автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Интеллектуальная поддержка принятия проектных решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических комплексов

На правах р

СТАРЦЕВ Сергей Анатольевич

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ ПРИ СХЕМОТЕХНИЧЕСКОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ

Специальность 05.13.12 — Системы автоматизации проектирования

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа, 2005

Работа выполнена на кафедре авиационного приборостроения Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель

д-р техн. наук, проф. ЕФАНОВ Владимир Николаевич

Официальные оппоненты:

д-р техн. наук, проф.

ЗВЕРЕВ Геннадий Никифорович

канд. техн. наук, доцент ЛОБАНОВ Юрий Викторович

Ведущая организация

ООО Научно-производственное предприятие «Курай»

Защита состоится «17» февраля 2006 г. в ¿0 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 Уфимского государственного авиационного технического университета по адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12, УГАТУ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета Автореферат разослан «¿У.» декабря 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф.

В.В. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Современные требования к качеству и срокам проектирования электроэнергетических систем обуславливают широкое использование новых информационных технологий CAD/CAM/CAE, способных объединять все стадии разработки и производства в единый виртуальный процесс проектирования изделий (Virtual Product Development, VPD), который оперирует с общей, полностью цифровой моделью. Информационная среда VPD позволяет разрабатывать многовариантные конфигу-[ рации изделий на стадии концептуального проектирования, интегрировать все этапы рабочего проектирования, моделировать и тестировать основные фазы производственного процесса, начиная с гибких автоматизированных участков изготовления комплектующих изделий и кончая сборкой компонент и созданием прототипа. В ь этой «непрерывной цепочке процессов» (process threads) наиболее слабым звеном является плохо формализуемый начальный этап проектирования, связанный с формированием концептуального ядра разрабатываемого изделия, в частности, его функционального облика. В связи с этим все большее значение придается созданию систем поддержки принятия решений как на этапах внешнего, так и внутреннего проектирования электроэнергетических комплексов.

Важный вклад в создание и развитие интеллектуальных технологий поддержки принятия проектных решений внесли видные отечественные и зарубежные ученые, такие как: Б. Хокс, М. Грувер, Ж. Энкар, X. Райфа, P.JI. Кини, Н.Н. Моисеев, И.П. Норенков, Г.С. Поспелов, А.Н. Борисов, В.В. Подиновский, Д.Ю. Лазарев, Б.Г. Ильясов, Ф.Р. Исмагилов, Г.Н. Зверев, В.П. Житников.

Наиболее эффективными, с точки зрения обоснованности принимаемых решений, являются групповые методы поддержки принятия проектных решений. Однако , большинство существующих методов согласования индивидуальных оценок экспертов не исключает в достаточной мере субъективную составляющую высказанных суждений. В связи с этим актуальной является задача разработки методики интеллектуальной поддержки принятия проектных решений при схемотехническом про' ектировании электроэнергетических комплексов, позволяющей достичь требуемую степень объективности экспертных оценок за счет организации специальной процедуры их согласования, предусматривающей накопление объективной информации о свойствах проектируемого изделия. В настоящее время основным средством исследования перспективных вариантов построения сложных электроэнергетических комплексов является их моделирование с использованием универсальных и специализированных пакетов. Однако, несмотря на многообразие существующих программных систем, все они не устраняют главного противоречия, суть которого сводится к тому, что детальное описание сложных, сугубо нелинейных электромагнитных процессов, протекающих в современных силовых коммутируемых полупроводниковых приборах с интегрированным блоком управления, приводит к математическим моделям чрезвычайно высокой размерности, а попытки использовать упрощенные эквивалентные схемы не обеспечивают такого уровня достоверности результатов моделирования, который позволил тоящего этапа

макетирования и натурных испытаний. Поэтому исследования, направленные на повышение эффективности вычислительных процедур моделирования за счет декомпозиции полноразмерных физических моделей электроэнергетических комплексов, сохраняют важное теоретическое и прикладное значение.

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности проектных решений, принимаемых при разработке сложных электроэнергетических комплексов в условиях риска и неопределенности, за счет увеличения степени согласованности экспертных оценок на основе привлечения дополнительной объективной информации.

Для достижения сформулированной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

- разработана методика экспертного оценивания возможных вариантов построения электроэнергетических комплексов в процессе их схемотехнического проектирования, позволяющая снизить риск принятия неудовлетворительного решения в условиях недостаточной априорной информации;

- предложен метод повышения степени согласованности экспертных оценок за счет накопления объективной информации о свойствах проектируемого изделия,

- предложена методика снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив с использованием имитационных моделей сложных электроэнергетических комплексов;

- предложен принцип декомпозиции полноразмерных универсальных математических моделей электроэнергетических комплексов в сокращенном гибридном базисе, позволяющий упростить вычислительную процедуру имитационного моделирования;

- разработан программный комплекс поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических комплексов;

- проведено исследование эффективности разработанной информационной системы поддержки принятия решений на начальном этапе схемотехнического проектирования серии инверторов.

Методика исследования

При решении поставленных задач в диссертационной работе использовались методы системного анализа и искусственного интеллекта, методы теории принятия решений, теории графов, а также принципы модульного, объектно-ориентированного и системного программирования.

Результаты, выносимые на защиту

- методика экспертного оценивания возможных вариантов построения электроэнергетических комплексов в процессе их схемотехнического проектирования, позволяющая уменьшить риск принятия неудовлетворительного проектного решения в условиях недостаточной априорной информации;

- методика снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив за счет использования имитационных моделей сложных электроэнергетических комплексов;

- программный комплекс поддержки принятия проектных решений при схе-

мотехническом проектировании электроэнергетических преобразователей.

Научная новизна

Методика экспертного оценивания возможных вариантов построения электроэнергетических комплексов отличается тем, что требуемый уровень согласованности экспертных оценок достигается в ходе многотуровой процедуры, основанной на повышении объективной составляющей в суждениях экспертов путем проведения дополнительных экспериментальных исследований.

Методика снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив отличается тем, что для рассматриваемого класса электроэнергетических комплексов в ходе имитационного моделирования осуществляется декомпозиция исходной полноразмерной математической модели в сокращенном гибридном базисе.

Новизна предложенного программного комплекса поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических преобразователей заключается в том, что он, в отличие от существующих инструментальных средств экспертного оценивания, предоставляющих ЛПР готовые варианты решений, предусматривает активное участие ЛПР на этапе утверждения плана экспериментальных исследований.

Практическая значимость работы

Практическая значимость методики экспертного оценивания возможных вариантов построения электроэнергетических комплексов заключается в сокращении времени и материальных ресурсов, затрачиваемых на доводку проектируемых изделий за счет принятия наиболее обоснованных проектных решений на начальных этапах схемотехнического проектирования.

Практическая значимость методики снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив заключается в значительном сокращении временных и материальных ресурсов, затрачиваемых на проведение экспериментальных исследований за счет применения предлагаемого алгоритма имитационного моделирования.

Практическая значимость программного комплекса поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических преобразователей заключается в том, что позволяет автоматизировать трудно формализуемые этапы проблемного анализа и концептуальных исследований, от которых зависит потенциальная эффективность разрабатываемых изделий.

Практическая значимость результатов диссертационной работы подтвержда-е гея результатами их внедрения в производственную деятельность БПО «Прогресс» (г. Уфа).

Апробация работы

Результаты работы, а также отдельные ее разделы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

- Международная молодежная научная конференция «XXIX Гагаринские чтения», Москва, 8-11 апреля 2003;

- VII Королевские чтения: Всероссийская молодежная научная конференция, Самара, 1-2 октября 2003 года;

- Четвертая Российская научно-техническая конференция Авиакосмические технологии «АКТ-2003», Воронеж, ВГТУ, 24-26 сентября, 2003;

- Всероссийская молодежная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», Уфа, УГАТУ, 3-4 декабря 2003;

- Международная молодежная научная конференция «XXX Гагаринские чтения», Москва, 6-10 апреля 2004;

- The tenth Jubilee International Scientific and Practical Conference of Students, Post-graduates and young Scientists «Modern Techniques and Technologies» (MTT'2004), Tomsk, Tomsk Polytechnic University, March 29-April 2,2004;

- 11-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика— 2004", Зеленоград, 2123 апреля 2004;

- Шестой Международный симпозиум «Интеллектуальные системы» (INTELS '2004), Москва, 29 июня - 2 июля, 2004;

- 8-th Korea-Russian International Symposium on Science and Technology KORUS-2004, Tomsk, Tomsk Polytechnic University, June 26-July 3,2004;

- Всероссийская молодежная научная конференция (с международным участием) «XII Туполевские чтения», Москва, 10-11 ноября, 2004;

- 3-я Международная конференция и выставка «Авиация и космонавтика-2004», Москва, МАИ, 2004;

- VII Всероссийская научная конференция молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения», Таганрог, 25-26 ноября, 2004.

