Методы и модели диагностирования технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин

Шевцов, Владимир Иванович

Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и модели диагностирования технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин

кандидата технических наук: Шевцов, Владимир Иванович
город: Санкт-Петербург
год: 2012
специальность ВАК РФ: 05.13.01

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Методы и модели диагностирования технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин»

Автореферат диссертации по теме "Методы и модели диагностирования технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин"

На правах рукописи

Шевцов Владимир Иванович

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПОЖАРНЫХ И АВАРИЙНО-СПАСАТЕЛЬНЫХ

МАШИН

05.13.01 - системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 2 Мцр ¡2

005014971

Санкт-Петербург - 2012

005014971

Работа выполнена в Санкт-Петербургском университете Государственной противопожарной службы МЧС России.

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент Архипов Геннадий Федорович Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Куколев Максим Игоревич

кандидат технических наук, доцент Терёхин Сергей Николаевич

Ведущая организация: Санкт-Петербургский Государственный Технологический институт (Технический университет).

Защита состоится «01» марта 2012 г. в 12.00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 205.003.04 при Санкт-Петербургском университете Государственной противопожарной службы МЧС России по адресу: 196105, Санкт-Петербург, Московский пр., Д 149.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России

Автореферат разослан «_» января 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор технических наук, профессор

Шарапов С.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Обеспечение пожарной безопасности является одной из важнейших функций государства. Нормативное правовое регулирование вопросов пожарной безопасности, а также организации деятельности пожарной охраны осуществляется законодательством Российской Федерации о пожарной безопасности, которое основывается на Конституции Российской Федерации и включает в себя Федеральный закон от 22 июля 2008 г. № 123-Ф3 «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности», принимаемые в соответствии с ним федеральные законы и иные нормативные правовые акты, а также законы и иные нормативные правовые акты субъектов Российской Федерации, муниципальные правовые акты.

Развитие конкурентоспособной рыночной экономики нашей страны требует повышения технического уровня пожарной и аварийно-спасательной техники и уровня ее эксплуатации. Повышение технического уровня пожарных автомобилей, используемых при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций, решается по следующим основным направлениям:

- создание машин и оборудования с улучшенными технико-экономическими параметрами, высокой надежностью и качеством;

- применение при создании новых машин и оборудования блочно-модульного принципа проектирования с использованием унифицированных узлов и агрегатов;

- повышение мощности выпускаемых машин, степени их универсальности, а также перевод на специальные шасси и расширение номенклатуры сменных рабочих органов;

- внедрение дистанционных систем управления;

- снижение трудоемкости технического обслуживания и ремонта машин;

- создание комфортных условий для обслуживающего персонала путем повышения безопасности и улучшения показателей эргономики.

От руководителя и организатора современного процесса эксплуатации пожарной и аварийно-спасательной техники требуются знания принципов действия и устройства пожарных машин и оборудования, факторов, влияющих на их производительность и качество выполняемых работ, а также основ рационального выбора и правильной эксплуатации машин.

Все пожарные машины должны обладать высокой надежностью, а также иметь хорошую ремонтопригодность и сохраняемость. Общеизвестно, что под надежностью понимается общее свойство машины, обусловленное ее безотказностью и долговечностью, где безотказность это свойство машины

непрерывно сохранять работоспособность в течение некоторого времени или некоторой наработки без вынужденных перерывов, а долговечность это свойство машины сохранять работоспособное состояние до наступления предельного состояния при установленной системе технического обслуживания и ремонта.

Особое значение в повышении уровня технической готовности пожарных и аварийно-спасательных машин имеет обоснованная организация системы их диагностирования, которая должна базироваться на диагностических моделях, учитывающих специфику использования специальной техники.

Решение этих задач требует разработки методов, моделей и алгоритмов эффективной диагностики, применимых не только в конкретной прикладной области, но обладающих свойством общности для большого класса технических систем.

Целью настоящего диссертационного исследования является повышение уровня технической готовности пожарной и аварийно-спасательной техники на основе научно-обоснованных методов и моделей диагностирования их технического состояния.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих научных задач:

- проведение системного анализа опыта эксплуатации пожарных и аварийно-спасательных машин;

- определение специфических факторов диагностирования пожарной и аварийно-спасательной техники в условиях эксплуатации;

- обоснование структуры, характеристики показателей системы диагностирования;

- разработка диагностических моделей пожарной и аварийно-спасательной техники;

- разработка методики обоснования задач и критериев организации системы технического диагностирования.

Объект исследования - пожарная и аварийно-спасательная техника.

Предмет исследования - система диагностирования пожарных и аварийно-спасательных машин.

В качестве методологической основы проведенного исследования взят системный подход, заключающийся в комплексном рассмотрении основных факторов, влияющих на техническую готовность специальной техники, в том числе и специфики человеческого звена.

Теоретической основой исследования являются методы и модели теории вероятностей, алгебры, логики, дифференциальных уравнений, математической

статистики.

Основные научные результаты и их новизна:

1. Диагностические модели технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин. Новизна данного результата заключается в комплексном рассмотрении способов и процедур диагностики с учетом технической и эргатической составляющих диагностической системы «человек-техника».

2. Показатели деятельности человека-оператора в процессе диагностирования пожарных и аварийно-спасательных машин. Новизна данного результата заключается в обосновании требуемых для решения задач диагностики характеристик человека-оператора и разработке алгоритмов количественной оценки эффективности деятельности человека в процессе выполнения диагностических процедур.

3. Методика обоснования критериев и задач организации системы диагностирования пожарных и аварийно-спасательных машин. Научная новизна данного результата заключается в том, что каждой конкретной задаче ставится соответствующий ей критерий, позволяющий количественно оценить эффективность ее решения.

Теоретическое значение полученных результатов заключается в том, что диагностические модели, показатели деятельности человека-оператора в процессе реализации диагностических процедур и методы прогнозного анализа носят общенаучный характер и могут быть использованы для более широкого класса специальных систем.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в доведении теоретических выводов до конкретного инженерного результата, разработке рекомендаций по созданию, функционированию и развитию системы диагностирования технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин.

Достоверность основных положений и выводов заключается в корректном применении современного математического аппарата, экспериментальной проверке разработанных теоретических результатов и сходимостью количественных показателей, полученных в работе, с опытом эксплуатации специальных систем.

На защиту выносятся:

1. Диагностические модели технического состояния пожарных и аварийно спасательных машин.

2. Показатели деятельности человека-оператора в процессе выполнения диагностических процедур и алгоритмы количественной оценки ее эффективности.

3. Методика обоснования критериев и задач организации системы диагностирования специальной техники.

Реализация и апробация научных исследований.

Основные положения диссертационного исследования внедрены в практическую деятельность Государственного учреждения «Производственно-технический центр федеральной противопожарной службы Северо-Западного регионального центра по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий». Используются в учебном процессе Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России.

Основные положения диссертации получили апробацию в тематических выступлениях автора на 1У-ой Международной научно-практической конференции «Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы», Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России (17 ноября 2011 г. СПб); Научно-практической конференции «Молодые ученые о системе обеспечения безопасности в условиях природных и техногенных чрезвычайных ситуаций в первой половине XXI века», Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России (17 октября 2011 г. СПб); VI Международной научно-практической конференции «Подготовка кадров системе предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций», Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России (17 октября 2011 г. СПб). Кром того, результаты исследования изложены в научных публикациях автора.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, пятнадцати параграфов, заключения и списка использованной литературы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность диссертационной работы, отражены цель, задачи, объект и предмет исследования, научная новизна и практическая значимость, основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ систем управления, технического обслуживания и ремонта пожарных и аварийно-спасательных машин, определена область их применения. Изучены особенности прогнозирования технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин.

Каждая пожарная машина состоит из сборочных элементов, выполняющих определенные функции при ее работе: силового оборудования для получения механической энергии; рабочего оборудования для непосредственного проведения работ по ликвидации чрезвычайных ситуаций; нового оборудования для передвижения машины; передаточных механизмов (трансмиссий), связывающих рабочее и ходовое оборудование с силовым; системы управления для запуска,

остановка и изменения режима работы силового оборудования, включения, выключения, реверсирования, регулирования скоростей и торможения механизмов и рабочего органа машины.

Машина представляет собой устройство, совершающее полезную работу с преобразованием одного вида энергии в другой. Определенные требования, наряду с деталями, предъявляются к сборочным элементам и к самим машинам. Основные требования, характеризующие одновременно качество пожарных и аварийно-спасательных машин можно представить рядом показателей: назначение; надежность; стандартизация и унификация; безопасность; технологичность; транспортабельность, а также экологичность, эргономичность, эстетичность и экономичность.

Представлены принципы классификации и индексации специальных машин.

Большую часть машин, применяемых при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций различного характера, составляют пожарные автомобили. При выполнении работ, связанных с разборкой завалов, извлечением пострадавших из автомобилей, проведением других видов спасательных работ используют аварийно-спасательные машины и оборудование.

Пожарные автомобили являются основными техническими средствами пожарной охраны, обеспечивающими доставку сил и средств к месту пожара, ведение основных действий по тушению пожаров, спасанию людей и материальных ценностей.

В соответствии с ГОСТ Р 53247-2009 Техника пожарная. Пожарные автомобили. Классификация, типы и обозначения, пожарные автомобили это оперативные транспортные средства на базе автомобильных шасси, оснащенные пожарно-техническим вооружением, оборудованием, используемым при пожарно-спасательных работах.

