автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Исследование методов локальной идентификации для автоматизации управления процессами прядильного производства

Введение.

Глава 1. Особенности моделирования технологических процессов прядильного производства.

1.1. Анализ структуры производственного процесса получения пряжи и сопровождающих его информационных потоков.

1.2. Особенности задач управления технологическими процессами прядильного производства.

1.3. Математические модели и данные технологических процессов прядильного производства.

1.4. Выводы к главе 1.

Глава 2. Решение задач идентификации технологических процессов прядильного производства.

2.1. Аналитический обзор работ по проблеме идентификации технологических объектов.

2.2. Метод локальной идентификации.

2.3. Алгоритмы анализа структуры экспериментальных данных.

2.4. Алгоритмы локальной линейной идентификации.

2.4.1.Описание алгоритмов локальной идентификации.

2.4.2. Исследование алгоритмов локальной идентификации на гипотетических данных.

2.4.2. Исследование алгоритмов локальной идентификации на реальных данных прядения.

2.5 Выводы к главе 2.

Глава 3. Методика решения задач управления технологическими процессами прядильного производства.

3.1. Анализ методов принятия решений многокритериальности.

3.2. Человеко-машинные процедуры решения задач прогнозирования.

3.3. Человеко-машинные процедуры принятия решений по управлению процессами прядильного производства.

3.4. Выводы к главе 3.

Глава 4. Диалоговая система идентификации и управления технологической системой прядения.

4.1. Характеристика прядильного производства как объекта моделирования.

4.2. Структура диалоговой системы идентификации и управления.

4.3. Процедура настройки системы идентификации и управления на проблемную область.

4.4. Процедура решения задач идентификации.

4.5. Выводы к главе 4.

Вопросы совершенствования управления относятся к числу наиболее сложных и актуальных задач современного уровня развития текстильной отрасли. Одним из путей повышения эффективности управления является создание и внедрение на предприятиях автоматизированных систем управления (АСУ), автоматизированных рабочих мест (АРМ), автоматизированных производств, базирующихся на широком применении математических методов и современных средств компьютерных технологий. Современный мировой уровень автоматизированного управления характеризуется созданием промышленных систем для проектирования автоматизированных производств, позволяющих решать задачи управления в различных прикладных областях. Примером такой полнофункциональной системы для реализации автоматизированного производства является система 8ойРаск фирмы РохЬого. Но, во-первых, подобные системы являются дорогостоящими и не каждое предприятие способно ей воспользоваться. Во-вторых, слабым звеном в системе являются прикладные задачи управления, описывающие уникальные особенности конкретного производства. С другой стороны, БойРаск является открытой системой, поддерживающей стандартный интерфейс, она может выполнять прикладные пользовательские программы, удовлетворяющие требованиям стандартного интерфейса.

В этом контексте повышается значение разработки прикладных задач управления, которые невозможно вписать в жесткие рамки стандартных систем. В свою очередь, автоматизированное решение прикладных задач управления невозможно без построения математических моделей технологических процессов (ТП), что является одной из основных проблем теории идентификации.

Идентификация объектов является в настоящее время одним из наиболее интенсивно развивающихся разделов теории управления. По мере дальнейшего развития теории и практики идентификации возникают и решаются новые проблемы. Достижения современной вычислительной техники и широкое применение ЭВМ в системах управления устранили многочисленные трудности, преодоление которых до недавнего времени являлось основным предметом обсуждения в научной литературе по проблеме идентификации. Вместе с тем обнаружились более принципиальные и важные нерешенные вопросы. Это, во-первых, проблема комплексного подхода к методам идентификации и способам использования ее результатов в алгоритмах управления. Во-вторых, проблема создания методов идентификации, адекватных для реальной практики построения систем управления сложных технологических систем. В этом случае модель приходится восстанавливать на основе ограниченного объема "зашумленных" экспериментальных данных и весьма расплывчатой априорной информации о структуре объекта.

