики оценки результатов испытаний, используемой в АСКИ с традиционным двузначным подходом к оценке технического

состояния объекта по результатам испытаний (либо работоспособен, либо неработоспособен) были проведены испытания двух экземпляров токарных модулей 1716ПФ4РИЗ («объект 1», «объект 2»), В результате проведенных проверок были определены значения соответствующих параметров. В соответствии с традиционным подходом к оценке результатов испытаний оба испытанных объекта были отнесены к классу «работоспособных», так как значения всех контролируемых параметров объектов не вышли за рамки норм, установленных требованиями нормативно-технической документации.

Теперь рассмотрим возможности используемой в АСКИ методики для оценки степени работоспособности данных объектов. На основе анализа причинно-следственных связей между комплексной оценкой и контролируемыми параметрами была построена модель испытываемых объектов. Используя пакет программ ОКАРЦЬ, разработанный при участии автора диссертации, на основании полученных оценок ко1ггролируемых параметров были произведены необходимые вычисления. В результате получены значения комплексных оценок, характеризующих степень работоспособности «объекта 1» (Н[У1] = 2.005826) и «объекта 2» (П[У2] = 1.619238). Анализ полученных значений комплексных оценок позволяет сделать вывод о том, что «объект 1» примерно на 20% работоспособнее «объекта 2». Данный вывод был подтвержден при последующей эксплуатации исследованных объектов. Таким образом, результаты проведенных экспериментальных исследований показывают, что используемый в АСКИ подход можно считать более точным и гибким, по сравнению с традиционным двузначным подходом к оценке технического состояния объекта по результатам испытаний.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Решена проблема создания методики автоматизированного формирования программы испытаний заранее неизвестного объекта с учетом требований заказчика к содержанию испытаний, а также требований к таким характеристикам как стоимость, время и информативность испытаний. Формирование программы испытаний проводится на основе обработки предварительно накопленной информации.

2. Разработана и применена методология, позволяющая автоматизировать (формализовать) процесс принятия приближенного решения при выборе требуемой программы испытаний без обработки предварительно накопленной информации.

3. Решена проблема реализации раздельного (от средств измерений) подбора требуемых методик измерений, что позволяет обеспечить большую гибкость на этапе подготовки к проведению испытаний.

4. Решена задача автоматизированного подбора средств измерений, необходимых для проведения испытаний. Решение данной задачи позволяет расширить возможности АСКИ по формированию испытательного комплекса в соответствии с требованиями заказчика.

5. Разработана методика, позволяющая проводить более точную (по сравнению с традиционным двузначным подходом) оценку результатов испытаний посредством получения комплексной оценки степени работоспособности объекта, учитывающей изменение каждого из исследуемых параметров испытываемого объекта.

6. В рамках реализации пупкгов 2 и 5 проводился сравнительный анализ свойств нечеткой логики Заде и нового математического аппарата логики антонимов, и была обоснована целесообразность выбора последнего для решения поставленных задач.

7. Проведенные экспериментальные исследования показывают, что применение АСКИ позволяет значительно сократить временные затраты на этапе подготовки к проведению испытаний, а также обеспечивает большую точность и гибкость на этапе оценки результатов испытаний по сравнению с традиционным двузначным подходом.

ПУБЛИКАЦИИ:

1. Голота Я.Я и др. Задачи сертификации и логика антонимов: Сб. докладов./ Голота Я.Я., Тисенко В.Н., Фальков Д.С. // SCM'99, Т 1., С. - Петербург, 1999. - С. 206-207.

2. Голота Я.Я и др. Использование комплексных оценок в инвестиционных инновационных проектах / ГолотаЯ.Я., Тисенко В.Н, Фальков Д.С. // Методология и практика разработки инновационных инвестиционных инжиниринговых проектов и их реализация: Тез. докл. - Санкт-Петербург, 1996. - 8 с.

3. Голота Я.Я и др. Логика антонимов - теоретическая база для формирования комплексных оценок, в основе которых лежат экспертные оценки отдельных параметров / Голота Я.Я, Тисенко В.Н., Фальков Д.С. // Моделирование интеллектуальных процессов проектирования и производства (CAD/CAM/*98): Тез. докл. - Минск, 1998. - С. 166 - 167.

