автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Интеллектуальное автоматизированное управление пусками химических производств

кандидата технических наук
Степанов, Александр Анатольевич
город
Москва
год
2002
специальность ВАК РФ
05.13.06
цена
450 рублей
Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Интеллектуальное автоматизированное управление пусками химических производств»

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Степанов, Александр Анатольевич

Список сокращений.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА ПУСКА ПРОИЗВОДСТВА АЗОТНОЙ

КИСЛОТЫ КАК ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ.

1.1. Описание производства слабой азотной кислоты и пусковых процессов.

1.2. Обзор публикаций по автоматизации пусковых процессов в сложных технологических системах.

1.3. Постановка задачи управления пуском производства азотной кислоты.

2. ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПУСКАМИ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ.

2.1. Обзор методов интеллектуализации автоматизированных систем управления.

2.2. Интеллектуализация на основе принципов прецедентноориентированного управления.

2.3. Построение прецедентно-ориентированной модели пуска.

2.3.1. Структурно-функциональная иерархия объекта управления.

2.3.2. Пусковые состояния в прецедентной модели управления пуском химического производства.

2.3.3. Комплексы управляющих воздействий.

3. ПРЕЦЕДЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ ПУСКА ПРОИЗВОДСТВА АЗОТНОЙ КИСЛОТЫ.

3.1. Структурно-функциональная иерархия производства азотной кислоты.

3.2. Управление газотурбинной установкой.

3.3. Управление узлом подготовки аммиака.

3.4. Управление узлом конверсии.

3.5. Управление узлом абсорбции.

3.6. Управление узлом каталитической очистки.

3.7. Управление общецеховыми подготовительными операциями.

4. РЕАЛИЗАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ АСУ ПУСКОМ КРУПНОТОННАЖНЫХ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ.

4.1. Методы коррекции и оптимизации прецедентной модели пуска.

4.2. Метод идентификации неопределенных состояний пусковых процессов.

4.3. Язык описания прецедентов как инструмент для разработки модели пуска.

4.4. Алгоритмическое обеспечение интеллектуального автоматизированного управления пуском химических производств.

4.5. Интеграция задачи интеллектуального автоматизированного управления пуском с задачами АСУ химическим производством.

4.6. Построение прецедентной модели пуска химического производства с использованием автоматизированного обучения.

4.7. Имитационное моделирование работы интеллектуальной АСУ пуском производства азотной кислоты.

Введение 2002 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Степанов, Александр Анатольевич

Необходимость повышения уровня автоматизации пусковых процессов крупнотоннажных химических производств обусловлена в первую очередь заметным влиянием динамических явлений на эффективность и безопасность работы сложных химико-технологических систем (ХТС). Качество управления пуском определяет такие факторы функционирования производства, как расход энергетических ресурсов, износ оборудования, экологическую обстановку на территориях расположения химкомбинатов, а также к ним прилегающих, возможность возникновения аварийных ситуаций.

Управление пусками приобретает особое значение в условиях перехода многих предприятий химической отрасли к "работе на заказ", когда резко возрастает частота временных остановов.

Технологические схемы современных крупнотоннажных производств обладают высокой сложностью и, как правило, включают в свой состав различное энерго- и химико-технологическое оборудование: газотурбинные установки, котлы-утилизаторы, теплообменную аппаратуру, каталитические реакторы, абсорберы и т.д. При этом с увеличением сложности и единичной мош;ности агрегатов увеличиваются их стоимость, затраты на обслуживание, а также экологическая опасность при эксплуатации и, как следствие, повышаются требования к эффективности управления пусковыми процессами.

Как показывает опыт эксплуатации крупнотоннажных агрегатов производства слабой азотной кислоты (АК) под давлением 0,73 МПа, пуск указанных агрегатов требует от операторов и вспомогательного обслуживаюш;его персонала предельной концентрации внимания, быстроты и точности действий, максимального использования личного производственного опыта, что приводит к нервному и физическому перенапряжению и, как следствие, к частым ошибкам при проведении пуска: пропуску отдельных операций, нарушению положений регламента и инструкции, к возникновению нештатных ситуаций и аварийным остановам агрегата в процессе пуска.

Трудности при автоматизации пусковых режимов обусловлены в первую очередь спецификой объекта управления - структурной сложностью, нелинейностью динамических характеристик, многообразием предпусковых состояний, неполнотой и недостоверностью знаний о текущих ситуациях на многих технологических стадиях пускового процесса из-за несовершенства измерительных методик и отсутствия точного представления о кинетике физико-химических процессов и др.