На сегодняшний день остаются открытыми вопросы о том, как в реальных условиях получаются сведения о модели, необходимой для реализации конкретной системы управления, как эти сведения могут быть пополнены и учтены в процессе работы системы, и как конструкция системы должна зависеть от точности исходной информации. Именно этот пробел является одной из основных причин известного разрыва, существующего между достижениями теории управления и их использованием на практике. Эти же обстоятельства являются причиной непрерывно возрастающего интереса к теории идентификации объектов управления и, в частности, к проблеме восстановления неизвестных характеристик объекта по результатам наблюдений его входных и выходных переменных.

Используемые на практике методы идентификации, несмотря на все их разнообразие, можно свести к такой укрупненной схеме: на основании тех или иных соображений (основанных главным образом на имеющейся априорной информации об объекте) выбирается структура модели, т.е. будущая ММ задается с точностью до некоторого числа неизвестных параметров. Затем эти параметры с помощью соответствующих методов математической статистики оцениваются по имеющимся экспериментальным наблюдениям за функционированием объекта.

Одно из важнейших направлений в области идентификации и управления связано с адаптивными системами. Характеристики объекта управления, как правило, подвергаются влиянию возмущений, под воздействием которых они меняются. ММ объекта управления в этих условиях должна также подстраиваться к объекту управления. Именно системы, способные к такому поведению, и рассматриваются как адаптивные [1]. Соответственно ММ объектов, которые уточняются по мере накопления данных об объекте, называют адаптивными моделями. Адаптивные системы дают возможность автоматизировать трудоемкий процесс решения задачи идентификации, обеспечить оперативное уточнение характеристик объекта в процессе функционирования объекта, перейти к созданию серийных, типовых систем управления объектами различной физической природы.

Перспективное направления в создании систем управления - это разработка систем управления, в которых объединены процессы идентификации и управления. Этот подход следует рассматривать как практическую реализацию идеи дуального управления Фельдбаума [2]. Реализация алгоритмов адаптивного управления технологическими процессами связана прежде всего с требованием обработки данных в реальном масштабе времени. При построении системы управления в реальном масштабе времени для объекта, характеристики которого меняются во времени, а априорная информация отсутствует или очень мала, невозможно ограничиться одноразовой моделью и в процессе функционирования объекта модель уточняется. Этот подход является эффективным в системах управления технологическими процессами.

Важная роль, которую играют задачи идентификации в системах управления технологическими объектами, определила большое число теоретических и экспериментальных научных исследований. Однако, несмотря на эти исследования, в проблеме идентификации технологической системы прядения до сих пор существуют нерешенные проблемы. В их числе: недостаточно исследованы методы идентификации и их адаптационные возможности в системах управления сложными нелинейными системами; нет опыта применения методов локальной идентификации в задачах управления технологическими процессами прядильного производства.

Эти проблемы не удавалось решать вследствие отсутствия до настоящего времени достаточно эффективного инструментария и методики. Поэтому задачами диссертационной работы являются: анализ существующих методов и средств идентификации сложных технологических систем, какой является технологическая система прядения; разработка средств идентификации процессов прядильного производства; разработка алгоритмов и методики решения задач управления процессами прядильного производства.

Общие выводы по работе

1. Решена важная научно-техническая задача создания методологических и алгоритмических основ системного исследования технологической системы прядения на основе компьютерного моделирования алгоритмами локальной линейной идентификации.

2. Обоснована высокая научно-техническая эффективность использования компьютерных методов локальной линейной идентификации в научных исследованиях и в системе управления технологическими процессами прядильного производства.

3. Проведен системный анализ технологической системы прядения как объекта автоматизации. Исследованы методы построения математических моделей технологических процессов прядильного производства.

4. Разработано математическое, информационное и программное обеспечение алгоритмов локальной линейной идентификации, что позволило построить адекватные математические модели как линейных так и нелинейных процессов.