Публикации

Результаты диссертационной работы изложены в 16 публикациях, в том числе: в 5 статьях, 9 трудах конференций, 2-х свидетельствах о регистрации программы и базы данных для ЭВМ.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка принятых сокращений, списка литературы, и приложений, включающих информацию по наиболее популярным программным пакетам схемотехнического моделирования и руководство пользователя по разработанному программному комплексу. Основное содержание работы изложено на 148 страницах машинописного текста, включая 42 рисунка и 6 таблиц Библиографический список включает 154 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, новизна и практическая значимость выносимых на защиту результатов.

В первой главе проводится исследование возможностей современных информационных технологий при анализе и обработке экспертной информации. Рассматривается специфика электроэнергетических комплексов, как объектов схемотехнического проектирования. Производится оценка существующих методик выбо-

ра оптимальных схемотехнических вариантов в условиях риска и неопределенности. Проводится анализ современных программных средств моделирования сложных электроэнергетических комплексов.

Во второй главе предлагается методика проведения экспертного оценивания возможных вариантов построения электроэнергетических комплексов в процессе их схемотехнического проектирования. На основе результатов анализа, проведенного в первой главе, выделяется основная отличительная черта предлагаемой методики, а именно — метод повышения степени согласованности экспертов за счет расширения объективной базы при формировании экспертных суждений в процессе многояровой процедуры экспертного оценивания. В рамках предлагаемой методики рассматривается цикл поддержки принятия решений, включающий в себя следующие основные этапы:

1) проведение подготовительных работ (определение множества проектных альтернатив, случайных факторов, экспериментов и их результатов, а также выбор оценочных шкал и определение состава экспертной группы);

2) проведение группового экспертного оценивания с целью определения оптимального варианта и плана проведения эксперимента;

3) формирование группового мнения с учетом уровня компетентности, взаимо- и самооценки экспертов;

4) проведение эксперимента в соответствии с планом, предложенным экспертной группой;

5) принятие решения на основе результата проведенного эксперимента и рекомендаций по их оценке со стороны экспертов.

На первом этапе описанного цикла исходное множество проектных альтернатив упорядочивается в виде древовидной структуры, построенной по принципу увеличения степени детализации при движении от истоков к стокам. В связи с этим предусматривается возможность организации цепочки циклов ППР, каждый из которых будет соответствовать своей степени детализации проектируемого изделия (уровню дерева проектных альтернатив).

Второй этап является наиболее сложным с точки зрения реализуемых в нем алгоритмов и методик. Это связано с тем, что он включает в себя такие основные процедуры, как проведение группового экспертного оценивания, определение согласованности мнений экспертов, а также повышение степени согласованности суждений экспертов в случае невозможности выработки коллективного мнения.

Как видно из блок-схемы, приведенной на рис. 1, в случае несогласованности мнений выполняется комплекс процедур, направленных на повышение степени согласованности экспертных оценок. На рис. 2 показана общая блок-схема данного комплекса алгоритмических процедур.

В случае, если после проведения вышеуказанного комплекса процедур степень согласованности мнений экспертов не достигает значения, необходимого для выделения группового решения, снова выполняются процедуры повышения степени согласованности. Таким образом, процедура экспертного оценивания в целом (рис. 1) является многотуровой, но, в отличие от, например, метода Дельфи, не предполагает закрепления за каждым туром определенной функции. Выбор

конкретных процедур увеличения уровня согласованности мнений зависит от результатов анализа распределения мнений экспертов, и, естественно — результатов

Гак, в случае, если анализ причин несогласованности мнений показывает, что распределение разных оценок в рамках экспертаой группы является равномерным, то выполняется набор коллективных процедур согласования (рис. 3).

Рис. 2. Общая блок-схема алгоритмических процедур, направленных на повышение согласованности экспертных оценок

Если же имеется четко выделенное мнение одного эксперта (Х-эксперт, от англ. exclusion— исключение), во многом несовпадающее с мнением группы, то применяется набор индивидуальных процедур согласования (рис. 4). Для обсуждения результатов экспертизы как в закрытом (анонимном), так и в открытом режиме предлагается использовать такое средство документируемой коллективной работы, как доска объявлений.

Выбор конкретной процедуры при равномерном распределении оценок (проведение дополнительных исследований, либо ознакомление экспертов с мнениями коллег) зависит от группового решения, принимаемого на обсуждении результатов очередного тура экспертного оценивания (рис. 3).

Рис. 3. Блок-схема комплекса коллективных процедур повышения степени согласованности мнений экспертов

В случае выявления Х-эксперта выбор конкретной процедуры зависит как от рейтинга эксперта, так и от номера внутреннего тура работы с этим экспертом. На первом туре знакомят эксперта с мнением коллег (предполагается, что эксперт изменит свое мнение). Если это не помогает, то проводится 2-й тур, на котором коллег знакомят с мнением эксперта (предполагается, что уникальное мнение Х-эксперта повлияет на мнение коллег).

Подробно рассматриваются следующие составляющие второго этапа:

- алгоритмы формирования экспертных оценок в процессе проведения группового экспертного оценивания;

- способ определения степени согласованности мнений экспертов;

- способ формирования группового решения;

- метод повышения степени согласованности экспертных оценок.

Рис. 4. Блок-схема комплекса индивидуальных процедур повышения степени согласованности мнений экспертов

Способ определения согласованности мнений экспертов представляет собой следующую совокупность последовательно выполняемых процедур: вычисление априорной компетентности эксперта; вычисление коэффициентов самооценки; вычисление коэффициентов взаимооценки; вычисление результирующих коэффициентов компетентности экспертов; определение согласованности мнений экспертов по вероятностям случайных факторов, результатам экспериментов и эффективности опорных вариантов.

Априорная компетентность эксперта определяется следующим образом:

(1)

где I — номер эксперта в группе (г = 1п-— число членов экспертной группы); В, —■ оценка в баллах профессиональных качеств I -го эксперта; В^ — максимальная оценка экспертов в данной группе.

Коэффициент самооценки вычисляется на основе ранжирования степени влияния различных источников аргументации на мнения, высказанные экспертом в ходе опроса (предлагаются 3 степени оценки влияния: высокая, средняя и низкая).

Коэффициент взаимооценки вычисляется на основе матрицы г =\г II ,

II у Нлхл

составленной по результатам опроса каждого эксперта о целесообразности включения других членов в состав группы. Матрица составляется следующим образом: если эксперт с номером г высказался в пользу включения в группу эксперта с номером то гч — 1, в противном случае — = 0. Коэффициенты компетентности

вычисляют с помощью итеративной процедуры, на первом шаге которой подсчитывают отношение суммы голосов, поданных за данного кандидата, к общему числу всех голосов (сумма элементов матрицы г). На последующих шагах поданные голоса взвешиваются коэффициентами компетентных экспертов, вычисленными на предыдущем этапе:

п

~ _ >!__

(2) 7»! М

Общее число шагов, как правило, не превышает пяти вследствие быстрой сходимости вычислительной процедуры.

Результирующий коэффициент компетентности вычисляется по формуле:

а, = («7 + аГ + «Г" )/3, (3)

где I — номер эксперта в группе; а"* — априорный коэффициент компетентности; а"" — коэффициент самооценки; а,™"" — коэффициент взаимной оценки.

После этого осуществляется нормирование результирующего коэффициента

/1.1

Степень согласованности мнений экспертов оценивается коэффициентами вариации:

где а] = ¿(¿>, 1 -Ь^ (п-\)— выборочная дисперсия индивидуальных балльных

оценок; Ь) = ^Ь, J п — среднее арифметическое балльных оценок по рассматри-1 /

ваемому элементу. При анализе согласованности мнений экспертов считается, что она удовлетворительная, если vJ < 0,3.

Точечные оценки мнений экспертов рассчитываются как взвешенная сумма индивидуальных оценок

е = (6)

где а'"1"' — нормированный результирующий коэффициент компетентности ¡'-го эксперта; в, — оценка рассматриваемой характеристики, данная г-м экспертом.

При достаточной степени согласованности проводится процедура формирования группового решения (3-й этап цикла ППР), после чего приступают к этапу проведения экспериментальных исследований в соответствии с предложенным экспертной группой планом (4-й этап цикла ППР).

