автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Интеллектуальный автоматизированный комплекс для диагностирования и организации ремонта промышленного электрооборудования



Головин Сергей Валерьевич

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ РЕМОНТА ПРОМЫШЛЕННОГО ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ

Специальность 05.13.06 — Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 КЮН 2011

Иркутск - 2011

4848229

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Иркутский государственный технический университет»

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Дунаев Михаил Павлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, доцент

Аршинский Леонид Вадимович

кандидат технических наук, доцент Сорокин Александр Васильевич

Ведущая организация: Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева

СО РАН (ИСЭМ СО РАН), г. Иркутск

Защита состоится «16» июня 2011 г. в 13:30 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 218.004.01 при ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения» (ИрГУПС) по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, 15, ауд. А-803.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения».

Автореферат разослан «/£>» мая 2011 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью учреждения, просим направить в адрес диссертационного совета Д 218.004.01.

Ученый секретарь совета к.т.н., профессор

И.И. Тихий

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В условиях современного производства все большее внимание уделяется решению задач по повышению надежности электрооборудования технологических систем.

Одними из массовых типов промышленного электрооборудования (ЭО) являются электроприводы и трансформаторы. Общеизвестно, что эксплуатация данного электроэнергетического оборудования, находящегося в неудовлетворительном техническом состоянии, приводит как к прямым финансовым потерям, связанным с выходом из строя оборудования, так и к косвенным потерям из-за простоя производственного и технологического оборудования.

В целом следует отметить, что вопросы сокращения потерь от неисправностей электрооборудования в промышленности в значительной степени могут решаться на основе диагностирования оборудования, и, в первую очередь, за счет обнаружения дефектов в электрооборудовании на ранней стадии их возникновения.

Решению проблемы повышения эффективности технологического процесса поиска неисправностей в промышленном электрооборудовании может помочь использование методов технической диагностики. Методологические основы исследований в области диагностирования заложены в работах Д.Брюле, Б.Винтера, Д.Вуда, Д.В.Гаскарова, Б.Гласса, Р.Джонсона, В.В.Карибского, Е.Клетски, Е.Лавлера, А.В.Мозгалевского, Ю.Ф.Мухопада, С.П.Ксендза, В.Д.Кудрицкого, О.И.Осипова, П.П.Пархоменко, Е.С.Согомоняна, Ю.С.Усынина и многих других ученых.

В настоящее время наиболее трудоемким процессом в производстве и управлении является процедура оценки ситуации и принятия решения. Это объясняется, в первую очередь постоянно возрастающим объемом информации, которую необходимо учитывать для повышения объективности оценки ситуации. С другой стороны, знания, позволяющие эксперту получать качественные и эффективные решения поставленных задач, являются в основном эвристическими, экспериментальными, неопределенными, имеющими некоторую степень правдоподобия. Это, во-первых, ставит на первый план необходимость комплексной автоматизации процесса сбора информации и принятия решения, во-вторых, обуславливает высокую сложность создания соответствующих автоматизированных систем.

Для решения этих задач в последнее время представляется перспективным использовать интеллектуальные системы, разработанные на основе применения логических методов технической диагностики и технологии экспертных систем. Существен-

ный вклад в развитие теории экспертных систем внесли работы С.Н.Васильева, Т.А.Гавриловой, П.Джексона, М.Кумбса, В.А. Лукина, Д.Макалистера, Д.Марселлуса, Л.В.Массель, В.М.Надточия, С.В.Назарова, С.Осуги, Э.В.Попова, Д.А.Поспелова, А.Я. Сапотницкого, Д.Уотермена, Ф.Форсайта, Д.Элти и других ученых.

Такая интеллектуальная система даст возможность решения диагностических задач целых типов электрооборудования и будет доступна для использования значительному кругу специалистов самой различной квалификации.

Объектом исследования являются процессы диагностирования и организации ремонта промышленного электрооборудования.

Предметом исследования являются логические методы технического диагностирования и технология экспертных систем, позволяющие повысить эффективность процессов диагностирования и организации ремонта промышленного электрооборудования.

Целью данной диссертационной работы является создание интеллектуального автоматизированного комплекса, повышающего эффективность процессов поиска неисправностей и организации ремонта промышленного электрооборудования.

При этом были поставлены следующие конкретные задачи, тесно связанные с целью работы:

•анализ современного состояния систем и методов диагностирования электроприводов переменного и постоянного тока, трансформаторов и определение перспективных направлений реализации диагностических систем; •разработка алгоритмов технического диагностирования электроэнергетического оборудования;

• создание структуры баз знаний экспертных систем (ЭС) для поиска неисправностей электрооборудования; •разработка локальных экспертных систем и интеллектуального диагностического комплекса для поиска неисправностей в электрооборудовании и организации его ремонта.

Методы исследования. Решение поставленных задач потребовало привлечения математического аппарата теории графов, булевой алгебры, исчисления высказываний, методов искусственного интеллекта и экспериментальных исследований.

Достоверность основных теоретических положений и выводов подтверждается результатами экспериментальных исследований работы экспертных систем при диагностировании и организации ремонта промышленного электрооборудования.

Научная новизна результатов работы заключается в следующем: •предложены функциональные схемы сложного промышленного электрооборудования, отличающиеся тем, что в них учтены влияния внешних возмущающих факторов и проведена детализация механических узлов электрооборудования;

• разработаны алгоритмы диагностирования электроприводов постоянного и переменного тока, а также трансформаторов;

• сформированы структуры баз знаний для диагностирования электротехнического промышленного оборудования;

• представлены формализованные базы знаний для поиска неисправностей в данном электрооборудовании.

Автор выносит на защиту алгоритмы диагностирования электрооборудования, структуры баз знаний для поиска неисправностей в электрооборудовании; комплекс экспертных систем для диагностирования и организации ремонта элегар ооборудования.

Практическая ценность и реализация результатов работы

1. Разработанный комплекс экспертных систем дает возможность сократить время поиска неисправностей и организации ремонта электрооборудования, что является необходимым условием для эффективной работы промышленных предприятий.

