автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Интеллектуализация информационно-измерительных систем неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов

ОСНОВНЫЕ УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1 ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И МЕТОДЫ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МАТЕРИАЛОВ.

1.1 Информационно-измерительные системы контроля свойств материалов.

1.2 Методы неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов

1.2.1 Классификация методов контроля теплофизических свойств материалов (ТФСМ).

1.2.2 Контактные методы контроля ТФСМ.

1.2.3 Бесконтактные методы контроля ТФСМ.

1.2.4 Адаптивные методы контроля ТФСМ.

1.3 Интеллектуальные информационно-измерительные системы.

1.3.1 Интеллектуальные и интеллектуализированные системы

1.3.2 Интеллектуальные информационно-измерительные системы

1.3.3 Интеллектуальные датчики.

1.4 Цель и постановка задачи исследования.

2 ЗАДАЧИ И МОДЕЛИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ.

2.1 Модели интеллектуализации ИИС.

2.2 Постановка задач выбора метода контроля свойств материалов

2.3 Классификация исследуемых материалов.

2.3.1 Основные определения и постановка задачи.

2.3.2 Алгоритмическое обеспечение.

2.3.3 Пример решения задачи классификации.

2.3.4 Оценка качества решения задачи классификации.

2.4 Распознавание образов и выбор метода контроля свойств материалов.

2.5 Концепция интеллектуализации ИИС.

ВЫВОДЫ.

3 АРХИТЕКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

3.1 Задачи проектирования и стратегии функционирования информационно-измерительных систем.

3.2 Информационная модель ИИИС.

3.3 Структура ИИИС.

3.3.1 Состав системы.

3.3.2 Интеллектуальные измерительные датчики.

3.4 База знаний.

3.4.1 Представление знаний.

3.4.2 Фреймовая модель.

3.4.3 Пример фреймовой модели.

3.5 Принятие решений в ИИИС.

3.5.1 Задачи принятия решений.

3.5.2 Особенности принятия решений в условиях неопределенности

3.6 Обеспечение надежности ИИИС.

3.7 Подход к интеллектуализации информационно-измерительных систем.

ВЫВОДЫ.

4 ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ

СВОЙСТВ ТВЕРДЫХ МАТЕРИАЛОВ.

4.1 Анализ дестабилизирующих факторов, воздействующих на ИИИС НКТФСМ.

4.2 Оперативный метод неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов.

4.3 Интеллектуальный метод определения теплофизических свойств твердых материалов.

4.4 Алгоритм, структура измерительной цепи, реализующие интеллектуальный метод определения ТФСМ.

4.5 Интеллектуальный измерительный зонд для НК ТФСМ.

4.6 Структурная схема ИИИС НК ТФСМ.

4.7 Функциональная схема ИИИС НК ТФСМ.

4.8 Алгоритм функционирования ИИИС НК ТФСМ.

ВЫВОДЫ.

5 МЕТРОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НК ТФСМ.

5.1 Оценка погрешностей результатов измерений на основе математических моделей исследуемого материала и уравнения измерений

5.2 Выделение доминирующих компонент в составе полной погрешности результатов измерений теплофизических свойств материалов.

ВЫВОДЫ.

6 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ИИИС НК ТФСМ.

6.1 Определение ТФС материалов и изделий с использованием ИИИС НКТФСМ.

6.2 Обработка экспериментальных данных и анализ погрешностей результатов измерений ТФСМ.

6.3 Оценка эффективности интеллектуальной информационно-измерительной системы НК ТФСМ.

ВЫВОДЫ.

Одним из направлений повышения эффективности промышленности является улучшение качества используемых материалов и изделий. В решении задач улучшения качества продукции важную роль играют информационно-измерительные системы (ИИС) и методы неразрушающего контроля (НК), которые повышают точность и оперативность определяемых параметров и свойств готовых изделий, эффективность технологических процессов изготовления материалов.

В последнее время появились публикации, подтверждающие эффективность применения методов искусственного интеллекта в ИИС для различных целей в условиях существенных неопределенностей (в нечеткой среде). Исследования в области искусственного интеллекта позволяют разрабатывать новые модели и методы решения задач, которые ранее не формализировались и не автоматизировались. Современное развитие технических и программных средств создают условия для разработки и внедрения интеллектуальных ИИС, в рамках которых возможно использование гибких и эффективных неформальных подходов.

Работа посвящена интеллектуализации информационно-измерительных систем НК свойств материалов (СМ), вопросам их организации, предназначенных для обработки информации и базирующихся на применении методов искусственного интеллекта.

Теоретические основы решения проблем проектирования ИИС и интеллектуальных информационно-измерительных систем (ИИИС) представлены рядом известных публикаций, авторами которых являются: Поспелов Г.С., Цветков Э.И., Цапенко М.П., Лорьер Ж.Л., Виноградова H.A., Романов В.Н., Соболев B.C., Иванов В.Н., Орнатский П.П., Хофман Д., Мандельштам С.М., Кыо-сиака Э., Попов Э.В., Нильсон Н., Хант Э., Захаров В.А., Осипов Г.С., Элти Дж., Кумбс М., Любарский Ю.Я., Алиев P.A., Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф., Геловани В.А., Пупков К.А., Гаскаров Д.В., Ягер P.P., Андрейчиков A.B.,

Романов В.П. и др.

Теоретические основы создания методов и устройств неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов изложены в трудах Лыкова A.B., Вавилова В.П., Карслоу Е.Г., Кондратьева Г.М., Платунова Е.С., Шашкова А.Г., Грищенко Т.Г., Кулакова М.В., Власова В.В., Мищенко C.B., Шлыкова Ю.П., Клюева В.В., Чудновского А.Ф., Курепина В.В., Шнейдера П., Козлова В.П. и др.

В отличие от существующих информационно-измерительных систем в работе предложен подход к интеллектуализации, позволяющий повысить эффективность эксплуатации ИИС контроля свойств материалов в условиях неопределенности, и воздействии дестабилизирующих факторов. При интеллектуализации ИИС используются достижения информационных технологий в процессе принятия решений при контроле свойств материалов в нечеткой среде, методы искусственного интеллекта для решения проблем неразрушающего контроля свойств материалов, нестандартных задач при НК СМ.

Новым в работе является создание подхода к интеллектуализации информационно-измерительных систем не только в рассматриваемой области, но и для ряда других предметных областей.

Имеющийся опыт работы у автора по созданию информационно-измерительных систем неразрушающего контроля теплоизоляционных, строительных, полимерных материалов, позволил использовать накопленную информацию о свойствах материалов, методах контроля качественных свойств материалов в лабораторных, производственных и полевых условиях эксплуатации при создании базы знаний в процессе проектирования интеллектуальных информационно-измерительных систем.

В то же время, при создании ИИИС применялся метод системной интеграции, позволяющий использовать для решения задачи построения ИИС стандартные известные модули, например, микроконтроллеры, аналого-цифровые преобразователи.

Разрабатываемая ИИИС НК СМ, основанная на знаниях, воплотила в себе достоинства измерительно-вычислительных и информационно-измерительных систем для контроля свойств материалов и расширила функциональные возможности, повысила метрологический уровень измерений в результате применения новых информационных и измерительных технологий, методов искусственного интеллекта.

Функционирование системы предполагает использование априорных и апостериорных знаний, математических моделей, представляющих знания в системе, обеспечение измерительного ресурса аппаратных и программных модулей, анализ перспективы и потенциальных возможностей совершенствования интеллектуальных информационно-измерительных систем.

Актуальность темы исследования. В настоящее время для НК на производстве и в научных проблемных лабораториях применяются информационно-измерительные системы, которые, к сожалению, не в полной мере отвечают всем необходимым техническим характеристикам: оперативности, широкому диапазону исследуемых материалов, возможности контролировать комплекс определяемых параметров, метрологическому уровню результатов измерений, устойчивости к воздействию дестабилизирующих факторов (ДФ), функционированию в условиях неопределенности, возможности перестройки системы в ходе контроля свойств материалов и технологического процесса изготовления материалов. Анализ известных информационно-измерительных систем показывает, что существующие ИИС не в состоянии контролировать большое число переменных факторов и рационально вести неразрушающий контроль свойств материалов.

Одним из путей повышения эффективности ИИС является решение проблем, возникающих при контроле свойств материалов, применением методов искусственного интеллекта в информационно-измерительных системах.

Проектирование интеллектуальных ИИС выдвигает целый ряд научно-технических проблем, решение которых необходимо для создания эффективных систем контроля свойств материалов. При определении свойств материалов существует проблема описания математическими моделями объектов исследования, измерительных ситуаций из-за нечеткости информации, появляющейся в условиях неопределенности, при воздействии дестабилизирующих факторов. Проблему, связанную с дефицитом информации при контроле свойств материалов в условиях неопределенности, предлагается решить на основе интеллектуализации информационно-измерительных систем, позволяющих осуществлять интеллектуальные процедуры принятия решений по выбору оптимальных режимных параметров измерений в зависимости от измерительной ситуации, оптимизацию процедур в соответствии с выбранными критериями - оперативность и точность измерений.

Поэтому интеллектуализация ИИС, позволяющая решать указанные проблемы повышения оперативного и точного НК свойств материалов в условиях неопределенности при воздействии ДФ, экспресс диагностики, разработки технологии производства материалов, является важной и актуальной проблемой.

Методологической основой проводимых исследований являются методы общей теории систем, нечетких множеств, искусственного интеллекта. Предложен подход к интеллектуализации ИИС для разрешения проблем НК свойств материалов, заключающийся в принятии решений при классификации исследуемых материалов (ИМ) и распознавании образов, определении оптимальных режимных параметров измерений, выбора метода измерений, учета влияния ДФ и достоверности свидетельств на основе использования теории нечетких множеств, механизма выбора подмножеств стратегий Демпстера-Шафера и фреймового представления знаний, что позволит повысить комплексный показатель достижения результативности (точность и оперативность).

Работа, посвященная решению вышеизложенных проблем, выполнялась в соответствии с планом важнейших НИР Минвуза РСФСР с 1989 по 1990 гг.; в рамках заказа-наряда Гос. комитета РФ по высшему образованию с 1991 по 1995 гг.; межвузовской научно-технической программы «Ресурсосберегающие технологии машиностроения» в 2000г.; межвузовской научно-технической программы «Неразрушающий контроль и диагностика» с 1998 по 1999 гг.; в соответствии с научными исследованиями высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники подпрограммы «Производство и технологии» с 2001 по 2002 г.; в рамках научно-технической программы «Научные исследования высшей школы в области химических технологий» с 2003 по 2004 гг.

Объектом исследования являются информационно-измерительные системы неразрушающего контроля свойств материалов.

Предмет исследования - интеллектуализация информационно-измерительных систем НК ТФСМ, математическое, алгоритмическое, программно-аппаратное и метрологическое обеспечение ИИИС при функционировании в условиях неопределенности и воздействии дестабилизирующих факторов.

