автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы обработки экспериментальной информации при контроле состояния корабельного электрооборудования

На правах рукописи

<г?

МИХАЙЛОВ Анатолий Александрович

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИ КОНТРОЛЕ СОСТОЯНИЯ КОРАБЕЛЬНОГО ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ

Специальность 05.13.01 — Системный анализ, управление и обработка информации (по судостроению)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт - Петербург 2005

Работа выполнена на федеральном государственном унитарном предприятии «Производственно - конструкторское предприятие "ИРИС'»

Научный консультант: доктор технических наук Губанов Юрий Александрович

Официальные оппоненты:

— доктор технических наук, профессор Макшанов Андрей Владимирович;

— доктор технических наук, профессор Турусов Сергей Николаевич;

— доктор технических наук, профессор Лгунов Михаил Викторович.

Ведущая организация — 1 Центральный научно-исследовательский институт МО РФ

Защита состоится 2005 г. в У^часов на заседании диссерта-

ционного совета Д 411.003.01 при ФГУП "НПО "Аврора".

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью, просим направлять по адресу: 194021, Санкт-Петербург, ул. Карбышева, 15, ФГУП "НПО "Аврора".

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГУП "НПО "Аврора". Автореферат разослан 2005 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор технических наук, профессор

Шалыто А.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Комплексная автоматизация в кораблестроении начала 60-х гг. XX века резко повысила требования к общей культуре организации контроля на всех стадиях отработки изделий и их документации. При этом должно обеспечиваться высокое качество управления технологическими процессами повышенной ответственности, которые характерны для корабельных электроэнергетических систем (ЭСК), а также комплексных и интегрированных систем управления (КСУ и ИСУ) корабельными техническими средствами. Принятая в судостроении технология предполагает проведение необходимых проверок создаваемых изделий на этапе проектирования, а также в рамках автономных и комплексных испытаний корабельного электрооборудования на предприятии-изготовителе (поставщике) и при установке его на объект. Целью проведения проверок является комплексное решение основных вопросов обеспечения качества, надежности и безопасности функционирования электрооборудования как в ЭСК, которые впервые полностью могут быть собраны и испытаны только в условиях корабля, так и в КСУ или ИСУ, которые проходят этапы комплексной отладки и испытаний в сборе еще на стенде предприятия-изготовителя. Отработка корабельного электрооборудования на этапах проектирования, изготовления и испытаний на стендах предприятия-изготовителя предполагает создание аппаратно-программных моделей, не-стандартизированных средств испытаний (НСИсп), проведение натурного и математического моделирования. Практика показывает, что методы проведения комплексных проверок с НСИсп обеспечивают высокое качество отработки поставляемых изделий и систем, причем существует тенденция распространения этих методов и на последующие стадии испытаний.

Наибольший эффект отданного интеграционного подхода может быть получен при переходе к пилотному принципу эксплуатации кораблей и судов, практика применения которого за рубежом показала широкие возможности по повышению их эксплуатационных характеристик. В рамках данного подхода определение состояния корабельного электрооборудования в межпоходовый период производится специально подготовленной бригадой наоспопшши информации, полученной как в походе, так и по результатам автономных и комплексных проверок на базе. Одним из новых путей ранения аюуапьной проблемы повышения контролепригодности корабелы югозлек-, трооборудования является разработка алгоритмов и методов эффективного оценивания по экспериментальным данным их параметров на этапах проектирования, испытаний, эксплуатации и ремонта. Современные методы теории оценивания направлены на повышение эффективности оценки параметра контролируемою объекта, что достигается за счет более полного использования экспериментальных данных, получаемых в процессе контроля. Для этого алгоритм обработки экспериментальной информации (АОЭИ) при контроле параметров в современных ЭСК, КСУ и ИСУ должны обладать повышенной гибкостью для оперативного изменения всего перечня их структурных параметров, методов обработки и т.д., чтобы на базе апостериорных данных о параметрах контроля с минимальными затратами дополнительных средств и аппаратных ресурсов осуществлять их уточнение при большом числе каналов котроля и регулирования.

Информационно-вычислительные комплексы на основе современных серийно

- выпускаемых контроллеров, мини- и микро - ЭВМ позволяют решать специализированные задачи автоматизации сбора экспериментальных данных и характеризуются программной совместимостью, развитыми операционными системами, стандартным интерфейсом, возможностью работы в реальном масштабе времени. Единое математическое обеспечение для организации работы информационно-вычислительного комплекса на всех уровнях, включая управление аппаратурой сопряжения в реальном масштабе времени, сбор, накопление и обработку экспериментальных данных, решение задач планирования и управления экспериментом и т.д. упрощает проектирование устройств реализации АОЭИ за счет типизации, унификации и стандартизации разработок.

Развитие методологии АОЭИ для этапов проектирования, производства и эксплуатации корабельного электрооборудования, ориентированной на использование современных компьютерных технологий, является актуальной научной проблемой, поскольку АОЭИ обеспечивают объективность получаемой информации, высокую ее точность, возможность автоматизации процесса обработки экспериментальных данных. Это сокращает сроки проектирования и производства электрооборудования, снижает его стоимость и повышает эффективность его эксплуатации. Данная оообеш юсть современной теории контроля приводит к необходимости разработки теории и методов обработки информации для синтеза математического, алгоритмического и программного обеспечения интеллектуальных устройств контроля (ИУК) технологических параметров в ЭСК. Отсутствие системного подхода к указанной проблеме, а также способов и средств решения задачи синтеза ИУК и реальные проблемы Флота, связанные со сложностью организации проверок аппаратуры, определяют актуальность решения данных вопросов, как в техническом, так и научном плане.

В рамках концепции комплексной автоматизации наибольший вклад в решение проблемы на начальной и последующих стациях ее реализации внесли В.В. Войтецкий, В.И. Гольтраф, О.П. Демченко. На современном этапе указанная задача минимизации объема НСИсп и сокращения замороженных площадей испытательных стендов определяется работами ученых НПО «Аврора», СЛЯГУ, СПбГШУ, СПбГЭТУ, ПКП «ИРИС» и ЮРГГУ, среди которых следует особо отметить Ю. А. Губанова, А. П. Темирсва и Р.А. Тумасянца. Среда этих работ следует вьщелшъ работы в НПО «Аврора» по созданию средств и методов испытаний систем управления ЭСК и бортовых средств контроля и испытаний электрооборудования. Наиболее существенный вклад в теоретическое и практическое решение задачи снижения трудоемкости проверок на всех этапах жизненного цикла корабельного электрооборудования внесен специалистами и учеными ФГУП «ЦКБ МТ «Рубин»», ФГУП «СПМБМ «Малахит»», ФГУП «ЦНИИ «СЭТ»», 1ЦНИИ кораблестроения ВМФ МО РФ, ФГУП «Северное ПКБ», ФГУП «Адмиралтейские верфи» и др. Персонально в згой связи следует упомянуть такие имена, как В. Л. Александров, В. П. Байтов, М. М. Брицин, В. Л. Галка, О. А. Зуев-Носов, Ю. R Кормилииин, К. С. Ляшадов, Б В. Никифоров, В. Р. Парсамов, А. П. Праоопин, А. М Рассадников, Ю. В, Скачков, В. С Соколов и др.

Необходимо отметить также, что современное состояние теории оценивания, во-первых, определяется развитием общей теории несмещенных оценок основанной на работах И. А. Ибрагимова и Р. 3. Хасьминского, Г. Ван Триса, В. Г. Воинова, Э. Лемана, Э. Сейджа и Дж. Мелса, С А. Смоляка и Б. П. Титаренко, Ю. Г. Сосулина. Второе направление этой теории связано с решением вопросов гаран-

тированного и робастнош оценивания, представленное работами У. С. Аджи и Р. X. Тернера, Б. И. Ананьева и В. И. Ширяева, А. В. Макшанова Третье направление связано с работами А. Альберта, М. Б. Невельсона и Р. 3. Хасьминского, Дяс. Л. Смита по теории рекуррентного оценивания.

Цель и задачи исследований. Целью роботы является создание методов обработки информации, повышающих эффективность и качество алгоритмического обеспечения обобщенного оценивания контролируемых параметров по экспериментальным данным на этапах разработки, производства и эксплуатации корабелы юно электрооборудования, а также исследования путей практической реализации полученных аноритмов на базе автоматизированных микропроцессорных комплексов.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решена задача минимизации критерия качества (функционала риска), путем целенаправленного формирования высококачественной экспериментальной информации (постановка эксперимента) и синтеза согласованной с полученными экспериме!ггальными данными более качественной оценки контролируемого параметра корабельного электрооборудования с учетом их смыслового значения, логичности, технологической непротиворечивости. Данный подход к проектированию АОЭИ, в отличие от известных, характеризуется единством методологии как при формулировании исходных технических требований к устройствам, реализующим данные алгоритмы, так и в технологической (методической и инструментальной) поддержке всех этапов разработки интеллектуальных устройств контроля (ИУК). Это позволяет синтезировать системы нового поколения, которые характеризуются интеллектуальными особенностями при обработке и интерпретации результатов контроля параметров корабельного электрооборудования, что обеспечивает высокое качество, безотказность и безопасность их функционирования.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи.

1. С целью выявления недостатков современного состояния методов контроля, связанных, прежде всего, с недостаточной точностью и достоверностью обработки экспериментальной информации на этапах проектирования, испытаний, эксплуатации и ремонта корабельного электрооборудования выполнен их анализ.

2. Разработана методология создания обобщенных алгоритмов обработки апостериорной информации, ориентированных на использование современной вычислительной техники.

3. Исследованы характеристики качества алгоритмов обработки экспериментальных данных.

4. С целью повышения эффективности контроля технологических параметр ров исследуемого корабельного оборудования в рамках обобщенного метода их оценивания разработаны методы формирования апостериорной информации, модели контроля, априорчой информации и критерия качества обобщенного оценивания.

5. Создано обобщенное информационное обеспечение для контроля и испытания корабельного электрооборудования, повышающее эффективность его функционирования на разных этапах жизненного цикла.

6. Разработаны средства и методы контроля и испытания для разных этапов жизненного цикла корабельного электрооборудования, использующие алгоритмы об-

работки эксперимапальпых данных, базирующихся на разработанной методологии, и созданы основы для внедрения пилотного принципа эксплуатации кораблей.

Методы исследования. Решение поставленных задач осуществлялось комплексно на основе методов аналтического исследования, испытаний и экспериментальной отработки, и, наконец, апробации и анализа результатов промышленного использования предлагаемых АОЭИ в уникальных технологических процессах.

В первой группе методов для решения поставленных задач используются элементы теории систем и системного анализа, теории математической статистики, теории информации, методы статистической теории распознавания образов, теории моделирования, алгоритмов и вычислительных процессов. Экспериментальные методы включали проведение соответствующих экспериментов и разработку программного обеспечения. Наконец, третья группа методов связана с комплексом работ по доводке методических и программных средств индустриальной технологии до промышленных образцов, соответствующих испытаний, что подтвердило достоверность полученных теоретических и прикладных результатов путем сопоставления с практическими данными, полученными на реальных объектах.

Объект исследования. Средства автоматизации систем автономных и комплексных испытаний корабельного электрооборудования, а также методы диагностирования и кшпроля ах) технологических параметров на этапах жиз1 кгпного цикла.

Предмет исследования. Методология математического, алгоритмического, программного и технического обеспечения обработки экспериментальных данных при контроле технологических параметров корабельного электрооборудования на этапах проектирования, изготовления и эксплуатации.

Основные результаты работы, выносимые на защиту.

1. Концепция формирования информации о состоянии корабельного электрооборудования на разных этапах его жизненного цикла в виде процедуры обобщенного контроля параметров.

2. Обобщенная модель процесса контроля технологического параметра, позволяющая сформулировать метод обобщенного оценивания в виде идентификационно — редукционного метода оценивания параметра контроля, а также адаптивный метод и алгоритм оценивания с управлением его эффективностью по величине риска оценки параметров контроля.

3. Совокупность разработанных в работе теоретических положений, включающих разработку методов формирования апостериорной информации, модели контроля, априорной информации и критерия качества обобщенного оценивания, повышающие достоверность обработки экспериментальной информации при контроле параметров корабельного электрооборудования в ЭСК и создающие основы для внедрения пилотного принципа эксплуатации кораблей.

4. Математическое, алгоритмическое и программное обеспечение процесса обобщенного оценивания.

5. Решение задачи формирования идентификационной модели электроприводов корабельных вспомогательных механизмов в виде базы знаний, учитывающей нелинейности идентифицируемого объекта.

6. Решение задачи определения зоны повреждения кабельной линии, удовлетворяющей критерию минимума среднего риска, при статистической

модели контроля, сигнал и помехи в которой зависят от применяемых устройств диагностирования, схемы их подключения и условий контроля.

7. Модифицированный робастный метод и АОЭИ для устройств диагностирования, удовлетворяющий критерию минимального риска.

8. Результаты практической эксплуатации ИУК в подсистеме сбора, обработки и управления разгоном объекта на электродинамическом ускорителе масс в системе испытания корабельных механических конструкций.

9. Комплекс технических средств диагностирования повреждений силовых кабельных линий, выполненных на уровне изобретений и обеспечивающих создание более совершенных систем контроля технологических параметров.

Научная новизна полученных результатов состоит в теоретическом обосновании методов формирования АОЭИ для ИУК корабельного электрооборудования, функционирующего в многомерном признаковом пространстве минимальной размерности, которые описываются статистической моделью принятия решения и обеспечивают заданную достоверность и производительность оценивания. При реализации этой методологии получены следующие результаты.

1. Обобщенная модель процесса контроля технологических параметров корабельного электрооборудования в виде идентификационно-редукционной модели, для оценки качества которой используется функционал риска.

2. Идентификационно- редукционная теорема, определяющая решение задачи оценивания для обобщенной модели процесса контроля технологических параметров корабельного электрооборудования, ряд теорем, определяющих максимум пропускной способности статистического эксперимента, условия формирования модели контроля, а также асимптотику риска обобщенного оценивания.