В связи с тем, что на 4-м этапе цикла ППР предусмотрено обязательное проведение экспериментальных исследований, требующих как материальных, так и человеческих ресурсов, процедура утверждения плана проведения эксперимента гребует участия ЛПР. Необходимость непосредственного участия ЛПР

обосновывается еще и тем, что ЛПР в реальности чаще всего является ведущим техническим специалистом из ряда руководителей высшего звена (главный инженер и т.п.), и, соответственно, заинтересован в оптимальном использовании проектных ресурсов.

В рамках одного цикла ППР предполагается условное разделение лиц, участвующих в нем, на четыре основные группы: администраторы, аналитики, эксперты и ЛПР. Аналитики участвуют в цикле ППР на первом этапе, эксперты — на втором, ЛПР — на первом, четвертом и пятом, а администратор — на протяжении всего цикла. Предлагаемый принцип взаимодействия этих групп в рамках цикла ППР иллюстрирует рис. 5.

Администраторы

В третьей главе описывается методика снижения уровня неопределенности ири оценке проектных альтернатив с использованием имитационных моделей сложных электроэнергетических комплексов. Методика учитывает особенности элементной базы современной силовой электроники (ЮВТ, МОБРЕТ, а также другие интегральные модули, в состав которых зачастую входят системы управления и контроля коэффициента мощности, области безопасной работы и т.д.), как объектов моделирования, требующих относительно сложных эквивалентных схем и соответствующего математического описания.

Производится выбор базиса имитационных моделей основных компонентов сложных электроэнергетических комплексов. Описывается принцип декомпозиции полноразмерных универсальных математических моделей в сокращенном гибридном базисе, основанный на доказанном утверждении о возможности

представления полноразмерной математической модели электроэнергетического комплекса на базе силовых полупроводниковых приборов (эквивалентные схемы которых выражены с помощью элементов базового набора) в виде совокупности линейных дифференциальных уравнений первого порядка и нелинейных алгебраических уравнений, записанных в сокращенном гибридном базисе, при соблюдении ограничений на существование, на управляющие переменные зависимых источников и на вид фундаментального дерева.

В общем случае предлагаемая гибридная система уравнений имеет следующий вид:

- линейные дифференциальные уравнения

£ А

-В'с

о

о

-Сс

к

Л

о

^ и

■II +

и:

Л Л

о

- линейные алгебраические уравнения

V* = [- В"с 0]х

и,

1П\

- совокупность нелинейных характеристик

(?)

(8)

(9)

Здесь ик — вектор напряжений на резистивных ребрах, ис — вектор напряжений на емкосгаых ребрах, У* — вектор напряжений на нелинейных

тХ тх

хордах, I ц — вектор токов в резистивных хордах, 1 /. -— вектор токов в

индуктивных хордах, I* -— вектор токов в нелинейных хордах, —

подматрицы матриц главных сечений, В^В'с — подматрицы матриц главных контуров, С — диагональная матрица параметров емкостных ветвей, Ь — диагональная матрица параметров индуктивных ветвей.

Рассматривается сценарий построения имитационных моделей электроэнергетических комплексов на примере схемы параллельного резонансного инвертора. В общем случае электроэнергетический комплекс, построенный по многоячейковой схеме может состоять из нескольких десятков элементарных подсистем — инверторов, выпрямителей, преобразователей и т.п. На рис. 6 показан пример структурной схемы такого комплекса, представляющего собой преобразователь частоты высокой мощности. Каждая ячейка включает в себя либо один неуправляемый выпрямитель, либо инвертор с локальной системой управления. В целом все инверторы контролируются и управляются центральной системой управления комплексом, которая реализует как алгоритмы согласования работы различных ячеек, так и более сложные— поддержания необходимых показателей работы преобразователя (КПД, коэффициент мощности, область безопасной работы и т.д.).

Инв. 2

\ •«• /

Инв. N

СУИ N

[Йнв.1Г|

| СУИ N1

ГсП О

- инверторы

- системы управления инверторами

- система управления (комплексом)

- согласующие звенья

1 ИЭЭ I

ш

- источник электроэнергии

- датчик

Г Н | - нагрузка | В N | - выпрямители

Рис. 6 Структурная схема исследуемого электроэнергетического комплекса

В четвертой главе приводится описание разработанного программного комплекса поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических преобразователей энергии (рис. 7). При этом в программном комплексе выделяются уровни пользовательского интерфейса (клиентских приложений) и информационной среды (СУБД). Рассматриваются принципы организации программного комплекса, а также структура интеллекту ализироваиной базы данных, входящей в его состав. Выделяются 5 основных модулей комплекса (рис. 7). При этом модуль доски объявлений является общим для всех пользователей комплекса и предназначен для ведения документируемого обсуждения текущих вопросов но проекту на любом этапе цикла ППР и разработки вообще. Приводится пример сценария схемотехнического проектирования серии инверторов с использованием разработанного программного обеспечения.

Рассматривается схема взаимодействия пользователей, находящихся на своих рабочих местах, через локальную сеть организации рис. 8. Как следует из схемы, взаимодействие пользователей как между собой, так и с системой происходит через СУБД, что позволяет документировать все их действия и организовать централизованное хранение всех данных по проектам.

Описывается структура разработанной базы данных, состоящей из 42 таблиц, которые условно разбиты на 7 блоков (см. рис. 9). Наиболее крупными являются блоки экспертиз и нормативно-справочной информации (НСИ). При этом таблицы блока НСИ играют ключевую роль в централизованном хранении справочной информации, обеспечении ее непротиворечивости.

Администраторы

Рис. 7. Уровни и структура программного комплекса

Приведенный в работе пример сценария поддержки принятия решения при схемотехническом проектировании серии мощных инверторов показывает, что разработанный комплекс позволяет решать поставленные перед ним задачи.

Рабочее место администратора,

Модуль Администратора

Модуль Доски объявлений

-г!»| Модуль Аналитика

Рабочее место аналитика

Модуль Доски объявлений

—| »-] Модуль Эксперта

Рабочее место эксперта |

Модуль Доски объявлений

|Ч

1_

Рабочее место ЛПР

Модуль ЛПР

Модуль Доски объявлений

Администраторы

ЛПР

Рис. 8. «Клиент-серверная» архитектура программного комплекса

Рис. 9. Общая структура интеллектуализированной базы данных

Экспериментальные исследования, выполненные с использованием предложенного программного комплекса, свидетельствуют о том, что дружественный интерфейс его модулей позволяет сократить время, затрачиваемое на схемотехническое проектирование сложных электроэнергетических комплексов, в среднем на 5060%

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1) На основе анализа возможностей современных информационных технологий предложена методика экспертного оценивания возможных вариантов построения электроэнергетических комплексов в процессе их схемотехнического проектирования, позволяющая уменьшить риск принятия неудовлетворительного решения в условиях недостаточной априорной информации за счет проведения дополнительных экспериментальных исследований в рамках процедуры многотурового согласования экспертных оценок.

2) Ядром предложенной методики является метод согласования индивидуальных оценок экспертов на основе привлечения дополнительной объективной информации, получаемой в результате имитационного моделирования вариантов проектируемого электроэнергетического комплекса и позволяющей поэтапно исключать субъективные составляющие в экспертных оценках. При этом объем проводимых исследований оценивается величиной коэффициента конкордации, определяющего степень согласованности мнений экспертов, а их состав - предложенным экспертной группой планом оптимальных экспериментов.

3) Для выбранной предметной области сформулировано утверждение о возможности декомпозиции исходной полноразмерной математической модели в совокупность линейньпс дифференциальных уравнений первого порядка, линейных алгебраических уравнений, а также нелинейных характеристик, записанных в сокра-

¡ценном гибридном базисе, при соблюдении ограничений на существование, на управляющие переменные зависимых источников и на вид фундаментального дерева.

4) Разработан программный комплекс, состоящий из системы экспертного оценивания и интеллектуализированной базы данных, выступающей в качестве информационной среды, используемой другими модулями программного комплекса. На разработанные программные средства получены свидетельства об официальной регистрации.

5) Исследована эффективность предложенных методов и алгоритмов при проведении компьютерных экспериментов с использованием разработанного программного комплекса в процессе схемотехнического проектирования электроэнер-1 етических комплексов повышенной мощности. Показано, что время, затрачиваемое на схемотехническое проектирование подобных технических устройств с применением данного программного комплекса, сокращается в среднем на 50-60%.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Старцев С.А. Информационные технологии схемотехнического проектирования бортовых энергетических комплексов // XXIX Гагаринские чтения: Матер. Междунар. молодежи, конф. Т. 3. М.: МАТИ | РГТУ им. К.Э. Циолковского, 2003. С. 143.