Цель диссертационной работы - разработать подход к интеллектуализации класса информационно-измерительных систем, осуществляющих контроль комплекса свойств материалов, и реализовать его на примере создания ИИИС НК теплофизических свойств материалов (ТФСМ) для повышения точности и оперативности контроля свойств материалов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• разработать математическую модель предметной области (ПО);

• создать процедуры классификации исследуемых материалов и выбора метода контроля свойств материалов;

• разработать математические модели исследуемых материалов и представления знаний;

• создать математическую модель ИИИС;

• разработать математическую модель и алгоритм принятия решений в ИИИС;

• разработать и исследовать метод НК ТФСМ, выполняющий интеллектуальные процедуры по выбору оптимальных режимных параметров теплофизических измерений и позволяющего повысить оперативность и точность измерений, по сравнению с известными нестационарными методами НК ТФСМ, создать интеллектуальный измерительный зонд (ИИЗ), реализующий предложенные методы НК ТФСМ и осуществляющий интеллектуальные функции;

• создать интеллектуальную ИИС НК ТФСМ, осуществляющую поставленную научно-техническую задачу - повышение оперативности, точности и показателей эффективности системы, на основе применения методов искусственного интеллекта при проведении теплофизических измерений, формирования алгоритма измерений и структуры ИИИС, а также аппаратного и программного обеспечения;

• разработать метрологическое обеспечение ИИИС НК ТФСМ, на основе которого выделены доминирующие компоненты в составе полной погрешности измерения ТФСМ и целенаправленно выполняется автоматическая коррекция результатов измерения;

• осуществить экспериментальную проверку полученных результатов моделей и методов, оценить показатели эффективности и внедрить в промышленное производство, научные лаборатории и учебный процесс.

Методы исследования. При решении задач проектирования ИИИС НК свойств материалов использовались методы общей теории систем, теории нечетких множеств, принятия решений, искусственного интеллекта, информационных технологий, классической теории теплопроводности, математического и физического моделирования на базе современных вычислительных и программных средств.

Научная новизна заключатся в следующем: 1 Разработана модель предметной области интеллектуальной информационно-измерительной системы, отражающая модели ИМ, используемых методов контроля СМ, технических средств, алгоритмического обеспечения, ДФ, информационных связей между моделями, отличающаяся от традиционных моделей ПО ИИС наличием модели базы знаний (БЗ) и моделей компонентов системы с информацией о расширении выполняемых функций: определение принадлежности ИМ к определенному классу; методах контроля, содержащих процедуры искусственного интеллекта; о применяемых интеллектуальных датчиках; дополнительных процедурах, связанных с распознаванием образов, принятием решений; дополнительных сведениях, характеризующих достоверность используемой информации, использовании знаний эксперта и пользователя ИИИС.

2 Осуществлены постановки задач выбора метода контроля свойств материалов в зависимости от конкретной измерительной ситуации: сведений о свойствах ИМ, геометрических размерах ИМ, ДФ, уровнях определенности информации, используемых методах контроля в ИИИС, включающие частные задачи разработки структуры множества измерительных ситуаций, построения модели «измерительная ситуация - метод контроля», идентификации измерительной ситуации и выбора метода контроля.

3 Выполнена постановка задачи классификации ИМ, определяющая множества всех возможных ИМ неразрушающего контроля с разбиением их на подмножества в соответствии с критериями и параметрами, которыми они описываются. От существующих задач классификации отличается тем, что представлена рядом частных задач: когда число классов задано заранее и расстояния между признаковыми координатами ИМ определяются на основе матрицы первичной информации в /я-мерном пространстве признаков класса, задача с определением расстояния на основе расширенной матрицы с учетом условий контроля, требований к точности, быстродействию и других факторов измерительной ситуации.

4 Разработано алгоритмическое обеспечение решения задачи классификации ИМ, включающее следующие этапы: определение числа классов методом экспертных оценок, выделение одного или двух доминирующих признаков ИМ из числа основных для ранжирования классов, определение пороговых значений и расчет расстояний от признаковых координат ИМ до координат центра рассматриваемого класса, анализ результатов классификации.

5 Разработана интеллектуальная процедура принятия решения по распознаванию образов ИМ с использованием двух способов в зависимости от степени достоверности информации: расчет евклидова расстояния, если обрабатываемую информацию можно считать достоверной; использование математического аппарата теории нечетких множеств, задаваемых с помощью функции принадлежности.

6 Предложена интеллектуальная процедура принятия решения по выбору метода контроля свойств материалов с применением функции принадлежности нечетких множеств в алгоритме, основанном на процедуре лингвистической аппроксимации. При отсутствии функции принадлежности применяется алгоритм, основанный на продукционных правилах.

7 Разработана концепция интеллектуализации информационно-измерительных систем, заключающаяся в развитии и использовании расширенной модели ИМ, дополненной сведениями о достоверности информации, значениями параметров ИМ при воздействии ДФ; создание базы знаний с использованием знаний пользователей - специалистов и экспертов в рассматриваемой предметной области; использование возможностей вычислительной техники, позволяющей реализовать ИИИС любой архитектуры; применение математического аппарата искусственного интеллекта, позволяющего в автоматизированном режиме выполнять задачи принятия оптимальных решений по идентификации измерительной ситуации, выбору метода контроля СМ, оптимизации режимов измерений и др. Применение методов искусственного интеллекта является основным фактором повышения эффективности ИИС.

8 Предложена математическая модель исследуемых материалов, отражающая уровень определенности информации, определяемые параметры ИМ и их диапазоны, структуры ИМ, требования к форме ИМ и точности определения результатов измерения ТФСМ, применяемая в базе знаний ИИИС при синтезе алгоритма ее функционирования.

9 Создана модель интеллектуальной информационно-измерительной системы, представляющая множества входных воздействий, лингвистических переменных основных ДФ, выходных параметров, методов НК СМ, методов принятия решений, позволяющая выбрать оптимальный вариант разрабатываемой системы с учетом перспектив расширения области исследуемых материалов для НК СМ.

10 Разработана модель принятия решения оптимальных решений в ИИИС, содержащая множества методов измерения, измерительных ситуаций, структур и состояний ИИИС, критериев оценки результатов измерения и позволяющая оценить показатели эффективности функционирования системы, осуществить оптимизацию параметров измерительной ситуации, выбор оптимального алгоритма измерений и измерительных процедур.

11 Осуществлена постановка задач проектирования ИИИС НК СМ и предложены стратегии функционирования информационно-измерительных систем: идентифицирующая, предполагающая сбор информации о характеристиках ИМ и измерительной ситуации на стадии подготовки и проведения измерений ИИИС при воздействии ДФ; корректирующая, выполняющая изменение алгоритма измерения, структуры ИИИС и других компонентов в зависимости от измерительной ситуации; комбинированная стратегия, позволяющая получить информацию о параметрах свойств материалов на основе идентифицирующей и корректирующей стратегии; программная стратегия, определяющая алгоритм синтеза стратегий и перестройки программного обеспечения в зависимости от измерительной ситуации.

12 Разработанная информационная модель ИИИС НК СМ, предложена методика решения задач построения информационной модели, заключающаяся в следующем: составляется исходная информация об ИМ, определяются информационные параметры ИИИС, создаются информационные каналы: пользовательский, для создания базы знаний, блока принятия оптимальных решений в условиях неопределенности, об архитектуре ИИИС, а также оценивается техническая эффективность ИИИС контроля СМ.

13 Создана структура ИИИС контроля СМ в соответствии с поставленными задачами и стратегиями проектирования интеллектуальных ИИС, обеспечивающая регистрацию аналоговых сигналов с измерительных датчиков при многоканальном вводе информации, формирование дискретных сигналов управления, работу в составе локальной сети предприятия, реализацию интеллектуальных процедур принятия оптимальных решений о выборе модели ИМ, предметной области, измерительной ситуации и др. в условиях неопределенности. В соответствии с вышеизложенным структура ИИИС контроля СМ должна содержать следующие основные компоненты: базу знаний, блок принятия решений, пользовательский интеллектуальный интерфейс, блок логического вывода.

14 Определены задачи проектирования интеллектуальных датчиков и задачи интеллектуализации, заключающиеся в реализации следующих интеллектуальных функций: применение методов искусственного интеллекта, возможность самоповерки, коррекция выходной информации с датчиков при воздействии ДФ, наличие фрагментов базы знаний ИИИС для конкретной предметной области, оптимизация режимно-энергетических параметров при контроле СМ, наличие программного обеспечения, реализация интеллектуальной процедуры контроля исходного состояния интеллектуальных датчиков.

15 Разработана фреймовая модель представления знаний в ИИИС НК СМ в виде отдельных кластеров знаний, реализующих принцип наследования информации. Создана обобщенная фреймовая структура, представляющая базу знаний ИИИС, которая включает фреймы представления знаний о предметной области, измерительного канала, измерительной ситуации, измерительной процедуры, метрологического обеспечения, принятия решений в ИИИС в условиях неопределенности и нечеткости.

16 Определены задачи и особенности принятия оптимальных решений в условиях неопределенности с использованием методов искусственного интеллекта. Принятие решений направленно на процесс поиска решения измерительных задач НК СМ и определения оптимального алгоритма измерений, стратегий поиска, измерительных процедур на каждом этапе контроля СМ. Оценка принятия решений выполняется с использованием критерия Демпстера-Шафера. Целью принятия решений является минимизация функционала, определяющего потери оперативности и точности ИИИС, которые являются основными показателями эффективности работы ИИИС.

17 Предложен способ обеспечения надежности интеллектуальной информационно-измерительной системы НК ТФСМ, заключающийся в определении мер доверия к результатам измерения ТФСМ, автоматический коррекции результатов измерения по аппроксимирующим зависимостям результатов измерения от воздействующих ДФ, поэтапном метрологическом анализе результатов измерения с целью получения параметров ТФСМ с допустимой погрешностью, что способствует повышению устойчивости системы к ошибочным измерениям, а, следовательно, и обеспечению надежности ИИИС НК ТФСМ.

18 Предложен подход к интеллектуализации ИИС, в котором на основе использования методов искусственного интеллекта решаются задачи для повышения точности и оперативности контроля СМ: выбора метода контроля для соответствующей измерительной ситуации, оптимизации режимов измерений, классификации ИМ и распознавания образов, наполнения и использования базы знаний, применения универсальной и многофункциональной архитектуры ИИИС, интеллектуальных датчиков.

19 Разработан оперативный метод НК ТФСМ, позволяющий повысить производительность теплофизических измерений не менее, чем в 5 раз, по сравнению с известными нестационарными методами НК ТФСМ, за счет начала проведения очередного измерения при достижении момента равенства температурных перепадов во взаимно перпендикулярных плоскостях подложки наперед заданному минимальному значению, не дожидаясь полной стабилизации температурного поля в подложке, как принято в традиционных методах измерения.