3. Идентификационно-редукционный метод оценивания параметров контроля, адаптивный метод оценивания контролируемого параметра в виде алгоритма с возможностью управления его эффективностью по риску оценки параметра.

4. Методы формирования модели контроля задачи оценивания, методы преобразования переменных этих моделей, метод формирования априорной информации, методы последовательного формирования апостериорной информации, асимптотический метод формирования критерия качества задачи оценивания.

5. Аналитические соотношения для оценки эффективности этапов идентификационно-редукционного алгоритма, оптимальных значений параметров АОЭИ, необходимые условия его сходимости, а также требуемый объем памяти для его реализации, образующие метод синтеза алгоритмов последовательной обработки экспериментальной информации.

6. Технология индустриального проектирования интеллектуальных устройств контроля на примере конкретного корабельного электрооборудования, которые характеризуются высокой гибкостью АОЭИ.

7. Метод контроля скорости, реализованный в подсистеме сбора, обработки информации при управлении разгоном объекта на мощных электрофизических установках в системах испытания корабельного электрооборудования на механический удар.

8. Решение задачи определения модели электроприводов корабельных вспомогательных механизмов в виде базы знаний, формируемой с помощью разработанной методики обобщенного оценивания.

9. Робастньш метод и алгоритм обработки сигналов от импульсных устройств диагносгирования, удовлетворяющий критерию максимального правдоподобия.

Практическая значимость и внедрение. В рамках диссертационной работы созданы основы для организации эффективного сквозного контроля корабельного электрооборудования на всех этапах его жизненного цикла, что открывает новые возможности в организации пилотного принципа обслуживания кораблей. При этом резко сокращается трудоемкость проведения проверок.

На основе теоретических положений, обоснованных в диссертации, получены следующие практические результаты:

1. Разработаны и внедрены алгоритмы обработки экспериментальной информации для контроля параметров в АСНИ на базе испытательного стенда ФГУП ПКП "ИРИС" при разработке и производстве элементов корабельных энергосистем. Программная реализация данного алгоритма использована для автоматизации проектирования и наладки электроприводов корабельных вспомогательных механизмов в рамках проектов ДПЛ "Лада" и "Амур".

2. Разработан и реализован в виде программы алгоритм для обработки экспериментальной информации при диагностировании зоны повреждения кабельных линий в трехмерном пространстве корабельных корпусных конструкций на базе ПЭВМ. Использованная в процессе диагностирования программа защищена свидетельством об официальной регистрации РОСПАТЕНТом и апробирована на Аксайском судостроительно-судоремонтном заводе "Мидель".

3. Разработан и внедрен алгоритм обработки экспериментальной информации при контроле и диагностики параметров аккумуляторных батарей для пневмогидравлических систем судового оборудования. Результаты работы использованы в ООО "Центр мехатроники" (г. Санкт-Петербург).

4. Предложены методика формирования стратегии проведения управляемого эксперимента при определении рабочих параметров электростатического затвора по критерию минимума риска и модифицированный рекуррентный алгоритм последовательного приближения для обработки результатов контроля при синтезе устройства обработки экспериментальных данных блока управления электростатическим затвором. Результаты работы использованы при проектировании подсистемы подавления пылевых выбросов в ОАО "Новоросцемент" (договор №07-02 от 9.09.2002).

5. Разработаны методика обнаружения периодического процесса в стохастических результатах контроля параметров технологического процесса, обеспечивающей минимум риска идентификации, а также методика определения параметров агрегированной модели совокупности объектов с учетом эффекта "селекции" в виде идентификационно-редукционной задачи. Результаты использованы на кафедре "Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами" ЮРГТУ (НПИ).

6. В особом конструкторско-технологическом бюро "Старт" при непосредственном участии автора проведены НИР и ОКР и переданы для использования 25 специализированных систем управления и устройств (ЛНПО "Союз", г. Дзержинск (Московская область); ОАО Новочеркасская ГРЭС, г. Новочеркасск (Ростовская область)). В процессе создания этих систем и устройств были апробирова-

ны алгоритмы обработки экспериментальной информации при контроле параметров автономных энергетических систем. Данные системы и устройства разрабатывались в рамках программы "Качество и безопасность" (совместные приказы Министерства высшего и среднего образования РСФСР и Министерства машиностроения СССР), а также работ по автоматизации судовых систем в соответствии с постановлением ГКНТ и Госплана СССР "Создание и внедрение технологических процессов и технических средств для поиска, разведки и промышленного освоения нефтяных и газовых месторождений континентального шельфа СССР'; постановлением СМ "О мерах по обеспечению создания судна для глубоководного бурения в океане и технологического оборудования для этого судна".

7. В рамках комплексных научнотехнических программ Южно-Российаюго государственного технического университета (ЮРГТУ) (Новочеркасский политехнический институт— НПИ) и Северо-Кавказского научного uarrpa высшей школы (СКНЦВШ) осуществлена модернизация цифрового регистратора расстояния в индукционно-акустическом приемнике типа ПА-02 и испытательном аппарате для кабельных линий типа ИК-10-АП2, которые могут быть использованы при изгогошгении и эксплуатации ЭСК. В настоящее время успешно эксплуатируются 28 комплектов апдаршуры.

8. Материалы диссертационной работы используются в учебном процессе на кафедре "Электрические станции" ЮРГТУ (НПИ) в курсе лекций по специальным дисциплинам.

В целом данные результаты отражают внедрение основных положений диссертации при разработке, производстве и эксплуатации корабельного электрооборудования, а также и в учебном процессе.

Достоверность полученных автором результатов подтверждается:

— корректным применением принципов и методов системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, линейной алгебры, теории исследования операции;

— согласованностью теоретических положений и результатов расчета с данными, полученными при натурных экспериментах, а также с результатами расчетов других авторов, приведенных в литературе;

" — сопоставлением теоретических результатов, полученных автором, с опубликованными научными работами, где аналогичные или близкие теоретические результаты получены другими методами;

— критическим обсуждением основных результатов работы с ведущими специалистами по теории оценивания на международных, всероссийских и региональных научно-технических конференциях и семинарах.

Апробация работы. Результаты работы, полученные в период 1990-2003 гг, докладывались и обсуждались' в научных и научно-производственных организациях, а также на международных, всероссийских, региональных и отраслевых научно-технических конференциях и семинарах, в том числе на международной конференции "Идентификация систем и задач управления" SICPRO' 2000, Москва, Институт проблем управления им. В А Трапезникова РАН 2000, ХШ—й международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях" ММТТ-2000, Санкт-Петербург, 2000; XTV-й международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях" ММТТ—XTV, Смоленск, 2001; XV-й международной на-

учной конференции "Математические методы в технике и технологиях" ММТТ-ХУ, Тамбов, 2002; ХУ1-Й международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях" ММГТ-Х\Л, Ростов-на-Дону, 2003; семинарах РАН "Кибернетика электрических систем", Новочеркасск; 1995-2000; П-й и Ш-й международной научно-технической конференции '"Новые технологии управления движением технических объектов", 11овочеркасск, 1999,2000; международной научно-практической конференц ии 'Теория, методы и средства измерений, кошрешя и диагностики", Новочеркасск, 2000; международной научно-пракгаческой конференции "Интеллектуальные электромеханические устройства, системы и комплексы", Новочеркасск, 2000; международной научно-практической конференции "Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах", Новочеркасск, 2000; региональном научно-техничесюэм семинаре СКНЦВШ "Вопросы теории и принципы построения устройств систем автоматизации", Новочеркасск; 1979,1981,1985,1989; ежегодных научно-технических конференциях НПИ, Новочеркахк, 1980-1986; ежегодных научных конференциях ЮжноРоссийского госуд арственного технического университета, Новочеркасск, 1986-2000.

Работа обсуждена и получила одобрение на заседаниях кафедры "Автоматизированные системы управления" ЮРГТУ (НПИ) и расширенном НТС ФГУП ПКП "ИРИС" (г. Новочеркасск) в 2005 г.

Публикации. В качестве основных работ по теме диссертации опубликованы две монографии, 32 статьи, получено 17 авторских свидетельств на изобретения и один патент, одна программа зарегистрирована в РОСПАТЕНТе.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 7 глав и заключения, изложенных на 300 страницах машинописного текста, 17 приложений на 80 страницах и иллюстрирована 48 рисунками и 7 таблицами. Общий список цитируемых литературных источников включает 504 названий работ отечественных и зарубежных авторов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Структура работы определяется декомпозицией задачи оценивания ма ее компоненты и отражает логику решения поставленной задачи.

Во введении обоснована актуальность научно-технической проблемы повышения эффективности контроля параметров корабельного электрооборудования, сформулированы научная новизна, практическая ценность полученных результатов, а также проблемные вопросы, имеющие важное значение для достижения целей исследования. Проведен критический аиализ состояния вопроса на основании имеющихся литературных источников и изложены основные положения, выносимые на защиту. Описана структура диссертации, приведены данные по апробации и реализации полученных результатов.'

Проводимые в диссертации исследования находятся на стыке теории контроля и алгоритмики и позволяют осуществлять синтез АОЭИ, а также исследовать вопросы их сходимости и эффективности.

В первой главе на основе системного анализа опыта проектирования электроприводов корабельных вспомогательных механизмой, а также внедрения системы диагностирования высоковольтных кабельных линий и подсистемы сбора и обработки информации дня управления электродинамическим ускорителем масс

при испытании корабельных механических конструкций на надежность дастся краткая характеристика класса исследуемого корабельного электрооборудования. Данное электрооборудование в ЭСК должно удовлетворять требованию повышенной ответственности их функционирования. Это определяет общие классовые свойства НСИсп и позволяет сформулировать общие условия контроля параметров ЭСК, которые характеризуются тем, что входная информация х (рис. 1) поступает от объекта и среды, которые взаимодействуют между собой и с первичным преобразователем. Поэтому в результате контроля в "чистом виде" параметры объекта не могут бьпъ получены. Неявно они содержатся в параметре х, но непосредственно не наблюдаемы. Для определения д: наблюдают за_у, функционально связанным с х. В параметре у характеристики объекта контроля присутствуют в искаженном виде, обусловленном свойствами первичного преобразователя и соответственно операггора/1, и разрушающим действием шума V, сопровождающего контроль.

Исходя из сформулированной концепции обобщенного контроля, осуществлен выбор математической модели задачи оценивания параметров ЭСК в идентификационно — редукционной форме и сформулирована задача формирования алгоритмов оценивания этих параметров, а также задачи, решаемые на этапах синтеза АОЭИ. Для этого исследована обобщенная структура алгоритма оценивания параметра х, реализованная на ИУК, для идентификационно — редукционной модели контроля параметров в виде интегрального уравнения Вольтерра I рода

у(1; а) = /¿(г; а; Ь)х(1 — =Ах, (1)

о

где И/) — ядро интегрального уравнения (импульсная переходная функция первичного преобразователя), А — интегральный оператор, а — параметр первичного преобразователя, зависящий от среды контроля, Ь — латентный параметр.

В реальных условиях контроля уравнение (1) имеет погрешность задания в правой части — у(г) оценивается с погрешностью контроля, которая определяется величиной шумов V, сопровождающих процесс контроля. В связи с этим на выходе первичного преобразователя формируется величина

у.

Кроме этого в процессе контроля с погрешностью оцениваются пределы интегрирования / и ядро к(1;а\Ь) интегрального уравнения (1), так как на пер-

вичный преобразователь воздействует дестабилизирующая среда контроля. Таким образом, при редукции по результатам контроля латентного параметрах встает вопрос и об одновременной параметрической идентификации параметра а первичного преобразователя, поскольку ядро интегрального уравнения (1) задано с точностью до параметра а, а задача решения уравнения (1) (задача редукции) относится к классу некорректных задач.

В диссертации для общей модели контроля обоснован выбор информационного подхода, который используется для определения качества оценки контролируемого параметра в сформулированной задачи оценивания. Данный подход, анализ которого проведен в работе Э. И. Цветкова "Алгоритмические основы измерений", по мнению автора, "не находит заметного практического применения и представляется в значительной степени искусственным". В рамках диссертации предпринята попытка решить задачу оценивания для общей модели контроля, что определяет использование информационного похода.

Математическая постановка задачи алгоритмизации процесса оценивания параметра контроля определяется вычислительной моделью АОЭИ, состоящей из функционала (оператора), который соответствует решаемой задаче оценивания; классом функций, с помощью которого описывается информация о задаче; классом алгоритмов решения задачи, которые могут использоваться для алгоритмизации; критерием оптимальности алгоритма в рамках принятой концепции оценивания. Постановка задачи оценивания определяется априорной и апостериорной информацией, критерием качества оценки и моделью контроля. Для определения вычислительной модели АОЭИ решаемой задачи оценивания формируется выборка контроля }'0 = {.у, :$[/0,т]} по результатам замеров с переменным верхним пределом т. Задача интервального оценивания состоит в построении оператора О, = £\(}'0), которое определяет множество значений х(/).