Одним из основных направлений повышения производительности и качества работ, выполняемых пожарными и аварийно-спасательными машинами, является автоматизация систем управления.

Рассмотрены и проанализированы основные положения автоматизации систем управления пожарных и аварийно-спасательных машин.

Требования, предъявляемые к машинам, механизмам, устройствам и технологическому оборудованию с каждым годом возрастают и могут быть удовлетворены только при достаточном оснащении средствами автоматизации, позволяющими освободить человека от монотонного и непосредственного управления техническим процессом. Все машины, оборудование, технологические процессы, функционирующие без непосредственного участия человека, действуют в

соответствии с определенной программой, в которой должен содержаться алгоритм-предписание о последовательности выполнения операций и их характере. Наиболее совершенные системы способны корректировать программу в соответствии с внешними и внутренними условиями для наиболее точного выполнения алгоритма.

Значительному повышению общего технического уровня производства способствует внедрение в практику автоматизации пожарных и аварийно-спасательных машин микропроцессорной техники. Учитывая необычайно широкие возможности современной вычислительной техники для автоматизации машин, наличие компактных запоминающих устройств, обладающие большой емкостью и позволяющих хранить в них довольно сложные программы управления, можно создать с помощью микропроцессорной техники машины с очень высоким уровнем автоматизации. Микропроцессорная техника придает системам автоматического управления новую технологическую, функциональную, эксплуатационную гибкость и универсальность, простоту программирования и перепрограммирования при изменении состава технологического оборудования и самого процесса, сравнительную дешевизну и надежность работы систем управления.

Основным направлением использования современной микропроцессорной техники в пожарных и аварийно-спасательных машинах является оптимизация режимов работы машин по критериям минимального потребления топлива и наименьших механических нагрузок на основные узлы, а также автоматическое диагностирование работы машины в целом и тестирование отдельных ее элементов: двигатель; трансмиссия; гидросистема; система автоматики и другие элементы.

Автоматическое диагностирование и тестирование позволяют не только своевременно обнаруживать повреждения в системе и сокращать продолжительность аварийных простоев за счет быстрой и четкой информации о неисправных элементах, но и повышают надежность, работоспособность и долговечность машин.

В настоящее время идет подготовка к массовому использованию в пожарных и аварийно-спасательных машинах микропроцессоров для управления двигателями внутреннего сгорания, трансмиссией и приводом рабочих органов. Центральное звено такой микропроцессорной системы, как представлено на рисунке 1, является модель реально протекающего процесса, микропроцессорная система включает три компонента: модельное состояние, описывающее реальный процесс во времени; функцию модификации состояний, описываемых по сигналам от датчиков и функцию предсказания определенного модельного состояния, на основании чего и формируется набор машинных команд.

Рисунок 1 - Компоненты микропроцессорной программы управления пожарными и аварийно-спасательными машинами.

Использование в пожарных и аварийно-спасательных машинах микропроцессорной техники в сравнении с традиционной дает ряд существенных преимуществ: простота перестройки системы с пульта управления за счет изменения программы при замене технологического оборудования и изменения условий производства; широкая информация о технологическом процессе, контроле и учете горючесмазочных материалов; оптимизация технологических процессов в целях уменьшения расхода сырья, топлива, энергии и других материалов; формирование и регистрация объективной технико-экономической информации; высокая надежность и резкое сокращение нестандартного оборудования.

Рассмотрены особенности прогнозирования технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин.

В результате анализа состояния вопроса, в соответствии с целью диссертационного исследования было установлено, что:

1. В настоящее время при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций различного характера используется огромный парк пожарных и аварийно-спасательных машин и оборудования, позволяющий комплексно решать основные задачи, возложенные на МЧС России.

2. Повышение технического уровня основных видов пожарных машин

обеспечивается за счет повышения их единичной мощности и производительности, универсальности и технологических возможностей, надежности и долговечности, улучшения удельных показателей важнейших рабочих параметров, применения современных систем автоматизации управления рабочими процессами машин.

3. Общие требования к системам управления машин заключаются в том, чтобы управление оборудованием осуществлялось с минимальной затратой усилий водителя и способствовало достижению максимальной производительности машины. Одним из направлений повышения производительности и качества работ, выполняемых машинами, является автоматизация систем управления.

4. В стране принята планово-предупредительная система технического обслуживания и ремонта пожарных и аварийно-спасательных машин. Эта система представляет собой комплекс организационно-технических мероприятий, проводимых а плановом порядке. Среди работ по техническому обслуживанию машин предусмотрены и диагностические работы. Диагностирование специальных машин, которое заключается в определении их технического состояния без предварительной разборки, позволяет предусмотреть появление неисправностей и принять меры, предупреждающие нарастание износов сопряженных деталей, существенно важным является то обстоятельство, что в результате проведения диагностирования представляется возможным установить остаточный ресурс машины и ее сборочных единиц, то есть определить время нормальной работы машины до ее капитального ремонта.

5. В исследовании под технической диагностикой понимается область знаний, охватывающая теорию, методы и средства определения технического состояния объекта исследования, В выполненном исследовании объектом диагностирования принята машина, как многоуровневая техническая система, состоящая из многочисленных систем различного целевого назначения.

6. Общим понятием теории надежности и технической диагностики является работоспособность, которое используется для обозначения класса состояний объекта диагностирования, находясь в котором он выполняет свойственную ему функцию, В исследовании принято считать состояние, при котором значения всех диагностических признаков, характеризующих способность объекта диагностирования выполнять заданные функции, соответствуют установленным техническим нормам, называют работоспособным. Под неработоспособным состоянием в исследовании понимается состояние, при котором значение хотя бы одного диагностического признака, характеризующего выполнение заданной функции, не соответствует установленным требованиям.

7. В исследовании в основу технической диагностики положены следующие исходные понятия:

1) допущение о том, что объект диагностированным может находиться в конечном множестве состояний. Состояние объекта диагностирования под воздействием внешних факторов и вследствие внутренних необратимых процессов изменяется непрерывно. Однако, из-за ограниченных возможностей измерительных средств на практике фиксируется ограниченное множество состояний;

2) решение задачи по оценке состояния объекта диагностирования сводится к анализу множества или подмножеств при контроле работоспособности, при поиске возникшего дефекта, при прогнозировании технического состояния объекта диагностирования;

3) возникновение в объекте дефекта не означает, что он неработоспособен. Заключение о том, что объект диагностирования работоспособен, не означает, что в нем дефекты отсутствуют. С другой стороны, если объект диагностирования неработоспособен, то в нем обязательно имеется дефект;

4) в процессе диагностирования участвуют: объект диагностирования, средства технического диагностирования, человек-оператор;

В исследовании под методом диагностирования понимается совокупность приемов и способов, позволяющих дать объективное заключение о состоянии объекта диагностирования. Оценка состояния специальной техники может осуществляться путем рабочего или тестового диагностирования. Достоинством рабочего диагностирования является то, что для его реализации не нужны специальные генераторы, вырабатывающие тестовые воздействия. Методами рабочего диагностирования в исследовании выявлены: по выходу объекта диагностирования, по выходу структурой единицы объекта диагностирования, по алгоритму функционирования, по внешним признакам; по косвенным признакам. При тестовом диагностировании в исследовании приняты условия, когда объект диагностирования функционирует и не функционирует и применен одиночный и многомерный тесты.

Во второй главе приводится описание системы диагностирования технологических процессов. На основе проведенного анализа, описывается разработанная методика обоснования критериев и задач организации системы диагностирования.

Система диагностирования, как говорилось выше, включает в себя три элемента: объект диагностирования; средства технического диагностирования;

человек-оператор. В зависимости от назначения, специфики использования и расположения объекта система диагностирования может иметь различную структуру. В исследовании под структурой системы понимается устойчивая упорядоченность в пространстве и во времени ее элементов и связей. Все возможные структуры можно свести к небольшому числу типовых структур. На рисунке 2 приведена структурная схема системы рабочего диагностирования.

Рисунок 2 - Структурная схема системы рабочего диагностирования

Диагностирование в этом случае осуществляется в период выполнения объектом его рабочих функций, то есть является рабочим. Средства играют пассивную роль при диагностировании, они только воспринимают от объекта и перерабатывают информацию, характеризующую качество выполнения им рабочих функций. Человек-оператор не имеет непосредственного контакта с объектом. Он лишь взаимодействует со средствами диагностирования, воспринимает информацию, управляя диагностированием, и принимает решения об использовании объекта. Такую структуру система диагностирования имеет в тех случаях, когда по характеру использования прерывать работу объекта для диагностирования невозможно, когда объект расположен в труднодоступных местах и когда введение в объект тестовых воздействий с целью диагностирования недопустимо.

Самыми распространенными постановками задач организации СД могут быть:

1. Наиболее общая. Определить показатели- Пь ГЬ, П3, И, Д, обеспечивающие К™« или Кф.

2. Заданы: организация использования - И и диагностирования - Д. Определить П] П2, П3, обеспечивающие Ктах и КТр

3. Заданы требования к элементам системы диагностирования П1, П2, П3. Определить требования к режимам использования - И и диагностирования - Д, обеспечивающие Ктах или К,р.

4. Объект диагностирования разработан (известны П) и для него жестко заданы режимы использования - И и диагностирования - Д. Определить требования

к средствам диагностирования - П2- и человеку-оператору - П3, обеспечивающие

Ктах ИЛИ Кф.

