автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Методологические основы управления качеством систем идентификации

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ РАДИОТЕХНИКИ, ЭЛЕКТРОНИКИ И АВТОМАТИКИ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)»

На правах рукописи

Гусев Александр Николаевич

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ СИСТЕМ ИДЕНТИФИКАЦИИ

Специальность 05.02.23 - Стандартизация и управление качеством продукции

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

МОСКВА 2005 г.

Работа выполнена в Московском государственном институте радиотехники, электроники и автоматики (техническом университете)

Официальные оппоненты: доктор 1ехничееких наук, профессор Свдорин В.В доктор физико-математических наук, профессор Лукичев В.Ф. доктор технических наук, профессор Чесноков Ю.С.

Ведущая организация:

32 Государственный научно-исследовательский испытательный институт Министерства обороны Российской Федерации

Защита состоится «_»_2005 г в часов на заседании диссертационного совета Д212 131 04 в Московском государственном институте радиотехники, электроники и автоматики (техническом университете) по адресу 119454, Москва, пр Вернадского, 78, ауд._

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики (технического университета)

Автореферат разослан «_»_2005 г

Исполняющий обязанности ученого секретаря диссертационного совета

д т.н., профессор

Анцыферов С.С.

5^4

-3-

¿/¿УЗУТ/

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Функция идентификации является обязательной для любого управляющего комплекса, т к. измерение, контроль и диагностика параметров направлены на достоверное определение текущих состояний объекта и необходимы для контроля его качества. Эффективность идентификации определяется качеством математических описаний объектов и самого процесса идентификации, основанного на построении базы знаний, которая позволяет установить решающие правила распознавания обнаруженных объектов.

Существующие системы идентификации обеспечивают вероятности обнаружения и идентификации не более 0,9, которые снижаются при воздействии помех. Проведенный технико-экономический анализ систем показал, что повышение этих показателей наилучшим образом достигается при переходе на измерение параметров объектов в различных физических полях (акустическом, сейсмическом, радиолокационном, тепловом, оптическом, магнитном и т.д.).

Современные методы и технические средства определения физических параметров объектов, основаны на новых физических принципах: оптической обработке информации, эффектах высокотемпературной сверхпроводимости и других принципах, имеющих квантовую природу. Этим принципам свойственны интенсивные энергетические воздействия различных физических полей на средства измерения, которые характеризуются нелинейными эффектами в чувствительных элементах, что усложняет построение высокоточных измерительных каналов.

Получаемые в условиях комплексных физических воздействий результаты измерений параметров объектов представляют собой многомерные массивы информации, к которым сводятся все получаемые экспериментальные данные. Методы обработки получаемой многомерной измерительной информации должны быть проведены в пространстве всех измеренных параметров объекта, что определяет проблему комплексирования измерительной информации. ГОСТ 8.009-84 устанавливает различные способы нормирования метрологических характеристик средств измерения, поэтому системы параметров различных измерителей не совпадают. Провести общую стандартизацию параметров датчиков различных физических параметров крайне сложно из-за различий их принципов действия, конструкций и схемотехнических решений. В систему параметров часто включают функцию преобразования датчика в графическом или табличном виде (волоконно-оптический датчик температуры ДТВО-1, квазикалориметрический датчик расхода газа ДРГ-3 и др.) из-за сложностей нормирования основной и дополнительной погрешностей.

Сложные проблемы создания образов объектов возникают при формировании базы знаний систем идентификации. Различные объекты могут иметь математические описания в свойственных им физических полях (электромагнитном, температур, давлений, напряжений, скоростей, ускорений и т.д.), а определение параметров математических моделей проводят по результатам предварительных экспериментальных исследований объектов. Поэтому общих методов получения математических описаний - образов - объектов также не разработано, и работу каналов распознавания приходится строить на основе решающих правил базы знаний, формируемой применительно к конкретной задаче идентификации.

Решение комплексной проблемы повышения качества систем идентификации связано с необходимостью разработки новых общих методов получения и обработки измерительной информации, базирующихся на единых принципах описания объектов и построения на их основе алгоритмов распознавания классов идентифицируемых объектов в различных физических полях.

Создание методологии управления качеством систем идентификации, основанной на результатах экспериментальных исследований в различных физических полях с применением общих методов преобразования информации и построения образов объектов, позволит разработать методы проектирования и способы производства устройств измерения и обработки информации с улучшенными техническими характеристиками и повысить конкурентоспособность систем идентификации.

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ

Анализ известных принципов управления качеством и методов идентификации объектов в различных физических полях показал, что недостаточный уровень стандартизации систем идентификации и их компонентов требует создания новой методологии управления качеством, основанной на принципах:

- прямого управления с применением предупреждающих действий, базирующийся на схемотехнических, конструктивных и технологических методах обеспечения качества, компенсирующих погрешности, возникающие при выполнении технологических процессов;

- параллельного разделения на стадии с накоплением и применением знаний об изделии в виде процессных моделей, охватывающих все этапы жизненного цикла и позволяющих создать образ изделия.

Применение указанных принципов заключается в идентификации свойств объектов проектирования и производства и формировании базы знаний, которая основана на проведении текущего контроля качества, по-

,Л1 }

> 1

лучении экспериментальной информации, подтверждении требований с применением принятых математических описаний свойств объекта. Предупреждающие действия эффективны, если изделия имеют возможности для компенсации погрешностей выполненных технологических операций.

Методы идентификации являются математически некорректными и требуют введения дополнительных параметров для обеспечения существования решения, т.е. применения новых расширенных по размерности пространств параметров объектов. Получение расширенных пространств проводится с использованием принципов их метризации и компактификации.

Соответствие расширенного и исходного функционального пространств объекта основано на конечных разложениях по компонентам ортогонального базиса. Если компоненты ортогонального базиса не взаимодействуют между собой (равенство нулю скалярного произведения для взаимно перпендикулярных ортов линейного пространства или интегральной меры для ортогональных функций и т.д.), то физические переменные объекта связаны между собой функционально, поэтому расширенные ортогональные пространства не всегда позволяют получить адекватные математические описания.

Построение криволинейных расширенных пространств, полностью соответствующих пространствам объектов, крайне затруднительно, т.к. в этом случае сложно найти необходимые операции преобразования.

Определенная ГОСТ Р ИСО 9001-2001 методология построения процессных моделей объектов, широко применяется в тяжелых САПР типа САТ1А, создающих электронный образ объекта. Методология определяет последовательность выполнения и содержание этапов преобразований информации в системах менеджмента качества, наилучшим образом соответствует задаче идентификации, однако существующие в САПР методы идентификации объектов производства предусматривают искусственное создание классификационных признаков и не позволяют выделять их автоматически по результатам экспериментов.

Проведенный анализ общих топологических методов преобразования информации, формирующих компактное пространство, в котором осуществляются необходимые гомеоморфные преобразования, направленные на отделимость классов и установление решающего правила для распознавания, показал возможность создания общего метода построения математических описаний объектов.

Высокая эффективность топологических методов построения математических описаний объектов затруднена отсутствием формализованных методов получения топологических инвариантов объектов, что не позволяет построить методологию управления качеством, использующую топологические принципы в полном объеме.

В связи с этим разработка методологических основ управления качеством систем идентификации на принципах прямого управления и последовательного выделения и применения знаний общими топологическими методами построения математических описаний объектов в расширенных пространствах объекта оказывается перспективной.

Реализация предложенного подхода имеет широкую сферу применений, что подтверждается результатами использования основных положений данной работы в темах «Комплекс» (1995-1996 г.г.), «Монитор» (19981999 г.г.), выполненных по грантам Министерства образования РФ, «Модус» (2000-2003 г.г.), «Пирометрия-1» (2001-2003 г.г.), выполненных в соответствии с Государственным оборонным заказом МО РФ, и других.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Целью работы является создание методологических основ управления качеством систем идентификации объектов, проявляющихся в различных физических полях, на принципах прямого управления и параллельного разделения по стадиям с накоплением и применением знаний о качестве измерительных каналов и каналов комплексной обработки физически разнородной измерительной информации, направленных на достижение конкурентоспособности систем повышением вероятности обнаружения и распознавания в условиях воздействия активных и пассивных помех и обеспечением работы в реальном масштабе времени.

Эта цель достигается в работе решением задач, связанных с:

- анализом условий применения принципов, определяющих общий подход при решении задачи управления качеством систем идентификации, работающих в различных физических полях;

- анализом методов построения математических моделей объекта, направленных на решение задач идентификации его состояний и динамики качества;

- исследованием физических свойств объектов с целью установления их инвариантных свойств, выделяемых в квалиметрическую систему признаков объектов;

- исследованием свойств математических моделей для создания методов повышения качества применительно к измерительным каналам и каналам распознавания;

- созданием методов и средств высокоточных измерений; обработки измерительной информации и алгоритмов идентификации, работающих в условиях комплексных воздействий физических факторов.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

В работе применены принципы и методы теории всеобщего управления качеством, математической и комбинаторной топологии, теории измерений, теории приближения функций, теории распознавания образов и искусственного интеллекта, теории фильтрации и обработки изображений и математического моделирования. Экспериментальные исследования и математическое моделирование проводилось с применением векторных, тензорных и симплексных представлений информации.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

Новизна диссертационной работы характеризуется следующими положениями:

- предложена методология построения процессных моделей объектов для систем идентификации, в которой определены последовательность выполнения и содержание этапов формирования компактного пространства, осуществления всех необходимых гомеоморфных преобразований, отделимости классов объектов и установления решающего правила для распознавания;

- предложено и исследовано групповое преобразование экспериментальных данных об объекте, позволяющее применять принципы управления качеством для повышения точности получения измерительной информации и формализации признаков образа объекта;

- выявлены новые операции, реализуемые с помощью группового преобразования: 1) повышение размерности пространства объекта введением дополнительных измерений; 2) снижение размерности пространства объекта исключением дестабилизирующих факторов; 3) выделение фундаментальной системы окрестностей пространства объекта, применение которой позволяет существенно повысить эффективность и качество идентификации, 4) выделение информационных функций взаимодействия объекта с преобразователями физических величин;

- впервые разработано непрерывное математическое описание объекта, содержащее всю экспериментальную информацию об объекте, в виде аналитических выражений, описывающих любой выходной параметр объекта в зависимости от остальных его параметров;

- исследованы характеристики преобразователей физических величин (мощности ИК излучения, проходящей СВЧ мощности, оптического излучения и других), работающих в условиях воздействия различных физических полей, и предложены методы управления их качеством на основе базовой математической модели;

- предложен метод трассировки соединений коммутационных устройств электронных компонентов в двумерном, трехмерном пространстве или в пространстве более высокой размерности, определяющий их повышенное качество работы;

- разработаны принципы расчета и моделирования средств измерения и обработки физических параметров, улучшающие их технические характеристики;

- разработаны алгоритмы и программы, реализующие анализ, синтез образов и идентификацию объектов по их проявлениям в различных физических полях (акустическом, сейсмическом, радиолокационном, гидроакустическом, оптическом и др.);

- разработанные устройства на новых физических принципах преобразования информации используют операции базовой математической модели и защищены авторскими свидетельствами и патентами автора.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ РАБОТЫ

В диссертационной работе решена комплексная научная проблема разработки методологии управления качеством автоматизированных систем идентификации, работоспособных в условиях активных и пассивных помех в различных физических полях в реальном масштабе времени на основе разработанного общего математического описания объектов и процессов преобразования измерительной информации.

Полученные в диссертационной работе научные результаты позволили разработать:

1. Методы повышения точности преобразователей физических величин, определяющие возможность реализации процессных моделей управления качеством преобразователей, а следовательно, и систем идентификации.

2. Алгоритмические, схемотехнические и конструктивные методы реализации следующих устройств получения и обработки информации:

- линеаризованного измерителя ИК мощности излучения с чувствительным элементом на эффекте высокотемпературной сверхпроводимости, который при расчетной чувствительности порядка 1,5x10 20 Вт/Гц"2 в спектральном интервале 1-100 мкм имеет погрешность около 1% в динамическом диапазоне 10"5 - 10"1 Вт и быстродействие порядка десятков мс, что определяет наибольшую в сравнении с другими измерителями информационную емкость элемента величиной более 80 бит;

- двухканального волоконно-оптического измерителя проходящей СВЧ мощности (Патент РФ № 2091801) в аналоговом варианте обработки

информации с погрешностью порядка 10% в рабочем температурном диапазоне -60°С - + 80°С, а при цифровой обработке измерительной информации с применением топологического подхода с погрешностью около 1%;

- волоконно-оптической системы идентификации электрических пробоев в волноводных трактах СВЧ устройств с быстродействием не хуже 100 не при вероятности безотказной работы устройства не менее 0,992 за 1000 часов работы благодаря применению устройства кодирования по А. с. №1464188;

- многоканальных оптоэлектронных устройств ввода информации (A.c. № 1236926, A.c. № 1261541, A.c. №1378751, A.c. № 1528655, A.C. № 1521590, A.c. № 1550462, A.c. № 1563362, A.c. № 1680079, A.c. № 1679190, A.c. № 1695125, A.c. № 1798627) с повышенными надежностью и быстродействием;

- матричных устройств вывода информации (A.c. № 1106289, A.c. № 1122130, A.c. № 1137496, A.c. № 1163734, A.c. № 1167974, A.c. № 1236926, A.c. № 1378621, A.c. № 1378622, A.c. № 1408448,) с повышенными светотехническими характеристиками;

- устройств управления и кодирования (A.c. № 1478250, A.c. № 1464188), реализующих режимы параллельного считывания информации с матричных приемников.

3. Программный комплекс, включающий программы анализа, синтеза и идентификации объектов, которые позволяют провести исследования объектов в различных режимах с целью их оптимизации.

4. Рекомендации по применению разработанной автором методологии управления качеством, схемотехнических решений измерительных преобразователей и систем идентификации, алгоритмов и программ, приняты в ряде организаций при проведении своих разработок.

ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Разработанная в диссертации методология управления качеством, алгоритмы и программы были использованы:

- при создании алгоритмов работы и моделирования систем идентификации подвижных объектов в различных физических полях (в.ч 34416, в.ч 45807-Э);

- при создании программно-алгоритмической модели системы идентификации в радиолокационном поле с производительностью порядка 500 ГФлоп/с (ФГУП ГМНТЦ «Наука»);

- при создании высокоточных измерительных преобразователей параметров объектов в различных физических полях для систем идентифи-

кации (НИИ Приборостроения, г. Жуковский, «ЦНИИМАШ-ПОЛИКОМП» и др.);

- при создании быстродействующей системы идентификации электрических пробоев волноводных трактов (ЦНИИМАШ);

- в учебном процессе МИРЭА.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные положения работы и полученные результаты докладывались в период с 1981 г. по 2003 г. на более чем двадцати международных и национальных научно-технических конференциях, в том числе «Проблемы теории чувствительности электромеханических систем». Москва, 1981 г., «Быстродействующие элементы и устройства волоконно-оптических и лазерных информационных систем». Севастополь, 1990 г., «Оптическая коммутация и оптические системы связи», Москва, 1990 г., «First International Soviet Fiber Optics Conference» (ISFOC 91), г. Санкт-Петербург, 1991 г., «Актуальные проблемы электронного приборостроения», АПЭП-92, Новосибирск, 1992 г., «Электроника и информатика - XXI век», Москва, 2000 г., «Радиационно-термические эффекты и процессы в неорганических материалах», Томск, 2000 г., «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ-2002, Владимир, 2002 i., «Межфазная релаксация в полиматериалах», Москва, 2003 г. и других.

ПУБЛИКАЦИИ

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 72 печатных трудах, в том числе 29 авторских свидетельств и патентов, 7 учебных пособий. Общее число опубликованных работ - 140.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1) Меюдологические основы процессного подхода при управлении качеством систем идентификации;

2) Алгоритмизация решающих правил распознавания с применением квалиметрического признака объектов в акустическом, сейсмическом, радиолокационном, гидроакустическом и оптическом полях, позволяющих управлять качеством системы идентификации и обеспечить автоматическую идентификацию с высокой степенью достоверности;

3) Алгоритмизированные методы управления качеством преобразователей физических величин и измерительных каналов систем идентификации;

4) Схемотехнические, конструктивные и алгоритмические реализации преобразователей физических величин и многофункциональных устройств ввода - вывода информации;

5) Новый метод автоматической трассировки плоских и объемных топологий проводящих соединений коммутационных устройств.

ОБЪЕМ И СТРУКТУРА ДИССЕРТАЦИИ

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 263 наименования и двух приложений. Общий объем составляет страниц текста, иллюстрированного 123 рисунками и 12 таблицами.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулирована цель работы и частные задачи исследования, приведены основные научные положения, выносимые на защиту, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе дан анализ задач идентификации, которые сводятся к определению математических описаний объектов в условиях различного объема информации о структуре модели объекта и его физических проявлениях в виде измерительной информации о значениях его выходных параметров. Анализ методов идентификации, принципов управления качеством и принципов преобразования информации в процессных моделях позволил установить общую методологию топологического подхода при идентификации объектов и определить основные этапы процессного подхода при идентификации объектов (рис. 1).

