автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Квазиоптимальное управление процессом загрузки двухшнековых экструдеров при переработке термопластов

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА ПЕРЕРАБОТКИ ПОЛИМЕРОВ НА ДВУХШНЕКОВЫХ ЭКСТРУДЕРАХ.

1.1. Особенности переработки полимерных материалов.

1.1.1. Общие понятия о полимерных материалах.

1.1.2. Реология полимеров.

1.2. Использование двухшнековых экструдеров для переработки полимеров.

1.2.1. Понятие процесса экструзии.18'

1.2.2. Конструктивные особенности двухшнековых машин.

1.2.3. Преимущества двухшнековых экструдеров.

1.2.4. Основные параметры процесса двухшнековой экструзии.

1.2.5. Проблемы управления процессом переработки.

1.2.6. Пример использования двухшнекового экструдера в линии по производству ПВХ пленки на ОАО «Искож-Тверь».

1.3. Математическая модель двухшнековой экструзии.

1.3.1. Оценка возможности использования математической модели.

1.3.2. Модель зоны пластикации.

1.3.3. Модель зоны дозирования.

1.3.4. Оценка длины зоны загрузки.

1.3.5. Получение аналитических зависимостей.

1.3.6. Анализ математической модели экструзии.

1.4. Выводы и постановка задач исследований.

2. СИНТЕЗ МОДЕЛИ ДВУХШНЕКОВОГО ЭКСТРУДЕРА.

2.1. Требования, предъявляемые к модели.

2.2. Выбор значимых переменных процесса.

2.3. Синтез модели.

2.3.1. Общие принципы создания модели.

2.3.2. Определение параметров, используемых в модели и способы их задания.

2.3.3. Особенности моделирования головки.

2.3.4. Задание длины зоны питания (начала зоны пластикации).

2.3.5. Особенности моделирования зоны пластикации.

2.3.6. Разработка алгоритма имитационной модели.

2.4. Проверка адекватности синтезированной модели.

2.4.1. Параметрическая идентификация модели.

2.4.2. Проверка адекватности модели.

2.5. Выводы по главе.

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК ОБЪЕКТА В РАЗЛИЧНЫХ РЕЖИМАХ РАБОТЫ.

3.1. Исследование влияния параметров объекта на динамические и статические характеристики.

3.1.1. Влияние геометрии шнеков.

3.1.2. Влияние сопротивлений межсекционным потокам.

3.1.3. Влияние температурного профиля.

3.2. Исследование отклика объекта на воздействия по входам возмущения.

3.2.1. Анализ реакции объекта по входу коэффициента вязкости.

3.2.2. Анализ реакции объекта по входу коэффициента уплотнения.

3.3. Исследование отклика объекта на воздействия по управляющим входам.

3.3.1. По входу скорости экструзии.

3.3.2. По входу относительной скорости загрузки.

3.4. Формирование задачи управления объектом и способы решения

3.4.1. Способы определения положения рабочей точки.

3.4.2. Выбор способа определения появления составляющей W4.

3.4.3. Функция определения коэффициента загрузки по координате возникновения W4.

3.5. Определение величины тестового воздействия.

3.5.1. Моделирование и анализ шумовой составляющей.

3.5.2. Определение и формирование шумовой составляющей по контуру скорости экструзии.

3.5.3. Определение и формирование шумовой составляющей по контуру скорости загрузки.

3.5.4. Определение и формирование шумовой составляющей по контуру температуры.

3.5.5. Комплексный анализ помех.

3.6. Минимизация тестового воздействия в условиях наличия шумов. Определение параметров регулятора.

3.7. Выводы по главе.

4. СИНТЕЗ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.

4.1. Задачи, решаемые системой управления.

4.1.1. Обеспечение оптимальной рабочей точки при старте объекта

4.1.2. Определение чувствительности системы управления и устранение помех.

4.1.3. Подстройка тестового воздействия к режиму работы.

4.1.4. Общий алгоритм управления величиной загрузки двухшнекового экструдера воздействия к режиму работы.

4.2. Структурная схема системы управления.

4.2.1. Построение блока управления поиском рабочей точки.

4.2.2. Блок настройки коэффициентов модели.

