автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Контроль достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП

На правах рукописи

БАХМЕТОВА Наталья Алексеевна

РГВ од

ге авг 2008

КОНТРОЛЬ ДОСТОВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ В ДУБЛИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛАХ АСУТП

Специальность 05 13 06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

г Владимир 2008

---

003445538

Работа выполнена на кафедре "Автоматизация и информационные системы" Дзержинского политехнического института (филиала) ГОУ ВПО "Нижегородского государственного технического университета им Р Е Алексеева"

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Луконин Вадим Павлович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Егоров Игорь Николаевич

кандидат технических наук Отекин Роман Владимирович

Ведущая организация ФГУП "ГосНИИ "КРИСТАЛЛ"

(г Дзержинск)

Защита диссертации состоится "17" сентября 2008 г в 15 часов на заседании диссертационного совета Д 212 025 01 Владимирского государственного университета по адресу 600000, г Владимир, ул Горького, д 87, ауд 211/1

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, скрепленные гербовой печатью, направлять по адресу 600000, г Владимир, ул Горького, д 87, ученому секретарю диссертационного совета Д 212 025 01

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО "Владимирский государственный университет"

Автореферат разослан " ■/ " aPuje/vCL 2008 г

Ученый секретарь 0

диссертационного совета Д 212 025 01, J^fr/sJ ^ ^ Макаров

доктор технических наук, профессор —

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. На предприятиях химической, нефтехимической, газовой промышленности, применяющих или производящих в технологических процессах взрывоопасные и токсичные вещества, существует потенциальная опасность серьезных аварий Последствия таких техногенных катастроф могут привести как к человеческим жертвам, так и к необратимому ущербу для окружающей среды и большим финансовым потерям Для снижения вероятности аварий автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП) и системы противоаварийной защиты (ПАЗ) должны отвечать общим правилам взрывобезопасности (ОПВБ)

В соответствии с п 6 3 10 ОПВБ "Надежность систем ПАЗ обеспечивается аппаратурным резервированием различных типов (дублирование, троирование), временной и функциональной избыточностью и наличием систем диагностики и самодиагностики", и п 6 3 13 "Контроль за параметрами, определяющими взрывоопасность технологических процессов с блоками 1 категории взрывоопасности, осуществляется не менее чем от двух независимых датчиков с раздельными точками отбора", системы контроля за параметрами необходимо дублировать и осуществлять контроль не менее чем от двух независимых датчиков с раздельными точками отбора

Автоматизированные системы управления сложными технологическими процессами характеризуются большим количеством контролируемых параметров (до нескольких тысяч) и распределенной структурой аппаратных средств сбора и обработки данных Как следствие, корректная интерпретация результатов работы системы персоналом должна осуществляться с учетом влияния многочисленных источников погрешностей и ошибок К таким источникам относятся, и изменения во времени точностных характеристик датчиков, и сбои в аппаратуре, и ряд других факторов

Информация о текущем состоянии технологического объекта поступает в микропроцессорную систему управления по множеству информационно-измерительных каналов (ИИК), и, чем больше их число, тем выше риск попадания в систему недостоверной информации Поэтому одной из важнейших функций первичной обработки технологической информации является контроль ее достоверности Достоверность контроля - устойчивое соответствие результатов контроля действительному значению контролируемой величины при произвольном числе единичных ее определений, осуществляемых в одинаковых управляемых условиях

В качестве примера существующей проблемы можно привести получение от дублирующих друг друга датчиков разных значений одного и того же технологического параметра, т е отсутствует непосредственный отказ датчика, но один из датчиков выдает неверную информацию В связи с этим, встает задача определения достоверности данных, поступающих по дублированным ИИК Цена ошибочного решения, принятого на основе недостоверных данных, может быть недопустимо высокой Известно, что нефтехимическая промышленность США несет около 20 миллиардов долларов ежегодных потерь

из-за неправильного управления в нестандартных ситуациях Потери более ощутимы, когда учитываются подобные ситуации еще и в других отраслях промышленности типа фармацевтической, специальной химической, электроэнергетике и др Подобные же аварийные ситуации стоят британской экономике до 27 миллиардов долларов каждый год

Повышение достоверности возможно путем применения, как аппаратных, так и программных средств Однако аппаратные методы связаны с разработкой новых конструкций датчиков и новых отказо-помехоустойчивых линий связи, что приводит к повышению сложности и стоимости реализации автоматизированных систем

Следовательно, разработка алгоритмов контроля достоверности технологической информации в дублированных информационных каналах АСУТП, реализованных исключительно программными средствами, является важной и актуальной

Целью диссертационной работы является повышение безопасности техногенных объектов путем разработки системы непрерывного контроля частичных отказов в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

1 выявлены достоинства и недостатки существующих методов оценки достоверности информации и методов диагностики технических систем,

2 разработана процессная модель, комбинирующая методы инвариантного и идентификационного подходов к диагностике технических систем на базе искусственного интеллекта,

3 разработан метод контроля достоверности информации в дублированных ИИК и реализован в виде алгоритмического комплекса,

4 создан программный комплекс, реализующий алгоритм контроля достоверности информации в дублированных ИИК,

5 осуществлен анализ эффективности применения разработанного программного комплекса применительно к задачам контроля достоверности информации в дублированных ИИК

Методы исследования. В диссертации научные исследования основаны на методах математического моделирования, математической статистики, искусственного интеллекта и экспертных оценок при широком использовании программно-математического инструментария

Научная новизна диссертационной работы

1 Предложен метод комплексной оценки достоверности информации на основе синтеза методов инвариантного и идентификационного подходов к диагностике технических систем на базе экспертной системы, позволяющий диагностировать частичные отказы в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП

2 Для оценки достоверности информации применена иерархическая двухуровневая продукционная экспертная система, позволяющая минимизировать аппаратные требования к промышленным системам управления

3 Предложен алгоритм коррекции значений технологических параметров, вычисляемых по математической модели технологического объекта, путем применения поправочного коэффициента Алгоритм учитывает возможный дрейф характеристик объекта

Практическая значимость и реализация результатов работы. На основе разработанного в диссертационной работе метода контроля достоверности информации создан программный комплекс, официально зарегистрированный в федеральном органе исполнительной власти по интеллектуальной собственности Регистрационный номер № 2008612158 от 29 04 08 г

Разработанная система оценки достоверности информации внедрена в производство стирол-акриловой дисперсии на ООО «Компания ХОМА завод НОВОПЛАНТ» Результаты данной работы могут быть использованы для контроля достоверности информации на других химических и нефтехимических предприятиях, а также при проектировании АСУТП взрывоопасных производств и систем противоаварийной защиты

Диссертационные материалы используются в учебном процессе в рамках дисциплины «Диагностика и надежность автоматизированных систем» на кафедре «Автоматизация и информационные системы» Дзержинского политехнического института (филиала) ГОУ ВПО «Нижегородский государственный технический университет им Р Е Алексеева»

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы и отдельные ее разделы докладывались и обсуждались на III Всесоюзной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки» (Нижний Новгород, 2004г), IV Международной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки» (Нижний Новгород, 2005г), V Международной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки» (Нижний Новгород, 2006г); XIX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-19» (Воронеж, 2006г), XII Нижегородской сессии молодых ученых (технические науки) (Н Новгород, 2007г), VI Международной научно-практической конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика» (Москва, 2007г), VI Международной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки» (Нижний Новгород, 2007г), XX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях-ММТТ-20» (Ярославль, 2007г)

Публикации. По результатам научных исследований опубликовано 23 печатные работы (9 статей, 5 из которых в изданиях рекомендованных ВАК РФ) Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2008612158 от 29 04 08 г

На защиту выносятся следующие основные положения:

- процессная модель, комбинирующая методы инвариантного и идентификационного подходов применительно к диагностике технических систем и методы искусственного интеллекта,

- алгоритм контроля достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП,

- структура экспертной системы на основе продукционной модели представления знаний в виде ориентированного И-графа,

- результаты оценки эффективности предложенного метода, проведенной с помощью имитационного моделирования,

- алгоритм контроля достоверности информации в составе системы управления процесса получения стирол-акриловой дисперсии

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 156 наименований, приложения Работа изложена на 145 страницах машинописного текста, содержит 42 рисунка и 9 таблиц

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулирована цель и основные задачи диссертационной работы, приводится краткое содержание диссертации

В первой главе «Характеристика проблемы контроля достоверности технологической информации и выбор направления исследований»