Вторая глава посвящена разработке методологии управления качеством систем идентификации на основе процессных преобразований, которая включает этапы:

формирования пространства объекта измерениями их физических параметров;

компактификации пространства объекта;

гомеоморфных преобразований компактного пространства объекта; отделимости множеств типов объектов; установления решающего правила идентификации объекта и гомеоморфных преобразований модели объекта.

Процессная схема идентификации объектов

Пространство объекта формируется в виде двумерного массива экспериментальных данных {хх],хг]....,хп],хп+х }, где у = 1, 2, ...ТУ - число

экспериментов, в виде совокупности гиперповерхностей уровня, для каждой из которых соответствующие параметры ху ¡фп + 1 массива являются постоянными.

Компактификация пространства объекта проводится с помощью группового преобразования физических параметров объекта */ =(£| + Ьх) + (-к2 х,-Ь2),

, Ъ , а-Ъ , а , а-Ь

где =--,6, =---,к2 =--,Ь2=---•

Ь-а Ь-а Ь-а Ь-а

Если считать, что Ь = тах Ь1 а = тта,, тогда все множество экспериментальных значений оказывается внутри параллелепипеда с размерами по каждой координате (Ь-а), и пространство объекта, которое представляет собой удвоенное по размерности пространство, становится компактным.

Гомеоморфные преобразования компактного пространства объекта осуществляются при факторизации каждого слагаемого группового преобразования при выделении из каждого из них своего множителя: х = (к\-х + Ь[Уку+{гк'2-х~Ь'гук2,

в котором к[-—-—,Ь[ —--—,к'2 -—-—,¿>2 ---~>К = Ь,Ьг -а.

Ь-а Ь-а Ь-а Ь-а

Проведя п - кратное факторизоваяное преобразование, можно получить новую мультипликативно - аддитивную форму разложения в виде

* = 1( V *+V А Л«, • А,,

)-\,п

где /„ = 1,2, /, = 1,2, г2 = 1,2, .../„ = 1,2.

Полученное преобразование обладает целым рядом новых свойств. Гиперповерхность, на которой действует преобразование, является минимальной, т.к. к[ — —к[. Оно оказывается сжимающим отображением по отношению к сомножителям, стоящим в скобках, обладает свойством симметрии коэффициентов Ич, относительно значений 0 и 1, которые принимают только значения т, п, 1- т, 1- п, а также предельным свойством всех сомножителей (к ■ х + Ь ), стремящихся к 0,5 при п —> оо.

Отделимость множеств типов объектов реализуется, если использовать каждую компоненту факторизованного преобразования. На рис. 2 показаны четыре компоненты двукратного преобразования, отделяющие четыре пересекающихся множества.

Отделимость 4-х пересекающихся множеств и формирование критерия принадлежности 0

2-я

группа

<11

аг

аз

"4

а5

Об

В общем случае для п - кратного преобразования достигается однозначное отделение 2" взаимнопересекающихся множеств. Для реализации свойства отделимости во всех случаях необходимо устанавливать также логику отделимости, которая на рис. 2 обозначена заливкой разных фигур.

Базовое преобразование определяет две противоположным образом изменяющиеся информационные компоненты: нарастающую ■ х + Ь,) и убывающую ( к2 ■ х- Ь2) с ростом х. В случае и кратного применения базового преобразования число нарастающих и убывающих компонент возрастает. Все нарастающие компоненты образуют положительный фронт волны !//(/'), а убывающие - отрицательный фронт ц>{]) волнового процесса. Они определяют фундаментальную систему двух окрестностей топологического пространства, т.к. любые физические параметры имеют два основных свойства: увеличиваться или уменьшаться.

Установление решающего правила основано на построении базовой модели объекта (БМО) с использованием нормы в топологическом пространстве объекта в виде функции Щ). Значения Г(/) вычисляются с использованием стоящих в скобках компонентов факторизованного преобразования, и экспериментальных данных для каждого у-го эксперимента, т.е. в пространстве размерности и+1:

Т(]) = ({кх ■f(xux2,...xn)J + Ь]) + (~к2 ■/{хх,х2,..л„)]-Ъ2))-

-Ш (№•*,,+

1=1,л

Функция п переменных /){х1,х2,...хГ1) в экспериментальных узлах у вычисляется по формуле:

/(хих2,...,х„) —

ТЦ)

- + {Ьг-Ь О

1

V

В остальных точках гиперповерхностей уровня получаем: /(хх,х2,...хп) = I [ £[...

[ Е

*= 1,2, Л

р* 1,2. I ^Ш.го,

д_

П ((*, ■х1 + Ьх) +(-к2 XI - Ь2 ))

1=1, п

*ехр((дг2 -хи)2/Вк)}...] *ехр((лгл_, -х„^)2/ В„)]*ыр((х„-х„р)2/Вр) где 8и) = П ((*,■*„ +Ь,) + {-кг-ху ~Ъг))- П№ -х, + Ъ,) + {-к2-х,-Ьг)\

1 = \,п ¡-\,п

А= ИМ./), Вк =0,03-(х21 ~х22)2

j-t.1V

... Вр = 0,03• (хИ]

2)2,р= 1,2, ...,

д = 1, 2,... к= 1, 2,... - число различных постоянных значений переменных хт х„.], ... х2, для соответствующих гиперповерхностей уровня.

На основе полученной аппроксимирующей непрерывной функции /(хих2,...х„) - образа объекта - можно также проводить гомеоморфные преобразования модели объекта: повышение размерности введением дополнительных координат, снижение размерности исключением параметра объекта, имеющего смысл дестабилизирующего фактора, сглаживание аппроксимирующей функции вычислением дополнительных узловых точек без проведения дополнительных экспериментов.

Дополнительные координаты определяются по критерию достижения стабильного тензорного поля, существующего в линейном пространстве, которое связано с исходным физическим пространством объекта. Стабильность тензорного поля характеризует замкнутую гиперповерхность пространства объекта.

Алгоритм исключения дестабилизирующего фактора при наличии выходных сигналов в виде двух семейств характеристик двух различных измерительных каналов может быть представлен в виде схемы

{Х,¥],¥2,Т}=>^(Х,¥1,Т)®<р2(Х,¥2,Т)=>{Х,¥1,¥2}.

Данная схема отражает «свертку» функций <р^{Х,¥иТ), <р2(Х,¥2,Т) по параметру Т.

Разработанное математическое описание объектов реализовано в пакете программ анализа и синтеза объектов, разной физической природы.

Третья глава посвящена применению топологических принципов идентификации при установлении математических описаний, направленных на улучшение технических характеристик измерителей физических параметров объектов.

Проведено исследование измерителя мощности ИК излучения на основе высокотемпературного сверхпроводящего (ВТСП) чувствительного элемента с экспериментально обнаруженным эффектом аномального падения шума иш с ростом температуры в зоне сверхпроводимости (рис. 3). К чувствительной ВТСП пленке ¥Ва2СщО-1 в схеме измерителя приложено электрическое поле, вызывающее ток смещения 1СМ. При воздействии на пленки измеряемого излучения происходит небольшой разогрев пленки, при котором в зоне сверхпроводимости происходит аномальное изменение шумового напряжения. Время разогрева однозначно связано с мощностью измеряемого излучения Рж, поэтому измерение мощности падающего на пленку излучения можно провести косвенно, через измерение времени проявления характерной точки шумовой характеристики, например, достижения максимума сигнала шума.

Необходимость вычисления производной шумовой характеристики потребовала установления математического описания шумовой характери-

стики в виде непрерывной аппроксимирующей функции (рис. 3), которое было получено с помощью предложенной БМО. Работа измерителя заключается в измерении временного интервала с момента начала измерения при температуре То ВТСП пленки до момента достижения ею критической температуры, соответствующей максимуму шумовой характеристики в зоне сверхпроводимости.

Положение максимума связано с нагревом пленки измеряемой мощностью излучения. По длительности измеренного интервала времени определяют мощность регистрируемого потока, пользуясь взаимосвязью величины интервала времени от момента начала воздействия на ЧЭ потока измеряемого излучения ИК диапазона до момента достижения ЧЭ критической температуры с величиной мощности потока измеряемого излучения.

Зависимость шумового напряжения ВТСП пленки от температуры при различных токах смещения

иш,

нВ/Гц'ш

1 - /см = 1 мА, 2 - /см = 2 мА - эксперимент, 1' - /см = 1 мА, 2' - /см = 2 мА - аппроксимация БМО. Рис. 3.

Моделированием физических процессов в чувствительном элементе с применением БМО была установлена зависимость / = <р(Рш, /„,) (рис. 4 для Т0 = 81 К). Введя новую норму Т(/) в пространстве {/, Рш, 1а,}, получе-

на линеаризованная характеристика Рт = Д/, /,„), представленная на (рис 5), погрешность измерителя находится при этом на уровне 1 %. Реализация этапов методологического подхода (рис. 6) позволила предложить процессную модель управления качеством измерителя (рис. 7).

Зависимость времени измерения от мощности измеряемого ИК сигнала /, мс

90 80

40 30 20

1 N

\ \а

б N

12 34567 89 10 Д*10"5, Вт Рис. 4

Линеаризованная выходная характеристика ВТСП измерителя неболометрического типа

и„ш, В

1

3

8 9 10 Рш х-10 , Вт

Рис. 5.

Применение методологии управления качеством позволило оптимизировать режим работы чувствительного элемента ИК мощности, улучшить динамические свойства, линеаризовать выходную характеристику.

Этапы методологического подхода при проектировании измерителя ИК мощности излучения и процесса измерения Ряк

1 Ь 1

т

1 Формирование физического пространства чувствительного элемента измерением семейства {(/,„, Т, /„,},

2 Формирование топологического пространства № ит +*,). {-к2 £/ш -Ь2), (^Г+Ь,), (-к2Т-Ь2). (к)

3 Метризация введением нормы Т (/) и получение зависимостей иш=ЛТ, /си)

4. Получение зависимостей (=<р (Рию /с„) для различных Р^

Вычис чение РИК

5 Повторение этапов 1,2,3 для пространства

Рш. и },

6 Решающее правило по вычислению Рт

Любое возможное значение из заданного динамического диапазона

Измерение

Этапы методологического подхода

Процессная модель управления качеством измерителя

Повышение быстродействия многоэлементных приемников достига-егся параллельным считыванием в устройстве с матрицей фоточувстви-гельных элементов размерностью т п, которое на выходе формирует без коммутации параллельный позиционный цифровой код размерности т + п.

Линейность выходной характеристики измерителя ИК мощности и его широкополосность позволили оценить информационную емкость элемента измерителя, которая составила 81,5 бит и оказалась лучшей в сравнении с другими типами измерителей мощности ИК излучения.

В работе предложен и исследован волоконно-оптический измеритель проходящей СВЧ мощности, построенный по двухканальной схеме. Чувствительные элементы каждого из каналов на изогнутых световодах являются полностью нейтральными к электромагнитному полю. Они работают на принципе амплитудной модуляции проходящего оптического излучения, т.к. на изогнутый под углом 180° участок световода со снятой оболочкой на световедущую жилу нанесено термооптическое покрытие с показателем преломления, зависящим от температуры.

Чувствительные элементы, размещенные в измерительной секции гракта, не меняют структуры СВЧ поля, но под действием проходящей мощности нагреваются и модулируют уровень выходного оптического сигнала. Оба они имеют одну и ту же конструкцию, однако корпус одного из них для повышения чувствительности к СВЧ мощности имел дополнительное покрытие из пленки алюминия толщиной около 1 мкм.

Экспериментальные исследования характеристик чувствительных элементов в диапазоне рабочих температур от - 60° С до + 80° С показали, что в силу их принципа действия влияние температуры окружающей среды оказывает существенное воздействие на выходной сигнал каждого чувствительного элемента и приводит к дополнительной погрешности порядка 100 %. Повышение точности измерителя проходящей мощности было достигнуто за счет применения аналогового вторичного измерительного преобразователя, который реализует операции преобразования двух усиленных электрических сигналов фотоприемников каждого из чувствительных элементов £/выхi, UBWa, усиление, нормировку н линеаризацию выходной характеристики. Погрешность измерения не превышала +10 %. Аналоговые преобразования не позволяют снизить погрешность до величин порядка 1%.

Повысить точность волоконно-оптического измерителя проходящей СВЧ мощности удалось алгоритмической реализацией этапов методологии управления качеством с применением БМО в цифровой схеме вторичного преобразователя измерителя проходящей СВЧ мощности (рис. 8).

Этапы методологического подхода при проектировании волоконно-оптического датчика и их применение в процессе измерения ЯС1И

Измерение

ЦшхЬ Uam2

{ Г | ¿/.ы,1 |

UBi

Формирование исходного физическою пространства {Я„„ Т, Uaa|, С/^хг} измерением двух семейств !Д,„ Т, П и^г}

Формирование топологического пространства ffiVW, МгЛ-гЫ, (-*2fW*j),

Снижение размерности

Любое возможное значение /'t„. из заданного динамического диапазона

Измерение

Этапы преобразования информации

Процессные модели функциональных световодных жидкокристаллических оптоэлектронных преобразователей информации базируются на БМО и позволяют повысить светотехнические характеристики устройств визуального отображения, уточнить расчет оптических параметров устройств ввода информации и в итоге повысить качество устройств, работающих на принципе создания и нарушения условий полного внутреннего отражения при изменении оптических свойств материалов. Нами был построен целый ряд жидкокристаллических устройств отображения информации со световодной подсветкой устройств ввода-вывода информации.

БМО применена для описания индикатрисы рассеяния жидким кри-сгаллом в виде функции I ф„расг =Лч>, Ь'ж„ I фд пад), где <р - угол рассеяния, ижк - напряжение, приложенное к слою жидкого кристалла, I фд пад - интенсивность падающего излучения, измеренная эталонным фотоприемником. Её математическое описание определило более высокую точность расчета контраста, яркости и у1ла обзора световодных жидкокристаллических устройств и расчета световых потоков в световодной структуре, необходимого в разработанных генераторных устройствах, использующих оптические обратные связи.

Разработанная методология позволила создать метод автоматической ¡рассировки соединений коммутационных устройств в плоскости и в пространстве. Для соединений в любой электрической схеме узлов мы имеем пространство координат {Ы, х, у}, где N - номер эквипотенциальной системы проводников, (х, у) - координаты выводов ЭРЭ, соединяемых проводящим рисунком. В качестве примера экспериментальных точек были взяты координаты выводов ЭРЭ двух систем аналогового вторичного преобразователя измерителя СВЧ проходящей мощности и рассчитана их топология с применением аппроксимирующей функции (рис. 9).

Топология двух эквипотенциальных Топология двух эквипотенциальных систем плоских проводников систем объемных проводников

Рис. 9.

Рис. 10.

Полученная плоская топология не исключила одного пересечения печатных проводников первой и второй эквипотенциальных систем в точке с координатами (12,8, 26,7). Его можно исключить, используя метод генерации дополнительного измерения г в массиве координат соединяемых выводов элементов схемы, т.е. получением нового пространства х, у, г]. Координата г по глубине расположения соединений (рис. 10) рассчитывалась по формуле:

где j = 1,2, т - число расчетных точек плоской системы, Ъ„ к,, Г, -топологические параметры преобразования, Тста6 - постоянное значение тензора линейного пространства, которое можно рассчитать как среднее арифметическое всех Т, для двумерного случая.

В четвертой главе проведено исследование качества систем идентификации, работающих в акустическом, сейсмическом, радиолокационном и оптическом полях.

Система идентификации объектов в акустическом и сейсмическом полях базируется на экспериментальных исследованиях типов летательных аппаратов (JIA) с одновременным измерением акустического и сейсмического (JceiLM сигналов на частотах/от 0 до 400 Гц.

Распознавание по критерию близости измеряемой акустической характеристики неизвестного JIA к синтезируемым образам типов JIA определяется геометрической вероятностью несовпадения участков характеристик, которая в условиях отсутствия помех составляет не менее 99%.

Проведенные исследование распознавания в условиях зашумленных сигналов Ысешт иаКуст показали, что при наличии шумов U„ различной интенсивности, определенных коэффициентом к, который соответствует значению lg(U1M/UаиШ1), где Uc тн - минимальное значение сигналов датчиков, были получены зависимости от значений к величины систематической погрешности О:

Л = Tcpj ~ ТJ ,

где Тс0 - среднее значение по всем значениям частоты вычисляемого кода, Tj - истинное значение кода типа JIA (рис. 11 delta = А), а также зависимости разности предельных отклонений вычисляемых значений кода JTA

которая имеет существенное значение при определении допустимых пределов в решающем правиле распознавания типа JIA (рис. 12 sigma = S).