4. Голота Я.Я. и др. Логико-математические методы на основе логики антонимов / Голота Я.Я,, Тисенко В.Н., Фальков Д.С. // Логико-математические методы в технике, экономике и социологии / Под. ред. В.И. Левина. - Пенза, 1998. - С. 5-7.

5. Голота Я.Я и др. Распознавание технического состояния объектов в процессе комплексных испытаний. ! Голота Я.Я., Тисенко В.Н., Фальков Д.С. // Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии // III конф.: Тез.докл.: в 2ч. - Нижний Новгород, 1997. -4 2,- С.210-214.

6. Тисенко В.Н., Фальков Д.С. Синтез программы испытаний сложного технического объекта с учетом требований заказчика. - М.: «Машиностроение», «Вестник машиностроения», 1999. - С. 50 - 52.

7. Фальков Д.С. О разработке лингвистического подхода на базе логики антонимов. Сравнение с лингвистическим подходом, лежащим в основе нечеткой логики Заде: Сб. докладов. // SCM'99, Т.1. С,- Петербург, 1999. - С. 202-205.

8. Фальков Д.С. О реализуемости в электрических цепях формальных средств логики антонимов и теории Заде. // SCM'98, С.- Петербург, 1998. - С. 239 - 241.

9. Фальков Д.С. Применение методов логики антонимов при анализе результатов испытаний технических объектов // Тр. междунар. НТК «Нейронные, реляторные и непрерывнологические сети и модели» (19-21 мая 1998 года), Т.2 / Под. ред. Л.И. Волгина. - Ульяновск: УлГТУ, 199В. - С.79-82.

10. Фальков Д С. Сравнение свойств логики антонимов и теории Заде И Тр. междунар. НТК «Нейронные, реляторные и непрерывнологические сети и модели» (19-21 мая 1998 года), Т.2 / Под. ред. Л.И. Волгина. - Ульяновск: УлГТУ, 1998,- С.83-86.

П.Фальков Д.С. Сравнение свойств логики антонимов и теории Заде на примере оценки степени работоспособности технических объектов. II SCM'98, С-Петербург,

1998.-С. 236-238.

12. Golota Ya. Ya., Falkov D.S., Tisenko V.N. On a calculation of the complex estimate of reliability using antonyms logic. If ICIL'99, L. Barros, M. Benicr, M.R. Kone (Eds.). -

1999.-447p.

13. Golota Ya.Ya., Tisenko V.N., Falkov D.S. Recognition of the Technical State of Objects in the Course of Complex Tests. Applied Problems in Pattern Recognition and Image .Analysis Systems. - Vol. 8. - N3. - 1998 - P. 403-405.

Ведение

Глава 1. Проблема комплексных испытаний при инновационной работе.

1.1. Анализ достижений в области автоматизации процесса испытаний.

1.2. Обзор методов решения задач в условиях неопределенности.

Выводы.

Глава 2. Разработка принципов построения автоматизированной системы комплексных испытаний.

2.1. Анализ структуры процесса испытаний.

2.2. Определение основных блоков системы.

2.3. Анализ возможных вариантов применения системы.

Выводы.

Глава 3. Методика формирования программы испытаний, удовлетворяющей требованиям заказчика.

3.1. Формирование программы испытаний с учетом требований заказчика к содержанию испытаний.

3.2. Методика синтеза программы испытаний с учетом требований заказчика к стоимости, времени и информативности испытаний.

Выводы.

Глава 4. Автоматизация процесса принятия приближенного решения о выборе «наилучшей» программы испытаний

4.1. Постановка задачи.

4.2. Обоснование выбора формального аппарата логики антонимов

4.3. Определение роли лингвистического подхода в решении поставленной задачи.

4.4. Разработка лингвистического подхода на базе логики антонимов. Решение задачи о выборе «наилучшей» программы испытаний

4.5. Сравнение свойств лингвистического подхода на базе логики антонимов с лингвистическим подходом, лежащим в основе нечеткой логики Заде.