4.2.3. Блок накопления статистики.

4.2.4. Блок проведения модельных экспериментов.

4.3. Моделирование системы управления и анализ результатов.

4.3.1. Моделирование поведения объекта при старте.

4.3.2. Моделирование системы в режиме контроля рабочей точки

4.4. Оценка эффективности использования системы управления.

4.5. Техническая реализация системы управления.

4.5.1. Выбор структуры системы.

4.5.2. Выбор аппаратной платформы реализации системы.

4.5.3. Выбор программных средств автоматизации.

4.6. Структура САУ коэффициентом загрузки двухшнековых экструдеров.

4.6.1. Распределение функций системы управления.

4.6.2. Реализация контроллерной системы.

4.6.3. Интеграция системы в единую систему управления линией. Сетевые решения.

4.7. Направления развития системы.

4.8. Выводы по главе.

В настоящее время широкое применение находят полимерные материалы. Повышение качества готовой продукции, снижение её себестоимости является наиболее важной задачей, обеспечение решения которой приводит к необходимости оптимизации процесса пластикации полимеров, для которого часто используются пластицирующие экструдеры

Весьма эффективным является применение двухшнековых экструде-ров, которые обладают более жесткой напорной характеристикой, и, что самое важное, позволяют проводить дегазацию перерабатываемой композиции, ее монолитизацию и интенсивное смешение входящих в нее ингредиентов. В то же время эффективность использования таких машин в значительной степени зависит от выбора оптимальной рабочей точки — в особенности величины загрузки аппарата материалом. Особенностью данных машин является высокая чувствительность к перегрузкам, и, в то же время, необходимость работы вблизи точки максимальной загрузки. Отсутствие автоматического управления приводит к снижению эффективности применения двухшнековых экструдеров и снижению качества готового продукта.

В настоящее время достаточно полно исследован процесс одношне-ковой экструзии, имеются многочисленные теории и математические представления данных процессов. Сложность механизмов двухшнековой экструзии не позволяет на сегодняшний день получить необходимую математическую модель.

Это определяет актуальность работ, направленных на совершенствование АСУТП двухшнековыми экструдерами, основанных на использовании современных методов, средств вычислительной техники и комплексной автоматизации работ на стадии проектирования и внедрения систем.

Диссертационная работа посвящена теоретическому и экспериментальному исследованию объекта, разработке имитационной модели и разработке методики и алгоритмов для обеспечения квазиоптимального управления процессом загрузки материалов в двухшнековых экструдерах, что позволит в значительной степени повысить производительность и качество продукта.

В случае построения современных автоматизированных систем управления решаются две основные задачи: управления и диспетчеризации, то есть сбора, адекватного преобразования и хранения информации о ходе технологического процесса. Часто на подобные системы дополнительно возлагаются и другие задачи, как, например, аварийная сигнализация, оповещающая о необходимости вмешательства человека в ход автоматизированного процесса; тестирование основного и резервного оборудования; сбор данных с целью поиска возможности рационализации существующего технологического процесса и т.п.

Задачи управления, решаются автоматизированными системами самостоятельно в соответствии с заложенными оператором или разработчиками алгоритмами и концепциями регулирования. Эти алгоритмы всегда предусматривают возможность оповещения оператора о возникновении ситуаций, требующих обязательного вмешательства в процесс производства. Это, прежде всего, аварийные ситуации, требующие замены или ремонта оборудования, или ситуации, связанные с изменениями параметров технологического оборудования.

Как правило, все серийно выпускаемые контроллеры обладают в достаточной степени универсальностью и могут быть применены для автоматизации различных автоматических процессов. При этом используются различные их конфигурации, и разрабатывается различное программное обеспечение. Программное обеспечение контроллеров строится по модульному принципу, т.е. вместе с контроллером поставляется базовое программное обеспечение, представляющее собой набор стандартных программных модулей.

Автоматизированные системы управления часто строятся по многоуровневому принципу. Многие технологические агрегаты имеют свои собственные узлы управления, наделенные, в том числе и некоторыми элементарными автоматическими функциями. Обычно это выполнение определенных последовательностей действий для пуска или останова оборудования или простейшая автоматика безопасности.