Ô:

S = max^, - Tj ) - mm(TcpJ-ГД

Зависимость систематической погрешности £> от шума для ЛА типа 1

^иш/исппп

—2 физических параметра *" 1 физический параметр

Рис. И.

Зависимость параметра <5 от шума для ЛА типа 1

2 физических параметра - Ш ■■ 1 физический параметр

Система идентификации объектов в радиолокационном поле функционирует в пространстве массива параметров траектории полета {Т, Д, А, Н}, где Т - время полета, Д - дальность относительно РЛС, А - азимут относительно РЛС, Н - высота. Были исследованы более ста вариантов траекгорных данных для семи типов объектов, которые имеют перекрывающиеся области, затрудняющие распознавание.

В качестве критерия отделимости выбрана норма линейного пространства объектов Т{р). Для каждого момента времени можно вычислить значение Г(/), соответствующее всей совокупности траекторных признаков объекта. Разброс значений ТЦ) не превышает 0,01 %, и среднее значение этого показателя характеризует траекторные показатели каждого типа.

В результате обработки результатов была получена шкала значений ТЦ) типов объектов, показанная на рис. 13 а, что свидетельствует о неполной отделимости классов объектов в одномерном пространстве значений Тф Включение в траекторные данные вычисляемой дополнительной переменной х5 позволило получить полную отделимость по значениям 7(/') (рис. 13 б). Вычисление критерия ТУ) для первых семи кадров в процессе накопления траекторной информации обеспечило полную отделимость классов объектов в реальном времени (рис. 13 в).

Диапазоны значений нормы Т(/) для различных типов ЛА

Тип 4 Тип 1 Тип 2 -^——" --^^ТипЗ

ЦП

0,000128 0,000841 0,044 0,082 0,089 0,003 0,055 0,10

а)

Тип 4 Тип 1 Тип 2 Тип5 ТипЗ

ТО)

^--

0,000128 0,000841 0,049 0,0835 0,0854 0,053 0,0573 0,0555

б)

Тип 1 Тип 4 ТипЗ Тип 5 Тип2

Ч-1-1-1-^—- то

0,0000168 0,0000184 0,0000551 0,0000585 0,000221 0,0685

в)

Разработанный алгоритм распознавания обеспечил вероятность распознавания не менее 97 %.

Система идентификации объектов в гидроакустическом поле анализирует гидроакустическую информацию, представляющую собой четырехмерное пространство {и, А, Д, Т}, где и- амплитуда отраженного сигнала, А - азимут (угол), Д - дистанция, Т - время. При исследовании распознавания в гидроакустическом поле применена покадровая технология обработки трехмерных массивов - изображений - {С/, А, Д}, поступающих последовательно во времени.

Отсчет, соответствующий каждому моменту времени, может бьггь описан функцией и ~ ДА, Д) или изображением в формате, разворачиваемом по N строкам и М столбцам. Формат изображений остается постоянным, т.к. число N строк и М столбцов определяется системой, поэтому, функция и = ./(#, М), полученная преобразованием массива {II, А, Д} в массив М, и = ]{А, Д)}, который содержит три столбца и N х М строк легко аппроксимируется с получением инвариантов первой группы ¡¡: к¡, к2, Ь1, Ъ2 и второй группы /2: Щ), а затем получением образа иатр М).

Физические особенности распространения акустического сигнала в воде определяют образование пассивных и активных помех, которые необходимо отфильгровать. Предложенный фильтр (рис. 14) синтезирует отфильтрованный кадр по первой группе инвариантов текущего и второй группе инвариантов предыдущего кадров.

Если в каждом кадре гидроакустического изображения выбрать максимальный сигнал, то зависимость его координаты, например, по дальности от времени определяет трассу объекта. Применив к имеющейся трассе цепной топологический фильтр, в котором первый инвариант /этшон получен для постоянного сигнала, получаем отфильтрованную трассу, на любом участке которой более половины отсчетов принадлежат истинной трассе объекта. Применив далее пороговую фильтрацию и аппроксимацию методом наименьших квадратов, получаем трассу, пригодную для распознавания (рис. 15).

Фрагмент отфильтрованной трассы после окончательной пороговой обработки с использованием метода наименьших квадратов

2500

3 2000

| 1500

^ 1000

л

Д 500 0

230 235 240 245 250 255 260 Такт, отн. ед.

—♦—исходные данные —■—окончательная аппроксимация

Рис. 15.

Моделирование системы распознавания для трех типов объектов показало, что автоматическое распознавание объектов проводится с достоверностью не менее 97% и в реальном масштабе времени.

Быстродействующая система идентификации электрических пробоев волноводных трактов в оптическом поле работает на принципах параллельной обработки оптической информации и обеспечивает высокое быстродействие канала обнаружения и распознавания. В волноводных трактах мощных СВЧ устройств возможно возникновение электрического пробоя и оптического излучения разряда, которое можно зарегистрировать фотоприемником. Если не отключить устройство, электрический разряд перемещается по секциям волновода к активному элементу со скоростью приблизительно около 2 м/с и выводит его из строя. Система осуществляет оптический контроль 12 - ти секций волноводного тракта и с быстродействием порядка 100 не выдает в вышестоящую систему сигнал о наличии пробоя и номера секции, в которой он возник.

\ ж 1

л 1

-—й Ь\1

-ж ну- №

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В итоге проведенных в диссертационной работе исследований получены следующие результаты:

1. Предложена общая методология построения процессных моделей изделий, которая определяет последовательность выполнения и содержание этапов преобразований измерительной информации при идентификации объектов. Цель преобразований заключается в построении пространства, учитывающего не только физические параметры изделий, но и ряд необходимых дополнительных признаков (измерений), определяющих компактное пространство, в котором осуществляется отделимость классов объектов, необходимая для идентификации.

2. Предложено групповое преобразование пространства объекта, основанное на топологических свойствах компактного параллелепипеда. Преобразование характеризуется ограниченным множеством топологических инвариантов к/, кг, Ь1, Ъг, определяющих векторные координаты расширенного пространства. Преобразование позволяет реализовать отделимость пересекающихся множеств любой конфигурации и в практически любом количестве, что является особенно актуальным в задачах идентификации. Отделимость реализуется при соблюдении заданной логики выборок отделяемых частей. Новая система координат определяет компактность пространства и позволяет построить схему непрерывных гомео-морфных преобразований пространства, которые приводят к отделимости связных областей существования каждого индивидуального объекта, что упрощает проблему определения и обеспечения качества на основе принципа прямого управления.

3. На основе преобразования разработана базовая модель объекта и установлены её основные свойства:

- полученные аналитические выражения базовой модели, выравнивают замкнутую гиперповерхность, характеризующую идентифицируемый объект, представляют собой суперпозицию функций одного переменного и позволяют выразить в виде функции любой выходной физический параметр объекта от остальных физических параметров;

- на основе базовой модели предложен метод выравнивания аппроксимирующих функций генерацией дополнительных узловых точек без проведения дополнительных экспериментальных исследований объекта;

- с помощью базовой модели реализованы новые операции в физическом пространстве переменных объекта: выделение новых измерений (дополнительных координат) объекта, а также операция исключения физической переменной объекта (дестабилизирующего фактора), которые прово-

дятся алгоритмически на основе разработанной базовой математической модели;

- ограничения базовой модели объекта сводятся к требованиям ограниченности, однозначности функций, исследуемых экспериментальными методами при физических проявлениях объектов. Физическая применимость модели определяется также устойчивостью вычислений, которая практически ограничивается 8-9 кратным применением преобразования.

4. Разработаны процессные модели, использующие принципы прямого управления и разделения по стадиям с накоплением и применением знаний: »

- измерителя мощности ИК излучения на эффекте высокотемпературной сверхпроводимости. В модели реализованы метод спрямления характеристики чувствительного элемента, метод двукратных преобразований для линеаризации характеристики, которые позволили при расчетной чувствительности порядка 1,5x10 20 Вт/Гц1/2 в спектральном интервале 1100 мкм получить линеаризованную выходную характеристику с погрешностью около 1% в динамическом диапазоне 10"5- 10'1 Вт и быстродействие порядка десятков мс, что в итоге определяет более чем в два раза большую в сравнении с другими измерителями информационную емкость элемента порядка 80 бит;

- двухканального измерителя СВЧ проходящей мощности на волоконно-оптических датчиках на изогнутом световоде (Патент РФ № 2091801). В аналоговом варианте измерителя получена погрешность порядка 10% в температурном диапазоне -60° С - + 80° С. В цифровом варианте обработки измерительной информации с применением методологического подхода управления качеством обеспечена погрешность порядка 1% для тех же условий эксплуатации.

5. Разработан метод параллельного считывания информации с матричных приемников устройством кодирования информации по A.c. № с 1464188, который обеспечивает время кадра двумерного изображения,

равное времени срабатывания одного элемента матрицы. Этот метод реализуется в режимах срабатывания ограниченного числа элементов, определенного соотношением информационной емкости приемника и пропускной способностью каналов и позволяет повысить скорость обработки изображений, регистрируемых многоэлементными приемниками.

6. Разработан метод повышения качества оптоэлектронных све-товодных жидкокристаллических устройств ввода и вывода информации на основе более точного математического описания индикатрисы рассеяния жидкого кристалла, которое позволяет рассчитать распределения оптического излучения в световодной структуре и в окружающем простран-

стве для заданных пределов изменений углов рассеяния, напряжений, приложенных к жидкому кристаллу, и интенсивностей внешней подсветки.

7. Предложен метод автоматического проектировании топологии электрических соединений в коммутационных устройствах радиоэлектронных устройств, позволяющий рассчитывать координаты печатных проводников как в плоскости, так и в трехмерном пространстве, полностью исключает пересечения проводников, снижает перекрестные помехи и существенно повышает качество и надежность работы устройств коммутации.

8. Разработана методология управления качеством систем идентификации:

- в акустическом и сейсмическом полях, качество канала распознавания которой определяется эффективностью фильтрации шумов различной физической природы. Методологический подход управления качеством на основе применения базовой модели позволил обосновать пределы систематической и случайной погрешностей для заданной вероятности распознавания для уровней шумов в диапазоне от - 30 дБ до 20 дБ. Наличие предварительной информации по проявлениям объектов в акустическом и сейсмическом полях и разработка алгоритмического обеспечения канала распознавания позволили сформировать базу знаний в виде системы логических условий, смоделировать работу системы и применить прямое управление качеством для обеспечения вероятности распознавания не менее 95%;

- в радиолокационном поле по траекторным признакам, качество работы которой определяется возможностями базовой модели по разделению классов объектов. Данная задача решена с использованием вычисления численного критерия в виде нормы, полученной с применением базовой модели двумя способами: введением дополнительного измерения, а также в режиме динамического накопления данных траекторной информации в течение первых семи тактов. Второй способ позволяет работать в реальном времени с вероятностью распознавания не менее 97%. База знаний и решающее правило системы проверены моделированием более ста реализаций траекторий пяти типов объектов и могут быть положены в основу прямого управления качеством канала распознавания и системы в целом. Разделение классов объектов в одномерном пространстве нормы Т(/), определяет возможность получения наиболее простых решающих правил о принадлежности объекта к тому или иному классу в одномерном пространстве значений нормы как квалиметрического количественного признака;

- в гидроакустическом поле, качество работы которой определяется эффективностью фильтрации активных и пассивных помех различной

природы, содержащихся в регистрируемом сигнале. Предложенный топологический метод фильтрации дает возможность подобрать необходимую конфигурацию цепного фильтра, обладающего «памятью» по всей траектории и эффективно подавляющего посторонние шумы. Отфильтрованная трасса объекта позволяет идентифицировать объект в реальном времени с вероятностью распознавания не ниже 97 %;

- электрических пробоев волноводных трактов, работающей на ограниченном множестве состояний, определяемых по оптическим сигналам из контролируемых секций волноводов. Управление качеством данной системы реализовано по принципу прямого управления по результатам контроля качества измерительного волоконно-оптического канала, определяющего настройку чувствительности канала обработки оптической информации и распознавание по решающему правилу в виде перекодировки позиционного кода, что позволяет реализовать его в канале распознавания номера секции программированием ППЗУ, а также достичь максимального быстродействия порядка 100 не при параллельном считывании многоканальной оптической информации.

9. Разработаны базовые программы анализа объекта и синтеза его образа, в которых по заданным экспериментальным данным определяются инварианты базовой модели объекта и моделируется его поведение с помощью заложенных в программу аналитических выражений базовой модели. Алгоритмы и подпрограммы, применяемые в каналах обработки и распознавания, исследованы при моделировании процессов распознавания объектов в различных физических полях. Анализ идентификации в акустическом и сейсмическом полях показал, что применение разнородных физических каналов получения информации, которая обрабатывается с использованием базовой математической модели, приводит к повышению вероятности распознавания.

Материалы диссертации опубликованы в следующих основных работах:

1. Гусев А.Н. Генерация и применение линейных пространств в информационной технологии обработки многомерной информации // Сб. научн. тр. «Информационные технологии и семиотика». - М.: ВНИИКИ, 1999, С. 112-122.

2. Сигов A.C., Гусев А.Н., Голубь Б.И. Математическое моделирование информационных релаксационных процессов в высокотемпературной сверхпроводящей чувствительной пленке измерителя мощности излучения. Труды МНТК «Межфазная релаксация в полиматериалах»,- М.: МИРЭА, 2003, С. 179 - 186.

3. Гусев А.Н и др. Волоконно-оптическая система сбора измерительной информации волноводных трактов. Труды МНТК «Актуальные проблемы электронного приборостроения», АГТЭП-92, Новосибирск, 1992, том 1, часть 2, С. 90-93.

4. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Топологические свойства компактного образа математической модели многомерного объекта или процесса. Тепловидение № 13. Межотраслевой сб. научн. тр. М.: МИРЭА, 2000, № 13, С. 27-32.

5. Голубь Б.И., Гусев А.Н., Сигов A.C. Радиационно-термический эффект в области сверхпроводимости высокотемпературных сверхпроводящих широкоспектральных детекторов излучения. В сб. докл. 2-ой межд. конф. «Радиационно-термические эффекты и процессы в неорганических материалах», Томск, 2000, С. 294-296.

6. Голубь Б.И., Гусев А.Н., Сигов A.C. Применение высокотемпературного сверхпроводящего широкоспектрального детектора излучения для измерения отрицательного температурного контраста объектов. В сб. докл. 2-ой МНТК. «Радиационно-термические эффекты и процессы в неорганических материалах», Томск, 2000, С. 297-299.

7. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Математическая модель ВТСП преобразователя с временным способом съема информации. Тепловидение № 13: Межотраслевой сб. научн. тр. - М.: МИРЭА, 2000. С. 40-50.

8. Голубь Б.И., Гусев А.Н., Сигов A.C. Новый класс мультипликативно-аддитивных функций для аппроксимации характеристик применительно к интегральным пьезоэлектрическим устройствам. Труды МНТК «Фундаментальные проблемы пьезоэлектрического приборостроения», Пьезотехника-2000, М., МИРЭА, 2000, С. 167-168.

9. Мевис А.Ф., Гусев А.Н. Быстродействующая обработка двумерной информации матричными оптоэлектронными устройствами. В кн. Вопросы кибернетики. Устройства и системы. - М.: МИРЭА, 1988. - С. 97

10. Gusev A.N. and Milinkis В.М. The Quick-Acting Constructions for the Pre-Processing of the Optical Signals. Proceeding of First International Soviet Fiber Optics Conference (ISFOC 91). Vol. II, L., Boston, Massachusetts, USA, 1991, p.p. 96-100.

11. Гусев А.Н. Устройство кодирования в системах передачи информации. А. с. № 1464188, Б.и. № 9, 1989 г.

12. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Информационные возможности приемников излучения. Тепловидение, № 14. Межотрасл. сб. научн. тр. М. МИРЭА, 2002, С. 14-28.

13. Кудреватова О.В., Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Волоконно-оптический зонд для исследований искрового пробоя в СВЧ-приборах. В

- 103.

кн. Вопросы кибернетики. Устройства и системы. - М.: МИРЭА, 1990. - С. 74 - 80.

14. Gusev A.N., Kudrevatova O.V., and Milinkis B.M. The Fiber-Optical Means for the Diagnostic of the Apparatus of the Super high Frequency Band. Proceeding of First International Soviet Fiber Optics Conference (ISFOC 91). Vol. II, L., Boston, Massachusetts, USA, 1991, p.p. 101-106.

15. Гусев A.H., Милинкис Б.М., Синани А.И. и др. Двухканальный волоконпо - оптический измеритель СВЧ - мощности. Патент РФ № 2091801, 1994 г.