5. Впервые построены статистические модели технологических процессов прядильного производства с использованием алгоритмов локальной линейной идентификации.

6. Выполнена веоификация и проверка адекватности математических моделей с использованием реальных данных прядильного производства.

7. Рассмотрены особенности задач управления технологическими процессами прядильного производства. Показано, что задачи управления в прядении являются многокритериальными.

8. Разработаны адаптивные алгоритмы решения многокритериальных задач управления, совмещающие в себе стадии построения математической модели и реализации управления по ней.

9. На основе предложенных алгоритмов разработана диалоговая система идентификации и управления, ориентированная на технологический цикл прядильного производства.

10. Приведены результаты решения многокритериальных задач управления для различных участков технологического цикла прядильного производства.

11. Реализация диалоговой системы идентификации и управления выполнена с использованием современных средств автоматизации (ПЭВМ, WINDOWS, среда VISUAL С++).

1. Чаки Ф. Современная теория управления. Нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. Пер. с англ. под ред. Н.С. Райбмана. М.: Мир, 1975.-424 с.

2. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Адаптивные модели в системах управления. М.: Сов. Радио, 1966. - 108 с.

3. Севостьянов А.Г. Методы и средства исследования механико-технологических процессов текстильной промышленности. М.: Легкая индустрия, 1980. - 392 с.

4. Замаховский Л.И. Организация и планирование хлопкопрядильного производства. М.: Легкая индустрия, 1972.- 256 с.

5. Варковецкий М.М. Оптимизация процессов хлопкопрядения: (от смески до пряжи).-М.: Легкая и пищевая промышленность, 1982.-135 с.

6. Монахов В.И. Модели и алгоритмы прогнозирования параметров шерстопрядильного производства в подсистеме управления качеством продукции. Дисс. . канд. техн. наук. М., 1978. - 163 с.

7. Автоматизированное управление технологическими процессами. Под ред. В.Б. Яковлева. Л.: Издательство Ленинградского университета, 1988.-224 с.

8. Справочник по хлопкопрядению. Под ред. И.И. Золоторева, С.С. Иванова, Б.М. Владимирова. М.: Легкая индустрия, 1968. - 576 с.

9. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. - 487 с.

10. Терюшнов A.B. Влияние увеличения натяжения и неровноты пряжи на появление обрывности в процессе наматывания. Текстильная промышленность. - 1964. - № 3, с. 37-39.

11. Holdway Н.V. A theoretical model for predicting the strenght of singl worsted yarn. Journal of the Textile Institute, 1965, v. 56, № 3, p. 121-144.

12. Kawakami H. Hasimoto M. Yamamoto F. Theoretical Estimation of end Breakage Rate in Spinning-Journal of the Machinary Society of Japan, 1974, v. 20, № 1, p. 1 7.

13. Привалов С.Ф., Г усаков A.B., Труевцев H.H. Методологические основы построения коэффициентов связи между свойствами пряжи. Сб. "Современные технологии и оборудование текстильной промышленности" (Текстиль-96). -М: МГТУ, 1997.

14. Гинсбург JI.H., Хавкин В.П., Винтер Ю.М., Молчанов A.C. Динамика основных процессов прядения. М.: Легкая индустрия: Ч. 1, 1970. - 304 е., Ч. 2,- 1972. -224 с.

15. Перельман И.И. Оперативая идентификация объектов управления. -М.: Энергоиздат, 1982.- 272 с.

16. Гусев В.Е., Коробейников А.П. Оптимизация процессов производства аппаратной пряжи с заданными свойствами. М.: ЦНИИТЭИлегпром, 1974.-76 с.

17. Севостьянов П.А. Прогнозирование характеристик и повышение эффективности исследований технологических систем прядильного производства. Дисс. . д-ра техн. наук. М., 1985. - 382 с.

18. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. - 302 с.

19. Pao С. Линейные статистические методы и их применение. М.: Наука, 1968. - 547 с.

20. Разумеев К.Э. Проектирование свойств чистошерстяной камвольной пряжи с целью повышения ее качества и снижения обрывности в прядении. Дисс. канд. техн. наук. М., 1984. - 164 с.