Существенно, что при пуске подсоединение систем происходит постепенно, по мере их готовности к функционированию, т.е. имеет место изменение структуры технологической схемы, а следовательно, и изменение функциональных зависимостей между ее отдельными компонентами. На пример, вывод газотурбинной установки на режим холостого хода, розжиг контактного аппарата, пуск узла подготовки аммиака являются подзадачами, выполняющимися при пуске производства азотной кислоты в разное время при соблюдении определенных технологических условий, и связанными строгими отношениями следования, а также материальными потоками.

Сложность пусковых процессов затрудняет получение их адекватных математических моделей на основе известных физических или химических законов. Для получения математического описания динамических процессов часто упрощается их физико-химическая сущность; модель строится на базе конечно-разностных или эмпирических зависимостей. Эффективное использование таких моделей возможно либо на конкретным объекте управления, на котором эти зависимости были получены, либо в ограниченном диапазоне изменения его характеристик.

В связи с этим существующие АСУ выполняют в основном функции контроля, сбора и хранения информации, поступающей с объекта, лишь иногда осуществляя отдельные функции планирования и оптимизации частных пусковых операций.

Все выше сказанное о пусковых режимах крупнотоннажных химических производств позволяет отнести их к классу сложных, плохо определенных объектов управления, для которых, как показывает опыт проектирования и эксплуатации АСУ, принятие априори некоторой неизменной математической модели управления неадекватно действительному положению вещей. При создании автоматизированных систем управления динамическими процессами становится необходимым и целесообразным применение методов искусственного интеллекта, т.е. введение в вычислительную среду систем управления компонентов, моделирующих "поведение" наиболее квалифицированного управленческого персонала и дополняющих формализованные" механизмы динамического управления. В этом случае эффективность управления оказывается в прямой зависимости от "количества" м м и "качества" накопленных при проведении пусков знаний, а также адекватности их отражения в системе управления.

Интеллектуализация автоматизированного управления динамическими процессами в сложных технологических системах требует разработки специальных методов и средств для создания и обработки гибридных формально-эвристических математических моделей, включающих в себя как полностью формализованные составляющие, описывающие хорошо изученные физико-химические процессы (ФХП), так и накопленные экспертные знания о поведении и управлении процессами, пока неподдающимися строгому математическому описанию.

Ананиз проведенных в данной области работ указывает на необходимость поиска более совершенных методов управления пуском химических производств, в частности, на основе интеллектуализации АСУ. Данная работа посвящена разработке метода интеллектуального автоматизированного управления, позволяющего повысить качество функционирования крупнотоннажных химических производств в динамических режимах.

Содержание работы изложено в четырех главах и приложениях. В первой главе проведен анализ крупнотоннажного производства слабой азотной кислоты и его пуска как объекта управления, представлен обзор работ по автоматизации пуска химических производств, поставлена задача управления пусковыми процессами и обосновано применение методов ее решения с использованием экспертной информации.

Во второй главе представлен обзор способов интеллектуализации систем управления, предложен метод автоматизации пусков химических производств на основе принципов прецедентно-ориентированного управления, обоснована форма организации знаний интеллектуальной АСУ.

Третья глава посвяш;ена разработке модели пуска крупнотоннажного химического производства слабой азотной кислоты, обобщ,аюпЛей накопленные формализованные и экспертные знания о свойствах пускового- процесса и способах наиболее эффективного управления.

В четвертой главе представлены: методы оптимизации и коррекции прецедентной модели пуска, язык описания прецедентов, алгоритмическое обеспечение прецедентно-ориентированного управления, принципы интеграции автоматизированного управления пуском с другими задачами управления химическим производством, описываются функциональные возможности разработанного программного комплекса, а также результаты имитационного моделирования его работы.

На защиту диссертации выносятся:

1) метод интеллектуального автоматизированного управления пусками химических производств на основе гибридных формально-эвристических моделей фреймового типа;

2) методика разработки прецедентно-ориентированных моделей управления пуском крупнотоннажных химических производств, а также методы их автоматической коррекции и оптимизации;

3) принципы организации программного обеспечения задачи управления пуском химического производства.