16. Гусев А.Н., Милинкис Б.М., Литвинов B.JI. и др. Экспериментальные исследования волоконно-оптических датчиков проходящей мощности. В сб. докл. конф. НИИ Приборостроения, Жуковский, 1991, С. 76.

17. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Итерационный алгоритм выравнивания результатов экспериментальных исследований. Тепловидение № 14. Межотрасл. сб. научн. тр.- М.: МИРЭА, 2002, С. 77 - 79.

18. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Математическая модель измерительного преобразователя повышенной точности. Тепловидение № 14. Межотрасл. сб. научн. тр.- М.: МИРЭА, 2002, С. 80 - 84.

19. Голубь Б.И., Гусев А.Н., Сигов A.C. Многоточечная калибровка измерителя мощности ИК - излучения на эффекте высокотемпературной сверхпроводимости на основе топологической математической модели // Наукоемкие технологии, т. 3, № 4, 2002, С. 51-54.

20. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Квантовый информационный подход к моделированию приемников излучения широкоспектральных систем пассивной лучевой терапии. В трудах 1У МНТК «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ-2000, Владимир, 2000, часть 2, С. 23-27.

21. Голубь Б.И, Гусев А.Н., Сигов A.C. Новые физическая и информационная технологии построения широкоспектральных измерителей ИК-излучений на высокотемпературных сверхпроводниках для систем мониторинга различных объектов. Электроника и информатика - XXI век Третья МНТК. - М.: МИЭТ, 2000, С. 303-304.

22. Голубь Б.И., Гусев А.Н., Марин В П. Новые физический и информационный принципы обработки измерительной информации ВТСП приемника излучения. Тепловидение № 13: Межотраслевой сб. научн. тр. М.: МИРЭА, 2000. С. 51-56.

23. Голубь Б.И., Гусев А.Н., Сигов A.C. Применение высокотемпературного сверхпроводящего широкоспектрального детектора излучения для измерения отрицательного температурного контраста объектов. В сб. докл. 2-ой МНТК. «Радиационно-термические эффекты и процессы в неорганических материалах», Томск, 2000, С. 297-299.

-3524. Голубь Б.И., Гусев А.Н., Русанов К.Е. Эффективность информационно-распознающих систем биомедицинского назначения на основе высокотемпературных сверхпроводников // Биомсдицинская электроника, 2001, № 1, С. 41-47.

25. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Измеритель электромагнитных излучений живых биологических объектов на эффекте высокотемпературной сверхпроводимости // Биомедицинская электроника, 2001, № 1, С. 29-35.

26. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Математическое моделирование широкоспектрального прецизионного измерителя тепловых полей биологических объектов. Сб. докл. 4-й межд. конф. «Радиоэлектроника в медицинской диагностике». - М.: Изд-во журнала «Радиотехника», 2001. - С. 121122.

27. Golub' B.I., Gusev A.N. Mathematical modeling wide-spectral precise meter of heat floors of biological objects. Proc. 4th Int. Conf. On Radioelec-tronics in medicine diagnostics, Moscow, Russia, 2001, p.p. 122 - 124.

28. Гусев А.Н. Алгоритм поиска классификационных признаков полутоновых изображений. Тепловидение, № 14. Межотрасл. сб. научн. тр. М.-. МИРЭА, 2002, С. 155 - 156.

29. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Дополнительные классификационные признаки тепловых изображений. Труды 5-й межд. научно - техн. конф. «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ-2002, Владимир, 2002, С. 223.

30. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Метод формирования тепловых изображений в топологическом пространстве инвариантных признаков, обеспечивающих классификацию и распознавание объектов. Труды Юбилейной 50-й научно-технической конференции МИРЭА, 2001, часть 1, С. 71.

31. Гусев А.Н., Бусурин В.И., Удалов Н.П. Знаковые световодные жидкокристаллические индикаторы // Электронная промышленность, 1982, № 5-6,С. 11-13.

32. Гусев А.Н. Жидкокристаллический индикатор на основе свето-водной структуры с управляемым светорассеянием. В кн. Новые электронные приборы и устройства. М.: МДНТП, 1982. - С. 100-106.

33. Гусев А.Н. Расчет выходных характеристик световодного жидкокристаллического индикатора // Электронная техника. Сер. 5. Радиодетали и радиокомпоненты, 1985, № 1, С. 43-47.

34. Гусев А.Н., Кашкин В.В., Михайлов A.B. Матричный жидкокристаллический индикатор на основе световодной структуры - элемент распознавания образов. В кн. Методы и средства обработки оптической информации. - М.: МДНТП, 1983, С. 99 - 104.

35. Гусев А.Н., Удалов Н.П., Шапошникова С.Н. Сигнализатор. A.c. № 1137496, Б.и. № 4, 1985 г.

-3636. Гусев А.Н. и др. Высококонтрастный световодный матричный жидкокристаллический индикатор. В кн. Новые электронные приборы и устройства. - М.: МДНТП, 1985, С. 110- 115.

37. Гусев А.Н., Кашкин В.В., Петрова Т.Ю. Устройство отображения информации. A.c. № 1408448, Б.и. № 25, 1988 г.

38. Удалов Н.П., Лярский В.Ф., Бусурин В.И., Гусев А.Н. Выходные характеристики жидкокристаллического индикатора с управляемым оптическим каналом // Электронная техника. Сер. 5. Радиодетали и радиокомпоненты, 1982, № 2 (47), С. 29-32.

39. Ковтонюк Н.Ф., Костюк A.B., Купрейченко B.C., Гусев А.Н., Милинкис Б.М., Одиноков С.Б. Преобразующие свойства ПВМС на основе структуры МДП - жидкий кристалл при фазовой модуляции. В кн. Вопросы кибернетики. Устройства и системы. - М.: МИРЭА, 1989, С. 143 - 147.

40. Ковтонюк Н.Ф., Костюк A.B., Купрейченко B.C., Гусев А.Н. и др. Преобразующие свойства ПВМС на основе структуры МДП - жидкий кристалл при фазовой модуляции. В кн. Вопросы кибернетики. Устройства и системы,- М.: МИРЭА, 1989, С. 143 - 147.

41. Гусев А.Н. Вопросы проектирования световодных устройств отображения информации. - В сб. докл. III конференции молодых ученых закавказских республик по автоматическому управлению, посвященная 60-летию образования СССР. - Тбилиси, Мецниереба, 1982, С. 158 - 161.

42. Гусев А.Н., Михайлов A.B. Световодные жидкокристаллические индикаторы. В кн. Оптоэлектронные преобразователи и устройства отображения информации. М.: МАИ, 1983. - С. 68 - 73.

43. Михайлов A.B., Удалов Н.П., Гусев А.Н. и др. Улучшение выходных характеристик световодных матричных жидкокристаллических индикаторов // Электронная техника. Сер. 5. Радиодетали и радиокомпоненты. 1985, вып. 3, С. 47 - 49.

44. Удалов Н.П., Лярский В.Ф., Бусурин В.И., Гусев А.Н., Хатуц-кий Л.А. Жидкокристаллический индикатор (ЖКИ) на основе управляемого оптического канала // Электронная техника. Сер. 5. Радиодетали и радиокомпоненты. 1981, вып. 3, С. 31 - 36.

45. Гусев А.Н. Стабилизация чувствительности к управляющим напряжениям по длине световода жидкокристаллического индикатора (ЖКИ) на основе управляемого оптического канала (УОК). В сб. докл. П ВНТК «Проблемы теории чувствительности электромеханических систем». М.: Радио и связь, 1981, С. 50.

46. Гусев А.Н., Михайлов A.B., Удалов Н.П., Хвостов М.Л. Жидкокристаллический индикатор A.c. № 1106289,1984 г.

47. Гусев А.Н., Михайлов A.B., Удалов Н.П., Гореленков В.Л. Жидкокристаллический индикатор. A.c. № 1122130,1984 г.

48. Бусурин В.И., Гусев А.Н., Прозоровский Б.С., Троицкий B.JI., Удалов Н.П. Жидкокристаллический индикатор. A.c. № 1163734, 1985 г.

49. Удалов Н.П., Гусев А.Н., Михайлов A.B., Троицкий В.Л., Прозоровский Б.С., Авалян К.Г., Гусев Ю.М. Световодный жидкокристаллический индикатор. A.c. № 1167974, 1985 г.

50. Гусев А.Н., Михайлов A.B., Удалов Н.П., Гореленков В.Л. Жидкокристаллический индикатор. A.c. № 1236926,1988 г.

51. Тищенко Н.М., Гусев А.Н., Кашкин В.В., Тарасов A.B. Устройство управления матричными жидкокристаллическими индикаторами. A.c. № 1478250, Б.и. № 17, 1989 г.

52. Михайлов A.A., Гусев А.Н. Кашкин В.В. Вопросы проектирования универсальных матричных устройств отображения информации. В сб. докл. ВНТК «Информационно - измерительные системы». - Винница, ВПТИ, 1985, С. 152-153.

53. Бусурин В.И., Гусев А.Н., Кашкин В.В., Пейсахович А.И. Матричный тактильный датчик. A.C. № 1521590, Б.и. № 42, 1989 г.

54. Тищенко Н.М., Гусев А.Н., Тимонин П.В., Кашкин В.В. Матричный тактильный датчик. A.c. № 1528655, Б.и. № 46, 1989 г.

55. Гусев А.Н., Кашкин В.В. Оптоэлекгронная клавиатура. А. с. № 1261541,1986 г.

56. Авалян К.Г., Гусев А.Н., Кашкин В.В., Прозоровский Б.С., Троицкий В.Л. Оптоэлекгронная клавиатура. А. с. № 1378751,1987 г.

57. Богданович В.Б., Гусев А.Н., Напольская H.A., Науменко И.Ю., Удалов Н.П. Матричный жидкокристаллический индикатор. А. с. № 1378621, 1987 г.

58. Богданович В.Б., Гусев А.Н., Науменко И.Ю., Паламарчук А.Л. Матричный жидкокристаллический индикатор. А. с. № 1378622,1987 г.

59. Гусев А.Н., Науменко И.Ю., Удалов Н.П. Ввод изображений в ЭВМ с помощью матричной структуры фотопроводник - жидкий кристалл. В кн. Новые электронные приборы и устройства. - М.: МДНТП, 1985, С. 115-117.

60. Михайлов A.B., Гусев А.Н., Удалов Н.П. Коммутационные элементы световодного матричного жидкокристаллического индикатора (СЖКИ). В сб. докл. ВНТК «Специальные коммутационные элементы». Секция «Новые СКЭ». Рязань, РРТИ, 1984, С. 12.

61. Гусев А.Н., Шапошникова С.Н. Клавиатура с отображением визуальной информации на основе оптоэлектронной клавиши. В сб. докл. ВНТК «Специальные коммутационные элементы». Секция «Новые СКЭ». Рязань, РРТИ, 1984, С. 29.

62. Евтихиев H.H., Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Устройство регистрации пространственно разнесенных источников излучения. А. с. № 1550461, Б. и. №10, 1990 г.

63. Гусев А.Н. Многоканальная волоконно-оптическая система сбора информации. В сб. докл. НТК. «Быстродействующие элементы и устройства волоконно-оптических и лазерных информационных систем». Севастополь, МИРЭ А, 1990.-С. 173.

64. Гусев А.Н., Милинкис Б.М. Методы сбора и обработки измерительной информации с датчиков. Труды МНТК «Актуальные проблемы электронного приборостроения», АПЭП-92, Новосибирск, 1992, С. 86-89.

65. Гусев А.Н., Захарченко B.C., Милинкис Б.М. Волоконно-оптические системы сбора, обработки и передачи первичной информации. В сб. докл. НТС по волоконно-оптическим системам и средствам, Калининград М.О., ИПК MOM, 1990, С. 4.

66. Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Волоконно-оптическая система сбора измерительной информации. В сб. докл. НТК. «Оптическая коммутация и оптические системы связи», М.: ЦНИИС, 1990, С. 44-45.

67. Аватков A.A., Бусурин В.И., Гусев А.Н., Скородумова JI.A. Акселерометр. A.c. № 1163274, Б.и. № 23, 1985 г.

68. Гусев А.Н., Колесников В.А., Милинкис Б.М., Целовальнов В.А. Устройство для регистрации мощности электромагнитного излучения сверхвысокочастотного диапазона A.c. № 1563362, 1990 г.

69. Горбачев В.Н., Гусев А.Н., Милинкис Б.М., Шергин В.Г. Лазерный интерферометрический измеритель перемещений. A.c. № 1679190, Б.и. №35, 1991 г.

70. Петров В.М., Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Измеритель мощности излучения. A.c. № 1695125, Б.и. № 44,1991 г.

71. Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Лазерное устройство для контроля параметров вибрации объекта. A.c. № 1798627, Б. и. № 8, 1993 г.

72. Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Волоконно-оптические датчики. Труды МНТК «Актуальные проблемы электронного приборостроения», АПЭП-92. Новосибирск, 1992, С. 79-85.

Подписано в печать 11.05.2005. Формат 60x84 1/16.

Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л.2,09. Усл. кр.-отт. 8,37. Уч.-изд. л. 2,25. Тираж 100 экз. Заказ 377

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет)" 119454, Москва, пр. Вернадского, 78

И 0 65 0

РНБ Русский фонд

2006^4 5874

ВВЕДЕНИЕ 8 1. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ ПО ПРОЯВЛЕНИЯМ В ФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЯХ И СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДОЛОГИИ

УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

1.1. Назначение и структура систем идентификации

1.2. Классификация объектов, методов идентификации, области применения

1.2.1. Постановки задачи идентификации

1.2.2. Статистическая идентификация

1.3. Методология менеджмента качества

1.3.1. Основные положения систем менеджмента качества

1.3.2. Элементные и процессные модели качества. Виды процессов

1.4. Принципы управления качеством

1.4.1. Принцип управления по отклонениям статистических показателей качества

1.4.2. Принцип прямого управления качеством на основе полной обработки данных

1.5. Принципы преобразования пространств при идентификации объектов

1.5.1. Метризация пространств и их преобразования

1.5.2. Компактификация пространств

1.5.3. Сжимающие отображения, неподвижные точки

1.5.4. Принцип максимального правдоподобия

1.5.5. Принцип симметризации

1.5.6. Принцип дискретизации

1.5.7. Принцип квантования

-51.5.8. Принцип отделимости

1.6. Общая методология создания процессных моделей объектов по их измерительной информации

Ф 1.7. Выводы

2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ЭТАПОВ МЕТОДОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ НА ОСНОВЕ ПРОЦЕССНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ

2.1. Этап формирования пространства объекта измерениями их физических параметров

2.2. Этап компактификации пространства объекта

2.2.1. Компактификация пространства объекта

2.2.2. Свойства компактного пространства объекта

2.3. Этап гомеоморфных преобразований компактного пространст ва объекта

2.4. Этап отделимости множеств типов объектов в преобразованном пространстве

2.5. Этап создания решающего правила идентификации объекта

2.5.1. Получение математического описания процессных моделей объектов

2.5.2. Гомеоморфные процессы преобразований модели объекта

2.5.2.1. Выделение дополнительных измерений объекта

2.5.2.2. Снижение размерности пространства объекта исключением дестабилизирующих факторов

2.5.2.3. Выравнивание описания объектов вычислением дополнительных узловых точек

2.5.3. Фундаментальная система окрестностей топологического пространства объекта и информационные характеристики объекта

2.6. Анализ и синтез объекта - основа процессного подхода при

Информировании моделей

-62.7. Ограничения процессного описания объекта 180 2.8. Выводы

3. ПРОЦЕССНЫЕ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТ ВОМ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ СИСТЕМ ИДЕНТИФИКАЦИИ

3.1. Процессная модель измерителя мощности ИК излучения на эффекте аномального падения шума в зоне высокотемпературной сверхпроводимости

3.1.1. Математическое описание чувствительного элемента

3.1.2. Процессная модель измерителя

3.1.3. Анализ и управление показателями качества измерителя

3.1.4. Оценка технических характеристик измерителя

3.2. Процессная модель волоконно-оптического измерителя прохо дящей СВЧ мощности

3.2.1. Аналоговый двухканальный измеритель

3.2.2. Процессная модель измерителя СВЧ проходящей мощности и её применение для управления качеством

3.3. Применение процессных моделей функциональных световод-ных оптоэлектронных преобразователей информации

3.4. Повышение качества трассировки проводящего рисунка коммутационных плат в радиоэлектронных устройствах

3.4.1. Трассировка проводящего рисунка в плоскости

3.4.2. Проектирование трехмерных соединений методом генерации дополнительных измерений проводящего рисунка

3.5. Выводы

4. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССНЫХ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ КАНАЛОВ ОБРАБОТКИ И РАСПОЗНАВА НИЯ СИСТЕМ ИДЕНТИФИКАЦИИ В РАЗЛИЧНЫХ ФИЗИЧЕСКИХ

ПОЛЯХ

-74.1. Система идентификации объектов в акустическом и сейсмическом полях 281 ^ 4.1.1. Анализ объектов при распознавании по одному измери-I тельному каналу

4.1.2. Процессная модель распознавания объектов

4.1.3. Моделирование распознавания зашумленных объектов в двух физических полях

4.2. Система идентификации объектов в радиолокационном поле

4.2.1. Анализ объектов по траекторным данным

4.2.2. Разделение классов объектов с применением инвариантов математического описания объектов

4.2.3. Алгоритм распознавания объектов

4.2.4. Оценка характеристик системы распознавания 306 ) 4.3. Система идентификации объектов в гидроакустическом поле

4.3.1. Анализ объектов по гидроакустической информации

4.3.2. Алгоритмы фильтрации гидроакустической информации

4.3.3. Алгоритмы распознавания малозаметных объектов

4.4. Быстродействующая система идентификации электрических пробоев волноводных трактов в оптическом поле

4.4.1. Структурная схема и пример реализации системы

4.4.2. Процессная модель распознавания системы и её применение для управления качеством

Функция идентификации является обязательной для любого управляющего комплекса, т.к. измерение, контроль и диагностика параметров направлены на достоверное определение текущих состояний объекта и необходимы для контроля его качества. Эффективность идентификации определяется качеством математических описаний объектов и самого процесса идентификации, основанного на построении базы знаний, которая позволяет установить решающие правила распознавания обнаруженных объектов.