2. Созданный комплекс экспертных систем использован для диагностирования и организации ремонта промышленного электрооборудования на Ново-Иркутской ТЭЦ ОАО «Иркутскэнерго», Шелеховском участке Ново-Иркутской ТЭЦ ОАО «Иркутскэнерго», УТС Ново-Иркутской ТЭЦ, а также на кафедре электропривода и электрического транспорта Иркутского государственного технического университета.

Апробация работы. Результаты диссертационных исследований обсуждались на XII Всероссийской научно-практической конференции аспирантов и студентов «Безопасность-07» в 2007г., на Всероссийских научно-практических конференциях с международным участием «Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири» в 2008-2010гг. и семинарах кафедры Электропривода и электрического транспорта Иркутского государственного

технического университета в 2008-2011гг., на заседании секции «Прикладная математика и информатика» Института систем энергетики им. Мелентьева СО РАН.

Личный вклад. Результаты, составляющие новизну и выносимые на защиту, получены лично автором. В совместных публикациях автору принадлежат результаты, связанные с разработкой алгоритмов диагностирования и математических моделей, с созданием баз знаний экспертных систем для поиска неисправностей в промышленном электрооборудовании.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 8 работ, из них 2 в журналах, рекомендованных ВАК РФ для опубликования научных результатов диссертаций. В работах с соавторами соискателю принадлежит от 33 до 50 % результатов.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 155 наименований и 2 приложений, содержащих тексты примеров разработанных экспертных систем. Основная часть диссертации содержит 170 страниц текста, 62 рисунка, 8 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи работы, указаны научная новизна и практическая ценность диссертации, представлены основные положения, выносимые на защиту, а также информация о внедрении и апробации работы.

Первая глава посвящена комплексной оценке состояния программных продуктов с искусственным интеллектом, технологического процесса поиска неисправностей промышленного оборудования, а также анализу методов технической диагностики.

На основании проведенного обзора можно сделать вывод, что в промышленности системы данного класса нашли применение для мониторинга основного оборудования и технологических систем.

Каждая система имеет свои особенности. Так, например, «АРМ-ТУРБИНИСТ» строится на основе иерархической структуры независимых экспертных систем и аппаратно-программных комплексов, что позволяет проводить поэтапное внедрение в практику ремонтных работ отдельных программных и технических средств при минимально-возможных затратах на освоение, использование и дальнейшее наращивание его функциональных возможностей.

Экспертная система «Perception» предназначена для определения технического состояния маслонаполненного высоковольтного оборудования. Применение данной

системы позволяет повысить скорость получения и точность информации, доступной для персонала, занятого обслуживанием, и обеспечить неоценимый инструмент для поддержания безопасности и надёжности системы, работающей с максимальной эффективностью.

Экспертная система «ДИАМАНТ-ЭКСПЕРТ» - полностью автоматизированная система диагностики и протоколирования, позволяющая повысить надежность работы оборудования, сократить ремонтные затраты, увеличить количество единиц контролируемого оборудования без расширения штата специалистов, повысить квалификацию персонала, осуществить паспортизацию оборудования, формализовать и упростить отчетность о текущем состоянии оборудования.

Однако, данные экспертные системы были разработаны для конкретного промышленного энергетического оборудования, и применение их в процессах диагностирования и ремонта электрооборудования широкого спектра не представляется возможным.

Основные результаты первой главы: выполнен анализ существующих экспертных систем для диагностирования электроэнергетического оборудования; сделан обзор инструментальных средств создания экспертных систем; проведенный анализ технологии диагностирования и ремонта промышленного оборудования показал, что эффективность технологического процесса диагностирования и ремонта оборудования может быть повышена за счет разработки новых алгоритмов диагностирования.

Во второй главе работы представлены разработанные автором функциональные схемы электрооборудования и алгоритмы диагностирования промышленного электрооборудования (машин постоянного и переменного токов, трансформаторов). Следует отметить, что в работе используются известные методы диагностирования, а задача автора состояла в том, чтобы на основании этих методов определить наиболее эффективный алгоритм диагностирования для каждого вышеперечисленного электрооборудования.

На основе данных методов были построены алгоритмы диагностирования для машин постоянного и переменного тока, а также трансформаторов.

Рассмотрим процесс разработки логических алгоритмов диагностирования для машин постоянного тока.

Для создания базы знаний о диагностировании машин постоянного тока (МПТ) используется метод, предложенный М.П. Дунаевым и базирующийся на использовании логических алгоритмов диагностирования и технологии экспертных систем.

Функциональная схема машины постоянного тока показана на рисунке 1, где обозначено: АЛЯ - автомат питания обмотки якоря; АЛОВ - автомат питания обмотки возбуждения; ЯО - якорная обмотка двигателя; ОВ - обмотка возбуждения двигателя; ОДП - обмотка дополнительных полюсов; Щ - щетки; ЩД - щеткодержатель; К

- коллектор; С - сердечник (механическая часть якоря); В - вал (механическая часть якоря); М - магнитопровод (механическая часть станины); Н - нагрузка электрической машины; П - подшипники; Ко - корпус; \УЮ, и, - частота вращения и напряжение питания якоря; и„ - напряжение питания возбуждения; Р - внешние факторы; М„

- момент нагрузки на валу.

При разработке функциональной схемы МПТ применяется традиционный диагностический подход, учитывая, что МПТ работает в двигательном режиме.

[ЯКОРЬ

С в 1 Щв

'1

ЯО к

ив

ия

АЛОВ ОВ МП

1 '

Мн

АПЯ . 1 . ОДП ЩА

1

Ко

СТАНИНА

Рис. 1. Функциональная схема машины постоянного тока

Для решения задачи диагностирования объекта обычно достаточно сделать заключение по результатам оценки входных и выходных сигналов. В этом случае двигатель постоянного тока (ДПТ) можно представить логической моделью в виде ориентированного графа.

На рис. 2 показана логическая схема ДПТ, построенная в соответствии с функциональной схемой рис. 1.

Рис. 2. Логическая схема ДПТ

Входные и выходные сигналы ДПТ представлены вершинами с символами X\ и где / — индекс элемента, на вход (с выхода) которого поступают (выходят) сигналы. Элементы ДПТ представлены вершинами с индексами /, соответствующими номерам элементов на схеме рис. 2. Входные внешние сигналы Хь Х2, Х3 соответствуют сигналам II,„ ия, Г на рис. 1. Внешний выходной сигнал 27 соответствует выходному сигналу Мн.