Целью данной работы является разработка системы квазиоптимального управления процессом загрузки двухшнековых экструдеров. Работа направлена на повышение эффективности работы систем управления аппаратов двухшнековой экструзии.

Поставленная цель достигается путём решения ряда взаимосвязанных основных задач диссертационной работы, состоящих в следующем:

- Исследование объекта для анализа возможности использования его математической модели для синтеза структуры и алгоритмов автоматизированной системы управления;

- Разработка имитационной модели объекта для получения статических и динамических зависимостей момента привода шнеков от режима работы экструдера;

- Разработка теоретически и экспериментально обоснованной методики синтеза системы управления процессом загрузки материала в двухшнековых экструдерах;

- Разработка системы управления и исследование устойчивости алгоритмов управления при наличии помех;

- Разработка структуры интегрированной системы управления производственной линией с использованием двухшнекового экструдера на базе промышленных контроллеров;

Разработка автоматических систем управления сложными технологическими объектами является крайне трудоемкой. Прежде всего, это связано с тем, что помимо непосредственного управления процессом автоматическим системам управления приходится эмулировать процесс экспертной оценки ситуации и оперативного принятия решения. Адекватно моделировать алгоритмический процесс мышления человека даже в рамках какой-либо узкой задачи достаточно сложно. Применение элементов искусственного интеллекта приводит к значительной громоздкости программного обеспечения, что, в свою очередь, увеличивает стоимость его разработки. Существует направление использования дескриптивных языков в системах искусственного интеллекта. Это частично решает проблему объема алгоритмической части программного обеспечения, но существует и другая проблема - объемы баз данных и знаний, используемых, получаемых и накапливаемых в процессе работы системы.

Аппарат по моделированию экспертной оценки ситуации уже достаточно хорошо разработан и широко используется. Экспертные системы широко применяются в самых различных отраслях промышленности. Применение экспертных систем значительно упрощает принятие решения в тех ситуациях, когда имеет место большое число оцениваемых внешних факторов.

Использование систем искусственного интеллекта в автоматических системах управления помимо трудоемкости разработки программного обеспечения сдерживается также и несоответствием периодичности возникновения событий процесса и времени, необходимого на его обработку системой.

Альтернативой интеллектуальным системам может служить аппарат нейронных сетей, позволяющий отражать в структуре данных сетей взаимосвязи свойств объектов и функций реального мира. Безусловно, эффективность применения данного аппарата в системах идентификации и моделирования высока. Однако для полномерного использования нейронных сетей помимо соответствующей аппаратной базы и программного обеспечения, необходимо наличие достаточно большого количества статистики поведения объекта в различных условиях для обучения сети. Зачастую проведение экспериментов по поведению объекта в критических условиях вызывает трудности, а отсутствие адекватности модели нейронной сети в этих условиях может привести к краху системы управления. Очевидно, что в большинстве случаев областью применения данных сетей может являться «предсказание» поведения системы, с последующим анализом и выработкой управления на основе других принципов.

В любом случае использование как можно большего количества априорной информации об объекте управления позволяет увеличить детерминированность управления, снизить затраты времени на принятие решений в различных ситуациях. В тоже время получение дополнительной информации должно отражаться в модели объекта, обеспечивая их адекватность и снижение вычислительных затрат на формирование управляющих воздействий на объект в данных условиях.

В этом свете автоматизированные системы управления проще с точки зрения, как разработки, так и внедрения, по сравнению с автоматическими системами. Более низкая себестоимость автоматизированных систем управления по сравнению с автоматическими системами определяется, прежде всего, тем, что редко используемые и трудно автоматизируемые технологические операции и принятие неадекватных решений по управлению процессом, связанных с необходимостью анализа ежеминутной ситуации процесса, истории его протекания, прогнозирования развития процесса, возлагаются на человеческий фактор.

Современные автоматизированные системы управления строятся на базе промышленных электронных контроллеров, представляющих собой специализированные микро- и мини-ЭВМ технологического исполнения повышенной отказоустойчивости. Чаще всего применяют программируемые контроллеры, построенные по модульному принципу, позволяющему подключать к центральному процессорному модулю необходимое количество периферийных модулей, осуществляющих, например, сбор информации с датчиков, формирование управляющих сигналов для исполнительных механизмов, интерфейс с другими уровнями иерархии системы или другими системами и так далее.

