автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методы диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления

На правах рукописи

КОМОЛОВ ДМИТРИЙ ВИКТОРОВИЧ

МЕТОДЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Специальность: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 4 ИЮН 2010

Орел-2010

004605731

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования "Орловский государственный технический университет".

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент Богданов Николай Григорьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Еременко Владимир Тарасович

кандидат технических наук Рожков Валерий Геннадьевич

Ведущая организация: Орловский филиал Института проблем информатики РАН, г. Орел.

Защита состоится 29 июня 2010 г. в 14-00 часов на заседании диссертационного Совета Д 212.182.01 при Орловском государственном техническом университете по адресу: 302020, г. Орел, Наугорское шоссе, 29, ауд. 212.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Орловского государственного технического университета.

Автореферат разослан 27 мая 2010 г. Отзывы на автореферат, заверенные печатью, просим направлять по адресу Совета университета: 302020, г. Орел, Наугорское шоссе, 29.

Ученый секретарь

диссертационного Совета Д 212.182.01, кандидат технических наук, доцент /Т<з>

В.Н. Волков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. На протяжении последних тридцати лет роль технических средств распределенных автоматизированных систем управления (ТС РАСУ) существенно изменялась и достигла уровня телеуправления распределенными объектами производства. Интенсивное развитие технических средств, осуществляющих распределенные функции управления, привело к отставанию разработки и производства средств их контроля и диагностирования. Производителям технических устройств свойственно предлагать пакеты стандартных решений контроля и диагностирования для эксплуатации поставляемого ими оборудования, но при использовании в РАСУ оборудования нескольких производителей эти решения оказываются несогласованными. Это привело к необходимости разработки независимых от оборудования методов диагностирования.

Анализ особенностей построения РАСУ, исследование тенденций усложнения их технической оснащенности наряду с расширяющимися функциональными возможностями технических средств привели к выводу, что существующие способы и экспресс-методики диагностирования, не в полной мере соответствуют требованиям достоверности его частных процессов. Они практически направлены на решение частных задач диагностирования и не поддаются простому синтезу в единый функциональный комплекс процедур, реализующих всю совокупность задач диагностирования. Отсутствие четкой формализации моделей в известных технических решениях диагностирования не позволяет автоматизировать процедуры, заявленные в данных решениях. Это в свою очередь определило необходимость моделирования процессов диагностирования ТС РАСУ и разработки методов и экспресс-методики, способствующих автоматизации процессов диагностирования ТС РАСУ. Этим и характеризуется актуальность темы исследований.

Объектом исследования являются процессы диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления.

Предметом исследования являются методы диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности диагностирования технических средств РАСУ, заключающееся в сокращении временных и количественных параметров диагностирования при заданной достоверности, достигаемое за счет формирования диагностических моделей и формализации процессов диагностирования многофункциональных устройств.

К основным задачам исследований относятся:

- анализ современного состояния диагностирования технических средств РАСУ;

- разработка моделей многофункциональных технических средств РАСУ и методов их диагностирования;

- разработка экспресс-методики диагностирования технических средств РАСУ;

- практическая реализация методики экспресс-диагностирования технических средств РАСУ.

Методы и средства исследований. В работе использованы методы теории системного анализа, общей теории связи, методы математического моделирования с применением ЭВМ, методы распознавания образов, статистические методы корреляционного и регрессионного анализа, теория искусственных нейронных сетей, методы интеллектуального анализа данных.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- разработана модель ТС РАСУ с числом выходных параметров более одного, основанная на определении структурно-параметрической зависимости множественных выходных параметров от совокупности внутренних параметров технического объекта в виде системы регрессионных уравнений;

- разработан метод диагностирования технических средств РАСУ, позволяющий сокращать число контролируемых при диагностировании внутренних параметров с требуемой достоверностью определения технического состояния ТС РАСУ, отличающийся повышением достоверности результатов диагностирования многофункциональных технических устройств;

- разработан метод анализа сигналов о состоянии ТС РАСУ, отличающийся повышением достоверности определения состояния технического объекта и расширением функциональных возможностей использования в качестве информативных сигналов не только цифровых сигналов, но и (или) сигналов в виде двухградационных изображений на неквантованной плоскости;

- разработана методика экспресс-диагностирования ТС РАСУ на основе регрессионных моделей технических средств с применением модифицированного кодирования сигналов о ее техническом состоянии при влиянии деструктивных факторов на линии управляющих воздействий РАСУ.

Практическая ценность работы заключается в том, что предлагаемая в ней методика диагностирования ТС РАСУ позволяет сократить объем обрабатываемой при диагностировании информации. Формализация процедур методики экспресс-диагностирования позволяет обеспечить ее автоматизацию. Разработанные методы диагностирования ТС РАСУ закреплены 3 патентами на изобретения и отображены в 2 актах о внедрении результатов диссертационной работы в промышленном производстве и учебном процессе.

Реализация и внедрение результатов исследований.

Результаты диссертационной работы внедрены на производственном объединении ЗАО "Научприбор" (г. Орел) и используются в учебном процессе Академии ФСО России (г. Орел).

Апробация и публикации результатов работы.

Основное содержание исследований изложено в докладах на Международной научно-практической конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований 2010» (г. Одесса, 2010), Всероссийской научно-практической конференции «Информационное обеспечение бизнеса» (г. Иваново, 2010), Всероссийской научной конференции с международным участием «Актуальные проблемы современной науки и образования» (г. Сибай, 2010), XII Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании»

(г. Рязань, 2007). По результатам работы опубликовано 7 научных статей в периодической печати.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 195 страницах и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 222 наименования, и 17 приложений. В работе приведено 28 рисунков, 13 таблиц.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Модель технического средства, входящего в состав РАСУ, основанная на определении структурно-параметрической зависимости выходных параметров от внутренних параметров средства в виде системы регрессионных уравнений.

2. Метод диагностирования ТС РАСУ, направленный на сокращение контролируемых параметров при заданном уровне достоверности определения технического состояния технических средств с числом выходных параметров более одного и расширение функциональных возможностей в виде выработки прогноза о наступлении предотказового состояния, защищенный патентом на изобретение.

3. Метод анализа сигналов о состоянии ТС РСАУ на основе модифицированного цепного кодирования сигналов, расширяющий функциональные возможности в виде использования для анализа различных по форме представления сигналов о состоянии объекта и повышающий достоверность распознавания его состояния, защищенный патентом на изобретение.

4. Методика экспресс-диагностирования ТС РАСУ на основе регрессионных моделей технических средств с применением модифицированного кодирования сигналов о их техническом состоянии при влиянии деструктивных факторов на линии управляющих воздействий РАСУ.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дана общая характеристика работы, обоснована ее актуальность, сформулированы цель и задачи, показаны направления исследований, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, приведены основные положения, выносимые на защиту диссертации.

В первой главе обоснован выбор показателей и критерия оценки применимости методов диагностирования ТС РАСУ, выполнен анализ современных способов диагностирования технических систем и, в особенности, ТС РАСУ, перечислена основная терминология, показаны специфические аспекты исследований в данной области и существующие в ней проблемы. Показано, что методы технического диагностирования ТС РАСУ применяют для оценки их состояния и прогнозирования работоспособности по ограниченному количеству параметров, обладающих наибольшей информативностью. Установлено, что основные параметры, определяющие техническое состояние ТС РАСУ, как объектов диагностирования, описываются как минимум двумя типами контролируемых параметров: первые соответствуют значениям физических величин и определены в технической документации в виде номинального значения и его

допуска, вторые соответствуют сигнальному описанию во времени в виде заданной структуры сигнала.

С учетом современного состояния и тенденций развития технических средств РАСУ определены следующие критерии при оценке технических решений в диагностировании:

- показатель, определяющий достоверность определения состояния диагностируемого объекта, является наиболее существенным при оценке эффективности сравниваемых технических решений;

- расширение функциональных возможностей как новое техническое решение, при оценке эффективности двух способов является более предпочтительным;

- экспресс-диагностирование как метод, взаимно ограничивающий два антагонистических по отношению друг к другу показателя, наиболее предпочтителен для практической реализации;

- способность отображать сложные сигнальные конструкции, соответствующие производительности сложной системы или состоянию объекта, в виде компактных множеств или классификационных символов, является критерием более эффективного технического решения.