Логическую схему ДПТ (рис. 2) можно представить в виде системы логических уравнений (1):

= ег л 1х;

= е3 л72;

= е4 л23 л 2и

= е> л2,;

= л л г13

= е7 лг,;

= е, лХг\

= е9 л г,;

= е10лг9;

= е„ лг10;

= е„л^3;

- е13

где е, - внутреннее состояние ¡-го функционального блока. Оценим эффективность основных методов диагностирования по критерию средних затрат.

Средние затраты на определение одного состояния объекта диагностирования, обозначенные как С(2(ь Ет), могут быть найдены по следующему выражению:

С(20,£г) = |>(е()|>4)], (2)

¡=1 ы

где 20 - первая элементарная проверка алгоритма диагностирования;

сумма времени элементарных проверок алгоритма диагностирования от до

N

7.у\ р(е1)-вес проверки 1-го функционального блока (0 < р(е[) < 1, ¿р(е,)=1, е, е Ет)-

1 = 1

Выражение (2) позволяет определить эффективность любого алгоритма диагностирования.

Анализ полученных результатов (табл. 2) показал, что наилучшим методом для реализации алгоритма диагностирования двигателя постоянного тока является метод поиска по критериям времени и относительной вероятности.

Этот метод (МУ-алгоритм) представлен графом алгоритма диагностирования рис. 3, где

О обозначает элементарную проверку 1-го функционального блока, ш и ш - результаты этой проверки (исправен/неисправен), ш - номер неисправного блока. В качестве первой элементарной проверки выбираем проверку Хп ■

Средние затраты на определение одного состояния ДПТ для данного метода по выражению (3) составят С(2а, Ет)= 0,2663. Данные для расчета взяты из таблицы 1.

Таблица 1

I 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 И 12 13

р(е1) 0,02 0,03 0,06 0,18 0,07 0,05 0,07 0,02 0,03 0,16 0,12 0,03 0,16

№ 0,05 0,06 0,07 0,15 0,10 0,05 0,06 0,05 0,05 0,12 0,09 0,05 0,10

Средняя сравнительная эффективность логических алгоритмов диагностирования элементов ЭО была подсчитана по формуле (1) и отражена в таблице 2.

Таблица 2

Наименование алгоритма Наименование электротехнического оборудования

Двигатель постоянного тока Генератор постоянного тока Асинхронный двигатель Синхропный двигатель Синхронный генератор Трансформатор

метод половинного деления 0,3181 0,3061 0,3098 0,2953 0,2722 0,2409

времявероятностный метод 0,2760 0,3017 0,3079 0,3133 0,3237 0,2486

метод поиска с учетом характеристик доступности 0,2712 0,2847 0,2875 0,2953 0,2782 0,2164

метод поиска с учетом относительной вероятности 0,2716 0,2756 0,315 0,2783 0,2677 0,2474

метод поиска по критериям времени и относительной доступности 0,2729 0,2802 0,2910 0,2927 0,2914 0,2129

метод поиска по критериям времени и относительной вероятности 0,2663 0,2705 0,2851 0,2920 0,2818 0,2084

Таким образом, из рассмотренных в таблице 2 алгоритмов диагностирования элементов электротехнического оборудования наиболее эффективными оказались два алгоритма: МУ-алгоритм и У-алгоритм.

Основные результаты второй главы: построены алгоритмы шести методов поиска неисправностей для диагностирования электрооборудования; проанализирована эффективность алгоритмов диагностирования; выбраны алгоритмы для построения структур баз знаний экспертных систем.

В третьей главе рассмотрены этапы создания баз знаний (БЗ) ЭС для диагностирования промышленного электрооборудования.

Методика создания баз знаний для диагностирования и организации ремонта промышленного оборудования, предложенная М.П. Дунаевым, была дополнена автором и излагается ниже.

Рассмотрим данную методику на примере создания базы знаний для двигателей постоянного тока.

На первом этапе создания БЗ функциональная схема ДПТ, разработанная М.П. Дунаевым, была дополнена функциональными блоками, учитывающими влияние внешних возмущающих факторов и детализирующих механические узлы ДПТ, и на основе результатов второй главы выбран алгоритм диагностирования с точки зрения минимизации средних затрат.

На втором этапе создания БЗ для диагностирования ДПТ происходит структурирование БЗ ЭС с учетом выбранного диагностического метода (МУ-алгоритм).

Структура БЗ ЭС для наладки ДПТ показана на рис. 4.

Общая база знаний системы включает следующие наборы правил:

- набор правил предварительной проверки ДПТ (выяснение возможности подключения двигателя к сети или преобразователю);

- набор правил общей проверки температурного режима машины (обмоток, станины, конструктивных элементов двигателя);

- набор правил проверки обмоток ДПТ (проверка соответствия соединения обмоток, целостность проводов и соединений и т.п.);

- набор правил проверки механической части ДПТ и вибромониторинг;

- набор правил проверки коллекторного узла (коллектор, щеточный аппарат);

- набор правил проверки выходных параметров на соответствие номинальным значениям;

- набор правил интегральной проверки всех узлов ДПТ с выдачей общего диагностического сообщения о его состоянии.

На третьем этапе создания БЗ для диагностирования ДПТ знания о функциональной модели ДПТ оформляются в виде правил и дополняются практическими знаниями специалистов по наладке (экспертов), которые также записываются в виде правил. На данном этапе происходит окончательное структурирование БЗ ЭС.

База знаний ЭС для диагностирования двигателей постоянного тока формализована в виде следующих структурных логических выражений (3):

С2лСЗлС4=> У1;

С2лСЗлС5=>У2; ............................

С137л С158 л С160=> У101; С137 л С158 л С161 => У80,

где С - на интервале: 0 < г < 161 - независимые (задаваемые) логические переменные; У - экспертные оценки (реплики ЭС), 0 < к <101.