Вторая глава диссертации посвящена анализу функционала риска как статистики критерия качества оценивания параметра контроля. Из прямой и доказанной обратной теорем оценивания следует, что количественной мерой надежности оценки экспериментальных данных в виде математического ожидания при последовательном получении экспериментальных данных является средний риск. Для оценки качества синтезированного АОЭИ используется количественная оценка надежности выбора модели контроля, которая является характеристикой ее изоморфности результату эксперимента, и количественная оценка надежности самой операции редукции экспериментальных данных. Каждая из этих оценок определяется соответствующим риском, который для редукции оценки х, истинного значения х, в темпе поступления экспериментальных данных имеет вид

Д( х,) = М,ф„ *,) = | ¡Цхпх ,Щ))р{21 [х,)с!г1(х„ х ,)р(х,)Л„ (2)

Пг £1*

где р(2£|х,)-условная плотность распределения вероятностей, Цх„ х ,(2^ ))-функция потерь, а критерий оптимизации операции редукции байесов

штЛ(*|) = Л(х,6). (3)

Достаточные условия решения идентификационно — редукционной задачи оценивания при одновременной однозначной параметрической идентификации ядра уравнения (1) по параметру а (импульсной переходной функции Ш;а)) и его редукции оцениваемого параметра х задает доказанная идентификационно-редукционная теорема. В соответствии с этой теоремой сформулирован идентификационно-редукционный метод оценивания, включающий последовательный этап параметрической идентификации ядра интегрального уравнения и редукции для данного результата этапа идентификации, которые совместно образуют последовательную адаптивную стратегию с контролем качества в виде риска. Момент остановки в адаптивной стратегии зависит от результатов наблюдений всей последовательности проведенных экспериментов, а правила остановки определяется как <р,={(р*1, А=1, 2,...} с соответствующей последовательностью моментов остановки к= 1, 2,...}. Аналогично определяется правило принятия решения

ф</={ф/, к= 1, 2,...}, где <р/(£>|/) (ОеД У*)-лереходная вероятность на У*х/). Правилу ф^ соответствует последовательность решающих функций 6=(5ь к= 1, 2,...}, а адаптивная стратегия статистического оценивания Ф определяется парой Ф^5" и порождает условное (для заданного значения у е У'~) распределение /■©(.¡у) дискретного случайного процесса (8, 5, у )={(&*, б^У1**), ¿£1}.

Если л(х)-априорная плотность параметра х по мере у_ на В), то можно ввести образ правила ^ как Ч^Гфс^М^Д)^) и его безусловный образ Ч/(0)=МЧ/(£>1Э) с плотностями распределения ф(8[х) и ф(5) соответственно. Величина средних потерь при апостериорном подходе определяется как условное математическое ожидание функции потерь Д5, 9) относительно решающей функции 5=6^}<п)). При этом апостериорный риск для стратегии оценивания Ф=<ф„ ф^> равен

Л(5) = Л(5|Ф) = £{Д5,9)|5}= /£(Э,5)я(3[6)х(с*Э), 5 е £>,"

®

где я(х|5) = ф(5(х) л(х)/ф(6), если ф(8) > 0 и 7г(х|5) = О, если ф(2) = 0.

Проведенный в главе анализ функционала риска позволил установить зависимость качества выбора переменной модели контроля Я(а) от интегральной интенсивности риска, которая равна вероятности ошибки первого рода а. Это позволило провести анализ идентификационного и редукционного этапов задачи оценивания и определить их риск.

Оценка экспериментальных данных в идентификационно-редукционном методе оценивания по последовательной адаптивной стратегии, минимизирующей риск, определяет достаточно гибкую связь между компонентами триады А.А. Самарского "модель-алгоритм-программа". Это позволяет согласовать точность контроля и вычислений, скорость вычислений и объем выборки для оценки результатов контроля, а алгоритм реализует вычислительную модель АОЭИ, которая привлекается для интерпретации и постановки эксперимента.

Проведенный в третьей главе анализ задачи формирования модели контроля позволил перейти к ее формальной постановке, для которой в п — мерном евклидовом пространстве Л" задана ограниченная замкнутая область определения модели О — объединение конечного числа допустимых классов К\,..., Л):

и задана некоторая начальная информация /о(/ч.....К) о классах, причем К, П^у

дня всех ¡,]= 1,2,..., /, то решение задачи формирования модели контроля

й];...; К/, а^Х) (4) сводится к тому, что используя лишь информацию 1о(К......К,) для произвольного признака *бД заданного описанием /(х), требуется установить, к каким из классов К, принадлежит этот объект, где а, = а(/С,) - информационный вектор области К ¡, / = 1, 2,..., /. Качество решения данной

I _

задачи определяется степенью минимизации области D\(\JKj)- риском

решения задачи разбиения с функцией потерь вида

шГ £(?,£),

I

где у е и^/ • При этом корректный метод формирования модели контроля

У-1

(4) безошибочно классифицирует при любой стандартной начальной информации /о все объекты -хе/0. Для конкретизации параметров предлагаемого асимптотического метода формирования модели контроля использовалась теоретико-информационная модель статистического эксперимента в виде дискретного канала передачи информации без памяти. Эго позволило сформулировать теорему, определяющую максимум пропускной способности статистического эксперимента. Кроме этого доказаны теоремы, задающая условия формирования модели контроля и минимальный риск _/?Лм миогопа-раметрической линейной модели контроля. Исследованы асимптотические зависимости пропускной способности модели контроля /7(а,Р) от ошибок первого а и второго Р рода (рис. 2), а также рисков /?(Р) (рис.3) и Ко.) (рис. 4) разбиения области определения двухпри-знаковой модели контроля при последовательном накоплении экспериментальных данных. На основании этих выражений сформулирован асимптотический метод формирования критерия качества задачи оценивания.

При формировании модели контроля предлагается использовать сформулированные методы определения переменных линейной модели контроля.

1. Метод последовательной селекции переменных модели, в котором, уменьшая количество признаков, добиваются минимизации функции разделимости классов признаков вида

/™п=Лт,п(*,)+1-/р2(Л>2) / р(Х|со,) с1Х+ Лт1П(х„),

а

где ЛпнпС*;) — минимальный риск каждого из классов параметров.

Введение в модель контроля дополнительных факторов (комплекси-рование), коррелированных с выходной переменной, позволяет строить вычислительные модели, для каждой из которых определяется степень ее изо-морфности реальному алгоритму. Мера определенности для'модели обеспечивает прогноз выбора выходных переменных с наименьшей погрешностью. ЖР) 2. Метод синтеза перемен-

а=0,8 ной, компенсирующей риск модели эксперимента, позволяет ввести в классификацию признаков очередной признак хк. Этот при-а=0,6 знак Хк вместе с признаками х, и х, при плотности распределения син-а=0,4 тезированного признака

а=0,2 Лк=Л&Хр{-[Ктт(Хк) + Ятт(*-)]}, порождает экспоненциальное семейство распределений от исход-о «I С! »3 м 03 а. 07 06 1 „ ных признаков или их объедине-

Риг 4. И

гис. ч нил

3. Метод синтеза обобщенных параметров путем декоррелирова-ния исходных, непосредственно измеряемых величин. Снижение риска оценки параметров объекта за счет трансформации переменных эксперимента путем диагонализации его информационной матрицы сопровождается резким снижением размерности.

В этой главе осуществлен также общий анализ параметрического этапа синтеза идентификационно-редукционного алгоритма, целью которого является получение дополнительных экспериментальных данных для определения параметров ядра уравнения Вольтерра при уточнении результатов редукции. Анализ интерполяционных многочленов определил необходимые и достаточные условия представления квадратурных (кубатурных) формул в виде интерполяционного многочлена, содержащего наперед заданные узлы и характеризующегося наименьшим риском в классе функций Р. Это позволило сформулировать метод последовательного формирования апостериорной информации, в котором для целенаправленного поиска элементов структуры по экспериментальным данным используется средний риск (2), а задача восстановления функции сводится к отысканию"элемента структу-

ры и функцииу(х, 8Э), которые минимизируют его соответствии с (3)

для эмпирического риска Я, в виде функционала

я(р) = [*,<е,)& - ы 1 - 1пр) - 1пП]"2/4'2 }"'!,(?< Г),

где

г, если со, если г< 0.

Математическая формулировка задачи уточнения модели контроля заключается в отыскании из множества функций т]1(;с,в),..„ г|„(л:,в) функции т\Х*»6/)> обеспечивающей минимум риска с искомой моделью контроля, и сводится к определению плана дискриминирующего эксперимента, который в экстремальном чебышевском базисе определяется оптимальными мерами опорных точекр\= (2т2)~',...,р'= т2'г.....р'т+,= (2т2)~', где т2+\ - количество опорных точек плана. Простейшие случаи данного плана для то2=1 (а), т2=2 (б), ш2=3 (в), т2~4 (г) приведены на рис.5.

...

_!_!_! ;

х,

|.з и 1а а зэ 3« э* л з /

б

Рис. 5

Полученная на этапе дискриминирующего эксперимента модель контроля в общем случае зависит от большого числа факторов, часть которых определяет модель контроля, а влияние остальных факторов можно считать не превосходящим ошибку эксперимента. Для решения данной задачи на этапе обучения используют отсеивающий эксперимент по поиску значимых признаков, модель которого включает функцию отклика Г1(дг, 0), зависящую от управляемых переменных (признаков) х=(х(1),..., л:(/)) и неизвестных параметров 0=(9[,.„, 6„). Существование у-разделяющего плана определяется предельной скоростью С($) слабо разделяющего плана, причем если

liminf {Р(Х)\Хe ИB'" , R(X) > C(s)) Za>0,

то существуют у-разделяющие планы с любой скоростью R < C(s) и сколь угодно малой у (даже убывающей экспоненциально по N).

Общий анализ процесса обработки экспериментальной информации по критерию минимума риска, проведенный в четвертой главе, позволил сформулировать метод синтеза рекуррентных алгоритмов определения оптимальных оценок параметров вида

*«+i = xn + SnSN, N-Q, 1,...., где sy— направление движения к решению при обеспечении условия релаксационное™, а SN с точностью до множителя ||,?А. j| определяет расстояние от

ТОЧКИ Xfi/ДО Хц-ц.

Важной особенностью общего АОЭИ является возможность быстро и эффективно адаптироваться к экспериментальным данным по критерию минимального количества значимых факторов модели контроля. Для этого решаются задачи управления проведением физических экспериментов, и, следовательно, датчики обладает гибкой, адаптивной структурой. При этом осуществляется изменение параметров и структуры датчиков на основе текущей информации с целью достижения требуемого качества оценивания параметров контроля в условиях непрерывных изменений внешних условий эксперимента. В этих условиях целесообразно использовать адаптивный оптимальный одношаговый алгоритм, который достаточно прост в вычислительном отношении, требует небольшой оперативной памяти и мобилен, что позволяет хорошо следить за переменными параметрами контроля. В 'данном алгоритме при произвольных начальных оценках Л,(0) осуществляется их уточнение пропорционально изменению переменной на его входе х,(Л0.

В векторной форме редукционный этап алгоритма представляется в виде: x(N) = x(N- 1) + LyCV) - kr(M)x(N- l)]*0V)/[y + AT(A)i(A0J, (5)

а идентификационный этап алгоритма в векторной форме имеет вид:

А(Л0 = А(Л'-1)+ [Кут - kT(N- 1 )ЛГ1Х(ЛО]ЛГ«(АО/[у + КХХТ(^КГХ(Щ, (6) где k(N) -вектор оценок значений импульсной переходной функции датчика в N-м такте; /fCT(.<V>~ вектор корреляционных функций входной переменной в Л-м такте; K)7£N) — взаимная корреляционная функция входной и выходной переменной в Л-м такте (скаляр); дс(Л')-вектор входной переменной в N-м такте; д^Л^-выходная переменная в Л-м такте (скаляр); <т>—симнол транспонирования.

Предложенный метод синтеза рекуррентных алгоритмов определил модификация одношагового алгоритма, векторная форма которого имеет вид:

■*(Л0 =л-(Лг- 1) + Г[КА0 - *Т( N- 1

у, 0 ... 0

где Г =

0 у 2 - 0

диагональная матрица определяет характеристики

0 0 ... у„"

исследуемого процесса с более высокой скоростью сходимости за счет использования в нем приращения прогнозируемого параметра.

Вторая модификация рекуррентного одношагового алгоритма (5, 6) более качественно оценивает параметры контроля при произвольных начальных условиях, а при случайных входных векторах алгоритм обеспечивает сходимость в среднем квадратическом. Данные алгоритмы используют для уточнения оценки параметров я-мерной вычислительной модели АОЭИ при условии, что произведено п линейно-независимых экспериментов. Скорость сходимости тем меньше, чем меньше отличаются направления векторов в соседних экспериментах. Поэтому строят вычислительную модель АОЭИ относительно математических ожиданий входных переменных, что позволяет не только увеличить скорость сходимости, но и уменьшить разрядность вычислителя.

Необходимым условием монотонной сходимости алгоритма, в соответствии с доказанной теоремой, является условие линейной независимости всех п составляющих вектора входных воздействий, а все диагональные элементы у, матрицы Г должны быть равны между собой:

Г = <хЕ,

где Е - единичная матрица, причем а — скаляр, принимавший значения из интервала 0 < а < 2, у, = а (/' = 1, 2,..., п); 0 < а < 2.

Общий анализ асимптотических свойств квадратичного критерия качества для оценки результатов контроля показал, что при сравнении двух статистик:{У„} и {Г„}, статистика, характеризующаяся большим значением риска оценки, является эффективней и данная оценка более быстро сходится к своему истинному значению. Это позволило сформулировать адаптивный метод оценивания параметров контроля, в котором, управляя риском, например, путем добавления в обрабатываемые данные смещения, можно увеличить скорость сходимости АОЭИ, а после определения оценки по результатам контроля можно вычесть смещение из полученного результата. Проведенный анализ величины ошибки за один такт АОЭИ определил его свойства и оптимальные параметры.

Анализ процедуры контроля, проведенный в пятой главе, и гипотеза о компактности результатов контроля позволили сформулировать метод формирования модели контроля при отсутствии априорной информации по экспериментальным данным и алгоритм, его реализующий, в котором для достаточного разбиения области экспериментальных данных определен критерий различения квантов при стохастической модели контроля задачи оценивания:

^.2у= П°£б2/9| = при совпадении области определения;

[б?, при несовпадении областей определения, где /Д(в,) — мера информации по Хартли при разбиении исходной выборки.

Метод формирования модели контроля на начальных этапах оценивания предусматривает выполнение следующих этапов.

1. Выбор произвольного числа г квантов из множества Го, которые отличаются друг от друга сильнее, чем все остальные. При этом формируются

подмножества ГсГ0 с количеством элементов I Г| =г<| Г01, удовлетворяющие условию:

[VG„ VG,(G„ Gj е Г) & VGt, VG,(G*, С, е Г )]: Ц ä шах(/,ь /*,), (7) где l)j, /«, ¡и - степени различения квантов Gf с Gp Gj с Gk, Gk с G/.