Определено, что основной исследовательской задачей при реализации экспресс-диагностирования является определение формального описания объекта через сокращенное множество контролируемых параметров реального технического объекта.

Анализ современного состояния в области диагностирования технических средств выявил, что способов, адекватных настоящему уровню развития ТС РАСУ, разработано недостаточно. Количество и качество технических решений в диагностировании не соответствует интенсификации разработок и готовых решений в данной сфере. Ограниченность большинства «классических» методов и средств диагностирования не позволяет применять их для современных мультисервисных технических средств РАСУ.

На основании проведенного аналитического обзора сформулированы цель и основные научно-технические задачи диссертационного исследования.

Во второй главе освещено решение основной исследовательской задачи по реализации экспресс-диагностирования, которое предполагает выявление структурно-параметрической зависимости между сокращенным множеством внутренних и выходных параметров ТС РАСУ (рисунок 1) в виде систем регрессионных уравнений. Регрессионная модель каждого ТС РАСУ позволяет задать и определить количественную оценку вариации величин внутренних параметров на изменение значений выходных параметров сложной технической системы.

Предложен метод выявления наиболее значимых контрольных параметров ТС РАСУ, позволяющий определить необходимое и достаточное количество контролируемых внутренних параметров для определения технического состояния в процессе диагностирования.

Определены ограничения по использованию регрессионной модели ТС при диагностировании. Установлено, что формирование этой модели

необходимо осуществлять на этапе проектирования и разработки РАСУ. При этом полученная конечная система регрессионных уравнений проецируется на структурную схему каждого технического средства РАСУ, и определяется сокращенная схема контроля внутренних параметров.

^ ^

X.

Рисунок 1 - Обобщенная структура технического средства распределенной автоматизированной системы управления

Схема контроля вносится в конструкцию РАСУ в виде блока диагностики и контроля ТС РАСУ. В процессе функционирования ТС РАСУ по командам блока диагностики и контроля осуществляются измерения внутренних параметров по заложенной в нем схеме ТС РАСУ. По значениям данных измерений осуществляется определение и прогнозирование всего технического состояния ТС РАСУ.

Экспресс-диагностирование на основе регрессионных моделей ТС РАСУ позволяет предупредить возникновение отказов и тем самым сократить наиболее ресурсоемкую по временным затратам задачу диагностирования - поиск места отказа. В случае возникновения внезапных отказов ТС РАСУ регрессионные модели предопределяют последовательность поиска места отказов по гибкой схеме.

Аналитически определена зависимость меры неопределенности технического состояния ТС РАСУ 1/5 от количества контролируемых параметров в виде:

ЕМ

—• о)

1лл

где рк - вклад внутреннего элемента с параметром /г, в результат функционирования ТС РАСУ;

п^ - количество однотипных по вкладу элементов с параметрами /г, в результат функционирования ТС РАСУ;

К - количество контролируемых внутренних параметров ТС РАСУ;

Ы- количество всех внутренних параметров ТС РАСУ.

Определено, что методы диагностирования, использующие в качестве контрольного один параметр или сигнал с максимальной диагностической ценностью, применимы лишь для технических систем, где вклад данного элемента или подсистемы уже составляет значение (1 - из).

Предлагаемый метод позволяет выявить вклады внутренних элементов с параметрами /г, в результат функционирования ТС РАСУ расчетом нормированных коэффициентов регрессии Д-. При увеличении количества контролируемых параметров до К внутренних параметров позволяет применять его для экспресс-диагностирования современных ТС РАСУ.

В третьей главе предложена экспресс-методика диагностирования ТС РАСУ на основе регрессионной модели. Определен метод анализа сигналов о техническом состоянии ТС РАСУ с применением модифицированного цепного кодирования сигналов. Описан порядок преобразования сигналов различной формы о состоянии технического объекта в виде цепей. Рассмотрены технические решения по прогнозированию технического состояния ТС РАСУ в условиях внешних деструктивных воздействий на основе аппарата искусственных нейронных сетей.

Предложено в случае отсутствия конструктивно-технической возможности оценить принципиальные схемы ТС РАСУ, а также в случае использования РАСУ, уже заранее проектно разработанной и функционирующей в производстве, выполнять следующую методику:

- для определения технического состояния ТС РАСУ использовать метод контрольных осциллограмм с применением модифицированного цепного кодирования;

- для сокращения временных затрат на процесс прогнозирования технического состояния ТС РАСУ использовать для расчетов аппарат искусственных нейронных сетей.

Доказано, что модифицированное цепное кодирование сигналов о состоянии диагностируемого, объекта расширяет возможности использования в качестве информативных параметров не только цифровых сигналов, но и (или) сигналов в виде двухградационных изображений на неквантованной плоскости.

Цепное кодирование сигнала произвольной формы представляет его в виде кода или последовательности цифр, обозначающих сходное направление кривой (участка сигнала) с направлением созвездия в равные временные интервалы. Так как сигналы, характеризующие состояние ТС РАСУ, изменяются во времени однонаправлено (т. е. не имеют обратного хода), то можно исключить коды созвездия для обратного направления и представить такое созвездие в модифицированном (новом) виде (рисунок 2). В общем случае цепь представляет собой временной ряд из числовых значений в выбранной системе координат.

Кодировка каждой однонаправленной кривой в цепь по квантованной плоскости заключается в представлении каждой анализируемой кривой в виде одномерного массива данных, где элементами этого массива являются значения углов для каждого п квантованного участка.

В базисе модифицированного цепного кодирования максимальное значение для любого набора сигналов определено значением 90° в градусной мере, а точность определения градусной меры для каждого дискретного отсчета сигнала во времени определяется заданной минимальной градусной мерой в фазовом пространстве изменения сигнала.

90° 60° 45°

Преобразование к -той преобразованной цифровой последовательности в цепь ак осуществляется вычислением арксинуса разности между п соседними

нормированными отсчетами ск и скА, при с] =0 и /е[1;и], в соответствии с

выражением:

а,=агсзт(с* -с\,). (2)

Метод анализа сигналов о состоянии объекта позволяет автоматизировать процесс разбиения любого множества сигналов, соответствующих техническому состоянию диагностируемого объекта, по отдельным классам с заданным пороговым уровнем, что позволяет повысить достоверность распознавания состояния объекта в системах технической кибернетики. Определение минимального пространства заранее неизвестных классов для множества цепей осуществляется на основе иерархической классификации в метрике евклидова расстояния по так называемому правилу связывания "ближайшего соседа".

Для прогнозирования технического состояния ТС РАСУ в условиях минимальных воздействий шумов и других деструктивных факторов достаточно использовать экспоненциальное сглаживание.

Предложен метод (рисунок 3), направленный на учет внешних деструктивных воздействий на линии управляющих воздействий РАСУ при определении технического состояния ее технических средств.

Определение составляющих элементов РАСУ: • количество технических средств (2..в]; -топология распределенной сети управления (А,В.С,0); • количество направлений [1..М];

• виды линий связи на направлениях [1 Н); ♦количество абонентов по категориям (F1.F2.F3).

т

Сбор данных для обучения

и

Масштабирование данных

" Е.

r;

R,

------

Обучение НС

А

R*

T''

Сохранение матриц синаптических весов НС

^RBF ~ (^ЯВГ, >"•> WRBFh )

— Инсталяция НС

^Администратор РАСУ

Контроль параметра деструктивного воздействия

JL

Масштабирование данных

т

Е,

Функционирование НС

r;(1+i) -►

*;('+о —►

—►

->-

ем

Распределение ресурса

ТС РАСУ между абонентами с учетом их категории приоритета

Рисунок 3 - Схема метода прогнозирования технического состояния РАСУ в условиях внешних деструктивных воздействий

В качестве решающих устройств для реализации функции аппроксимации рекомендуется использовать нейронную сеть с радиальными базисными элементами RBF {Radial Basis Function), а для вычисления прогнозирующей функции - фокусированную сеть прямого распространения с задержкой по времени (Focused Time Lagged Feedforward Network — TLFN).