5. Известны показатели организации использования - И, диагностирования -Д, элементов системы диагностирования П,, П2, П3 , необходимо определить значение критерия - К.

Первые четыре задачи оптимизационные, пятая - расчетная. В связи с тем, что техническая диагностика является средством повышения ремонтопригодности и поддержания безотказности ОД желательно, чтобы критерий К зависел от показателей безотказности, ремонтопригодности и приспособленности к диагностированию. Для этого в дальнейшем необходимо считать, что показатели П,, П2, П3 включают эти показатели, то есть Г^ = (Б[, РпЬ Пд[); П2 = (Б2, Рп2, Пд2); П3 = (Бз, Пя3),

где Бь Б2, Б3 - показатели безотказности;

Рп],Рп2 - показатели ремонтопригодности;

Пд„ Пд2, Пд3 - показатели приспособленности к диагностированию ОД, ТСД и

40.

С учетом этого количество задач организации СД может значительно увеличиться.

В дальнейшем необходимо сформулировать математическую постановку задачи в общем виде.

о= о

Во втором случае для обеспечения требуемого уровня критерия организации Кф необходимо решить уравнение

К(х)=Ктр при ограничениях (2)

Существует, по крайней мере, одна комбинация значений показателей х-которая является решением этого уравнения. Сначала определяется целевая функция, позволяющая свести эту задачу к оптимизационной. Обозначим через

^(х,,...,*,,...,^,^-^)^ (3)

вектор, доставляющих максимум функции К(Х), то есть К(Х0) = К(х0=шах К(х)) Где-Х - наилучшие значения показателей.

Единственность решения задачи требует переводу уравнения (2) в число ограничений. В качестве целевой функции целесообразно использовать функцию близости векторов Х0 и X, то есть решения уравнения (2) и обеспечить в процессе оптимизации ее в минимум

штЛ(д-,х0)= тт ^

;=». I1

при ограничениях /,,: х" < .г < х* К(Х)=Ктр

В связи с тем, что показатели, входящие в К(Х) могут различаться по величине на несколько порядков вследствие различной физической природы (вероятность, время), то отыскивая К(Х, Х0) целесообразно нормировать показатели, введя коэффициенты масштабирования. Такая задача является универсальной. Она не зависит от количества искомых показателей Xj и необходимости минимизации или максимизации отдельных показателей. Для решения поставленной задачи может быть использован метод штрафных функций, как наиболее универсальный.

Вид выражения для К во многом определяется выбором критерия организации СД. В качестве К можно выбрать вероятность нахождения СД в одном или нескольких состояниях. Для большинства технических объектов такие состояния работоспособны. При этом можно определить готовность ОД к использованию. Воспользуемся критерием организации СД -показателем готовности Пг, определяющим вероятность того, что ОД работоспособен в произвольный момент времени.

Методика получения выражения для К в случаях, когда переход из состояния в состояние вероятностный (марковский или полумарковский) сводится к следующему:

1. Определить совокупность состояний СД 5 = {5(},/ = 1,л на основе анализа режимов эксплуатации.

2. Построить граф в (Р, 0). Множество вершин Р = \р,\Л = графа соответствует числу п обобщенных состояний и представляет собой множество вероятностей нахождения СД в соответствующих состояниях. Множество ветвей-() = 1@и\,1 = \,п определяет множество возможных переходов СД из состояния в

состояние. Если процесс переходов принят однородным марковским случайным процессом, то каждой 1-ой вершине (состоящие графа соответствует вероятность нахождения СД в ¡-м состоянии, а оператор ветви графа переходов представляет собой интенсивность перехода =сош1.

Если процесс перехода СД из состояния в состояние принят полумарковский случайный процесс (ПМП), то вершинам графа соответствуют вероятности нахождения СД в этом состоянии, а каждая ветвь характеризуется вероятностью Р^ перехода из 1-го состояния в ]-е состояние и условной средней длительностью М(Ту) пребывания СД в состоянии до перехода в состояние SJ при условии что

переход осуществляется мгновенно.

3. Составить систему уравнений по графу С(Р, ()) на основе правила, что алгебраическая сумма входящих в вершину сигналов равна О. Знак «+» присваивается входящему сигналу, знак «-» - выходящему. Число уравнений соответствует числу вершин в графе.

Если процесс переходов однородный марковский процесс, то система уравнений связывает вероятности Р1 пребывания СД в различных состояниях с

интенсивностями переходов qt=~--^i при 1 —> 0 может быть представлена

г,

матричными уравнениями вида РВ = О, при условии где Р - вектор

вероятностей; В - матрица коэффициентов.

Если процесс переходов полумарковский случайный процесс, то система уравнений имеет вид

= (5)

при условии =1

I-1

Где я1 - стационарная вероятность пребывания СД в состоянии- Sj без учета средней длительности Г, пребывания в этом состоянии; Ру - стационарная вероятность пребывания СД в состоянии 5, с учетом длительности Т, пребывания в этом состоянии.

4. Решить систему уравнений для случая одностороннего марковского процесса или для случая полумарковского процесса относительно р, и л,. Затем, выбрав одну из этих вероятностей (р, или гг, ) в качестве базовой (р6 или 7гД приводят все остальные вероятности к базовой введением коэффициентов А; или А;,

причем для случая однородного марковского процесса Д. = — а для случая

Р6

полумарковского процесса Д = —.

Ре *

5. Выбрать совокупность 5* из т состояний (5' б 5), которая интересует проектировщика СД. При оценке готовности ОД в эту совокупность входят все состояния, характеризующие работоспособность ОД, а критерий К трансформируется в показатель готовности П]. В общем случае эта совокупность может включать и другие состояния.

6. Определить вероятность нахождения СД в интересующих нас состояниях. Если процесс переходов полумарковский процесс, то вероятность будет

к = -ы--(7)

Для каждого состояния 5/ -определяют безусловную длительность Т/ пребывания СД в этом состоянии

Для каждого состояния Si из выбранной совокупности ш

состояний определяют среднее значение Ты для безусловной длительности отсутствия дефектов в течение Г,

ГИ=^„(/)Л, (8)

Где Р0 - 0) - вероятность того, что в течение времени I в ОД не возникнет дефект.

Значение К, полученное из выражения (6) или (7), выбирается в качестве критерия организации СД.

В диссертации рассмотрены примеры алгоритмов имитации дискретного и непрерывного марковского процесса, рассмотрим один из них.

Модель марковского процесса представим в виде графа, в котором состояния (вершины) связаны между собой связями (переходами из /-го состояния в _/'-е состояние), представлена на рисунке 3.

4 ^ _.....' ■,

Т /./л;' |

) ] ' * / | - ; & )

~.....\ \ /д. У'

"■■-./ л ;

Рисунок 3 - Пример графа марковского процесса с непрерывным временем.

Каждый переход характеризуется плотностью вероятности перехода Ау. по определению:

я (ДО

Л,- = Игп —--(9)

'■> д/—>о д; у '

При этом плотность понимают как распределение вероятности во времени. Переход из /-го состояния ву'-е происходит в случайные моменты времени, которые определяются интенсивностью перехода Я,у.

К интенсивности переходов (здесь это понятие совпадает по смыслу с распределением плотности вероятности по времени I) переходят, когда процесс непрерывный, то есть, распределен во времени.

Зная интенсивность появления событий, порождаемых потоком, можно сымитировать случайный интервал между двумя событиями в этом потоке:

ти =~Ln{R) (10)

ли

где г,у — интервал времени между нахождением системы в i-ом и j-ом состоянии.

Система из любого ¡-го состояния может перейти в одно из нескольких состоянийj,j + 1,7 + 2, ..., связанных с ним переходами Xip ь Я,у + 2,

В _/-е состояние она перейдет через г,(; в (J + 1 )-е состояние она перейдет через Гу + ь в (/ + 2)-е состояние она перейдет через Гу + 2 и т. д.

Система может перейти из ;-го состояния только в одно из этих состояний, причем в то, переход в которое наступит раньше.

Поэтому из последовательности времен: г,у, г,у+ь ту + 2 и т.д. надо выбрать минимальное и определить индекс j, указывающий, в какое именно состояние произойдет переход.

Промоделируем работу автоцистерны пожарной АЦ-2,5-40 (АП), которая может находиться в следующих состояниях: 50 - (АП) исправна, свободна (простой); 5| - (АП) исправна, занята (тушение пожара); S2 - (АП) исправна, замена навесного оборудования (переналадка) ).гР_ < ~ (АП) неисправна,

(диагностирование, ремонт) Ап < А3о.

Зададим значения параметров Â, используя экспериментальные данные, получаемые в производственных условиях: Я01 - поток на тушение пожара (без переналадки); л10 - поток на тушение пожара (с переналадкой); Лп - поток отказов оборудования; Я30 - поток восстановлений. На рисунке 4 видно, что реализовавшаяся цепь выглядит так: S(rS¡ Переходы произошли в

следующие моменты времени: То-Т\-Тт-Ту-..., где Т0 = О,Т\= toi, Т2 = x0i + Хю-

Применяя данную модель можно например определить среднее время, необходимое для диагностирования технического состояния и ремонта автоцистерны пожарной АЦ-2,5-40 в течение месяца 7'ср = (Т0 + Г, + Т2+ T-¡)!N. Алгоритм имитации будет иметь следующий вид, представленный на рисунке 5.

— тог- Т01-

—'

■ к, =~1/Л, •1п'"

т на ^

1г„;=-1Д2-1пг

. Гг-10 =-1До'1пг

ПИП

г.. = -1/Л,, - 1п/'

71 Г, Г.