2. ЕфановВ.Н., Старцев С.А. Интеллектуальные технологии проектирования сложных электроэнергетических систем // Электротехнические комплексы и системы: Межвуз. научн. сб. Уфа: УГАТУ, 2003. С. 21-25.

3. ЕфановВ.Н., Старцев С. А., ШулякА.А. Применение информационных технологий при проектировании устройств силовой электроники и электроэнергетики // Техшчна електродинамка. Тематич. вип. Силова електрониса та енергоефектившсть. КиТв, 2003, Ч. 3. С. 3-4.

4. Старцев С.А. Инструментальные средства поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании // Авиакосмические технологии «АКТ-2003»: Рос. науч.-техн. конф., Воронеж: ВГТУ, 2003. Ч. 1. С. 229-232.

5. Старцев С.А. Информационные технологии поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании бортовых энергетических комплексов// VII Королевские чтения: Всерос. молодежи, науч. конф. Самара: Изд-во Самарск. науч. центра РАН. — 2003. Т. II. С. 52-53.

6. Старцев С.А. Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании сложных электроэнергетических комплексов // Интеллектуальные системы управления и обработки информации. Всерос. молодежи, науч.-техн. конф. Уфа: УГАТУ, 2003. С. 56.

7. Старцев С.А. Поддержка принятия решений при схемотехническом проектировании бортовых энергетических комплексов // XXX Гагаринские чтения. Международ, молодежи, конф. М.: МАТИ | РГТУ им. К.Э. Циолковского, 2004 С. 103.

8. Старцев С.А. Использование интеллектуальных средств поддержки принятия решений при схемотехническом проектирования микроэлектронных

устройств// Микроэлектроника и информатика - 2004: 11-я Всерос. межвуз. науч. конф. студентов и аспирантов. М.: МИЭТ, 2004. С. 97.

9. Старцев С.А. Разработка программного обеспечения поддержки приятия решений на ранних этапах проектирования сложных энергетических комплексов И 10-я Юбилейная междунар. научн.-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии СТТ'2004». Томск: ТПУ, 2004. С. 167—168. (Статья на англ. яз.)

10. Старцев С.А. Информационная технология схемотехнического проектирования сложных электроэнергетических комплексов // 8-й Рос.-коррейский междунар. симп. по науке и технологии KORUS-2004. Томск: ТПУ, 2004. С. 161163. (Статья на англ. яз.)

11.Старцев С.А. Вопросы применения интеллектуальных систем поддержки принятия решений в процессе схемотехнического проектирования // Интеллектуальные системы (INTELS'2004): Шестой Международн. симп., М.: РУСАКИ, 2004. С. 272-275.

12.Старцев С.А. Автоматизация процедуры внешнего проектирования электроэнергетических систем // Авиация и космонавтика-2004: 3-я Международн. конф. и выст. М.: МАИ, 2004. С. 63.

13.Старцев С.А. Система поддержки принятия решений на ранних этапах схемотехнического проектирования бортовых электроэнергетических комплексов // XII Туполевские чтения: Международн. молодежи, научн. конф. Казань: КГТУ, 2004. Т. Ш, —С. 166-167.

14.Старцев С.А. Информационная система поддержки принятия решений на этапе внешнего проектирования электроэнергетических комплексов // Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения: VII Всерос. науч. конф. с междунар. участием. Таганрог: «ПБОЮЛ В.А. Кравцов», 2004. С. 244-249.

15. Свид. об офиц. per. базы данных для ЭВМ №2005620158. Интеллектуализированная база данных для экспертной системы. / С.А. Старцев, М.: Роспатент, 2005.

16. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2005611476. Экспертная система схемотехнического проектирования энергетических комплексов / С.А. Старцев, М.: Роспатент, 2005.

Диссертант

С.А. Старцев

СТАРЦЕВ Сергей Анатольевич

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ ПРИ СХЕМОТЕХНИЧЕСКОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ

Специальность 05.13.12 — Системы автоматизации проектирования

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 27.12.2005. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman Cyr. Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.-отт. 1,0. Уч.-изд. л. 0,9. Тираж 100 экз. Заказ № 578.

Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12

Список принятых сокращений.

Введение.

Глава 1. Исследование возможностей современных информационных технологий при анализе и обработке экспертной информации.

1.1. Специфика энергетических комплексов как объектов схемотехнического проектирования.

1.2. Оценка существующих методик выбора оптимальных схемотехнических вариантов в условиях риска и неопределенности.

1.3. Анализ современных программных средств моделирования сложных электроэнергетических процессов.

Глава 2. Методика экспертного оценивания возможных вариантов построения энергетических комплексов в процессе их схемотехнического проектирования.

2.1. Принципы организации процедуры экспертного оценивания схемотехнических вариантов в условиях риска и неопределенности.

2.2. Алгоритмы формирования экспертных оценок.

2.3. Способы определения степени согласованности мнений экспертов и формирования группового решения.

2.4. Метод повышения степени согласованности экспертных оценок.

Глава 3. Методика снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив с использованием имитационных моделей сложных энергетических комплексов.

3.1. Выбор базиса имитационных моделей основных ф компонентов сложных энергетических комплексов.

3.2. Принцип декомпозиции полноразмерных универсальных математических моделей в сокращенном гибридном базисе.

3.3. Алгоритм построения имитационных моделей

- энергетических комплексов.

Глава 4. Программный комплекс поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических преобразователей.

4.1. Основные принципы организации программного комплекса.

0 4.2. Структура интеллектуализированной базы.

4.3. Сценарий схемотехнического проектирования серии инверторов с использованием программного комплекса поддержки принятия решений.

Актуальность темы

Современные требования к качеству и срокам проектирования электроэнергетических систем обуславливают широкое использование новых информационных технологий CAD/CAM/CAE, способных объединять все стадии разработки и производства в единый виртуальный процесс проектирования изделий (Virtual Product Development, VPD), который оперирует с общей, полностью цифровой моделью. Информационная среда VPD позволяет разрабатывать многовариантные конфигурации изделий на стадии концептуального проектирования, интегрировать все этапы рабочего проектирования, моделировать и тестировать основные фазы производственного процесса, начиная с гибких автоматизированных участков изготовления комплектующих изделий и кончая сборкой компонент и созданием прототипа. В этой «непрерывной цепочке процессов» (process threads) наиболее слабым звеном является плохо формализуемый начальный этап проектирования, связанный с формированием концептуального ядра разрабатываемого изделия, в частности, его функционального облика. В связи с этим все большее значение придается созданию систем поддержки принятия решений как на этапах внешнего, так и внутреннего проектирования электроэнергетических комплексов.

Важный вклад в создание и развитие интеллектуальных технологий поддержки принятия проектных решений внесли видные отечественные и зарубежные ученые, такие как: Б. Хокс, М. Грувер, Ж. Энкар, X. Райфа, P.JT. Кини, Н.Н. Моисеев, И.П. Норенков, Г.С. Поспелов, А.Н. Борисов, В.В. Подиновский, Д.Ю. Лазарев, Б.Г. Ильясов, Ф.Р. Исмагилов, Г.Н. Зверев, В.П. Житников.

Наиболее эффективными, с точки зрения обоснованности принимаемых решений, являются групповые методы поддержки принятия проектных решений. Однако большинство существующих методов согласования v индивидуальных оценок экспертов не исключает в достаточной мере субъективную составляющую высказанных суждений. В связц с этим актуальной является задача разработки методики интеллектуальной поддержки принятия проектных решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических комплексов, позволяющей достичь требуемую степень объективности экспертных оценок за счет организации специальной процедуры их согласования, предусматривающей накопление объективной информации о свойствах проектируемого изделия. В настоящее время основным средством исследования перспективных вариантов построения сложных электроэнергетических комплексов является их моделирование с использованием универсальных и специализированных пакетов. Однако, несмотря на многообразие существующих программных систем, все они не устраняют главного противоречия, суть которого сводится к тому, что детальное описание сложных, сугубо нелинейных электромагнитных процессов, протекающих в современных силовых коммутируемых полупроводниковых приборах с интегрированным блоком управления, приводит к математическим моделям чрезвычайно высокой размерности, а попытки использовать упрощенные эквивалентные схемы не обеспечивают такого уровня достоверности результатов моделирования, который позволил бы отказаться от дорогостоящего этапа макетирования и натурных испытаний. Поэтому исследования, направленные на повышение эффективности вычислительных процедур моделирования за счет декомпозиции полноразмерных физических моделей электроэнергетических комплексов, сохраняют важное теоретическое и прикладное значение.