Выводы.

Глава 5. Разработка принципов раздельного подбора требуемых методик измерений и средств измерений.

5.1. Формирование структуры запроса для выбора методик и средств измерений.

5.2. Разработка структуры базы данных методик измерений и алгоритма выбора методик измерений.

5.3. Разработка структуры базы данных средств измерений и алгоритма выбора средств измерений.

Выводы.

Глава 6. Оценка результатов испытаний.

6.1. Анализ традиционного подхода к задаче оценки технического состояния объекта по результатам испытаний.

6.2. Краткий анализ методов, применяемых при оценке технического состояния объекта. Обоснование выбора неперывнозначной логики для решения задачи оценки результатов испытаний.

6.3. Сравнение возможностей логики антонимов и теории Заде для решения задачи оценки степени работоспособности технических объектов в условиях неопределенности

Выводы.

Глава 7. Экспериментальная проверка полученных результатов

Выводы.

Проблемы перехода российской экономики к рыночным отношениям, структурная перестройка экономики, необходимость быстрого вывода промышленности из тяжёлого положения заставляют искать нетрадиционные пути выхода из сложившихся обстоятельств. К настоящему моменту практически сложилась концепция выхода из кризисной ситуации за счёт активизации инновационной активности, путём опережающего формирования и развития конкурентоспособной отечественной инновационной инфраструктуры как средства быстрого и эффективного способа реализации любых проектов в интересах отечественной (и зарубежной) экономики /37/.

Созданию такой инфраструктуры посвящена Федеральная инновационная программа "Российская инжиниринговая сеть технических нововведений" (сокращенно - "Инжинирингсеть России"), заказчиком которой является Министерство экономики Российской Федерации, а Генеральной дирекцией - Ассоциация центров инжиниринга и автоматизации.

Одной из основных задач Федеральной программы "Инжинирингсеть России" является задача формирования организационной и научно-технической базы инжинирингсети России с целью создания "инструмента" инжиниринга (здесь и далее под "инжинирингом" понимается отрасль научно-технических нововведений), с помощью которого инжиниринговые центры могут реализовать проекты (заказы). Выполнение любого заказа «под ключ» происходит силами временного коллектива под руководством системного менеджера. Последний опирается на относительно стабильное ядро комплекса (команды), сформировавшееся вокруг него в ходе развития комплекса (работы над конкретными проектами).

Отметим, что одной из характерных особенностей работы такого комплекса в современных рыночных условиях является заранее неизвестная номенклатура возможных заказов, так как не предусматривается какая-либо узкая специализация инжиниринговой фирмы. Она должна быть готова организовать процесс выполнения практически любого конкретного заказа. Эта особенность характерна для начального этапа создания и развития инновационного пространства в России, который характеризуется сравнительно небольшим числом инжиниринговых фирм на фоне слабого потока заказов. В силу этого особенно актуальна широкая, универсальная направленность инжиниринговой (инновационной) фирмы, заинтересованной в "захвате" любого и каждого возможного заказчика. Универсальность инжиниринговой фирмы может быть обеспечена путём создания универсальных инструментальных средств, а также средств их адаптации к особенностям частного (конкретного) выполняемого «под ключ» заказа.

Особое внимание следует обратить на то, что важным завершающим этапом выполнения практически любого заказа (проекта) является этап проведения испытаний. Во многом именно от качества реализации этапа испытаний зависит успех выполнения всего проекта. В настоящее время перед российскими фирмами, выходящими на мировой рынок, все чаще встает проблема проведения быстрых и качественных испытаний производимой ими продукции. При этом в соответствии с высокими требованиями рынка растут и требования к качеству проведения испытаний, к достоверности получаемых результатов.