20 Разработан оперативный интеллектуальный метод НК ТФСМ, позволяющий в (1,5-2) раза повысить оперативность определения ТФСМ с прогнозируемой точностью измерений в результате применения процедуры искусственного интеллекта для выбора способа определения ТФСМ в зависимости от измерительной ситуации, решения задачи минимизации функционала, комплексно учитывающего потери точности и оперативности, определения оптимального количества тепловых импульсов, подаваемых на ИМ, с помощью полученных расчетно-экспериментальных зависимостей.

21 Разработан интеллектуальный измерительный зонд, реализующий предложенные методы НК ТФСМ, применение которого позволяет повысить точность результатов определения ТФС за счет исключения влияния на измерительную информацию аккумулированного в подложке ИЯ тепла от предыдущего измерения, осуществления следующих интеллектуальных процедур: выбор и формирование необходимого количества тепловых импульсов, поступающих на нагреватель ИИЗ, коэффициента усиления усилителя и мощности теплового воздействия на ИМ в зависимости от его теплопроводности, определение сред-неинтегралыюго значения температуры в контактной области ИИЗ - ИМ и устранение влияния воздействия Тос на результат измерения. Для реализации интеллектуальных процедур используется микроконтроллер с соответствующим программным обеспечением.

22 Разработана структурная схема объектно-ориентированной интеллектуальной системы с фреймовым представлением знаний НК ТФСМ, реализующей интеллектуальные процедуры при проведении теплофизических измерений с помощью интеллектуальных измерительного зонда, вычислительного устройства на основе быстродействующего микроконтроллера параллельного действия и предложенных оперативных методов НК ТФСМ, разработанного математического обеспечения, постоянно пополняемой базы знаний, автоматической обработки априорной и постеаприорной информации о классах измерительных ситуаций, что позволяет на основе промежуточных (тестовых) измерений принимать решения о наиболее эффективном алгоритме функционирования ИИИС, стратегий для повышения метрологического уровня измерений при воздействии ДФ, технической и экономической эффективности ИИИС.

23 Разработано метрологическое обеспечение предложенных методов и ИИИС НК ТФСМ, заключающее в метрологическом анализе результатов измерения с учетом воздействия ДФ и выделении доминирующих компонент в составе полной погрешности результатов измерения ТФСМ с последующим целенаправленным воздействием на эти доминанты с целью уменьшения общей погрешности измерения.

Практическая ценность. Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение ИИИС позволило сформировать гибкую систему в результате способности к реконфигурации аппаратных средств, измерительных и управляющих функций.

Для решения вопросов прогнозирования, идентификации и управления теплофизическими измерениями, переноса результатов измерений в компьютер, их сохранения, просмотра и анализа разработано программное обеспечение, осуществляющее первичную математическую обработку информации по заданным формулам и аппроксимирующим зависимостям, просмотр по выбору оператора измеряемых аналоговых и дискретных сигналов и передачу результатов измерений в локальную сеть предприятия в процессе теплофизического измерения, интеллектуальные процедуры принятия решений в ИИИС, формирование БЗ в системе, обработку полученных массивов данных с помощью специализированных пакетов прикладных программ.

На основе представленных в работе методов НК ТФСМ, ИИЗ, БЗ, математического и программного обеспечения, структуры и алгоритма функционирования создана интеллектуальная информационно-измерительная объектно-ориентированная система со структурно-параметрической адаптацией в результате принятия решения о выборе энергетических и режимных параметров в соответствии с классами ИМ, с автоматической коррекцией результатов измерения при воздействии ДФ, характеризующаяся оперативностью и точностью, которая внедрена и успешно эксплуатируется на промышленных предприятиях, в научных лабораториях для контроля ТФС широкого класса ИМ, получения новых материалов с заданными ТФС и в технологических процессах изготовления материалов и изделий.

Результаты работы могут использоваться в дальнейших теоретических и практических исследованиях при проектировании и повышении эффективности ИИИС НК ТФСМ.

Реализация результатов работы. Полученные в диссертационной работе теоретические и практические результаты - методы, модели, алгоритмы, ИИС, внедрили следующие научные лаборатории вузов и промышленные предприятия: ЗАО «Изорок» (Тамбовская обл., 2005 г., экон. эффект 100 тыс. руб.); АО «Элтра» (г. Рассказово, 1995 г., экон. эффект 50 тыс. руб.); ПО «Мос-стройпластмасс» (г. Мытищи, 1994 г., экон. эффект 50 тыс. руб.), Международный учебно-научный инжененрный центр (г. Санкт-Петербург, 1993 г.); Богородский завод искусственных кож (г. Богородск Нижегородской обл., 1992 г., экон. эффект 70 тыс. руб.); Международный учебно-научный инженерный центр (г. Санкт-Петербург, 1992 г.); Воронежская государственная архитектурно-строительная академия (г. Воронеж, 1991 г.); фирма «Инженер» ПО «Казст-ройполимер» (г. Караганда, Казахстан, 1991 г.); Воронежская государственная архитектурно-строительная академия (г. Воронеж, 1990 г.); научно-производственное объединение «Импульс» ТГТУ (г. Тамбов, 1990 г., эконом, эффект 100 тыс. руб); Российский химико-технологический университет им. Д.И.Менделеева (г. Москва, 1989 г.); ПО «Казстройполимер» (г. Караганда, Казахстан, 1989 г.); НПО «Энергия» п/я В-25/72, (г. Калининград, 1981 г.).

На вышеперечисленных предприятиях внедрены методы и средства НК ТФСМ, защищенные авторскими свидетельствами на изобретения (№ 1341635, № 1171786) и патентами на изобретения (№ 2082080, №2077715, № 2170423, №2247363).

Внедрение ИИИС контроля свойств материалов подтверждено соответствующими актами. Суммарный экономический эффект от внедрения результатов диссертации составляет более 1900 тыс. руб.

Разработанные интеллектуальные информационно-измерительные системы диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем» ТГТУ, а также на кафедрах Санкт-Петербургского международного учебно-научного инженерного центра, Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева, Воронежской государственной архитектурно-строительной академии.

Апробация работы. Научные и практические результаты исследований по теме диссертации докладывались и обсуждались на 14 Всесоюзных научно -технических конференциях и совещаниях: «Современные методы синтеза машин-автоматов и их систем» (г. Тамбов, 1981 г.); «Гибкие автоматизированные производства и роботизация технологических процессов» (г. Тамбов, 1986 г.); «Новейшие исследования в области теплофизических свойств» (г. Тамбов, 1988 г.); "Методы и средства измерения физических величин" (г. Нижний Новгород 1999г.); "Применение вычислительной техники в научных исследованиях" (г. Киев 1986г.); "Микропроцессорные системы" (г. Челябинск 1988г.); "Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического и машинного моделирования" (г. Тамбов 1995г.); «Моделирование САПР, АСНИ и ГАП» (г. Тамбов, 1989 г.); "Теплофизика релаксирующих систем" (г. Тамбов 1990г.); "Теплофизические проблемы промышленного производства" (г. Тамбов 1992г.); "Теплофизика релаксирующих систем" (г. Тамбов 1990г.); "Повышение эффективности теплофизических исследований технологических процессов промышленного производства и их метрологического обеспечения" (г. Тамбов 1995г.); «Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования» (г. Тамбов, 1995 г.); «Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования» (г. Тамбов, 2004 г.).

Кроме того, результаты научных исследований докладывались на международных конференциях: "Метрологическое обеспечение машиностроительных отраслей промышленности" (г. Минск 1992г.); "Информационные технологии в проектировании микропроцессорных систем" (г. Тамбов 2000г.); «Теплофизические измерения в начале XXI века» (г. Тамбов, 2001 г.); «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, экономики и права» (г. Москва, 2002 г.); «Теплофизические измерения при контроле и управлении качеством» (г. Тамбов, 2004 г.); «Математические методы в технике и технологиях» (г. Казань, 2005 г.); «Составляющие научно-технического прогресса» (г. Тамбов, 2006 г.), а также на 16 областных научно - технических конференциях и конференциях ТГТУ с 1980 по 2006 г.

Публикации. Результаты диссертационной работы отображены в 1 книге, 16 статьях в центральных журналах, в 13 статьях межотраслевых, межвузовских и вузовских изданиях, в 37 трудах и тезисах докладов международных, всесоюзных, всероссийских конференций, совещаний и семинаров, 30 отчётах госбюджетных и хоздоговорных НИР, защищены 6-ю авторскими свидетельствами и патентами на изобретения.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка используемых источников и восьми приложений. Основная часть работы изложена на 351 страницах, содержит 61 рисунок, 19 таблиц и 230 наименований библиографического указателя. Приложения содержат 49 страниц текста, 28 рисунков, 2 таблицы и 22 документа об использовании результатов работы.

ВЫВОДЫ

1 Проведены экспериментальные исследования разработанной ИИИС НК ТФСМ. Для оценки работоспособности ИИИС определены ТФС строительных, полимерных и теплоизоляционных материалов. Теплофизические эксперименты подтвердили корректность теоретических выводов, на основе которых разработаны методы и ИИИС неразрушающего контроля ТФС материалов и изделий из них.

2 Сравнительный анализ результатов метрологической оценки теплофизических измерений с помощью ИИИС НК ТФСМ показали преимущество разработанной интеллектуальной системы, по сравнению с другими известными информационно-измерительными системами НК ТФСМ, по оперативности и точности определения ТФСМ. Максимальная относительная погрешность не превышает 5 %.

3 Экспериментальные исследования показали эффективность практического применения рассмотренной ИИИС НК ТФСМ для неразрушающего контроля ТФС материалов и изделий в строительной, химической, машиностроительной и других отраслях промышленности.

4 Определены критерии эффективности ИИИС НК ТФСМ, позволяющие оценить эффективность функционирования системы при достижении поставленной цели - повышение оперативности, точности и надежности при определении теплофизических свойств твердых материалов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным результатом диссертационной работы является разработка теоретических и методологических основ проектирования ИИИС, позволяющей повысить оперативность и точность НК ТФСМ.

В диссертационной работе получены следующие научные и практические результаты:

1 Создана математическая модель предметной области информационно-измерительных систем, отражающая модели исследуемых материалов, используемых методов контроля СМ, технических средств, алгоритмического обеспечения, дестабилизирующих факторов, информационных связей между моделями, служащая основой для разработки ИИИС НК ТФСМ.

2 Разработана модель предметной области интеллектуальной информационно-измерительной системы, отличающаяся от традиционных моделей ПО ИИС наличием модели базы знаний и моделей компонентов системы с информацией о расширении выполняемых функций: определение принадлежности ИМ к определенному классу; методах контроля, содержащих процедуры искусственного интеллекта; о применяемых интеллектуальных датчиках; дополнительных процедурах, связанных с распознаванием образов, принятием решений; дополнительных сведениях, характеризующих достоверность используемой информации, использовании знаний эксперта и пользователя ИИИС.