Методика экспресс-диагностирования ТС РАСУ, блок-схема алгоритма которой представлена на рисунке 4, реализует в комплексе разработанные методы в излагаемой последовательности.

Сокращения: ВИД - ввод исходных данных;

ДМ - диагностическая модель ТС РАСУ; ФДМ - формирование диагностической модели; ОПК - определение порогов классификации; ОМ - обучение нейросе-тевых моделей ШЗР; МД - структурно-параметрическая модель ТС РАСУ;

КС - контроль сигналов: А - нецифровой формы представления и В - цифровой формы представления;

КЦ - модифицированное кодирование сигналов в цепи;

РМСЦ - расчет меры сходства цепей; КПСУ - контроль параметров систем регрессионных уравнений; ПМО - поиск мест отказов;

ОТС - определение технического состояния; ПТС - прогнозирование технического состояния.

Рисунок 4 - Блок-схема алгоритма экспресс-методики диагностирования ТС РАСУ

В четвертой главе представлены результаты практической реализации методики экспресс-диагностирования ТС РАСУ. Приведены результаты реализации разработанных методов для коммутатора измерительных каналов РАСУ модифицированной малодозной рентгеновской установки типа МЦРУ-М, а также оценена эффективность диагностирования при использовании новых технических решений.

Для структурной схемы коммутатора измерительных каналов РАСУ (рисунок 5) по статистическим данным наблюдений за внутренними и выходными параметрами (значения напряжения в контролируемых точках схемы) осуществлен метод определения наиболее значимых контрольных её параметров.

Рисунок 5 - Структурная схема коммутатора измерительных каналов РАСУ

Рассчитанная первичная система уравнений регрессии с нормированными коэффициентами регрессии, учитывающая все структурно-параметрические зависимости многофункционального технического средства имеет вид:

у = -0,321 х й,* + 0,555 х % + 0,214 х - 0,312 х И'5 - 0,522 х +

+0,648 х /г* + 0,674 х - 0,246 х /г,'0 +1,113 х й*2 >>* = -5,056хй,' + 3,731х/г2' + 3,741 х/г,*-1,894х/г5* +0,123х/г7" + ' +2,942 х +1,312 х % - 0,617 х +1,407 х

Последовательное выполнение этапов реализации предлагаемого способа позволяет сократить данную систему регрессионных уравнений до вида

Ы* = 0,326 х Л,* + 0,889 х /г,*2

\у2 = -1,746 х А* + 0,990 х % +1,496 х % - 0,274 х % +1,126 х /г* + 0,177 х Л,*3'

Результаты расчета показателей полученной модели (5) сведены в таблицу 1.

Таблица 1

Результаты оценки на адекватность и точность модели

Показатели модели Для уравнения у1 Для уравнения у2

МЕ - 0,037 -0,024

МБЕ 0,446 1,395

МАЕ 0,528 0,78

МРАЕ 2,11% 0,63%

Результаты указывают на адекватность (малые значения среднего квадрата ошибки М8Е и средней абсолютной ошибки МАЕ) и высокую точность (значения средней абсолютной процентной ошибки МРАЕ не превышают порога 5%) модели в виде системы регрессионных уравнений (5) для описания зависимости внешних параметров от внутренних параметров многофункционального технического средства.

Аналитически установлено, что для контроля технического состояния рассмотренного ТС РАСУ можно сократить число контролируемых внутренних и внешних параметров с 15 до 10, то есть на 33%, что при одинаковых временных затратах на измерение и контроль одного параметра увеличивает эффект в 1,3 раза.

Использование метода анализа сигналов о состоянии объекта для пяти классов сигналов, представленных на рисунке 6а, позволило выявить несостоятельность первичного субъективного разбиения сигналов по данным классам.

Рисунок 6а - Анализируемые сигналы о состоянии объекта

4,25_

4,00 - -

3,30_____

3,00 - -

2,18

im-'-' "~~Т 1,96

1,00--

А В С Е О

Рисунок 66 - Дерево иерархической классификации цепей со значениями порогов объединения в классы

При расчете получено дерево иерархической классификации цепей (рисунок 66) со значениями порогов d:j объединения в классы. Расчет евклидовых

расстояний между средней цепью ортогонального пространства (нулевой цепью) и остальными классификационными цепями позволяет объективно объединить классы А и В в один обобщенный класс AB.

Реализация метода прогнозирования технического состояния ТС РАСУ в условиях внешних деструктивных воздействий доказана моделированием искусственных нейронных сетей RBF и TLFN в системе MATLAB 7 с использованием пакета Neural Networks Toolbox. Применение в качестве решающих устройств искусственных нейронных сетей позволяет сократить временной ресурс, и тем самым обеспечить требование оперативности диагностики.

Применение разработанных методов и экспресс-методики диагностирования ТС РАСУ модифицированной малодозной рентгеновской установки типа МЦРУ-М позволило обеспечить:

- двукратное сокращение количества измеряемых сигналов в фотоэлектрическом устройстве контроля параллельности перемещения источника и приемников рентгеновского излучения;

- сократить общее количество потенциальных датчиков для контроля вращения и остановки анода МЦРУ-М в 1,5 раза.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Для экспресс-диагностирования ТС РАСУ предложено в процессе проектирования реализовать определение структурно-параметрической зависимости между сокращенным множеством внутренних и выходных параметров ТС РАСУ в виде систем регрессионных уравнений, используемых в качестве схем контроля с заданной достоверностью при их функционировании.

2. Предложен метод диагностирования ТС РАСУ, направленный на сокращение контролируемых параметров при заданном уровне достоверности определения технического состояния технических средств с числом выходных параметров более одного и расширение функциональных возможностей в виде выработки прогноза о наступлении предотказового состояния.

3. При отсутствии конструктивно-технической возможности оценить принципиальные схемы ТС РАСУ предложено для определения их технического состояния использовать метод контрольных осциллограмм с применением модифицированного цепного кодирования, а для сокращения временных затрат при прогнозировании технического состояния ТС РАСУ применять для расчетов искусственные нейронные сети.

4. Предложен новый метод анализа сигналов о состоянии технического объекта, расширяющий функциональные возможности способа-прототипа введением модифицированного цифрового кодирования для преобразования в единую форму представления различных по первичной форме представления сигналов о состоянии объекта, а также повышающий достоверность анализа введением процедуры объективного разделения сигналов на неизвестное заранее количество классов.

5. Разработана методика экспресс-диагностирования ТС РАСУ на основе регрессионной модели с применением модифицированного кодирования сигналов о ее техническом состоянии при влиянии деструктивных факторов на линии передачи управляющих воздействий ТС РАСУ, формализация процедур которой позволяет автоматизировать диагностирование ТС РАСУ.

Новизна предложенных научно-технических решений подтверждена патентами на изобретение способов. Это позволяет сделать общий вывод о завершенности научных исследований, в результате которых повышена эффективность диагностирования ТС РАСУ, а именно сокращены временные и количественные параметры диагностирования при обеспечении заданной достоверности, в соответствии с поставленной целью диссертационной работы.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Комолов, Д. В. Автоматизация задач диагностирования технических средств распределенной автоматизированной системы управления [Текст] / Д. В. Комолов // Современные направления теоретических и прикладных исследований 2010: сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. Том 2. Технические науки / - Одесса: Черноморье, 2010. - С. 49 - 51.

2 Комолов, Д. В. Интеллектуализация диагностирования технических средств распределенной автоматизированной системы управления [Текст] / Д. В. Комолов // Информационное обеспечение бизнеса: материалы Всероссийской научно-практической конференции / ГОУ ВПО Ивановский государственный университет - Иваново, 2010. - С. 67 - 69.

3 Комолов, Д. В. Применение Data Mining в диагностировании технических средств распределенной автоматизированной системы управления [Текст] / Д. В. Комолов // Актуальные проблемы современной науки и образования.: материалы Всероссийской научной конференции с международным участием. Том. 1. Естественные науки/- Уфа: РИЦБашГУ, 2010.-С. 126-131.