Рис. 4. Структура базы знаний экспертной системы для диагностирования ДПТ

Формализованная база знаний о поиске неисправностей ДПТ вида (3) стала основой базы знаний для соответствующей экспертной системы.

База знаний для диагностирования и организации ремонта двигателей постоян-

13

ного тока получила наименование ВМР.

На четвертом этапе с целью повышения эффективности процесса поиска неисправностей был создан интеллектуальный автоматизированный комплекс для диагностирования и организации ремонта промышленного электрооборудования.

Данный комплекс представляет собой автоматизированную систему поиска неисправностей и дефектных узлов электрооборудования и имеет иерархическую структуру базы знаний, в которой интегрированы базы знаний о типовых неисправностях электрооборудования, разработанные и описанные автором в параграфах 3.2-3.5 диссертационной работы.

Кроме этого, в процессе эксплуатации экспертных систем выяснилось, что создание комплекса, т.е. объединение баз знаний, позволяет сократить трудозатраты персонала при определении неисправности.

Структура комплекса представлена на рис. 5.

Рис. 5. Структура интеллектуального автоматизированного комплекса для диагностирования и организации ремонта электрооборудования

Структура БЗ интеллектуального автоматизированного комплекса для диагностирования и организации ремонта электрооборудования показана на рис. 6. База знаний для комплекса получила наименование КЫЕР.

База знаний экспертной системы содержит более 300 продукционных правил.

Рис. 6. Структура БЗ интеллектуального автоматизированного комплекса для диагностирования и организации ремонта электрооборудования

Основные результаты третьей главы: структурированы базы знаний экспертных систем для диагностирования и организации ремонта электрооборудования, знания о поиске неисправностей электрооборудования формализованы в виде продукционных моделей, разработаны локальные экспертные системы для диагностирования электрооборудования, разработан интеллектуальный автоматизированный комплекс для диагностирования и организации ремонта электрооборудования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. Проведены исследование и анализ работы систем промышленного электрооборудования, предложены уточненные функциональные схемы машин постоянного и переменного токов, а так же трансформаторов.

2. Разработаны логические алгоритмы технического диагностирования электрооборудования.

3. Сформированы структуры баз знаний для поиска неисправностей элементов оборудования.

4. Представлены формализованные модели баз знаний для поиска неисправностей электрооборудования.

5. Разработаны базы знаний для диагностирования машин постоянного и переменного токов, а так же трансформаторов.

6. Создан комплекс экспертных систем для диагностирования и организации ремонта электрооборудования.

7. Проведены экспериментальные исследования разработанного комплекса экспертных систем, позволяющие сделать выводы о большей эффективности комплекса по сравнению с традиционными методами поиска неисправностей: время поиска неисправностей сократилось в 3-6 раз, экономия рабочего времени составляет в среднем 45 %.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В изданиях, рекомендованных ВАК

1. Дунаев М.П., Головин C.B. Консультирующая экспертная система для наладки электрооборудования / Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. // ИрГУПС, 2010. - № 1 (вып.25). - С.27-29.

2. Дунаев М. П., Головин C.B. Процесс создания экспертной системы для наладки синхронных машин / Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. //ИрГУПС, 2010,- № 3 (вьгп.27). - С.153-157.

В других журналах и изданиях

3. Дунаев М.П., Головин C.B. Экспертная система для наладки машин постоянного тока / Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Повышение эффективности производства использования энергии в условиях Сибири». - Иркутск: ИрГТУ, 2008 - С.169-174.

4. Дунаев М.П., Головин C.B. Экспертная система для наладки трансформаторов / Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Повышение эффективности производства использования энергии в условиях Сибири». - Иркутск: ИрГТУ, 2009. - С. 75-78.

5. Головин C.B. Проблемы технической диагностики электрооборудования экскаваторов: Оптимизация режимов работы электроприводов / межвуз.сб.- Красноярск: КрГТУ, 2009,- С.61-65.

6. Головин C.B. Процесс создания экспертной системы для наладки асинхронных машин / Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Повышение эффективности производства использования энергии в условиях Сибири». -Иркутск: ИрГТУ, 2010. - С.59 - 62.

7. Головин C.B. Экспертная система для оптимизации процесса наладки электрооборудования / Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Повышение эффективности производства использования энергии в условиях Сибири». - Иркутск: ИрГТУ, 2010.- С.63 - 65.

8. Леоненко С.С., Прокопьев А.Ю., Головин C.B. Исследование электромеханических систем экскаваторов с контролем динамической нагрузки / Материалы докладов XII Всероссийской научно-практической конференции аспирантов и студентов. «Безопасность-07» - Иркутск: ИрГТУ,2007,- С.272-274.

Головин Сергей Валерьевич

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ РЕМОНТА ПРОМЫШЛЕННОГО ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ

АВТОРЕФЕРАТ

Подписано в печать 12.05.2011 г. Формат 60x90 1/16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 17405.

Отпечатано в ООО «Репроцентр А1» г. Иркутск, ул. Ал. Невского, 99/2

3.8. Выводы

Подводя черту под материалами данной главы, отметим следующее:

1. Структурированы базы знаний экспертных систем для диагностирования и организации ремонта электрооборудования.

2. Знания о поиске неисправностей электрооборудования формализованы в виде продукционных моделей.

3. Разработаны локальные экспертные системы для диагностирования электрооборудования.

4. Разработан интеллектуальный программный комплекс для диагностирования и организации ремонта электрооборудования.

Подводя итог эксперимента, можно отметить следующее:

1. Применение в процессе поиска неисправностей интеллектуального комплекса дало в среднем 45 % экономии рабочего времени.

2. Выигрыш во времени был получен благодаря реализованным в КЫЕР эффективным логическим алгоритмам диагностирования и эвристическим знаниям экспертов.

3. ЫЧЕР может быть успешно использован как при диагностировании и ремонте электропривода, так и другого электрооборудования.

4. Общий экономический эффект от использования экспертной системы при поиске неисправностей оборудования может быть достаточно весомым.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе предлагается вариант решения задачи, связанной с повышением эксплуатационной надежности электроприводов постоянного и переменного токов, а также трансформаторов.

Проблемы повышения эффективности процессов диагностики и ремонта промышленного электроэнергетического оборудования влияют на функционирование технологического процесса производства.