Существующие системы идентификации обеспечивают вероятности обнаружения и идентификации не более 0,9, которые снижаются при воздействии помех. Проведенный технико-экономический анализ систем показал, что повышение этих показателей наилучшим образом достигается при переходе на измерение параметров объектов в различных физических полях (акустическом, сейсмическом, радиолокационном, тепловом, оптическом, магнитном и т.д.).

Современные методы и технические средства определения физических параметров объектов, основаны на новых физических принципах: оптической обработке информации, эффектах высокотемпературной сверхпроводимости и других принципах, имеющих квантовую природу. Этим принципам свойственны интенсивные энергетические воздействия различных физических полей на средства измерения, которые характеризуются нелинейными эффектами в чувствительных элементах, что усложняет построение высокоточных измерительных каналов.

Получаемые в условиях комплексных физических воздействий результаты измерений параметров объектов представляют собой многомерные массивы информации, к которым сводятся все получаемые экспериментальные данные. Методы обработки получаемой многомерной измерительной информации должны быть проведены в пространстве всех измеренных параметров объекта, что определяет проблему комплексирования измерительной информации. ГОСТ 8.009-84 устанавливает различные способы нормирования метрологических характеристик средств измерения, поэтому системы параметров различных измерителей не совпадают.

Провести общую стандартизацию параметров датчиков различных физических параметров крайне сложно из-за различий их принципов действия, конструкций и схемотехнических решений. В систему параметров часто включают функцию преобразования датчика в графическом или табличном виде (волоконно-оптический датчик температуры ДТВО-1, квазикалориметрический датчик расхода газа ДРГ-3 и др.) из-за сложностей нормирования основной и дополнительной погрешностей.

Сложные проблемы создания образов объектов возникают при формировании базы знаний систем идентификации. Различные объекты могут иметь математические описания в свойственных им физических полях (электромагнитном, температур, давлений, напряжений, скоростей, ускорений и т.д.), а определение параметров математических моделей проводят по результатам предварительных экспериментальных исследований объектов. Поэтому общих методов получения математических описаний - образов - объектов также не разработано, и работу каналов распознавания приходится строить на основе решающих правил базы знаний, формируемой применительно к конкретной задаче идентификации.

Решение комплексной проблемы повышения качества систем идентификации связано с необходимостью разработки новых общих методов получения и обработки измерительной информации, базирующихся на единых принципах описания объектов и построения на их основе алгоритмов распознавания классов идентифицируемых объектов в различных физических полях.

Создание методологии управления качеством систем идентификации, основанной на результатах экспериментальных исследований в различных физических полях с применением общих методов преобразования информации и построения образов объектов, позволит разработать методы проектирования и способы производства устройств измерения и обработки информации с улучшенными техническими характеристиками и повысить конкурентоспособность систем идентификации.

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ

Анализ известных принципов управления качеством и методов идентификации объектов в различных физических полях показал, что недостаточный уровень стандартизации систем идентификации и их компонентов требует создания новой методологии управления качеством, основанной на принципах:

- прямого управления с применением предупреждающих действий, базирующийся на схемотехнических, конструктивных и технологических методах обеспечения качества, компенсирующих погрешности, возникающие при выполнении технологических процессов;

- параллельного разделения на стадии с накоплением и применением знаний об изделии в виде процессных моделей, охватывающих все этапы жизненного цикла и позволяющих создать образ изделия.

Применение указанных принципов заключается в идентификации свойств объектов проектирования и производства и формировании базы знаний, которая основана на проведении текущего контроля качества, получении экспериментальной информации, подтверждении требований с применением принятых математических описаний свойств объекта. Предупреждающие действия эффективны, если изделия имеют возможности для компенсации погрешностей выполненных технологических операций.

Методы идентификации являются математически некорректными и требуют введения дополнительных параметров для обеспечения существования решения, т.е. применения новых расширенных по размерности пространств параметров объектов. Получение расширенных пространств проводится с использованием принципов их метризации и компактификации.

Соответствие расширенного и исходного функционального пространств объекта основано на конечных разложениях по компонентам ортогонального базиса. Если компоненты ортогонального базиса не взаимодействуют между собой (равенство нулю скалярного произведения для взаимно перпендикулярных ортов линейного пространства или интегральной меры для ортогональных функций и т.д.), то физические переменные объекта связаны между собой функционально, поэтому расширенные ортогональные пространства не всегда позволяют получить адекватные математические описания.

Построение криволинейных расширенных пространств, полностью соответствующих пространствам объектов, крайне затруднительно, т.к. в этом случае сложно найти необходимые операции преобразования.

Определенная ГОСТ Р ИСО 9001-2001 методология построения процессных моделей объектов, широко применяется в тяжелых САПР типа СА-TIA, создающих электронный образ объекта. Методология определяет последовательность выполнения и содержание этапов преобразований информации в системах менеджмента качества, наилучшим образом соответствует задаче идентификации, однако существующие в САПР методы идентификации объектов производства предусматривают искусственное создание классификационных признаков и не позволяют выделять их автоматически по результатам экспериментов.

Проведенный анализ общих топологических методов преобразования информации, формирующих компактное пространство, в котором осуществляются необходимые гомеоморфные преобразования, направленные на отделимость классов и установление решающего правила для распознавания, показал возможность создания общего метода построения математических описаний объектов.

Высокая эффективность топологических методов построения математических описаний объектов затруднена отсутствием формализованных методов получения топологических инвариантов объектов, что не позволяет построить методологию управления качеством, использующую топологические принципы в полном объеме.

В связи с этим разработка методологических основ управления качеством систем идентификации на принципах прямого управления и последовательного выделения и применения знаний общими топологическими методами построения математических описаний объектов в расширенных пространствах объекта оказывается перспективной.

Реализация предложенного подхода имеет широкую сферу применений, что подтверждается результатами использования основных положений данной работы в темах «Комплекс» (1995-1996 г.г.), «Монитор» (1998-1999 г.г.), выполненных по грантам Министерства образования РФ, «Модус» (2000-2003 г.г.), «Пирометрия-1» (2001-2003 г.г.), выполненных в соответствии с Государственным оборонным заказом МО РФ, и других.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Целью работы является создание методологических основ управления качеством систем идентификации объектов, проявляющихся в различных физических полях, на принципах прямого управления и параллельного разделения по стадиям с накоплением и применением знаний о качестве измерительных каналов и каналов комплексной обработки физически разнородной измерительной информации, направленных на достижение конкурентоспособности систем повышением вероятности обнаружения и распознавания в условиях воздействия активных и пассивных помех и обеспечением работы в реальном масштабе времени.

Эта цель достигается в работе решением задач, связанных с:

- анализом условий применения принципов, определяющих общий подход при решении задачи управления качеством систем идентификации, работающих в различных физических полях;

- анализом методов построения математических моделей объекта, направленных на решение задач идентификации его состояний и динамики качества;

- исследованием физических свойств объектов с целью установления их инвариантных свойств, выделяемых в квалиметрическую систему признаков объектов;

- исследованием свойств математических моделей для создания методов повышения качества применительно к измерительным каналам и каналам распознавания;

- созданием методов и средств высокоточных измерений; обработки измерительной информации и алгоритмов идентификации, работающих в условиях комплексных воздействий физических факторов.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

В работе применены принципы и методы теории всеобщего управления качеством, математической и комбинаторной топологии, теории измерений, теории приближения функций, теории распознавания образов и искусственного интеллекта, теории фильтрации и обработки изображений и математического моделирования. Экспериментальные исследования и математическое моделирование проводилось с применением векторных, тензорных и симплексных представлений информации.

- 14

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

Новизна диссертационной работы характеризуется следующими положениями:

- предложена методология построения процессных моделей объектов для систем идентификации, в которой определены последовательность выполнения и содержание этапов формирования компактного пространства, осуществления всех необходимых гомеоморфных преобразований, отделимости классов объектов и установления решающего правила для распознавания;

- предложено и исследовано групповое преобразование экспериментальных данных об объекте, позволяющее применять принципы управления качеством для повышения точности получения измерительной информации и формализации признаков образа объекта;

- выявлены новые операции, реализуемые с помощью группового преобразования:

1) повышение размерности пространства объекта введением дополнительных измерений;

2) снижение размерности пространства объекта исключением дестабилизирующих факторов;

3) выделение фундаментальной системы окрестностей пространства объекта, применение которой позволяет существенно повысить эффективность и качество идентификации,

4) выделение информационных функций взаимодействия объекта с преобразователями физических величин;

- впервые разработано непрерывное математическое описание объекта, содержащее всю экспериментальную информацию об объекте, в виде аналитических выражений, описывающих любой выходной параметр объекта в зависимости от остальных его параметров;

- 15- исследованы характеристики преобразователей физических величин (мощности ИК излучения, проходящей СВЧ мощности, оптического излучения и других), работающих в условиях воздействия различных физических полей, и предложены методы управления их качеством на основе базовой математической модели;

- предложен метод трассировки соединений коммутационных устройств электронных компонентов в двумерном, трехмерном пространстве или в пространстве более высокой размерности, определяющий их повышенное качество работы;

- разработаны принципы расчета и моделирования средств измерения и обработки физических параметров, улучшающие их технические характеристики;

- разработаны алгоритмы и программы, реализующие анализ, синтез образов и идентификацию объектов по их проявлениям в различных физических полях (акустическом, сейсмическом, радиолокационном, гидроакустическом, оптическом и др.);

- разработанные устройства на новых физических принципах преобразования информации используют операции базовой математической модели и защищены авторскими свидетельствами и патентами автора.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ РАБОТЫ

В диссертационной работе решена комплексная научная проблема разработки методологии управления качеством автоматизированных систем идентификации, работоспособных в условиях активных и пассивных помех в различных физических полях в реальном масштабе времени на основе разработанного общего математического описания объектов и процессов преобразования измерительной информации.

Полученные в диссертационной работе научные результаты позволили разработать:

1. Методы повышения точности преобразователей физических величин, определяющие возможность реализации процессных моделей управления качеством преобразователей, а следовательно, и систем идентификации.

2. Алгоритмические, схемотехнические и конструктивные методы реализации следующих устройств получения и обработки информации:

- линеаризованного измерителя ИК мощности излучения с чувствительным элементом на эффекте высокотемпературной сверхпроводимости,

20 /■щ 1 /2 который при расчетной чувствительности порядка 1,5x10" Вт/Гц в спектральном интервале 1-100 мкм имеет погрешность около 1% в динамическом диапазоне 10'5 - 10"1 Вт и быстродействие порядка десятков мс, что определяет наибольшую в сравнении с другими измерителями информационную емкость элемента величиной более 80 бит;

- двухканального волоконно-оптического измерителя проходящей СВЧ мощности (Патент РФ № 2091801) в аналоговом варианте обработки информации с погрешностью порядка 10% в рабочем температурном диапазоне -60°С - + 80°С, а при цифровой обработке измерительной информации с применением топологического подхода с погрешностью около 1%;

- волоконно-оптической системы идентификации электрических пробоев в волноводных трактах СВЧ устройств с быстродействием не хуже 100 не при вероятности безотказной работы устройства не менее 0,992 за 1000 часов работы благодаря применению устройства кодирования по А. с. №1464188;

- многоканальных оптоэлектронных устройств ввода информации (А.с. № 1236926, А.с. № 1261541, А.с. №1378751, А.с. № 1528655, А.С. № 1521590, А.с. № 1550462, А.с. № 1563362, А.с. № 1680079, А.с. № 1679190,

А.с. № 1695125, А.с. № 1798627) с повышенными надежностью и быстродействием;

- матричных устройств вывода информации (А.с. № 1106289, А.с. № 1122130, А.с. № 1137496, А.с. № 1163734, А.с. № 1167974, А.с. № 1236926, А.с. № 1378621, А.с. № 1378622, А.с. № 1408448,) с повышенными светотехническими характеристиками;

- устройств управления и кодирования (А.с. № 1478250, А.с. № 1464188), реализующих режимы параллельного считывания информации с матричных приемников.

3. Программный комплекс, включающий программы анализа, синтеза и идентификации объектов, которые позволяют провести исследования объектов в различных режимах с целью их оптимизации.

4. Рекомендации по применению разработанной автором методологии управления качеством, схемотехнических решений измерительных преобразователей и систем идентификации, алгоритмов и программ, приняты в ряде организаций при проведении своих разработок.

ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Разработанная в диссертации методология управления качеством, алгоритмы и программы были использованы:

- при создании алгоритмов работы и моделирования систем идентификации подвижных объектов в различных физических полях (в.ч 34416, в.ч 45807-Э);

- при создании программно-алгоритмической модели системы идентификации в радиолокационном поле с производительностью порядка 500 ГФлоп/с (ФГУП ГМНТЦ «Наука»);

- при создании высокоточных измерительных преобразователей параметров объектов в различных физических полях для систем идентификации (НИИ Приборостроения, г. Жуковский, «ЦНИИМАШ-ПОЛИКОМП» и др);

- при создании быстродействующей системы идентификации электрических пробоев волноводных трактов (ЦНИИМАШ);

- в учебном процессе МИРЭА.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные положения работы и полученные результаты докладывались в период с 1981 г. по 2003 г. на более чем двадцати международных и национальных научно-технических конференциях, в том числе «Проблемы теории чувствительности электромеханических систем». Москва, 1981 г., «Быстродействующие элементы и устройства волоконно-оптических и лазерных информационных систем». Севастополь, 1990 г., «Оптическая коммутация и оптические системы связи», Москва, 1990 г., «First International Soviet Fiber Optics Conference» (ISFOC 91), г. Санкт-Петербург, 1991 г., «Актуальные проблемы электронного приборостроения», АПЭП-92, Новосибирск, 1992 г., «Электроника и информатика - XXI век», Москва, 2000 г., «Радиационно-термические эффекты и процессы в неорганических материалах», Томск, 2000 г., «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ-2002, Владимир, 2002 г., «Межфазная релаксация в полиматериалах», Москва, 2003 г. и других.