4 Комолов, Д. В. Патентное исследование состояния диагностирования телекоммуникационных средств [Текст] / Д. В. Комолов // Информационные системы и технологии. - 2010. - № 2. - С. 81 - 89 (журнал из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

5 Комолов, Д. В. Модель, способы и экспресс-методика в моделировании процессов диагностирования телекоммуникационных средств промышленного предприятия [Текст] / Д. В. Комолов // Информационные системы и технологии. - 2010. - № 1. - С. 27 - 35 (журнал из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

6 Комолов, Д. В. Модифицированное цепное кодирование сигналов о техническом состоянии объекта [Текст] / Д. В. Комолов, Н. Г. Богданов // Телекоммуникации. - 2010. - № 1. - С. 15-21 (журнал из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

7 Комолов, Д. В. Нейросетевой метод диагностирования мультисервис-ной информационной сети предприятия [Текст] / Д. В. Комолов, Н. Г. Богданов // Известия ОрелГТУ. Серия Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. - 2009. - № 6. - С. 107 - 111 (журнал из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

8 Комолов, Д. В. Использование нейронных сетей для обеспечения устойчивости сетей связи в условиях внешних воздействий [Текст] / Д. В. Комолов, Ю. И. Стародубцев, Е. В. Гречишников // Телекоммуникации. - 2009. -№ 2. - С. 24 - 30 (журнал из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

9 Комолов, Д. В. Влияние этапов эксплуатации средств связи на модель изменения надежности [Текст] / Д. В. Комолов, В. А. Любимов, Е. В. Гречишников // Телекоммуникации. - 2007. - № 12. - С. 10 - 14 (журнал из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

10 Комолов, Д. В. Способ диагностирования современных телекоммуникационных систем [Текст] / Д. В. Комолов, В. А. Любимов, Е. В. Гречишников // Телекоммуникации. - 2007. - № 3. - С. 2-7 (журнал из перечня изданий, рекомендованных ВАК).

11 Комолов, Д. В. Регрессионные модели в экспресс-диагностировании средств связи [Текст] / Д. В. Комолов, В. А. Любимов, Е. В. Гречишников // Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании: материалы XII Всероссийской научно-технической конференции / ГРТУ - Рязань, 2007. - С. 93 - 95.

12 Пат. 2345492 МПК7 Н04В 17/00. Способ диагностирования средств связи телекоммуникационных систем [Текст] / Д. В. Комолов, В. А. Иванов, В. А. Любимов, Е. В. Гречишников; заявитель и патентообладатель Академия ФСО России. -№ 2006143217/09; заявл. 06.12.06 - опубл. 27.01.09, Бюл. № 3.

13 Пат. 2355028 МПК7 С06К 9/00. Способ анализа сигналов о состоянии объекта [Текст] / Д. В. Комолов, Ю. И. Стародубцев, Е. В. Гречишников ; заявитель и патентообладатель Академия ФСО России. - № 2007123832/09 ; заявл. 25.06.07 - опубл. 10.05.09, Бюл. № 13.

14 Пат. 2379753 МПК7 вОбР 21/00 G06N 3/02. Способ обеспечения устойчивости сетей связи в условиях внешних деструктивных воздействий [Текст] / Д. В. Комолов, Ю. И. Стародубцев, Е. В. Гречишников ; заявитель и патентообладатель Академия ФСО России. - № 2008115815/09 ; заявл. 21.04.08 - опубл. 20.01.10, Бюл. № 2.

Комолов Дмитрий Викторович

Методы диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления

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

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 25.05.2010 Формат 60x84/16. Печать офсетная. Бумага офсетная. Гарнитура «Times New Roman». Усл. печ. л. 1,00. Тираж 100 экз. Заказ № 128.

Отпечатано в типографии Академии ФСО России 302034, г. Орел, ул. Приборостроительная, 35.

Введение

Глава 1 Анализ современного состояния диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления

1.1 Технические средства распределенных автоматизированных систем управления в процессе диагностирования

1.2 Обоснование критерия оценки применимости методов диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления

1.3 Методы и принципы диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления

1.4 Постановка задач на исследование

Глава 2 Модель многофункционального технического средства распределенной автоматизированной системы управления и метод диагностирования технических средств распределенной автоматизированной системы управления

2.1 Модель многофункционального технического средства распределенной автоматизированной системы управления

2.2 Метод диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления

2.3 Особенности и преимущества метода диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления

Выводы по второй главе

Глава 3 Экспресс-методика диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления

3.1 Определение последовательности выполнения задач экспресс методики диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления

3.2 Метод анализа сигналов о состоянии технических средств 90 распределенных автоматизированных систем управления

3.3 Технические решения по прогнозированию технического состояния 99 технических средств распределенных автоматизированных систем управления

Выводы по третьей главе

Глава 4 Практическая реализация методики экспресс-диагностирования 110 технических средств распределенных автоматизированных систем управления

4.1 Определение диагностической модели многофункционального 110 технического средства для реализации метода диагностирования

4.2 Практическая реализация метода определения состояния 115 технических средств распределенных автоматизированных систем управления

4.3 Прогнозирование технического состояния технических средств 124 распределенных автоматизированных систем управления в условиях внешних деструктивных воздействий

4.4 Особенности применения цепного кодирования для контроля 133 технического состояния многоканальной малодозной цифровой рентгеновской установки

Выводы по четвертой главе

На протяжении последних тридцати лет роль технических средств распределенных автоматизированных систем управления (ТС РАСУ) существенно изменялась и достигла уровня телеуправления распределенными объектами производства [1]. Интенсивное развитие технических средств распределенного управления, характеризуемое переходом к цифровым системам передачи информации с высокой пропускной способностью [2], появлением качественно новых услуг и сервисов [3], «интеллектуализацией» управления [4], привело к отставанию разработки методов и производства средств их контроля и диагностирования [5]. Производителям технических устройств свойственно предлагать пакеты стандартных решений контроля и диагностирования для эксплуатации поставляемого ими оборудования, но при использовании в РАСУ технических средств различных производителей эти решения оказываются несогласованными [6]. Это привело к необходимости разработки независимых от оборудования методов диагностирования.

Существенный вклад в развитие теоретических и практических основ диагностирования сложных технических систем внесли как отечественные ученые: В.В.Клюев [7], B.C. Авдуевский [8,9], С.П. Ксёнз [10,11], А.В. Мозгалевский [12, 13], П.П.Пархоменко [14], В.В. Омельченко [15-22] так и зарубежные ученые: Эд Уилсон [23], Н. Фунабики [24], Дж.-О. Ким [25], X. Атсуши [26], Р. Фуджии [27], Дж. Хао [28], М. Дж. Шеллинджер [29, 30] и другие, которые создали необходимые условия для применения полученных в ходе исследований результатов и наметили предпосылки для дальнейшего совершенствования существующих методов и методик в данном научно-техническом направлении. Процессы диагностирования определяются методами, их реализующими, поэтому анализ моделей процессов диагностирования есть то, как воплощаются методы в отношении технических объектов и систем.

Анализ особенностей построения РАСУ [1,3,31,32], исследование тенденций усложнения их технической оснащенности наряду с расширяющимися функциональными возможностями [33-36] привели к выводу, что существующие способы и экспресс-методики диагностирования [10-12, 37145] не в полной мере соответствуют требованиям достоверности его частных процессов. Они практически направлены на решение частных задач диагностирования и не поддаются простому синтезу в единый функциональный комплекс процедур, реализующих всю совокупность задач диагностирования. Отсутствие четкой формализации моделей в известных технических решениях диагностирования не позволяют автоматизировать процедуры, заявленные в данных решениях. Это, в свою очередь, определяет необходимость моделирования процессов диагностирования ТС РАСУ и разработки методов и экспресс-методик, способствующих автоматизации процессов диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления. Этим характеризуется актуальность темы исследований.

Объектом исследования являются процессы диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления.

Предметом исследования являются методы диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления, заключающееся в сокращении временных и количественных параметров диагностирования при заданной достоверности, достигаемое за счет формирования диагностических моделей и формализации процессов диагностирования многофункциональных устройств.

Поставленная цель предполагает решение следующих научных задач: - анализ современного состояния диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления;

- разработка моделей многофункциональных технических средств распределенных автоматизированных систем управления и методов их диагностирования;

- разработка экспресс-методики диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления;

- практическая реализация методики экспресс-диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления.