Исходя из вышесказанного следует отметить, что специфика деятельности инжиниринговой фирмы определяет тот факт, что ей приходится решать проблему проведения испытаний в условиях заранее неизвестной номенклатуры объектов, в условиях единичного производства нестандартного оборудования. При этом отметим, что в настоящее время не существует универсальных программ и методик, позволяющих провести процесс испытаний в условиях заранее неизвестной номенклатуры объектов. При испытании нового нестандартного оборудования особенно важной становится проблема синтеза (создания, подбора) программ и методик испытаний. Кроме того, необходимо отметить, что в настоящее время при проведении добровольных испытаний уже не обязательно в точности следовать программам и методикам испытаний, разработанным в соответствии с различными ГОСТами. Следовательно, в новых рыночных условиях, при использовании ранее разработанных программ и методик испытаний необходимо обеспечить возможность их модифицирования в соответствии с пожеланиями заказчика.

Другой немаловажной характеристикой для заказчика становится такое условие, как комплексность проведения испытаний единичных экземпляров продукции, что избавит заказчика от необходимости обращения в несколько мест и сэкономит его силы и время.

Также необходимо отметить, что в условиях рыночных отношений требования заказчика не ограничиваются только проблемой содержания испытаний (определения набора исследуемых параметров). Большую актуальность приобретают такие показатели как стоимость, время и информативность проводимых испытаний. Эти характеристики также необходимо учитывать при реализации испытаний.

При разработке автоматизированной системы комплексных испытаний особое внимание следует уделить проблеме оценки результатов испытаний. Традиционно в ходе испытаний проверяют соответствие значений контролируемых параметров нормам, установленным в нормативно-технической и (или) конструкторской документации. При этом в соответствии с определением, приведенным в /28/ объект считается годным, работоспособным, если в данный момент времени его контролируемые параметры не выходят за рамки норм, установленных требованиями технической документации. Если же хотя бы один контролируемый параметр вышел за пределы установленной для него нормы, то объект признается не годным, не работоспособным. Отсюда видно, что оценивая результаты проведенных испытаний указанным выше способом можно получить только двузначный ответ - либо работоспособен, либо нет. В настоящий момент изменяющиеся условия, переход к работе в условиях складывающихся рыночных взаимоотношений устанавливают новые, более гибкие требования к анализу результатов испытаний. Часто, в особенности при проведении добровольных испытаний, заказчика уже не устраивает двузначность в оценке результатов проведенных испытаний, его интересует степень работоспособности, степень приближения к состоянию «идеальной работоспособности». При этом возникает необходимость решения задачи количественной оценки состояния испытываемого оборудования.

Необходимо осуществить выбор наиболее подходящего аппарата для решения задачи количественной оценки состояния испытываемого объекта. При этом необходимо учитывать следующие условия:

- поскольку речь идет об испытаниях единичных объектов, то отсутствует возможность для корректного применения методов, основанных на использовании статистики и теории вероятностей;

- так как в большинстве случаев разрабатываемые модели объектов будут использоваться однократно, то процесс моделирования следует осуществлять с минимальными затратами денег, времени и людских ресурсов.

Отметим, что для решения задач в указанных условиях широко применяется нечеткая логика Заде, позволяющая решать задачи в условиях неопределенности.

Возвращаясь к проблеме выбора программ испытаний с учетом индивидуальных требований заказчика нельзя не отметить, что решение такой задачи традиционными, точными методами возможно потребует затрат значительных временных и других ресурсов. В этом случае представляется целесообразным рассмотреть возможность решения данной задачи приближенными методами, позволяющими значительно экономить время и средства, требуемые для решения задачи.

Из всего вышеперечисленного можно сделать вывод об актуальности проблемы разработки методики создания автоматизированной системы комплексных испытаний технических объектов в условиях заранее неизвестной номенклатуры. Представляется очевидным, что решение этой проблемы позволит сделать процесс испытаний намного более гибким и эффективным.

В заключение следует отметить, что, по-видимому, в будущем, в условиях стабильных рыночных отношений, присущих развитой экономике, произойдет определенная специализация в деятельности инновационных фирм. Однако, несмотря на это, представляется, что частичная специализация фирмы не означает существенного снижения требований к универсальности систем комплексных испытаний, которые должны в любом случае быть готовы максимально быстро и качественно завершить выполнение инновационного проекта. Рассмотрению этой проблемы и посвящена данная работа.

Выводы

Результаты проведенных экспериментальных исследований дают основания сделать следующие выводы.