Заключение диссертация на тему "Интеллектуальное автоматизированное управление пусками химических производств"

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ и РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 .Пуск типового производства азотной кислоты является сложным, плохо определенным объектом управления. При автоматизации пуска необходимо использовать экспертные знаний.

2. Разработан метод прецедентно-ориентированного управления пуском химических производств на основе совместного использования формализованных и неформализованных способов управления динамическими процессами.

3. Построена иерархическая фреймовая модель представления знаний о пусковых процессах химических производств, единицей знаний в которой является прецедент.

4. Разработан ориентированный на решение задач управления пуском химических производств язык описания прецедентов, позволяющий отразить плохо формализованные экспертные знания о свойствах пусковых процессов.

5. Сформирована прецедентная база знаний по управлению пусковыми процессами производства слабой азотной кислоты с использованием экспертных знаний операторов, технологов и специалистов по проведению пусков.

6. Предложены принципы и структура программного комплекса для реализации интеллектуального автоматизированного управления пуском химических производств на основе 8САВА-систем. По результатам имитационного моделирования разработанное программное обеспечение принято к внедрению НИП "Энерготехнология".

выключение

Целевое состояние исправна исправна

КУВ

ПЛУ: ([л¥т?л0] -> [сообщение: "пр оверить: дат. вкл. и выкл., перейти на ручное управление"]; [шт=0 л (ГTУ=SOv ГТУ=81 V ГТУ = 82)]Л[сообщение:"отказ дат. вкл. и выкл.", автомат безопасности=выкл.]) ПЛУ:(->[слив масла предельной защиты, клапан-'открыто", отсекатель на линии природного газа=" закрыто", ЭДГ="выкл" 1) ПЛУ:( ->[сообщение: "отказ управления ЭДГ", ЭДГ = "выкл", отсекатель на линии природного газа=" закрыто"])

ПЛУ:(л[сообщение: "останов внешними средствами"])

КУВ

ПЛУ:(-л[сообщение: "отказ выключателей"]), диагностика:(" контактные элементы") ПЛУ: (-> [сообщение: пропали сигналы от концевых выключателей

Состояние клапана остановка при открытии или закрытии вкл"л сигнал с муфты = "1" л время закрытия > 1 V конц.выкл.закр. = "вкл"л сигнал с муфты = "1" л время открытия > 1 конц.выкл.откр. = "неопределено"У конц.выкл.закр. = "неопределено" Описание образа состояния клапана (конц.выкл.откр. = "неопределено"У конц.выкл.закр. = "неопределено") У время выполнения >1 исправна

Целевое состояние заклинивание задвижки"], [состояние = "закрытие задвижки"] -Л[задвижка = "открыто", задвижка = "закрыто"], [состояние = "открытие задвижки"] задвижка = "закрыто", задвижка = "открыто"]) ПЛУ:(л[сообщение: "отказ выключателей"]), диагностика:("контактные элементы")

КУВ

П ЛУ: (-Л [сообщение: "неисправность клапана"], [состояние = "закрытие"] -Л[клапан = "открыто", клапан = "закрыто"], [состояние = "открытие"] л[ клапан = "закрыто", клапан = "открыто"])

З.З.Управление узлом подготовки аммиака

В управлении УПА выделены этапы: прием жидкого аммиака и пуск УПА, поддержание заданного уровня производительности узла по расходу газообразного аммиака (рис.3-6).

Рис. 3-6. Пусковая траектория УПА: 80 - начальное состояние, 81 - нормальная работа, 8* - ЗТР

Первая задача (переход из 80 в 81) заключается в выполнении множества подготовительных (подготовка и прием питательных сред) и вспомогательных (диагностика оборудования, коммуникаций и приборов, проверка номинальных значений технологических параметров) операций ол'лпа? минимизирующих время 1упАп наполнения испарителя до заданного уровня Ьшз(1); осуществляется алгоритмом ПЛУ, обеспечивающим соблюдение условий следования пусковых операций (табл. 3-5).

Вторая задача (переход из 81 в 8*) заключается в поддержании уровня жидкого аммиака Ьннз(1) в испарителе, давления и температуры газообразного аммиака, соответственно, в испарителе Ршз(1) и за подогревателем ТЛнзСО при помощи изменения расходов греющего пара в испаритель Огписп(1) и подогреватель ОшпС!)? а также обеспечении допустимых параметров загрязнения газообразного аммиака РЗГТЫНЗ(1) операциями подготовки, диагностики и смены фильтра 0°'*УПА-' АРЖЗ(СГПИСП(1), 0°"ЛпА)->п1т, АТшз(0гпп(1), 0°^УпЛ)->шт, АРзгркнз(0Л"*упА)->т1п, где А - интегральные критерии качества регулирования. Указанные задачи не связаны переменными управления с другими задачами и решаются независимо.