Методы исследования. В работе использованы методы теории системного анализа, теории связи, методы геометрического моделирования, методы распознавания образов, статистические методы корреляционного и регрессионного анализа, теория искусственных нейронных сетей.

Научная новизна полученных результатов состоит в следующем:

- разработана модель многофункциональных ТС РАСУ с числом выходных параметров более одного, основанная на определении структурно-параметрической зависимости множественных выходных параметров от совокупности внутренних параметров технического объекта в виде системы регрессионных уравнений;

- разработан метод диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления, позволяющий сокращать число контролируемых при диагностировании внутренних параметров с требуемой достоверностью определения технического состояния ТС РАСУ, отличающийся повышением достоверности при диагностирования многофункциональных технических устройств;

- разработан метод анализа сигналов о состоянии ТС РАСУ, отличающийся повышением достоверности определения состояния технического объекта и расширением функциональных возможностей использования в качестве информативных сигналов не только цифровых сигналов, но и (или) сигналов в виде двухградационных изображений на неквантованной плоскости;

- разработана методика экспресс-диагностирования ТС РАСУ на основе регрессионных моделей ТС РАСУ с применением модифицированного кодирования сигналов о ее техническом состоянии, при влиянии деструктивных факторов на линии управляющих воздействий РАСУ.

Практическая ценность работы заключается в том, что предлагаемая в ней методика диагностирования ТС РАСУ расширяет функциональные возможности известных методов диагностирования и позволяет повысить достоверность результатов диагностирования. Формализация процедур методики экспресс-диагностирования позволяет обеспечить ее автоматизацию. Разработанные методы диагностирования ТС РАСУ закреплены 3 патентами на изобретение способов и отображены в 2 актах о внедрении результатов диссертационной работы.

Реализация и внедрение результатов диссертационных исследований.

Результаты диссертационной работы внедрены на производственном объединении ЗАО «Научприбор» (г.Орел) и используются в учебном процессе Академии ФСО России (г. Орел).

Апробация и публикация результатов работы.

Основное содержание исследований изложено в докладах на Международной научно-практической конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований 2010» (г. Одесса, 2010), Всероссийской научно-практической конференции «Информационное обеспечение бизнеса» (г. Иваново, 2010), Всероссийской научной конференции «Актуальные проблемы современной науки и образования» (г. Сибай, 2010), XII Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании» (г. Рязань, 2007), По результатам опубликовано 7 научных статей в периодической печати.

На защиту выносятся следующие научные положения:

1. Модель технического средства, входящего в состав РАСУ, основанная на определении структурно-параметрической зависимости выходных параметров от внутренних параметров средства в виде систем регрессионных уравнений;

2. Метод диагностирования ТС РАСУ, направленный на сокращение контролируемых параметров при заданном уровне достоверности определения технического состояния многофункциональных технических средств с числом выходных параметров более одного и расширение функциональных возможностей, в виде выработки прогноза о наступлении предотказового состояния, защищенный патентом на изобретение;

3. Метод анализа сигналов о состоянии ТС РАСУ на основе модифицированного цепного кодирования сигналов, расширяющий функциональные возможности в виде использования для анализа различных по форме представления сигналов о состоянии объекта и также повышающий достоверность распознавания его состояния, защищенный патентом на изобретение;

4. Методика экспресс-диагностирования ТС РАСУ на основе регрессионных моделей технических средств с применением модифицированного кодирования сигналов о их техническом состоянии, при влиянии деструктивных факторов на линии управляющих воздействий РАСУ.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 217 наименований и 10 приложений. В работе приведено 28 рисунков, 13 таблиц.

Выводы по четвертой главе

1 Адекватная информация о состоянии сложного технического объекта с более чем одной целевой характеристикой заключена не в одном параметре с максимальной диагностической ценностью, как указано в методе [46], а в совокупности выходных и внутренних параметров системы, диагностируемой по предложенному методу [199, 205], который обеспечивает большую достоверность результатов определения технического состояния ТС РАСУ.

2 Метод определения технического состояния ТС РАСУ на основе цепного кодирования сигналов [196] позволяет устранить субъективность предварительного разбиения пространства классификации на отдельные классы автоматизацией формальных расчетов и процедур выбора требуемых значений. Применение модифицированного кодирования позволяет обеспечить возможность использования различных по характеру первичного представления сигналов в качестве цепей - одномерных массивов данных единой размерности для любого типа сигналов.

3 Комплексное использование предлагаемых моделей искусственных нейронных сетей позволяет осуществить прогноз о техническом состоянии ТС РАСУ в условиях влияния помех и внешних деструктивных воздействий.

4 Мера неопределенности технического состояния ТС РАСУ при реализации новых технических решений значительно ниже, чем у существующих методов, что позволяет считать комплекс предложенных методов, направленных на решение задач диагностирования ТС РАСУ, более эффективными.

5 Автоматизация формализованных процедур предлагаемых технических решений [220, 221] позволяет сократить временной ресурс при диагностировании ТС РАСУ с заданной достоверностью, или обеспечить необходимую достоверность оценки их технического состояния, что свойственно методике экспресс-диагностирования.

Заключение

1. Для экспресс-диагностирования ТС РАСУ предложено в процессе проектирования реализовать определение структурно-параметрической зависимости между сокращенным множеством внутренних и выходных параметров многофункциональных технических средств РАСУ в виде систем регрессионных уравнений, используемых в качестве схем контроля с заданной достоверностью технического состояния при функционировании ТС РАСУ.

2. Предложен новый метод диагностирования технических средств РАСУ, направленный на сокращение контролируемых параметров при заданном уровне достоверности определения технического состояния с числом выходных целевых характеристик более одной и расширение функциональных возможностей, в виде выработки прогноза о наступлении предотказового состояния.

3. При отсутствии конструктивно-технической возможности оценить принципиальные схемы ТС РАСУ, предложено для определения технического состояния ТС РАСУ использовать метод контрольных осциллограмм с применением модифицированного цепного кодирования, а для сокращения временных затрат при прогнозировании технического состояния ТС РАСУ применять для расчетов предложенные модели искусственных нейронных сетей.

4. Предложен новый метод анализа сигналов о состоянии объекта, расширяющий функциональные возможности способа-прототипа введением модифицированного цифрового кодирования для преобразования в единую форму представления различных по первичной форме представления сигналов о состоянии объекта, а также повышающий достоверность анализа введением процедуры объективного разделения сигналов на неизвестное заранее количество классов.

5. Разработана методика экспресс-диагностирования ТС РАСУ на основе регрессионной модели ТС с применением модифицированного кодирования сигналов при влиянии деструктивных факторов на линии управляющих воздействий РАСУ, формализация процедур которой позволяет автоматизировать диагностирование ТС РАСУ.

6. Блок-схема автоматизированного комплекса диагностирования, осуществляющего предлагаемую в работе методику диагностирования, представлена на рисунке Ф. 1.

Новизна предложенных научно-технических решений подтверждена тремя патентами на изобретение способов [90, 172, 222]. Это позволяет сделать общий вывод о завершенности научных исследований, в результате которых повышена достоверность результатов диагностирования технических средств распределенных автоматизированных систем управления в соответствии с поставленной целью диссертационной работы.

1. Залужный, А. Н. Перспективы Industrial Ethernet Электронный ресурс. / А. Н. Залужный // Электронный журн. «CONNECT! Мир связи». -М.: ИД «CONNECT», 2009. Режим доступа к журн.: http://www.connect.ru/, свободный — Загл. с экрана. - Яз. рус.

2. Гургенидзе, А. Т. Мультисервисные сети и услуги широкополосного доступа Текст. : Монография / А.Т. Гургенидзе, В.И. Кореш. -СПб.: «Профи», 2006. 400 с.

3. Гольдштейн, Б. С. Интеллектуальные сети Текст. / Б.С. Гольд-штейн, И.М. Ехриель, Р.Д. Рерле. М.: Радио и связь, 2000. - 324 с.