Наиболее оптимальным на взгляд автора является разумное дополнение автоматизированных систем качествами автоматических посредством современных рассмотренных выше способов. Это позволит обеспечить преемственность систем управления, снизит производственный риск и затраты.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработана имитационная модель двухшнекового экструдера. Предложена методика моделирования межсекционных потоков. Выявлены области адекватности модели.

2. Предложен критерий определения коэффициента загрузки двухшнеко-вых экструдеров.

3. Решена задача поиска точки оптимальной загрузки в условиях действия помех.

4. Предложена методика снижения влияния периодических помех на контур управления.

5. Синтезирована система квазиоптимального управления технологическим процессом загрузки двухшнекового экструдера.

Разработанные алгоритмы управления могут быть использованы при проектировании и практической реализации автоматических систем управления двухшнековыми экструзионными установками.

Применение разработанного алгоритмического обеспечения позволяет обеспечить контроль положения рабочей точки двухшнековых экстру-деров и в нестационарных режимах работы формирование процесса поиска рабочей точки, обеспечивающей квазиоптимальные условия переработки материалов по интегральному критерию качества.

4.8. Выводы по главе

На основе синтезированной модели двухшнековой экструзии, в главе предложена структура системы управления положением рабочей точки данных машин. Разработаны алгоритмы управления, обеспечивающие быстрый поиск оптимального положения рабочей точки при минимальных тестовых воздействиях. Предложены алгоритмы адаптации воздействий системы управления к режимам работы оборудования в условиях действия шумовых составляющих.

Анализ моделирования объекта и натурные эксперименты подтвердили правильность принятой методики определения положения рабочей точки и позволили определить эффективность работы системы.

При наличии системы управления путем коррекции рабочей точки достигается увеличение качества выпускаемой продукции на 10-12%, снижение потребляемой мощности на 7-15% и увеличение производительности.

Дальнейшее развитие системы позволит использовать модель объекта для анализа и корректировки всего технологического режима работы экструдера в зависимости от параметров перерабатываемого материала.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенные исследования позволяют сделать следующие выводы.

1. Проведено исследование двухшнековых экструдеров как объектов управления, сформирован общий критерий функционирования системы управления двухшнековыми экструдерами для переработки полимеров;

2. Проведен анализ возможности использования математической модели объекта для синтеза структуры и алгоритмов автоматизированной системы регулирования (АСР) загрузкой;

3. Разработана имитационная модель объекта, учитывающая наиболее важные с точки зрения управления характеристики экструдера и методика параметрической идентификации объекта;

4. Определен критерий и синтезирована схема оценки коэффициента загрузки экструдера как момент времени изменения составляющей момента привода на создание давления в секции \Уд;

5. Проведена минимизация тестового воздействия в условиях действия шумов реального объекта, предложен способ «углового детектирования» периодических помех;

6. Разработана структура системы управления и пакета прикладных программ для типовых проектных решений оптимальной системы управления процессом загрузки двухшнековых экструдеров;

7. Отработаны вопросы управления процессом загрузки двухшнековых экструдеров, технические средства АСУ ТП внедрены на реальном объекте, в результате чего производительность линии по производству ПВХ пленок повысилась в среднем на 9%, выход брака снизился на 12%, КПД увеличился на 10%.

1. Моделирование и оптимизация экструзии полимеров / Скачков В.В., Торнер Р. В., Стунгур Ю.В., Реутов C.B. — Л.: Химия, 1984. — 152 е., ил.

2. Торнер Р.В. Теоретические основы переработки полимеров (механика процессов). — М., Химия, 1977.

3. Басов Н.И., Казанков Ю.В., Любартович В.А. Расчет и конструирование оборудования для производства и переработки полимерных материалов: Учеб. для вузов. —М.: Химия, 1986. — 488 е., ил.

4. Швецов Г.А., Алимова Д.У., Барышникова М.Д. Технология переработки пластических масс.: Учебник для техникумов.— М.: Химия, 1988, —512 с., ил.