выполнен анализ состояния проблемы контроля достоверности технологической информации Выявлены достоинства и недостатки существующих методов оценки достоверности информации, а также методов диагностики технических систем и методов искусственного интеллекта применительно к решению данной проблемы Анализ показал необходимость комбинирования различных методов, так как нет единого метода, удовлетворяющего всем требованиям, предъявляемым к контролю достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП Комбинация классических и интеллектуальных методов дает тот оптимум, который позволяет наиболее эффективно и качественно осуществлять контроль достоверности информации

Все это позволило сделать вывод о необходимости разработки новой комплексной методики контроля достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП, основанной на преимуществах методов идентификационного и инвариантного подходов к диагностике технических систем на базе экспертной системы

Вторая глава «Методика комплексной оценки достоверности на базе экспертной системы» посвящена решению задачи оценки достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП

Для решения задачи оценки достоверности информации необходимо

-разработать набор показателей, которые могли бы охарактеризовать состояние ИИК Судить о достоверности получаемой информации только по значениям технологических параметров, как правило, невозможно, поэтому для определения набора показателей, характеризующих состояние ИИК, используются блок расчета коэффициентов недостоверности и блок логической оценки,

- разработать набор критериев для оценки значения показателей Критерии вырабатываются технологом-экспертом,

- определить функцию, по которой на основе данных о значениях показателей и критериев можно получить комплексную оценку состояния ИИК Для нахождения сложной неформализованной функции требуется применение специальных методов, в частности, таких как экспертные системы

Разработанная система оценки достоверности информации сочетает в себе традиционные методы контроля достоверности и методы искусственного интеллекта Данную систему можно представить в виде иерархического дерева подзадач и указать для каждой из них свой метод решения В процессе прохождения через модель информация сжимается и, в конечном счете, сворачивается в единый показатель - комплексную оценку достоверности информации

Исходя из выше сказанного, система комплексной оценки достоверности информации имеет иерархическую двухуровневую структуру и состоит из трех основных блоков блока расчета коэффициентов недостоверности, блока логической оценки, блока принятия решений На рис 1 представлена процессная модель, которая позволяет выделить основные блоки, определить их взаимосвязь и иерархию

Рис 1 Процессная модель системы комплексной оценки достоверности информации

Блок расчета коэффициентов недостоверности для каждого значения технологического параметра вычисляет его коэффициент

недостоверности^ Коэффициент недостоверности - это расчетная обобщенная величина, характеризующая степень достоверности значения Коэффициент недостоверности и значение измеряемого параметра связаны между собой

|

Д

где У„и - измеренное значение параметра, Уд - предполагаемое истинное значение параметра, Д - паспортная погрешность датчика

Коэффициент недостоверности может принимать следующие значения: К < 1 - соответствует достоверному значению, К > 1 - соответствует недостоверному значению

Поскольку предполагаемое истинное значение параметра неизвестно, предлагается его рассчитывать несколькими способами

В алгоритме расчета коэффициента недостоверности по отклонению от прогнозируемого значения (алгоритм 1), предполагаемое истинное значение рассчитывается с помощью аппроксимирующей зависимости по уже полученным данным Данный алгоритм совмещен с многоступенчатый алгоритмом обнаружения полного отказа

В алгоритме расчета коэффициента недостоверности по отклонению от значения, рассчитанного по математической модели (алгоритм 2), предполагаемое истинное значение рассчитывается по математической модели технологического объекта Особенностью данного алгоритма, является то, что значения технологических параметров, вычисляемых по математической модели технологического объекта на каждом шаге корректируются, тем самым, повышая точность расчетов

Блок логической оценки рассчитывает несоответствие между текущими значениями основных контролируемых параметров и значениями этих же параметров за предыдущий цикл работы с допущением, что все значения технологических параметров за предыдущий цикл работы являлись достоверными Также учитывается, что значения парной корреляции, рассчитанные за оба периода работы, меняться не должны В рамках блока логической оценки реализуется алгоритм, учитывающий корреляционные связи между контролируемыми параметрами (алгоритм 3)

Блок принятия решений на основе информации, полученной от различных источников (блок расчета коэффициента недостоверности и блок логической оценки), выносит качественное утверждение о достоверности информации Основу блока принятия решений составляет экспертная система, состоящая из иерархической двухуровневой продукционной базы знаний

Входными данными для экспертной системы является набор показателей, характеризующий состояние ИИК, полученный в результате работы блока расчета коэффициентов недостоверности и блока логической оценки - коэффициент недостоверности, полученный по алгоритму 1 - К',

- коэффициент недостоверности, полученный по алгоритму 2 - К*,

- скорость изменения коэффициента недостоверности - V',

- скорость изменения коэффициента недостоверности К]- V*,

- разность значений контролируемого параметра, полученных по алгоритму 3 - Д Уц,

- разность значений параметра, связанного с контролируемым параметром, полученных по алгоритму 3 - ЛРк>,

- значение разности коэффициентов корреляции контролируемого параметра и связанного с ним параметром за разные циклы работы -

Эти данные поступают в блок вербализации значений, где задаются границы диапазонов значений и присваиваются символьные обозначения, которые в дальнейшем участвуют в построении правил продукции Эксперт определяет перечень критериев, по которым следует оценивать показатели и набор классов решений Выбираются разные шкалы критериев для различных типов показателей

Шкала критериев для значений коэффициентов недостоверности (на примере К\) разбивается на три интервала - по каждому критерию выбирается три оценки

где (К'У - целочисленное вербализованное значение (атрибут)^

Аналогично выражение вербализации выглядит для К*

Выбор пороговых значений осуществляется технологом-экспертом во время настройки системы на конкретный технологический процесс

Для остальных типов показателей используются бинарные шкалы - по каждому критерию выбирается две оценки

Вербализованное выражение для скорости изменения коэффициентов недостоверности на примере V,'

где (У^у - целочисленное вербализованное значение (атрибут) V] Аналогично выражение вербализации выглядит для

Вербализованное выражение для разности значений контролируемого параметра, полученных по алгоритму 3

где (ДУ^У - целочисленное вербализованное значение (атрибут) Ь.У:1 Аналогично выражение вербализации выглядит для АР^

значение 0, если < пороговое значение 1, (К¡У)'' = значение 1, если пороговое значение 1 < пороговое значение 2, значение 2, если пороговое значение2 < К) ,

Вербализованное выражение для разности коэффициентов корреляции контролируемого параметра и связанного с ним параметром за разные циклы работы Дк{У„Рк)

íзнaчeниeO,ecли\k(Yí,Pf)-k(Y,,Pt) \ < /, [ значение 1, если \к(Г„Рк)-к(У„Рк) пред | > /, где (Ак(У1,Рк))г - целочисленное вербализованное значение (атрибут) ДВД.Л)

Продукционная база знаний экспертной системы имеет иерархическую двухуровневую структуру (рис 2) Данные о значениях показателей, характеризующих состояние ИИК (х/, *„), используются для расчета оценок первого уровня (О¡, Ок) Полученные данные становятся первичными для задач следующего, более высокого уровня Пройдя через все уровни графа, на заключительном этапе рассчитывается значение комплексной оценки (О) на основе значений вершин предшествующего уровня Для расчета оценок первого уровня используются локальные правила, а на этапе расчета комплексной оценки достоверности информации - глобальные правила

блока расчета коэф блока логической недостоверности оценки

Рис 2 Представление задачи оценки достоверности информации с помощью иерархической двухуровневой модели

База знаний содержит 2 локальные группы правил Локальные правила служат для переопределения одних атрибутов через другие Глобальные правила служат для связи атрибутов и диагнозов Выводами в глобальных правилах являются целочисленные значения от 0 до 2 Где О соответствует состоянию с1ь 1 - соответствует состоянию сЬ, 2 - соответствует состоянию с13

<1| Исправное состояние - состояние ИИК, при котором он соответствуют всем требованиям нормативно-технической документации

ё2 Переходное состояние - состояние ИИК, характеризующееся отклонением от номинального режима работы, что при неблагоприятных условиях приведет к аварии

с13 Предельное состояние - состояние ИИК, при котором его дальнейшее применение по назначению недопустимо и нецелесообразно

Решатель представляет совокупность из трех узлов принятия решений (рис 3) Каждому узлу соответствует свой набор правил