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности проектных решений, принимаемых при разработке сложных электроэнергетических комплексов в условиях риска и неопределенности, за счет увеличения степени согласованности экспертных оценок на основе привлечения дополнительной объективной информации.

Для достижения сформулированной цели в работе поставлены и решены следующие задачи: разработана методика экспертного оценивания возможных вариантов построения электроэнергетических комплексов в процессе их схемотехнического проектирования, позволяющая снизить риск принятия неудовлетворительного решения в условиях недостаточной априорной информации; предложен метод повышения степени согласованности экспертных оценок за счет накопления объективной информации о свойствах проектируемого изделия; предложена методика снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив с использованием имитационных моделей сложных электроэнергетических комплексов; предложен принцип декомпозиции полноразмерных универсальных математических моделей электроэнергетических комплексов в сокращенном гибридном базисе, позволяющий упростить вычислительную процедуру имитационного моделирования; разработан программный комплекс поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических комплексов; проведено исследование эффективности разработанной информационной системы поддержки принятия решений на начальном этапе схемотехнического проектирования серии инверторов.

Методика исследования

При решении поставленных задач в диссертационной работе использовались методы системного анализа и искусственного интеллекта, методы теории принятия решений, теории графов, а также принципы модульного, объектно-ориентированного и системного программирования. ь

Результаты, выносимые на защиту методика экспертного оценивания возможных вариантов построения электроэнергетических комплексов в процессе их схемотехнического проектирования, позволяющая уменьшить риск принятия неудовлетворительного проектного решения в условиях недостаточной априорной информации; методика снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив за счет использования имитационных моделей сложных электроэнергетических комплексов; программный комплекс поддержки принятия проектных решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических преобразователей.

Научная новизна

Методика экспертного оценивания возможных вариантов построения электроэнергетических комплексов отличается тем, что требуемый уровень согласованности экспертных оценок достигается в ходе многотуровой процедуры, основанной на повышении объективной составляющей в суждениях экспертов путем проведения дополнительных экспериментальных исследований.

Методика снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив отличается тем, что для рассматриваемого класса электроэнергетических комплексов в ходе имитационного моделирования осуществляется декомпозиция исходной полноразмерной математической модели в сокращенном гибридном базисе.

Новизна предложенного программного комплекса поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических преобразователей заключается в том, что он, в отличие от существующих инструментальных средств экспертного оценивания, предоставляющих ЛПР готовые варианты решений, предусматривает активное участие ЛПР на этапе утверждения плана экспериментальных исследований.

Практическая значимость работы

Практическая значимость методики экспертного оценивания возможных вариантов построения электроэнергетических комплексов заключается в сокращении времени и материальных ресурсов, затрачиваемых на доводку проектируемых изделий за счет принятия наиболее обоснованных проектных решений на начальных этапах схемотехнического проектирования.

Практическая значимость методики снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив заключается в значительном сокращении временных и материальных ресурсов, затрачиваемых на проведение экспериментальных исследований за счет применения предлагаемого алгоритма имитационного моделирования.

Практическая значимость программного комплекса поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических преобразователей заключается в том, что позволяет автоматизировать трудно формализуемые этапы проблемного анализа и концептуальных исследований, от которых зависит потенциальная эффективность разрабатываемых изделий.

Практическая значимость результатов диссертационной работы подтверждается результатами их внедрения в производственную деятельность БПО «Прогресс» (г. Уфа).

Апробация работы

Результаты работы, а также отдельные ее разделы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

Международная молодежная научная конференция «XXIX Гагаринские чтения», Москва, 8-11 апреля 2003;

VII Королевские чтения: Всероссийская молодежная научная конференция, Самара, 1-2 октября 2003 года;

Четвертая Российская научно-техническая конференция Авиакосмические технологии «АКТ-2003», Воронеж, ВГТУ, 24-26 сентября, 2003;

Всероссийская молодежная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», Уфа, УГАТУ, 3-4 декабря 2003;

Международная молодежная научная конференция «XXX Гагаринские чтения», Москва, 6-10 апреля 2004;

The tenth Jubilee International Scientific and Practical Conference of Students, Post-graduates and young Scientists "Modern Techniques and Technologies" (MTT'2004), Tomsk, Tomsk Polytechnic University, March 29-April 2, 2004;

11-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика— 2004", Зеленоград, 21-23 апреля 2004;

Шестой Международный симпозиум «Интеллектуальные системы» (INTELS'2004), Москва, 29 июня — 2 июля, 2004;

8-th Korea-Russian International Symposium on Science and Technology KORUS-2004, Tomsk, Tomsk Polytechnic University, June 26-July 3, 2004;

Всероссийская молодежная научная конференция (с международным участием) «XII Туполевские чтения», Москва, 10-11 ноября, 2004;

3-я Международная конференция и выЬтавка «Авиация и космонавтика-2004», Москва, МАИ, 2004;

VII Всероссийская научная конференция молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения», Таганрог, 25-26 ноября, 2004.

Результаты диссертационной работы

Результаты диссертационной работы изложены в 16 публикациях, в том числе: в 5 статьях, 9 трудах конференций, 2-х свидетельствах о регистрации программы и базы данных для ЭВМ.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка принятых сокращений, списка литературы, и приложений, включающих информацию по наиболее популярным программным пакетам схемотехнического моделирования и руководство пользователя по разработанному программному комплексу. Основное содержание работы изложено на 148 страницах машинописного текста, включая 42 рисунка и 6 таблиц. Библиографический список включает 154 наименования.

Выводы к четвертой главе

1) Разработано программное обеспечение поддержки принятия решений при схемотехническом проектировании электроэнергетических комплексов, состоящее из экспертной системы схемотехнического проектирования энергетических комплексов и интеллектуализированной базы данных.

2) Разработана модель интеллектуализированной базы данных, включающая в себя 42 сущности, сгруппированные в 7 блоков (в том числе, блоки НСИ, экспертиз, пользовательских данных и т.д.). В качестве инструментального средства информационного моделирования использовалась программная среда AllFusion ErWin Data Modeler 4.1.4. Предложенная структура БД позволяет не только хранить информацию об отдельном цикле ППР, но и организовывать цепочки циклов, многотуровые экспертизы и строить дерево проектных решений. Для разработанной информационной модели проведено прямое проектирование в СУБД Microsoft Access.

3) Разработана экспертная система схемотехнического проектирования энергетических комплексов, в состав которой входят 5 основных модулей (администратора, аналитика, эксперта, ЛПР и доски объявлений). Все модули системы взаимосвязаны между собой посредством интеллектуализированной базы данных, выполняющей роль информационной среды, что позволяет осуществлять работу в многопользовательском режиме в реальном масштабе времени. Система охватывает все этапы предложенного во 2-й главе данной работы цикла ППР, а также поддерживает организацию цепочек данных циклов на основе дерева решений. Модуль доски объявлений предоставляет возможность документируемого общения между пользователями при обсуждении всех вопросов, связанных с текущим проектом. Использование среды визуального объектно-ориентированного программирования Delphi 6 позволило обеспечить дружественный интерфейс пользователя и гибкую подсистему администрирования, что создает условия для комфортной и эффективной работы с экспертной системой.

4) Исследована эффективность предложенных методов и алгоритмов экспертного оценивания с использованием разработанного программного обеспечения ППР при схемотехническом проектировании энергетических комплексов повышенной мощности на базе серии резонансных инверторов.

5) Результаты внедрения разработанного программного обеспечения в производственную деятельность БПО «Прогресс» (г. Уфа) показали снижение времени, затрачиваемого на схемотехническое проектирование энергетических комплексов повышенной мощности, в среднем на 50-60% при соблюдении требований технического задания по энергетическим характеристикам и области безопасной работы проектируемых изделий.

Заключение

Проведенный в диссертационной работе анализ позволил выявить ряд характерных особенностей современных электроэнергетических комплексов, среди которых: сложная структура, многообразие вариантов реализации, много-этапность и длительные сроки процесса проектирования, высокая степень неопределенности условий, в которых протекает процесс проектирования и т.д. Выявленные особенности в совокупности порождают высокий уровень риска принятия неэффективных проектных решений.

Для уменьшения указанного риска предложено использовать методику групповой поддержки принятия решений, как наиболее эффективную с точки зрения снижения субъективности принимаемых проектных решений. Отмечено, что результативность данной методики зависит от используемых алгоритмов согласования индивидуальных оценок и формирования общего коллективного решения, которые зачастую направлены на устранение противоречий в суждениях без привлечения дополнительной объективной информации, что не обеспечивает необходимой степени обоснованности принимаемых решений.