ПУБЛИКАЦИИ

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 72 печатных трудах, в том числе 29 авторских свидетельств и патентов, 7 учебных пособий. Общее число опубликованных работ - 140.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА

ЗАЩИТУ

1) Методологические основы процессного подхода при управлении качеством систем идентификации в виде последовательности следующих этапов:

- этапа формирования пространства объекта измерениями его физических параметров в соответствии с методикой получения измерительной информации в виде гиперповерхностей уровня при проведении контроля качества измерительных преобразователей и систем идентификации;

- этапа компактификации пространства объекта применением группового преобразования экспериментальных данных и получения компактного пространства в виде ограниченного многомерного параллелепипеда;

- этапа гомеоморфных преобразований компактного пространства объекта в замкнутую минимальную гиперповерхность объекта применением факторизованного группового преобразования;

- этапа отделимости множеств типов объектов путем применения подгрупп многократного группового преобразования и использованием зависимости нормы компактного пространства от свойств анализируемых типов объектов;

- этапа создания решающего правила идентификации объекта на основе получения математического описания модели объекта в виде аналитической непрерывной функции, позволяющей сформировать базу знаний для распознавания типов объектов;

- этапа гомеоморфных преобразований модели объекта, выполняемых в пространстве объекта в виде замкнутой гиперповерхности: а) повышением размерности за счет введения дополнительных координат объекта, б) снижением размерности исключением параметра объекта, имеющего смысл дестабилизирующего фактора, в) сглаживанием аппроксимирующей функции вычислением дополнительных узловых точек без проведения дополнительных экспериментов, направленных на повышение точности измерительных каналов и повышение надежности работы канала распознавания;

- этапа включения созданной базы знаний об исследованных типах объектов в структуру аппаратных средств системы идентификации;

2) Алгоритмизация решающих правил распознавания с применением квалиметрического признака объектов в акустическом, сейсмическом, радиолокационном, гидроакустическом и оптическом полях, позволяющих управлять качеством системы идентификации и обеспечить автоматическую идентификацию с высокой степенью достоверности;

3) Алгоритмизированные методы управления качеством преобразователей физических величин и измерительных каналов систем идентификации:

- исключением дестабилизирующего фактора криволинейным проецированием линий уровня фактора в точки в пространстве объекта в виде гиперповерхности;

- линеаризацией выходной характеристики двукратным применением взаимосвязанных математических описаний выходных сигналов первичного и вторичного измерительных преобразователей;

- сглаживанием экспериментальных данных путем введения новых узловых точек математического описания преобразователя без проведения дополнительных экспериментальных исследований;

4) Схемотехнические, конструктивные и алгоритмические реализации преобразователей физических величин и многофункциональных устройств ввода - вывода информации:

- широкоспектрального измерителя мощности ИК излучения с нелинейным преобразователем время - импульсного типа на высокотемпературном сверхпроводящем материале и линеаризованным выходным сигналом;

- прецизионного двухканального волоконно-оптического измерителя проходящей СВЧ мощности, работающего в расширенном диапазоне рабочих температур в линейном режиме измерения;

- многофункциональных тактильно чувствительных оптоэлектронных устройств с параллельным считыванием вводимой информации повышенной надежности;

- световодных жидкокристаллических матричных устройств визуализации информации с повышенными яркостью и контрастом в условиях переменной внешней освещенности;

- быстродействующих оптоэлектронных устройств кодирования измерительной информации и управления процессом её обработки;

- быстродействующего волоконно-оптического зонда для контроля и диагностики электрических пробоев в волноводных трактах СВЧ устройств.

5) Новый метод автоматической трассировки плоских и объемных топологий проводящих соединений коммутационных устройств.

-221. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ ПО ПРОЯВЛЕНИЯМ В ФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЯХ И СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ

КАЧЕСТВОМ

4.5. Выводы

1. Система идентификации электрических пробоев волноводных трактов, работающая на ограниченном множестве состояний объекта, определяемых по оптическим сигналам из секций волноводов, имеет простейшее решающее правило в виде таблицы перекодировки, что позволяет реализовать его в канале обработки и распознавания номера секции аппаратно программированием ППЗУ, а также достичь максимального быстродействия порядка 100 не при параллельном считывании многоканальной оптической информации в измерительном канале. Управление качеством данной системы реализовано по принципу прямого управления по результатам контроля качества измерительного волоконно-оптического канала, определяющего настройку канала обработки оптической информации и распознавание по решающему правилу.

Процессная модель управления качеством системой идентификации электрических пробоев волноводных трактов тт

I Проектные ► I параметры кд.тд л

Технология изготовления

Конструкция ГШ

Изготовление измерительных каналов

Конструктивна^! ные параметры

1 г

Методика испытаний

1 г

Р, /. Я,

I [ Эксперимент. | >1 данные

Испытания измерительных га-налов

1 г

Построение модели

1 г

- 332-ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В итоге проведенных в диссертационной работе исследований получены следующие результаты:

1. Предложена общая методология построения процессных моделей изделий, которая определяет последовательность выполнения и содержание этапов преобразований измерительной информации при идентификации объектов. Цель преобразований заключается в построении пространства, учитывающего не только физические параметры изделий, но и ряд необходимых дополнительных признаков (измерений), определяющих компактное пространство, в котором осуществляется отделимость классов объектов, необходимая для идентификации.

2. Предложено групповое преобразование пространства объекта, основанное на топологических свойствах компактного параллелепипеда. Преобразование характеризуется ограниченным множеством топологических инвариантов kj, к2, bjt b2, определяющих векторные координаты расширенного пространства Преобразование позволяет реализовать отделимость пересекающихся множеств любой конфигурации и в практически любом количестве, что является особенно актуальным в задачах идентификации. Отделимость реализуется при соблюдении заданной логики выборок отделяемых частей. Новая система координат определяет компактность пространства, и позволяет построить схему непрерывных гомеоморфных преобразований пространства, которые приводят к отделимости связных областей существования каждого индивидуального объекта, что упрощает проблему определения и обеспечения качества на основе принципа прямого управления.

3. На основе преобразования разработана базовая модель объекта и установлены её основные свойства:

- полученные аналитические выражения базовой модели, выравнивают замкнутую гиперповерхность, характеризующую идентифицируемый объект, представляют собой суперпозицию функций одного переменного и позволяют выразить в виде функции любой выходной физический параметр объекта от остальных физических параметров;

- на основе базовой модели предложен метод выравнивания аппроксимирующих функций генерацией дополнительных узловых точек без проведения дополнительных экспериментальных исследований объекта;

- с помощью базовой модели реализованы новые операции в физическом пространстве переменных объекта: выделение новых измерений (дополнительных координат) объекта, а также операция исключения физической переменной объекта (дестабилизирующего фактора), которые проводятся алгоритмически на основе разработанной базовой математической модели;

- ограничения базовой модели объекта, сводятся к требованиям ограниченности, однозначности функций, исследуемых экспериментальными методами при физических проявлениях объектов. Физическая применимость модели определяется также устойчивостью вычислений, которая практически ограничивается 8-9 кратным применением преобразования.

4. Разработаны процессные модели, использующие принципы прямого управления и разделения по стадиям с накоплением и применением знаний:

- измерителя мощности ИК излучения на эффекте высокотемпературной сверхпроводимости. В модели реализованы метод спрямления характеристики чувствительного элемента, метод двукратных преобразований для линеаризации характеристики, которые позволили при расчетной чувстви

20 1/2 тельности порядка 1,5x10" Вт/Гц в спектральном интервале обеспечить 1100 мкм получить линеаризованную выходную характеристику, погрешность порядка 1% в динамическом диапазоне 10"5 - 10"1 Вт и быстродействие 1-10 мс, что определяет более чем в два раза большую в сравнении с другими измерителями информационную емкость элемента 81,5 бит.

-334- двухканального измерителя СВЧ проходящей мощности на волоконно-оптических датчиках на изогнутом световоде (Патент РФ № 2091801). В аналоговом варианте измерителя обработка измерительной информации дала погрешность порядка 10% в рабочем температурном диапазоне -60°С - + 80°С. В варианте обработки измерительной информации с применением методологического подхода с применением метода исключения влияния температуры как дестабилизирующего фактора обеспечена погрешность порядка 1% для тех же условий эксплуатации.

5. Разработан метод параллельного считывания информации с матричных приемников устройством кодирования информации по А.с. № 1464188, который обеспечивает время кадра двумерного изображения, равное времени срабатывания одного элемента матрицы. Этот метод реализуется в режимах срабатывания ограниченного числа элементов, определенного соотношением информационной емкости приемника и пропускной способностью каналов и позволяет повысить скорость обработки изображений, регистрируемых многоэлементными приемниками.

6. Разработан метод повышения качества оптоэлектронных свето-водных жидкокристаллических устройств ввода и вывода информации на основе более точного математического описания индикатрисы для диапазона углов рассеяния (0-50 град), диапазона напряжений возбуждения от 0 В до 50 В и освещенностей подсветки жидкого кристалла в диапазоне от 250 Лк до 1250 Лк, которое позволяет рассчитать распределения оптического излучения в световодной структуре и в пространстве.

7. Предложен метод автоматического проектировании топологии электрических соединений в коммутационных устройства радиоэлектронных устройств, позволяющий рассчитывать координаты печатных проводников как в плоскости, так и в трехмерном пространстве, что полностью исключает пересечения проводников, снижает перекрестные помехи и существенно повышает качество и надежность работы элементов и устройств.

8. Разработана методология управления качеством следующих систем идентификации:

- системы идентификации в акустическом и сейсмическом полях, качество канала распознавания которой определяется эффективностью фильтрации шумов. Методологический подход управления качеством на основе применения базовой модели позволил обосновать пределы систематической и случайной погрешностей для заданной вероятности распознавания для уровней шумов в диапазоне от - 30 дБ до 20 дБ. Наличие предварительной информации о проявлениях объектах в акустическом и сейсмическом полях и разработка алгоритмического обеспечения канала распознавания позволили сформировать базу знаний в виде системы логических условий, смоделировать работу системы и применить прямое управление качеством для обеспечения вероятности распознавания не менее 95%;

- системы идентификации объектов в радиолокационном поле по тра-екторным признакам, качество работы которой определяется возможностями базовой модели по разделению классов объектов. Данная задача решена с использованием вычисления численного критерия в виде нормы, полученной с применением базовой модели двумя способами: введением дополнительного измерения, а также в режиме динамического накопления данных траекторией информации в течение первых семи тактов. Второй способ позволяет работать в реальном времени с вероятностью распознавания не менее 97%. База знаний и решающее правило системы проверены моделированием более ста реализаций траекторий пяти типов объектов и могут быть положены в основу прямого управления качеством канала распознавания и системы в целом. Разделение классов объектов в одномерном пространстве нормы T(j\ определяет возможность получения наиболее простых решающих правил о принадлежности объекта к тому или иному классу в одномерном пространстве значений нормы как квалиметрического количественного признака;

- 336- системы идентификации в гидроакустическом поле, качество работы которой определяется качеством фильтрации шумов различной природы содержащихся в регистрируемом сигнале. Предложенный топологический метод фильтрации дает возможность подобрать необходимую конфигурацию цепного фильтра, обладающего «памятью» по всей траектории и эффективно исключающего посторонние шумы. Отфильтрованная трасса объекта позволяет идентифицировать объект в реальном времени с вероятностью распознавания не ниже 97 %;

- системы идентификации электрических пробоев волноводных трактов, работающей на ограниченном множестве состояний, определяемых по оптическим сигналам из контролируемых секций волноводов. Управление качеством данной системы реализовано по принципу прямого управления по результатам контроля качества измерительного волоконно-оптического канала, определяющего настройку чувствительности канала обработки оптической информации и распознавание по решающему правилу в виде перекодировки позиционного кода, что позволяет реализовать его в канале распознавания номера секции программированием ППЗУ, а также достичь максимального быстродействия порядка 100 не при параллельном считывании многоканальной оптической информации.

9. Разработаны базовые программы анализа и синтеза объекта, в которых по заданным экспериментальным данным определяются инварианты базовой модели объекта и моделируется его поведение с помощью заложенных в программу аналитических выражений базовой модели. Алгоритмы и подпрограммы, применяемые в каналах обработки и распознавания, исследованы при моделировании процессов распознавания объектов в различных физических полях. Анализ идентификации в акустическом и сейсмическом полях показал, что применение разнородных физических каналов получения информации, которая обрабатывается с использованием базовой математической модели, приводит к повышению вероятности распознавания.

1. Воронов А.А., Ким Д.П., Лохин В.М. и др. Теория автоматического управления. Ч. 2. Теория нелинейных и специальных систем автоматического управления / Под ред. А.А. Воронова. 2-е изд., перераб. и доп. - М. Высш. шк., 1986. - 504 с.

2. Пашковский И.М., Леонов В.А., Поплавский Б.К. Летные испытания самолетов и обработка результатов испытаний. М.: Машиностроение, 1985.-416 с.

3. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высш. шк., 1984:- 208 с.

4. Катыс Г.П. Восприятие и анализ оптической информации автоматической системой. М.: Машиностроение, 1986. -416 с.

5. Elliott С.Т., Day D., Wilson D.J. An integrating detector for serial scan thermal imaging/ Infrared Physics, 1982, v. 22, N. 1, p.p. 31 -42.

6. Blackburn A., Blackman M.V. The practical realization and performance of SPRITE detectors. Infrared Physics, 1982, v. 22, N. 1, p.p. 57 - 64.

7. Zhao Yigong, Zhu Hong. Hongwai yu haomibo xuebao//Journal Infrared and Millimeter Waves Хунвай яньцзю. 1997. - 16, №3,—С. 215-220.

8. Lamberts C.W. Active imaging system: a long range scanned laser/ -Applied Optics, 1976, v. 15, N. 5, p.p. 1284 1289.

9. Еремеев В. А., Мордвинцев И. H., Платонов Н. Г. Современные гиперспектральные сенсоры и методы обработки гиперспектральных данных // Исследование Земли из космоса. 2003. - № 6. - С. 80-90.

10. Боровский А. С., Семенов А. М. Методика создания устройств обнаружения целей по сигналам физических полей // Оптимизация информационных систем. Ч. 2 / Оренбург, гос. ун-т.- Оренбург, 1997.- С. 95-100.

11. Берновский Ю.Н. Основные методы идентификации объектов // Стандарты и качество, 2000, № 9.-33812. Бессонов А.А. и др. Методы и средства идентификации динамических объектов.- JL: Энергоатомиздат, 1989.- 280 с.

12. Пузырев В.А. Идентификация полей // Зарубежная электроника, 1977, №5, С. 68-98.

13. Круг К.Г., Сосулин Ю.А., Фатуев В.А. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции.- М.: Наука, 1977.- 208 с.

14. Львович Я.Е., Фролов В.Н. Теоретические основы конструирования, технологии и надежности РЭА. М.: Радио и связь, 1986.- 192 с.

15. Корн Т., Корн Г. Справочник по математике для научных работ-пиков и инженеров. М.: Наука, 1984.- 832 с.

16. Верлань А.Ф., Сизиков B.C. Интегральные уравнения: методы, алгоритмы, программы. Киев, Наукова думка, 1986.-544 с.

17. Бабаков Н.А., Воронов А.А., Воронова А.А. и др. Теория автоматического управления. Ч. 1. Теория линейных систем автоматического управления/ Под ред. А.А. Воронова.- 2-е изд., перераб. и доп. М.: Высшая шк, 1986.-367 с.

18. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. Изд. 3-е, исправл., М.: Наука, 1986. - 288 с.

19. Тихонов А.Н. Об устойчивости обратных задач // ДАН СССР, 1943, т. 39, №5, С. 195-198.

20. Мазур И.И., Шапиро В.Д. Управление качеством. Под ред. И.И. Мазура. 2-е изд. -М.: Омега-Л, 2005. - 400с.

21. ГОСТ Р ИСО 9001-2001. Системы менеджмента качества. Требования. М.: ИПК Издательство стандартов 2001.

22. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ. М. Издательство «Лори», 1996. - 242 с.

23. Волчков С.А. Мировые стандарты управления промышленным предприятием в информационных системах (ERP системах). Воронеж: Международная академия науки и практики организации производства// Организатор производства - 1999 г. -№1- с.43.

24. ИТ и европейское авиастроение // Computerworld, Изд-во «Открытые системы», 2002, № 22.- http://www.osp.ru/cw/2002/22/018l.htm.

25. Реализация методологии проектирования сложных изделий в среде систем SMARTEAM и С ATI A V5 // Открытые системы, 2003, №6, http://www.catia.ru/articles.

26. CATIA V5 вершина эволюции САПР // САПР и графика, 2003, №10, С. 28-32.

27. Дюк В., Самойленко A. Data Mining. СПб.: Питер, 2001. - 368 с.

28. Некипелов Н., Арустамов А. Методика анализа данных, http: //www.basegroup.ru.

29. Дадим слово критикам // Клуб знатоков datawarehouse, olap, xml http://www.iso.ni/journal/articIes/themes/l.

30. Сидорин В.В. Менеджмент качества как средство управления конкурентоспособностью // Материалы Международной научно-практической конференции «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения» "INTERMATIC-2004", М.: МИРЭА, Часть 3, С.212-224.

31. ГОСТ Р ИСО 9000-2001.Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. М.: ИПК Издательство стандартов, 2001.

32. Дорошевич К.К., Попов В.Н., Стрижков С.А. Методика статистического контроля технологических процессов изготовления интегральных микросхем для партий малого объема при прерывистом производстве // Микроэлектроника, 2002, Т. 31, № 2, С. 152-160.

33. Никитин В.А. Оценивание результативности и эффективности корректирующих и предупреждающих действий // Методы менеджмента качества, 2003, № 7, С. 49-52.

34. Пролейко В.М., Абрамов В.А., Брюнин В.Н. Системы управления качеством изделий микроэлектроники (теория и применение). М.: Сов. Радио, 1976, 224 с.

35. ОСТ В 11 0998-99. Микросхемы интегральные. Общие технические условия. М.: 22 ЦНИИИ МО, 1999, 135 с.

36. Беляков Ю.Н., Курмаев Ф.А., Баталов Б.В. Методы статистических расчетов микросхем на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1985.-232 с.

37. Вальд А. Последовательный анализ.-М.: Физматгиз, 1960.-328 с.