Узлу-1 соответствует 1-я группа локальных правил Входными данными для узла-1 будут атрибуты (К\ У ,(КЦ)У, (V')у,(V*)1' Выводами - атрибуты 0, 1,2 Узлу-2 соответствует 2 -я группа локальных правил Входными данными для узла-2 будут атрибуты (АУ/, (АР,/, (ДР2,У, (ЛОД,^))'', (Ак(УпР2))р Выводами - атрибуты 0, 1, 2 Входными данными узла-3 являются выводы узла-1 и узла-2 Выводом является диагноз - суждение о состоянии ИИК и, тем самым, о достоверности информации, получаемой по этому ИИК

Предложенная структура ЭС позволяет увеличить быстродействие вычислений и интегрировать ее в систему управления сложным технологическим процессом

Рис 3 Общая схема решателя

Реализация предложенного алгоритма оценки достоверности информации в промышленных системах основывается на использовании контроллера (технологической станции (ТС), выполняющего основные функции управления, и станции оператора (СО), реализующей функции визуализации Традиционно функции оценки полного отказа оборудования выполняют алгоритмы, находящиеся в ТС, информация об отказе выводится на СО

Рассмотрим типовой случай получения информации по дублированным ИИК (рис 4) Информация о текущем состоянии технологического объекта от датчиков £)а// и /За/^ поступает на ТС по двум информационно-измерительным каналам На технологической станции происходит обработка полученных значений по алгоритму 1 Полученные коэффициенты недостоверности к\ и К*

и два значения технологического параметра У/, и Y2j поступают на станцию оператора На станции оператора происходит обработка полученных значений технологического параметра по алгоритму 2 и алгоритму 3

Если на технологическую станцию приходят значения, не удовлетворяющие условию

К-^с, (2)

где ytj, y2j — текущие значения показаний дублированных датчиков, с = const — наибольшее допустимое значение модуля разности Yu и Y2j , величина с принимается равной 2А, где Д — паспортная погрешность датчика,

и (или) значения не проходят удовлетворительно проверку по алгоритму 1, организуется запрос на станцию оператора, где экспертная система принимает решение о том, какое значение достоверно Экспертная система о своем решении информирует оператора Дальнейшее управление технологическим процессом осуществляется с использованием информации от исправного ИИК

Станция оператора

Технологическая станция

1 Алгоритм расчета коэффициента недостоверности по отклонению от математической модели (алгоритм 2)

2 Алгоритм, учитывающий корреляционные связи между контролируемыми параметрами (алгоритм 3)

Yi,,K\,

Экспертная система

\7

1 Алгоритм расчета

коэффициента

недостоверности, по

отклонению от Dat,

прогнозируемого значения, |Y,rY2)l>2A

характеризующий

обнаружение полного отказа

(алгоритм 1)

Dat2

Рис 4 Особенности работы системы оценки достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП

Данный метод может быть реализован алгоритмом контроля достоверности информации с использованием экспертной системы (рис 5)

Рис 5 Алгоритм контроля достоверности информации с использованием экспертной системы

Особенностью данного алгоритма является то, что алгоритмы, выполняющиеся на стороне технологической станции и на стороне станции оператора, работают с единой информационной средой

Данный комплексный подход для контроля достоверности технологической информации обладает высокой степенью универсальности, и может быть использован для непрерывного контроля состояния дублированных ИИК

Третья глава «Экспериментальные исследования алгоритма комплексной оценки достоверности информации» посвящена реализации алгоритма комплексной оценки достоверности информации в среде моделирования МаНаЬ 7.01. Выполнена апробация отдельных алгоритмов и всей методики комплексной оценки достоверности информации на базе экспертной системы в целом, путем исследования различных тестовых сигналов: отклонение одного из сигналов на постоянную величину; кратковременное отклонение одного из сигналов; поочередные отклонения сигналов; увеличивающееся отклонение одного из сигналов.

Например, при отклонении одного из сигналов на постоянную величину (рис.6) - значения одного из ИИК практически сразу отклоняются от истинных значений, и величина отклонения остается постоянной. В этой ситуации система оценки достоверности информации не только сразу диагностирует частичный отказ, но также заблаговременно предупреждает о его появлении, ставя диагноз «подозрение на неисправность».

В ходе многократных испытаний установлено:

- система корректно диагностирует кратковременные отклонения, вызванные случайными отклонениями и помехами;

- система способна не только определять, но и прогнозировать частичный отказ;

- при подаче чередующихся тестовых сигналов, имитирующих работу с частичным отказом и без частичного отказа, система не ориентирована на историю диагноза и способна эффективно оценивать достоверность полученной информации.

-I (,с

:

1 !« !! Й

>-1_и-_J_ ' ■ ' ■ '_

и

в 10 12 14 16

истинные значения сигнала значения показаний ИИК-1 значения показаний ИИК-2 диагноз ИИК-1 диагноз ИИК-2

Дштноа Диагноз

НИК 1 НИК 2

2.8 0 0

2.9 0 0

! 0 1

3.1 0 1

3.2 0 1

13 в !

3.4 0 0

3.5 0 0

3.6 0 1

3.7 0 _ 1

3,8 0 1

3.9 0 0

4 0 9

4.1 в 0

4. г 1—1-11] 1

4.3 5 1

4.4 а г

4.5 0 г

; 0

6 с г

7 0 г

8 в г

? 0 г

диагноз ИИК

0 - ИИК исправен

1 подозрение на неисправнос ть ИИК

2 - ИИК неисправен

Рис. 6. Отклонение одного из сигналов на постоянную величину

В ряде случаев требуется дополнительная настройка параметров системы с помощью коррекции начальных условий работы Дополнительная настройка позволяет обеспечить адекватность работы системы при любых сигналах

Проведенные испытания и выполненный анализ скорости исполнения отдельных алгоритмов оценки достоверности информации показали возможность использования системы комплексной оценки достоверности информации в промышленных условиях

В четвертой главе «Промышленная апробация системы комплексной оценки достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП» показана возможность использования системы комплексной оценки достоверности информации в промышленных системах управления путем интеграции в 8САОА-систему Предложена реализация данной системы на производстве стирол-акриловой дисперсии на ООО «Компания ХОМА завод НОВОПЛАНТ» Показана организация взаимодействия системы МаиаЬ и БСАОА-системы \VinCC

Визуализация процесса контроля достоверности информации осуществляется через основной видеокадр БСАВА-системы \VinCC В случае появления недостоверной информации ИИК в журнале сообщений выдается соответствующее сообщение, на видеокадре датчик окрашивается красным цветом и оператор должен дальнейшее управление технологическим процессом производить с помощью информации, полученной от исправного дублирующего ИИК Технологический процесс не прерывается, а оператор о неисправностях сообщает в службу КИПиА и инженеру АСУТП

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 Предложена обобщенная система комплексной оценки достоверности информации, полученная путем иерархической декомпозиции Для каждого узла системы используется свой метод решения для определения наборов показателей, характеризующих состояние ИИК

2 Разработан алгориш контроля достоверности информации в дублированных ИИК АСУТП, в рамках которого предложена обобщенная методика определения коэффициента недостоверности и алгоритмы его расчета

3 Разработана структура экспертной системы на основе продукционной модели представления знаний в виде ориентированного И-графа, причем декомпозиция базы знаний на узлы производилась в соответствии с иерархией, установленной в процессной модели

4 Создан программный комплекс, реализующий алгоритм контроля достоверности информации в дублированных ИИК, защищенный свидетельством об официальной регистрации программы для ЭВМ

5 Выполнена реализация разработанного программного комплекса на производстве стирол-акриловой дисперсии на ООО «Компания ХОМА завод НОВОПЛАНТ»

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В

РАБОТАХ

В рецензируемых журналах из списка ВАК

1 Бахметова, Н А Методы диагностики информационно-измерительных каналов АСУТП Идентификационный подход / Н А Бахметова, С Г Сажин, ВП Луконин, С В Токарев//Контроль Диагностика -2007 -№9 - С 61-64

2 Бахметова, Н А Методы диагностики информационно-измерительных каналов АСУТП Инвариантный подход /НА Бахметова, С Г Сажин, ВП Луконин//Контроль Диагностика -2008 -№2 -С 51-54

3 Бахметова, Н А Экспертная система, контролирующая достоверность информации в дублированных каналах АСУТП /НА Бахметова, В П Луконин // Приборы и системы Управление Контроль Диагностика - 2008 - №5 -С 48-50

4 Бахметова, Н А Концепция комплексной методики контроля достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП / Н.А Бахметова, В П Луконин // Приборы - 2008 - №5 -С 28-31

5 Бахметова, Н А Интеллектуальные методы диагностики информационно-измерительных каналов АСУТП /НА Бахметова, С Г Сажин, В П Луконин // Контроль Диагностика - 2008 - №6 С 50-54