1. Применение АСКИ позволяет существенно сократить затраты временных и других ресурсов на этапе подготовки к проведению испытаний.

2. Применение АСКИ обеспечивает значительное расширение возможностей по организации проведения испытаний с учетом индивидуальных требований заказчика к содержанию испытаний, к стоимости, времени и информативности испытаний.

3. Используемая в АСКИ методика оценки результатов испытаний позволяет сделать данный процесс более точным и гибким по сравнению с традиционным подходом.

Заключение

В результате выполненной работы разработана методика создания автоматизированной системы комплексных испытаний (АСКИ), позволяющей проводить испытания выпускаемых малыми партиями (часто в одном или нескольких экземплярах) сложных технических объектов, в условиях заранее неизвестной номенклатуры. Напомним, что такие условия как:

- комплексность проведения испытаний,

- единичный размер партий испытываемых объектов,

- заранее неизвестная номенклатура объектов, определяются особенностями деятельности отечественных инновационных фирм в период этапа становления рыночных отношений.

Кроме того, необходимо отметить, что разработанная по данной методике автоматизированная система позволяет обеспечить проведение испытаний с учетом требований заказчика не только к содержанию испытаний, но и к таким характеристикам как стоимость, время и информативность испытаний. Представляется очевидным, что возможность удовлетворения указанных требований является важной характеристикой системы в условиях появляющейся конкуренции.

Для достижения поставленных целей в рамках данной работы были решены следующие проблемы.

1. Разработана методика автоматизированного формирования программы испытаний объекта в условиях заранее неизвестной номенклатуры с учетом требований заказчика к содержанию испытаний, а также требований к таким характеристикам как стоимость, время и информативность испытаний.

2. Предложена методология, позволяющая автоматизировать процесс принятия приближенного решения о выборе «наилучшей» программы испытаний. Данная методология позволяет осуществлять приближенный выбор требуемой программы испытаний, что особенно важно в условиях, когда необходимо принять решение с минимальными затратами времени и других ресурсов.

3. Решена проблема реализации раздельного (от средств измерений) подбора требуемых методик измерений, что позволяет обеспечить большую гибкость на этапе подготовки к проведению испытаний.

4. Решена задача автоматизированного подбора средств измерений, необходимых для проведения испытаний. Решение данной задачи позволяет расширить возможности АСКИ по формированию испытательного комплекса в соответствии с требованиями заказчика.

5. Разработана методика, позволяющая проводить более точную (по сравнению с традиционным двузначным подходом) оценку результатов испытаний посредством получения комплексной оценки степени работоспособности объекта, учитывающей изменение каждого из исследуемых параметров испытываемого объекта.

6. В рамках реализации пунктов 2 и 5 проводился сравнительный анализ свойств нечеткой логики Заде и нового математического аппарата логики антонимов, и была обоснована целесообразность выбора последнего для решения поставленных задач.

7. Проведенные экспериментальные исследования показывают, что применение АСКИ позволяет значительно сократить временные затраты на этапе подготовки к проведению испытаний, а также обеспечивает большую точность и гибкость на этапе оценки результатов испытаний по сравнению с традиционным двузначным подходом.

1. Акулов Л.А. Термокриосистемы и устройства для тепловых испытаний изделий. М.: ЦИНТИ химнефтемаш, 1990. - 43 с.

2. Алгоритмы формирования программ стендовых испытаний деталей машин при нерегулярном нагружении. / АН БССР. Минск: «ИНДМАШ», 1986. - 42 с.

3. Брянский Л.Н., Дойников A.C. Краткий справочник метролога: Справочник. -М.: Издательство стандартов, 1991. 79 с.

4. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: «Наука», 1969. - 576 с.

5. Голота Я.Я. и др. Автоматизация контроля технологических процессов (логикоантонимический подход) / Голота Я.Я., Колосова О.В., Тисенко В.Н., Чурсина А.Ю. // Измерительная техника. 1991. - N9. - С. 8-10.