Для решения данной проблемы предлагается применение интеллектуального комплекса для диагностирования и организации ремонта оборудования, с применением методов технической диагностики и технологии экспертных систем.

Методика разработки экспертных систем позволяет создать интеллектуальный автоматизированный комплекс для диагностирования и организации ремонта электрооборудования, способствующий решению задач наладки различных типов электроэнергетического оборудования.

Разработанный комплекс представляет совокупность экспертных систем для диагностирования различных видов электроэнергетического оборудования.

Анализ процесса диагностирования позволяет сделать вывод о повышении эффективности за счет экономии средств, времени и облегчении труда персонала, эксплуатирующего электрооборудование. Кроме того, интеллектуальный комплекс пригоден для обучения студентов соответствующих специальностей, молодых специалистов предприятии и доступен для использования значительному кругу специалистов.

Интеллектуальный автоматизированный комплекс для диагностирования и организации ремонта промышленного электрооборудования реализован в интегрированной инструментальной среде EXSYS (WINDOWS).

Выполненные теоретические и экспериментальные исследования позволили получить следующие результаты:

1. Проведены исследование и анализ работы систем промышленного электрооборудования, предложены уточненные функциональные схемы машин постоянного и переменного токов, а так же трансформаторов.

2. Разработаны логические алгоритмы технического диагностирования электрооборудования.

3. Сформированы структуры баз знаний для поиска неисправностей элементов оборудования.

4. Представлены формализованные модели баз знаний для поиска неисправностей электрооборудования.

5. Разработаны базы знаний для диагностирования машин постоянного и переменного токов, а так же трансформаторов.

6. Создан комплекс экспертных систем для диагностирования и организации ремонта электрооборудования.

7. Проведены экспериментальные исследования разработанного комплекса экспертных систем, позволяющие сделать выводы о большей эффективности комплекса по сравнению с традиционными методами поиска неисправностей: время поиска неисправностей сократилось в 3-6 раз, экономия рабочего времени составляет в среднем 45 %.

1. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике Рисунок.: учебник/ под ред. Н. П.Тихомирова. Москва: издательство «Экзамен», 2004. - 528 с.

2. Александров К.К., Кузьмина Е.Г. Электротехнические чертежи и схемы. -М.:ЭАИ, 1990.-288 с.

3. Алексеева Б.А., Когана Ф.Л., Мамиконянца Л.Г. Объем и нормы испытаний электрооборудования. / Под общ. ред. Б.А. Алексеева, Ф.Л. Когана, Л.Г. Мамиконянца. 6-е изд., с изм. и доп. - М.:Изд-во НЦ ЭНАС, 2001. - 256с.

4. Алиев И.И. Справочник по электротехнике и электрооборудованию. М.: Высшая школа, 2000. - 255 с.

5. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука, 2004 г.

6. Астанин C.B. Обработка и представление знаний. СПб.: Питер,1997. - 153 с.

7. Афонин В. Л., Макушкин В.А. Интеллектуальные робототехнические системы. ИНТУИТ.РУ, 2005.

8. Бабочкин В.Т. Оптимизация ремонтно-эксплуатационного обслуживания оборудования ТЭС. // ИНФОРМЭНЕРГО, серия: Средства и системы управления энергетике, 1988, выпуск 12.

9. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978. - 240 с.

10. Васильев С.Н.,.Жерлов А.К, Федосов Е.А. и др. Интеллектное управление динамическими системами. Иркутск: ИДСТУ СО РАН, 1999. - 448 с.

11. Вешеневский С.Н. Характеристики двигателей в электроприводе. М.: Энергия, 1977.

12. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем Текст.: учеб. для вузов/ Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. СПб: Питер, 2001.-384 с.

13. Гемке Р.Г. Неисправности электрических машин Текст.: учеб. для вузов/Р. Г.Гемке. Ленинград: Энергия, 1975. - 296 с.

14. ГОСТ 50369-92. Электроприводы. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1993.

15. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика: основные термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1989.

16. ГОСТ 18322-78. Система технического обслуживания и ремонта техники. -М.: Стандартинформ, 2007.

17. Головин C.B. Процесс создания экспертной системы для наладки асинхронных машин. / Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Повышение эффективности производства использования энергии в условиях Сибири». Иркутск: ИрГТУ, 2010. - С.59 - 62.

18. Головин C.B. Проблемы технической диагностики электрооборудования экскаваторов: Оптимизация режимов работы электроприводов/ межвуз.сб.-Красноярск: КрГТУ, 2009.- С.61-65.

19. Голубев В. А., Троп А. Е., Карасев H. М. и др. Эксплуатационная надежность и техническое обслуживание экскаваторов ЭКГ-8 и ЭКГ-8И: учебное пособие /А. Е. Троп Свердловск: Горный институт им. В. В.Вахрушева, 1971. 121 с.

20. Гольдин A.C. Оптимизация расчета уравновешивающих грузов. // М.: Энергия, 1972, Исследование и устранение вибрации турбоагрегатов.

21. Григорьев A.B., Осотов В.Н. Диагностика в технике. Понятия, цели, задачи Электротехника.- 2003. - № 4. - С.46 - 51.

22. Груба В.И., Калинин В.В., Макаров М.И. Монтаж и эксплуатация электроустановок. / Учебник для вузов. М.: Недра, 1991, 235 с.

23. Дунаев М.П., Головин C.B. Консультирующая экспертная система для наладки электрооборудования / Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС, 2010. № 1. - С.27-29.

24. Дунаев М.П. Экспертные системы для наладки электроприводов Текст.: монография / М.П. Дунаев. Иркутск: ИрГТУ, 2004. - 138 с.

25. Дунаев М.П., Головин C.B. Экспертная система для наладки трансформаторов / Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Повышение эффективности производства использования энергии в условиях Сибири». Иркутск: ИрГТУ, 2009. - С.75-78.

26. Дунаев М.П., Дунаева Я.О. Разработка экспертных систем для наладки электропривода / Отчет о НИР. Грант 34гр-94. — Гос. per. № 01950000713. -Иркутск: ИрГТУ, 1995. - 30 с.