3 Осуществлены постановки задач выбора метода контроля свойств материалов в зависимости от конкретной измерительной ситуации: сведений о свойствах ИМ, геометрических размерах, дестабилизирующих факторах, уровнях определенности информации, используемых методах контроля в ИИИС, включающие частные задачи разработки структуры множества измерительных ситуаций, построения модели «измерительная ситуация - метод контроля», идентификации измерительной ситуации и выбора метода контроля.

4 Выполнена постановка задачи классификации исследуемых материалов, определяющая множества всех возможных ИМ неразрушающего контроля с разбиением их на подмножества в соответствии с критериями и параметрами, которыми они описываются. От существующих задач классификации отличается тем, что представлена рядом частных задач: когда число классов задано заранее и расстояния определяются на основе матрицы первичной информации в ш-мерном пространстве признаков класса, задача с определением расстояния на основе расширенной матрицы с учетом условий контроля, требований к точности, быстродействию и других факторов измерительной ситуации.

5 Разработано алгоритмическое обеспечение решения задачи классификации ИМ, включающее следующие этапы: определение числа классов методом экспертных оценок, выделение одного или двух доминирующих признаков ИМ из числа основных для ранжирования классов, определение пороговых значений расчет расстояний от признаковых координат ИМ до координат центра рассматриваемого класса, анализ результатов классификации. Результаты классификации используются непосредственно в реализации интеллектуальных процедур принятия решений по распознаванию образов и выбору метода контроля свойств материалов.

6 Выполнен пример решения задачи классификации исследуемых материалов при неразрушающем контроле теплофизических свойств твердых материалов в заданном диапазоне основного доминирующего признака - теплопроводности ИМ.

7 Проведена оценка качества решения задачи классификации ИМ на основе функций потерь и вероятности неправильной классификации, что позволяет выбрать метод контроля в соответствии с классом ИМ и, следовательно, повысить метрологический уровень результатов определения ТФСМ.

8 Разработана интеллектуальная процедура принятия решения по распознаванию образов ИМ с использованием двух способов в зависимости от степени достоверности информации: расчет евклидова расстояния, если обрабатываемую информацию можно считать достоверной; использование математического аппарата теории нечетких множеств, задаваемых с помощью функции принадлежности.

9 Предложена интеллектуальная процедура принятия решения по выбору метода контроля свойств материалов с применением функции принадлежности нечетких множеств в алгоритме, основанном на процедуре лингвистической аппроксимации. При отсутствии функции принадлежности применяется алгоритм, основанный на продукционных правилах.

10 Разработана концепция интеллектуализации информационно-измерительных систем, заключающаяся в развитии и использовании расширенной модели ИМ, дополненной сведениями о достоверности информации, значениями параметров ИМ при воздействии ДФ; создание базы знаний с использованием знаний пользователей - специалистов и экспертов в рассматриваемой предметной области; использование возможностей вычислительной техники, позволяющей реализовать ИИИС любой архитектуры; применение математического аппарата искусственного интеллекта, позволяющего в автоматизированном режиме выполнять задачи принятия оптимальных решений по идентификации измерительной ситуации, выбору метода контроля СМ, оптимизации режимов измерений и др. Применение методов искусственного интеллекта является основным фактором повышения эффективности ИИС.

11 Предложена математическая модель исследуемых материалов, отражающая уровень определения информации, определяемые параметры ИМ и их диапазоны, структуры ИМ, требования к форме ИМ и точности определения результатов измерения ТФСМ, применяемая в базе знаний ИИИС при синтезе алгоритма ее функционирования.

12 Создана модель интеллектуальной информационно-измерительной системы, представляющая множества входных воздействий, лингвистических переменных основных ДФ, выходных параметров, методов ПК СМ, методов принятия решений, позволяющая выбрать оптимальный вариант разрабатываемой системы с учетом перспектив расширения области исследуемых материалов для НК СМ.

13 Разработана модель принятия решения оптимальных решений в ИИИС, содержащая множества методов измерения, измерительных ситуаций, структур и состояний ИИИС, критериев оценки результатов измерения и позволяющая оценить показатели эффективности функционирования системы, осуществить оптимизацию параметров измерительной ситуации, выбор оптимального алгоритма измерений и измерительных процедур.

14 Осуществлена постановка задач проектирования ИИИС НК СМ и предложены стратегии функционирования информационно-измерительных систем: идентифицирующая, предполагающая сбор информации о характеристиках измерительной ситуации на стадии подготовки и проведения измерений ИИИС при воздействии ДФ; корректирующая, выполняющая изменение алгоритма измерения, структуры ИИИС и других компонентов в зависимости от измерительной ситуации; комбинированная стратегия, позволяющая получить информацию о параметрах свойств материалов на основе идентифицирующей и корректирующей стратегии; программная стратегия, определяющая алгоритм синтеза стратегий и перестройки программного обеспечения в зависимости от измерительной ситуации.

15 Разработанная информационная модель ИИИС НК СМ, предложена методика решения задач построения информационной модели, заключающаяся в следующем: составляется исходная информация об ИМ, определяются информационные параметры ИИИС, создаются информационные каналы: пользовательский, для создания базы знаний, блока принятия оптимальных решений в условиях неопределенности, об архитектуре ИИИС, а также оценивается техническая эффективность ИИИС контроля СМ. На основе информационной модели разрабатывается структура интеллектуальной информационно-измерительной системы НК СМ.

16 Создана структура ИИИС контроля СМ в соответствии с поставленными задачами и стратегиями проектирования интеллектуальных ИИС, обеспечивающая регистрацию аналоговых сигналов с измерительных датчиков при многоканальном вводе информации, формирование дискретных сигналов управления, работу в составе локальной сети предприятия, реализацию интеллектуальных процедур принятия оптимальных решений о выборе модели ИМ, ПО, измерительной ситуации и др. в условиях неопределенности. В соответствии с вышеизложенным структура ИИИС контроля СМ должна содержать следующие основные компоненты: базу знаний, блок принятия решений, пользовательский интеллектуальный интерфейс, блок логического вывода.

17 Определены задачи проектирования интеллектуальных датчиков и задачи интеллектуализации, заключающиеся в реализации следующих интеллектуальных функций: применение методов искусственного интеллекта, возможность самоповерки, коррекция выходной информации с датчиков при воздействии ДФ, наличие фрагментов базы знаний ИИИС для конкретной предметной области, оптимизация режимно-энергетических параметров при контроле СМ, наличие программного обеспечения, реализация интеллектуальной процедуры контроля исходного состояния интеллектуальных датчиков.

18 Разработана фреймовая модель представления знаний в ИИИС НК СМ в виде отдельных кластеров знаний, реализующих принцип наследования информации. Создана обобщенная фреймовая структура, представляющая базу знаний ИИИС, которая включает фреймы представления знаний о предметной области, измерительного канала, измерительной ситуации, измерительной процедуры, метрологического обеспечения, принятия решений в ИИИС в условиях неопределенности и нечеткости.

19 Определены задачи и особенности принятия оптимальных решений в условиях неопределенности с использованием методов искусственного интеллекта. Принятие решений направленно на процесс поиска решения измерительных задач НК СМ и определения оптимального алгоритма измерений, стратегий поиска, измерительных процедур на каждом этапе контроля СМ. Оценка принятия решений выполняется с использованием критерия Демпстера-Шафера. Целью принятия решений является минимизация функционала, определяющего потери оперативности и точности ИИИС, которые являются основными показателями эффективности работы ИИИС.

20 Предложен способ обеспечения надежности интеллектуальной информационно-измерительной системы НК ТФСМ, заключающийся в определении мер доверия к результатам измерения ТФСМ, автоматический коррекции результатов измерения по аппроксимирующим зависимостям результатов измерения от воздействующих ДФ, поэтапном метрологическом анализе результатов измерения с целью получения параметров ТФСМ с допустимой погрешностью, что способствует повышению устойчивости системы к ошибочным измерениям, а, следовательно и обеспечению надежности ИИИС НК ТФСМ.

21 Предложен подход к интеллектуализации ИИС, в котором на основе использовании методов искусственного интеллекта решаются задачи для повышения точности и оперативности контроля: выбора метода контроля для соответствующей измерительной ситуации, оптимизации режимов измерений, классификации ИМ и распознавания образов, наполнения и использования базы знаний, применения универсальной и многофункциональной архитектуры ИИИС, интеллектуальных датчиков.

22 Выполнен анализ дестабилизирующих факторов, воздействующих на ИИИС НК СМ и указаны методы, устраняющие их влияние на достоверность полученной информации о температурном поле в области контакта ИИЗ и ИМ.

23 Разработан оперативный метод НК ТФСМ, позволяющий повысить производительность теплофизических измерений не менее, чем в 5 раз, по сравнению с известными нестационарными методами НК ТФСМ, за счет начала проведения очередного измерения при достижении момента равенства температурных перепадов во взаимно перпендикулярных плоскостях подложки наперед заданному минимальному значению, не дожидаясь полной стабилизации температурного поля в подложке, как принято в традиционных методах измерения.

24 Разработан оперативный интеллектуальный метод НК ТФСМ, позволяющий в (1,5-2) раза повысить оперативность определения ТФСМ с прогнозируемой точностью измерений в результате применения процедуры искусственного интеллекта для выбора способа определения ТФСМ в зависимости от измерительной ситуации, решения задачи минимизации функционала, комплексно учитывающего потери точности и оперативности, определения оптимального количества тепловых импульсов, подаваемых на ИМ, с помощью полученных расчетно-экспериментальных зависимостей.

25 Создан алгоритм осуществления предложенного интеллектуального оперативного метода, на основе которого разработана структура измерительной цепи. Составлено уравнение измерений, которое является основой для метрологического анализа результатов измерения.

26 Разработан интеллектуальный измерительный зонд, реализующий предложенные методы НК ТФСМ, применение которого позволяет повысить точность результатов определения ТФС за счет исключения влияния на измерительную информацию аккумулированного в подложке ИЯ тепла от предыдущего измерения, осуществления следующих интеллектуальных процедур: выбор и формирование необходимого количества тепловых импульсов, поступающих на нагреватель ИИЗ; коэффициента усиления усилителя и мощности теплового воздействия на ИМ в зависимости от его теплопроводности, определение среднеинтегрального значения температуры в контактной области ИИЗ -ИМ и устранение влияния воздействия Тос на результат измерения. Интеллектуальные процедуры в ИИЗ основаны на применении теории нечетких множеств при учете априорных сведений из БЗ ИИИС. Для реализации интеллектуальных процедур используется микроконтроллер с соответствующим программным обеспечением. Экспериментальная проверка показала работоспособность предложенной конструкции ИИЗ. Инструментальная погрешность этого зонда, по сравнению с известными конструкциями, уменьшилась, в среднем, на 5-7 %.