В других изданиях

6 Бахметова, Н А Анализ алгоритмов обработки сигналов от дублированных датчиков в системах противоаварийной защиты / НА Бахметова // Будущее технической науки Тезисы докладов III молодежной научно-технической конференции, Н Новгород, 2004, С 365-366

7 Бахметова, Н А Алгоритм адаптации математической модели для оценки достоверности технологической информации в резервированных каналах АСУТП / НА Бахметова // Современные наукоемкие технологии. -2005г -№9 - С 35-37

8 Бахметова, Н А Обработка информации в резервированных каналах АСУТП /НА Бахметова // Современные наукоемкие технологии -2005г -№9 -С 48-50

9 Бахметова, Н А Алгоритм контроля достоверности технологической информации в резервированных каналах на базе экспертной системы / Н А Бахметова, В П Луконин // Будущее технической науки Тезисы докладов IV Медунар молодежной научно-технической конференции, Н Новгород, 2005, С 244-245

10 Бахметова, НА Контроль достоверности технологической информации в резервированных каналах на основе методов искусственного интеллекта / Н А Бахметова // Студенчество Интеллект Будущее Тезисы доклада

межвузовской молодежной конференции, Набережные Челны. - 2005г - С 304306

11 Бахметова, Н А Контроль достоверности информации в резервированных каналах АСУТП / НА Бахметова, В П Луконин // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-19 труды Международной научной конференции , Воронеж -2006т - С 188-200

12 Бахметова, Н А Комплексный подход к контролю достоверности технологической информации в резервированных каналах /НА Бахметова, В П Луконин // Будущее технической науки Тезисы докладов V Медунар молодежной научно-технической конференции, Н Новгород, 2006, С 250

13 Бахметова, Н А Контроль достоверности информации в резервированных каналах автоматизированных систем управления Международная научно-методическая конференция / НА Бахметова // Современные проблемы многоуровневого образования труды Научно-методич симпозим под ред В С Балакирева, Ростов-на-Дону - 2006 — Т 11 — С 201

14 Бахметова, Н А Применение вероятностных методов в диагностике технических систем /НА Бахметова // Современные наукоемкие технологии -2007г - №4 - С 36-37

15 Бахметова,НА Проблемы контроля достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП / НА Бахметова // докл XII Нижегородской сессии молодых ученых (технические науки), Н Новгород - 2007 - С 115

16 Бахметова, Н А Интеллектуальный метод диагностики информационно-измерительных каналов АСУТП /НА Бахметова // Неразрушающий контроль и техническая диагностика Тезисы докладов VI Междунар научно-практической конф,Москва -2007г - С 105-106

17 Бахметова, Н А Апробация методики автоматизированной оценки достоверности информации в дублированных каналах АСУТП при подаче тестовых сигналов системы /НА Бахметова, В П Луконин // Будущее технической науки Тезисы докладов VI Медунар молодежной научно-технической конференции, Н Новгород, 2007, С 265

18 Бахметова, Н А Принятие решений в предаварийных ситуациях с помощью экспертной системы /НА Бахметова // Электронные средства и системы управления Опыт инновационного развития докл 4-ой Международной научно-практической конференции, Томск, 2007 - в 2ч 4 2 -С 214-215

19 Бахметова, Н А Компьютерная под держка процессов диагностики промышленных систем управления / НА Бахметова, ВП Луконин // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-20 труды Международной научной конференции , Ярославль - 2007г - С 332-333.

20 Бахметова, Н А Диагностика дублированных информационно-измерительных каналов температуры в производстве стирол-акриловой дисперсии /НА Бахметова // Теория, методы и средства измерений, контроля

и диагностики материалы VIII Междунар. научно-практическая конференция, Новочеркасск, 2007 - С 92-93

21 Бахметова, Н А Моделирование технологических процессов с помощью нейронных сетей /НА Бахметова, С В Токарев // Современные наукоемкие технологии -2008г -№2 -С 139-140

22 Бахметова, Н А Использование корреляционных связей между контролируемыми параметрами для оценки достоверности информации / Н А Бахметова // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-21

труды Международной научной конференции, Саратов -2008г - С 165-166

23. Бахметова, Н А Экспертная система оценки достоверности информации в дублированных каналах автоматизированной системы управления технологическими процессами / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2008612158 от 29 04 08 г

Подписано в печать 29 07 2008 Формат 60 х 84'Л6 Бумага офсетная Печать офсетная Уч-изд л 1,0 Тираж 100 экз Заказ 4840

ООО «Профи-Полиграфия» 606000, Дзержинск, пр-т Ленина, 117

Введение

Глава 1. Характеристика проблемы контроля достоверности технологической информации и выбор направления исследований

1.1 Анализ методов контроля достоверности технологической

1.1.1 Методы контроля достоверности информации, позволяющие обнаружить полный отказ информационно-измерительного канала

1.1.2 Методы контроля достоверности информации, позволяющие обнаружить частичный отказ информационно-измерительного канала

1.2 Анализ методов диагностики технических систем для решения задач контроля достоверности технологической информации.

1.2.1 Методы идентификационного подхода к диагностике технических систем.

1.2.2 Методы инвариантного подхода к диагностике технических систем.!.

1.2.3 Сравнительный анализ методов диагностики технических систем

1.3 Методы искусственного интеллекта в решении задач контроля достоверности технологической информации.

1.4 Постановка задач исследования.

1.5 Выводы.

Глава 2. Методика комплексной оценки достоверности информации на базе экспертной системы.

2.1 Анализ структуры информационных задач оценки достоверности информации.

2.2 Обобщенная методика определения коэффициента недостоверности.

2.3 Алгоритм расчета коэффициента недостоверности по отклонению от прогнозируемого значения, характеризующий обнаружение полного отказа

2.3.1 Многоступенчатый алгоритм обнаружения полного отказа. информации

2.3.2 Алгоритм расчета коэффициента недостоверности по отклонению от прогнозируемого значения.

2.4 Алгоритм расчета коэффициента недостоверности по отклонению от значения, полученного по математической модели.

2.5 Расчет вспомогательных параметров.

2.6 Алгоритм, учитывающий корреляционные связи между контролируемыми параметрами.

2.7 Экспертная система комплексной оценки достоверности информации.

2.7.1 Структура экспертной системы.

2.7.2 База данных экспертной системы.

2.7.3 Блок вербализации значений.

2.7.4 База знаний экспертной системы.

2.7.5 Решатель экспертной системы.

2.8 Особенности работы системы для оценки достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП.

2.9 Выводы.

Глава 3. Экспериментальные исследования алгоритма комплексной оценки достоверности информации.

3.1 Реализация системы комплексной оценки достоверности информации в системе Ма^аЬ.

3.2 Формирование тестовых сигналов от дублированных информационно-измерительных каналов.

3.3 Апробация алгоритмов системы комплексной оценки достоверности информации.

3.3.1 Экспериментальная апробация алгоритма расчета коэффициента недостоверности по отклонению от прогнозируемого значения.

3.3.2 Экспериментальная апробация алгоритма расчета коэффициента недостоверности по отклонению от значения, полученного по математической модели.

3.3.3 Экспериментальная апробация алгоритма, учитывающего корреляционные связи между контролируемыми параметрами.

3.4 Работа системы комплексной оценки достоверности информации в условиях различных тестовых сигналов.

3.5 Выводы.

Глава 4. Промышленная апробация системы комплексной оценки достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП.

4.1 Интеграция системы Matlab и промышленного программного обеспечения.

4.2 Реализация алгоритма контроля комплексной оценки достоверности информации в системе управления производством стирол-акриловой дисперсии.

4.2.1 Описание критического технологического процесса производства стирол-акриловой дисперсии.

4.2.2 Аппаратное обеспечение системы управления на базе промышленно-технического комплекса Siemens.

4.2.3 Организация взаимодействия системы Matlab и SCADA-системы WinCC.

4.3 Визуализация процесса контроля достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП.

4.4 Выводы.

Актуальность работы. На предприятиях химической, нефтехимической, газовой промышленности, применяющих или производящих в технологических процессах взрывоопасные и токсичные вещества, существует потенциальная опасность серьезных аварий. Последствия таких техногенных катастроф могут привести как к человеческим жертвам, так и к необратимому ущербу для окружающей среды и большим финансовым потерям. Для снижения вероятности аварий, автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП) и системы противоаварийной защиты (ПАЗ) должны отвечать общим правилам взрывобезопасности (ОПВБ) [1].