В связи с этим в диссертационной работе предложена методика экспертного оценивания возможных вариантов построения энергетических комплексов в процессе их схемотехнического проектирования, позволяющая повысить эффективность принимаемых проектных решений. В рамках предложенной методики разработаны принципы организации процедуры экспертного оценивания схемотехнических вариантов в условиях риска и неопределенности. Введено понятие цикла ППР и описаны основные его этапы. Для этапа экспертного оценивания предложены алгоритмы формирования индивидуальных оценок. Проведено исследование существующих способов определения степени согласованности мнений экспертов и формирования группового решения, а также описано их применение на соответствующих этапах цикла ППР.

Разработан метод повышения степени согласованности экспертных оценок, позволяющий повысить объективную составляющую индивидуальных суждений за счет привлечения дополнительной объективной информации, которая получается в ходе специальным образом организованных экспериментальных исследований. При этом процедура экспертного оценивания становится многотуровой, а количество туров, предусматривающих проведение дополнительных экспериментальных исследований, определяется степенью согласованности, выражаемой в виде коэффициента конкордации.

С целью снижения затрат на проведение экспериментальных исследований в процессе многотурового экспертного оценивания в работе предлагается использовать специальную имитационную модель энергетических комплексов. В основу этой модели положен базисный набор имитационных моделей основных компонентов энергетических комплексов, в рамках которых исходная математическая модель высокой размерности может быть декомпозирована в совокупность более простых моделей, включающую в себя: систему обыкновенных линейных дифференциальных уравнений, систему линейных алгебраических уравнений, и совокупность нелинейных характеристик. Подобная декомпозиция позволяет использовать эффективную вычислительную схему расчета схемотехнических параметров исследуемых устройств.

Предложен принцип декомпозиции полноразмерных универсальных математических моделей энергетических комплексов в сокращенном гибридном базисе, позволяющий упростить вычислительную процедуру имитационного моделирования. В рамках используемого метода декомпозиции предложен принцип формирования сокращенного гибридного базиса, позволяющий значительно уменьшить размерность универсальной математической модели энергетического комплекса и упростить вычислительную процедуру имитационного моделирования.

На основе предложенного принципа декомпозиции для выбранного базиса разработана методика снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив в процессе разработки сложных энергетических комплексов.

Разработано программное обеспечение ППР при схемотехническом проектировании электроэнергетических комплексов, реализующее предложенную методику экспертного оценивания, и состоящее из экспертной системы и интеллектуализированной базы данных. Интеллектуализированная база данных включает в себя 42 сущности, сгруппированные в 7 блоков. В качестве физической реализации разработанной схемы данных выбрана СУБД Microsoft Access. Экспертная система схемотехнического проектирования энергетических комплексов, состоит из 5 основных модулей (администратора, аналитика, эксперта, ЛПР и доски объявлений). Все модули системы взаимосвязаны между собой посредством интеллектуализированной базы данных, выполняющей роль информационной среды, что позволяет осуществлять работу в многопользовательском режиме в реальном масштабе времени. Исследована эффективность предложенных методов и алгоритмов экспертного оценивания с использованием разработанного программного обеспечения ППР при схемотехническом проектировании энергетических комплексов повышенной мощности на базе серии резонансных инверторов.

Внедрение разработанного программного обеспечения в производственную деятельность БПО «Прогресс» (г. Уфа), показало снижение времени, затрачиваемого на схемотехническое проектирование энергетических комплексов повышенной мощности, в среднем на 50-60% при соблюдении требований технического задания по энергетическим характеристикам и области безопасной работы проектируемых изделий.

1. Basso С.Р., Basso С. Switch-Mode Power Supply SPICE Cookbook. — McGraw-Hill Professional; 1 edition, 2001. — 320 p.

2. Cadence. PSpice. Second Edition. PSpice A/D, PSpice A/D Basics, and Pspice. User's Guide. — Cadence Design Systems, Inc., 1996. — 593 p.

3. Keown J. OrCAD PSpice and Circuit Analysis (4th Edition). — Prentice Hall; 4 edition, 2000. — 609 p.

4. Miller G.A. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information // The Psycological Review, Vol. 63. — 1956. —pp. 81-97.

5. Muhammad H.R. SPICE for Circuits and Electronics Using PSPICE (2nd Edition). — Prentice Hall; 2nd edition, 1995. — 364 p.

6. Salama S. Simulation of power electronics systems using "SimuPec": the new power electronics toolbox for "Simulink/Matlab" // 2004 IEEE 35th Annual Power Electronics Specialists Conference (IEEE Cat. No.04CH37551). — 2004. — Vol.5. —P. 3409-13.

7. Schroeder C. Inside OrCAD (EDN Series for Design Engineers). — New-nes; Bk&Disk edition. — 1996. — 400 p.

8. Tuinenga P.W. SPICE: A Guide to Circuit Simulation and Analysis Using

9. Pspice. — Prentice Hall; 3rd/Bk&Dsk edition, 1995. — 288 p.

10. Vladimirescu A. The SPICE Book. —Wiley, 1993. —432 p.

11. Wan B, Nikitin P.V., Shi R.C.J. Circuit level modeling and simulation of mixed-technology systems // Proceedings. IEEE International SOC Conference. — 2004. —P: 113-16.

12. Алексеев А.В. Интеллектуальные системы принятия проектных решений / А.В. Алексеев, А.Н. Борисов, Э.Р. Вилюмс, Н.Н. Слядзь, С.А. Фомин. — М.: Zinatne, 1997. — 320 с.

13. АлтунинА.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. / Рос. Федерация. М-во образования. Тюм. гос. ун-т. — Тюмень: Изд-во Тюм. гос. ун-та, 2002. — 265 с.

14. АрсеньевЮ.Н. Принятие решений. Интегрированные интеллектуальные системы / Ю.Н. Арсеньев, С.И. Шелобаев, Т.Ю. Давыдова. — М.: Юни-ти-Дана, 2003. — 272 с.

15. Архипов С.Н., Борисов А.Н. Принятие проектных решений на основе планирования действий // Методы и системы принятия решений. Экспертные системы в автоматизированном проектиновании. — Рига: Риж. Политехи, ин-т, 1990, —С. 4-9.

16. Бевзов А.Н. Использование экспертных систем в задачах проектирования программного обеспечения // Датчики и системы. — 2002. — № 12. — С. 31-34.

17. Берников А.Р. Согласование экспертных оценок для формирования модели деятельности оператора в тренажерах / А.Р. Берников, Р.П. Графов // Информационные технологии. — 2003. — № 6. — С. 44-47.

18. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оце-нок.-М.: Статистика, 1974. — 159с.

19. Бешелев С.Д. Экспертные оценки. — М.: Наука, 1973. — 159с.

20. Болотовский Ю.И., Таназлы Г.И. OrCAD. Моделирование. "Поваренная" книга. — М.: издательство «Солон-пресс», 2005. — 200 с.

21. Болотовский Ю.И., Таназлы Г.И. Pspice-модели силовых тиристоров // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: Межвуз. научн. сб. Уфа: УГАТУ, 2002. С. 88-90.

22. Болотовский Ю.И., Таназлы Г.И. Анализ устройств преобразовательной техники с помощью САПР, расширяющей функциональные характеристики стандартных средств моделирования // Электротехника 2010 год: VII симп. Сб. док. Моск. обл., 2003. Т. IV. — С. 62-67.

23. Болотовский Ю.И., Таназлы Г.И. Опыт моделирования систем силовой электроники в среде OrCAD 9.2 // Силовая электроника. — 2004. — №1. — С. 90-95.

24. Болотовский Ю.И., Таназлы Г.И. Опыт моделирования систем силовой электроники в среде OrCAD 9.2. Часть 2 // Силовая электроника. — 2004, —№2. —С. 96-102.

25. Борисов А.Н. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, О.А. Крумберг и др. — Рига: Зина-тие, 1982.— 256 с.

26. Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Сукур Л.Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ: информационное, математическое и программное обеспечение. Рига: Зинайте, 1986. — 195 с.

27. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования.— Рига: Зинатне, 1990.— 184 с.

28. Варфоломеев В.И., Воробьев С.Н. Принятие управленческих решений. — М.: КУДИЦ-Образ, 2001. — 288 с.

29. Волков В.И. Методика экспертной оценки проектов инновационной направленности / В.И. Волков // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Серия Машиностроение. — 2004. — № 3. — С. 100-113.