5. Мак-Келви Д.М. Переработка полимеров. Перевод с англ. Ю.В. Зеле-нова и др. — М.: "Химия", 1965, 442 е., с ил.

6. Басов Н. И., Любартович В. А., Любартович С. А. Контроль качества полимерных материалов. — Л., Химия, 1977. — 96 с.

7. Проект каландровой линии по производству полимерных пленок.

8. Интенсификация процессов каландрования полимеров / К. Колерт, A.M. Вознесенский, В.Н. Красовский, Э.О. Регер. — Л.: Химия, 1991. — 224 е., ил.

9. Шенкель Г. Шнековые прессы для пластмасс. Принцип действия, конструирование и эксплуатация. — Л.: 1962.

10. Манин В. Н. и др. Дефектность и эксплуатационные свойства полимерных материалов / В. Н. Манин, А. Н. Громов, В. П. Григорьев. — Л.: Химия. Ленингр. отд-ние, 1986. — 180, 1.с., ил.; 21см.

11. Бристон Дж. X., Катан Л. Л. Полимерные пленки: Пер. с англ. — 3-е изд. — М.: Химия, 1993. — 381с., ил.

12. Скачков В. В., Ким В. С., Стунгур Ю. В. — Теоретические основы химической технологии, 1982. — Т. 16, № 2.— С. 238-244.

13. Вопросы экструзии термопластов /Под ред. А. Н. Левина. М: Иноиз-дат, 1963-334с.

14. Автоматизированное управление процессами химической технологии / И. Бернацкий, В. И. Гладков, Г. К. Деркач и др.; Отв. ред. В. Н. Уса-тюк. —М.: Наука, 1981. — 213с., ил.; 21см.

15. Войтенков И.Н. Методы и средства дифференциального оценивания идентификации моделей / Отв.ред. Г.Е.Пухов; АН УССР. Ин-т пробл. моделирования в энергетике. — Киев: Наукова Думка, 1989. — 288 с.

16. Гришин В.Н и др. Модели, алгоритмы и устройства идентификации сложных систем / В.Н.Гришин, В.А.Дятлов, Л.Т.Милов. — Л.: Энер-гоатомиздат. Ленингр. отделение, 1985. — 102с., ил.; 20 см.

17. Использование имитационного моделирования в задаче построения программы технического обслуживания / В.В. Литвинов, И.С.Сахунов, С.В. Игнатов, И.В.Орланов; АН УССР. Ин-т кибернетики им В.М. Глушкова. — Киев, 1988. —15.с. (Препринт).

18. Литвинов В.В., Марьянович Г.П. Методы построения имитационных систем / АН УССР Ин-т кибернетики им В.М. Глушкова. — Киев, Наукова Думка, 1991. — 115, 2. с; 21 см.

19. Гузовский А. Программное моделирование систем: Учеб. пособие / Томский политехн.институт им. С.М.Кирова. — Томск, 1988. — 91с.

20. Цыпкин Я.З. Информационная теория идентификации. М.: Наука: Физматлит; 1995. — 336 с.

21. Кузнецов В.Н. Согласование и оптимизация в иерархических системах с активными элементами / РАН; Институт проблем управления НИИ Центрпрограммсистем. —М., 1996. — 130с.

22. Моделирование и оптимизация сложных механических систем: Сб. научн. трудов / АН УССР Ин-т кибернетики им В.М. Глушкова. — Киев, ИК, 1990. — 98 с: ил; 20 см.

23. Оптимизация управления сложными технологическими процессами непрерывного типа: Сборник / ред. Ф.П. Тарасенко, P.M. Люблинский. — Томск: ТГУ 1987 117с.

24. Теоретические и прикладные задачи оптимизации: Сб.ст. / АН СССР, Институт проблем управления; Отв. ред Я.З.Цыпкин. — М.: Наука, 1985. — 179 с, ил.; 22 см.

25. Многокритериальная оптимизация, теория вычисления и приложения / Р. Штойер; Пер. с англ. Е.М. Столяровой. Под. ред A.B. Лотова. — М.: Радио и связь, 1992. — 504 е.; ил., 21 см.