2. Кластеризация выбранных в п. 1 квантов на непересекающиеся кластеры, путем разделения множества Г на непересекающиеся множества Гь Г2, ..., Г„ где 1 <s ^ г в соответствии с условиями:

[VG(, V_G/G„ Gj s Г,„) & (VG* £ Г.)]: /(G„ Gj) < /(G„ G*), (8)

где Г„, с Г, m = 1, ar — m-ый кластер множества Г, I{G„ Gj) — расстояние между квантами Gf и Gj. Причем ljr,„ = Г, а р| Г,„ = 0.

JH=I »1=1

3. Формирование типового элемента G"„ для каждого кластера Г„„ т = 1,5, который отражает характерные свойства элементов множества Г,„ = (G„,i, G„i2, G„,„). При этом определяется

G"„ = F(G„,i, G„,2, G„,„), m = 1, s. (9)

В результате решения трех задач (7, 8, 9) из множества допустимых вариантов квантов Го, имеющего большое число элементов, получаем небольшое количество типовых элементов (G', G'2,..., G¡), которые можно рассматривать как переменные модели контроля.

В рамках предложенного метода формирования спектра начального эксперимента с п шагами используется только информация о состоянии контролируемого объекта, в виде замеров в точках i,=0,5(n-l)Af, причем качество получаемой оценки состояния объекта по результатам контроля определяется минимальным риском Ктщ(п)=а2},/п. Применение алгоритма по данному методу позволяет осуществить постановку управляемого эксперимента по оценке параметров контролируемого объекта с требуемым его качеством. По сравнению с адаптивным прогнозирующим алгоритмом, реализация данного алгоритма значительно сокращает время вычисления при малом объеме памяти. Полученные алгоритмы функционально устойчивы к случайным внешним возмущениям. Это позволяет применять их к задачам постановки нестационарных экспериментов, причем стратегия начального эксперимента не требует точной математической модели управляемого процесса контроля.

В шестой главе на базе разработанной методики обобщенного оценивания сформулирована математическая постановка задачи диагностирования кабельной линии высокого напряжения. Основными исходными данными, которые используются при математической постановке задачи определения оптимального плана эксперимента, являются: модель постановки эксперимента, которая определяется схемой Гаусса - Маркова (типичная) вида

Уи = + е,у, /= 1,..., и,у =■ 1.....rt, £r, = N<xi= +1/.' = 1.-. п,(Ю)

где х, е А'—опорные точки эксперимента, - оценка задаваемого параметра xt, г|; — погрешность задания параметра х„ в е Q - неизвестные параметры, уц е Y— наблюдения, — погрешности этих наблюдений.

Вид множеств Л', П, У функции QJßx,) в (10), а также характер погрешностей еу определяются конкретным экспериментом. В уравнении регрессии (1) функции 0тДх,) регрессии определяется системой базовых функций Щх)}^. Вектор-функции fix) считаются известными, и необходимо оценить

параметры 0 или некоторые линейные функции от них. Постановка задачи планирования определяется априорной и апостериорной информацией, критерием оптимизации, а также дополнительными ограничениями на оценивание вектора г„ для обеспечения его практической реализуемости. При этом под управляющим статистическим экспериментом понимается создание комплекса условий U, в результате которых с заданной вероятностью происходят или не происходят события из некоторого заданного множества Д.

Основное функциональное уравнение, определяющее бесконечную последовательность экспериментов, является соответствующий риск вида

Rn(.Xl,X2,—, х„) =

= [продолжать:min С(х,,х2.....хи) + Jр„(х,,х2,...,х„)dP(x„\х,.....х„_,);

[остановить: min i?(x,,..., xn_,; d,),

где p„(xi, x2,..., x„) — функция потерь точности оценки состояния объекта в течение всего последовательного решающего процесса dt, при котором осуществлялись контроль параметров хь х2,..., х„; С(хь х2,..., х„) - стоимость продолжения последовательного дополнительного контроля параметров х„ на п-м шаге; R(x\, х2,..., х„; dl) - риск принятия окончательного решения (принятия i—го класса образов), i=l, 2,..., т, на основе замеров Х\, х^,..., х„. Этот риск включает риск оценки априорного состояния объекта, риск постановки управляемого эксперимента, риск проведения управляемого эксперимента, риск оценки результатов контроля, риск принятия решения о состоянии, риск принятия решения о завершении серии экспериментов.

Проведенный анализ задачи диагностирования высоковольтных кабельных линий позволил сформулировать стратегию диагностирования в терминах стохастического программирования и робастный АОЭИ в режиме реального времени. Принимая во внимание конечность выборки контроля в процессе диагностирования, целесообразно использовать робастный рекуррентный метод минимального риска на скользящем окне. Модификация в работе алгоритма по данному методу, предложенного A.B. Макшановым, уменьшает смещение оценки сигнала на 12%, а уход по времени — на 2% от длительности обрабатываемого сигнала Этот эффект достигается за счет выбора весовых коэффициентов по крайним значениям выбранного окна (рис. 6).

Алгоритм включает в себя следующие операции:

м

1. Начальную оценку: xiw;2 = /"' Xх* >

k=l

где I — величина окна.

- Нлспоо&щ ■ иуч

> Оки<* ; :=: у! :' г^ ¿чТГ': "^''Ь'• 4 1 * {Р*? ^ в?**8'11'68* Г"

""*!« 1« I» I? I* ю I ~ "

Рис. 6

2. Расчет коэффициента предыдущих этапов контроля:

= 2/-' Е^л-**)-

3. Расчет коэффициента последующих этапов контроля:

4. Расчет коэффициента передачи для нового этапа контроля:

5. Оценку нового результата контроля:

•*/+/, 2+1 =ХМ 2+\ К¡4.1.2+1 2+1 ■

6. Выбор величины окна исходя из минимума эмпирического риска оценки:

э ' "

Для фиксации места повреждения при автоматизированном диагностировании используется в качестве идентификационного признака значение энергии отраженного импульса (рис. 7):

= у(п .и еь'(1)Ч

отр и зонд. / >

На,л.

\г

а,

и.., \

. 171А (9/10 1

'» р /ч а гу

/13 И'..,-

Рис.7

где «отр- коэффициент отражения, у - коэффициент распространения, / -расстояние, пройденное импульсом.

Частный вариант данного алгоритма - "Программа для обработки осциллограмм полученных при диагностировании зоны повреждения силовых кабельных линий прошел регистрацию под № 2002622019.

В главе на основании проведенного анализа задачи контроля скорости сформулирована теорема оценки скорости на электродинамическом ускорителе масс, которая определяет метод контроля скорости, включающий метод оценивания в виде интерполяции результатов контроля, а план в виде рандомизированного, несмещенного эксперимента. Синтез параметров оптимального плана данного эксперимента сводится к определению на базе априорной информации соответствующих значений опорных точек. В устройстве контроля линейной скорости в опорных точках устанавливаются датчики регистрации движущегося объекта, образующие распределенный регистрирующий контур. Полученные в результате оптимального эксперимента значения скорости характеризуются минимумом погрешности оценки этих результатов, а критерием качества плана для модели контроля с дисперсией о2 служит средний риск:

р2 - £j[n« - = Ял« ~ ihWyjfdx + ct2J £/2 «Л.

а a j=\ aj=l ^

Первое слагаемое в данном выражении соответствует систематической погрешности, второе — случайной. Эксперимент по оцениванию скорости можно осуществлять также по критерию минимума методической или инструментальных погрешностей контроля. Частный случай предложенного метода контроля скорости при критерии оптимизации суммарной погрешности с адаптацией шага установки датчиков распределенного регистрирующего контура защищен в виде способа патентом России №2208794.

В главе осуществлена оптимизация структуры элементов системы управления разгоном объекта и вычислительная модель АОЭИ при интерполяции результатов контроля в устройстве контроля линейной скорости. Так при прямом методе контроля скорости V(t) движения объекта по жестко заданной траектории для ее оценки в виде математического ожидания целесообразно использовать непрерывный алгоритм скользящего среднего

М{К4(/)} =А~' \y{t)dt.

/-Д

При косвенном методе контроля скорости V(t) по координате 5S(7) объекта движения в заданный момент времени Т непрерывная оптимальная вычислительная модель АОЭИ совпадает с оптимальным фильтром Винера

ф

К„„(0 = 6,57t"1 |co_1sin(7ii))5(co)[ö)""2sin2(7o)) + F(<a)Af(co)"']"1exp(—/'co/)iÄo,

—oo

Для формирования непрерывно-дискретной вычислительной модели АОЭИ при косвенном методе контроля скорости требуется определить значение скорости V(t), как производную функции 5(7), заданной в п замерах SS„ в точках 'Л,..., Т„., по интегральному уравнению Вольтерра 1-го рода. При построении сплайн-приближения решения данного уравнения определяется, во-первых, подходящее число N точек сопряжения сплайна, а во-вторых, коэффициенты разложения ................. В качестве решения при-

нимается такой сплайн «*)> образ которого ¿'(Г, а*) обеспечивает с вероятностью 1—г| для всех сплайнов с N сопряжениями наименьший риск

1

(ЛГ + т + 1)

1п-

2 п

И + т +1

- + 1

-!п-

12

где

Ы-

к

если г £ О

если г<0. ЛКПЧ-; Л,,).

Разработана методика оценки >'**)

качества процесса разгона объекта в электродинамическом ускорителе масс. Анализ классической /' и модифицированной оценок ве-

роятности наличия сбоев Рц.с. устройства контроля линейной скорости по критерию минимума риска позволил сформулировать методические основы оценивания РцС. (рис.8), причем оценки в интервалах контроля достаточно близки друг к другу (рис.9).

Для повышения эффективно- Рис.8 Л(.с.

сти оценки контролируемого параметра используется процедура комплекси-

рования, при которой снижается риск г(т) — Я/Лтах по гармоническому закону (рис. 10) от количества контролируемых параметров т.

Проведенный в главе анализ процесса контроля скорости разгона объекта в электродинамическом ускорителе масс позволил предложить ряд способов (АС №1583846, АС №1672377, АС №1672378, АС №1739297, АС №1826066) и устройств контроля скорости (АС. №1569714, АС №1615618, А.С №1661644, А.С №1661645, АС №1682937, АС №1720018, АС №1732281, АС №1737345, А.С №1737346, АС №1765772, АС №1780015, АС №1789933), обеспечивающих повышение качества их функционирования, а также синтезирован алгоритм управления разгоном с повышенной надежностью.

В седьмой главе показана возможность применения АОЭИ для синтеза модели электроприводов корабельных вспомогательных механизмов на индукторном двигателе, представленной в виде базы знаний по результатам

Рис.9

N

оценки параметров контролируемого индукторного двигателя. Формирование модели состоит из планирования в пространстве экспериментов и моделей. Планирование в пространстве экспериментов сводится к поиску пути, ведущего из начального состояния в одно из конечных, со схемой

Сэ = (5, G),

где S-множество состояний, G-миожество отображений операторов g: S—*S.

Путем из so<sS в состояние srsS является конечная последовательность Пэ = (0o»£b). (si, gi),.~, gk-1), Sk), такая, что g,Os,=s,4 для /=0,..., k-\, а планирование в пространстве состояний характеризуется

Пэ=(5, G, i,J), где ^/еХ-соотвстствешю начальный и конечный эксперименты.

Планирование в пространстве моделей включает вертикальный и горизонтальный этапы. Горизонтальный этап сводится к декомпозиции модели на множество моделей ее переменных в виде И/ИЛИ — графа. Схема вертикального планирования для множества моделей £ и множества операторов редукций Г модели у: 2—имеет вид

N={1., Г)-

Если стеХ, гсве2+, то у,,(^-отображение, представляющее модель а в

виде цепочки моделей 7!в=оц.....сг„* по соответствующим этапам редукции

¿-той переменной модели. Для схемы ¿V=(2, Г) покрывающий путь q из модели оо в конечное их множество Х*={с i,..., а„} еХ является конечной последовательностью q*={(xa,y0), ton, vt-i), xt), где*/е£+ для /=0,..., к, ye.Г1' для /=0,.„, £-1, так что ха=сго, хк е X+t. Вертикальное планирование в пространстве моделей представляет собой

Ф),

где а0еХ-исходная модель, ФсгХ-множество конечных моделей.

При формировании модели электроприводов корабельных вспомогательных механизмов по ее переменным учитывается их семантика, которая определяется импликатой модели о как пары (яв, ху), где п в <зР2,---, а,* —цепочка моделей соответствующих к переменных на р-том этапе их редукции, »{¿-отображение из crplxcr/,2...xcrJ„í в ст,,. Импликативная схема есть Л-(а, 71В, у), такая, что (лв, \|/)-импликата а. Множество Т импликативных схем образуют импликативную сеть, а планирование в пространстве моделей Z=(2, Г, а0, Ф) представляет импликативную сеть Т, когда Х= О, и для каждого Л=(сг, 7ГВ, 40еГ существует одно уеГ, что сту=згв, и для каждого уеГ, а из области определения у существует в точности одно Л=(а, тсв, lK) е Г, такое, что яв=оу. Общая модель о =(Я, Г, с0, Т) состоит из множества в пространстве экспериментов В, схемы планирования в пространстве моделей

—

^ L i J.

\! ; :

i • ; i

'l /К i

¡ !

i i i i т" -ч- -». _

i i i i i i i i

{В, Г), при начальной модели с0еВ и из импликативной сети Г, такой, что О/ГШ*0. Модель о есть решение при начальной модели о0, если для нее найден покрывающий путь х из Со на множество Ф'с.6.

При формировании модели индукторного двигателя использован ЛОЭИ по адаптивному методу оценивания параметров вибрации. Эффективность данного алгоритма повышается за счет увеличения скорости сходимости оценки по траектории (1а) при повышенном риске на этапе оценивания, а при заданном риске на этапе (16) достигается требуемая точность оценивания параметра (рис. 11). В результате скорость сходимости алгоритма по траектории 2 при постоянном заданном риске оценивания меньше, чем по траектории 1а, 16.