В соответствии с п.6.3.10 ОПВБ "Надежность систем ПАЗ обеспечивается аппаратурным резервированием различных типов (дублирование, троирование), временной и функциональной избыточностью и наличием систем диагностики и самодиагностики", и п.6.3.13 "Контроль за параметрами, определяющими взрывоопасность технологических процессов с блоками I категории взрывоопасное™, осуществляется не менее чем от двух независимых датчиков с раздельными точками отбора", системы контроля за параметрами необходимо дублировать и осуществлять контроль не менее чем от двух независимых датчиков с раздельными точками отбора.

Автоматизированные системы управления сложными технологическими процессами характеризуются большим количеством контролируемых параметров (до нескольких тысяч) и распределенной структурой аппаратных средств сбора и обработки данных. Как следствие, корректная интерпретация результатов работы системы персоналом должна осуществляться с учетом влияния многочисленных источников погрешностей и ошибок. К таким источникам относятся и изменения во времени точностных характеристик датчиков, и сбои в аппаратуре, и ряд других факторов.

Информация о текущем состоянии технологического объекта поступает в микропроцессорную систему управления по множеству информационноизмерительных каналов (ИИК), и, чем больше их число, тем выше риск попадания в систему недостоверной информации. Поэтому одной из важнейших функций первичной обработки технологической информации является контроль ее достоверности. Достоверность контроля - устойчивое соответствие результатов контроля действительному значению контролируемой величины при произвольном числе единичных её определений, осуществляемых в одинаковых управляемых условиях [2].

В качестве примера существующей проблемы можно привести получение от дублирующих друг друга датчиков разных значений одного и того же технологического параметра, т.е. отсутствует непосредственный отказ датчика, но один из датчиков выдает неверную информацию. В связи с этим, встает задача определения достоверности данных, поступающих по дублированным ИИК. Цена ошибочного решения, принятого на основе недостоверных данных, может быть недопустимо высокой. Известно, что нефтехимическая промышленность США несет около 20 миллиардов долларов ежегодных потерь из-за неправильного управления в нестандартных ситуациях. Потери более ощутимы, когда учитываются подобные ситуации еще и в других отраслях промышленности типа: фармацевтической, специальной химической, электроэнергетике и др. Подобные же аварийные ситуации стоят британской экономике до 27 миллиардов долларов каждый год.

Повышение достоверности возможно путем применения, как аппаратных, так и программных средств. Однако аппаратные методы связаны с разработкой новых конструкций датчиков и новых отказо-помехоустойчивых линий связи, что приводит к повышению сложности, стоимости реализации автоматизированных систем.

Следовательно, разработка алгоритмов контроля достоверности технологической информации в дублированных информационных каналах АСУТП, реализованных исключительно программными средствами, является важной и актуальной.

Целью диссертационной работы является повышение безопасности техногенных объектов путем разработки интеллектуальной системы непрерывного контроля частичных отказов в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

1. выявлены достоинства и недостатки существующих методов оценки достоверности информации и методов диагностики технических систем;

2. разработана процессная модель, комбинирующая методы инвариантного и идентификационного подходов к диагностике технических систем на базе искусственного интеллекта;

3. разработан метод контроля достоверности информации в дублированных ИИК и реализован в виде алгоритмического комплекса;

4. создан программный комплекс, реализующий алгоритм контроля достоверности информации в дублированных ИИК;

5. осуществлен анализ эффективности применения разработанного программного комплекса применительно к задачам контроля достоверности информации в дублированных ИИК.

Методы исследования. В диссертации научные исследования основаны на методах математического моделирования, математической статистики, искусственного интеллекта и экспертных оценок при широком использовании программно-математического инструментария.

Научная новизна диссертационной работы.

1. Предложен метод комплексной оценки достоверности информации на основе синтеза инвариантного и идентификационного подходов к диагностике .технических систем на базе экспертной системы, позволяющий диагностировать частичные отказы в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП.

2. Для оценки достоверности информации применена иерархическая двухуровневая продукционная экспертная система, позволяющая минимизировать аппаратные требования к промышленным системам управления.

3. Предложен алгоритм коррекции значений технологических параметров, вычисляемых по математической модели технологического объекта, путем применения поправочного коэффициента. Алгоритм учитывает возможный дрейф характеристик объекта.

Практическая значимость и реализация результатов работы. На основе разработанного в диссертационной работе метода контроля достоверности информации создан программный комплекс, официально зарегистрированный в федеральном органе исполнительной власти по интеллектуальной собственности. Регистрационный номер № 2008612158 от 29.04.08 г.

Разработанная система оценки достоверности информации внедрена в производство стирол-акриловой дисперсии на ООО «Компания ХОМА завод НОВОПЛАНТ» (акт о внедрении приведен в Приложении А). Результаты данной работы могут быть использованы для контроля достоверности информации на других химических и нефтехимических предприятиях, а также при проектировании АСУТП взрывоопасных производств и систем противоаварийной защиты.

Диссертационные материалы используются в учебном процессе в рамках дисциплины «Диагностика и надежность автоматизированных систем» на кафедре «Автоматизация и информационные системы» Дзержинского политехнического института (филиала) ГОУ ВПО «Нижегородский государственный технический университет им.Р.Е. Алексеева» (акт о внедрении приведен в Приложении Б).

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 156 наименований, приложения. Работа изложена на 145 страницах машинописного текста, содержит 42 рисунка и 9 таблиц.

Основные результаты работы

1. Предложена обобщенная система комплексной оценки достоверности информации, полученная путем иерархической декомпозиции. Для каждого ) узла системы используется свой метод решения для определения наборов показателей, характеризующих состояние ИИК.

2. Разработан алгоритм контроля достоверности информации в дублированных ИИК АСУТП, в рамках которого предложена обобщенная методика определения коэффициента недостоверности и алгоритмы его расчета.

3. Разработана структура экспертной системы на основе продукционной модели представления знаний в виде ориентированного И-графа, причем декомпозиция базы знаний на узлы производилась в соответствии с иерархией, установленной в процессной модели.

4. Создан программный комплекс, реализующий алгоритм контроля достоверности информации в дублированных ИИК, защищенный свидетельством об официальной регистрации программы для ЭВМ.

5. Выполнена реализация разработанного программного комплекса на производстве стирол-акриловой дисперсии на ООО «Компания ХОМА завод НОВОПЛАНТ».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе теоретических и экспериментальных исследований разработана и реализована система комплексной оценки достоверности информации в составе системы управления сложным технологическим процессом.

Таким образом, в диссертационной работе решена важная научная и практическая задача автоматизации технологических процессов, а именно задача повышения безопасности технологических объектов за счет контроля достоверности информации в дублированных ИИК АСУТП.

Результаты данной работы могут быть использованы для контроля достоверности информации на других химических и нефтехимических предприятиях, а так же при проектирование АСУТП взрывоопасных производств и систем противоаварийной защиты.

1. Общие правила взрывобезопаености для взрывоопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств. — введ. 05.05.2003. — М. : Утверждены постановлением Федерального горного и промышленного надзора РФ 5 мая 2003г. №29.

2. Корнеева, Т.В. Толковый словарь по метрологии, измерительной техники и управления качеством. Основные термины / Т.В. Корнеева М.: Рус.яз., 1990. -464 с.

3. Николаев, Ф.А. Проблемы повышения достоверности в информационных системах / Ф.А. Николаев, В.И. Фомин, JI.M. Хохлов Л : Энергоиздат, 1982. -144 с.

4. Сорокин, A.A. Математическая модель выбора методов повышения достоверности обработки информации / A.A. Сорокин // Вузовская наука — Северо-Кавказкому региону : Материалы VI региональной научно-технической конференции, Ставрополь: СевКавГТУ, 2002

5. Зингер, И.С. Обеспечение достоверности данных в автоматизированных системах управления производством / И.С. Зингер, Б.С. Куцык М.: Наука, 1974.-35 с.

6. Агансон, С.И. Некоторые способы организации контроля достоверности входной информации / С.И. Агансон М. : ЦЭМИ, 1983 - 15 с. N

7. Кульба, В.В.Достоверность и сохранность информации в АСУ. 2 изд. / В.В. Кульба, С.С. Ковалевский, А.Б. Шелков М. : СИНТЕГ, 2003 - 496 с.

8. Мельников, Ю.Н. Достоверность информации в сложных системах / Ю.Н. Мельников Сов. радио, 1973 - 190 с.