27. Дунаев М. П., Головин C.B. Процесс создания экспертной системы для наладки синхронных машин / Современные технологии. Системный' анализ. Моделирование. ИрГУПС, 2010. № 3 . - С.153-157

28. Дунаев М.П., Дунаева ЯЮ. Экспертная система для наладки электропривода переменного тока / Оптимизация режимов работы систем электроприводов: межвуз. сб. Красноярск: КГТУ, 2002. - С.9-12.

29. Дунаев М.П. Экспертная система для наладки автоматизированного электропривода постоянного тока / Управление в системах: сб. научн. трудов. — ИрГТУ: Иркутск, 2003. С. 86-88.

30. Дунаев М.П. Новые логические алгоритмы диагностирования / Повышение эффективности производства и использования электроэнергии в условиях Сибири: тр. Всеросс. научн.-техн. конф. Иркутск: ИрГТУ, 2003 - С.30-34.

31. Дунаев М.П. Модернизированные алгоритмы диагностирования / Повышение эффективности производства и использования электроэнергии в условиях Сибири: тр. Всеросс. научн.-техн. конф. Иркутск: ИрГТУ, 2003 -С.41-45.

32. Дунаев М.П. Экспериментальное исследование работы экспертной системы для наладки электропривода / Повышение эффективности производства и использования электроэнергии в условиях Сибири: тр. Всеросс. научн.-техн. конф. Иркутск: ИрГТУ, 2003 - С.66-69.

33. Дунаев М.П. Разработка экспертной системы для управления наладкой электроприводов / Математические и информационные технологии в энергетике, экономике, экологии: тр. Всеросс. конф., ч.2. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2003. -С.221-225.

34. Дунаев М.П. Интеллектуальная консультирующая система // Вестник ИрГТУ, 2003. № 3-4.- С.82-84.

35. Дунаев М.П. Новые алгоритмы диагностирования электропривода // Известия вузов. Электромеханика, 2003. № 6.- С.25 - 28.

36. Дунаев М.П. Интеллектуальная система для наладки двигателя постоянного тока / Повышение эффективности производства и использования электроэнергии в-условиях Сибири: тр. Всеросс. научно-практич. конф. Иркутск: ИрГТУ, 2004.-С.76-80.

37. Дунаев М.П. Интеллектуальная диагностическая система // АЭП-2004: тр. 4-й межд.конф. Магнитогорск, 2004. - С.298-300.

38. Дунаев М.П. Новый метод диагностирования электропривода // Вестник ИрГТУ, 2004. № 2.- С.6 - 11.

39. Дунаев М.П. Выбор алгоритма диагностирования электропривода // Вестник ИрГТУ, 2004. № з,- С.99 - 102.

40. Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование. Изд. Вильяме, 2006.

41. Забокрицкий Е.И., Холодовский Б.А., Митченко А.И. Справочник по наладке электроустановок и электроавтоматики. Киев: Наукова думка, 1985.

42. Интеллектуальные автоматизированные системы проектирования, управления, обучения: сборник статей / Под ред. В.П.Тарасенко. Томск: Издательство НТЛ, 2000. - 262 с.

43. Карибский В.В., Пархоменко П.П., Согомонян Е.С. Техническая диагностика объектов контроля. М.: Энергия, 1967. — 80 с.

44. Клементьев В.Р., Магазинник Л.Т. Монтаж электроустановок. / Учебник для вузов. М.: ЭАИ, 1996, - 339 с.

45. Клюев В. В. Технические средства диагностики: / Справочник под редакцией Клюева В. В. Москва: Машиностроение, 1989. - 672 с.

46. Князевский Б.А., Трунковский Л.Е. Монтаж и эксплуатация промышленных установок. / Учебник для вузов. М.: ВШ., 1984, - 175 с.

47. Круглов В.В. Интеллектуальные информационные системы М.: Издательство Физико-математической литературы, 2002. - 252 с.

48. Ксёндз С.П. Поиск неисправностей в радиоэлектронных системах методом функциональных проб. М.: Советское радио, 1965. - 95 с.

49. Ксёндз С.П. Диагностика и ремонтопригодность радиоэлектронных средств. М.: Радио и связь, 1989. - 248 с.

50. Кудрицкий В.Д., Синица H.A., Чинаев П.И. Автоматизация контроля радиоэлектронной аппаратуры.- М.: Советское Радио, 1977. 256 с.

51. Люгер Д. Искусственный интеллект. М.: Мир, 2003. 690 с.

52. Макаров И. М., Топчиев Ю.И. Робототехника. История и перспективы. М.: Наука, МАИ, 2003. 350 с.

53. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1994 г.

54. Массель Л.В., Болдырев Е.А., Горнов А.Ю. и др. Интеграция информационных технологий в системных исследованиях энергетики / JI.В .Массель, Е.А.Болдырев, А.Ю.Горнов и др. Под ред. Н.И.Воропая. Новосибирск: Наука, 2003.-320 с.

55. Массель JI.B. Состояние и общеметодологические проблемы построения систем поддержки принятия решений в энергетике / Системы поддержки принятия решений для исследования и управления энергетикой. — Новосибирск: Наука, 1997. С.9 - 14.

56. Массель JI.B., Макагонова H.H., Трипутина В.В. и др. Система поддержки принятия решений по обеспечению энергетической безопасности Известия РАН. Энергетика. - 2000. - № 6. - С.40 - 48.

57. Минский M.JI. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979.

58. Мозгалевский A.B., Гаскаров Д.В. Техническая диагностика. М.: Высшая школа, 1975.-207 с.

59. Мозгалевский A.B., Волынский В.И., Гаскаров Д.В. Техническая диагностика судовой автоматики. М.: Судостроение, 1972.- 231 с.

60. Мозгалевский-A.B., Гаскаров Д.В. и др. Автоматический поиск неисправностей. Л.: Машиностроение, 1967. - 264 с.

61. Мозгалевский A.B., Шарапов В.И. Техническая диагностика. JL: ЛДНТП, 1968. - 193 с.

62. Моисеев В.Б. Представление знаний в интеллектуальных системах. Информатика и образование,. №2, 2003 г. С.84-91.