Регулирование Рннз(1) и Тннз(1) осуществляется штатной системой ПИД-регулирования. Эффективность очистки аммиака обеспечивается управлением УПА на основе прецедентов (представлены в табл.3-5).

Библиография Степанов, Александр Анатольевич, диссертация по теме Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

1. Атрощенко В.И., Каргин СИ. Технология азотной кислоты. - М:Химия, 1970. 494 с.

2. Производство азотной кислоты в агрегатах большой единичной мощности/ Под ред. В.М. Олевского. М.: Химия, 1985. - 400 с, ил.

3. Бащлыков A.A., Еремеев А.П. Экспертные системы поддежки принятия решений в энергетике/ Под ред. А.Ф. Дьякова. М.: МЭИ, 1994. - 216с., ил.

4. Рыбкин Г.Е. Математическое описание и алгоритмы управления пуском крупнотоннажных агрегатов азотной кислоты на примере схемы под единым давлением. Диссер. на соиск. уч. ст. к.т.н. М: МИХМ, 1984.

5. Иванов В.А., Кафаров В.В., Перов В.Л., Резниченко A.A. Принципы построения алгоритмов пуска химических производств.-Автоматика и телемеханикаД980,№7, с.168-180.

6. Кобяков А.И. Автоматизированное оптимальное управление пусковыми процессами сложных химико-техиологических систем/ Автореф. на соиск. уч. ст. д.т.н. М: МИХМ, 1991.

7. Горелик А.Х., Дуэль М.А. и др. Автоматизация пусковых режимов паро- и турбогенераторов на тепловых электростанциях. М.: Тр. ЦНИИКА, Вопросы промышленной кибернетики, 1974, Вьш.№39.- с. 14-16.

8. Дуэль М.А., Горелик А.Х., Марьенко А.Ф. Автоматическое управление энергоустановками в пусковых режимах. Киев: Техника, 1974.- 152с.

9. Ю.Измайлов A.B., Мицкевич Ю.Т. Оптимизация по быстродействию запуска и переходов с режима на режим противоточиых экстракционных процессов. М.: Теоретические основы химической технологии №6,1976. - с.920-925.

10. П.Авдеев A.M., Демиденко Н.Д. Моделирование оптимальных систем управления процессами ректификации// Сб. научн. тр. Всесоюзной школы-семинара "Управление распределенными системами с подвижным воздействием". Куйбышев: КПТИ, 1983. - с.5-6.

11. Алиев P.A. и др. Производственные системы с искуственным интеллектом. М.: Радио и связь, 1990.-264 с, ил.

12. Перлов Е.И., Багдасарян B.C. Оптимизация производства азотной кислоты.-М., Химия, 1983.-("Химическая кибернетика").-208 с, ил.

13. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения.-М.:Наука, 1987.-144с.

14. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько СВ. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления/ Автоматическое управление и интеллектуальные системы: Межвуз. сб. науч. тр. М.: МГИРЭА, 1996. -с. 5-14.

15. S.Francis J.C, Leitch R.R. Intelligent knowledge based process control. "Control'SS: Int. Conf. Cambridge, 9-11 July, 1985, Vol.2". London. New York. 1985,483-488 (англ.).

16. Степанов A.A. Интеллектуальная АСУ пусками химических производств// Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов Международ, науч. конф. В 5-ти т. Т.5./ НовГУ. Вел. Новгород, 1999. с. 184-186.

17. Степанов A.A., Багдасарян B.C. Интеллектуальная АСУ пуском производства азотной кислоты// Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов Международ, науч. конф. В 6-ти т. Т.6./ СФ МЭИ. Смоленск, 2001. с. 117-119.

18. СтепановА.А. Автоматизированное прецедентно-ориентированное управление пускми химических производств// Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов Международ, науч. конф. В 6-ти т. Т.6./ СФ МЭИ. Смоленск, 2001. с. 119-121.

19. Степанов A.A. Способ организации знаний в компьютерных системах обучения// Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов Международ, науч. конф. В 7-ти т. Т.6./ СПбГТИ. СПб., 2000. с. 243-244.