6. Голота Я.Я. и др. Задачи сертификации и логика антонимов: Сб. докладов./ Голота Я.Я., Тисенко В.Н., Фальков Д.С. // SCM'99, Т.1., С. -Петербург, 1999. С. 206-207.

7. Голота Я.Я. и др. Логикоантонимический подход к контролю за техническим состоянием технологического оборудования / Голота Я.Я.,

8. Колосова О.В., Тисенко В.Н., Чурсина А.Ю. // Авиационная промышленность. 1992. - N4. - С. 31-34.

9. Голота Я.Я. Логико-антонимический подход к формированию оценок // Измерительная техника. 1992. - N6. - С. 6-8.

10. Голота Я.Я. и др. Логико-математические методы на основе логики антонимов / Голота Я.Я., Тисенко В.Н., Фальков Д.С. // Логико-математические методы в технике, экономике и социологии / Под. ред. В.И. Левина. Пенза, 1998. - С. 5-7.

11. Голота Я.Я. Непрерывнозначная логика. Л., 1982. - Деп. В ВИНИТИ 14.10.82.

12. Голота Я.Я. Новый метод контроля продукции на основе логики антонимов // Измерительная техника. 1991. - N9. - С. 6-8.

13. Голота Я.Я. Об адекватности логики мировоззренческим принципам // Научная конференция «Современная логика: проблемы теории, истории и применения в науке»: Тезисы докладов.-СПб., 1996.-С. 6-10.

14. Голота Я.Я. О формализации логики неполных знаний (логики антонимов) // Логика и развитие научного знания: Межвуз. сб. / Под ред. И.Н. Бродского, Я.А. Слинина. СПб.: «издат. С.-Петербургского универ»., 1992. -С. 92-112.

15. Гордовский В.П. и др. Методика ускоренных сравнительных испытаний цилиндрических зубчатых колес. М.: «ГосНИТИ», 1988. -64 с.

16. Диагностика, испытание и ремонт станочного оборудования. / Трилисский В.О., Моисеев В.Б. и др. Пенза: «ЛГУ», 1998. - 374 с.

17. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: «Мир», 1976. - 165 с.

18. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: «Радио и связь», 1982.-431 с.

19. Кочубиевский И.Д. Системы нагружения для исследования и испытаний машин и механизмов.-М.: «Машиностроение», 1985.-221 с.

20. Калинчев В.А. Методы испытаний конструкций на герметичность. М.: Изд-во «МГТУ», 1992. - 30 с.

21. Макаренков А.Г. и др. Расчет, конструирование и испытание машин: Сб. науч. тр. Днепропетровск: «ДГУ», 1988. - 116 с.

22. Машины и стенды для испытания деталей. / Гадолин В.Л., Дроздов H.A. и др. М.: «Машиностроение», 1979. - 343 с.

23. Муценек К.Я. Методика испытания сборочных манипуляторов / Автоматизация и механизация сборки, регулировка и испытаниямашиностроительных изделий: Материалы семинара. М.: «ЦРДЗ», 1991.- 133 с.

24. Надежность и эффективность в технике: Справочник / Под ред. Рембезы А.И. Т.1. - М.: Машиностроение, 1986. - 223 с.

25. Некоторые направления развития автоматизированного испытательного оборудования за рубежом. / Центральный отраслевой орган НТИ «ЭКОС». М„ 1987. - 112 с.

26. Пашкевич М.Ф., Геращенко В.В. Стенды для испытания редукторов. -Минск: «БелНИИНТИ», 1991. 44 с.

27. Переносной электростенд для испытания станков. М.: «ПКБ ЦТВР», 1958.-8 с.

28. Поспелов Д.А. Знания и шкалы в модели мира. // Модели мира: сб. / Под ред. Поспелова Д.А. М.: «РАИН». - 1997. - С. 69-87.

29. Приборы и стенды для испытания машин и узлов : Материалы семинара: Сб. 1, 2. М.: Моск. дом науч.-техн. Пропаганды им. Ф.Э. Дзержинского, 1965. - 178 с.

30. Рябинин И.А., Черкесов Г.Н. Логико-вероятностные методы исследования надежности структурно сложных систем. М.: «Радио и связь», 1981.-264 с.