63. Муромцев Д.И. Введение в технологию экспертных систем. СПб: СПб ГУ ИТМО, 2005.

64. Мухопад Ю.Ф. Микроэлектронные информационно-управляющие системы: Учебное пособие. Иркутск: ИрГУПС, 2004. - 408 с.

65. Мухопад Ю.Ф. Микропроцессорные системы управления роботами. Иркутск, ИГУ, 1984. - 108 с.

66. Мухопад Ю.Ф., Дунаев М.П. Контроль и диагностирование управляемого выпрямителя / Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС, 2004. № 1.- С.125 -128.

67. Мухопад Ю.Ф., Бадмаева Т.С. Автоматы управления со встроенными системами контроля и диагностики / Информационные системы контроля и управления на транспорте. — Иркутск: ИрГУПС, 2002. Вып. 10. — С.134 -140.

68. Надточий В.М. Экспертная система виброконтроля генератора: Электричество,8- 1990-48 с.

69. Надточий В.М. Экспертные системы диагностики электрооборудования // Электричество. 1991. - № 8. - С.9 - 16.

70. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энергоатомиздат, 2001.

71. Онищенко Г.Б. Электрический привод М.: РАСХН, 2003. - 320 с.

72. Осипов О. И., Усынин Ю. С. Техническая диагностика автоматизированных электроприводов. Москва: Энергоатомиздат, 1991. 160 с.

73. Петров A.B. Моделирование систем. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2000. 268 с.

74. Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М. Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996 г

75. Рокотян И.С., Хачатурова Е.А. Разработка баз знаний на основе экспертной системы Exsys. М.:МЭИ, 1998. - 28 с.

76. Рыбина Г. В., Пышагин С. В., Смирнов В. В., Левин Д. Е., Душкин Р. В. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для поддержки разработки интегрированных экспертных систем/ учебное пособие: М.: МИФИ, 2001,100 с.

77. Сазыкин В.Г. Классификация экспертных систем в электроэнергетике // Электричество. 1993. - № 4. - С.10-17.

78. Самородов Ю.Н. Дефекты и неисправности генераторов. Текст.: приложение к журналу «Энергетик», вып.9 / Ю.Н. Самородов. Москва: НТФ «Энергопрогресс», 2005. - 100 с.

79. Сапотницкий А .Я., Лукин В.А. Разработка экспертной системы ремонта турбин. / ИНФОРМЭНЕРГО, серия: Тепловые электростанции, теплофикация и тепловые сети, 1991, вып.2.

80. Сапотницкий А.Я. и др. Устройство для проведения испытаний турбины. / Электрические станции, 1991, N 2, стр.33.

81. Сапотницкий А.Я. и др. Расчет на ЭВМ центровки турбоагрегатов. / Электрические станции, 1988, № 6, стр.42.

82. Сапотницкий А.Я., Козлов Е.Г. Новый способ измерения несоосности роторов турбоагрегата. / Электрические станции, 1988, N 10.

83. Сафонов В.О. Экспертные системы интеллектуальные помощники специалистов. - СПб.: Санкт-Петербургская организация общества «Знания Росси», 2002.

84. Согомонян Е.С. Принципы организации систем функционального диагноза технического состояния сложных объектов. Вопросы судостроения. Сер. 5, 1972.-С.96- 102.

85. Соколов Б.А. Соколова Н.Б. Монтаж электрических установок. М.: ЭАИ, 1991,591 с.

86. Справочник по искусственному интеллекту. Кн. 1: Системы общения и экспертные системы. — М.: Радио и связь, 1990 -384 с.

87. Справочник по искусственному интеллекту. Кн.2: Модели и методы. — М.: Радио и связь, 1990 441 с.

88. Справочник по наладке электрооборудования промышленных предприятий. М.Г.Зименков, Г.В.Розенберг, Е.М.Феськов.-З-е изд. Перераб. и допол. М.: Энергоатомиздат, 1993-480 с.

89. Справочник по искусственному интеллекту. Кн.З: Программные и аппаратные средства. М.: Радио и связь, 1990 - 283 с.

90. Справочник по наладке электроустановок и электроавтоматики./Е.И. За-бокрицкий, Б.А. Холодовский, А.И. Митченко. Киев: Наукова Думка, 1985.

91. Справочник по наладке электроустановок. / Под ред. A.C. Дорофеюка и А.П. Хечумяна. М.: Энергия, 1977, 560 с.

92. Таусенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика. 2000.

93. Убейко Н. Экспертные системы. -М.: МАИ, 2002.

94. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М. Мир, 1989.

95. Управляющие и вычислительные системы. Новые технологии: материалы межвузовской НТК. Вологда: ВоГТУ, 2000. - 210 с.

96. Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. JI. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS BHV Санкт-Петербург: 2003 г. - 606 с.

97. Чернухин Ю.В. Представление знаний и логическое программирование искусственного интеллекта. 2001. 178 с.

98. Чиликин М. Г., Ключев В. И., Сандлер А. С. Теория автоматизированного электропривода М.: Энергия, 1979. — 615 с.

99. Ярушкина Н. Г Основы теории нечетких и гибридных систем Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. 320 с.

100. A.c. 1627995 (СССР). Устройство для проведения испытаний противораз-гонной защиты турбины. Сапотницкий А.Я. Опублик. в Б.И. 1991, N 6.

101. A.c. 1636706 (СССР). Система для проведения испытаний турбины. Caпотницкий А.Я.,Беликов Н.В. Опубл. в Б.И. 1991, N 11.

102. А.с. 1596208 (СССР). Способ измерения взаимного положения осей ротора и расточки цилиндра турбины. Сапотницкий А .Я., Козлов Е.Г. Опублик. в Б.И. 1990, N36.

103. А.с. 1564434 (СССР). Способ центровки турбоагрегатов. Сапотницкий А .Я. Козлов Е.Г. Опубликовано в Б.И. 1990, N 18.

104. Правила устройства электроустановок. Госэнергонадзор. М.: 2000, 608 с.