£тшт-: | ■ ¿.-уг- f П-у.-* ■ | | •(•••■ 1 | ЦаярийМ ■

Рис.11

Комплексный испытательный стенд для формирования идентификационной модели электроприводов корабельных вспомогательных механизмов реализован на базе филиала ФГУП ПКП "ИРИС" (г. Новочеркасск) и включает компьютерную подсистему управления и обработки экспериментальных данных. Для повышения качества управления индукторным двигателем в данном испытательном стенде используется блок управления, который реализован по A.C. №1065896.

В приложении приведены доказательства сформулированных в диссертации теорем, характеристики систем, использующих разработанные АОЭИ, описание разработанной программы "ORSK", а также результаты внедрения устройств, использующих АОЭИ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты диссертационных исследований состоят в следующем.

1. На основе системного анализа особенностей формирования информации о состоянии корабельного электрооборудования на разных этапах их жизненного цикла выявлены характерные общие признаки данного процесса. К ним относятся значительное количество параметров контроля, их од-

нотипность, стохастичность условий контроля, требование повышенного качества и надежности их оценки при условии рассредоточенное™ точек контроля. Наличие общих признаков процесса контроля определило возможность развития методологии оценивания технологических параметров корабельного электрооборудования для всех этапов его жизненного цикла.

2. Для развития теории АОЭИ предложена концепция обобщенного контроля технологических параметров на основе информационного подхода. Основные теоретические положения концепции включают обоснование обобщенной модели процесса контроля технологического параметра, обоснование принципов построения обобщенных алгоритмов оценивания параметров и создание методов обобщенного оценивания. Обоснован выбор информационного подхода для развития методологии алгоритмов оценивания при обобщенной модели процесса контроля.

3. Сформирована обобщенная модель процесса контроля технологического параметра в виде идентификационно-редукционной модели, для которой при решении задачи оценивания параметра контроля по экспериментальным данным в рамках информационного подхода для оценки качества полученных результатов целесообразно использовать функционал риска. Доказана идентификационно-редукционная теорема, определяющая решение задачи оценивания для обобщенной модели процесса контроля технологических параметров корабельного электрооборудования. Разработан идентификационно-редукционный метод, включающий этапы редукции и идентификации, причем для оптимизации апостериорных данных при формировании спектра статистического эксперимента предложено использовать функционал риска. Обоснован адаптивный метод оценивания в виде алгоритма с возможностью управления его эффективностью по риску оценки параметра контроля.

4. Доказан ряд теорем, определяющих максимум пропускной способности статистического эксперимента, условия формирования модели контроля, а также асимптотику поведения риска задачи обобщенного оценивания, что позволило сформулировать асимптотический метод формирования модели контроля и асимптотический метод формирования критерия качества задачи оце-нивания.На основании информационного подхода сформулированы методы и алгоритмы преобразования переменных линейной модели контроля задачи оценивания для минимизации риска оценки параметра контроля.

Анализ процедуры контроля и гипотеза компактности результатов контроля позволили синтезировать метод и алгоритм формирования модели контроля по информационному критерию качества в условиях отсутствия априорных данных в виде последовательной кластеризации контролируемых экспериментальных данных и определении переменных модели контроля как типовых элементов сформированных кластеров.

5. Для минимизации риска оценки параметра контроля в методе обобщенного оценивания сформулирован мегод последовательного формирования апостериорной информации на базе квадратурных формул. При решении задачи формирования исходной информации в условиях отсутствия априорной информации предложен метод формирования спектра начального эксперимента.

Получены выражения для оценки эффективности этапов идентификационно-редукционного алгоритма, определены необходимые условия его сходимости, требуемый объем памяти, а также оптимальные значения параметров АОЭИ. Это позволило сформулировать метод синтеза рекуррентных алгоритмов оценивания и исследовать возможность использования адаптивного одношагового алгоритма и его модификаций при решении задачи оценивания параметра контроля.

6. Предложена технология индустриального проектирования интеллектуальных устройств контроля на примере подсистемы сбора, обработки и хранения информации в системе управления мощными электрофизическими установками повышенной надежности; методического обеспечения, повышающего эффективность проектирования управляющей системы в целом, а также при оценке диагностируемых параметров; разработанных методов и устройств для исследования корабельного электрооборудования.

7. В качестве примера для этапа проектирования и изготовления сформулирована и решена задача определения модели электроприводов корабельных вспомогательных механизмов, с учетом нелинейностей идентифицируемого объекта, в виде базы знаний, состоящей из семантической сети, покрытой продукционной моделью, которая синтезируется с помощью разработанного адаптивного метода оценивания и обеспечивает автоматизацию обработки больших объемов экспериментальных данных. Получена более точная и полная модель электропривода корабельных вспомогательных механизмов, которая используется для определения его оптимальных режимных и конструктивных параметров.

8. Результаты практического применения интеллектуальных устройств контроля в подсистеме сбора, обработки информации при управлении разгоном объекта на мощных электрофизических установках в системах испытания корабельного электрооборудования на механический удар показали уменьшение систематических погрешностей в суммарной величине относительных погрешностей контроля на 3—5%. Это подтверждает высокую эффективность разработанного метода контроля скорости, реализованного в данной подсистеме. Внедрение предложенных в работе способов в устройствах контроля скорости повышает достоверность результатов контроля.

9. В качестве примера для этапа эксплуатации сформулирована и решена задача определения зоны повреждения кабельной линии, сводящаяся к разработанному методу обобщенного оценивания и удовлетворяющая критерию минимума среднего риска при статистической модели контроля. Разработан модифицированный робастный метод и алгоритм обработки сигналов от импульсных устройств диагностирования, удовлетворяющий критерию максимального правдоподобия и позволивший уменьшить смещения оценки до 2 — 3% от амплитуды зондирующего импульса и исключить уход оценки по интервалам контроля. При непосредственном участии автора разработан и внедрен комплекс технических средств диагностирования повреждений силовых кабельных линий, обладающих более совершенными техническими показателями. Разработанные технические средства диагности-

рования выпускаются опытными партиями. В настоящее время успешно эксплуатируются 28 комплектов аппаратуры.

Разработанные в работе методы могут быть объединены в методологию обобщенного оценивания и тем самым усовершенствовать методы контроля, диагностирования и идентификации. Их реализация в виде современной индустриальной технологии разработки алгоритмического обеспечения интеллектуальных устройств контроля направлены на повышение технического уровня нового корабельного электрооборудования, а также на создание научных основ внедрения пилотного принципа эксплуатации кораблей. Новизна разработанных автором способов и устройств подтверждена авторскими свидетельствами на изобретения и патентом.

Основное содержание работы отражено в следующих публикациях

1. Михайлов A.A. Основы теории построения алгоритмов оценивания параметров по результатам измерения. Ростов н/Д. Изд — во Рост. гос. ун-та.-2002.-226 с.

2. Загороднюк В.Т., Михайлов A.A., Темирев А.П. Использование функционала риска при параметрическом синтезе измерительных устройств. Ростов н/Д. Изд - во СКНЦВШ. - 2001. - 136 с.

3. Губанов Ю.А., Михайлов A.A. Оценка экспериментальных данных о корабельном электрооборудовании//Системы управления и обработки информации: Науч.-техн. сб./ ФНПЦ НПО "Аврора", СПб.- 2004, Вып. 8. -С. 65 - 80.

4. Михайлов А. А. Синтез алгоритмов оценивания технологических параметров контроля судовых энергетических систем //Изв. вузов. Электромеханика.- 2004,- № 3,- С. 64 - 68.

5. Михайлов A.A. Формирование модели измерения на начальных этапах при оценивании параметра по экспериментальным данным. "Математические методы в технике и технологиях" // Сб. тр. XVI междунар. науч. конф. Ростов н/Д. -2003, Т. 6. - С. 3 - 8.

6. Михайлов A.A. Синтез лингвистического алгоритма формирования стратегии постановки начальных экспериментов. "Математические методы в технике и технологиях" // Сб. тр. XVI междунар. науч. конф. Ростов н/Д.-2003, Т. 6. - С. 8-13.

7. Михайлов A.A. Синтез стратегии формирования модели измерения при оценивании параметра по экспериментальным данным. "Математические методы в технике и технологиях" // Сб. тр. XVI междунар. науч. конф. Ростов н/Д. -2003, Т. 6. - С. 13 - 18.

8. Михайлов A.A. Оценка методической погрешности измерения линейной скорости по критерию минимума избыточности // Изв. вузов. Электромеханика - 2002, №6. - С. 43 - 5 0.

9. Кириевский Е.В., Михайлов A.A. Синтез распределенного регистрирующего контура времяпролетного измерителя скорости с адаптацией шага установки датчиков //Измерительная техника,—2002, №10. — С. 53 - 56.

10. Михайлов A.A. Декоррелирование переменных модели измерения технологических параметров энергетических объектов // Научная мысль Кавказа. Изд - во СКНЦВШ. - 2002, Спецвыпуск (2). - С. 64 - 70.

11. Скачков Ю.В., Попков Ю.А., Гайдай Б.В., Темирев А.П., Михайлов A.A. Формализация задачи идентификации модели электротехниче-

, ского устройства //Кибернетика электрических систем: Материалы XXIII сессии семинара "Электроснабжение промышленных предприятий", Новочеркасск, 25—28 сент. 2001г./Юж.—Рос. гос. техн. ун-т. -Новочеркасск: Ред. журн.."Изв. вузов. Электромеханика".-2002.~С. 69 — 70.

12. Михайлов A.A., Быкадоров В.Ф. Адаптивный алгоритм формирования модели измерения контролируемых параметров модели измерения контролируемых параметров энергетического объекта минимальной размерности // Кибернетика электрических систем: Материалы XXIII сессии семинара "Электроснабжение промышленных предприятий", Новочеркасск, 25 - 28 сент. 2001г./ Юж. — Рос. гос. техн. ун - т.— Новочеркасск: Ред. жури. "Изв. вузов. Электромеханика".- 2002.— С. 57 - 58.

13. Михайлов A.A. Определение предельного информационного объема модели измерения режимных параметров промышленных технологических установок /Кибернетика электрических систем: Материалы XXIII сессии семинара "Электроснабжение промышленных предприятий", Новочеркасск, 25—28 сент. 2001гУ/Юж—Рос. гос. техн. ун-т.-Новочеркасск: Ред. журн. "Изв. вузов. Электромеханика". —2002. — С. 59 — 60.

14. Загороднюк В.Т., Михайлов A.A. Учет влияния процесса абляции в рельсотроне на скорость разгона метаемого объекта //Изв. вузов. Сс-веро-Кавказский регион. Технические науки. — 2001. - №2. — С. 9 - 11.

15. Загороднюк В.Т., Михайлов A.A. Оценка вероятности сбоя датчика в скоростемере с распределенным регистрирующим контуром // Изв. вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки—2001.— №4 — С. 3 — 4.

I6-. Михайлов A.A., Быкадоров В.Ф., Березкин Е.Д. Планирование диагностирующего эксперимента при оценке технического состояния силового электрооборудования // Сб. тр. XIV—й междунар. науч. конф. "Математические методы в технике и технологиях". — Смоленск. — 2001, т. № 2. — С. 131-135.

17. Михайлов A.A., Быкадоров В.Ф. Общая постановка задачи формирования модели измерения //Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Материалы II междунар. науч.-практ. конф. в 4 частях / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т.-Новочеркасск: ЮРГТУ.-2001, Ч. 4. -С. 6 - 10.

18. Михайлов A.A. Формирование критерия качества гомоморфной модели измерения датчика // Новые технологии управления движением объектов: Материалы IV — й междунар. науч.-техн. конф. Ростов н/Д. Изд — во СКНЦВШ,-2001, т. № 1.-С.122- 126.

19. Михайлов A.A., Быкадоров В.Ф. Системный подход к решению задачи диагностирования энергетических объектов // Современные энергетические системы и комплексы и управление ими: Материалы междунар.

науч. - практ. конф. в 3 частях / Юж. — Рос. гос. техн. ун— т.- Новочеркасск: УПЦ "Набла" ЮРГТУ (НПИ).- 2001, Ч. 1. - С. 37 - 44.

20. Быкадоров В.Ф., Михайлов A.A., Березкин Е.Д. Оценка модели диагностирования кабельных линий передвижной электролабораторией, использующей компьютерные технологии // Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах: Материалы меж-дунар. науч. - практ. конф. в 8 частях / Юж. - Рос. гос. техн. ун-т. — Новочеркасск: ЮРГТУ. - 2000, Ч. 8. - С. 12 - 17.

21. Михайлов А. А., Натай В. И. Выбор свойства определяющих состояние технического объекта, при пресекающихся областях их зада-ния//Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах: Материалы междунар. науч.—практ. конф. в 8 частях / Юж.—Рос. гос. техн. ун-т.-Новочеркасск: ЮРГТУ-2000, Ч. 8. - С. 17- 20.

22. Михайлов А. А. Выбор математической модели измерения в задаче оценивания экспериментальных данных // Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах; Материалы междунар. науч. - практ. конф. в 8 частях / Юж.- Рос. гос. техн. ун — т.- Новочеркасск: ЮРГТУ.-2000, Ч. 5. - С. 25 - 28.

23. Кириевский Е.В., Михайлов A.A. Анализ достоверности методов измерения линейной скорости по критерию минимальной ошибки в условиях помех // Изв. вузов. Электромеханика — 2000, №1. — С. 85 — 88.

24. Михайлов A.A., Быкадоров В.Ф. Идентификационно — редукционная модель диагностирования энергетического объекта. Труды междунар. конф. "Идентификация систем и задачи управления" Sicpro'2000, М: 26-28 сентября 2000, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова. РАН. (Электронный диск).