30. Выявление экспертных знаний / О.И. Ларичев, А.И. Мечитов, Е.М. Мошкович, Е.М. Фуремс; Отв. ред. С.В. Емельянов. — М.: Наука, 1989. — 127 с.

31. ГлухЕ.М., ЗеленовВ.Е. Защита полупроводниковых преобразователей. — М.: Энергия, 1970. — 152 с.

32. ГлушковВ.И. Деркач О.И. Выбор альтернатив с учетом нечеткого описания последствий // Методы и системы принятия решений: Автоматизированные системы поддержки принятия решений в управлении и проектировании. — Рига: Риж. Политехи ин -т, 1985. — С. 29-41.

33. Горев А., Ахаян Р., Макашарипов С. Эффективная работа с СУБД. — СПб.: Питер Ком, 1997. — 704 с.

34. ГОСТ Р ИСО/МЭК 9075-93. Информационная технология. Язык баз данных SQL с расширением целостности.— Введ. 1993-01-01.— М.: Изд-во стандартов, 1993. — 112 с.

35. Грабер М. SQL. Справочное руководство.— М.: Лори, 2001.—354 с.

36. Гринченко Н.Н. Проектирование баз данных. СУБД Microsoft Access. Учебное пособие / Н.Н. Гринченко, Е.В.Гусев, Н.П.Макаров.— М.: Горячая Линия-Телеком, 2004. — 240 с.

37. ГультяевА.К. MATLAB 5.3. Имитационное моделирование в среде Windows. —М.: Изд-во «Корона-принт», 2001. — 400 с.

38. Д. Жук Современные системы автоматизации проектирования //

39. Компьютера. — 1996. — №27. — С. 10—12.

40. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных.— М.: Вильяме, 2001. — 1072 с.

41. Джеффри Д. У, Дженнифер У. Введение в системы баз данных.— М.: Лори, 2000. —376 с.

42. Дунаев С. Доступ к базам данных и техника работы в сети. — М.: Диалог-МИФИ, 1999. — 416 с.

43. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. — М.: Экономика, 1984. — 175с.

44. Евланов Л.Г. Экспертные оценки в управлении / Л.Г. Евланов,

45. B.А. Кутузов. — М.: Экономика, 1978. — 133с.

46. Ефанов В.Н., Старцев С.А. Интеллектуальные технологии проектирования сложных электроэнергетических систем // Электротехнические комплексы и системы: Межвуз. научн. сб. / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. — Уфа. —2003. —С. 21-25.

47. Жуковин В.Е. Многокритериальные модели принятия решений с неопределенностью. — Тбилиси: Мецниереба, 1983. — 104 с.

48. Жуковин В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений. — Тбилиси: Мецниереба, 1988. — 71 с.

49. Заде Л .А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. В кн.: Математика сегодня. — М.: Знание, 1974.—1. C. 5-49.

50. Згуровский М.З. Экспертные системы в управлении проектами // Проблемы управления и информатики. — 2000. — № 6. — С. 102-109.

51. Иванов А.И. Синтез и реализация линейных динамических звеньевэлектронных систем управления: Учебное пособие. — Уфа: УАИ, 1988. — 84 с.

52. Иванов А.И. Электронная техника регулирования: Учебное пособие. — Уфа: УАИ, 1983. — 103 с.

53. Информационное обеспечение систем управления СУБД Access/ JI.A. Широков, А.Е. Рабинович, O.JI. Широкова. — М.: МГИУ, 2002. — 236 с.

54. Кандзюба С.П., Громов В.Н. Delphi 6. Базы данных и приложения. Лекции и упражнения. — М.: ДиаСофт, 2001. — 576 с.

55. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. — СПб.: Изд-во БХВ-Петербург, 2005. — 400 с.

56. Кини Р.А. РайфаХ. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1981. — 560 с.

57. Кирхлер Э., Шротт А. Принятие решений в организациях. — М.: Гуманитарный центр, 2004. — 160 с.

58. Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. — М.: Вильяме, 2003. — 1436 с.

59. КорнеевВ.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации/ В.В. Корнеев , А.Ф. Гареев, С.В. Васютин, В.В. Райх.— М.: Нолидж, 2000. —352 с.

60. Кренке Д. Теория и практика построения баз данных. — СПб.: Питер, 2005. — 864 с.

61. Крисевич B.C. Экспертные системы для персональных компьютеров: Методы, средства, реализации: Справ, пособие / B.C. Крисевич и др. — Минск: Высш. шк., 1990. — 190 с.

62. Крумберг О.А. Анализ возможностей исходов в дереве решений // Модели выбора альтернатив в нечеткой среде: Тезисы докл. межресп. науч. конф. — Рига.: Рижский политехи. Ин-т, 1984.

63. Крумберг О.А. Теория психологической возможности для моделирования выбора в условиях неопределенности // Методы принятия решений в условиях неопределенности. — Рига.: Рижский политехи. Ин-т, 1980.

64. Кузьмин В.Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений. — М.: Наука, 1982. — 168с.

65. Кулагин О.А. Принятие решений в организациях. — М.: Сентябрь, 2001, — 148 с.

66. Лазарев Д.Ю. Применение экспертных систем на этапах принятия проектных решений // Техника машиностроения. — 2003. — №5. — С. 37-41.

67. Лазарев Д.Ю. Применение экспертных систем на этапах принятия проектных решений // Техника машиностроения. — 2003. — № 5. — С. 37-41.

68. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника Событий в Волшебных Странах: Учебник. Издание второе, перераб. и доп. — М.: Логос, 2002. —392 с.

69. Левин Р. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике / Р. Левин, Д. Дранг, Б. Эделсон; Пер. с англ. М.Л. Сальникова, Ю.В. Сальниковой. — М.: Финансы и статистика, 1991. — 237 с.

70. Литвин П. Access 2002. Разработка корпоративных приложений для профессионалов / П Литвин, К Гетц, М Гунделой. — СПб.: Питер, BHV,2003. —848 с.

71. Лихоступ С.В. О системе экспертного оценивания объектов как элементов интеллектуальной технологии поддержки принятия решений для корпоративных систем // Управляющие системы и машины. — 2002. — №6. — С. 42-49.

72. Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта / Пер. с франц. — М.: Мир, 1991. —568 с.

73. Лоу A.M., Кельтон В.Д. Имитационное моделирование / Пер. с англ. под ред. Томашевского В.Н.— СПб.: Питер, Издательская группа BHV,2004. — 848 с.

74. Лоу A.M., Кельтон В.Д. Имитационное моделирование: Классика CS / Пер. с англ. под ред. Томашевского В.Н.— СПб.: Питер, Издательскаягруппа BHV, 2004. — 847 с.

75. Маковский В.А. Базы знаний. Экспертные системы: Самоучитель. — М.: Изд-во стандартов, 1993. — 36 с.

76. Малыхина М.П. Базы данных: основы, проектирование, использование. — СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 512 с.

77. Меркурьева Г.В. Диалоговая система построения и анализа лингвистических лотерей // Методы и системы принятия решений: Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах. — Рига: Риж. Политехи. Ин-т. 1983.

78. Моисеев В.Б. Представление знаний в интеллектуальных системах // Информатика и образование. — 2003. — №2. — С.84-91.

79. Моисеев Н.Н. Формальные и неформальные методы анализа : экспертиза // Экология и жизнь. — 2005. — № 1. — С. 6-10.

80. Моисеева Н.Н. Математические задачи системного анализа.— М.: Наука, 1981. —368 с.

81. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему / Перевод с англ. Н.Н. Слепова. — М.: Энергоатомиздат, 1991. — 288 с.

82. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. — М.: Наука, 1970. — 707 с.

83. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. — 175 с.

84. Орловский С.А. Нечеткие отношения предпочтения в задачах принятия решения // Математические методы оптимизации и структурирования систем. — Калинин: Калини. Гос. Ун-т, 1980. — 189 с.

85. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации. — М.: Наука, 1981. — 206 с.

86. П. Джексон Введение в экспертные системы: Пер. с англ.: Уч. Пос. — М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. — 624 с.

87. Павлова Н.В. Выбор состава аппаратуры сложных приборных комплексов на базе методов искусственного интеллекта // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2000. — № 8. — С. 57-59.

88. Панов А.В. Разработка управленческих решений: информационные технологии. Учебное пособие для вузов / Под ред. д.с.н., профессора Т.Н. Афанасьевой. — М.: Горячая линия-Телеком, 2004. — 151 с.

89. Переверзев-Орлов B.C. Советчик специалиста: Опыт разработки партнерской системы / Отв.ред. И.А.Овсеевич; АН СССР, Ин-т пробл. передачи информ. — М.: Наука, 1990. — 133 с.