21. Скуланова Н.С. Влияние изменения свойств шерсти в технологических процессах на уровень обрывности в аппаратном прядении. Дисс. . канд. техн. наук. М., 1977. - 217 с.

22. Монахов В.И., Проскуряков С.А., Соболев C.B., Цымбалюк М.Я. Особенности математического моделирования показателей качества в процессе шерстопрядения. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1983, № 1.

23. Монахов В.И., Соболев C.B. Применение устойчивого метода оценивания в шертопрядильном производстве. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1982, № 3.

24. Иванов С.С., Филатова O.A. Технический контроль в хлопкопрядении. М.: Легкая индустрия, 1978. - 239 с.

25. Фишер Ф. Проблема идентификации в эконометрии. Пер. с англ. М.: Статистика, 1978. - 224 с.

26. Адлер Ю.П. Предпланирование эксперимента. М.: Знание, 1980. -72 с.

27. Скуланова Н.С. Оптимизация работы чесального аппарата методом эволюционного планирования в промышленных условиях. Конспект лекций. Ротапринт МТИ, 1987. 28 с.

28. Севостьянов А.Г. Современные методы исследования неровноты продуктов хлопкопрядения. М.: Легкая индустрия, 1966. - 88 с.

29. Основы управления технологическими объектами. Под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1978. - 440 с.

30. Миркин Б.Г. Группировки в социально-экономических исследованиях. М: Финансы и статистика, 1985.- 223 с.

31. Райбман Н.С., Дорофеюк Н.С , Касавин А.Д. Идентификация ТП методами кусочной аппроксимации. Препринт ИПУ, № 14, 1977. 32 с.

32. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991. -432 с.

33. Касавин А. Д. Адаптивные алгоритмы кусочной аппроксимации в задаче идентификации. Автоматика и телемеханика, 1972, № 12.

34. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.-683 с.

35. Дисперсионная идентификация. Под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1981.-464 с.

36. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск, 1981. 160 с.

37. Группировка и корреляция в экономико-статистических исследованиях. М.: Наука, 1982. - 373 с.

38. Классификация и кластер. Труды научного семинара, г. Медисон. М.: Мир, 1980.-389 с.

39. Расгригин JI.A., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознования. М.: Энергоиздат, 1981. - 79 с.

40. Сергиенкова Е.В. Идентификация объектов управления с использованием методов смещенного оценивания. Дисс. . канд. техн. наук.-М., 1978.- 147 с.

41. Чепин Е.В. Разработка и исследование методики построения нелинейных регрессионных моделей для идентификации параметров объектов. Дисс. . канд. техн. наук. М., 1982. - 168 с.

42. Елисеева И.И., Руковишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982. - 192 с.

43. Надарая Э.А. О непараметрических оценках плотности вероятности и регрессии. Теория вероятностей и ее применения, 1965, т. 10, вып. 1, с. 199-203.

44. Надарая Э.А. Об оценке регрессии.- Теория вероятностей и ее применения., 1964, т.9, вып. 1., с. 157-159.

45. Watson G.S. Smooth regression Analisis.- Sankhya, ser. A., 1964, v. 26, part 4, p. 359-372.

46. Пуарье Д. Эконометрия структурных изменений. М.: Финансы и статистика, 1981.- 183 с.

47. Завьялов Ю.С., Квасов Б.И., Мирошниченко В.Л. Методы сплайн-функций. М.: Наука, 1980. - 352 с.

48. Wold S. Spline functions in data analysis. Technometrics, 1974, vol. 16, №1, p. 1-11.

49. Розин Б.Б., Котюков В.И., Ягольницер M.A. Экономико-статистические модели с переменной структурой. Новосибирск: Наука, 1984.-251 с.