9. Дудников, Е.Г. Автоматическое управление в химической промышленности: учебник для вузов / Е.Г.Дудников, А.В.Казаков, Ю.Н.Софиева, А.Э.Софиев, А.М.Цирлин. М.:Химия, 1987 - 368 с.

10. Ю.Кузьмин, А.Б. Достовреность допусковых методов контроля сложных технических систем / А.Б. Кузьмин // Автоматика и телемеханика — 1989 — №6 -"С.53-62.

11. Терповых, Ю.П. Информационная избыточность и контроль достоверности в системах управления / Ю.П. Терповых, Ю.И. Жанков // Приборы и системы управления — 1976 №6 - с. 78

12. Репин, А. И. Диагностика информационной подсистемы АСУТП ТЭЦ с использованием технологий искусственного интеллекта: Дис. на соискание степени к.т.н. / А.И. Репин МЭИ, 2006 - 153 с.

13. Анищенко, В.А., Повышение достоверности используемой в АСУТН информации путем коррекции измерений / В.А. Анищенко, В.И. Щербич, Т.Н. Казанская, В.И. Крамаренко // Теплоэнергетика — 1982 — №7.

14. Улитенко, К.Я. Контроль и обеспечение надежности функционирования информационной среды в современных АСУТП / К.Я. Улитенко // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2006 — №1. - С.47-51.

15. Проталинский, О.М. Диагностика информационных каналов АСУТП с использованием баз знаний / О.М. Проталинский // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2004 — №1. — С.9-11.

16. Проталинский, О.М. Система диагностики предаварийных ситуаций / О.М. Проталинский // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2003 - №12. - С.40-43.

17. Савельев, А.Н. Анализ недостоверности первичной информации в технологическом процессе производства серы / А.Н. Савельев // Математические методы в технике и технологиях ММТТ-18 : труды Международной научной конференции., Казань. - 2005г. - С.175-177.

18. Мироновский, JI.A. Функциональное диагностирование динамических систем / JI.A. Мироновский : Научное издание СПб., 1998. - 256 с.

19. Клюев, В.В. Технические средства диагностирования: Справочник / В.В. Клюев, П.П. Пархоменко, В.Е. Абрамчук и др. — М.:Мащиностроение, 1989.-671 с.

20. Химмельблау, Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах / Д. Химмельблау Л.: Химия, 1983. - 352 с.

21. Пархоменко, П.П. Основы технической диагностики / П.П. Пархоменко, Е.С. Согомоням-М. : Энергоиздат, 1981.

22. Биргер, И.А. Техническая диагностика / И.А. Биргер — М.: «Машиностроение», 1978. 240 с.

23. Мозгалевский, А.В. Автоматический поиск неисправностей /

24. A.В. Мозгалевский — Л.: Машиностроение, 1989. — 671 с.

25. Буков, В.Н. Три подхода к задаче контроля технического состояния /

26. B.Н. Буков, И.М. Максименко // Автоматика и телемеханика. 1995. — № 3. —1. C.165

27. Erik Frisk, Model-based fault diagnosis applied to an Si-Engine / E. Frisk : Masters thesis, Linkopings Universitet, 1996.

28. Venkat Venkatasubramanian, A review of process fault detection and diagnosis. Part I: Quantitative model-based methods / V. Venkatasubramanian, R. Rengaswamy, K. Yin // Computers and Chemical Engineering. 2003. - № 27. - p. 293-311.

29. Venkat Venkatasubramanian, A review of process fault detection and diagnosis. Part II: Qualitative models and search strategies / V. Venkatasubramanian, R. Rengaswamy, K. Yin // Computers and Chemical Engineering. 2003. - №27. -p.313-326.

30. Задорожный, Д.Ю., Методическая достоверность функционального контроля и диагностирования информационных систем / Д.Ю. Задорожный, П.А. Калугин, А.Б. Кузьмин // Автоматика и телемеханика. 1989. — № 6. -С.53-62.

31. Кузьмин, А.Б. Функциональный контроль и коррекция состояния контура управления подвижного объекта / А.Б. Кузьмин // Автоматика и телемеханика. 1990. -№11. -С. 44-54

32. Бахметова, H.A. Методы диагностики информационно-измерительных каналов АСУТП. Идентификационный подход / H.A. Бахметова, С.Г. Сажин, В.П. Луконин, C.B. Токарев // Контроль. Диагностика. 2007. - №9. - С.61-64

33. Цыпкин, Я.З. Основы информационной теории идентификации / Я.З. Цыпкин М.: Наука, 1984. - 520 с.

34. Симанков, B.C. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов: Монография (научное издание) / Симанков В. С, Луценко Е. В. Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та. Краснодар, 1999 - 318 с.

35. Бахметова, H.A. Применение вероятностных методов в диагностике технических систем / H.A. Бахметова // Современные наукоемкие технологии. -2007г.-№4.-С. 36-37.

36. Бродский, Б.Е. Асимптотически оптимальные методы в задаче скорейшего обнаружения разладки. I. Характеристики методов скорейшего обнаружения разладки / Б.Е. Бродский // Автоматика и телемеханика. 1995. - №9. — С.60-72.

37. Бродский, Б.Е. Асимптотически оптимальные методы в задаче скорейшего обнаружения разладки. II. Исследование методов скорейшего обнаружения / Б.Е. Бродский // Автоматика и телемеханика. 1995. - №10. - С.50-59.

38. Бродский, Б.Е. О задаче скорейшего обнаружения момента изменения вероятностных характеристик случайной последовательности /Б.Е. Бродский, Б.С. Дарховский// Автоматика и телемеханика. 1983. -№10. - С.125-131.

39. Клигене, Н. Методы обнаружения моментов изменения свойств случайных процессов / Н. Клигене, JI. Тельксиис // Автоматика и телемеханика. — 1983. -№10. — С.5-56.

40. Бассвиль, М. Обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем / М. Бассвиль, А. Банвенист М.: Мир, 1989. - 289 с.

41. Бродский, Б.Е. Проблемы и методы вероятностной диагностики / Б.Е. Бродский, Б.С. Дарховский // Автоматика и телемеханика. 1999. - №8. -С.3-50.

42. Бендерская, E.H. Выбор алгоритмов и параметров систем функционального диагностирования динамических объектов: Дис. на соискание степени к.т.н. / E.H. Бендерская СПбГПУ, 1996, 146 с.

43. Никифоров, И.В. Модификация и исследование процедуры кумулятивных сумм / И.В. Никифоров // Автоматика и телемеханика. 1980. - №9. - С.74-80.

44. Никифоров, И.В. Применение кумулятивных сумм для обнаружения изменения характеристик случайного процесса / И.В. Никифоров // Автоматика и телемеханика. 1979. - №2. - С.48-58.

45. Калишев, О.Н. Метод диагностирования измерительных каналов с учетом предыстории / О.Н. Калишев // Автоматика и телемеханика. 1988. - №6. -С.135-143.

46. Геурков, B.JI. Диагностирование параметрических отказов линейных статистических систем с неизвестными входами методом невязок / B.JI. Геурков // Автоматика и телемеханика. 1990. - №8. - С.135-138.

47. Бородкин, Л.И. Алгоритм обнаружения моментов изменения параметров уравнения случайного процесса / Л.И. Бородкин, В.В. Моттль // Автоматика и телемеханика. 1976. - №6. - С.23-32.

48. Рогозов, Ю.И. Разработка адаптивной системы статистической диагностики по фактическому состоянию неравновесных объектов управления / Ю.И. Рогозов, А.П. Самойленко, О.А. Усенко // Приборы и системы управления. 2003. - №4. - С.55-64.

49. Дмитриев, С.П. Вероятностный метод контроля и диагностики информационных отказов навигационной системы / С.П. Дмитриев, Н.В. Колесов, А.В. Осипов // Тр. Межд. конф. по мягким вычислениям и измерениям. СПб.,2003.-С.205-208.

50. Усенко, О.А. Разработка и исследование методов статистической диагностики технических объектов: Дис. на соискание степени к.т.н. / О.А. Усенко Таганрог, 2003 - 310 с.

51. Каган, Б.М. Основы эксплуатации ЭВМ / Б.М. Каган, И.Б. Мкртумян М.: Энергоатомиздат, 1983 — 376 с.

52. Горелов, О.И. Поиск дефектов в сложных технических системах методами анализ диагностических графов. Вычисление дефектных компонент / О.И. Горелов // Автоматика и телемеханика. 1987. — № 10. - С.153-165.