31. Ситниченко В.М. и др. Адаптивные ресурсные ускоренные испытания металлорежущих станков. М.: «ВНИИ информации и технико-экономических исследований по машиностроению и робототехнике», 1989.-63 с.

32. Типовые методики и программы испытаний металлорежущих станков: Методические указания. М.: ЭНИМС, 1988. - 96 с.

33. Тисенко В.Н. Нечеткие множества в задачах комплексных испытаний при реализации инновационных проектов. СПб: Издательство "Политехника". - 1998. - 103 с.

34. Тисенко В.Н., Фальков Д.С. Синтез программы испытаний сложного технического объекта с учетом требований заказчика. М.: «Машиностроение», «Вестник машиностроения», 1999. - С. 50 - 52.

35. Толстяк Н.И. и др. Стендовое оборудование для испытания машин / Автоматизация и механизация сборки, регулировка и испытания машиностроительных изделий: Материалы семинара. / Толстяк Н.И., Яценко H.A., Хорунжий В.Д. М.: «ЦРДЗ», 1991. - 133 с.

36. Фальков Д. С. О разработке лингвистического подхода на базе логики антонимов. Сравнение с лингвистическим подходом, лежащим в основе нечеткой логики Заде: Сб. докладов. // SCM'99, Т.1. С.Петербург, 1999. С. 202-205.

37. Фальков Д.С. О реализуемости в электрических цепях формальных средств логики антонимов и теории Заде. // SCM'98, С.- Петербург, 1998.-С. 239-241.

38. Фальков Д.С. Сравнение свойств логики антонимов и теории Заде // Тр. междунар. НТК «Нейронные, реляторные и непрерывнологические сети и модели» (19-21 мая 1998 года), Т.2 / Под. ред. Л.И. Волгина. -Ульяновск: УлГТУ, 1998,-С.83-86.

39. Фальков Д.С. Сравнение свойств логики антонимов и теории Заде на примере оценки степени работоспособности технических объектов. // SCM'98, С-Петербург, 1998. С. 236 - 238.

40. Чеголин П.М. Автоматизация испытаний технических объектов. / АН БССР. Минск: «ИТК», 1989. - 140 с.

41. Электрические измерения. Средства и методы измерений: Общий курс / Под. ред. Е.Г. Шрамкова. М.: «Высшая школа», 1972. - 519 с.

42. ГОСТ 4.93-86. Станки металлообрабатывающие. Номенклатура показателей.

43. ГОСТ 8-82. Станки металлорежущие. Общие требования к испытаниям на точность.

44. ГОСТ 17-70. Станки токарно-револьверные. Нормы точности.

45. ГОСТ 44-85 Е. Станки токарно-карусельные. Нормы точности и жесткости.

46. ГОСТ 98-83 Е. Станки радиально-сверлильные. Нормы точности и жесткости.

47. ГОСТ 370-81 Е. Станки вертикально-сверлильные. Нормы точности и жесткости.

48. ГОСТ 9726-89 Е. Станки фрезерные вертикальные с крестовым столом. Терминология. Основные размеры. Нормы точности и жесткости.

49. ГОСТ 18097-88 Е. Станки токарно-винторезные и токарные. Основные размеры. Нормы точности и жесткости.

50. ГОСТ 18101-85 Е. Станки продольно-фрезерные. Нормы точности и жесткости.

51. ГОСТ 16504-81. СГИП. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения.

52. ГОСТ 8.009-84. ГСИ. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений.

53. ГОСТ 22261-94. Условия применения средств измерений.

54. ГОСТ 8.401-80. Государственная система обеспечения единства измерений. Классы точности средств измерений. Общие требования.

55. Общероссийский классификатор продукции OK 005-93. Т.1.2/Госстандарт России. М.: Издательство стандартов, 1994. - Т.1 -559 с. Т.2-556 с.

56. Elkan, C. The Paradoxical Success of Fuzzy Logic. National Conference on Artificial Intelligence. // AAAI'93. 1993. - P. 698-703.