Рисунок 4 - Пример моделирования непрерывного марковского процесса с визуализацией на временной диаграмме (белым цветом указаны запрегценные.черным - реализовавшиеся состояния).

марковского процесса на примере имитации работы автоцистерны пожарной АЦ 2,5-40.

В исследовании обосновано, что под структурой системы диагностирования понимается устойчивая упорядоченность в пространстве и во времени ее элементов и связей. Система диагностирования включает три элемента: объект диагностирования; средства технического диагностирования; человека-оператора.

Структура системы диагностирования в исследовании представлена двух видов." рабочего и тестового диагностирования.

При тестовом диагностировании структура диагностирования отличается от рабочего тем, что объект диагностирования не участвует в рабочем процессе. Структура тестового диагностирования существенно изменяется, что объясняется разделением диагностических средств на две характерные части: активные и пассивные средства.

В исследовании обосновано, что система диагностирования взаимодействуют в процессе оценки состояния технических объектов, обеспечивая требуемую достоверность диагноза. Для того, чтобы можно было сравнить различные системы диагностирования между собой и оценить достигнутый ими эффект используют целый ряд показателей, основные из которых строго определены по ГОСТу.

В исследовании выявлено, что системы диагностирования могут изменяться в зависимости от характера использования объекта диагностирования - непрерывно или периодически.

В исследовании обоснована приспосабливаемость объекта к диагностированию и оценивается следующими показателями:

1) коэффициент полноты проверок, рассчитываемый разными способами;

2) коэффициент глубины поиска дефектов;

3) среднее время подготовки объекта к диагностированию.

В исследовании предложены пути повышения приспосабливаемое™ объекта диагностирования к диагностированию:

1) взаимное согласование устройств сопряжения (разъемов, колодок, переходников, штуцеров и других устройств);

2) приспособленностью объекта к методам и средствам диагностирования;

3) безопасностью соединения устройств сопряжения объекта диагностирования и средств технического диагностирования;

4) снижением трудоемкости подготовки к диагностированию;

5) легкодоступностью и легкосъемностью устройств сопряжения;

6) разработкой специальных устройств сопряжения, обеспечивающих рациональное ограничение их номенклатуры.

6. В выполненном исследовании, в зависимости от решаемых задач

диагностирования, предлагается технические средства диагностирования подразделять на следующие виды:

1) контроля технического состояния;

2) поиска дефектов;

3) прогнозирования технического состояния;

4) контроля и прогнозирования технического состояния;

5) контроля технического состояния и поиска дефектов;

6) контроля и прогнозирования технического состояния, поиска дефектов.

7. В исследовании обоснованы показатели надежности технических средств диагностирования, которые характеризуют:

1) вероятность безотказной работы, то есть вероятность того, что в пределах заданной наработки на отказ технических средств диагностирования, отказа не возникает. Величина вероятности безотказной работы рассчитывается по различным формулам в зависимости от закона распределения отказов элементов;

2) коэффициент готовности, который представляет собой вероятность того, что технические средства диагностирования откажутся работоспособными в произвольный момент времени, кроме планируемых периодов, в течение которых использование их по назначению не предусматривается, и характеризует как безотказность, так и ремонтопригодность технических средств диагностирования;

3) вероятность правильной работы технических средств диагностирования.

Третьим элементом системы диагностирования является человек-

оператор, где основной его характеристикой является надежность.

В исследовании обоснованы требования, которые должны быть удовлетворены при проектировании пульта оператора:

1) размещение органов управления в оптимальной моторной зоне;

2) порядок расположения должен соответствовать алгоритму деятельности человека-оператора;

3) согласование направления их движения с изменением регулируемых величин (перемещение органа управления от себя, вверх, вправо должно вызывать включение, пуск, увеличение координаты, нажатие верхних, передних и правых кнопок должно вызывать выключение;

4) размеры и форма органов управления должны быть удобны для захвата и приложения усилий.

В диссертации обоснована методика получения выражения для критерия организации системы диагностирования. Методика получения выражения для критерия организации системы диагностирования в случаях, когда переход из состояния в состояние вероятностный (марковский или полумарковский) сводится к

следующему:

1) определить совокупность состояний системы диагностирования на основе анализа режимов эксплуатации;

2) построить граф;

3) составить систему уравнений по графу на основе правила, что алгебраическая сумма входящих в вершину сигналов равна О;

4) решить систему уравнений для случаев марковского или полумарковского процесса;

5) Выбрать совокупность из множества состояний, которая интересует проектировщика системы диагностирования;

6) Определить вероятность нахождения системы диагностирования в интересующих нас состояниях.

В третьей главе приводится описание способов, процедур и методов анализа диагностических моделей технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин, на основе которых, исходя из поставленной цели, разработан алгоритм диагностирования пожарных и аварийно-спасательных машин и алгоритм единицы деятельности человека-оператора.

Обеспечить требуемый уровень приспособленности объекта к диагностированию можно только в том случае, если уже с первого этапа его проектирования будут учитываться требования технической диагностики. В общем случае под ОД понимается динамическая система, преобразующая совокупность входных воздействий = = в совокупность выходных реакций

У(')= = 1,т. Входные воздействия включают рабочие и тестовые сигналы, а

также помехи. Совокупность внутренних переменных 2(/)= (/)},/ = 1,4 представляет собственные параметры объекта, определяющие его свойства как преобразователя Х(1) в У(Ч), то есть У(Ч) = Z(t) Х(1).

В настоящем исследовании под моделью понимается упрощенный абстрактный (физический) образ реального объекта (оригинала), подлежащего изучению. Следовательно, модель - приближенная копия оригинала, отображающая его определенные свойства, наиболее важные с точки зрения решаемой проблемы.

На практике разрабатывают такие модели, которые представляют собой гомоморфный (частично соответствующий) образ его изучаемых свойств и характеристик.

Анализ объекта с целью определения его состояния предполагает построение математической модели. В общем случае такая модель записывается в виде:

У = АХ,

где X - совокупность входных воздействий;

У - совокупность реакции объекта диагностирования; А • оператор преобразования X и У; Х = {х\1 = и Г = {уД/ = Цот;

о, ... а.

dim А =тп.

а. ... а_,

(П)

Если a,j = const, то объект описывается линейными алгебраическими уравнениями, если а^ - fix), то объект описывается нелинейными уравнениями.

Несмотря на большое разнообразие ДМ и методов их анализа, процесс анализа ДМ может быть представлен обобщенной процедурой как показано на рисунке 6.

Рисунок 6 - Процедура анализа диагностических моделей.

Анализ ДМ начинается с формирования совокупности оцениваемых (измеряемых) диагностических признаков. С целью обоснованного выбора совокупности диагностических признаков В, достаточной для решения задачи по оценке состояния технического объекта, необходимо упорядочить множество диагностических признаков, характеризующих его состояние, то есть выстроить в ряд по порядку, определяемому выбранными критериями.

Диагностическая модель любого типа содержит в явном виде множество Вл{Вп ={ЬП1},1 = 1,2,....,Л*) прямых диагностических признаков. В качестве прямых диагностических признаков могут рассматриваться коэффициенты алгебраических или дифференциальных уравнений, операторы ветвей и других величин, непосредственно присутствующих в ДМ.

В большинстве случаев в связи с технической сложностью или невозможностью, а также с учетом экономической целесообразности часто приходится для оценки выбирать из множества Вп совокупность

Вп[Вп ={Ьт},1 = 1,2,....,т) оцениваемых признаков. Если Вп~Вп, то введенный порядок позволяет непосредственно разработать алгоритм и программу диагностирования.

Алгоритмы диагностирования представляют собой последовательность действий по оценке выбранных прямых Вп косвенных Вк диагностических показателей. Они позволяют определять последовательности: выполнения проверок отдельных конструкционных частей (блоков) объекта при поиске дефектов; диагностических показателей, характеризующих работоспособность всего объекта или его отдельного блока при обнаружении в нем дефектов; операций при обработке полученной информации. Принцип построения алгоритмов во многом зависит от вида диагностической модели. Они могут строиться на основе статистических данных, характеризующих надежность объекта и стоимость выполнения отдельных операций, или исходя из анализа структуры и особенностей функционирования объектов диагностирования.

Разработка алгоритмов деятельности человека-оператора является одной из наиболее важных задач при создании эффективных систем диагностирования. Алгоритмы деятельности человека-оператора разрабатывают на стадии эскизного проектирования и уточняют на стадии технического проектирования.

В заключении подводятся итоги диссертационного исследования и перечисляются полученные результаты.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Постоянное совершенствование пожарных и аварийно-спасательных машин, повышенная интенсивность и продолжительность их применения и использования требуют широкого внедрения современных научных методов эксплуатации специальной техники. В настоящее время все большее распространение получают методы теории технической диагностики и прогнозирования состояния элементов специальных систем. Для успешного применения научных методов необходимо уметь грамотно собирать, обрабатывать и анализировать статистические данные, получаемые в процессе эксплуатации пожарной и аварийно-спасательной техники.

В выполненном диссертационном исследовании осуществлено теоретическое обобщение материалов научных исследований в области диагностирования и прогнозирования технического состояния специальной техники, свидетельствующее, что практически отсутствуют научные работы, связанные с комплексным решением научной задачи повышения эффективности использования специальных систем. На основе выявленных противоречий сформулирована научная задача диссертационного исследования - повышение уровня технической готовности пожарных и аварийно-спасательных машин путем обоснования организации системы диагностирования й разработки диагностических моделей технического состояния специальных систем.