25. Михайлов A.A. Определение модели вычисления алгоритма оценивания результатов измерения скорости // Новые технологии управления движением объектов: Материалы 3-й Междунар. науч.-техн. конф. Ростов н/Д. Изд - во СКНЦВШ,- 2000.- С. 135 - 140.

26. Михайлов А. А. Оценка риска потери точности при обработке многократных измерений // Сб. тр. XIII — й междунар. науч. конф. "Математические методы в технике и технологиях". СПб. — 2000, т. 2,— С. 115—117.

27. Михайлов A.A., Быкадоров В.Ф. Оценка риска принятия решения о состоянии энергооборудования по результатам диагностирования // Материалы XXII сессии семинара АН РФ "Диагностика энергооборудования", Новочеркасск, 25 — 27 сент. 2000/ Юж. — Рос. гос. техн. ун-т. — Новочеркасск: Ред. журн. "Изв. вузов. Электромеханика". - 2000. - С. 19 - 20.

28. Быкадоров В.Ф., Тютин A.B., Михайлов A.A. Диагностирование зоны повреждения силовых кабельных линий с применением ПЭВМ // Материалы XXII сессии семинара АН РФ "Диагностика энергооборудования", Новочеркасск, 25 — 27 сент. 2000/ Юж. - Рос. гос. техн. ун-т. - Новочеркасск: Ред. журн. "Изв. вузов Электромеханика". —2000. - С. 24 -26.

29. Михайлов A.A., Тютин A.B. Робастные алгоритмы обработки осциллограмм диагностирования зоны повреждения силовых кабельных ли-

ний //Теория, методы и средства измерений и диагностики: Материалы междунар. науч. - практич. конф. в 10 частях / Юж. — Рос. гос. техн. ун — т. -Новочеркасск: ЮРГТУ. -2000, Ч. 8 - С. 25 - 30.

30. Михайлов Л. А. Определение риска при оценке параметров состояния технических объектов функционирующих в реальном масштабе времени //Новые технологии управления движением технических объектов: Материалы 2-й междунар. науч. — техн. конфУ Юж. - Рос. гос. техн. ун — т. - Новочеркасск: ЮРГТУ - 1999. - С. 141 - 146.

31. Михайлов А. А. Синтез структуры системы управления разгоном объекта в реальном масштабе времени //Новые технологии управления движением технических объектов: Материалы 2-й междунар. науч.-техн. конф./Юж.— Рос. гос. техн. ун-т.-Новочеркасск: ЮРГТУ.- 1999.-С. 29-33.

32. Кириевский Е.В., Михайлов A.A. Выбор параметров распределенного регистрирующего контура измерителей скорости времяпролетного типа // Изв. СКНЦВШ. Технические науки. - 1990. - №2. - С. 8 - 13.

33. Кириевский Е.В., Михайлов A.A., Михайлов В.В., Нерков С.А. Микропроцессорная система сбора и обработки информации для определения параметров движения сверхзвуковых потоков // Передовой производственный опыт. - 1989. - №5. - С. 14 - 16.

34. Кириевский Е.В., Михайлов A.A. Использование функциональных преобразователей для получения максимума полезной информации из сигнала//Изв. вузов. Радиоэлектроника. — Киев: — 1989. —№11. — С. 49-51.

35. A.C. 1569714 СССР, МКИ G01P3/36, 64. Устройство для измерения скорости линейного перемещения объекта / Кириевский Е.В., Михайлов А. А. Б.И. №21, 1990.

36. A.C. 1583846 СССР, МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости движения объекта /Кириевский Е.В, Михайлов A.A., Седых А.И. Б.И. №29, 1990.

37. A.C. 1615618 СССР, МКИ G01P3/489. Устройство для измерения скорости перемещения /Кириевский Е.В, Михайлов A.A. Б.И.№47,1990.

38. A.C. 1661644 СССР, МКИ G01P3/64. Устройство для измерения скорости перемещения обьекта/Кириевский Е.В., Михайлов A.A. Б.И_№25,1991.

39. A.C. 1661645 СССР, МКИ G01P3/64. Устройство для измерения скорости движения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №25, 1991.

40. A.C. 1672377 СССР, МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости движения проводника с током /Кириевский Е.В, Михайлов A.A., Седых А.И.Б.И.№31,1991.

41. A.C. 1672378 СССР, МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости движения объекта и устройство его реализации / Кириевский Е.В, Михайлов A.A., Седых А.И. Б.И. №31, 1991.

42. A.C. 1682937 СССР, МКИ G01P3/64. Устройство для измерения скорости движения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №37,1991.

43. A.C. 1720018 СССР, МКИ G01P3/64. Устройство для измерения параметров движения / Михайлов А. А. Б.И. №10, 1992.

44. A.C. 1732281 СССР, МКИ G01P3/64. Устройство для измерения скорости перемещения / Кириевский Е.В, Михайлов А. А. Б.И. №17, 1992.

45. A.C. 1737345 СССР, МКИ G01P3/64. Устройство для измерения скорости перемещения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №20,1992.

46. A.C. 1737346 СССР, МКИ G 01 Р 3/64. Устройство для измерения скорости перемещения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №20, 1992.

47. A.C. 1739297 СССР, МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости движения объекта / Михайлов A.A. Б.И. №21, 1992.

48. A.C. 1765772 СССР, МКИ G01P3/64. Устройство для измерения скорости движения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №36, 1992.

49. A.C. 1780015 СССР, МКИ G01P3/64. Устройство для измерения скорости движения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №45,1992.

50. A.C. 1789933 СССР, МКИ G01P3/64. Устройство для измерения скорости движения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №3, 1993.

51. A.C. 1826066 СССР, МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости движения проводника с током / Михайлов A.A. Б.И. №25,1993.

52. Патент России №2208794, МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости линейного перемещения объекта /Кириевский Е.В., Михайлов A.A., Кириевский В.Е., Михайлова С. А. Б.И. №20, 2001.

53. Тютин А. В., Михайлов A.A. "Программа для обработки осциллограмм полученных при диагностировании зоны повреждения силовых кабельных линий ("ОРСК")". Свидетельство Роспатента об офиц. регистрации программы для ЭВМ № 2002622019 / Зарегистр. в Реестре программ 20.06.2002 г.

Личный вклад. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателю принадлежат: в /2/-гл. 1,3, в гл. 2 - обобщение результатов анализа, в гл. 4 - постановка задачи и разработка математических моделей, алгоритмы решения, основные математические выкладки; в/3, 9, 11, 12, 14-17, 19-21, 23, 24, 27— 29, 32 — 34/-основные расчетные соотношения и выбор параметров, обоснование технических решений, обобщение данных экспериментальных работ; в /36, 40, 41/-технические решения и обоснование новизны; в /35, 37, 38, 44, 52, 53/— выбор принципов построения и участие в реализации устройств и программ, анализ технических характеристик.

Подписано в печать 15.02.2005. Объем 2 п.л.

Бумага офсетная. Печать оперативная. Тираж 100 экз. Заказ № ¡У1,

Южно-Российский государственный технический университет ■ (Новочеркасский политехнический институт)

Типография ЮРГТУ (НПИ) 346428, г. Новочеркасск, ул. Просвещения, 132

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПРОБЛЕМЫ И НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНИВАНИЯ КОНТРОЛИРУЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ КОРАБЕЛЬНОГО ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ.

1Л. Особенности построения электроэнергетических систем кораблей и функционирования в их составе корабельного электрооборудования.

1.2. Анализ принятой в судостроительной отрасли технологии отработки продукции.

1.3. Характеристика электроприводов судовых вспомогательных механизмов как объекта моделирования.

1.4. Методы и средства диагностирования технического состояния силовых элементов в системах электроснабжения.

1.5. Оценивание параметров в автоматической системе управления и контроля скорости в специализированных установках испытания на удар судовых конструкций.

1.6. Контролируемые параметры в объектах исследования.

1.7. Направления совершенствования алгоритмов оценивания контролируемых параметров по экспериментальным данным.

1.8. Выводы.

2. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ ПРИ СОЗДАНИИ И ЭКПЛУАТАЦИИ КОРАБЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

2.1. Особенности процесса контроля в корабельных электроэнергетических системах.

2.2. Определение качества задачи оценивания контролируемого параметра.

2.3. Методы решения задачи обобщенного оценивания.

2.4. Анализ риска оценивания контролируемого параметра.

2.5. Выводы.

3. СИНТЕЗ МОДЕЛИ КОНТРОЛЯ И ФОРМИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ КОРАБЛЯ.

3.1. Особенности проектирования средств контроля технических параметров в электроэнергетических системах корабля.

3.2. Постановка задачи структурного синтеза алгоритмов обработки экспериментальных данных.

3.3. Общая постановка задачи формирования модели контроля.

3.4. Оценка информационного объема и риска модели контроля.

3.5. Асимптотический метод выделения признаков модели контроля.

3.6. Методы формирования переменных модели контроля.

3.7. Метод последовательного формирования апостериорной информации.

3.8. Анализ экспериментов, идентифицирующих модель контроля.

3.9. Выводы.

4. АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ КОРАБЛЯ И АНАЛИЗ ИХ СВОЙСТВ.

4.1. Особенности формирования методов и алгоритмов оценивания в электроэнергетических системах корабля и общий их анализ по критерию минимума риска.

4.2. Общий алгоритм оценки контролируемого параметра.

-4.3. Оптимальный одношаговый алгоритм.

4.4. Модификации алгоритма обработки экспериментальных данных.

4.5. Моделирование алгоритма обработки экспериментальных данных.

4.6. Исследование сходимости алгоритма.

4.7. Определение весовых коэффициентов алгоритма.

4.8. Выводы.

5. ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ ПРИ ОЦЕНИВАНИИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ НА НАЧАЛЬНОМ ЭТАПЕ РАЗРАБОТКИ НОВЫХ ТИПОВ КОРАБЕЛЬНОГО

ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ.

5.1. Особенности начальных стадий проектирования корабельного электрооборудования.

5.2. Метод и алгоритм формирования модели контроля.

5.3. Синтез метода и алгоритма формирования стратегии постановки начальных экспериментов.

5.4. Выводы.

6. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНИВАНИЯ КОНТРОЛИРУЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ ПРИ РАЗРАБОТКЕ, ПРОИЗВОДСТВЕ И ЭКСПЛУАТАЦИИ'НОВЫХ ТИПОВ КОРАБЕЛЬНОГО ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ.

6.1. Алгоритм диагностирования силовых кабелей высокого напряжения.

6.2. Формирование метода и алгоритма обработки диагностической информации о зоне повреждения силовых кабелей!.

6.3. Модернизация блока обработки информационного сигнала устройств диагностирования силовых кабелей.

6.4. Оптимизация структуры системы управления специализированных установок испытания на удар судовых металлоконструкций.

6.5. Определение модели вычисления алгоритма оценивания скорости.

6.6. Методические основы определения качества рельсотрона.

6.7. Выводы.

7. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ ПРИ ОЦЕНИВАНИИ КОНТРОЛИРУЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ И ФОРМИРОВАНИИ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕМЕНТОВ КОРАБЕЛЬНОГО ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ.

7.1. Формирование моделей электроприводов судовых вспомогательных механизмов по результатам их диагностирования на комплексном испытательном стенде.

7.2. Синтез системы автоматического проектирования электропривода судовых вспомогательных механизмов.

7.3. Использование алгоритмов оценивания при определении виброакустических параметров индукторного двигателя.

7.4. Оценка достоверности практического применения алгоритмов оценивания экспериментальных данных.

7.5. Выводы.

Принятая в судостроении технология предполагает проведение необходимых проверок создаваемых изделий на этапе проектирования, а также в рамках автономных и комплексных испытаний корабельного электрооборудования на предприятии-изготовителе (поставщике) и при установке его на объект /74/. Целью проведения проверок является тщательная отработка конструкторской, программной и эксплуатационной документации, установление соответствия изделия техническому заданию, достижение требуемого качества изготовления, выявление и устранение некачественных технических решений, то есть комплексное решение основных вопросов обеспечения качества, надежности и безопасности функционирования электрооборудования.

Отработка документации на этапах проектирования, изготовления и испытаний на стендах предприятия-изготовителя предполагает создание аппаратно-программных моделей, нестандартизированных средств испытаний (НСИсп), проведение натурного и математического моделирования /148/. При разработке программного обеспечения (ПО) и программной документации проводят автономную отладку ПО на моделях и его комплексную отладку в составе штатных аппаратно-программных средств изделия с подключением НСИсп. При правильной организации проверок в процессе отладки достигается верификация ПО, позволяющая однозначно решить вопросы завершения отработки программной документации.

Принятая в организациях-проектантах и строителях кораблей терминология относит к электрооборудованию практически все электротехнические и электронные изделия и системы, поступающие на корабль. Ряд комплексов и систем (например, корабельные электроэнергетические системы - ЭСК) впервые полностью могут быть собраны и испытаны только в условиях корабля; другие (например, комплексные или интегрированные системы управления (КСУ и ИСУ) корабельными техническими средствами) проходят этапы комплексной отладки и испытаний в сборе еще на стенде предприятия-изготовителя /144/.

Практика показывает, что методы проведения комплексных проверок с НСИсп обеспечивают высокое качество отработки поставляемых изделий и систем, причем существует тенденция распространения этих методов и на последующие стадии испытаний. Для этого, например, разрабатываются бортовые НСИсп для кораблей и судов с ядерной энергетической установкой на заводах-строителях, а также создаются комплексные стенды для технологической проверки сложных электронных и электротехнических систем перед их установкой на заказ. Отмечая большой эффект от этих проверок в части повышения надежности и безопасности электрооборудования, нельзя не заметить, что создание испытательных стендов всегда связано с большими материальными затратами. Это обстоятельство повсеместно учитывается специалистами и в настоящий момент существуют методы создания НСИсп, позволяющие снижать затраты до приемлемого уровня/95, 148/.