50. Ertel J., Fowlkes Е. Some algorithms for liner spline and piecewise multiple liner regression.- Journal ofAmer. Statist. Assos, 1976, vol, № 355, p. 640648.

51. Катковник В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных. М.: Наука, 1985. - 336 с.

52. Котюков В.И. Многофакторные кусочно-линейные модели. М.: Финансы и статистика, 1984. - 216 с.

53. Гитис В.Г. Алгоритмы прогнозирования и синтеза признаков с использованием одномерных кусочно-линейных функций. В кн.: Нелинейные и линейные методы в распозновании образов. - М.: Наука, 1975.- 157 с.

54. Перельман И.И., Поляков O.A. Идентификация объекта методом ступенчатой аппроксимации. Автоматика и телемеханика, 1968, № 10, с. 155-167.

55. Бауман Е.В. Сведение задачи кусочно-линейной аппроксимации к задаче автоматической классификации. В кн.: Моделирование и оптимизация сложных систем управления. - М.: Наука, 1981,- 272 с.

56. Опойцев В.И. Идентификация статических объектов кусочно-линейными функциями. Автоматика и телемеханика, 1970, №5.

57. Бородюк В.П., Лецкий Э.К. Статистическое описание промышленных объектов. М.: Энергия, 1971.- 111 с.

58. Howking D. On the choice of segments in piecewise approximation. -Journal of the Institute of mathematics and its applications, 1972, vol.9, №2.

59. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция распознование образов (статистические методы классификации и измерения связей). М.: Статистика, 1977. - 143 с.

60. Котюков В.И. О возможном подходе к непараметрическому оцениванию качества сложных моделей прогнозирования. В кн.: Адаптивные системы и их приложения. - Новосибирск, 1978 - 191 с.

61. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в эконометрическом моделировании. М.: Финансы и статистика, 1989.- 175 с.

62. Экономико-статистическое моделирование. Под ред. Б.Б Розина. Новосибирск, 1977. 239 с.

63. Дорофеюк A.A., Ибрагимли Ш.Д., Мовсумов В.Г. Использование критерия статистической эквивалентности моделей в задаче кусочной аппроксимации. Автоматика и телемеханика, 1976, № 7.

64. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.Наука, 1984.-320 с.

65. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. Под ред. В.Н. Вапника. М: Наука, 1984. - 816 с.

66. Методы анализа данных. Под ред. С.А. Айвазяна и В.М. Бухштабера. -М.: Финансы и статистика, 1985. 357 с.

67. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ (па примере системы СИТО). М.: Финансы и статистика, 1990. -192 с.

68. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1986. - 232 с.

69. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986. - 168 с.

70. Тихомиров Ю. Visual С++ 6. Новые возможности для программистов. -С-П.: "БХВ-Санкт-Петербург", 1998.-496 с.

71. Семенов H.A. Программы регрессионного анализа и прогнозирования временных рядов. Пакеты ПАРИС и МАВР. М.: Финансы и статистика, 1990.- 111 с.

72. Цымбалюк М.Я., Кузьмич И.В. Построение математических моделей процесса шерстопрядения алгоритмом локальной идентификации. Деп. В ЦНИИТЭИлегпром, № 2098.-ЛП, 1987 от 18.08.87.

73. Кузьмич И.В., Севостьянов П.А., Цымбалюк М.Я. Использование локальной идентификации в задачах моделирования и управления технологическими процессами прядильного производства. Деп. в ООО "ЛЕГПРОМИНФОРМ", № 3892.-ЛП, 2000 от 06.03.2000.

74. Кузьмич И.В., Цымбалюк М.Я. Применение методов локальной идентификации для моделирования процессов прядения. Сб. "Современные технологии и оборудование текстильной промышленности" (Текстиль-99). М., 2000, с. 28-29.

75. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988, 208 с.

76. Slovic Р., Fichhoff В., Lichtenstein S.Behaviorial decisión theory.// Annu. Phychol. Rev. vol. 28, 1997.

77. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с.