27 Разработана структурная схема объектно-ориентированной интеллектуальной системы с фреймовым представлением знаний НК ТФСМ, реализующая интеллектуальные процедуры при проведении теплофизических измерений с помощью интеллектуальных измерительного зонда, вычислительного устройства на основе быстродействующего микроконтроллера параллельного действия и предложенных оперативных методов НК ТФСМ, разработанного математического обеспечения, постоянно пополняемой базы данных, автоматической обработки априорной и постеаприорной информации о классах измерительных ситуаций, что позволяет на основе промежуточных (тестовых) измерений принимать решения о наиболее эффективном алгоритме функционирования ИИИС, стратегий для повышения метрологического уровня измерений при воздействии ДФ, технической и экономической эффективности ИИИС.

28 Разработана функциональная схема ИИИС НК ТФСМ, отражающая следующие функциональные возможности системы: многоканальный прием измерительной информации с термодатчиков и аналого-цифровое преобразования, интеллектуальная обработка температурно-временных функций (термограмм) с последующим расчетом ТФС ИМ, прогнозирование, идентификация и управление теплофизическими измерениями ИМ с помощью разработанного программного обеспечения, помехозащищенность и гибкость архитектуры.

29 Созданы алгоритм функционирования ИИИС НК ТФСМ и программное обеспечение, реализующие адаптивные стратегии при НК ТФСМ, обеспечивающие оперативность и точность НК ТФСМ при воздействии ДФ, интеллектуальные процедуры по выбору оптимальных параметров теплофизических измерений (Р*, х*ст, т*.ср, п', иш, К^) метода НК ТФСМ в зависимости от измерительной ситуации, автоматической коррекции результатов измерения при воздействии ДФ, выбора оптимального алгоритма теплофизических измерений в зависимости от определяемых параметров ИМ.

30 Разработанная ИИИС нашла широкое применение в практике создания ИИС НК ТФС материалов и изделий, а также успешно эксплуатируется на предприятиях, в проблемных научных лабораториях и используется в учебном процессе для качественной оценки свойств материалов и изделий: определения а, А,, с, параметров адсорбции, теплоусвоения, толщины покрытия изделий, концентрации органических жидкостей в волокнистых материалах, получения новых полимерных материалов.

31 Проведен анализ и оценка характеристик погрешностей результатов измерений ИИИС НК ТФСМ (тепло- и температуропроводности материалов и изделий) на основе математической модели исследуемого материла и процедур измерений.

32 На основе уравнений измерений тепло- и температуропроводности составлена структура полной погрешности результатов измерений, предложен подход выделения доминирующих компонент в составе полных погрешностей результатов измерения ТФС.

33 Определены доминирующие компоненты в составе полной погрешности результатов измерения (погрешности из-за воздействия температуры и влажности окружающей среды, контактного термосопротивления и шероховатости поверхности исследуемых материалов), что позволяет целенаправленно на выделенные доминанты осуществить коррекцию результатов измерения ТФСМ и повысить метрологический уровень разработанной ИИИС НК ТФСМ.

34 Проведены экспериментальные исследования разработанной ИИИС НК ТФСМ. Для оценки работоспособности ИИИС определены ТФС строительных, полимерных и теплоизоляционных материалов. Теплофизические эксперименты подтвердили корректность теоретических выводов, на основе которых разработаны методы и ИИИС неразрушающего контроля ТФС материалов и изделий из них.

35 Сравнительный анализ результатов метрологической оценки теплофи-зических измерений с помощью ИИИС НК ТФСМ показали преимущество разработанной интеллектуальной системы, по сравнению с другими известными информационно-измерительными системами НК ТФСМ, по оперативности и точности определения ТФСМ. Максимальная относительная погрешность не превышает 5 %.

36 Экспериментальные исследования показали эффективность практического применения рассмотренной ИИИС НК ТФСМ для неразрушающего контроля ТФС материалов и изделий в строительной, химической, машиностроительной и др. отраслях промышленности.

37 Определены критерии эффективности ИИИС НК ТФСМ, позволяющие оценить эффективность функционирования системы при достижении поставленной цели - повышение оперативности, точности и надежности при определении теплофизических свойств твердых материалов.

1. Цапенко, М.П. Измерительные информационные системы: Структуры и алгоритмы, системотехническое проектирование: учеб. пособие для вузов / М.П. Цапенко. 2-е изд., перер. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1985. - 440 с.

2. ГОСТ 8.437-81. Системы информационно-измерительные. Метрологическое обеспечение. Основные положения.

3. Основы построения информационно-измерительных систем / H.A. Виноградова, В.В. Гайдученко, А.И. Карякин и др.; под ред. В.Г.Свиридова. -М. : Издательство МЭИ, 2004. 268 с.

4. Метрология и радиоизмерения / В.И.Нефедов, В.И. Хахин, В.К. Би-тюков и др., под ред. проф. В.И.Нефедова. М.: Высш. шк., 2003. - 526 с.

5. Пат. № 2003132964/20, С01Д/00. Система информационно-измерительная / В.Е. Тараковский, П.П. Зубов, П.П. Ладога. Заявл. 12.11.2003.6 http://www.molod.mephi.ru/2002/original/503.doc.

6. Муромцев, Ю.Л. Микропроцессорная ИВС оперативного контроля / Ю.Л. Муромцев, В.И. Ляшков, З.М. Селиванова : сб. тр. обл. конф. НТО. Тамбов, 1986. С. 34-35.

7. Микропроцессорная ИВС / Ю.Л. Муромцев, Е.И. Глинкин, З.М. Селиванова и др. // Применение вычислительной техники в научных исследованиях: сб. докл. Всесоюз. конф. Киев, 1986. С. 41.

8. Микропроцессорная ИВС оперативного контроля / Ю.Л. Муромцев, В.И. Ляшков, З.М. Селиванова и др. // Гибкие автоматизированные производства и роботизация технологических процессов: сб. докл. конф. Тамбов, 1986. С. 91-92.

9. Селиванова, З.М. Измерительно-вычислительная система "Термис-М" / З.М. Селиванова, М.Е. Беспалов // Актуальные вопросы охраны окружающей среды : сб. докл. обл. науч. конф. Тамбов 1987. С. 45-46.

10. Муромцев, Ю.Л. Микропроцессорный регулятор температуры // Микропроцессорные системы / Ю.Л. Муромцев, Е.И. Глинкин, З.М. Селиванова : тез. докл. II Всесоюзи. науч.-техн. конф. Челябинск, 1988. С. 71-72.

11. Глинкин, Е.И. Теплофизические микропроцессорные системы "Тер-мис" / Е.И. Глинкин, З.М. Селиванова, А.Е. Бояринов // Новейшие исследования в области теплофизических свойств: сб. докл. Всесоюзн. совещ. Тамбов, 1988. С. 153.

12. Селиванова, З.М. Универсальный теплофизический прибор с автоматическим вводом программ / З.М. Селиванова, О.Н. Поликарпов // Теплофизика релаксирующих систем : сб. тр. Всесоюзн. совещ. Тамбов 1990. С. 90-91.

13. Селиванова, З.М. Прибор "Термис ТФС и В" / З.М. Селиванова, Ю.Л. Муромцев // Приборы и техника эксперимента. 1993. № 2. С. 8.

14. Селиванова, З.М. Способ определения теплопроводности винили-скожи-НТ/ З.М. Селиванова : краткие тез. докл. 1 науч.-техн. конфер. ТГТУ. Тамбов, 1994. С. 105-106.

15. Селиванова, З.М. Микропроцессорные системы контроля: учебное пособие / З.М. Селиванова, Ю.Л. Муромцев, В.Н. Чернышов. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. 96 с.

16. Вавилов, В.П. Тепловые методы неразрушающего контроля / В.П.Вавилов / Справочник.-М.: Машиностроение, 1991.-240 с.

17. A.c. №1081507 СССР, МКИ G01N25/18. Способ определения тепло-и температуропроводности материалов / В.Н. Чернышов и др. № 3568145/1825; заявл. 28.04.83; опубл. 23.03.84, Бюл. № 11. 4 с.

18. Вавилов, В.П. Некоторые теоретические и экспериментальные вопросы тепловых методов неразрушающего контроля / В.П. Вавилов, В.И. Горбунов, Б.И. Епифанов // Дефектоскопия. 1975. № 6. С.67-75.

19. Муромцев, Ю.Л. Тепловой метод неразрушающего контроля свойств твёрдых материалов / Ю.Л. Муромцев, В.Н. Чернышов, В.А. Попов. Тамбов: Тамб. ин-т хим. машиностроения, 1985. 14 с. Деп. в ВИНИТИ 11.03.85. № 175085.

20. Варганов, И.С. Современное состояние и основные проблемы тепловых методов неразрушающего контроля / И.С. Варганов, Г.Т. Лебедев, В.В. Конков// Промтеплотехника. 1983. Т.5, № 3. С. 80-93.

21. Потапов, А.И. Неразрушающий контроль конструкций из композиционных материалов / А.И. Потапов, Ф.Т. Пеккер Л. : Машиностроение, 1978.-240 с.

22. Тепловые методы неразрушающего контроля изделий и элементов радиоэлектроники // Измерения, контроль, автоматизация. 1979. № 5. С. 13-24.

23. Фомин, С.Л. Импульсный метод определения теплофизических характеристик без нарушения их сплошности / С.Л. Фомин, O.A. Петров, А.И.Вирозуб // Расчёт конструкций подземных сооружений. Киев. : Буд1вшыйк, 1976. С.66-71.

24. Потапов, А.И. Контроль качества и прогнозирование надёжности конструкций из композиционных материалов / А.И. Потапов М. : Машиностроение, Ленинградское отделение, 1980. - 260 с.

25. A.c. № 1032382 СССР, МКИ G01N25/18. Способ определения тепло-физических свойств твёрдых материалов // Ю.А. Попов, В.М. Коростелев, В.Г. Семенов и др. № 3434670/18; заявл. 31.03.82; опубл. 07.09.83. Бюл. № 33. 4 с.

26. Приборы для неразрушающего контроля материалов и изделий. Справочник / Под ред. В.В. Клюева. М.: Машиностроение, 1976. Т.2. - 182 с.

27. Чернышов, В.Н. Разработка и исследование методов и информационно-измерительных систем неразрушающего контроля теплофизических характеристик твёрдых материалов / В.Н. Чернышов : Дис. канд. техн. наук. Л., 1980. 242 с.

28. Тепловой контроль качества многослойных изделий / Ю.А. Попов, Е.А. Карпельсон, В.А. Строков и др. // Дефектоскопия, 1978, № 8. С.76-86.

29. Беляев, Н.М. Методы нестационарной теплопроводности / Н.М. Беляев, A.A. Рядно. М.: Высш. шк., 1978. - 328 с.

30. Диткин, В.А. Интегральные преобразования и операционное исчисление / В.А. Диткин, А.П. Прудников. М.: Наука, 1974. - 542 с.

31. Карслоу, Г. Теплопроводность твёрдых тел / Г. Карслоу, Д. Егер -М.: Наука, 1964.-487 с.

32. Лыков, A.B. Теория тепло- и массопереноса / A.B. Лыков, Ю.А. Михайлов. М.: Госэнергоиздат, 1963. - 535 с.