4. Бакланов, И. Г. Измерения в телекоммуникациях Электронный ресурс. / И. Г. Бакланов // Электронный журн. «CONNECT! Мир связи». -М.: ИД «CONNECT», 2003. Режим доступа к журн.: http://www.connect.ru/. - Загл. с экрана. - Яз. рус.

5. Левченко, А. Ф. Многофункциональные компьютерные системы измерения, диагностирования и контроля в области связи Текст. / А. Ф. Левченко // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. 2001. № 2. С. 62-64.

6. Технические средства диагностирования Текст. : Справочник. / В. В. Клюев, П. П. Пархоменко, В. Е. Абрамчук и др.; Под общ. ред. В. В. Клюева. — М.: Машиностроение, 1989. 672 с.

7. Надежность и эффективность в технике Текст. : Справочник. В Ют. / Ред. совет: В. С. Авдуевский и др. Справочные данные по условиям эксплуатации и характеристикам надежности. -М.: Машиностроение, 1990. -336 е.: ил.

8. Надежность и эффективность в технике Текст. : Справочник. В Ют. / Ред. совет: В. С. Авдуевский (пред.) и др. М.: Машиностроение, 1987. - Т. 9. Техническая диагностика. Под ред. В. В. Клюева, П. П. Пархоменко. -352 с.

9. Ксенз, С. П. Основы технической диагностики средств и комплексов связи и автоматизации управления Текст. / С. П. Ксенз. — JL: ВАС, 1989.-181 с.

10. Ксенз, С. П. Теоретические и прикладные задачи диагностирования средств связи и автоматизации Текст. / С. П. Ксенз, А. М. Лихачев, В. И. Климентов.- Л.: ВАС, 1990. 336 с

11. Мозгалевский, А. В. Техническая диагностика (непрерывные объекты) Текст. / А. В. Мозгалевский, Д. В. Гаскаров. М.: Высшая школа, 1975.-208 с.

12. ГОСТ 20911 89. Техническая диагностика. Термины и определения Текст. — М.: Издательство стандартов, 1990. — 13 с.

13. Пархоменко, П. П. Основы технической диагностики Текст. / П. П. Пархоменко, Е. С. Согомонян / Под ред. П. П. Пархоменко. М.: Энергия, 1981.-320 с.

14. Пат. 95108707 Российская Федерация, МПК6 G 01 В 23/00.

15. Мониторинг и анализ сетей. Методы выявления неисправностей Текст. / Эд Уилсон / Пер. с англ. О. Труфанов. М.: «ЛОРИ», 2002. - 250 с.

16. Funabiki, N. A neural network model for traffic control in multistage interconnection networks Text. / N. Funabiki, Y. Takefuji, Lee Cuo Chun // IJCNN-91, Seattle, Wash., July 8-12, 1991. Vol. 2, p. 898.

17. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ Текст. : Пер. с англ./ Дж.- О. Ким, Ч. У. Мюллер, У. Р. Клекка и др.; под. ред. Енюко-ва И.С. М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 е.: ил.

18. Atsushi, Н. ATM communications network control by neural networks Text. / H. Atsushi // IEEE Trans, on Neural Networks. 1990. - Vol. 1. № 1.

19. Fujii, R. Use of neural nets in channel routing Text. / R. Fujii, M. F. Tenorio, H. Zhu // IJCNN 89, Washington DC. - 1998. - Vol. 1. - P. 321 -325.

20. Hao, J. Predictive control of nonlinear systems based on identification by backpropagation networks Text. / J. Hao, J. Vandewalle, Sh. Tan // J. Neural Systems. 1994. - Vol. 5, № 4. - P. 335 - 344.

21. Бестругин, А. Р. Контроль и диагностирование телекоммуникационных сетей Текст. / А. Р. Бестругин, А. Ф. Богданова, Г. В. Стогов. — Спб.: Политехника, 2003. 174 е.: ил.

22. Советов, Б.Я. Построение сетей интегрального обслуживания Текст. / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. JL: Машиностроение, 1990. - 332 с.

23. Автоматизация производственных процессов и установок Текст. / Н. Г. Попович, А. В. Ковальчук, Е. П. Красовский. Киев : Вища шк. Головное изд-во, 1986. - 311с.

24. Мусаев, А. А. Алгоритмы аналитического управления производственными процессами Текст. / А. А. Мусаев // Автоматизация в промышленности. 2004. № 1. С 30-35.

25. Мусаев, А. А. Виртуальные анализаторы: концепция построения и применения в задачах управления непрерывными технологическими процессами Текст. / А. А. Мусаев // Автоматизация в промышленности. 2003. № 8. С 1-12.

26. Василец, В. И. Автоматизированный контроль и диагностирование технического состояния системы комплексной безопасности функционально опасного предприятия Текст. / В. И. Василец // Системы безопасности. 2008. №4. С. 136-142.

27. Аралбаев Т. 3. Методы и средства построения адаптивных систем мониторинга и диагностирования сложных промышленных объектов Текст. : дис. . д-ра техн. наук : 05.13.06 / Аралбаев Ташбулат Захарович. -Оренбург : 2004. 215 с.

28. А. с. 723516 СССР МКИ2 G 05 В 23/00. Способ распознавания аварийных состояний объектов контроля Текст. / Васин А. С., Венгерский Э. В. Михайлов Ю. С., Рапопорт Г. Н. № 2664738/18-24 ; заявл. 04.09.78 ; опубл. 25.03.80, Бюл. № 11, - 2 с.

29. А. с. 1205131 СССР МКИ4 G 05 В 23/00. Способ распознавания аварийного состояния объектов контроля Текст. / Васин А. С., Венгерский

30. Э. В. Михайлов Ю. С., Соловьев В.В., Ткаченко Ю. Н., Шилкин С. Н. № 3751740/24-24 ; заявл. 15.06.84 ; опубл. 15.01.86, Бюл. №2,-5 е.: ил.

31. А. с. 1596348 СССР МКИ5 G 06 F 15/46. Способ диагностирования преддефектного состояния технического объекта Текст. / Меньшиков В. А., Зозуля В. М. Серогодский В. В. № 4432913/24-24 ; заявл. 10.08.88 ; опубл. 30.09.90, Бюл. № 36, - 3 е.: ил.

32. Буков, В. Н. Три подхода к задаче контроля технического состояния Текст. / В. Н. Буков, И. М. Максименко // Автоматика и телемеханика. 1995. №3. С. 165-178.

33. Дмитриев, А. К. Основы теории построения и контроля сложных систем Текст. / А. К. Дмитриев, П. А. Мальцев. Л.: Энергоатомиздат. Jle-нингр. отд-ние, 1988. - 192 с.

34. Жирабок, А. Н. Диагностирование технических систем, заданных структурными схемами с нелинейными звеньями Текст. / А. Н. Жирабок, А.С. Якшин // Мехатроника. Автоматизация. Управление. 2006. №9. С. 44-51.

35. Пат. 2300838 Российская Федерация, МПК7 Н 04 В 3/46, 3/48.

36. Романенко, Ю. А. Логико-лингвистические методы диагностирования технических систем Текст. / Ю. А. Романенко. Серпухов: МО РФ, 2004.-170 с.

37. US). № 2007129725/09; заявл. 13.12.2005; опубл. 10.11.2009, Бюл. №31. -16 е.: ил.

38. Пат. 94030032 Российская Федерация, МПК6 Н04ВЗ/46, Н 04 В 17/00. Способ измерения фазового дрожания Текст. / Губанов Р.Г.; Заявитель и патентообладатель НЛП "Дальняя связь". № 94030032/09; заявл. 09.08.1994; опубл. 10.06.1996.

39. Пат. 2248671 Российская Федерация, МПК7 Н 04 В 17/00. Способ и устройство определения скорости передачи данных Текст. / Гармонов

40. A.В., Меняйлов Д.Е., Филатов А.Г. ; Заявитель и патентообладатель Корпорация "Самсунг Электронике" (KR). №2000132423/09; заявл. 25.12.2000; опубл. 20.03.2005. Бюл. №8. - 17 с.

41. Пат. 2250570 Российская Федерация, МПК7 Н 04 В 17/00. Устройство контроля работоспособности радиостанций Текст. / Федоренко

42. B.В., Будько П.А., Дорошев А.В., Арутюнян Р.А. ; Заявитель и патентообладатель СевКавГТУ. №2003103462/09; заявл. 05.02.2003; опубл. 20.04.2005. Бюл. №11.-7 с.