53. Балакин, В.Н. Диагностирование устройств управления на основе полиномиальной интерпретации схем алгоритмов / В.Н. Балакин, В.В. Барашенков, А.С. Маркин, В.Ю. Орлов // Автоматика и телемеханика. — 1990. — №4. — С.142-151.

54. Patterson-Hine, A. A review of Diagnostic Techniques for ISHM Applications / A. Patterson-Hine, et all. // First International Forum on Integrated System Health Engineering and Management in Aerospace. November 2005.

55. Zhao, K. Adaptive fuzzy inference causal graph approach to fault detection and isolation of field devices in nuclear power plants / K. Zhao, B.R. Upadhyaya // Progress in nuclear energy. 2005. - vol. 46. - pp. 226-240.

56. Гребенюк, Г.Г. Метод диагностики непрерывных объектов на графах / Г.Г. Гребенюк // Автоматика и телемеханика. 1995. - № 10. - С.137-146.

57. Пат. 2244954 Россия, МПК 7 G 05 В 23/02. Способ определения отказавшего датчика в избыточной системе / Г.Я. Леденев — ОАО "Ракет.-косм. корп. "Энергия". N 2003105365/09; Заявл. 25.02.2003; Опубл. 20.01.2005.

58. Лункин, Б.В. Диагностирование датчиков на объектах контроля и управления / Б.В. Лункин // Автоматика и телемеханика. 2003. — № 11. — С. 183-194.

59. Бахметова, H.A. Методы диагностики информационно-измерительных каналов АСУТП. Инвариантный подход / H.A. Бахметова, С.Г. Сажин, В.П. Луконин // Контроль. Диагностика. — 2008. — №2. — С.51-54

60. Шумский, А.Е. Поиск дефектов в нелинейных системах методом функционального диагностирования на основе алгебраических инвариантов / А.Е. Шумский // Электронное моделирование. — 1992. — №1. — С.70-76.

61. Кухтенко, А.И. Проблема инвариантности в автоматике / А.И. Кухтенко — Киев: Изд-во техн. Лит-ры УССР, 1996. — 376с.

62. Петров, Б.Н. Принцип инвариантности в измерительной технике / Б.Н.Петров, В.А. Викторов, Б.В. Лункин, Л.С. Совлуков М.: Наука, 1976 — * 244 с.

63. Калугин, П.А. Принцип абсолютной инвариантности при функциональном контроле информационных систем / П.А. Калугин, А.Б. Кузьмин, В.И. Шрамко // Автоматика и телемеханика. 1988. - №11. - С. 177-183.

64. Шумский, А.Е. Поиск дефектов в нелинейных системах методом функционального диагностирования на основе алгебраических инвариантов / А.Е. Шумский // Электронное моделирование 1992. - №1. — С.70-76.

65. Осис, Я.Я. Диагностирование на граф-моделях: На примерах авиационной и автомобильной техники / Я.Я. Осис и др. М.: Транспорт 1991 - 244 с.

66. Samantaray Arun К. Diagnostic bond graphs for online fault detection and isolation / Arun K. Samantaray, K. Medjaher, Belkacem Ould Bouamama, Marcel Staroswiecki // Simulation Modelling Practice and Theory 2006 Vol.14, No. 3 - p. 237-262

67. Поляков, С.В. Использование экстраполирующей модели при построении систем функциональной диагностики / С.В. Поляков, С.Б. Сластинин // Контроль. Диагностика. 2004 №4 - С. 19-22.

68. Сперанский, Д.В. Моделирование и диагностика управляющих систем: Сб. научн. Тр. / Д.В. Сперанский Киев, 1991 - 140с.

69. James Li, С., Taehee Kim, G. W. Nickerson. Linear model based fault detection and isolation for a screw compressor / C. James Li, Taehee Kim, G. W. Nickerson. // Mechanical Systems and Signal Processing Vol. 8, Issue 3 - p. 259-273.

70. Skoundrianos, E.N. Finding fault fault diagnosis on the wheels of a mobile robot using local model neural networks / E.N. Skoundrianos, S.G. Tzafestas // Robotics & Automation Magazine. 2004 - Vol. 11 - p. 83-90.

71. Uppal, Faisel J. Neuro-fuzzy based fault diagnosis applied to an electro-pneumatic valve. / Faisel J Uppal, Ron J Patton, Vasile Palade // Control & Intelligent Systems Engineering. Journal of Control and Optimization 1970. Vol. 8 — No. 1 -pp. 1-18.

72. Hines, J. Wesley. Use of Autoassociative Neural Networks for Signal Validation / J. Wesley Hines, Darryl J. Wrest, Robert E. Uhrig // NEURAP 97 Neural Network Applications, Marseille, France 1997.

73. Manders, Eric-J. An Approach for Fault Detection and Isolation in Dynamic Systems From Distributed Measurements / Eric-J Manders, Lee A. Barford, Gautam Biswas // IEEE transactions on instrumentation and measurement. 2002. vol. 51, no. 2-p.235.

74. Frank, М. P. Fault diagnosis in dynamic systems using analytical and knowledge-based redundancy / M. P. Frank //Automatica 1990 Vol. 26, No. 3 - p. 459-474.

75. Микеладзе, М.А. Развитие основных моделей самодиагностирования сложных технических систем / М.А. Микеладзе // Автоматика и телемеханика.1995. №5. — С.3-10.

76. Данилюк, С.Г. Вероятностный подход к автоматизации диагностирования на основе структурно-параметрической математической модели / С.Г. Данилюк // Контроль. Диагностика. 2001. - №6. - С.36-42.

77. Мироновский, JI.A. Функциональное диагностирование динамических систем / JI.A. Мироновский // Автоматика и телемеханика -1980. №8. — С.96-121.

78. Цыганков, М.П. Функциональное диагностирование билинейных объектов в установившемся режиме / М.П. Цыганков, С.Ю. Бойков // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2006 — №12.

79. Шумский, А.Е. Адаптивные квазилинейные соотношения паритета: применение к задаче диагностирования датчиков подводного аппарата / А.Е. Шумский // Мехатроника, автомагизация*'управление. -2006 № 9 - С.44-51.

80. Жирабок, А.Н. Диагностирование нелинейных динамических систем: адаптивные соотношения паритета / А.Н. Жирабок, А.Е. Шумский // Автоматика й телемеханика. — 2002 № 11.

81. Жирабок А.Н. Функциональное диагностирование непрерывных динамических систем, описываемых уравнениями с полиномиальной правой частью / А.Н. Жирабок, А.Е. Шумский // Автоматика и телемеханика. — 1986. -№8. С.154-164.

82. Браммер, JI. Фильтр Калмана-Бьюси / JL Браммер, Г. Зифлинг М. : Наука, 1982.-210 с.

83. Балакришнан, A.B. Теория фильтрации Калмана / A.B. Балакришнан -М.:Мир, 1988.-169 с.

84. Real-Time Diagnosis of Faults Using a Bank of Kaiman Filters / NASA Tech Briefs Электронный ресурс. Режим доступа:http://findarticles.eom/p/articles/miqa3957/is20060l/ainl7172123 , свободный.- Загл. с экрана.

85. Caliskan, F. Aircraft sensor fault diagnosis based on Kaiman filter innovationsequence / F. Caliskan, C.M. Hajiyev // Decision and Control, Proceedings of the 37th IEEE Conference 1998 - vol.2 - p. 1313-1314.

86. Бидюк, П.И. Прогнозирование значений параметров динамических систем с помощью адаптивного фильтра Калмана / П.И. Бидюк, A.C. Гасанов, В.Н. Подладчиков // Кибернетика и системный анализ 2001 - №4, - С. 21-33

87. Андреев, Ю.Н. Алгебраические методы пространства состояний в теории управления линейными объектами / Ю.Н. Андреев // Автоматика и телемеханика 1977 - №3, - С.5-50.

88. Бахметова, H.A. Проблемы контроля достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП / H.A. Бахметова // докл. XII Нижегородской сессии молодых ученых (технические науки), Н.Новгород. 2007. - С.115

89. Бахметова, H.A. Интеллектуальные методы диагностики информационно-измерительных каналов АСУТП / H.A. Бахметова, С.Г. Сажин, В.П. Луконин // Контроль. Диагностика. — 2008. — №6. — С.50-54

90. Проталинский, О.М. Методология интеллектуального управления слабоформализуемыми химико-технологическими процессами: дис. . д-ра техн. наук / О.М. Проталинский Астрахань: АГТУ, 2004.