90. Перельройзен Е.З. Проектирование на VHDL. — М.: изд-во "Солон", 2004. — 448 с.

91. Перов А.В. Дискуссия и принятие решений в группе: технология мо-дерации. — М.: Речь, 2005. — 80 с.

92. Петраков О.М. Создание аналоговых PSPICE-моделей радиоэлементов. — М.: Изд-во "РадиоСофт", 2004. — 208 с.

93. ПовароваВ.С. Экспертная система принятия управленческого решения // Известия вузов. Машиностроение. — 2003, — № 8. — С. 51-55.

94. Подшивалова Е. Принятие управленческого решения в вопросах управления персоналом на основе экспертных оценок // Консультант директора. — 2000. — № 15. — С. 19-22.

95. Попов Э.В. Статистические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие для студ. вузов по спец. "Прикладная математика", "Автоматиз. системы обработки информации и управления". — М.: Финансы и статистика, 1996. —319 с.

96. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейес-Рота,

97. Д. Уотермена, Д. Лената; Пер.с англ. Ю.И. Крюкова и др.; Под ред. В .Л. Стефанюка. — М.: Мир, 1987. — 438 с.

98. Просин А.А. Определение степени конфликта предпочтений при переговорах в коллективном принятии решений // Методы и системы принятия решений. Экспертные системы в автоматизированном проектировании. — Рига: Риж. Политехи, ин-т, 1990. — С. 153-158.

99. Пупков К.А. Интеллектуальные системы (исследование и создание) / К.А. Пупков, В.Г. Коньков.— М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2003.— 348 с.

100. Разевиг В.Д. Система проектирования OrCAD 9.2. — М.: изд-во "Со-лон-Р", 2001. —528 с.

101. Разевиг В.Д. Система проектирования цифровых устройств OrCAD. — М.: изд-во "СОЛОН-Р", 2000. — 160 с.

102. Разевиг В.Д. Схемотехническое моделирование с помощью Micro-CAP 7. — М.: изд-во "Горячая линия-Телеком". — 2003. — 368 с.

103. Рахманкулов В.З. Что хотят получить пользователи от новых поколений CAD/CAM/CAE? // Автоматизация проектирования.— 1997.— №2.— С. 42-44.

104. Ременников В.Б. Разработка управленческого решения: Учебное пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. — 140 с.

105. Роб П., Коронел К. Системы баз данных: проектирование, реализация и управление. — СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 1040 с.

106. Рот Михаэль. Интеллектуальный автомат: компьютер в качестве эксперта / Перевод с нем. А.П.Свиридова. — М.: Энергоатомиздат, 1991. — 79 с.

107. Ротач В.Я. Экспертная оценка алгоритмов управления и их оптимизация при неполной информации о модели объекта / В.Я. Ротач, К.А. Гришин // Теплоэнергетика. — 2003. — № 10. — С. 2-8.

108. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование: Теория и технологии. — СПб.: Издательская группа BHV, 2004. —384 с.

109. Свидетельство об официальной регистрации базы данных для ЭВМ №2005620158. Интеллектуализированная база данных для экспертной системы. / Старцев С.А. — М.: Роспатент, 2005.

110. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2005611476. Экспертная система схемотехнического проектирования энергетических комплексов / Старцев С.А. — М.: Роспатент, 2005.

111. Силич В.А. Метод объектного моделирования для проектирования сложных систем // Автоматизация и современные технологии.— 2003.— №4. —С. 14-21.

112. Симанков B.C. Методика выбора инструментальных средств для разработки экспертных систем // Автоматизация и современные технологии. — 2003. —№ 1, —С. 12-16.

113. Системный анализ и принятие решений. Словарь-справочник. — М.: Высшая школа, 2004. — 616 с.

114. Смирнов А.В., Юсупов P.M. Технология параллельного проектирования: основные принципы и проблемы внедрения // Автоматизация проектирования. — 1997. — №2. — С. 50-56.

115. Сойер Б. Программирование экспертных систем на Паскале / Пер. с англ. В.А.Белова; Предисл. В.П. Иванникова.— М.: Финансы и статистика, 1990. — 191 с.

116. СорокинА Delphi. Разработка баз данных.— СПб.: Питер, 2005.—480 с.

117. Старцев С.А. Автоматизация процедуры внешнего проектирования электроэнергетических систем // Авиация и космонавтика-2004: 3-я Международная конференция и выставка, Москва, МАИ, 1-4 ноября 2004 года: Материалы конференции. — М.: МАИ. — 2004. — С. 63.

118. Степин B.C. Философия науки и техники: учеб. пособие для студ. вузов / B.C. Степнин, В.Г. Горохов, М.А. Розов. — М.: Гардарики, 1996. — 400с.

119. Суворова Е, Шейнин Ю. Проектирование цифровых систем на VHDL. — СПб.: БХВ-Петербург; Арлит, 2003. — 576 с.

120. Т Карл. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / Перевод с анлг. В.А. Кондратенко, С.В. Трубицына; Предисл. Г.С. Осипова. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 319 с.

121. Тиристорные преобразователи частоты/ А.К.Белкин, Т.П. Костюкова, Л.Э. Рогинская, А.А. Шуляк. — М.: Энергоатомиздат, 2000. — 263 с.

122. Томашевский В., Жданова Е. Имитационное моделирование в среде

123. GPSS. — M.: Изд-во «Бестселлер», 2003. — 416 с.

124. Трахтенгерц Э.А. Анализ ведения деловых переговоров с помощью компьютерных систем поддержки принятия групповых решений // Известия РАН. Теория и системы управления. —№ 6. — 2002. — С. 98-123.

125. Трахтенгерц Э.А. Возможности и реализация компьютерных систем поддержки принятия решений // Известия РАН. Теория и системы управления—№3—2001. — С. 86-114.

126. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при выработке групповых решений. — Препринт. М.: Институт проблем управления РАН, 2001. —84 стр.

127. Трахтенгерц Э.А. Метод субъективных предпочтений в распределённых системах поддержки принятия решений // Труды международной конференции "Параллельные вычисления и задачи управления".— 2001.— С. 150-187.

128. Трахтенгерц Э.А. Неопределённость в моделях компьютерных систем поддержки принятия решений // Новости искусственного интеллекта. — №5-6. —2001. —С. 3-11.

129. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. — М.: "Синтег", 2001. — 250 с.

130. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности.—М.: Наука, 1981. —258 с.

131. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. / Под ред. В.Л. Стефанюка. — М.: Мир, 1989. — 388 с.

132. ФишкисВ.С., Левченков А.С. Приянтие решений с помощью электронных таблиц в задачах упорядочения // Методы и системы принятия решений. Экспертные системы в автоматизированном проектировании. — Рига: Риж. Политехи, ин-т, 1990. — С. 166-172.

133. Хайнеман P. PSPICE. Моделирование работы электронных схем (с CD-ROM). — М.: изд-во "ДМК", 2002. — 336 с.

134. Частиков А.П. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS: учебное пособие / А. П. Частиков , Т. А. Гаврилова, Д. JL Белов. — СПб: БХВ-Петербург, 2003. — 608 с.

135. Чебовский О.Г. Испытание силовых полупроводниковых приборов. — М.: Энергоиздат, 1981. — 200с.

136. Чернов В.А. Имитационное моделирование и экспертные системы в инновационной деятельности организаций // Инновации. — 2000. — № 1-2. — С. 78-86.

137. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации и принятия решений. Уч. пособие. — СПб.: Лань, 2001. — 384 с.

138. Чичварин И.В. Экспертные компоненты САПР. — М.: Машиностроение, 1991. — 239с.

139. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. — М.: Энергоатомиздат, 1983, — 184 с.

140. Экспертные оценки в научно-техническом прогнозировании / АН УкрССР, Ин-т кибернетики. — Киев: Наукова думка, 1974. — 160с.

141. Экспертные оценки и их применение в энергетике / И.С. Вартазаров, И.Г. Горлов, Е.В. Минаев, P.M. Хвастунов; Под ред. P.M. Хвастунова. — М.: Энергоиздат, 1981. — 188 с.

142. Экспертные системы: Принципы работы и применение / А. Брукинг, П. Джонс,Ф. Кокс и др.; Под ред.Р. Форсайта; Пер.с англ. С.И. Рудаковой; Под ред. В.Л. Стефанюка. — М.: Радио и связь, 1987. — 220 с.

143. ЭлтиДж. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер.с англ. Б.И. Шитикова. — М.: Финансы и статистика, 1987. — 190 с.