20. Степанов A.A. Организация знаний в компьютерных обучающих системах// Новыематериалы и технологии: Сб. тез. докл. Всерос. науч.-техн. конф./ Рос. гос. технол. ун-т (МАТИ). М., 2000. с. 349-350.

21. Степанов A.A. Построение баз знаний в автоматизированных системах управления слабоструктурированными объектами// XXVI Гагаринские чтения: Сб. тез. докл. Международ, науч. конф. Т.1./ Рос. гос. технол. ун-т (МАТИ). М., 2000. с. 511-512.

22. Мурадян Г.Б. Модель принятия решений в интегрированных АСУ на основе формальных и экспертных методов//ЭВМ новых поколений и перспективы их использования в народном хозяйстве: Матер, семин. обгц. "Знание"/ МДНТП. М., 1989. с. 137-145.

23. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 288с.

24. Брукинг А., Джонс П., Конг Ф. и др. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987. - 224с.

25. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.388с.

26. Построение экспертных систем/ Под ред. Хейеса-Рота Ф., Уотерман Д., Лената Д.: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. - 441с.

27. Башлыков A.A. Экспертные системы: состояние и перспектива применения в атомной энергетике. М.: Информэнерго (серия Атомные станции, вып. №5), 1989. - 52с.

28. Экспертные системы: состояние и перспективы./ Отв. ред. Д.А. Поспелов М.: Наука, 1989.- 152с.

29. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем: Пер. с англ. / Под ред. С. Ю. Маслова. М.: Наука, 1983. - 360с.

30. Вагин В.И. Дедукции и обобщения в системах принятия решений. М.: Наука, 1988. -3 84с.

31. Еремеев А.П. Продукционная модель представления знаний на базе языка таблиц решений./ Изв. АН СССР Техн. кибернетика, 1987 №2. -с. 196-207.

32. Еремеев А.П. Некоторые формы построения на таблицах решений./ Программирование, 1978 №4. -с. 16-22.

33. Еремеев А.П. О трансляции таблиц решений./ Программирование, 1981 №1. -с. 4857.

34. Еремеев А.П. О корректности таблиц решений./ Программирование, 1984 №4. -с.32.36.

35. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. М.: Химия, 1995. - 368с.

36. Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Топологические модели представления знаний для автоматизированного синтеза ресурсосберегаюш;их ХТС / ДАН СССР, 1987. Т. 293. №4. с. 933-937.

37. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. - Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 288 с.

38. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. -М.: Мир, 1991. -568 с, ил.

39. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. -М.: Мир, 1973.272с.

40. Q. Xia, М. Rao. Knowledge arhitecture and system design for intellegent operation support systems / Pergamon, Expert System with Application №17, 1999. -c. 115-127.

41. Christine W. Chan, Lin-Li Chen, Liqiang Geng. Knowledge engineering for an intelligent case-based system for help desk operations / Pergamon, Expert System with Application №18, 2000.-p. 125-132.

42. Yoon, Y., & Acree, A. D. Development of a case-based expert system: application to a service coordination problem. Expert Systems with Applications, №6, 1993. p.77-85.

43. Шумихин А.Г., Дадиомов Р.Ю. Метод вывода по случаям в интеллектуальной системе управления бумагоделательной машиной //Сб. науч. тр. Междунар. научи, конф. "Математические методы в технике и технологиях" ММТТ-2000, С.Петербург, 2000 г., -Т.6,-С.138

44. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советуюш;ие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990.-272 с.

45. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.-208 с.

46. Dubois D., Prade Н. Fuzzy sets and system; Theory and Application, Acad. Press, Inc.,1980.

47. МИКОНИ C.B. Модели и базы знаний. Спб.: ПГУПС, 2000. 155с.

48. Ревунков Г.И., Самохвалов Э.Н., Чистов В.В. Базы и банки данных и знаний. М.: Высшая школа, 1992.-367 с, ил.

49. Малпас Дж. Реляционный язык Пролог и его применение: Пер. с англ./Под ред.

50. В.Н. Соболева. M.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 464 с.

51. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 560 с, ил.

52. Язык Пролог в пятом поколении ЭВМ: Сб. статей 1983 1986 гг.: Пер. с англ./Сост. Н.И. Ильинский. - М.: Мир, 1988. - 501 с, ил.

53. Ин Ц., Соломон Д. Использование Турбо-Пролога: Пер. с англ. М.: Мир, 1993. -608 с, ил.