33. Тихонов, А.Н. Уравнения математической физики / А.Н. Тихонов,

34. A.A. Самарский. М.: Наука, 1972. - 735 с.

35. Бекешко, H.A. Расчёт нестационарного температурного поля металлической пластины при активных методах теплового контроля / H.A. Бекешко // Дефектоскопия. 1975. № 2. С. 64-68.

36. Вавилов, В.П. Аналитические расчёты температурных полей при тепловом контроле сложных изделий / В.П. Вавилов, В.И. Горбунов // Дефектоскопия. 1974. №2. С. 100-105.

37. Коздоба, Л.А. Методы решения нелинейных задач теплопроводности / Л.А. Коздоба. М.: Наука, 1975. - 228 с.

38. Лыков, A.B. Теория теплопроводности / A.B. Лыков. М. : Высш. шк., 1967.-599 с.

39. Вавилов, В.П. Анализ трёхмерной задачи теплового контроля /

40. B.П.Вавилов, С.Ю. Тапасейчук // Дефектоскопия. 1981. № 2. С. 47-56.

41. Пехович, А.И. Расчёты теплового режима твёрдых тел / А.И. Пехо-вич, В.М. Жидких. Л.: Энергия, Ленинградское отделение, 1976. - 348 с.

42. Волькенштейн, B.C. Скоростной метод определения теплофизиче-ских характеристик материала. / B.C. Волькенштейн. М. : Энергия, 1971.

43. Кондратьев, Г.М. Регулярный тепловой режим / Г.М. Кондратьев. -М.: Гостехиздат, 1954. 408 с.

44. Кондратьев, Г.М. Тепловые измерения / Г.М. Кондратьев. M.-JL : Машгиз, 1956. - 253 с.

45. Короткое, П.А. Динамические контактные измерения тепловых величин / П.А. Короткое, Г.Е. Лондон. Л.: Машиностроение, 1974. - 222 с.

46. Кулаков, М.В. Измерение температуры поверхности твёрдых тел / М.В. Кулаков, Б.И. Макаров. М.: Энергия, 1977. - 96 с.

47. Курепин, В.В. Приборы для теплофизических измерений с прямым отсчётом / В.В. Курепин, В.М. Козин, Ю.В. Левочкин // Промтеплотехника. 1982. Т.20. № 6. С. 91-97.

48. М.И. 202-80. Методика. Метрологические характеристики измерительных систем. Принципы регламентации и контроля. Основные положения в кн.: Метрологическое обеспечение информационно-измерительных систем. -М.: Изд-во стандартов, 1984. С. 51-67.

49. Платунов, Е.С. Теплофизические измерения и приборы / Е.С. Плату-нови др.-Л.: 1986.-256 с.

50. Платунов, Е.С. Теплофизические измерения в монотонном режиме / Е.С. Платунов. Л.: Энергия, 1973. - 143 с.

51. Филиппов, П.И. Приложение теории теплопроводности к теплофизи-ческим измерениям / П.И. Филиппов. Новосибирск, 1973. - 64 с.

52. Чудновский, А.Ф. Теплообмен в дисперсных средах / А.Ф. Чудпов-ский. М.: Гостехиздат, 1954. - 444 с.

53. А.с. № 1124209 СССР, МКИ GO 1 N25/18. Способ неразрушающего контроля ТФХ материалов и устройство для его осуществления / В.Н. Чернышев и др. № 3549461/18-25; заявл. 9.02.83; опубл. 15.11.84, Бюл. № 42. 12 с.

54. Чудновский, А.Ф. Теплофизические характеристики дисперсных материалов / А.Ф. Чудновский. М.: Энергия, 1962. - 456 с.

55. Методы определения теплопроводности и температуропроводности / Шашков А.Г., Волохов Г.М., Абраменко Т.Н., Козлов В.П. Л.: Энергия, 1973.

56. Шлыков, Ю.П. Контактный теплообмен / Ю.П. Шлыков, Е.А.Гарин. M.-J1. : Энергия, 1963. - 144 с.

57. Шнейдер, П. Инженерные проблемы теплопроводности / П. Шней-дер. М.: Изд-во. литературы, 1960. - 478 с.

58. Ярышев, H.A. Теоретические основы измерения нестационарных температур / H.A. Ярышев. JI.: Энергия 1967. - 298 с.

59. Методы определения теплопроводности и температуропроводности / под. ред. A.B. Лыкова. М.: Энергия, 1973. - 336 с.

60. Теплофизические измерения: справочное пособие / Власов В.В., Шаталов Ю.С., Зотов Е.И. и др. Тамбов: Изд-во ВНИРТМАШ, 1975. - 256 с.

61. Волохов, Г.М. Некоторые методы и приборы для исследования теп-лофизических характеристик / Г.М. Волохов, А.Г. Шашков, Ю.Е. Фрайман // Инж. физ. журн. 1967. Т. 13, 15. С. 663-689.

62. Чернышов, В.Н. Об одном способе определения коэффициента температуропроводности материалов и устройстве для его реализации / В.Н. Чернышов // Известия ЛЭТИ им. В.И. Ульянова (Ленина). 1978. Вып. 240. С. 55-58.

63. A.c. № 1140565 СССР, МКИ G01N25/18. Способ определения тепло-физических характеристик материалов / В.Н. Чернышов и др. № 3612879/2425; заявл. 29.06.83; опубл. 15.10.84. 6 с.

64. Исаченко, В.Л. Теплопередача / В.Л. Исаченко, В.А. Осипова, A.C. Сукомел. М.: Энергоиздат, 1991.

65. Камья, Ф. Н. Импульсная теория теплопроводности / Ф.Н. Камья. -М.: Энергия, 1972.-271 с.

66. Козлов, В.П. Методы неразрушающего контроля при исследовании теплофизических характеристик твёрдых материалов / В.П. Козлов, A.B. Станкевич // Инж. физ. журн. 1984. Т. 47, № 2. С. 250-255.

67. A.c. №149256 СССР, МКИ G01N25/18. Устройство для определения термических свойств горных пород и строительных материалов / Г.В. Дуганов и др. опубл. 1962, Бюл. № 15. 4 с.

68. Гидроян, А.Г. Методика определения коэффициента тепловой активности материала покрытия пола в натуральных условиях / А.Г. Гидрояп // Сб. науч. тр. НИИ Мосстроя. М.: 1966. Вып. 3. С. 141-146.

69. Морачевский, И,И. Метод и прибор для определения теплофизиче-ских характеристик материалов без взятия пробы / И.И. Морачевский, Б.В. Спектор, В.И. Рязанцев // Кн. Тепло- и массоперенос. Минск. Т1. С. 61-64.

70. Рыбаков, В.И. Прибор для определения коэффициента тепловой активности пола / В.И. Рыбаков, Ю.А. Матвеев, А.Д. Филимонов : сб. науч. тр. НИИ Мосстроя. М.: 1968. Вып.6. С. 263-267.

71. Проспект фирмы "Show Denko K.K." на прибор QTM-D1.

72. A.c. № 264734 СССР, МКИ G01N25/18. Устройство для определения теплопроводности / В.Р. Хлевчук и др. опубл. 1970, Бюл. № 18.

73. A.c. № 273481 СССР, МКИ GO 1 N25/18. Устройство для определения теплопроводности неметаллических материалов // А.К. Денель. № 1291357/25; заяв. 18.12.68; опубл. 15.06.70, Бюл. № 20.

74. A.c. № 1034488 СССР, МКИ GO 1 N25/18. Устройство для неразру-шающего контроля теплофизических характеристик материалов / В.Н. Чернышов и др. № 3350322/25; заявл. 30.01.81; опубл. 08.04.83. 6 с.

75. Рыбаков, В.И. Прибор с точечным нагревателем для определения теплопроводности изотропных материалов / В.И. Рыбаков, Ю.А. Матвеев, А.Д. Филимонов : сб. науч. тр. НИИ Мосстроя. М.: 1968. Вып.6. С. 253-256.

76. A.c. № 458753 СССР, МКИ G01N25/18. Способ определения тепло-физических свойств материалов. / С.З. Сапожников, Г.М. Серых; опубл. 1975, Бюл. № 4.

77. Литовцев, В.И. Импульсный метод неразрушающего контроля при исследовании теплофизических характеристик твёрдых тел / В.И. Литовцев, В.П. Козлов // Изв. АН СССР Сер. физ. энерг. наук. 1984. № 4. С. 36-40.

78. Серых, Г.М. Прибор для комплексного определения теплофизических характеристик материалов / Г.М. Серых, Б.П. Колесников, В.М. Серых // Промтеплотехника. 1981. ТЗ, № 1. С. 85-91.

79. Серых, Г.М. Прибор для комплексного определения теплофизических характеристик материалов / Г.М. Серых, Б.П. Колесников, В.М. Серых // Промтеплотехника, 1982. Т.4, № 1. С. 85-91.

80. Фомин, С.Л. Импульсный метод определения теплофизических характеристик без нарушения их сплошности / С.Л. Фомин, O.A. Петров, А.И. Вирозуб // Расчёт конструкций подземных сооружений. Киев. : Буд1вшыпк, 1976. С. 66-71.

81. A.c. № 1056015 СССР, МКИ G01N25/18. Способ определения теплофизических свойств материалов / Ю.А. Попов, В.В. Березин, В.М. Коростелев и др.; заявл. 30.04.82; опубл. 23.11.83, Бюл. № 43.

82. A.c. № 1117512 СССР, МКИ G01N25/18. Способ определения ТФХ материалов / В.Н. Чернышев и др. № 3629652 / 18-25; заявл. 29.06.83; опубл. 7.10.84, Бюл. №37. 6 с.

83. A.c. № 1122955 СССР, МКИ G01N25/18. Способ определения ТФХ материалов / В.Н. Чернышов и др. № 3610914 / 18-25; заявл. 29.06.83; опубл. 7.11.84, Бюл. №41. 4 с.

84. Бекешко, H.A. Сравнение контактных и бесконтактных методов теплового контроля / H.A. Бекешко // Дефектоскопия. 1978. № 8. С. 96-100.

85. Попов, Ю.А. Некоторые особенности применения активного теплового метода контроля при одностороннем расположении источника и приёмной части дефектоскопа / Ю.А. Попов //Дефектоскопия. 1975. № 2. С. 55-63.

86. Попов, Ю.А. Новые установки для экспрессных измерений методом оптического сканирования / Ю.А. Попов, В.М. Коростелев, В.В. Березин : сб. тр. междунар. теплофиз. шк. Теплофизические проблемы промышленного производства. Тамбов, 1992. С. 85-86.

87. A.c. № 1201742 СССР, МКИ G01N25/18. Способ неразрушающего контроля теплофизических характеристик материалов и устройство для его осуществления / В.Н. Чернышов и др. № 3737778/24-25; заявл. 07.05.84; опубл. 30.12.85, Бюл. № 48. 8 с.