78. Eom S.B. Decisión support systems reseach: reference disciplines and a cumulative tradition // The International Journal of Management Science. 23, 5, October 1995, p. 511-523.

79. Ларичев О.И., Емельянов C.B. и др. Проблемы и методы принятия решений. М.: Наука, 1973. - 157 с.

80. Ириков В.А., Курилов А.Е. Модели и методы принятия решений в человеко-машинных системах. М.: Наука, 1978.

81. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столяров Е.П. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978.-351 с.

82. Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Машиностроение, 1978.-241 с.

83. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1985.

84. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979.

85. Ларичев О.И., Поляков О.А. Человеко-машинные процедуры принятия решения многокритериальных задач математического программирования // Экономика и математические методы, т. 22, вып. 3, 1986, с. 508-523.

86. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

87. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М: Наука, 1981. - 206 с.

88. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1987.

89. Кушников В.А., Резчиков А.Ф., Цвиркун А.Д. Управление в человеке-машинных системах с автоматизированной процедурой коррекции целей. Автоматика и телемеханика, 1998, № 7, с. 168-177.

90. Simon H.A. The new science of management décision. Englewood Cliffs. N.J.,Prentice Hall Inc., 1975.

91. Durfee E.H., Lesser V.R., Gorkill D.D. Trends in coopérative distributed problem solving. //IEEE Trans. Knowledge and Data Eng. March, v.l, № 1, p. 63-83, 1989.

92. Кузьмич И.В., Севостьянов П.А., Цымбалюк М.Я. Локальная идентификация в задачах управления технологическим процессом прядения. Сб. "Современные информационные технологии в образовательной и научной деятельности". М.: МГТУ, 2000, с. 78-79.

93. Кузьмич И.В., Севостьянов П.А. Компьютерные методы адаптивной идентификации процессов технологии прядения с визуализацией данных в среде VISUAL С++. Сб. "Компьютерные технологии в образовательной и научной деятельности". М.: МГТУ, 2001, с. 29-34.

94. Цымбалюк М.Я., Кузьмич И.В., Пысин А.Н. Диалоговая система управления качеством в шерстопрядении. Сб. "Диалоговые информационные системы". Иркутск, 1986.

95. Цымбалюк М.Я., Кузьмич И.В., Монахов В.И., Пысин А.Н. Программа решения задач прогнозирования качества продукции в прядении. Текстильная промышленность, № 9, 1986. с. 72-73.

96. Цымбалюк М.Я., Кузьмич И.В. Диалоговая система принятия решений по выбору заправочных параметров в прядении. Сб. "Проблемно-ориентированные диалоговые системы". Тбилиси, 1988.

97. Цымбалюк М.Я., Кузьмич И.В. Программный комплекс управления качеством в технологии хлопкопрядения. Текстильная промышленность, №2, 1989.1. ГТРИЛОЖНЕНИЯ

98. ВЫСТАВКА ДОСТИЖЕНИЙ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА СССРi 1авнл.ы.н1jt/acx-u/vpCfT?pac/sise. *

99. Выставк•sflepecyrpodx-o rr/3a//iUM~ МоСЛ&Ь/ #0 W/TWC+jßs:участника ВДНХ СССР 198/ года1. ПуЗЬА/í/V1. JR1.'JtiPr.

100. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА НОРМАТИВНОГО УЧЕТА И ПЛАНОВЫХ РАСЧЕТОВ МОСКОВСКОГО ХЛОПЧАТОБУМАЖНОГО КОМБИНАТА „ТРЕХГОРНАЯ МАНУФАКТУРА" им. Ф.Э.ДЗЕРЖИНСКОГО

101. Ш1 (КОМПЛЕКС ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ) *»»»1. Назначение.