26. Тарасик В.П. Математическое моделирование технических систем.: Учеб. для студентов технических специальностей вузов. — Минск: Дизайн ПРО, 1997. — 640 с.

27. ВНИИ систем исслед. труды. Оптимизация и управление в сложных системах Отв.ред. А.И. Проопой. — М.: ВНИИСИ, 1990. — 110 е.: ил.; 26 см

28. Кондрашин A.B. Исследования и идентификация управляемых технических систем / Кондрашин A.B., Хорьков В.И.; Под общ. ред. А.С.Клюева. — М.: Фирма "Испо-Сервис", 2000. — 220 с.

29. Павлов A.A. Алгоритмическое обеспечение сложных систем управления. — Киев: Выща школа, 1989. — 164, 2.с., ил., 20 см.

30. Тамм Б.Г. и др. Анализ и моделирование производственных систем / Б.Д. Тамм, М.Э. Пуусепп, P.P. Таваст; Под общ. ред. Б.Г. Тамм. — М.: Финансы и статистика, 1987. — 191 е., ил.; 21 см.

31. Оптимизация и анализ сложных систем управления: Сб.тр. / Институт проблем управления; Отв.ред. Н.А.Бобылев. — М.: ИЛУ, 1990. — 58 е.: ил.; 26 см.

32. Абуталиев Э.Б., Булишев У.Ш. Модели и алгоритмы идентификации в системах управления непрерывно действующими объектами. — Ташкент: Фан, 1990. — 70 с.

33. Бондаренко В.М., Ахметов Б.С. Логико-электрическое моделирование больших систем /Отв. ред. И.М. Чиженко; Нукус, гос. университет им. Т.Г. Шевченко. — Ташкент: Фан, 1989. — 107 с.

34. Валиев Т.А. и др. Оптимизация информационных вычислительных систем методами имитационного моделирования на ЭВМ /Т.А.Валиев, Т.Н. Нишанбаев, И.О. Лосский; АН республики Узбекистан, Институт кибернетики. — Ташкент: Фан, 1991. — 131с.

35. Алексаков Г.Н. Оптимальное управление астатическим объектом с переменным коэффициентом усиления, Автоматика и телемеханика, № 1, 1972.

36. Фрей А.Л., Дим У.Б., Альтпетер Р.Дж. Устойчивость и оптимальный коэффициент усиления в самонастраивающихся системах поиска оптимального режим газовой печи. Труды Ш Международного конгресса ИФАК.—М., 1972.

37. Широков Л.А. Автоматическая параметрическая оптимизация и адаптация автоматических систем регулирования промышленных объектов. // Приборы и системы управления. — 1977. — № 1.

38. Перов В.Л., Ядыкин И.Б., Катенко A.A. и др. Выбор структуры адаптивного регулятора с эталонной моделью для управления процессом нейтрализации в производстве аммиачной селитры. // Приборы и системы управления. — 1976.— № 12.

39. Языкин И.Б*, Волков Е.В., Егоров А.Ф., Шергольд И.Б. Статические и динамические модели адаптивной системы управления с эталонной моделью объекта. // Приборы и системы управления. — 1977. — № 5.

40. Догановский С.А. Параметрические системы автоматического регулирования.— М.: "Энергия", 1973.

41. Шински Системы автоматического регулирования химико-технологических процессов. —М.: "Химия", 1974.

42. Климовицкий М.Д. Оптимизация работы нагревательных печей. — "Металлургия", 1965.

43. Динамические характеристики промышленных объектов регулирования.—И. Л., 1960.

44. Тихонов О.Н. Решение задач по автоматизации процессов обогащения и металлургии. — Л.: "Недра", 1969.

45. Вегера Ю.А., Григорьев В.А. Исследование динамики моделей объектов и регуляторов с переменными параметрами.-—Научно-технический отчет КПИ. — Калинин, 1972.

46. Математические модели технологических процессов и разработка систем автоматического регулирования с переменной структурой.

47. Сборник № 21 под ред. Петрова Б.Н. — Труды государственного НИИ Цветных металлов.-—М.: "Металлургия", 1964.

48. Ротач В .Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования.-—М.: "Энергия", 1973.