88. A.c. № 1402892 СССР, МКИ G01N25/18. Способ неразрушающего контроля теплофизических характеристик материалов и устройство для его осуществления / В.Н. Чернышов и др. № 4129719/31-25; заявл. 26.06.86; опубл. 15.06.88, Бюл. №22.12 с.

89. Чернышов, В.Н. Методы и средства неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов / В.Н. Чернышов // Учёные ВУЗа производству : сб. докл. Всесоюз. науч. конф. Тамбов, 1989. С. 124-125.

90. Чернышов, В.Н. Адаптивный частотно-импульсный способ неразрушающего контроля ТФХ материалов и система его реализации / В.Н. Чернышов // Новейшие исследования в области теплофизических свойств: сб. докл. Всесоюз. совещ. Тамбов, 1988. С. 138-139.

91. Баклакин, А.Ю. Интеллектуальные измерительные системы: информационно-алгоритмический подход к теории самоорганизации адаптивных моделей обработки данных / Ю.Л. Бакланин, Нгуен Най-Винь, В.П. Шкодырев. -Санкт-Петербург, СПбГТУ, http://WWW.autcx.spb.ru.

92. Пупков, К.А. Интеллектуальные системы / К.А. Пупков, В.Г. Коньков. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 348 с.

93. Поспелов, Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов // Международный семинар по искусственному интеллекту. JL, 1988. С. 12-24.

94. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В.А. Геловани, A.A. Башлыков, В.Б. Бритков, Е.Д. Вязимов. М. : Эдиториал УРСС, 2001.-304 с.

95. Шойгу, С.К. Катастрофы и государство / С.К. Шойгу, Ю.Л. Воробьев, В.А. Владимиров. М. : Энергоатомиздат, 1997.

96. Архипова, Н.И. Управление в чрезвычайных ситуациях / Н.И. Архи-пова, В.В. Кульба. -М. : РГГУ, 1994.

97. Ларичев, О.И. Наука и искусство принятия решений. / О.И. Ларичев. -М. : Наука, 1979.-200 с.

98. Петровский, А.Б. Компьютерная поддержка принятия решений: современное состояние и перспективы развития / А.Б. Петровский // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1996. М. : Эдиториал УРСС, 1996. С. 146-178.

99. Воробьев, Ю.Л. Теория риска и технологии обеспечения безопасности. Подход с позиций нелинейной динамики. 4.1 / Ю.Л. Воробьев, Г.Г. Мали-нецкий, H.A. Махутов // Проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях.1998. № U.C. 5-21.

100. Воробьев, Ю.Л. Теория риска и технологии обеспечения безопасности. Подход с позиций нелинейной динамики. Ч.Н / Ю.Л. Воробьев, Г.Г. Мали-нецкий, H.A. Махутов // Проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях.1999. № 1.С. 18-40.

101. Геловани, В.А. Системный подход в задачах интеграции интеллектуальных систем / В.А. Геловани, В.Б. Бритков // Интеллектуальные системы и технологии. Научная сессия МИФИ 2000. М. : МИФИ. - 2000.

102. Геловани, В.А. Системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием современной информационной технологии / В.А.

103. Геловани, В.Б. Бритков // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1995-1996. М. : Эдиториал УРСС, 1996. С. 179-190.

104. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаври-лова, В.Ф. Хорошевский. СПБ. : Питер, 2001.-384 с.

105. Таунсенд, К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / К. Таунсенд, Д. Фохт: пер. с англ. М. : Финансы и статистика, 1990.

106. Гаскаров, Д.В. Интеллектуальные информационные системы: учеб. пособие для вузов / Д.В. Гаскаров. М. : Высш. шк., 2003. - 431 с.

107. Рыбина, Г. В. Проектирование систем, основанных на знаниях: учеб. пособие для вузов / Г. В. Рыбина. М. : МИФИ, 2000. - 104 с.

108. Андрейчиков, A.B. Интеллектуальные информационные системы : учебник / A.B. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова М. : Финансы и статистика, 2004.-424 с.

109. Тельнов, Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике: уч. пособие / Ю.Ф. Тельнов. М.: СИНТЕГ. - 1998.

110. Любарский, Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы / Ю.Я. Любарский. М. : Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1980. - 232 с.

111. Алиев, P.A. Производственные системы с искусственным интеллектом / P.A. Алиев, Н.М. Абдикеев, М.М. Шахназаров. М. : Радио и связь, 1990. - 264 с.

112. Поспелов, Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов. - М. : Наука. - 1988.

113. Информационно-измерительная техника и технологии: Учебник для вузов / В.И. Калашников, C.B. Нефедов, А.Б. Путилин и др.; под ред. Г.Г. Ран-нева. М.: Высш. шк., 2002. - 454 с.

114. Орнатский, П.П. Интеллектуальные измерительные комплексы / П.П.Орнатский, Ю.М. Туз // Приборы и системы управления. 1989. № 7. С. 1516.

115. Иванов, В.H. Интеллектуализация измерений / В.Н. Иванов, B.C. Соболев, Э.И. Цветков// Измерения, контроль, автоматизация. 1991. № 4.

116. Sztipanovits, J. Design of Intelligent Instrumentation / J. Bourn, J. Szti-panovits // Proceedings of I-st Conference on Art. Intell. Appl., IEEE Computer Society, 1984.

117. Хофман, Д. Интеллектуальные измерения для получения объективной информации в науке и технике / Д. Хофман, К. Карайя // Труды X Всемирного конгресса ИМЕКО, Прага. 1985. С. 19-34.

118. Иванов, В.Н. Интеллектуальные средства измерений / В.Н. Иванов // Приборы и системы управления. 1986. № 2.

119. Иванов, В.Н. Электроизмерительные приборы и ИВК / В.Н. Иванов, B.C. Мирошниченко // Приборы и системы управления. 1989. № 10. С. 26.

120. Романов, В.Н. Интеллектуальные средства измерений / В.Н. Романов, B.C. Соболев, Э.И. Цветков / под ред. доктора техн. наук Э.И. Цветкова. М. : РИЦ «Татьянин день», 1994. - 280 с.

121. Солопченко, Г.Н. Принципы нормирования, определения и контроля характеристик погрешностей вычислений в ИИС / Г.Н. Солопченко // Измерительная техника. 1985. № 3. С. 9-11.

122. Грановский, В.А. Метрологическое обеспечение систем для научных исследований / В.А. Грановский, Л.И. Литкович // Измерительная техника. 1990. №3. С. 58-59.

123. Соболев, B.C. Актуальные вопросы развития теории интеллектуальных измерительных систем / B.C. Соболев // Приборы и системы управления. 1989. №3. С. 16-19.

124. Соболев, B.C. Потенциальная прочность интеллектуальных измерений / B.C. Соболев // Приборы и системы управления. 1991. № 4.

125. Левин, Р. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем / Р. Левин, Д. Дранг, Б. Эделсон М. : Финансы и статистика. - 1990. - 239 с.

126. Зегжда, П.Д. Основные проблемы построения экспертных систем для автоматизации проектирования датчиков / П.Д. Зегжда, C.B. Молотков // Приборы и системы управления. 1989. № 9.

127. Ладенко, И.С. Интеллектуальные системы и автоматика / И.С. Ла-денко, В.Г. Поляков. М. : Знание, 1991. - 48 с. (Новое в жизни, науке, технике, сер. «Математика, кибернетика»; № 12).

128. Тайманов, P.E. Проблемы создания нового поколения интеллектуальных датчиков / P.E. Тайманов, К.В. Сапожникова // Датчики и системы. 2004, № 11. С. 50-58.

129. Иванов, С.Ю. Анализ алгоритмов обработки информации для интеллектуальных датчиков давления / С.Ю. Иванов, Т.Е. Карталова // Измерительная техника. 1990. № 3. С. 26-29.

130. Мандельштам, С.М. Функциональные возможности интеллектуальных измерительных регистраторов / С.М. Мандельштам, A.M. Овчинников, Е.И. Орлова, М.С. Сохова // Научные труды ВНИИЭП. Л. : ВНИИЭП. 1989. № 82. С. 73-81.

131. Мандельштам, С.М. Интеллектуальные измерительные регистраторы / С.М. Мандельштам // Приборы и системы управления. 1987. № 2.

132. Селиванова З.М. Интеллектуализация информационно-измерительных систем неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов: монография / З.М. Селиванова. М.: «Издательство машиностроение- 1», 2006.- 184 с.

133. Прикладная статистика. Основы эконометрики: учебник для вузов: В 2 т. -Т1: С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян. Теория вероятностей и прикладная статистика. ЮНИТИ - ДАНА, 2001. - 656 с.

134. Шевельков, В.Л. Теплофизические характеристики изоляционных материалов / В.Л. Шевельков. М. - Л.: гос. энерг. изд-во., 1958. - 96 с.

135. Методы электрических измерений / Л.Г. Журавин, М.А. Мариненко, Е.И. Семёнов, Э.И. Цветков; под ред. Э.И. Цветкова. Л. : Энергоатомиздат, 1990.-288 с.

136. Теплофизические свойства веществ / Под ред. Н.Б. Варгафтика. М. - Л.: гос. энерг. изд-во., 1956. - 367 с.

137. Теплофизические и реологические характеристики полимеров. Справочник / под ред. Ю.С. Липатова. К.: Наук, думка, 1977. - 244 с.

138. Романов, В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике : учеб. пособие / В.П. Романов; под. ред. Н.П. Тихомирова. М. : Издательство «Экзамен», 2003. - 496 с.

139. Селиванова, З.М. Интеллектуализация информационно-измерительных систем неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов / З.М. Селиванова // Пленарные докл. и крат. тез. научной конференции ТГТУ : Тамбов, 2005. С. 67.

140. Селиванова З.М. Интеллектуальная информационно-измерительная система для определения теплофизических свойств твердых материалов / З.М. Селиванова // Проектирование и технология электронных средств. 2005. № 2. С. 35-37.

141. Муромцев, Ю.Л. Анализ и синтез измерительных систем на множестве состояний функционирования / Ю.Л.Муромцев, З.М.Селиванова, В.Н.Чернышов // Дефектоскопия. Свердловск, 1993. № 9. С. 55-62.

142. Селиванова, З.М. Интеллектуальный измерительный зонд для неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов / З.М. Селиванова // Датчики, системы. 2006. № 2. С. 34-35.

143. Лорьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: пер. с фр. / Ж.-Л. Лорьер / Под ред. В.Л.Стефашока. М.: Мир, 1991.

144. Представление и использование знаний: пер. с яп. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989.

145. Нейлор, К. Как построить свою экспертную систему / К. Нейлор; пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1991.

146. Кузин, Л.Т. Основы кибернетики / Л.Т. Кузин. Т2. Основы кибернетики моделей. - М.: Энергия, 1979. - 584 с.

147. Моррис, У.Т. Наука об управлении. Байесовский подход / У.Т. Моррис; пер. с англ. М.: Мир, 1971. - 304 с.