Исторически средства и методы проведения контроля аппаратных и программных средств реализации электрооборудования развивались одновременно с развитием самого электрооборудования. Явный толчок к их совершенствованию связан с началом эпохи комплексной автоматизации кораблей /84, 86/, открытой в начале 60-х гг. XX века работами НПО «Аврора». Провозглашение концепции комплексной автоматизации/145/ в кораблестроении резко подняло общую культуру организации контроля на всех стадиях отработки изделий и их документации /148/, в соответствии с которой должно обеспечиваться высокое качество ведения технологических процессов повышенной ответственности, характерных для ЭСК, КСУ и ИСУ. Это достигается за счет высокого качества, безотказности, а также безопасности функционирования электрооборудования в данных системах, что невозможно без высокого качества контроля параметров корабельного электрооборудования. В рамках концепции комплексной автоматизации, наибольший вклад в решение проблемы на начальной и последующих стадиях ее реализации внесли такие ученые и специалисты, как В.В. Войтецкий, В.И. Гольтраф, О.П. Демченко.

Относительно новая концепция интеграции, имеющая сегодня ряд отдельных приложений, в том числе в части создания ИСУ /85,86/ или, например, в части интеграции корабельных электротехнических систем /84,145,483/, в конечном итоге также способствует повышению качества изделий, поставляемых на заказы отрасли, в том числе и за счет совместной отработки на НСИсп в составе стенда большего числа систем. Во многих работах отмечается, что эксплуатирующие организации ждут от интеграции не только повышения технических характеристик электрооборудования. Несомненно, в число ожиданий входит возможность сокращения личного состава экипажей и сокращение времени простоев /28/. В /28/ авторы также связывают интеграцию с возможностью перехода к пилотному принципу эксплуатации кораблей и судов, практика применения которого за рубежом показала широкие возможности по повышению их эксплуатационных характеристик. Применение этого принципа также связано с необходимостью организации детальных пооперационных, эффективных и, в достаточной мере формализованных, автономных и комплексных проверок электрооборудования в межпоходовый период. В последнем предложении обратим особое внимание на слово «эффективных»: количество проверок не должно быть чрезмерным, а трудоемкость их проведения должна быть минимальной.

На современном этапе состояние проблемы в основном определяется работами ученых НПО «Аврора», СПбГТУ, СПбГМТУ, СПбГЭТУ, ГЖП «ИРИС» и ЮРГТУ (НПИ) /241/, среди которых следует особо отметить Ю. А. Губанова, А. П. Темирева и Р.А. Тумасянца. Среди этих работ отдельной строкой следует выделить работы специалистов НПО «Аврора», проводимые под руководством Ю. А. Губанова/24,75, 81, 165/, в области создания средств и методов испытаний систем управления электроэнергетическими системами кораблей и судов, в том числе с использованием прогрессивных методов программно-физического моделирования /148, 149, 484/, а также в области создания бортовых средств контроля и испытаний электрооборудования /24,74,95/. В области организации средств бесстендовых проверок существенный вклад внесен работами В. И. Гольтрафа, С. В. Глухова, В. Ф. Мелехина/93, 95/.

По существу вопрос снижения трудоемкости проверок на всех этапах жизненного цикла электрооборудования стоит никак не менее остро, чем вопросы минимизации объема НСИсп или сокращения замороженных площадей испытательных стендов /93,95/. Этот вопрос является одним из ключевых вопросов при решении актуальной задачи повышения контролепригодности корабельного электрооборудования на всех этапах его жизненного цикла, активно решаемой ведущими предприятиями судостроительной отрасли. Помимо уже упомянутых, наиболее существенный вклад в теоретическое и практическое решение этих вопросов внесен специалистами и учеными ФГУП «ЦКБ МТ «Рубин»», ФГУП «СПМБМ «Малахит»», ФГУП «ЦНИИ «СЭТ»», 1 ЦНИИ кораблестроения ВМФ МО РФ, ФГУП «Северное ПКБ», ФГУП «Адмиралтейские верфи» и др. Персонально в этой связи следует упомянуть такие имена, как В. Л. Александров, В. П. Байков, М. М. Брицин, В. Л. Галка, О. А. Зуев-Носов, Ю. Н. Кормилицин, К. С. Ляпидов, Б. В. Никифоров, В. Р. Парсамов, А. П. Прасолин, А. М. Рассадников, Ю. В. Скачков, В. С. Соколов и др.

Одним из новых способов разрешения актуальной проблемы повышения контролепригодности корабельного электрооборудования является разработка алгоритмов и методов эффективной оценки по экспериментальным данным контролируемых параметров корабельного электрооборудования на этапах проектирования, испытаний, эксплуатации и ремонта. Этот способ в настоящее время практически не задействован в Россудпроме для решения актуальных задач Флота, поэтому его внедрение сулит высокий технико-экономический эффект.

Современные методы теории оценивания направлены на достижение повышенного качества и надежности оценки параметра контролируемого объекта, что достигается за счет более полного использования экспериментальных данных, получаемых в процессе контроля. Для этого алгоритмы обработки экспериментальной информации (АОЭИ) при контроле параметров в современных ЭСК, КСУ и ИСУ должны обладать повышенной гибкостью для оперативного изменения их структурных параметров, методов обработки и т.д., чтобы, на базе апостериорных данных о параметрах контроля с минимальными затратами дополнительных средств и времени используемого оборудования, осуществлять их уточнение при большом числе каналов контроля и регулирования.

Кроме этого для современного этапа развития техники присуще качественное изменение характера проектирования устройств реализации АОЭИ, которое проявляется в переходе к типизации, унификации и стандартизации разработок. Эта тенденция носит объективный характер, поскольку серийно - выпускаемые ряды контроллеров, мини- и микро - ЭВМ, а также информационно-вычислительные комплексы (ИВК) на их основе, позволяют решать специализированные задачи автоматизации сбора экспериментальных данных и характеризуются программной совместимостью, развитыми операционными системами, стандартным интерфейсом, возможностью работы в реальном масштабе времени. Использование единого математического обеспечения для организации работы ИВК на всех уровнях, включая управление аппаратурой сопряжения в реальном масштабе времени, сбор, накопление и обработку экспериментальных данных, решение задач планирования и управления экспериментом и т.д., также способствует данной тенденции.

Эта особенность современной теории контроля приводит к необходимости разработки теории, принципов построения и создания интеллектуальных устройств контроля (ИУК), на основании которой разрабатывается их математическое, алгоритмическое и программное обеспечение. Отсутствие системного подхода к указанной проблеме, а также способов и средств решения задачи синтеза ИУК и реальные проблемы Флота, связанные со сложностью организации проверок аппаратуры, определяют актуальность решения данных вопросов, как в техническом, так и научном плане.

Развитие методологии АОЭИ для этапов проектирования, производства и эксплуатации корабельного электрооборудования, ориентированной на использование современных компьютерных технологий, является актуальной научной проблемой. АОЭИ обеспечивают объективность получаемой информации, высокую ее точность, возможность автоматизации процесса обработки экспериментальных данных, что значительно сокращает сроки проектирования и производства электрооборудования, снижает стоимость поставляемых изде-Ф лий, повышает эффективность их эксплуатации.

Разработка и исследование АОЭИ и элементов в составе ИУК для интерпретации результатов контроля параметров корабельного электрооборудования позволят в полной мере использовать все возможности, заложенные в ИУК, а также повысить безопасность работ и решить ряд социальных задач по снижению напряженности работы операторов в ЭСК, КСУ и ИСУ. При этом следует отметить преимущества математических методов обработки экспериментальных данных, которые заключаются в объективности получаемой информации, высокой точности, а также возможности автоматизации процесса обработки экспериментальных данных. ^ Для решения данной проблемы в диссертации исследованы статистический метод оценивания результатов контроля, базирующийся на априорной и апостериорной информации об оцениваемом параметре, а также семантический, учитывающий смысловое значение контролируемых параметров, их логичность, технологическую непротиворечивость и согласованность, и лингвистический методы обработки экспериментальных данных. Исследованы также вопросы оптимальной постановки управляемых экспериментов для получения апостериорной информации при определении контролируемого параметра. Совместное использование этих методов формирования и обработки экспериментальных данных повышает достоверность и точность процесса их обобщенного оценивания.

Цель и задачи исследований. Целью работы является повышение эффективности и качества алгоритмического обеспечения при обработке экспериментальной информации на этапах разработки, производства и эксплуатации корабельного электрооборудования, путем развития теоретических основ построения алгоритмов обобщенного оценивания по экспериментальным данным контролируемых параметров корабельного электрооборудования, характеризующихся повышенной достоверностью оценок, а также исследования путей практической реализации этих алгоритмов на базе автоматизированных микропроцессорных комплексов.

В соответствии с поставленной целью, в диссертационной работе решается задача глобальной минимизации критерия качества (функционала риска) оценки по экспериментальным данным параметра контроля в виде его математического ожидания, путем как целенаправленного формирования высококачественных экспериментальных данных (постановка эксперимента), а также за счет синтеза согласованной с полученными экспериментальными данными более качественной оценки контролируемого параметра. Это позволяет осуществить оптимизацию существующих статистических методов оценивания параметров контроля корабельного электрооборудования и разработать метод их обобщенного оценивания, который характеризуется повышенной достоверностью. При этом повышается эффективность ИУК при формировании алгоритмов обработки и интерпретации экспериментальных данных в ЭСК, КСУ и ИСУ.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

1. Выполнен анализ современного состояния методов контроля с целью выявлений их недостатков, связанных, прежде всего, с недостаточной точностью и достоверностью обработки экспериментальной информации на этапах проектирования, испытаний, эксплуатации и ремонта корабельного электрооборудования.

2. Разработана методология создания обобщенных алгоритмов обработки апостериорной информации, ориентированных на использование современной вычислительной техники.

3. Исследованы характеристики качества алгоритмов обработки экспериментальных данных.

4. С целью повышения эффективности контроля технологических параметров исследуемого корабельного оборудования в рамках обобщенного метода их оценивания разработаны методы и средства их управления.

5. Создано обобщенное информационное обеспечение для контроля и испытания, повышающее эффективность функционирования корабельного электрооборудования на разных этапах жизненного цикла.

6. Разработаны средства и методы контроля и испытания для разных этапов жизненного цикла корабельного электрооборудования, использующие алгоритмы обработки экспериментальных данных, базирующихся на разработанной методологии.

Научная новизна работы состоит в теоретическом обосновании принципов и методов формирования АОЭИ для ИУК корабельного электрооборудования, функционирующего в многомерном признаковом пространстве минимальной размерности, которые описываются статистической моделью принятия решения и обеспечивают заданную достоверность и производительность оценивания. Разработаны и реализованы ИУК для автоматизированных систем научных исследований, контроля и испытаний, обеспечивающие высококачественное оценивание контролируемого параметра ЭСК. Новизна и оригинальность разработанных автором способов и устройств подтверждена полученными авторскими свидетельствами на изобретения.

Практическая значимость результатов диссертационной работы заключается в том, что созданы основы для организации эффективного сквозного контроля корабельного электрооборудования на всех этапах его жизненного цикла, что сулит новые возможности в организации обслуживания кораблей, в частности - по переходу к пилотному принципу обслуживания. Резко сокращается трудоемкость проведения проверок.

Полученные в диссертационной работе результаты применялись при решении следующих задач, связанных с разработкой нового и модернизацией существующего электрооборудования:

1. Разработаны и внедрены алгоритмы обработки экспериментальной информации для контроля параметров в автоматизированной системе научных исследований, контроля и испытаний на базе испытательного стенда ФГУП ПКП "ИРИС" при разработке и производстве элементов корабельных энергосистем. Программная реализация данного алгоритма использована для автоматизации проектирования и наладки электроприводов корабельных вспомогательных механизмов в рамках проектов ДПЛ "Лада" и "Амур".

2. Разработан и реализован в виде программы алгоритм для обработки экспериментальной информации при диагностировании зоны повреждения кабельных линий в трехмерном пространстве корабельных корпусных конструкций на базе ПЭВМ. Использованная в процессе диагностирования программа защищена свидетельством об официальной регистрации РОСПАТЕНТом и апробирована на Аксайском судостроительно-судоремонтном заводе "Мидель".

3. Разработан и внедрен алгоритм обработки экспериментальной информации при контроле и диагностики параметров аккумуляторных батарей для пневмогидравлических систем корабельного оборудования. Результаты работы использованы в ООО "Центр мехатроники" (г. Санкт-Петербург).

4. Предложены методика формирования стратегии проведения управляемого эксперимента при определении рабочих параметров электростатического затвора по критерию минимума риска и модифицированный рекуррентный алгоритм последовательного приближения для обработки результатов контроля при синтезе устройства обработки экспериментальных данных блока управления электростатическим затвором. Результаты работы использованы при проектировании подсистемы подавления пылевых выбросов в ОАО "Новоросцемент" (договор №07-02 от 9.09.2002) и может быть использован в интегрированной АСУТП по загрузке морских судов.

5. Разработаны методика обнаружения периодического процесса в стохастических результатах контроля параметров технологического процесса, обеспечивающая минимум риска идентификации, а также методика определения параметров агрегированной модели совокупности объектов с учетом эффекта "селекции" в виде идентификационно - редукционной задачи. Результаты использованы на кафедре "Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами" ЮРГТУ (ИЛИ).

6. В особом конструкторско-технологическом бюро "Старт", при непосредственном участии автора, проведены НИР и ОКР и переданы для использования 25 специализированных устройств и систем управления (ЛНПО "Союз", г. Дзержинск (Московская область); ОАО Новочеркасская ГРЭС, г. Новочеркасск (Ростовская область)). В процессе создания этих устройств и систем были апробированы алгоритмы обработки экспериментальной информации при контроле параметров автономных энергетических систем. Данные системы разрабатывались в рамках программы "Качество и безопасность" (совместные приказы Министерства высшего и среднего образования РСФСР и Министерства машиностроения СССР), а также работ по автоматизации судовых систем в соответствии с постановлением ГКНТ и Госплана СССР "Создание и внедрение технологических процессов и технических средств для поиска, разведки и промышленного освоения нефтяных и газовых месторождений континентального шельфа СССР"; постановлением СМ "О мерах по обеспечению создания судна для глубоководного бурения в океане и технологического оборудования для этого судна".