102. Программное средство Результаты решения

103. Эколомико-математическая модель голового планирования Проект оптимального плана производства продукции в натуральном выражении. Потребности в сырьевых, материальных и производственных ресурсах

104. Имитационная модель проведения оптовой ярмарки Проекты договоров на поставку продукции. Оценки проектов договоров по экономическим и производственным показателям

105. Оперативное планирование отделочного производства с учетом выполнения договоров на поставку продукции План производства продукции в ассортименте по технологическим переходам

106. Ожидаемый годовой экономический эффект — 480 тыс. рублен.4. Информационная база.

107. Государственный заказ. Контрольные ци фры. Договора на поставку продукции. Производственные, финансовые, сырьевые, материальные и трудовые ресурсы. Нормативно-справочная информация.

108. Техническое и математическое обеспечение.

109. Программный комплекс системы может быть реализован на ЕС ЭВМ и УВК СМ-1420 с операционной системой ОС РВ. Языки программирования — ФОРТРАН, ЛИСП, КОБОЛ.

110. Информационное обеспечение системы включает средства автоматизации программирования ФОБРИН-2 и средства управления базами данных КВАНТ-М, ИНЭС.

111. Центральный научно-исследовательский институт Г С) информации и технико-экономических исследований легкой промышленности, 1987.«ПРОГРАММНОЕ СРЕДСТВО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И КОНТРОЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ДОГОВОРОВ НА ПОСТАВКУ ПРОДУКЦИИ»

112. Назначение и область применения

113. Программное средство предназначено для автоматизации оперативного контроля выполнения договоров на поставку и контроля движения готовой продукции на складе.

114. Программное средство ориентировано на работников отдела сбыта предприятия.

115. Основные функции программного средства

116. Программное средство реализовано на УВК СМ-1420, оснащенном удаленными терминалами: Операционная система ОС-PB версия 3.0, СУБД КВАНТ-М, язык программирования ФОРТРАН.

117. Разработчик и Изготовитель: ПКБ АСУтекстилыгром, 127276, Москва, ул. Ботаническая, 14, т. 401-45-83, МТИ им. Косыгина.

118. Адрес для запроса техдокументации и справок: 127276, Москва, ул. Ботаническая, 14, т. 401-45-83, ПКБ АСУтексгильпром.

119. Централыный научно-исследовательский институт информации и технико-экономических исследовали» легкой промыиие'.шости, 1987.

120. УТВЕРЖДАЮ" Проректор по учебной работе

121. Московского государственногого университета имениша1. А.Н. Чернико. 2001 г.1. АКТ

122. О внедрении результатов научных исследований в учебный процесс

123. Зав.кафедрой ИТ и ВТ МГТУ им. А.Н. Косыгина^—. д.т.н., проф. ¡; ¿и П.А. Севостьянов

124. Ученый секретарь кафедры ИТ и ВТ /Ок.ф-м.н., доц. Митихин1. УТВЕРЖДАЮ

125. Директор Общества с Ограниченной1. АКТ

126. Об опытной эксплуатации пакета программ 'Диалоговая система идентификации и управления

127. Х2 удельное разрывное удлинение, сН/текс;

128. Х3 линейная плотность волокна, мтекс;

129. Х5 содержание сора в волокне, % ;

130. Х7 температура в трепальном отделе, °С;

131. Х8 влажность в трепальном отделе, %;

132. Х)о — частота вращения ножевого барабана, мин"1;

133. Хц частота вращения планочного трепала, мин"1;1. Сх- неровнота холста, %;

134. Тх линейная плотность холста, ктекс;

135. Ух отходы с трепальных машин, %;

136. Структура модели "Сырье-холст-Неровнота" Оп=Ь|(Х|, Х2, Х5, х7, х8)1.. Структура модели "Сырье-холст линейная плотность"1. TX=L!(X2, Х3)

137. I. Структура модели "Сырье-холст угары" У^Ь^Хз, х10, Хц)

138. Продолжение приложения А Исходные данные для моделей : "Сырье-холст-неровнота" (Тонковолокнистый хлопок) "Сырье-холст-линейная плотность"1. Сырье-холст-угары"