105. Vesonder G.T., Stolfo S.J., Zielinski J.E. ACE: an Expert System for Telephone Cable Maintenance // Proc. 8th IJCAI.- 1983.-p.l 16-121

106. Masui S., McDermott J., Sobel A. Decision-making in time-critical situations // Proc. 8th IJCAI.-1983.-P.233-235

107. Expert System, 1986.- Vol.3, N 1-3

108. Expert System, 1986.- Vol.3, N 2

109. Laffey T.J., Perkins W.A., Nguen T.A. Reasoning about Fault Diagnosis With LES // Proc. С AI Application, IEEE Computer Society.- Dec. 1984

110. Cullingford R.E., Krueger M.W. Automated Explanations as a Component of a Computer-Aided Design System //IEEE Trans.-1982.-Vol.SMC-12, N 2.-p.168-181

111. Expert System, 1986.- Vol.3, N 1

112. Expert System, 1986.- Vol.3, N 1

113. Expert System, 1986.- Vol.3, N 1

114. Expert System, 1986.- Vol.3, N 1

115. Addis T.R. Expert System: an Evolution Information Retrieval //Int. Computer Limited (ICL) Technical J.-May, 1980

116. Kelly V.E. The CRITTER System: Automated Critiquing of Digital Circuit Designs //Rep. LCSR-TR-55, Laboratory for Computer Science Research, Rutgers University.-May, 1984

117. Kowalski T., Thomas D. The VLSI Design Automation Assistant: Prototype System// Proc. 20th Design Automation Conf., ACM and IEEE.- June, 1983

118. Bonissone P.P., Johnson H.E. Expert System for Diesel Electric Locomotive Repair// Knowledge-Based Systems Report, General Electric Co., Schenectady. -N.Y.,1983

119. Conf. Artificial Intelligence Applications (CAIA) 1984.- p.344-350

120. Duda R., Reboh R. AI and Decision Making: the PROSPECTOR Experience // Artificial Intelligence Application for Business, Ablex, 1984

121. Friedman L. Research at Jet Propulsion Laboratory// AI Magazine.- 1983.-p. 5859

122. Conf. Artificial Intelligence Applications (CAIA) 1984.- p.439-460

123. Simmonds B. Elsin Instrumentation// Control and Instrumentation.- Sept., 1985

124. Valtorta L.G., Smith B.T., Loveland D.W. The Graduate Course Advisor: a Multi-Phase Rule-Based Expert System // Proc. IEEE Workshop on Principles of Knowledge-Based System, IEEE Computer Society Press, 1109 Spring Street, Silver Spring, Md.-1984

125. O'Connor D.E. Using Expert System to Manage Change and Complexity in Manufacturing// AI Applications for Business, Norwood, N.J.- Ablex, 1984

126. Fox M.S., Allen B. ISIS: a Constraint-Directed Reasoning Approach to Job Shop Scheduling // Proc. IEEE Conf. Trend1 and1 Applications.-1983

127. Scarl E. Applications of Non-Role Knowledge-Based System to NASA Scheduling and Monitoring Problem // IECEC Proc.- San-Francisco, Aug., 1984

128. Scarl E., Jamieson J., Delaune C. Knowledge-Based Fault Monitoring and Diagnosis in Space Shuttle Propellant Loading // Proc. Nat. Aeronautics and Electronics Conf., Dayton.- Ohio; 1984

129. Expert System User, 1987.- Vol.2, N 11

130. Ferguson G.R. Aircraft Maintenance Expert Systems // Master's Thesis, Air Force Institute of Technology, Wright-Pattern AFB.- Ohio, 1983

131. Shimizu t., Sakamura K. MIXER: an Expert System for Microprogramming // Proc. 16th Annual Microprogramming Workshop, ACM.- Oct. 1983.- p. 168175

132. Expert System, 1986.- Vol.2, N 1

133. Expert System, 1986.- Vol.3, N 1

134. March A.K. NASA to Demonstrate AI in Flight Operation // Aviation Week Space Technology.-Sept. 17, 1984

135. Expert System, 1986.- Vol.3, N 3

136. Underwood W.E. A CSA Model-Based Nuclear Power Plant Consultant // Proc. AAAI.-1982.-p.302-305

137. Expert System, 1986.- Vol.3, N 2

138. McCune B.P., Drazovich R.J. Radar with Sight and Knowledge // Defense Electronics." Aug. 1983

139. Schwabe W., Jamison L.M. A Rule-Based Policy-Level Model of Nonsuper-power Behavior in Strategic Conflicts // Rep. R-2962-DNA, Rand Corporation. -Dec. 1982

140. Drazovich RJ. Sensor Fusion in Tactical Warfare // ALAA Computers in Aerospace 4 Conf.- 1983

141. Expert System, 1986.- Vol.3, N 2

142. McKeown D.M., Harvey W.A., McDermott J. Rule-Based Interpretation of Aerial Imagery // Proc. IEEE Workshop on Principles of Knowledge-Based System, IEEE Computer Society Press, 1109 Spring Street, Silver Spring, Md.-1984

143. Ogawa H., Fu K.S., Yao J.T.P. An Expert System for Damage Assessment of Existing Structures // Proc. Conf. AI Applications. IEEE Computer Society.-Dec. 1984

144. Hollan J.D., Hutchins E.L., Weizman L. STEAMER: an Interactive Inspectable Simulation Based Training System // AI Magazine. 1984 .-Vol.5, N 2

145. Klahr P., McArthur D., Narian S. SWIRL: Simulating Warfare in the ROSS Language // Rep. N-1885-AF, Rand Corporation.- Sept. 1982

146. Callero M., Waterman D.A. TATR: a Prototype Expert System for Tactical Air Targeting // Rep. R-3096-ARPA, Rand Corporation.- June. 1984

147. McDermott J. Building Expert System// AI Applications for Business, Norwood, N.J.- Ablex, 1984

148. McDermott J. XSEL: a Computer Sales person's Assistant // Machine Intelligence, 10.-1982.-p.325-337

149. Griesmer J.H., Hong S.J. YES/MVS: a Continuous Real Time Expert System // Proc. AAAI.-1984

150. Holsapple C.W., Whinston A.B. Managers Guide to Expert System using GURU.- Dow Jones-Irwin, 1986,- 312 p.