49. Широков JI.A. Система сенситивной адаптации. — В сб. "Оптимальное и адаптивное управление". — Изд-во Саратовского университета, 1977.

50. Ивахненко М.М., Корсун В.И. Алгоритм адаптивной идентификации стационарного объекта. — В сб. Адаптивные системы автоматического управления. Вып. 3. — Киев, "Техника", 1975.

51. Фельдбаум A.A. Основы теории оптимальных автоматических систем. — М.: "Наука", 1966.

52. Клюев A.C., Лебедев В.А., Семенов Н.П., Товарнов А.Г. Наладка автоматических систем и устройств управления технологическими процессами: Справочное пособие / Под ред. A.C. Клюева. — М.: "Энергия", 1977.

53. Автоматизированные системы управления технологическими процессами: Пособие по монтажу и наладке / Под ред. Ю.С. Вальденбер-га. — М.: Статистика, 1974. — 180 с.

54. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления.— М.: Наука, 1966.— 307 с.

55. Кульба В.В., Мамиконов А.Г., Цвиркун А.Д. Модели и методы, ис1пользуемые при создании автоматизированных систем управления: Обзор. — Автоматика и телемеханика. — 1971. — № 7. — С. 116.

56. Методы алгоритмизации непрерывных производственных процессов / Под ред. В.В. Иванова. — М.: Наука, 1975. — 400 с.

57. Мовшович С.М. Случайный поиск и градиентный метод в задачах

58. Понтрягин JI.C. Математическая теория оптимальных процессов. 3-е изд. — М.: Наука, 1976. — 392 с.

59. Спиди К., Браун Р., Гудвин Дж. Теория управления. Идентификация и оптимальное управление: Пер. с англ./ Пер. Ю. Ничатов. — М.: Мир, 1973, —248 с.

60. Балакирев B.C., Володин В.М., Цирлин A.M. Оптимальное управление процессами химической технологии. — М.: Химия, 1978. — 384 с.

61. Бондарь А.Г. Математическое моделирование в химической технологии. — Киев: Вища школа, 1973. — 260 с.

62. Бояринов А.И., Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической технологии. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Химия, 1975. — 576 с.

63. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. — М.: Наука, 1979. — 394 с.

64. Липатов JI.H. Типовые процессы химической технологии как объекты управления. — М.: Химия, 1973. — 320 с.

65. Построение математических моделей химико-технологических объектов. — Л.: Химия, 1970. — 312 с.

66. Пухов Г.Е., Хатиашвили Ц.С. Критерии и методы идентификации объектов. — Киев: Наукова думка, 1979. — 190 с.

67. Растригин Л.А., Маджаров Н.Е. Введение в идентификацию объектов управления. — М.: Энергия, 1977. — 216 с.

68. Дьяконов В. MATLAB: учебный курс. — СПб: Питер, 2001. — 560 е.: ил.

69. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде MATLAB: учебный курс — СПб: Питер, 2000. — 432 е.: ил.

70. Дьяконов В. Математические пакеты расширения MATLAB: Спец. справочник. / В. Дьяконов, В. Круглов. — СПб. и др.: Питер, 2001. — 475 е.: ил.

71. Либерти, Джесс. Освой самостоятельно С++ за 21 день: 3-е изд, пер. с англ.: Уч. пос. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. — 816 е.: ил. — Парал. тит. англ.

72. Страуструп Б. Язык программирования С++, спец. изд. / Пер. с англ. — М.; СПб.: «Издательство БИНОМ» — «Невский Диалект», 2001. — 1099 е., ил.

73. Приемы объектно-ориентированного проектирования = Design Patterns Elements of Reusable Object Oriented Software: Паттерны проектирования / Гамма, Э., Хелм, Р, Джонсон Р, и др. — СПб. и др.: Питер, 2001. — 366 с.: ил.

74. Аоки, Масанао. Оптимизация стохастических систем.: Пер с англ. Е.П. Маслова и Э.Л. Каапельбаума. / Под ред. Я.З. Цынкина. — М.: «Наука», 1971.

75. Гостев В.И. Системы управления с цифровыми регуляторами. Справочник. — Киев: Техника, 1990.— 279 с.