Для достижения цели диссертационного исследования по обоснованию организации системы диагностирования специальной техники были решены научные задачи: осуществлен системный анализ опыта эксплуатации специальных систем; выявлены особенность диагностирования пожарных и аварийно-спасательных машин; обоснована структура и показатели систем диагностирования; разработана характеристика специальной техники как объекта диагностирования и характеристика средств диагностирования; разработана методика обоснования критериев и задач организации системы диагностирования.

При разработке дидактических моделей технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин были решены научные задачи: обоснованы способы построения диагностических моделей технического состояния специальных систем; разработаны процедура и методы анализа диагностических моделей; обоснована характеристика методов диагностирования; осуществлена оценка эффективности специальных систем «человек-техника».

При обосновании показателей, характеризующих деятельность человека-оператора при диагностировании, решены научные задачи: обоснована характеристика человека-оператора; разработаны алгоритмы диагностирования специальных систем и единицы деятельности человека-оператора; разработан

алгоритм вычисления показателей, характеризующих деятельность человека-оператора.

Новизна выполненного диссертационного исследования заключается в том, что на основе глубокого анализа технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин спрогнозировано дальнейшее развитие организации системы диагностирования, по-новому обосновано определение показателей, характеризующих деятельность человека-оператора при диагностировании; впервые разработаны методы анализа диагностических моделей технического состояния специальной техники и осуществлена проверка адекватности диагностических моделей ранговым методом.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в выработке практических рекомендаций по созданию, функционированию и развитию организации системы диагностирования технического состояния специальной техники.

Достоверность и обоснованность результатов исследования обеспечивались комплексностью использования научных методов исследования, экспериментальной проверкой научной гипотезы и разработанных теоретических положений, корректным применением методов обработки эмпирических данных.

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

Статьи в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ:

1. Шевцов В.И., Архипов Г.Ф. Диагностические модели технического состояния пожарных и аварийно-спасательных автомобилей // Научно-технический журнал «Транспорт Урала». 2010. №1 (24). (0,5/0,3 пл.).

2. Шевцов В.И., Архипов Г.Ф., Баскин Ю.Г. Основные положения автоматизации систем управления и технического обслуживания пожарных и аварийно-спасательных машин // Научно-аналитический журнал «Проблемы управления рисками в техносфере». 2009. № 4(12). (0,75/0,25 п.л.).

3. Шевцов В.И. Особенности прогнозирования технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин. // Научно-аналитический журнал «Проблемы управления рисками в техносфере». 2009. № 1-2 (9-10). (0,2 п.л.).

Публикации во всероссийских, региональных и ведомственных научных журналах и изданиях:

4. Шевцов В.И. Способы построения диагностических моделей технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин. // Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы: Материалы 1У-ой международной научно-практической конференции. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России. 2011. (0,31 п.л.).

5. Шевцов В.И. Методика обоснования критериев и задач организации системы диагностирования // Молодые ученые о системе обеспечения безопасности в условиях природных и техногенных чрезвычайных ситуаций в первой половине XXI века: Материалы научно-практической конференции. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2011. (0,25 п.л.).

6. Шевцов В.И. Алгоритм диагностирования пожарных и аварийно-спасательных машин и единицы деятельности человека-оператора.// Подготовка кадров в системе предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций: Материалы VI международной научно-практической конференции. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2011. (0,3 п.л.).

Формат 60*84 1Л6 Тираж 100 экз.

Подписано в печать Печать цифровая

16.01.2012 Объем 1,0 п.л.

Отпечатано в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России 196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Шевцов, Владимир Иванович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К МАШИНАМ И АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОЖАРНЫХ И АВАРИЙНО-СПАСАТЕЛЬНЫХ МАШИН.

1.1 Основные понятия и общие требования к пожарным и аварийно-спасательным машинам.

1.2 Принципы классификации и индексации специальных машин.

1.3 Системы управления.

1.4 Основные положения автоматизации систем управления пожарных и аварийно-спасательных машин.

1.5 Основные положения по техническому обслуживанию и ремонту пожарных и аварийно-спасательных машин.

1.6 Особенности прогнозирования технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. ОРГАНИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.

2.1 Структуры и показатели систем диагностирования.

2.2. Характеристика средств диагностирования.

2.3 Характеристика человека-оператора.

2.4 Методика обоснования критериев и задач организации системы диагностирования.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПОЖАРНЫХ И АВАРИЙНО-СПАСАТЕЛЬНЫХ МАШИН.

3.1 Способы построения диагностических моделей технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин.

3.2 Процедура и методы анализа диагностических моделей.

3.3 Алгоритм диагностирования пожарных и аварийно-спасательных машин и единицы деятельности человека-оператора.

3.4 Алгоритм вычисления показателей, характеризующих деятельность человека-оператора при диагностировании.

3.5 Определение показателей, характеризующих деятельность человекаоператора при диагностировании специальной техники.

Выводы по третьей главе.

Введение 2012 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Шевцов, Владимир Иванович

Актуальность темы исследования. Обеспечение пожарной безопасности является одной из важнейших функций государства. Нормативное правовое регулирование вопросов пожарной безопасности, а также организации деятельности пожарной охраны осуществляется законодательством Российской Федерации о пожарной безопасности, которое основывается на Конституции Российской Федерации и включает в себя Федеральный закон от 21 декабря 1994 г. № 69-ФЗ «О пожарной безопасности» [1], принимаемые в соответствии с ним федеральные законы и иные нормативные правовые акты, а также законы и иные нормативные правовые акты субъектов Российской Федерации, муниципальные правовые акты.

- создание машин и оборудования с улучшенными технико-экономическими параметрами, высокой надежности и качества;

- внедрение дистанционных систем управления;

- снижение трудоемкости технического обслуживания и ремонта машин;

- создание комфортных условий для обслуживающего персонала путем повышения безопасности и улучшения показателей эргономики [6].

От руководителя и организатора современного процесса эксплуатации 4 пожарной и аварийно-спасательной техники требуются знания принципов действия и устройства пожарных машин и оборудования, факторов, влияющих на их производительность и качество выполняемых работ, а также основ рационального выбора и правильной эксплуатации машин [3].

Все пожарные машины должны обладать высокой надежностью, а также иметь хорошую ремонтопригодность и сохраняемость [7]. Общеизвестно, что под надежностью понимается общее свойство машины, обусловленное ее безотказностью и долговечностью, где безотказность - это свойство машины непрерывно сохранять работоспособность в течение некоторого времени или некоторой наработки без вынужденных перерывов, а долговечность - это свойство машины сохранять работоспособное состояние до наступления предельного состояния при установленной системе технического обслуживания и ремонта [9].

Под ремонтопригодностью следует понимать приспособленность машины к предупреждению, обнаружению и устранению отказов и неисправности проведением технического обслуживания и ремонта. Под сохраняемостью следует понимать свойство машины сохранять исправное и работоспособное состояние в течение и после срока хранения и транспортирования.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих научных задач:

- проведение системного анализа опыта эксплуатации пожарных и аварийно-спасательных машин;

- обоснование структуры, характеристики показателей системы диагностирования;

- разработка диагностических моделей пожарной и аварийно-спасательной техники;

- разработка методики обоснования задач и критериев организации системы технического диагностирования.

Объект исследования - пожарная и аварийно-спасательная техника.

Предмет исследования — система диагностирования пожарных и аварийно-спасательных машин.

Теоретической основой исследования являются методы и модели теории вероятностей, теории марковских процессов, дифференциальных уравнений, математической статистики, теории графов.

Основные научные результаты и их новизна:

1. Диагностические модели технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин. Новизна данного результата заключается в комплексном рассмотрении способов и процедур диагностики с учетом чехнической и эргатической составляющих диагностической системы « ч ел о ве к-тех н и ка».

2. Показатели деятельности человека-оператора в процессе диагностирования пожарных и аварийно-спасательных машин. Новизна данного результата заключается в обосновании требуемых для решения задач диагностики характеристик человека-оператора и разработке алгоритмов б количественной оценки эффективности деятельности человека в процессе выполнения диагностических процедур.

3. Прогноз дальнейшего развития системы диагностирования. Новизна данного результата заключается в разработке методов прогнозного анализа диагностических моделей и проверки достоверности прогноза ранговым методом.

4. Методика обоснования критериев и задач организации системы диагностирования пожарных и аварийно-спасательных машин. Научная новизна данного результата заключается в том, что каждой конкретной задаче ставится соответствующей ей критерий, позволяющий количественно оценить эффективность ее решения.

Достоверность основных положений и выводов заключается в корректном применении современного математического аппарата, экспериментальной проверке разработанных теоретических результатов и сходимости количественных показателей, полученных в работе, с опытом эксплуатации специальных систем.

Па защиту выносятся:

1. Диагностические модели технического состояния пожарных и аварийно спасательных машин;

2. Показатели деятельности человека-оператора в процессе выполнения диагностических процедур и алгоритмы количественной оценки ее эффективности;

3. Методика обоснования критериев и задач организации системы диагностирования специальной техники.

Реализация и апробация научных исследований.

Основные положения диссертационного исследования внедрены в практическую деятельность Государственного учреждения

Производственно-технический центр федеральной противопожарной службы Северо-Западного регионального центра по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий». Используются в учебном процессе Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России.