57. Fuzzy Logic Applications Handbook. Intel Corporation, 1994. - 122 c.63. "Fuzzy Logic Control of AC Induction Motors." IEEE. 1992:834-49. / Cleland J., W. Turner, P. Wang, T. Espy, P.J. Chappell, R.J. Spiegel, and B. Bose. 1992.

58. Golota Ya.Ya., Falkov D.S., Tisenko V.N. On a calculation of the complex estimate of reliability using antonyms logic. // ICIL'99, L. Barros, M. Benier, M.R. Kone (Eds.). 1999. - 447p.

59. Golota, Ya.Ya. On a certain formalization of antonyms logic. // Fuzzy Sets and Systems. North-Holland, 1992. - N 45. - P. 335-340.

60. Golota Ya.Ya., Tisenko V.N., Falkov D.S. Recognition of the Technical State of Objects in the Course of Complex Tests. Applied Problems in Pattern Recognition and Image Analysis Systems. Vol. 8. - N3. - 1998. - P. 403-405.

61. Govind, N., and A.H. Hasan. "Fuzzy Logic Speed Controller for an Industrial Size DC Motor." FNN 93, Proceedings of the Fifth Workshop on Neural Networks. 2204 (November). 1993. - P. 3-8.

62. G. Klir and B. Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. // Englewood Cliffs. NJ: "Prentice-Hall". 1995.

63. B. Kosko Fuzzy Thinking. New York: "Hyperion", 1993.

64. K. Lano "A constraint-based fuzzy inference system" // EPIA 91, Portug. Conf. Artificial Intell., P. Barahona, L.M. Pereira, and A. Porto, Eds. -Berlin: "Springer-Verlag", 1991. P. 45 - 59.

65. Larsen, M.P. Industrial Applications of Fuzzy Control, Fuzzy Reasoning and its Applications. Academic Press, 1981

66. C.C. Lee, Fuzzy logic in control systems: Fuzzy logic controller, part I and II, IEEE Trans. Systems. Man Cybernet. - 1990. - N 20. - P. 404 - 418.

67. Mamdani, E.H. Advances in the Linguistic Synthesis of Fuzzy Controllers. Fuzzy Reasoning and its Applications. Academic Press, 1981

68. Mamdani, E.H., and S. Assilian. An Experiment in Linguistic Synthesis with a Fuzzy Logic Controller. Fuzzy Reasoning and its Applications. -Academic Press, 1981

69. E.H. Mamdani and B.R. Gaines, Eds., Fuzzy Reasoning and its Applications. London: Academic, 1981.

70. Murakawi, S., and M. Maeda. Automobile Speed Control System Using a Fuzzy Logic Controller. Industrial Applications of Fuzzy Control. -North-Holland, 1985

71. Mc Naughton R. A Theorem about Infinited-valued Sentencial Logic. // Jour. Of Symbolic Logic. - Vol. 16. - 1951. - P. 1-13.

72. Special issue on application of fuzzy logic control to industry. / Editors: Takeshi Yamakawa, K. Hirota // Fuzzy Sets and Systems. 32(2), 1989.

73. L.A. Zadeh, "A fuzzy set theoretical interpretation of linguistic hedges" // J. Cybern. - Vol. 2. - 1972. - P. 4-34.

74. L.A. Zadeh, "A theory of approximate reasoning" // Machine Intelligence 9, J. Hayes, D. Michie, and L.I. Mukulich, Eds. New York: Halstead, 1979. -P. 149-194.

75. L.A. Zadeh, "From Computing with Numbers to Computing with Words -From Manipulation of Measurements to Manipulation of Perceptions" // CSCC'99 (Athens July, 1999). - To be published.

76. L.A. Zadeh, Fuzzy logic = computing with words, // IEEE Trans, on Fuzzy Systems 4. 1996. - P. 103-111.

77. L.A. Zadeh, Fuzzy Sets and Information Granularity // M. Gupta, R. Ragade, R. Yager, (Eds ), Advances in Fuzzy Set Theory and Applications. -Amsterdam: North-Holland, 1979. P. 3-18.

78. L.A. Zadeh "Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic" // Fuzzy Sets and Systems. -1997.-N90.-P. 111-127.