43. Пат. 2255420 Российская Федерация, МПК7 Н 04 В 1/10. Система и способ для точного прогнозирования отношения сигнала к помехе и коэффициента шума для улучшения функционирования системы связи

44. Текст. / By Квианг (US), Блэк Питер Дж. (US), Синдхушайна Нагабхушана (US); Заявитель и патентообладатель Квэлкомм Инк. (US). №2002109590/09; заявл. 12.09.2000; Конвенционный приоритет: 13.09.1999 US 09/394, 980; опубл. 27.06.2005. Бюл. №18. 20 с.

45. Пат. 2153224 Российская Федерация, МПК6 Н 04 В 7/05, Н 04

46. Пат. 2224373 Российская Федерация, МПК7 Н 04 В 7/204, Н 04 В 17/00. Станция технического контроля сигналов спутниковых линий связи Текст. / Долгополов В.Г., Стороженко Д.П., Христианов В.Д., Гончаров

47. А.Ф., Чован Г.В., Ткаченко В.П., Товстолип И.Н. ; Заявитель и патентообладатель ФГУП Ростовский-на-Дону научно-исследовательский ин-т радиосвязи. № 2002103195/09; заявл. 04.02.2002; опубл. 20.02.2004.

48. US). №96107901/09; заявл. 13.07.1995; опубл. 20.09.1999. Дата перевода заявки на национальную фазу: 13.04.1996.

49. Пат. 2142669 Российская Федерация, МПК6 Н 03 В 1/04, Н 04

50. Пат. 2262801 Российская Федерация, МПК7 Н 04 В 7/00.

51. Пат. 2297714 Российская Федерация, МПК7 Н 04 В 7/005. Система и способ для калибровки управления мощностью устройства радиосвязи

52. Текст. / Сахота Камал (US) ; Заявитель и патентообладатель Квэлкомм Инк. (US). №2004101967/09; заявл. 25.06.2002; дата перевода заявки на национальную фазу: 26.01.2004; опубл. 20.04.2007. Бюл. №11. - 17 с.

53. Справочник проектировщика АСУ ТП Текст. : Справочник. / Г. Л. Смилянский, Л. 3. Амилинский, В. Я. Баранов и др. Под. ред. Г. Л. Сми-лянского. М.: Машиностроение, 1983. - 527 е.: ил.

54. Пьявченко Т. А. Автоматизированные системы управления технологическими процессами и техническими объектами Текст. : Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРГУ, 1997. 128 с.

55. Карпов, Е. А. От каналов связи до мультисервисных сетей Текст. / Е. А. Карпов // Электросвязь. 2007. № 3. С. 2 5.

56. Убайдуллаев Р. Р. Волоконно-оптические сети Текст. / Р. Р. Убайдуллаев. М.: ЭКО-ТРЕНДЗ, 2000. - 267 с.

57. Бакланов, И. Г. Таблица, график, карта Электронный ресурс. / И. Г. Бакланов // Электронный журн. «CONECT! Мир связи». М.: ИД «CONNECT», 2005. - Режим доступа к журн.: http://www.connect.ru/. - Загл. с экрана. — Яз. рус.

58. Надежность технических систем Текст. : Справочник / Под ред. И. А. Ушакова. М.: Радио и связь, 1985. - 608 с.

59. ГОСТ 27002 89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения Текст. -М.: Издательство стандартов, 1989. - 37 с.

60. Наумов,В.Н. Автоматика и автоматизация производственных процессов в легкой промышленности Текст. : Учебник / В. Н. Наумов , Л. И. Пятов . М.: Легкая и пищевая промышленность. 1981. - 256 с.

61. Северцев, Н. А. Надежность сложных систем в эксплуатации и отработке Текст. / Н. А. Северцев. М.: Высшая школа, 1989. - 245 с.

62. Сафарбаков, А. М. Основы технической диагностики Текст. : Учебное пособие / А. М. Сафарбаков , А. В. Лукьянов, С. В. Пахомов. Иркутск: ИрГУПС, 2006. - 216 с.

63. Григорьев, А. В. Диагностика в технике. Понятия, цели, задачи Электронный ресурс.: Инф. портал «TRANSFORMaTopbi» / А. В. Григорьев,

64. В. Н. Сотов. Режим доступа: http://www.transform.ru/articles/html. - Загл. с экрана.

65. Андронов, А. М. Теория вероятностей и математическая статистика Текст. : Учебник для вызов / А. М. Андронов, Е. А. Копытов, JI. Я. Гринглаз. СПб.: Питер, 2004. - 461 с.

66. Белько, И. В. Теория вероятностей и математическая статистика. Примеры и задачи Текст. : Учебное пособие / И. В. Белько, Г. П. Свирид. Под. ред. Кузьмича К.К. 2-е изд., стер. - Минск.: Новое знание, 2004. -251 с.

67. Бёрд, Дж. Инженерная математика Текст. : Карманный справочник / Пер. с англ. М.: Издательский дом «Додэка - XXI», 2008. - 544 с.

68. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика Текст. : Учеб. пособие для вузов. 8-е изд., стер. / В.Е. Гмурман. — М.: Высшая школа., 2002. - 479 с.

69. Загоруйко, Н. Г. Методы распознавания и их применение Текст. / Н. Г. Загоруйко. -М.: Сов. Радио, 1972. 207 с.

70. Статистические методы обработки результатов наблюдений Текст. : Учебник для вузов. Под редакцией доктора технических наук профессора Юсупова Р. М. Мин. обороны СССР, 1984. - 687 с.

71. Теория распознавания и анализ сцен Текст. : Пер. с англ./ Р. О. Дуда, П. Е. Харт.; под. ред. Стефанюка В. Л. М.: Мир, 1976. - 511 с.

72. Шибанов, Г. П. Распознавание в системах автоконтроля Текст. / Г. П. Шибанов. М.: Машиностроение, 1973. - 319 с.

73. Методика выбора показателей для оценки надежности сложных технических систем Текст. М.: Издательство стандартов, 1977. - 43 с.

74. Портнягин, Н.Н. Теория, методы и эксперименты решения задач диагностики судовых электрических средств автоматизации Текст. / Н.Н. Портнягин, Г.А. Пюкке. СПб.: Судостроение, 2004. - 162 с.

75. Неханов, Г.С. Патентная документация, представленная патентными ведомствами и ВОИС в Интернете Текст. : Методическое пособие дляэкспертов / Г.С. Неханов, В.В. Максимова, Н.П. Кекишева и др. М.: ИНИЦ Роспатента, 2000. - 120 с.

76. Скорняков, Э.П. Патентные исследования в Интернете Текст. / Э.П. Скорняков, В.Р. Смирнова. М.: ПАТЕНТ, 2007. - 112 е.: ил., табл.

77. Фетина, В.Н. Заявка на подачу патента на изобретение или полезную модель (требования к оформлению) Текст. : пособие / В.Н. Фетина, М.А. Земляницын. -М.: ПАТЕНТ, 2006. 136 е.: ил.

78. Комплект справочно-поискового аппарата за 1994—2009 гг. на русском и английском языках на DVD Электронный ресурс. М.: ФГУ ФИПС, 2009. - 1 электрон, опт. диск (DVD-ROM).

79. БД RUPAT Полнотекстовая база данных по изобретениям Электронный ресурс. - М.: ФГУ ФИПС, 2009. - Режим доступа: http://www.fips.ru/wps/wcm/connect/content ru/inform resources/inform retrieva 1 system/, на платной основе.

80. Киселев, Н. В. Техническая диагностика методами нелинейного преобразования Текст. / Н. В. Киселев, В. А. Сечкин. Л.: Энергия, 1980. -109 с.

81. Михалевич, И. Ф. Структурный анализ элементов мультисер-висных сетей связи Текст. / И. Ф. Михалевич // Телекоммуникации. 2007. № 2. С. 2-9.

82. Сарвин, А. А. Диагностика и надежность автоматизированных систем Текст. : Письменные лекции / А. А. Сарвин, JI. И. Абакулина, О. А. Готшальк. СПб.: СЗТУ, 2003. - 69 с.