54. Ротач В.Я. Расчет настройки промышленных систем регулирования. М. Л.: Госэнергоиздат, 1961. - 344 с. с черт.

55. Ротач В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования. М.: "Энергия", 1973. 440 с. с ил.

56. Теория оптимальных систем автоматического управления. Иванов В.А., Фалдин Н.В. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит, 1981. - 336 с.

57. Олейников В.А. и др. Основы оптимального и экстремального управления. М.: Высшая школа, 1969. 296 с, ил.

58. Богатиков В.Н., Палюх Б.В. Построение дискретных моделей химико-технологических систем. Теория и практика. Апатиты: изд. КНЦ РАН, 1995 - 164 с.

59. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: В 2-х кн. Пер. с англ. М.: Мир, 1986. - 320 с, ил.

60. Беккер В.Ф., Бильфельд Н.В., Канель Ю.М. Динамическая экспертная система для управления агрегатом аммиака. Математические методы в химии и технологиях (ММХТ-11):Сб.тезисов докл.П Международ, науч. конф./Владим.гос.ун-т. Владимир, 1998, с.283-284.

61. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения. Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1985. - 199 с, ил.

62. Математические методы в планировании и управлении химическим предприятием/ под ред. М.М. Федоровича.- М.: "Высшая школа", 1971. 319с.

63. Страхова Л.П. Анализ систем управления в химической промышленности. М.: МИУ, 1977. - 36 с, ил.

64. Куратовский К., Мостовский А. Теория множеств. М.: Мир, 1970. 416с.

65. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1994. - 256 с, ил.

66. Городецкий В.И. Байесовский вывод. Ленинград: ЛИИ А, 1991. - 38с.

67. Бакаев A.A., Гриценко В.И., Козлов Д.Н. Методы организации и обработки баз знаний. Киев.: Наукова Думка, 1993.-150 с.

68. Кузнецов И.П. Семантические представления. М.: Наука, 1986. 296 с, ил.74. пиггот С.Г. Интегрированные АСУ химическими производствами. М.: Химия, 1985. 120с., ил.

69. Рыбина Г.В. Введение в инструментальную систему G2. М.: МИФИ, 1997. - 84с.

70. Маньшин Г.Г., Кирпич СВ. Обеспечение качества функционирования автоматизированных систем/Под ред. В. А. Прохоренко. Ми.: Наука и техника, 1986. - 222с.

71. Матвейкин В.Г., Фролов СВ., Шехтман М.Б. Применение SCADA-систем при автоматизации технологических процессов. М.- Тамбов: Машиностроение, 2000. - 176с.

72. Сокольский CA., Колганов А.Р. Организация блока поддержки принятия решений в автоматизированных системах управления//Математические методы в технике и технологиях:Сб. трудов Международ, науч. конф. В 7-ти т. Т.б./СПбГТИ. СПб., 2000.-е. 160162.

73. PDC Prolog 3.20 Professional User's Guide. Prolog Development Center, Copenhagen, Denmark, 1990.

74. Криницкий H.A., Миронов Г.А., Фролов Г.Д. Автоматизированные информационные системы/ Под ред. A.A. Дородницына. М.: Наука, 1982. - 384с.

75. Управление динамическими системами в условиях неопределенности/ Кусимов СТ., Ильясов Б.Г., Васильев В.И. и др. М.: Наука, 1998. - 452 с.

76. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики. Уфимс. гос. авиац. техн. ун-т, 1995.- 80с.

77. Дробот Ю.Б. Моделирование динамических систем в пакете Simulink Mathlab. -Хабаровск: ДВГУПС, 2000. -Ч.1 92с., ил.

78. Ахметсафин Р., Ахметсафина Р., Курсов Ю. Разработка тренажеров и отладка проектов АСУ ТП на базе пакетов MMI/SCADA / Современные технологии автоматизации, №3, 1998. М.: Прософт. - с.38-41.

79. Балакирев B.C., Сучков В.П. Проектирование автоматизированных систем управления химическими производствами: Учебное пособие. М: МИХМ, 1987.

80. Страуструп Б. Язык программирования Си++: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991.-352 сил.

81. Гасов В.М., Меньков A.B., Соломонов Л.А., Шигин A.B. организация129взаимодействия человека с техническими средствами. М.: Высш. шк., 1991. 142с.: ил.

82. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с, ил.