38. Стрижков С.А. Статистический контроль и управление качеством технологических процессов изготовления интегральных микросхем при мелкосерийном и прерывистом производстве. Дисс. . канд. техн. наук, М.: МИ-РЭА, 2003.- 135 с.

39. Де Грот М. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974.-493 с.

40. Кнорринг В.Г., Мазин В.Д. Метрологические характеристики датчиков: анализ и оптимизация // http://www.autex.spb.ru.

41. Лопухин В.А. Обеспечение точности электронной аппаратуры. Конструкторско-технологические методы.- Л.: Машиностроение, 1980.-269 с.

42. Бушминский И.П., Гудков А.Г., Дергачев В.Ф. и др. Конструкторско-технологические основы проектирования полосковых микросхем.-М.: Радио и связь, 1987.-272 с.

43. Хвощ С.Т., Варлинский Н.Н., Попов Е.А. Микропроцессоры и микроЭВМ в системах автоматического управления: Справочник Л.: Машиностроение, 1987.-640 с.

44. Боголюбов Ю.Е., Верник В.М. Экспертные системы в автоматизации проектирования интегральных микросхем. Обзора по электронной технике // Обзоры по электронной технике. Сер. 3. Микроэлектроника, вып. 5, 1989, С. 2-56.

45. Seifart М. Intelligent signal transmitter // Measurement. 1987, V. 5, N 3, P. 107-110.

46. Температурные сенсоры // http://www.emersonprocess.com.

47. Дубовой Н.Д. Автоматические многофункциональные измерительные преобразователи. М.: Радио и связь, 1989. - 256 с.

48. Понтрягин Л.С. Основы комбинаторной топологии. 3-е изд. М.:, Наука, 1986.- 120 с.

49. Казанова Г. Векторная алгебра. М.: Наука, 1979. - 120 с.

50. Шварц Л. Анализ. Т. 1.-М.:Мир, 1972.-824 с.

51. Борисович Ю.Г., Близняков Н.М., Израилевич Д.А., Фоменко Т.Н. Введение в топологию. 2-е изд. М.: Наука, Физматлит, 1995. -416 с.

52. Бронштейн Д.А., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. М.: Наука, 1980. 976 с.-34259. Тимман А.Ф. Теория приближения функций действительного переменного. М.: Физматлит, 1969.- 624 с.

53. Колмогоров А.Н. Избранные труды. Математика и механика. -М.: Наука, 1985.-470 с.

54. Пинкус А., Вайнриб Б. Об одной задаче аппроксимации с помощью многомерных полиномов/УУспехи математических наук, 1995, т. 50, вып. 2, С. 89-110.

55. Александров П.С. О бикомпактных расширениях топологических пространств, Матем. сб. 5 (47) (1939), 403—424.

56. Гусев А.Н. Разработка и исследование символьных устройств отображения информации на основе управляемого оптического канала с нарушением условий полного внутреннего отражения. Автореферат дисс. на соиск. учен. степ, к.т.н. М.: МАИ. 1983. - 23 с.

57. Гусев А.Н., Бусурин В.И., Удалов Н.П. Знаковые световодные жидкокристаллические индикаторы // Электронная промышленность, 1982, №5-6, С. 11-13.

58. Гусев А.Н. Жидкокристаллический индикатор на основе световодной структуры с управляемым светорассеянием. В кн. Новые электронные приборы и устройства. М.: МДНТП, 1982. С. 100-106.

59. Гусев А.Н. Расчет выходных характеристик световодного жидкокристаллического индикатора // Электронная техника. Сер. 5. Радиодетали и радиокомпоненты, 1985, № 1, С. 43-47.

60. Гусев А.Н., Кашкин В.В., Михайлов А.В. Матричный жидкокристаллический индикатор на основе световодной структуры элемент распознавания образов. В кн. Методы и средства обработки оптической информации. - М.: МДНТП, 1983, С. 99 - 104.

61. Гусев А.Н., Удалов Н.П., Шапошникова С.Н. Сигнализатор. А.с. № 1137496, Б.и.№ 4, 1985.

62. Гусев А.Н. и др. Высококонтрастный световодный матричный жидкокристаллический индикатор. В кн. Новые электронные приборы и устройства, М.: МДНТП, 1985, С. 110 115.

63. Гусев А.Н., Кашкин В.В., Петрова Т.Ю. Устройство отображения информации. А.с. № 1408448, Б.и. № 25, 1988.

64. Удалов Н.П., Лярский В.Ф., Бусурин В.И., Гусев А.Н. Выходные характеристики жидкокристаллического индикатора с управляемым оптическим каналом // Электронная техника. Сер. 5. Радиодетали и радиокомпоненты, 1982, № 2 (47), С. 29-32.

65. Коляда В.И. Перестановки функций и теоремы вложения // Успехи математических наук, 1989, т. 44, вып. 5, С. 61 95.

66. Hardy G.H., Littlewood J.E. Some properties of fractional integrals. I // Math. Zeit. 1928. - V.7. - P. 565 - 606.

67. Соболев С.Л. Об одной теореме функционального анализа // Мат. сб. 1938. - Т. 4, № 35 С. 471 - 497.

68. Schwarz Н.А. Gesammelte Abhandlungen. Berlin: Springer, 1980.- V. 2, P. 327-340.

69. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука,1980.

70. Гельфонд А.О. Исчисление конечных разностей. М.: Наука, 1967.375 с.

71. Беллман Р., Кук К. Дифференциально-разностные уравнения. М.: Мир, 1967. 548 с.

72. Райе Дж. Матричные вычисления и математическое обеспечение. М.: Мир, 1984.-264 с.

73. Стренг Г., Фикс Дж. Теория метода конечных элементов. М.: Мир, 1977. 349 с.

74. Алфеев В.Н. и др. Интегральные схемы и микроэлектронные устройства на сверхпроводниках. М.: Радио и связь, 1985. 232 с.

75. Веденяпин В.В., Мингалев О.В., Мингалев И.В. Представления общих соотношений коммутации // Теоретическая и математическая физика, 1997, т. 113, №3, С. 369-385.

76. Кассель К. Квантовые группы. М.: Мир, 1999. 657 с.

77. Гусев А.Н. Генерация и применение линейных пространств в информационной технологии обработки многомерной информации. // Сб. на-учн. трудов "Информационные технологии и семиотика". М.: ВНИИКИ, 1999, с. 112-122.

78. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику.- М.: Наука. 384 с.

79. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. СПБ.: Питер, 2001.-304 с.

80. Райе Дж. Матричные вычисления и математическое обеспечение.- М.: Мир,1984. 264 с.

81. Долженко Е.П., Севастьянов Е.А. Аппроксимация со знакочувст-вительным весом (теоремы существования и единственности) // Известия РАН. Серия математическая. 1998, Т. 62, № 6, С. 59 102.

82. Долженко Е.П., Севастьянов Е.А. Аппроксимация со знакочувст-вительным весом (устойчивость, приложения к теории ужей и хаусдорфовымаппроксимациям) // Известия РАН. Серия математическая. 1999, т. 63, № 3, С. 77-118.

83. Хамермеш М. Теория групп и её применение к физическим проблемам. М.: УРСС, 2002. 588 с.

84. Голод П.И., Климык А.У. Математические основы теории симметрии. Ижевск, РХД, 2001. 528 с.

85. Чебышев П.Л. Вопросы о наименьших величинах, связанные с приближенным представлением функций. Сочинения т. II. 1859, С. 151-235.

86. Колмогоров А.Н. О наилучшем приближении функций заданного функционального класса. В кн. Избранные труды. Математика и механика. -М.: Наука, 1985.-С. 186- 189.

87. Теляковский С.А., Тихомиров В.М. Теория приближения. Там же, С. 382 386.

88. Тихомиров В.М. Поперечники множеств в функциональном пространстве и теория наилучших приближений // Успехи математических наук, 1960, т. 15, вып. 3, С. 81-120.

89. Тихомиров В.М. Наилучшие методы приближения и интерполирования в пространстве С -1,1. // Математический сборник, 1967, т. 80, № 2, С.290 304.

90. Тихомиров В.М. Гармоники и сплайны как оптимальные средства приближения и восстановления // Успехи математических наук, 1995, т. 50, вып. 2 (302), С. 125- 174.

91. Михалин Д.А. Оптимальное восстановление значений гладких функций и их производных по неточной информации на отрезке // Фундаментальная и прикладная математика, 2002, т. 8, № 4, С. 1047 1058.

92. Мусин И.А. Планирование эксперимента при моделировании погрешности средств измерений. М.: Издательство стандартов, 1989. 136 с.

93. Илларионов В.В. О поиске существенных факторов в линейной модели//Фундаментальная и прикладная математика, 2000, т. 6, № 1, С. 1-12.

94. Рубаков В.А. Большие и бесконечные дополнительные измерения // Успехи физических наук, 2001, т. 171, № 9, С. 913 -938.

95. Фам Ф. Особенности процессов многократного рассеяния. М.: Мир, 1972.-167 с.

96. Васильев М.А. Калибровочная теория высших спинов // Успехи физических наук, 2003, т. 173, № 2, С. 226 232.

97. Менский М.Б. Квантовая механика: новые эксперименты, новые приложения и новые формулировки старых вопросов // Успехи физических наук, 2000, т. 170, № 6, С. 631 648.

98. Соколов И.В. и др. Квантовая телепортация и голография // Успехи физических наук, 2001, т. 171,№11,С. 1264- 1267.

99. Кадомцев Б.Б. Динамика и информация // Успехи физических наук, 1994, т. 164, № 5, С. 449 530.

100. Shor P. Polynomial-Time Algorithms for Prime Factorization and Discrete Logarithms on a Quantum Computer. // SIAM Jour. Сотр., 1997, v.26, N.5, pp. 1484-1509.

101. Валиев К.А., Кокин А.А. Полупроводниковые ЯМР квантовые компьютеры с индивидуальным и ансамблевым обращением к кубитам. // Микроэлектроника, 1999, т.28, N.5, с.326-337.

102. Пилан A.M. Действительность и главный вопрос о квантовой информации // Успехи физических наук, 2001, т. 171, № 4, С. 444-447.

103. Красюк Б.А. и др. Световодные датчики. М.: Машиностроение, 1990.-256 с.

104. Гусев А.Н. и др. Волоконно-оптическая система сбора измерительной информации волноводных трактов. Труды МНТК «Актуальные проблемы электронного приборостроения», АПЭП-92, Новосибирск, 1992, том 1, часть 2, с.90-93.

105. Евтихиев Н.Н., Куртев Н.Д., Голубь Б.И. Высокотемпературная сверхпроводимость в тепловидении. // Сб. научных трудов Тепловидение, М.: МИРЭА, № 9, 1992, с. 44-46.

106. Евтихиев Н.Н., Куртев Н.Д., Голубь Б.И. Болометрический приемник электромагнитного излучения. Патент СССР, № 1831665, Б.И. №28, 1993 г.

107. Ефременко В.Г., Лаврешин В.Ю, Бандурян Б.Б. Сверхпроводниковый болометр в токовом режиме // Низкотемпературные процессы и системы. Киев: Наук, думка, 1987, с. 8-13.

108. Веркин Б.И., Бандурян Б.Б., Бондаренко А.В. и др. Болометрические свойства монокристаллов Y-Be-Cu-О // Физика низких температур, 1988, т. 14, №7, с. 705-709.

109. Бандурян Б.Б., Коноводченко В.А., Бутовский В.Е. Способ измерения интенсивности излучения и устройство для его реализации. А.С. № 1376851, 1986 г.

110. Ефременко В.Г., Лаврешин В.Ю, Бандурян Б.Б. Сверхпроводниковый болометр в токовом режиме // Низкотемпературные процессы и системы. Киев: Наук, думка, 1987, с. 8-13.

111. Бандурян Б.Б., Гапонов С.В., Дмитренко И.М. и др. Болометрические и шумовые свойства ВТСП структур. // Физика низких температур, 1990, т. 16, № 1, с. 70-79.

112. Гапонов С.В. Сверхпроводящие пленки для микроэлектроники. // Наука в СССР, 1989, № 2, с. 15-17.

113. Климов А.Ю., Леонов В.Н., Хребтов И.А. Теплофизические и шумовые характеристики Y-Ba-Cu-О микроболометров // Тепловые приемники излучения. 7-ой Всесоюзный семинар по тепловым приемникам излучения (Москва, май 1990). Л.: ГОИ, 1990, с. 22-23.

114. Евтихиев Н.Н., Куртев Н.Д., Голубь Б.И., Бандурян Б.Б., Ефременко В.Г. Использование эффекта ВТСП для расширения измерительных и функциональных возможностей тепловизионных систем // Оптический журнал,^ 64, №2, 1997, с. 14-16.

115. Окоси Т. и др. Волоконно-оптические датчики. Л.: Энергоатом-издат, 1990.-256 с.

116. Крячков В.А. и др. Чувствительные элементы сенсоэлектроники на основе синтетического алмаза. В кн. Алмаз в электронной технике. М.: Энергоатомиздат, 1990. - С. 74 - 91.

117. Удалов Н.П. Электронные чувствительные элементы. В кн. Справочник по средствам автоматики / Под ред. В.Э. Низэ и И.В. Антика. М.: Энергоатомиздат, 1983. - С. 126 - 140.

118. Асаи К. и др. Прикладные нечеткие системы. М.: Мир, 1993.368 с.

119. Куртев Н.Д., Голубь Б.И. Анцыферов С.С. Основы метрологии. -М.: МИРЭА, 2000, часть 1. 92 с.

120. Евтихиев Н.Н., Каринский С.С., Мировицкий Д.И. Когерентно-оптические устройства передачи и обработки информации. М.: МИРЭА, 1987,- 158 с.

121. Сихарулидзе Д.Г., Чилая Г.С. Преобразователи изображений типа МДП электрооптический материал. М.: Радио и связь, 1986. - 112 с.

122. Ерофеев А.А. Пьезоэлектронные устройства автоматики. Л.: Машиностроение, 1982. - 212 с.

123. Голубов А.А., Куприянов М.Ю., Лукичев В.Ф. Эффект близости на границе сверхпроводник многозонный сверхпроводник. Сб. тез. докл. 1-350- й Межд. конф. «Физика высокотемпературной сверхпроводимости». Звенигород, 2004, С. 139.

124. Евтихиев Н.Н., Куртев Н.Д., Голубь Б.И. Высокотемпературная сверхпроводимость в тепловидении. // Сб. научных трудов Тепловидение, М.: МИРЭА, № 9, 1992, с. 44-46.

125. Вышеславцев П.П. и др. Разрушение сверхпроводимости оптическим излучением и неравновесные резистивные состояния в пленках высокотемпературного сверхпроводника УВагСизСЬ.х // ЖЭТФ, 1991 т.99, вып. 3, С. 911 -928.

126. Бандурян Б.Б., Гапонов С.В., Дмитренко И.М. и др. Болометрические и шумовые свойства ВТСП структур. // Физика низких температур, 1990, т. 16, № 1, с. 70-79.

127. Brasunas J.C., Moseley S.H., Lakew В., Sauvageau J.E. Construction and performance of a thin-film transition-edge, high-temperature-superconductor composite bolometer// J. Appl. Phys. Lett. 1989. - 15, № 3. - p. 162-173.

128. Евтихиев H.H., Куртев Н.Д., Голубь Б.И. и др. Болометрический приемник электромагнитного излучения. Патент № 2082116 (РФ), 1995 г.

129. Перепечко И.И., Данилов В.А. К вопросу об акустических свойствах высокотемпературного сверхпроводника. В материалах МНТК «Тонкие пленки и слоистые структуры», Пленки-2002, Часть 2. М.: МИРЭА, 2002. С. 113-117.

130. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Математическая модель ВТСП преобразователя с временным способом съема информации. Тепловидение № 13: Межотраслевой сб. научн. тр. М.: МИРЭА, 2000. С. 40-50.

131. Голубь Б.И., Гусев А.Н., Русанов К.Е. Эффективность информационно-распознающих систем биомедицинского назначения на основе высокотемпературных сверхпроводников // Биомедицинская электроника, 2001, № 1, С. 41-47.

132. Григорьев Б.А. и др. Таблицы для расчета нестационарных температур плоских тел при нагреве излучениями. М.: Наука, 1971, 708 с.

133. Григорьев Б.А. Импульсный нагрев излучениями, ч. I., М.: Наука, 1974, 319 е.; ч. II, М.: Наука, 1976, 200 с.

134. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Итерационный алгоритм выравнивания результатов экспериментальных исследований. Межотрасл. сб. научн. тр. Тепловидение. М. МИРЭА, 2002, № 14, С. 77 - 79.

135. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Математическая модель измерительного преобразователя повышенной точности. Межотрасл. сб. научп. тр. Тепловидение. М. МИРЭА, 2002, № 14, С. 80 - 84.