Основные положения диссертации получили апробацию в тематических выступлениях автора на 1У-ой Международной научно-практической конференции «Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы», Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России (17 ноября 2011 г. СПб); Научно-практической конференции «Молодые ученые о системе обеспечения безопасности в условиях природных и техногенных чрезвычайных ситуаций в первой половине XXI века», Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России (17 октября 2011 г. СПб); VI Международной научно-практической конференции «Подготовка кадров в системе предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций», Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России (17 октября 2011 г. СПб). Кроме этого, результаты исследования изложены в научных публикациях автора.

Заключение диссертация на тему "Методы и модели диагностирования технического состояния пожарных и аварийно-спасательных машин"

Выводы по третьей главе.

1. В выполненном исследовании под моделью понимается упрощенный абстрактный (физический) образ реального объекта (оригинала), подлежащего изучению. Следовательно, модель - приближенная копия оригинала, отображающая его определенные свойства, наиболее важные с точки зрения решаемой проблемы. В соответствии с ГОСТом диагностическая модель - это формализованное описание объекта диагностирования, необходимое для решения задач диагностирования.

Диагностическая модель в общем случае определяет зависимость выходных параметров (сигналов) объекта от его структурных (диагностических) параметров входных сигналов. В некоторых случаях диагностические модели учитывают время.

2. В связи с большим разнообразием специальной техники как по

3.18 назначению и режимам использования, так и по принципам построения и конструкции, разработчикам систем диагностирования приходится использовать большое число различных диагностических моделей. В исследовании сделано заключение о том, что из всех возможных принципов построения системы классификации предлагается классификация диагностических моделей, основанных на методах их анализа. Все диагностические модели, которые могут найти применение для описания специальной техники, предлагается классифицировать на: непрерывные; дискретные; специальные.

В исследовании сделан вывод, что наиболее широкое применение для описания процессов функционирования специальной техники получили дифференциальные уравнения. Коэффициенты дифференциальных уравнений являются диагностическими параметрами, которые позволяют выявить дефекты, появляющиеся как в статических, так и динамических режимах. Задача диагностирования состоит в сравнении определенных коэффициентов с допустимыми значениями.

В работе делается вывод, что дискретные диагностические модели определяют состояние специальной техники только для последовательности дискретных значений независимой переменной (времени), но без учета характера процесса в промежутках, которые обычно представляют конечно-разностными уравнениями или конечными алгоритмами.

В диссертации специальные диагностические модели представлены в виде информационных и функциональных диагностических моделей.

Информационные модели могут представлять собой описание информационных потоков, которые циркулируют в специальной технике. В этом случае в исследовании диагностируемые объекты рассматриваются как преобразователи информации.

Функциональные модели отражают совокупность операций, выполняемых специальными системами и отдельными частями в процессе функционирования.

3. В исследовании обосновано, что анализ диагностических моделей может быть выполнен различными методами с использованием разнообразного математического аппарата и предложены три метода анализа моделей: аналитические, графические и графоаналитические. Несмотря на большое разнообразие диагностических моделей и методов анализа, процесс анализа диагностических моделей представлен обобщенной процедурой анализа.

4. В выполненном исследовании сделан вывод о том, что разработка алгоритмов деятельности человека-оператора является важной задачей при создании эффективных систем диагностирования. В диссертации предлагается процедура разработки алгоритмов деятельности человека-оператора, включающая три этапа:

1) составление в описательной форме упрощенного алгоритма деятельности человека-оператора из отдельных действий на основе выработанных конструктивных решений с учетом степени автоматизации диагностирования;

2) составление в описательной форме упрощенного алгоритма деятельности человека-оператора из отдельных операций на основе выработанных конструктивных элементов, позволяющих принимать и обрабатывать информацию, реализовывать управляющие воздействия;

3) оценивание спроектированной деятельности человека-оператора с помощью показателей функциональности, которая предусматривает построение структур деятельности человека-оператора на уровнях действий и операций, а также расчет значений показателей качества функционирования человека-оператора и сравнение их с заданными.

5. В диссертации предлагается процесс функционирования системы диагностирования с учетом деятельности человека-оператора описывают с помощью типовых единиц деятельности человека и типовых математических моделей, образованных из этих единиц. Основными единицами деятельности предложено три: рабочая сенсорная, рабочая моторная; задержка и две

129 вспомогательные: диагностический и функциональный контроль.

Единицы деятельности объединяют в блоки деятельности человека-оператора. В диссертации приведены наиболее распространенные типовые блоки деятельности человека-оператора.

Рабочие единицы характеризуют вероятности безошибочности и выполнения действии с ошибкой. Быстродействие рабочей единицы оценивают математическим ожиданием и дисперсией времени ожидания. Логическую единицу деятельности характеризуют вероятностями безошибочного выбора исхода 1 или исхода 2, ошибочного выбора исхода 2 при необходимости выбора исхода 1, и ошибочного выбора исхода 1 при необходимости выбора исхода 2.

Задержку характеризуют вероятностями ошибочного или безошибочного перехода к задержке. Быстродействие деятельности оценивают математическим ожиданием и дисперсией времени выполнения.

6. В диссертации отмечено, что в алгоритме вычисления показателей, характеризующих деятельность человека-оператора, основным является обоснование выбора показателей. В диссертации предлагается для учета деятельности человека-оператора следует учитывать следующие показатели:

1) вероятности того, что, ошибочно выполнив заданный алгоритм определения работоспособности объекта диагностирования или технических средств диагностирования, человек-оператор установит диагноз: «дефекты в объекте диагностирования (или ТСД) отсутствуют»;

2) вероятности того, что в результате самопроверки человека-оператора подтвердит свое заключение, полученное в ходе проверки работоспособности объекта диагностирования (или ТСД), о наличии в них дефекта;

3) средние продолжительности самопроверки человека-оператора после проверки работоспособности объекта диагностирования (или ТСД).

7. В диссертации обосновано, что при диагностировании специальной техники человек-оператор использует пульт управления, на котором размещены мнемосхема и органы управления. В результате анализа процесса диагностирования и особенностей объекта составляют алгоритм деятельности человека-оператора в описательной форме. Если оператор в процессе диагностирования объекта или ТСД установит, что объект диагностирования или ТСД работоспособны, то человек-оператор на этом заканчивает алгоритм диагностирования и переходит к другим действиям. Если же оператор установит, что в объекте диагностирования (или ТСД) имеется дефект, то он переходит к проверке правильности своих действий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Основополагающие фундаментальные теоретические и прикладные достижения по исследованию и разработке моделей, методов и алгоритмов технического диагностирования представлены в работах отечественных и зарубежных ученых Д.В. Гаскарова, Г.А. Голинкевича, В.Д. Кудрицкого П.И, Чипаева. П.П. Пархоменко, А.З. Мозгалевского, Е.С. Согомоняна, В.А. Прохоренко, А.Н. Смирнова, И.А. Биргера, И.М Синдеева, A.C. Сердакова, П.И. Кузнецова, М.А. Ястребенецкого, В.И. Сагупова, Г. Чжена, Е. Мэннинга, Г. Метца, Р. Барлоу, Ф. Прошапа, Л.Г, Евланова, К.Б. Карандеева, В.М. Валькова, В.А. Игнатова, И.А. Ушакова, Г.В, Дружинина, A.C. Касаткина, Г.Г. Галустова.

Анализ литературных источников показывает, что в настоящее время в России и за рубежом создано большое количество систем диагностирования различного назначения, но пока еще отсутствуют публикации, содержащие рекомендации по последовательности и объему действий для решения задач диагностики пожарных и аварийно-спасательных машин.

В выполненном диссертационном исследовании осуществлено теоретическое обобщение материалов научных исследований в области диагностирования и прогнозирования технического состояния специальной техники. На основе выявленных противоречий сформулирована научная задача диссертационного исследования - повышение уровня технической готовности пожарных и аварийно-спасательных машин путем обоснования организации системы диагностирования и разработки диагностических моделей технического состояния специальных систем.

133 диагностировании; впервые разработаны методы анализа диагностических моделей технического состояния специальной техники.

Полученные научные результаты соответствуют цели диссертационного исследования и обеспечивают научно обоснованные технические решения, внедрение которых вносит определенный вклад в повышение технической готовности пожарной и аварийно-спасательной техники.

В выполненном диссертационном исследовании решена научная задача, заключающаяся в повышении уровня технической готовности пожарных и аварийно-спасательных машин путем обоснования организации системы диагностирования и разработки диагностических моделей технического состояния специальных систем, что имеет важное хозяйственное значение.

Библиография Шевцов, Владимир Иванович, диссертация по теме Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

1. Технический регламент о требованиях пожарной безопасности: Федер. закон: принят Гос. Думой 4 июля 2008 г.: одобр. Советом Федерации 11 июля 2008 г. М.: Проспект, 2009. 114 с.

2. Правила по охране труда в подразделениях Государственной Противопожарной службы министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий: приказ МЧС России № 630 от 31.12.2002 г.

3. Об утверждении порядка организации службы в подразделениях пожарной охраны: приказ МЧС РФ № 167 от 05.04.2011 г.

4. Об утверждении порядка тушения пожаров подразделениями пожарной охраны: приказ МЧС РФ № 156 от 31.03.2011 г.

5. Об утверждении норм табельной положенности пожарно-технического вооружения и аварийно-спасательного оборудования для основных и специальных пожарных автомобилей, изготавливаемых с 2006 года: Приказ МЧС России № 425 от 25.07.2006 г.