148. Заде, Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л. Заде; пер. с англ. М.: Мир, 1976. - 165 с.

149. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения; пер. с англ. / Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

150. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун и др.; под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312 с.

151. Минский, М. Фреймы для представления знаний / М. Минский: пер. с англ. М.: Энергия, 1979. - 152 с.

152. Минский, М. Структура для представления знания / М. Минский // Психология машинного зрения: пер. с англ. под. ред. Уинстона. М. : Мир, 1978. С. 249-336.

153. Селиванова, З.М. Вопросы надежности интеллектуальных информационно-измерительных систем неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов / З.М. Селиванова, Д.Ю. Муромцев // Надежность. 2005. № 3 . С. 43-47.

154. Преображенский, В.П. Теплотехнические измерения и приборы / В.П. Преображенский. М. : Энергия, 1978. - 704 с.

155. Лыков, A.B. Теория сушки / A.B. Лыков.-М. : Энергия, 1968.

156. Михайлов, Е.В. Помехозащищённость информационно-измерительных систем / Е.В. Михайлов. М. : Энергия, 1975. - 104 с.

157. Шевкопляс, Б.В. Микропроцессорные структуры / Б.В. Шевкопляс // Инженерные решения: Справочник. М. : Радио и связь, 1990. - 512 с.

158. Цветков, Э.И. Алгоритмические основы измерений / Э.И. Цветков. -Л. : Энергоатомиздат, 1992. 254 с.

159. Ott, Г.У. Методы подавления шумов и помех в электронных схемах: пер. с англ. / Г.У. Отт; под ред. М.В. Гальперина. М. : Мир, 1979.

160. Микропроцессоры / В.Д. Вернер, Н.В. Воробьёв, A.B. Горячев и др.; под ред. JI.H. Преснухина. М. : Высш. шк., 1986. - 383 с.

161. Микропроцессорные средства производственных систем. / В.П. Алексеев, A.M. Коновалов, В.Г. Колосов и др. JI. : Машиностроение, 1988. -287 с.

162. Пат. № 20011229628 RU, GF17C9/00 РФ. Термозонд для неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов и готовых изделий / В.Н. Чернышов, З.М. Селиванова. № 2170423; заявл. 16.05.2000 // Бюллетень изобретений № 19, опубл. 10.07.2001 г.

163. Селиванова, З.М. Оперативный метод неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов / З.М. Селиванова, В.Н. Чернышов // Вестник ТГТУ. 2002. Т. 8, № 1. С. 79-83.

164. Селиванова, З.М. Определение оптимального размещения датчиков термозонда для неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов / З.М. Селиванова // Пленарные докл. и тез. VII науч. конф. Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2002. С. 100.

165. Селиванова, З.М. Адаптивная микропроцессорная система для качественной оценки свойств твердых материалов / З.М. Селиванова, Д.А. Бобаков // Тез. докл. VII науч. конф. ТГТУ. Тамбов, 2002. С. 101.

166. Селиванова, З.М. Методика повышения точности неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов / З.М. Селиванова,

167. С.H. Хабаров, M.M. Аношин // Труды ТГТУ, 13 выпуск. Сб. науч. ст. молодых ученых и студентов. Тамбов. 2003. С. 208-211.

168. Муромцев, IO.J1. Адаптивное микропроцессорное средство для контроля теплофизических свойств материалов / Ю.Л. Муромцев, З.М. Селиванова // Проектирование и технология электронных средств. 2002. №3. С. 44-48.

169. Селиванова, З.М. Информационно-измерительная система неразрушающего контроля теплофизических характеристик материалов / З.М. Селиванова // Электронная техника : Межвуз. сб. науч. тр. Ульяновск. 2004. С. 41-44.

170. Муромцев, Ю.Л. Об одном интеллектуальном методе неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов / Ю.Л. Муромцев, З.М.Селиванова // Проектирование и технология электронных средств. № 1,2005. С. 33-36.

171. Селиванова, З.М. Об одном интеллектуальном оперативном методе неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов / З.М. Селиванова, Ю.Л. Муромцев // Вестник ТГТУ. 2005. Т. 11, № 2а. С. 355-362.

172. A.c. № 94033271/28, 6G01 В 11/30. Устройство для измерения шероховатости поверхности / Емельянов П.И., опубл. 27.07.96, Бюл. № 21.

173. Цветков, Э.И. Процессорные измерительные средства / Э.И. Цветков. JI.: Энергоатомиздат, 1989. - 233 с.

174. Селиванова, З.М., Чернышов В.Н. Термозонд для неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов и изделий // Вестник ТГТУ. 2000. Т6, № 3. С. 402-407.

175. Чернышов, В.Н., Селиванова, З.М. Адаптивный термозонд для неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов / В.Н. Чернышов, З.М. Селиванова // Труды ТГТУ : сб. тр. молодых учёных. Тамбов, 2000. Вып. 5. С. 84-88.

176. A.c. № 1341635 (СССР). Умножитель частоты. / Ю.Л. Муромцев, Е.И. Глинкин, З.М. Селиванова и др. опубл. 26.08.87, Бюл. № 36.

177. A.c. № 1171786 (СССР). Устройство для возведения в степень / Ю.Л. Муромцев, Е.И. Глинкин, З.М. Селиванова и др и др. опубл. 27.06.85, Бюл. № 29.

178. Селиванова, З.М. Исследование математических моделей теплофизических измерений в широком диапазоне температур / З.М.Селиванова // Моделирование САПР, АСНИ и ГАП : сб. тр. Всесоюз. конф.: Тамбов, 1989, С. 131132.

179. Селиванова, З.М. Микропроцессорная система для оперативного контроля теплопроводности многослойных линолеумов / З.М. Селиванова, В.В. Кожаринов // Пленарные докл. и краткие тез. IX научной конференции ТГТУ. Тамбов, 2004. С. 109-110.

180. Селиванова, З.М. Микропроцессорный измеритель температуры окружающей среды / З.М.Селиванова, Е.И.Глинкин // Актуальные вопросы охраны окружающей среды: краткие тез. докл. III обл. науч.-техн. конф. Тамбов, 1987. С. 49-50.

181. Шлыков, Ю.П. Контактное термическое сопротивление / Ю.П. Шлыков, Е.А. Ганин, С.Н. Царевский. М.: Энергия, 1977. - 328 с.

182. Селиванова, З.М. Микропроцессорная система дистанционного контроля теплофизических свойств материалов / З.М. Селиванова, Ю.Л. Муромцев, Д.В. Ермолаев // Пленарные докл. и краткие тез. IX научной конференции ТГТУ. Тамбов, 2004. С. 105.

183. Казаков, В.Н. Некоторые оценки функциональной надёжности результатов теплофизических измерений / В.Н. Казаков, З.М. Селиванова // Вестник ТГТУ. 1996. Т 2, № 4. С. 386-388.

184. Рабинович, С.Г. Погрешности измерений / С.Г.Рабинович. Л.: Энергия, 1978.-260 с.

185. Сергеев, O.A. Метрологические основы теплофизических измерений / О.А.Сергеев. М. : Изд-во стандартов, 1972. - 155 с.

186. Муромцев, Ю.Л. Оценка погрешности результатов измерения теплофизических свойств твердых материалов при воздействии дестабилизирующих факторов / Ю.Л. Муромцев, В.Н. Чернышов, З.М. Селиванова // Вестник ТГТУ. 2003. Т. 9, №3. С. 414-423.

187. Мищенко, C.B. Анализ и синтез измерительных систем / C.B. Мищенко, Ю.Л. Муромцев, Э.И. Цветков, В.Н. Чернышов. Тамбов, ТГТУ, 1995. -234с.

188. Чернышов, В.Н. Анализ характеристик погрешностей результатов косвенных измерений коэффициентов тепло- и температуропроводности твёрдых материалов / В.Н. Чернышов, Э.И. Цветков // Метрология. 1994. № 3. С. 29-36.

189. Новицкий, П.В. Оценка погрешностей результатов измерении / П.В. Новицкий, И.А. Зограф.-JI. : Энергоатомиздат, 1991.-304 с.

190. Маркин, Н.С. Основы теории обработки результатов измерений /

191. H.С.Маркин. М. : Изд-во стандартов, 1991. - 176 с.

192. Методика поверки рабочих средств измерений теплопроводности, удельной теплоёмкости и температуропроводности твёрдых тел. МИ-115-77 / Сост. Ю.А. Чистякова, Л.П. Левина. М. : Изд-во стандартов, 1978. - 11 с.

193. М.И. 1317-86. ГСИ Результаты и характеристики погрешностей измерений. Формы представления. Способы использования при испытании образцов продукции и контроля их параметров. М. : Изд-во стандартов, 1986.

194. Рогов, И.В. Исследование теплофизических свойств композитов строительного назначения / И.В. Рогов, Н.Ф. Майникова, З.М. Селиванова и др. // Вестник ТГТУ. 1999. Т5, № 2. С. 285-289.

195. Кузьмин, И.В. Оценка эффективности и оптимизации автоматических систем контроля и управления / И.В. Кузьмин. М. : Советское радио, 1971.- 194 с.

196. Селиванова, З.М. Метод получения полимерных материалов с заданной теплопроводностью / З.М. Селиванова : сб. тр. VIII научн. конф. ТГТУ. 4.1.-2003. С. 128-129.

197. Селиванова, З.М. Применение микропроцессорного средства для получения новых полимерных материалов / З.М. Селиванова, Д.Ю. Муромцев, Д.А. Бобаков // Проектирование и технология электронных средств. 2003, №2. С. 44-45.

198. Муромцев, Ю.Л. Определение параметров адсорбции на основе теплофизических измерений / Ю.Л. Муромцев, Б.Г. Варфоломеев, З.М. Селиванова

199. Повышение эффективности теплофизических исследований технологических процессов промышленного производства и их метрологического обеспечения : сб. тр. 2 междунар. теплофиз. шк. Тамбов, 1995. С. 210.

200. Пат. № 2077715 РФ на изобретение. Способ определения концентрации органических жидкостей в волокнистых материалах // Б.Г. Варфоломеев, ЮЛ. Муромцев, З.М. Селиванова. Опубл. 20.04.97, Бюл. №11.

201. Пат. № 2082080 РФ на изобретение. Способ определения толщины покрытия / Б.Г. Варфоломеев, Ю.Л. Муромцев, З.М. Селиванова. Опубл. 20.06.97, Бюл. № 17.

202. Пат. 2003116822/28 RU, G01 №25/18. Способ неразрушающего контроля теплофизических характеристик изделий из металлополимеров / Б.Г. Варфоломеев, Н.П. Жуков, Д.Ю. Муромцев, З.М. Селиванова. Заявл. 04.06.2003 // Изобретения. Полезные модели. 2005. № 6.

203. Предко, М. Справочник по PIC микроконтроллерам / М. Предко. -М.: "ДМК Пресс", 2002. - 512 с.