91. Жирабок, А.Н. Диагностирование датчиков необитаемого подводного аппарата на основе нечеткой логики / А.Н. Жирабок, A.M. Писарец // Сборник трудов ДВО РИА. 2002. - №6 - С. 53-66.

92. Круглова, Т.Н. Моделирование информационно-измерительной системы технического диагностирования робота / Т.Н. Круглова // Математическиеметоды в технике и технологиях — ММТТ-20 : труды Международной научной конференции., Ярославль. 2007г. — С.121-122

93. Miguel, L.J. Fuzzy logic-based decision-making for fault diagnosis in a DC motor / L.J. Miguel, L.F. Blazquez // Engineering Applications of Artificial Intelligence -2005-Vol. 18 -p.423-450.

94. Heger, A.S Fuzzy Associative Memories for Instrument Fault Detection / A.S. Heger, K.E. Holbert, A.M. Ishaque // Annals of Nuclear Energy 1996 - Vol.23 -p. 739-756.

95. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации; Пер. с польского И.Д. Рудинского. / С. Осовский М.: Финансы и статистика, 2004. -344с.

96. Lehtoranta, J. Fault diagnosis of induction motors with dynamical neural networks Systems / J. Lehtoranta, H.N. Koivo // Man and Cybernetics, IEEE International Conference. 2005. -Vol. 3 - p.2979 - 2984.

97. Жернаков, С.В. Контроль и диагностика технического состояния авиационных двигателей на основе нейронных сетей / С.В. Жернаков // Контроль. Диагностика 2006 - №12 - С.32-44

98. Koppen-Seliger, В. Residual evaluation for fault detection and isolation with RCEneural networks / B. Koppen-Seliger P.M. Frank, A. Wolff // American Control Conference 1995. - Vol.5. - p.3264-3268

99. Naidu, S. Use of neural networks for sensor failure detection in a control system / S. Naidu, E. Zariou, T. McAvoy // IEEE Control System Magazine 1990. - №4. -Vol. 10 -pp. 49-55.

100. Попов, Э.В. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы. Справочник. Под. Ред. Э.В. Попова / Э.В. Попов М.: Радио и связь, 1990. - 460с.

101. Добролюбов И.П. Измерительная экспертная система для определения технического состояния двигателей внутреннего сгорания / И.П. Добролюбов,

102. B.В. Альт, О.Ф. Савченко // Приборы и системы управления. 1998. - №12.1. C.56-59.

103. Дьяченко, Д.Е. Интеллектуализация экспертно-диагностического процесса на основе нейросетевого моделирования и нечеткой логики: дис. . канд. тех. наук / Д.Е. Дьяченко Воронеж, 2004. - 125с.

104. Жернаков, С.В. Диагностика и прогнозирование состояния газотурбинного двигателя гибридными нейро-нечеткими экспертными системами / С.В. Жернаков // Известия РАН. Теория и системы управления. — 1999. №5. С.95-101

105. Тютина, M.B. Разработка методов и алгоритмов настройки гибридной экспертной системы на решение задач оценки в социальных и экономических объектах: Дис. канд. техн. наук / М.В. Тютина — Барнаул, 2003 — 165 с.

106. Бахметова, H.A. Концепция комплексной методики контроля достоверности информации в дублированных информационно-измерительных каналах АСУТП / H.A. Бахметова, В.П. Луконин // Приборы. 2008. - №5. -С.28-31

107. Бахметова, H.A. Контроль достоверности информации в резервированных каналах АСУТП / H.A. Бахметова, В.П. Луконин // Математические методы в технике и технологиях ММТТ-19 : труды Международной научной конференции., Воронеж. - 2006г. - С.188-200.

108. Бахметова, H.A. Интеллектуальный метод диагностики информационно-измерительных каналов АСУТП / H.A. Бахметова // Неразрушающий контроль и техническая диагностика : Тезисы докладов VI Междунар. научно-практическая конф., Москва. 2007г. - С. 105-106 .

109. Кривенко, О.В. Типовые методы оценки контролируемых показателей при решении задач управления / О.В. Кривенко // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2003 №11. — С.50-54.

110. Абраменкова, И.В. Экспресс-алгоритм прогнозирования катастроф / И.В. Абраменкова, В.В. Круглов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика — 2006 — №1. — С.5-7.

111. Срочко, В.А. Численные методы: Курс лекций. / В.А. Срочко — Иркутск: Иркут. ун-т, 2003 169с.

112. Кассандрова, О.Н. Обработка результатов наблюдений / О.Н. Кассандрова, В.В. Лебедев -М.: Наука, 1970, 104с.

113. Кафаров, В.В. Математическое моделирование основных процессов химических производств / В.В. Кафаров, М.Б. Глебов — М. : Высшая школа, 1991 -400с.

114. Медянцев, Д.В. Построение модели химико-технологического процесса / Д.В. Медянцев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика -2005 №7. - С.24-26.

115. Васильев, В.А. Принципы построения моделей измерительных приборов и систем / В.А. Васильев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2003 - №6. - С.40-45.

116. Мандель, И. Д. Кластерный анализ. / И. Д. Манд ель М.: Финансы и статистика, 1985.-484с.

117. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин М.: Финансы и статистика, 1983. — 471с.

118. Алтунин, А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000 - 352 с.

119. Аверкин, А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под ред.Д.А.Поспелова / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Тарасов, В.Б. Силов М. :Наука, 1986.

120. Бахметова, H.A. Моделирование технологических процессов с помощью нейронных сетей / H.A. Бахметова, С.В Токарев // Современные наукоемкие технологии. -2008г. №2. - С. 139-140.

121. Бахметова, H.A. Алгоритм адаптации математической модели для оценки достоверности технологической информации в резервированных каналах АСУТП / H.A. Бахметова // Современные наукоемкие технологии. -2005г. — №9.-С. 35-37.

122. Рунион, Р. Справочник по непараметрической статистике / Р. Рунион — М. : Финансы и статистика, 1982. — 198 с.

123. Бахметова, H.A. Экспертная система, контролирующая достоверность информации в дублированных каналах АСУТП / H.A. Бахметова, В.П. Луконин // Приборы и системы. Управление. Контроль. Диагностика. — 2008. — №5 — С.48-50

124. Гавриленко, Т. В. Представление знаний о динамической предметной области методами теоретико-множественного анализа: Автореф. дис. на соиск. учен.степени канд. техн. наук: 05.13.01 / Т. В. Гавриленко — Сургут, 2004 — 21 с.

125. Данилюк, С.Г. Применение технологии искусственного интеллекта в системах диагностирования сложных технических объектов / С.Г. Данилюк, K.M. Товстыко, О.Н. Ермаков, H.H. Лебедькова // Контроль. Диагностика. -2004. — №12. С.46-49.

126. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф.Хорошевский С.Пб.:Питер, 2000. -384с.

127. Бахметова, H.A. Обработка информации в резервированных каналах АСУТП / H.A. Бахметова // Современные наукоемкие технологии. -2005г. -№9.-С. 48-50.

128. Левин, Р. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта с иллюстрациями на Бейсике / Р.Левин, Д.Дранг, Б.Эдельсон. М.: Финансы и статистика, 1991. - 239с.

129. Джексон, П. Введение в экспертные системы: уч.пос./ П.Джексон. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 642с.

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

131. Хейес-Рот, Ф. Построение экспертных систем: пер. с англ. / Ф.Хейес-Рот, Д.Уоерман, Д.Ленат. М.:Мир, 1987. - 441с.

132. Шилин, С.А. Обзор методов моделирования взаимодействующих процессов / С.А. Шилин // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2005 - №9. - С.22-25.

133. Дьяконов, В. Simulink 4. Специальный справочни / В. Дьяконов СПб: Питер, 2002. -528с.

134. Бахметова, H.A. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, № 2008612158 от 29.04.08 г. «Экспертная система оценки достоверности информации в дублированных каналах автоматизированной системы управления технологическими процессами».

135. Луконин В.П. Информационные технологии в автоматизированных системах активного контроля утечек потенциально опасных сред: Монография /

136. B.П.Луконин — Нижегород. Гос. Техн. ун-т. Н.Новгород, 2003. — 86с.

137. Сидоров, А.А. SIMATIC WinCC модульная и открытая SCADA-система для мониторинга технологических процессов / А.А. Сидоров, А.Г. Дмитриев, А.С. Перцев // Мир компьютерной автоматизации - 1999. - № 3. - С.84-87.

138. Online documentation for MATLAB and The Math Works products Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.mathworks.com/access/ helpdesk/help/techdoc/matlab.shtml, свободный. - загл. с экрана.