6. Концепция совершенствования пожарных автомобилей и их технической эксплуатации в системе Государственной противопожарной службы МЧС России: приложение к приказу МЧС России № 624 от 31.12.2002 г.

7. Наставление по технической службе Государственной противопожарной службы Министерства внутренних дел Российской Федерации: приложение к приказу МВД России № 34 от 24 января 1996 г.

8. ГОСТ Р 53247-2009. Техника пожарная. Пожарные автомобили. Классификация, типы и обозначения. Москва: Стандартинформ, 2009. - 7 с.

9. ГОСТ Р 51709-2001. Автотранспортные средства. Требования безопасности к техническому состоянию и методы проверки. Москва: Госстандарт, 2001. - 37 с.

10. ГОСТ Р 27.403-2009. Надежность в технике. Планы испытаний для контроля вероятности безотказной работы. Москва: Стандартинформ, 2011. -16с.

11. ГОСТ Р 27.404-2009. Надежность в технике. Планы испытаний для контроля коэффициента готовности. Москва: Стандартинформ, 2010. - 16 с.

12. ГОСТ Р 53480-2009. «Надежность в технике. Термины и определения». Москва: Стандартинформ, 2010. - 32 с.

13. ГОСТ 26656-85. Техническая диагностика. Контролепригодность. Общие требования. Москва: Издательство стандартов, 1985. - 15 с.

14. ГОСТ 27.004-85. Надежность в технике. Системы технологические. Термины и определения. Москва: Издательство стандартов, 1985. - 8 с.

15. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Термины и определения. Москва: Издательство стандартов, 1989. - 9 с.

16. ГОСТ 27518-87. Диагностирование изделий. Общие требования. -Москва: Издательство стандартов, 1987. 6 с.

17. ГОСТ 19.701-90. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения. Москва: Издательство стандартов, 1990. - 24 с.

18. НПБ 307-2002. Автомобили пожарные. Номенклатура показателей. -Москва, 2002.-21 с.

19. Петухов Г. Б. Методологические основы внешнего проектирования целенаправленных процессов и целеустремленных систем / Г. Б. Петухов, В. И. Якунин. Москва: АСТ-Харвест, 2006. - 504 с.

20. Стивен Б. Акелис. Технический анализ от А до Я / Стивен Б. Акелис. М: SmartBook, 2010. - 376 с.

21. Назаров A.B. Современная телеметрия в теории и на практике / Назаров A.B. СПб: Наука и техника, 2007. - 672 с.

22. Джон Берд. Инженерная математика. / Джон Берд. Ваш-н: Додэка, 2008. 544 с.

23. Шпаковский H.A. Анализ технической информации и генерация новых идей. Учебное пособие. / Шпаковский H.A. СПб.: Форум, 2010. - 264 с.

24. Акимов O.E. Дискретная математика: логика, группы, графы. 2-е изд., доп. / Акимов O.E. - М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2003. - 154 с.

25. Андерсон Дж. Дискретная математика и комбинаторика. / Андерсон Дж. М: «Вильяме», 2004. - 960 с.

26. Плотников А.Д. Дискретная математика. / Плотников А.Д. М.: ООО «Новое знание», 2005. - 288 с.

27. Хаггарти Р. Дискретная математика для программистов. / Хаггарти Р. М: Техносфера, 2003. - 320 с.

28. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. / Новиков Ф.А. СПб: Питер, 2001. - 304 с.

29. Лавров И.А. Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов. / Лавров И.А., Максимова Л.Л. М: Наука, 2004. - 246 с.

30. Карпов Ю.Г. Теория автоматов. / Карпов Ю.Г. СПб: Питер, 2003.208 с.

31. Грачев В.А. Пожарная техника. В 2-х книгах. Книга 1. Пожарно-техническое вооружение. Устройство и применение. / Грачев В.А., Теребнев В.В., Ульянов Н.И. М: Пропаганда, 2007. - 328 с.

32. Пожарная техника. В 2 книгах. Книга 2. Пожарные машины. Устройство и применение Теребнев В.В., Ульянов Н.И., Грачев В.А. Пропаганда, 328 стр., 2007 г.

33. Новиков Д.А. Математические модели формирования и функционирования команд/ Новиков Д.А. М.: Издательство физикоматематической литературы, 2008. - 184 с.

34. Бурков В.Н. Теория графов в управлении организационными системами / Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А. М: Синтег, 2001. -124 с.

35. Волков, И. К. Исследование операций: учеб. для вузов / И. К. Волков, Е. А. Загоруйко М: Изд-во МГТУ им. И. Э. Баумана, 2004. - 440 с.

36. Шикин, Е. В. Математические методы и модели в управлении : учеб. пособие / Е. В. Шикин, Г. А. Чхартишвили. М: Дело, 2000. - 440 с.

37. Коротков Э.М. Исследование систем управления. / Короткое Э.М. -М: ИНФРА, 2009. 336 с.

38. Гаврилов A.B. Гибридные интеллектуальные системы / A.B. Гаврилов М: НГТУ, 2003. - 164 с.

39. Джордж Ф Люгер. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. / Джордж Ф Люгер М: Вильяме Год, 2003. -864 с.

40. Вентцель Е.С. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. / Е.С. Вентцель, Л.А. Овчаров. М: Высшая школа, 2000. -383 с.

41. Кобзев В.В., Нефедович A.B. Влияние фактора алгоритмической сложности противоаварийных задач на успешность деятельности операторов. / Кобзев В.В., Нефедович A.B. Тверь-Ярославль, Проблемы психологии и эргономики, №2(12), часть 2001.

42. Повзик Я.С. Пожарная тактика. / Повзик Я.С. М.: ЗАО «Спецтехника», 2004. - 416 с.

43. Степанов К.Н. Справочник «Пожарная техника» / Степанов К.Н., Повзик Я.С., Рыбкин И.В. М: ЗАО «Спецтехника» 2003. - 400 с.

44. Безбородько М. Д. Пожарная техника. / Безбородько М. Д. М.: АГПС, 2004. - 550 с.

45. Теребнев В.В. Справочник руководителя тушения пожара (тактические возможности пожарных подразделений). / Теребнев B.B. М.: Пожкнига, 2004. - 256 с.

46. Малыгин И.Г. Методы принятия решений при разработке сложных пожарно-технических систем. / Малыгин И.Г. СПБ: СПБУ ГПС МЧС РОССИИ, 2007.-288 с.

47. Варжапетян А. Г. Системность процессов создания и диагностики технических структур. / Варжапетян А. Г., Глущенко В.В., Глущенко П.В. -СПб: Политехника, 2004. 186 с.

48. Антонов A.B. Системный анализ. / Антонов A.B. М.: Высшая школа, 2006. - 454 с.

49. Черноруцкий, И.Г. Методы оптимизации и принятия решений / И.Г. Черноруцкий. СПб: Лань, 2001. - 384 с.

50. Бурков В.Н. Теория графов в управлении организационными системами. / Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А. М.: Синтег, 2001. -124 с.

51. Воронин A.A., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. / Воронин A.A., Мишин С.П. М.: ИПУ РАН, 2003. - 210 с.

52. Рябинин H.A. Надежность и безопасность структурно-сложных систем. / Рябинин И.А. СПб.: СПБГУ, 2007. - 276с.

53. Игонин В.Н. Математическая логика и теория алгоритмов. / Игонин В.Н. М: «Академия», 2004. - 448 с.

54. Александровская Л. Н. Статистические методы анализа безопасности сложных технических систем. / Александровская Л. Н., Аронов И. 3., Елизаров А. И. М: Логос, 2001. - 232 с.

55. Александровская Л. Н. Современные методы обеспечения безотказности сложных технических систем. / Л. Н. Александровская, А. П. Афанасьев, А. А. Лисов М: Логос Год, 2001. - 208 с.

56. Тарасик В.П. Математическое моделирование технических систем. / Тарасик В.П. М: Дизайн-ПРО, 2004. - 370 с.

57. Зинченко В.П. Эргономика. Ориентированное на человека проектирование. / Зинченко В.П., Мунипов В.М. М: Тривола, 2005. - 480 с.

58. Вержбицкий В.М., Основы численных методов учебник для вузов / В.М. Вержбицкий. М.: Высш. шк., 2002. - 840 с

59. Газарян A.A. Техническая эксплуатация автомобилей. / Газарян A.A. М., Третий Рим, 2000. - 272с.

60. Жердицкий Н.Т. Автосервис и фирменное обслуживание автомобилей: Учебное пособие. / Жердицкий Н.Т., Русаков В.З., Голованов A.A. Новочеркасск: Изд. ЮРГТУ (НПИ), 2003. - 123 с.

61. Свешников A.A. Прикладные методы теории марковских процессов / Свешников A.A. СПб: Лань, 2007. - 192 с.

62. Романко В.К. Курс дифференциальных уравнений и вариационного исчисления. / Романко B.K. -М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. 344 с.

63. Агафонов С.А. Дифференциальные уравнения. / Агафонов С.А., Герман А.Д., Муратова Т.В.-М.: Изд-во МГТУ им.Н.Э. Баумана,2004. 352с.

64. Глущенко, П.В. Техническая диагностика: Моделирование в диагностировании и прогнозировании состояния технических объектов / П.В. Глущенко. М.: Вузовская книга, 2004. - 248 с.

65. Емельянов, Е.Е. Теория и практика эволюционного моделирования / Е.Е. Емельянов, В.М. Курейчик, В.В. Курейчик. М.: Физматлит, 2003г. -432 с.