83. Баркова, Н. А. Современное состояние выброакустической диагностики машин Электронный ресурс. / Н. А. Баркова. — Режим доступа: http://www.vibrotek.com/russian/articles/sovrsost/index.htm. Загл. с экрана. -Яз. рус.

84. Рыбалко, В. В. Математическое моделирование процессов в объектах энергетики Текст. / В. В. Рыбалко. СПб.: ГОУВПО СПбГТУРП, 2008.-46 е.: ил.

85. Танеев, Р. М. Математические модели в задачах обработки сигналов Текст. : 2-е изд., испр. и дополн. / Р. М. Танеев. - М.: Горячая линия - Телеком, 2004. - 80 е.: ил.

86. Александров, В. В. Анализ данных на ЭВМ (на примере СИТО) Текст. / В. В. Александров, А. И. Алексеев, Н. Д. Горский. М.: Финансы и статистика, 1990. — 192с.

87. Невлюдов, И. Ш. Программно-технические средства диагностики цифровых модулей систем управления техническим оборудованием Текст. / И. Ш. Невлюдов, М. А. Омаров, Б. А. Шостак. Харьков: НТМТ, 2008.-216 с.

88. Шубинский, И. Б. и др. Активная защита от отказов управляющих модульных вычислительных систем Текст. СПб.: Наука, 1993. - 284 с.

89. Круглов, В. В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети Текст. : Учебное пособие / В. В. Круглов, М. И. Дли, Р.Ю. Голунов. М.: Изд-во Физико-математической литературы, 2001. - 224 с.

90. Hornik, К., Multilayer feed forward networks are universal approximates Text. / K. Hornik, M. Stinchcombe, H. White / Discussion paper, Department of Economics, University of California, San Diego, La Jolla, CA, 1988.

91. Волчихин, В. И. Основы обучения искусственных нейронных сетей Текст. : Учебное пособие / В. И. Волчихин, А. И. Иванов. — Пенза: Изд-во ПТУ, 2004.- 116 с.

92. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности Текст. / Г. К. Вороновский, К. В. Махотило, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев. Харьков: ОСНОВА, 1997. - 112 с.

93. Джейн, А. К. Введение в искусственные нейронные сети Текст. /

94. A. К. Джейн, Ж. Мао, К. М. Моиуддин // Открытые системы. 1997. № 41 С. 16 -24.

95. Каланн, Р. Основные концепции нейронных сетей Текст. : Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. — 288 с.

96. Комашинский, В. И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи Текст. / В. И. Комашинский, Д. А. Смирнов. М.: Горячая линия — Телеком, 2002. - 94 с.

97. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс Текст.: Изд. 2-е. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. - 1104 с.

98. Системный анализ в управлении Текст. : Учебное пособие /

99. B. С. Анфилатов, А. А. Емельянов, А. А. Кукушкин; Под ред. А. А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

100. Фомин, Я. А. Статистическая теория распознавания образов Текст. / Я. А. Фомин, Г. Р. Тарловский. М.: Радио и связь, 1986. - 264 с.

101. Фу, К. С. Структурные методы в распознавании образов Текст. : Пер. с англ. М.: Мир, 1997. - 319 с.

102. Kothari, R. On finding the number of cluster Text. / R. Kothari, D. Pitts // Pattern Recognition Letters. 1999. - Vol. 20. - 1999. - P. 405 - 416.

103. The handbook of data mining Text. / edited by Nong Ye Mahwah, New Jersey.: Lawrence Erlbaum Associates, Inc., Publishers. - 2003. - p. 689.

104. Комолов, Д. В. Модифицированное цепное кодирование сигналов о техническом состоянии объекта Текст. / Д.В. Комолов, Н.Г. Богданов // Телекоммуникации. 2010. № 1. С. 15 21.

105. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем Текст. / Н. П. Бусленко. М., Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», 1986.-356 с.

106. Советов, Б. Я. Моделирование систем Текст. : Учебник для вузов / 4-е изд., стер. / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. - М.: Высшая школа, 2005.-343 с.

107. Комолов, Д. В. Способ диагностирования современных телекоммуникационных систем Текст. / Д. В. Комолов, Е. В. Гречишников, В. А. Любимов // Телекоммуникации. 2007. № 3. С. 2 7.

108. Берк, Кеннет. Анализ данных с помощью Microsoft Excel. Текст. : Пер. с англ. / Кеннет Берк, Патрик Кэйри. М.: Издательский дом «Вильяме», 2005. - 560 е.: ил.

109. Горковенко, В. А. Методы статистического анализа в задачах планирования и управления НИОКР Текст. : Учебное пособие / В. А. Горковенко, О. Б. Ткалич. Л.: Издание ЛИИ, 1989. - 88 с.

110. Сигел, Э. Практическая бизнес-статистика Текст. : Изд. 4-е. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2008. - 1056 с.

111. Математика. Большой энциклопедический словарь Текст. / Гл. ред. Ю. В. Прохоров. 3-е изд. - М.: Большая Российская Энциклопедия, 1998.-848 е.: ил.

112. Маслович А. И. Прогноз дает компьютер Текст. / А. И. Масло-вич // Софтмаркет. 1996. № 23. С. 6 12.

113. Рабочая книга по прогнозированию Текст. / Под ред. Бестужева-Лада И.В. -М.: Мысль, 1982. С. 132-178.

114. Голицина, О. JI. Информационные системы Текст. : учеб. пособие / О. JL Голицина, Н. В. Максимов, И.И. Попов. М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2007.-496 е.: ил.

115. Петухов, Г. Б. Основы теории эффективности целенаправленных процессов Текст. / Г. Б. Петухов. Мин. обороны СССР, 1989. - 660 с.

116. Берганов, И. Р. Проектирование и техническая эксплуатация систем передачи Текст. : Учебное пособие для вузов / И. Р. Берганов, В. Н. Гордиенко, В. В. Крухмалев. М.: Радио и связь, 1989. - 272 с.

117. Барсуков, В. С. Каналы силового деструктивного воздействия на компьютерные системы Текст. / В. С. Барсуков // Jetinfo. 2000. № 2.

118. Гриняев, С. Н. Интеллектуальное противодействие информационному оружию. Сер. Информатизация России на пороге XXI в Текст. / С. Н. Гриняев. М.: СИНТЕГ, 1999. - 232 с.

119. Комолов, Д. В. Использование нейронных сетей для обеспечения устойчивости сетей связи в условиях внешних воздействий Текст. / Д. В. Комолов, Е. В. Гречишников, Ю. И. Стародубцев // Телекоммуникации. 2009. №2. С. 24-30.

120. Основы управления связью Российской Федерации Текст. / В. Б. Булгак, JI. Е. Варакин, А. Е. Крупнов и др. / Под ред. JI. Е. Варакина, А. Е. Крупнова. М.: Радио и связь, 1998. - 184 с.

121. Булгак, В. Б. Основы управления связью Российской Федерации Текст. / В. Б. Булгак, JI. Е. Варакин , А. Е. Крупнов : Под ред. JI.E. Варакина, А.Е. Крупнова. М.: Радио и связь, 1998. - 184 с.

122. Липатников, В. А. Информационная безопасность телекоммуникационных систем Текст. / В. А. Липатников, В. А. Малютин, Ю. И. Стародубцев. СПб.: ВУС, 2002. - 476 с.

123. ГОСТ РВ 52216-2004. Связь военная. Термины и определения Текст. -М.: Изд-во стандартов, 2004. 11 с.

124. Галушкин, А. И. Оценка производительности нейрокомпьютеров Текст. / А. И. Галушкин, А. И. Крысанов // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. 1998. № 4. С. 22-23.

125. Дьяконов, В. П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6 в математике и моделировании Текст. : Серия «Библиотека профессионала» / В. П. Дьяконов. М.: COJIOH-Пресс, 2005. - 576 е.: ил.

126. Медведев, В. С. Нейронные сети. MATLAB 6 Текст. / В. С. Медведев, В. Г. Потемкин / Под. общ. ред. к.т.н. В. Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ - МИФИ, 2002. - 469 с.