76. Менгер Э.М. Векторный метод поиска экстремума в условиях незначительного дрейфа объекта. — Тольятти, 1975. — 36 с.

77. Обучение и адаптация в технических системах. Сб. науч. тр. / АН УССР. Ин-т кибернетики им. В.М. Глушкова. — Киев: Б.н., 1988. — 81 с.

78. Оптимальные системы. Статистические методы. Труды 3 Международного конгресса междунар. Федерации по автомат, управлению. — Лондон, 20-25 июня, 1966.

79. Первозванский A.A. Случайные процессы в нелинейных автоматических системах.— М., Физматчиз,1962.

80. Пузырев В.А. Самонастраивающиеся микропроцессорные регуляторы. — М.: Энергоатомиздат, 1992. — 215 с.

81. Солодовников В.В., Матвеев П.С. Расчет оптимальных систем автоматического управления при наличии помех. — М: «Машиностроение», 1973.

82. Статистические методы в проектировании нелинейных систем автоматического управления. / Под ред. д-ра техн. наук проф. Б.Г. Досту-нова. — iVL: «Машиностроение», 1970.

83. Машунин Ю. К. Методы и модели векторной оптимизации /Отв. ред. А. С. Девятисильный; АН СССР, Дальневост. науч. центр, Ин-т автоматики и процессов управления -М.: Наука, 1986. 140, 1.с.: ил.

84. Хоменкж В. В. Элементы теории многоцелевой оптимизации, 1983

85. Райбман Н. С., Чадеев В. М. Построение моделей процессов производствам: 1975

86. Метод проектирования адаптивных систем управления непрерывными технологическими процессами / АН УССР. Ин-т кибернетики им. А. М. Глушкова. Киев: Б.и., 1990. - 31с.- (Препр)

87. Системы экстремального управления. М., «Наука», 1974

88. Автоматизация настройки систем управления / В. Я. Ротач, В. Ф. Кузищин, А. С, Киселев и др.; Под ред. В. Я. Ротача. -М.:Энергоатомиздат, 1984. 271с., ил.; 20см.

89. Оптимизация инерционных процессов. Экстремальное регулирование производственных процессов. J1. «Машиностроение», Ленинградское отд-ние., 1969.

90. Моделирование и оптимизация систем сложной структуры: сб. научн. Трудов, 1987, Омск.

91. Куропаткин П. В. Оптимальные и адаптивные системы: Учеб. Пособие для вузов по спец. "Автоматика и телемеханика". М.: Высш. Школа, 1980. - 287с., ил.; 22см.

92. Моделирование объектов и систем управления на ЭВМ: ч. 1. Экспериментальные методы., ТГТУ, 1994.

93. Моделирование объектов и систем управления на ЭВМ: ч. 2. Анализ объектов управления., ТГТУ, 1994

94. Гарсия В.13. Advantech: навстречу новому тысячелетию // Приборы и Системы. Управление, контроль, диагностика, №2, 2001г.

95. Анзимиров JI. В. Интегрированная SCADA и Softlogic система TRACE MODE 5 в 2002 году // Приборы и Системы. Управление, контроль, диагностика, №1, 2002г.

96. Калинчев Э. JL, Саковцева М. Б. Свойства и переработка термопластов. — Л., Химия, 1983. — 288 с.

97. Теплофизические и реологические характеристики и коэффициенты трения наполненных термопластов. Справочник. / Под ред. Ю. С. Липатова. — Киев, Наукова думка, 1983. — 279с.

98. Детлаф A.A., Яворский Б.М. Курс физики : Учеб. пособие для втузов. — М.: Высш. шк., 1989. — 607 е.: ил.; 24 см.

99. Глазенко Т.А., Прянишников В.А. Электротехника и основы электроники: Учеб. пособие для студ. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш. шк., 1996, —207 с.

100. Корн Г.А., Корн Т.М. Справочник по математике для научных работников и инженеров.-—М., "Наука", 1974.

101. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / Под ред. B.C. Королюка. — Киев: Наукова думка, 1978. — 582 с.

102. Kim W. S., Skatchkow W. W., Stungur Ju. W. Plaste u. Kaut., 1981. Bd. 28. №2, S. 93-101.