66. Абрамов О.В. Управление эксплуатацией систем ответственного назначения. / Абрамов О.В., Розенбаум А.Н. Владивосток: Дальнаука, 2000. -200 с.

67. Васильев С.Н. Интеллектное управление динамическими системами. / Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. М.: Физматлит,2000. - 352с.

68. Контроль. Диагностика. Энциклопедия. /Под ред. В.В. Клюева М: Машиностроение, 2000. - 665 с.

69. Назаров A.B. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. / Назаров A.B., Лоскутов А.И. СПб: Наука и техника, 2003.-384 с.

70. Бейзер Б. Тестирование черного ящика. Технология функционального тестирования программного обеспечения и систем. / Бейзер Б. СПб: Питер, 2004. - 318 с.

71. Гаскаров Д.В. Системы прогнозирования на экспертной основе. / Гаскаров Д.В., Строганов В.И., Францев В.И СПб: Энергоатомиздат, 2002. -218 с.

72. Сапожников В.В. Основы технической диагностики / В.В. Сапожников М: Маршрут, 2004. - 318 с.

73. Варжапетян А. Г., Глущенко В.В., Глущенко П.В. Системность процессов создания и диагностики технических структур. / Варжапетян А. Г., Глущенко В.В., Глущенко П.В. СПб: Политехника, 2004. - 186 с.

74. Глущенко П.В. Техническая диагностика. Моделирование в диагностировании и прогнозировании состояния технических объектов. / Глущенко П.В. М.: Вузовская книга, 2004. - 248 с.

75. Справочное пособие водителя пожарного автомобиля. М.: ВНИИПО, 1997.- 126 с.

76. Абрамов A.A. Основы эргономики. Учебное пособие. / Абрамов A.A. Москва: РГОТУПС, 2001. - 264 с.

77. Адаменко А.Н. Информационно-управляющие человеко-машинные системы: Исследование, проектирование, испытания: Справочник / Адаменко А.Н., Ашеров А.Т., Лавров Е.А. под общ. ред. Губинского А.И. и Евграфова Е.Г. М., Машиностроение, 1993. - 528 с.

78. Шалыто A.A. Логическое управление. Методы аппаратной и программной реализации алгоритмов. / Шалыто A.A. СПб: Наука, 2000. -780 с.

79. Брукинг А. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. / Пер. с англ. А. Брукинг, П.Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио связь, 1987. - 224 с.

80. Когаев В.П. Прочность и износостойкость деталей машин. / Когаев В.П., Дроздов Ю.Н. М.: Высшая школа, 1991. - 319 с.

81. Краткий автомобильный справочник. / Понизовкин А.Н. и др. М.: АО «ТРАНСКОНСАЛТИНГ», НИИАТ, 1994. - 779 с.

82. Лукинский B.C. Прогнозирование надежности автомобилей. / Лукинский B.C., Зайцев Е.И. Л.: Политехника, 1991. - 224 с.

83. Кузнецов Е.С. Управление технической эксплуатацией автомобилей. / Кузнецов Е.С. М.: Транспорт, 1990. - 272 с.

84. Дунаев А.П. Организация диагностирования при обслуживании автомобилей. / Дунаев А.П. М.: Транспорт, 1987. - 207 с.

85. Апсин В.П. Моделирование процессов восстановления машин / В.П. Апсин, Л.В. Дехтеринский, С. Б. Норкин, В.М. Приходько. М.: Транспорт, 1996.-311 с.

86. Кузнецов Е.С. Техническая эксплуатация автомобилей: Учебник для вузов. 4-е изд., перераб. и допол./ Е.С.Кузнецов, А.П. Болдин, В.М. Власов и др. М.: Наука, 2001. - 535 с.

87. Хасанов Р.Х. Основы технической эксплуатации автомобилей: Учебное пособие. / Хасанов Р.Х. Оренбург: ГОУ ОГУ, 2003. - 193 с.

88. Бесекерский В. А. Теория систем автоматического управления / В. А. Бесекерский, Е. П. Попов. СПб.: Профессия, 2004. - 752 с.

89. Методы оптимизации: Учебник для вузов / Под ред. В. С. Зарубина, А. П. Крищенко. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. - 440 с.

90. Афанасьева, О. В. Теория и практика моделирования сложных технических систем: Учебное пособие / О. В. Афанасьева, Е. С. Голик, Д. А. Первухин. СПб: СЗТУ, 2005. - 131 с.

91. Волкова, В.Н. Основы теории систем и системного анализа: учебник для вузов / В.Н. Волкова, A.A. Денисов. 3-е изд. - СПб: Изд-во СПбГТУ, 2003.-243 с.

92. Гаврилова Т.А., Базы знаний интеллектуальных систем \ Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский СПб: Питер, 2000. - 384 с.

93. Бушуева М.Е. Методы и алгоритмы обеспечения контролепригодности сложных технических систем при кратных дефектах: Дис. канд. тех. наук 05.13.01 / НГТУ. Н.Новгород, 1997. - 170 с.

94. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. / Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский JI. М.: Горячая линия-Телеком, 2006. - 452 с.

95. Лавров Е.А., Пасько Н.Б. Выбор варианта групповой деятельности в эрготехнических системах с алгоритмами последовательного типа// Восточно-Европейский журнал передовых технологий. Сер. Информационные технологии. Харьков, 2010-4/7 (46) с. 50-55.

96. Соколова Э.С. Разработка алгоритма локализации дефектов на назначенной совокупности контрольных точек / Э.С. Соколова, М.А. Степаненко //Журн. Контроль. Диагностика. 2006. №9. с. 41-44.

97. Птицына, JI.K. Применение графовых моделей для определения показателей качества обнаружения появляющихся дефектов / Л.К. Птицына, Е.Л. Трубицына // Сб. науч. Трудов С.-Петербург. Гос. Техн. Ун-т. -1995, №452. С. 110-120.

98. Пупков К.А., Устюжанин А.Д. Предельные значения динамических характеристик человека-оператора при управлении объектами различного типа // Вестник РУДН. Инженерные исследования. 2007. - №4. - С. 96-106.

99. Степаненко М.А. Контролепригодность обьекта диагностирования с одиночными дефектами / М.А. Степаненко // Информационные системы и технологии (ИСТ-2003): тез. докл. всеросс. науч.-техн. конф., Нижегород. гос. техн. ун-т. Н.Новгород, 2003. с.132-133.

100. Шкундина Р.А. Определение меры сходства для контекстов задач / Р.А. Шкундина, С.Шварц // Меры сходства процессы - автоматизация : междунар. симп. Вывод на основе прецедентов: сб. статей VI междунар. конф. Чикаго, США, 2005, с. 261-270.

101. 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.

102. 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.

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

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

105. Watson A.H., McCabe T.J. Structured Testing: A Testing Methodology Using the Cyclomatic Complexity Metric // NIST Special Publication 500235/ Ed. By Wallace D.R. Gaithersburg, National Institute of Standards and Technology, 1996. 123 p.

106. Sahner R. Performance and Reliability Analysis of Computer Systems/ Sahner R., Kluwer Academic Publishers, 1996.

107. Ammar H. «А Comparative Analysis of Hardware and Software Reliability Engineering» / Ammar H., Cukic В., Fuhrman C., and Mili A., Institute for Software Research Fairmont, USA 1999.

108. Karen S. Kurasaki Intercoder Reliability for Validating Conclusions Drawn from Open-Ended Interview Data Field Methods, Vol. 12, No. 3, August 2000 p.179-194.

109. Shamis A. L. Artificial Minds: Paths and Prospects / Shamis A. L. 2010. 256 pp.

110. Aubin Jean-Pierre. Set-Valued Analysis / Aubin Jean-Pierre, Frankowska Halina . 2008. 480 pp.

111. Netushil A. Theory of Automatic Control./ Netushil A. 2005.- 808 pp.144

112. Malishevski A.V. Qualitative models in the theory of complex systems / Malishevski A.V. 1998. 528 pp.

113. Silvio Simani. Model-based Fault diagnosis in Dynamic Systems Using Identification Techniques / Silvio Simani, Cesare Fantuzzi and Ron. Patton. Spring. 2002. 296 pp.

114. Godsil Chris. Algebraic Graph Theory / Godsil Chris, Royle Gordon. 2001.-458 pp.

115. Wallis W.D. A Beginner's Guide to Graph Theory / Wallis W.D. 2007. 280 pp.

116. Cholewa W. The methods of identification of relation models / Cholewa W., Kicinski J., editors, Technical diagnostics. Inverse diagnostic models (in Polish), chapter 4, pp. 20-45.

117. Neil Gershenfeld. The Nature of Mathematical Modeling / Neil Gershenfeld. Cambridge University Press 1998. 356 pp.

118. Mark M. Meerschaert. Mathematical Modeling, Third Edition. / Mark M. Meerschaert Academic Press 2007. 352 pp.

119. Foster Morrison. The Art of Modeling Dynamic Systems: Forecasting for Chaos, Randomness and Determinism / Foster Morrison. Dover Publications, 2008. 416 pp.

120. Barry L. Nelson. Stochastic Modeling: Analysis and Simulation / Barry L. Nelson. Dover Publications, 2010. 336 pp.

121. Thomas H. Cormen. Introduction to Algorithms / Thomas H. Cormen. The MIT Press; third edition edition, 2009, 1312 pp.

122. Jeffery T. Lindsey. Emergency Vehicle Operations / Jeffery T. Lindsey Prentice Hall, 2006. 304 pp.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00