136. Голубь Б.И., Гусев А.Н., Марин В.П. Новые физический и информационный принципы обработки измерительной информации. Тепловидение № 13: Межотраслевой сб. научн. тр. М.: МИРЭА, 2000. С. 51-56.

137. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Измеритель электромагнитных излучений живых биологических объектов на эффекте высокотемпературной сверхпроводимости // Биомедицинская электроника, 2001, № 1, С. 29-35.

138. Golub' B.I., Gusev A.N. Mathematical modeling wide-spectral precise meter of heat floors of biological objects. Proc. 4th Int. Conf. On Radioelectronics in medicine diagnostics, Moscow, Russia, 2001,- p. 122 124.

139. Гусев А.Н. Алгоритм поиска классификационных признаков полутоновых изображений. Межотрасл. сб. научн. тр. Тепловидение, № 14, М.: МИРЭА, 2002, С. 155- 156.

140. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Дополнительные классификационные признаки тепловых изображений. Труды 5-й межд. научно-техн. конф. "Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии" ФРЭМЭ-2002, Владимир, 2002, С. 223.

141. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Метод формирования тепловых изображений в топологическом пространстве инвариантных признаков, обеспечивающих классификацию и распознавание объектов. Тр. Юбилейной 50-й научно-технической конференции МИРЭА, 2001, часть 1, С. 71.

142. Jones R.C. Information capacity of radiation detectors // J. of the Optical Society of America, 1962, vol. 52, N 11, p.p. 1193-1200.

143. Полупроводниковые фотоприемники. Ультрафиолетовый, видимый ближний инфракрасный диапазоны спектра. / Под ред. В.И. Стафеева.-М.: Радио и связь, 1984. 216 с.

144. Clarke J., HofTer G., Richards P., Yeh N. Superconducting bolometers for submillimeters wavelengths. // J. Appl. Phys., v. 48, № 12, 1977, p. 4865-4880.

145. Бандурян Б.Б., Коноводченко В.А., Ефременко В.Г., Бутовский В.Е. Координатно-чувствительный приемник ИК излучения. А.С. № 1125477, 1984 г.

146. Аксененко М.Д. Бараночников M.J1. Приемники оптического излучения. Справочник. М.: Радио и связь, 1987. - 296 с.

147. Госсорг Ж., Инфракрасная термография, М., Мир, 1988 г., 94 с.

148. Авилов В.П. Круговые переменные фильтры для области спектра 0,25-15,0 мкм / Вестник Омского университета, 1997, Вып. 4. С. 21-23.

149. Панкратов Н.А. и др. Приемное устройство на основе глубокоох-лаждаемого полупроводникового болометра со сменными охлаждаемыми фильтрами. В кн. Тепловые приемники излучения. J1.: ГОИ, 1981, С. 5-6.

150. Гусев А.Н. Устройство кодирования в системах передачи информации. А. с. №1464188, Б.и. № 9, 1989 г.

151. Gusev A.N. and Milinkis B.M. The Quick-Acting Constructions for the Pre-Processing of the Optical Signals. Proc. First. Int. Soviet Fiber Optics Conf. (ISFOC 91). Vol. II, L.: March 25-29 1991, Boston, Massachusets, USA, 1991, p.p. 96-100.

152. Нейман JI.P., Демирчан К.С. Теоретические основы электротехники. Л.: Энергия, 1987, Том 1. 523 с.

153. Валях Е. Последовательно-параллельные вычисления. М.: Мир, 1985.-456 с.

154. Караганов В.Л. и др. Бесконтактный электрооптический метод регистрации электрических сигналов с высоким .временным разрешением //

155. Техника средств связи. Серия. Радиоизмерительная техника, 1989, вып. 7, С. 45-49.

156. Auchterlonic L.J., Harris A.J., Lundal J.et al. Design features and realization of a new: form of microwave power detector using optical fibers // IEE Proceedings, 1987, v. 134, Pt. J, N. 6, p.p. 351-359.

157. Willsch R. u.a. Faseroptiche Sensoren fuer die Prozessrefraktometrie und Temperaturmessung auf die Basis gekrummter Lichtleitfasern // Technische Messen, 1986, Tm. 53, H. 9, s.s. 339-344.

158. Гусев A.H., Милинкис Б.М., Синани А.И. и др. Двухканальный волоконно-оптический измеритель СВЧ мощности. Патент РФ № 2091801, 1994 г.

159. Гусев А.Н., Милинкис Б.М., Литвинов В.Л. и др. Экспериментальные исследования волоконно-оптических датчиков проходящей мощности. В сб. тез. докл. конф. НИИПриборостроения, Жуковский, 1991, С. 76.

160. Martin V.M., Sega R.M., Angell S.K. A fiber optic microwave power probe: a preliminary report // Fiber optic and laser sensor. Arlington, April 5-7, SPIE, 1983, v. 412, p.p. 104-109.

161. Бусурин В.И. Удалов Н.П. Возможности построения преобразователей и устройство отображения информации на основе управляемых световодов. В кн. Оптоэлектронные преобразователи и устройства отображения информации. М.: МАИ, 1983. С. 4 - 16.

162. Милиции А.В., Самсонов В.К., Ходак В.А., Литвак И.И. Отображение информации в Центре управления космическими полетами. М.: Радио и связь, 1982. - 192 с.

163. Михайлов А.В., Удалов Н.П., Гусев А.Н. и др. Улучшение выходных характеристик световодных матричных жидкокристаллических индикаторов // Электронная техника. Сер. 5 Радиодетали и радиокомпоненты. 1985, вып. 3,С. 47-49.

164. Удалов Н.П., Лярский В.Ф., Бусурин В.И., Гусев А.Н., Хатуцкий Л.А. Жидкокристаллический индикатор (ЖКИ) на основе управляемого оптического канала // Электронная техника. Сер. 5 Радиодетали и радиокомпоненты. 1981, вып. 3, С. 31 36.

165. Pat. № 3838908 (USA). Guided light structures employing liquid crystal. / D.J. Channin. G02F1/13, 01.10.1974.

166. Де Жен П. Физика жидких кристаллов. М.: Мир, 1977. - 400 с.

167. Чандрасекар С. Жидкие кристаллы. М.: Мир, 1980. - 344 с.

168. Де Жё В. Физические свойства жидкокристаллических веществ. — М.: Мир, 1982.-152 с.

169. Жаренов Р.И., Макаров Б.Н., Вистинь Л.К., Яковенко С.С. Структура рассеивающих областей жидких кристаллов, находящихся в состоянии динамического рассеяния света. В кн. Жидкие кристаллы и их практическое применение. Иваново, ИвГУ, 1976, С. 56-65.

170. Гусев А.Н., Михайлов А.В., Удалов Н.П., Хвостов М.Л. Жидкокристаллический индикатор А.с. № 1106289, 1984 г.-357206. Гусев А.Н., Михайлов А.В., Удалов Н.П., Гореленков B.JI. Жидкокристаллический индикатор. А.с. № 1122130, 1984 г.

171. Бусурин В.И., Гусев А.Н., Прозоровский Б.С., Троицкий B.JI., Удалов Н.П. Жидкокристаллический индикатор. А.с. № 1163734, 1985 г.

172. Удалов Н.П., Гусев А.Н., Михайлов А.В., Троицкий B.JI., Прозоровский Б.С., Авалян К.Г., Гусев Ю.М. Световодный жидкокристаллический индикатор. А.с. № 1167974, 1985 г.

173. Гусев А.Н., Михайлов А.В., Удалов Н.П., Гореленков B.JI. Жидкокристаллический индикатор. А.с. № 1236926, 1988 г.

174. Тищенко Н.М., Гусев А.Н., Кашкин В.В., Тарасов А.В. Устройство управления матричными жидкокристаллическими индикаторами. А.с. № 1478250, Б.и. № 17, 1989 г.

175. Михайлов А.А., Гусев А.Н. Кашкин В.В. Вопросы проектирования универсальных матричных устройств отображения информации В сб.тез докл. ВНТК Информационно-измерительные системы. Винница, ВПТИ, 1985, С. 152-153.

176. Бусурин В.И., Гусев А.Н., Кашкин В.В., Пейсахович А.И. Матричный тактильный датчик. А.С. № 1521590, Б.и. № 42, 1989 г.

177. Тищенко Н.М., Гусев А.Н., Тимонин П.В., Кашкин В.В. Матричный тактильный датчик. А.с. № 1528655, Б.и. № 46, 1989 г.

178. Гусев А.Н., Кашкин В.В. Оптоэлектронная клавиатура. А. с. № 1261541,1986 г.

179. Богданович В.Б., Гусев А.Н., Науменко И.Ю., Паламарчук А.Л. Матричный жидкокристаллический индикатор. А. с. № 1378622, 1987 г.

180. Гусев А.Н., Науменко И.Ю., Удалов Н.П. Ввод изображений в ЭВМ с помощью матричной структуры фотопроводник жидкий кристалл. В кн. Новые электронные приборы и устройства. М.: МДНТП, 1985. - С. 115 -117.

181. Михайлов А.В., Гусев А.Н., Удалов Н.П. Коммутационные элементы световодного матричного жидкокристаллического индикатора (СЖКИ). В сб. тез. докл. ВНТК «Специальные коммутационные элементы». Секция «Новые СКЭ». Рязань, РРТИ, 1984. С. 12.

182. Гусев А.Н., Шапошникова С.Н. Клавиатура с отображением визуальной информации на основе оптоэлектронной клавиши. В сб. тез. докл. ВНТК «Специальные коммутационные элементы». Секция «Новые СКЭ». Рязань, РРТИ, 1984.-С. 29.

183. Евтихиев Н.Н., Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Устройство регистрации пространственно разнесенных источников излучения. А. с. № 1550461, Б. и. № 10, 1990 г.

184. Гусев А.Н. Многоканальная волоконно-оптическая система сбора информации. В сб. тез. докл. НТК. «Быстродействующие элементы и устройства волоконно-оптических и лазерных информационных систем». Севастополь, МИРЭА, 1990.-С. 173.

185. Гусев А.Н., Милинкис Б.М. Методы сбора и обработки измерительной информации с датчиков. Труды МНТК «Актуальные проблемы электронного приборостроения», АПЭП-92, Новосибирск, 1992, С. 86-89.

186. Гусев А.Н., Захарченко B.C., Милинкис Б.М. Волоконно-оптические системы сбора, обработки и передачи первичной информации.

187. Тез. докл. НТС по волоконно-оптическим системам и средствам, Калининград М.О. ИПК MOM, 1990, С. 4.

188. Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Волоконно-оптическая система сбора измерительной информации. Тез. докл. НТК. «Оптическая коммутация и оптические системы связи», М.: ЦНИИС, 1990, С. 44-45.

189. Аватков А.А., Бусурин В.И., Гусев А.Н., Скородумова JI.A. Акселерометр. А.с. № 1163274, Б.и. № 23, 1985 г.

190. Гусев А.Н., Колесников В.А., Милинкис Б.М., Целовальнов В.А. Устройство для регистрации мощности электромагнитного излучения сверхвысокочастотного диапазона А.с. № 1563362,1990 г.

191. Горбачев В.Н., Гусев А.Н., Милинкис Б.М., Шергин В.Г. Лазерный интерферометрический измеритель перемещений. А.с. № 1679190, Б.и. №35, 1991 г.

192. Петров В.М., Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Измеритель мощности излучения. А.с. № 1695125, Б.и. № 44, 1991 г.

193. Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Лазерное устройство для контроля параметров вибрации объекта. А.с. № 1798627, Б. и. № 8, 1993 г.

194. Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Волоконно-оптические датчики. Труды МНТК «Актуальные проблемы электронного приборостроения», АПЭП-92, Новосибирск, 1992, С. 79-85.

195. Kharusi M.S., Farnell G.W. Plane ultrasonic transducer diffraction fields in highly anisotropic crystals.-J. Acoust. Soc. Amer. 1970, v. 48, pt. 2, pp. 665-670.

196. Демидов В.П., Якименко В.А. Параболическая аппроксимация анизотропии звукопроводов,- Акустический журнал, 1981, т. 27, С. 787-790.

197. Ненашев А.П. Конструирование радиоэлектронных средств. М.: Высш. шк., 1990.-432 с.

198. Петухов Г.А., Смолич Г.Г., Юдин Б.И. Алгоритмические методы конструкторского проектирования узлов с печатным монтажом. М.: Радио и связь, 1987. 152 с.

199. Берн М.У. Грэм P.JI. Поиск кратчайших сетей//В мире науки, 1989, №3, С. 64-70.

200. Кук С.А. Сложность процедур вывода теорем. Кибернетический сборник, вып. 12 (новая серия). М.: Мир, 1975, С. 5 - 15.

201. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Мир, 1980. - 478 с.

202. Мевис А.Ф., Гусев А.Н. Быстродействующая обработка двумерной информации матричными оптоэлектронными устройствами. В кн. Вопросы кибернетики. Устройства и системы. / Под общ. ред. акад. Н.Н. Евти-хиева. М.: МИРЭА, 1988. С. 97 - 103.

203. Голубь Б.И., Гусев А.Н. Топологические свойства компактного образа математической модели многомерного объекта или процесса. Межотраслевой сб. научн. тр. Тепловидение. М.: МИРЭА, 2000, № 13, С. 27-32.

204. Ферри Д., Эйкерс Л., Гринич Э. Электроника ультрабольших интегральных схем. М.: Мир, 1991. - 327 с.

205. Ульман Дж. Д. Вычислительные аспекты СБИС. М.: Радио и связь, 1990.-480 с.

206. Андреев Г.Д., Экало Ю. В. Алгоритм оптимального и локально-оптимального разбиения печатных соединений на два слоя платы // Обмен опытом в радиопромышленности. 1977, № 2, С. 33-37.

207. FM 34-10-1. Tactics, Techniques, and Produres for Remotely Monitored Battlefield Sensor System (REMBASS), 1986. http://www/atsc-army. Org/crg-bin/atd/dll/fm/34-10-1 /toc/htm.

208. International Defense Review, 1980, no. 4, pp. 531- 533.

209. Applications of Artificial Intelligence// SPIE, 937, VI, 1988, 4-6 April, Orlando, Florida, p.p. 586 593.

210. Adve R. S., Hale Т. В., Wicks M. C. Practical joint domain localized adaptive processing in homogeneous and nonhomogeneous environments. Pt 2. Nonhomogeneous environments // IEE Proc. Radar, Sonar and Navi. 2000. 147, № 2, c. 66-74.

211. Бархатов А. В., Капениченко С. П. // Труды VII МНТК "Радиолокация, навигация, связь", Воронеж. 24 26 апр., 2001. Т. 3. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та. 2001, с. 1359-1367.

212. Frenkel Liron, Feder Meir. Recursive expectation-maximization (EM) algorithms for time-varying parameters with applications to multiple target tracking // IEEE Trans. Signal Process. 1999. 47, № 2, c. 306-320.

213. Браилов Э.С. Поверка и аттестация информационно-измерительных и управляющих систем. М.: Издательство стандартов, 1988. -81 с.

214. Ширман Я.Д., Горшков С.А., Лещенко С.П., Братченко Г.Д., Ор-леико В.М. Методы радиолокационного распознавания и их моделирование // Радиолокационное распознавание и методы математического моделирования. 2000, вып. 3, № 2, С. 5-64.

215. Распознавание малоразмерных изображений на стационарном фоне. Сайт Института автоматики и электрометрии СО РАН. Лабораторияфизико-технических проблем дистанционной диагностики, http:// www.iae. nsk.su.

216. Кудреватова О.В., Милинкис Б.М., Гусев А.Н. Волоконно-оптический зонд для исследований искрового пробоя в СВЧ-приборах. В кн. Вопросы кибернетики. Устройства и системы. / Под общ. ред. акад. Н.Н. Ев-тихиева. М.: МИРЭА, 1990. С. 74 - 80.

217. Пат. США №3191046, НКИ250\217,1965 г.

218. Синкевич О.А., Трофимов Ю.В. О механизме распространения волны пробоя по слабоионизированной плазме в наносекундных разря-дах.//ДАН СССР, 1979, т. 249, № 3, С. 597-600.

219. Коган Е.Я., Кузин Б.Ю. Установившиеся волны ионизации в высокочастотном подпороговом поле // Физика плазмы, 1986, т. 11, № 5, С. 610617.

220. Лозанский Э.Д., Фирсов О.Б. Теория искры. М.: Наука, 1975.217 с.

221. Кудреватова О.В. Современные представления о развитии ионизации и явления высокочастотного безэлектродного пробоя газа // Обзоры по электронной технике. Сер. 1. Электроника СВЧ, 1987, вып. 9. 40 с.

222. Самойлович В.Г., Гибалов В.И., Козлов К.В. Физическая химия барьерного разряда. М.: Изд-во МГУ, 1989. - 175 с.