7. В рамках комплексных научно-технических программ ЮжноРоссийского государственного технического университета (ЮРГТУ) (Новочеркасский политехнический институт-НПИ) и Северо-Кавказского научного центра высшей школы (СКНЦВШ) осуществлена модернизация цифрового регистратора расстояния в индукционно-акустического приемнике типа ПА-02 и испытательного аппарата для кабельных линий типа ИК-10-АП2, которые могут быть использованы при изготовлении и эксплуатации ЭСК. В настоящее время успешно эксплуатируются 28 комплектов аппаратуры.

8. Материалы диссертационной работы используются в учебном процессе на кафедре "Электрические станции" ЮРГТУ (НПИ) в курсе лекций по специальным дисциплинам.

В целом данные результаты отражают четыре основных направления, в которых реализованы материалы диссертации при разработке, производстве и эксплуатации корабельного электрооборудования, а также в учебном процессе.

Диссертация состоит из введения, 7 глав и заключения, изложенных на 300 стр. машинописного текста, 17 приложений на 80 страницах и иллюстриро

Основные результаты диссертационных исследований заключаются в следующем.

1. На основе системного анализа особенностей формирования информации о состоянии корабельного электрооборудования на разных этапах жизненного цикла выявлены характерные общие признаки данного процесса. К ним относятся: значительное количество параметров контроля, их однотипность, сто-хастичность условий контроля, требование повышенного качества и надежности их оценки при условии рассредоточенности точек контроля. Наличие общих признаков процесса контроля определило возможность развития методологии оценивания технологических параметров корабельного электрооборудования для всех этапов его жизненного цикла.

2. Для развития теории АОЭИ предложена концепция обобщенного контроля технологических параметров на основе информационного подхода. Основные теоретические положения концепции включают обоснование обобщенной модели процесса контроля технологического параметра, обоснование принципов построения обобщенных алгоритмов оценивания параметров и создание методов обобщенного оценивания. Обоснован выбор информационного подхода для развития методологии алгоритмов оценивания при обобщенной модели процесса контроля.

3. Сформирована обобщенная модель процесса контроля технологического параметра в виде идентификационно-редукционной модели, для которой при решении задачи оценивания параметра контроля по экспериментальным данным, в рамках информационного подхода для оценки качества полученных результатов, целесообразно использовать функционал риска. Доказана идентификационно-редукционная теорема, определяющая решение задачи оценивания для обобщенной модели процесса контроля технологических параметров корабельного электрооборудования. Разработан идентификационно-редукционный метод, включающий этапы редукции и идентификации, причем для оптимизации апостериорных данных при формировании спектра статистического эксперимента предложено использовать функционал риска. Обоснован адаптивный метод оценивания в виде алгоритма, с возможностью управления его эффективностью по риску оценки параметра контроля.

4. Доказан ряд теорем, определяющих максимум пропускной способности статистического эксперимента, условия формирования модели контроля, а также асимптотику поведения риска задачи обобщенного оценивания, что позволило сформулировать асимптотический метод формирования модели контроля и асимптотический метод формирования критерия качества задачи оценивания. На основании информационного подхода сформулированы методы и алгоритмы преобразования переменных линейной модели контроля задачи оценивания для минимизации риска оценки параметра контроля.

Анализ процедуры контроля и гипотеза компактности результатов контроля позволили синтезировать метод и алгоритм формирования модели контроля по информационному критерию качества в условиях отсутствия априорных данных в виде последовательной кластеризации контролируемых экспериментальных данных и определении переменных модели контроля как типовых элементов сформированных кластеров.

5. Для минимизации риска оценки параметра контроля в методе обобщенного оценивания сформулирован метод последовательного формирования апостериорной информации на базе квадратурных формул. При решении задачи формирования исходной информации в условиях отсутствия априорной информации предложен метод формирования спектра начального эксперимента.

Получены выражения для оценки эффективности этапов идентификационно-редукционного алгоритма, определены необходимые условия его сходимости, требуемый объем памяти, а также оптимальные значения параметров АОЭИ. Это позволило сформулировать метод синтеза рекуррентных алгоритмов оценивания и исследовать возможность использования адаптивного одношаго-вого алгоритма и его модификаций при решении задачи оценивания параметра контроля.

6. Предложена технология индустриального проектирования интеллектуальных устройств контроля на примере подсистемы сбора, обработки и хранения информации в системе управления мощными электрофизическими установками повышенной надежности; методического обеспечения, повышающего эффективность проектирования управляющей системы в целом, а также при оценке диагностируемых параметров; разработанных методов и устройств для исследования корабельного электрооборудования.

7. В качестве примера, для этапа проектирования и изготовления сформулирована и решена задача определения модели электроприводов корабельных вспомогательных механизмов, с учетом нелинейностей идентифицируемого объекта, в виде базы знаний, состоящей из семантической сети, покрытой продукционной моделью, которая синтезируется с помощью разработанного адаптивного метода оценивания и обеспечивает автоматизацию обработки больших объемов экспериментальных данных. Получена более точная и полная модель электропривода корабельных вспомогательных механизмов, которая используется для определения его оптимальных режимных и конструктивных параметров.

8. Результаты практического применения интеллектуальных устройств контроля в подсистеме сбора, обработки информации при управлении разгоном объекта на мощных электрофизических установках в системах испытания корабельного электрооборудования на механический удар показали уменьшение систематических погрешностей в суммарной величине относительных погрешностей контроля на 3.5%. Это подтверждает высокую эффективность разработанного метода контроля скорости, реализованного в данной подсистеме. Внедрение предложенных в работе способов в устройствах контроля скорости повышает достоверность результатов контроля.

9. В качестве примера для этапа эксплуатации сформулирована и решена задача определения зоны повреждения кабельной линии, сводящаяся к разработанному методу обобщенного оценивания и удовлетворяющая критерию минимума среднего риска при статистической модели контроля. Разработан модифицированный робастный метод и алгоритм обработки сигналов от импульсных устройств диагностирования, удовлетворяющий критерию максимального правдоподобия и позволивший уменьшить смещения оценки до 2 - 3% от амплитуды ф зондирующего импульса и исключить уход оценки по интервалам контроля. При непосредственном участии автора разработан и внедрен комплекс технических средств диагностирования повреждений силовых кабельных линий, обладающих более совершенными техническими показателями. Разработанные технические средства диагностирования выпускаются опытными партиями. В настоящее время успешно эксплуатируются 28 комплектов аппаратуры.

Разработанные в работе методы могут быть объединены в методологию обобщенного оценивания и тем самым усовершенствовать методы контроля, диагностирования и идентификации. Их реализация в виде современной индустриальной технологии разработки алгоритмического обеспечения интеллектуальных устройств контроля направлены на повышение технического уровня нового корабельного электрооборудования, а также на создание научных основ внедрения пилотного принципа эксплуатации кораблей. Новизна разработанных автором способов и устройств подтверждена авторскими свидетельствами на изобретения и патентами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. А.С. 1569714, СССР МКИ GO 1РЗ/З6,64. Устройство для измерения скорости линейного перемещения объекта / Кириевский Е.В., Михайлов А. А. Б.И.№21, 1990.

2. А.С. 1583846 СССР МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости движения объекта / Кириевский Е.В., Михайлов А.А., Седых А.И. БИ № 29, 1990.

3. А.С. 1615618, СССР МКИ G01P3/489. Устройство для измерения скорости перемещения / Кириевский Е.В., Михайлов А. А. Б.И. №47, 1990.

4. А.С. 1661644, СССР МКИ GO 1РЗ/64. Устройство для измерения скорости перемещения объекта / Кириевский Е.В., Михайлов А. А. Б.И.№25,1991.

5. А.С. 1661645, СССР МКИ GO 1РЗ/64. Устройство для измерения скорости движения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №25, 1991.

6. А.С. 1672377 СССР, МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости движения проводника с током / Кириевский Е.В, Михайлов А.А., Седых А.И. Б.И. №31, 1992.

7. А.С. 1672378 СССР, МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости движения объекта и устройство его реализации / Кириевский Е.В, Михайлов А.А., Седых А.И. Б.И. №31,1992.

8. А.С. 1682937, СССР МКИ GO 1РЗ/64. Устройство для измерения скорости движения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №37, 1991.

9. А.С. 1720018, СССР МКИ GO 1РЗ/64. Устройство для измерения параметров движения / Михайлов А. А. Б.И. №10, 1992.

10. А.С. 1732281, СССР МКИ GO 1РЗ/64. Устройство для измерения скорости перемещения / Кириевский Е.В, Михайлов А. А. Б.И. №17, 1992.

11. А.С. 1737345, СССР МКИ G01P3/64. Устройство для измерения скорости перемещения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №20, 1992.

12. А.С. 1737346, СССР МКИ G 01 Р 3/64. Устройство для измерения скорости перемещения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №20, 1992.

13. А.С. 1739297 СССР, МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости движения объекта / Михайлов А.А. Б.И. №21, 1992.

14. А.С. 1765772, СССР МКИ G01P3/64. Устройство для измерения скорости движения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №36, 1992.

15. А.С. 1780015, СССР МКИ GO 1РЗ/64. Устройство для измерения скорости движения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №45, 1992.

16. А.С. 1789933, СССР МКИ GO 1РЗ/64. Устройство для измерения скорости движения объекта / Михайлов А. А. Б.И. №3, 1993.

17. А.С. 1826066, СССР МКИ G01P3/64. Способ измерения скорости движения проводника с током / Михайлов А.А. Б.И. №25, 1993.

18. Адаптивные фильтры. -М.: Мир. 1988. - 392 с.

19. Аджи У.С., Тернер Р.Х. Применение методов помехоустойчивого оценивания в анализе данных о траектории движения//Устойчивые статистические методы оценки данных. М.: - 1984. - С. 86 - 105.

20. Адрианов И.И. Развитие мощных судовых электроэнергетических систем в США //Вопросы судостроения. Судовая электротехника и связь. -1981.-Вып. 34.

21. Александров Ю.И. Применять или не применять концепцию "Руководство по выражению неопределенности измерения'7/Измерительная техника. -2000.-№12.-С. 18-22.

22. Алешин B.C., Кузнецов Н.М., Саркисов А. А. Судовые ядерные реакторы. JL: Судостроение. - 1968. -491 с.

23. Альберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание. -М.: Наука. 1977. -224 с.

24. Амбросовский В.М., Белый О.В., Скороходов Д.А., Турусов С.Н. Интегрированные системы управления технических средств транспорта. -СПб.: "Элмор". 288 с.

25. Ананьев Б.И., Ширяев В.И. Определение наихудших сигналов в задачах гарантированного оценивания//Автоматика и телемеханика. -1987. -№3. -С. 49-58.

26. Анисимов Я.Ф., Васильев Е.П. Электромагнитная совместимость полупроводниковых преобразователей и судовых электроустановок. JL: Судостроение. - 1990. - 264 с.

27. Аоки М. Оптимизация стохастических систем. М.: Наука. — 1971. —424 с.

28. Арцимович JI.A. Что каждый физик должен знать о плазме. М.: Атомиздат. - 1977. - 111 с.

29. Арцимович JI.A. Элементарная физика плазмы. -М.: Атомиздат. -1969.- 191 с.

30. Ахиезер А.И. Электродинамика плазмы. -М: Наука. -1974.-719 с.

31. Бабкин Н.В., Макшанов А.В., Мусаев А.А. Робастные методы статистического анализа навигационной информации. JL: - 1985. - 205 с.

32. Бажанов С.А. Выбор аппаратуры для испытаний электрооборудования. М.: Энергоатомиздат. - 1987.

33. Бажанов С.А., Воскресенский В.Ф. Профилактические испытания изоляции оборудования высокого напряжения. -М.: Энергия. 1977.

34. Бажинов И.К., Почукаев В.Н. Оценка параметров траектории полета космического аппарата при неизвестной матрице вторых моментов ошибок навигационных измерений // Космические исследования. 1971. Т. IX. Вып. 2. С. 173 -178.

35. Базы и банки данных. Учеб. пособие / В. Е. Шукшунов, Г.А. Черноморов, Г.В. Сучков и др. Новочеркасск. НПИ. - 1985. - 88 с.

36. Бакаев А.А., Гриценко В.И., Козлов Д.Н. Интервальный вероятностный подход к работе с неопределенностью в базах знаний // Управляющие системы и машины. 1990. - №4. - С. 40 - 48.

37. Бернштейн С.Н. Теория вероятностей. -М.: Гостехиздат. 1946272 с.

38. Благинин В. А., Козлов А. А. Нормирование сопротивления изоляции судовых электроэнергетических систем по критерию пожарной безопасности / В научно-техн. сб. Регистра СССР, вып. 15. Л.: Регистр СССР. - 1986.

39. Богомолов B.C. Гребные электрические установки: теория и эксплуатация. Учебное пособие для вузов. Калининград: Калининградское кн. изд-во. - 1998. - 223,с.

40. Богуславский И.А. Прикладные задачи фильтрации и управления. -М.: Мир. 1983. -400 с.

41. Браммер К., Зиффлинг Г. Фильтр Калмана Бьюси. М.: Наука. -1982.- 199 с.

42. Бранец В.Н., Шмыглевский И.П. Применение кватернионов в задачах ориентации твердого тела. М.: Наука. - 1973. - 142 с.

43. Бронштейн И.Н., СемендяевК. А. Справочник по математике.-М.: 1980.-С. 493 -516.

44. Брусакова И.А. Достоверность расчетного оценивания и неопределенности основных характеристик погрешностей виртуальных измерительных цепей // Измерительная техника. 2000. - №12. - С. 6 - 11.

45. Бутковский А.Г. Структурная теория распределенных систем. М.: Наука.- 1977.-320 с.

46. Быкадоров В.Ф., Михайлов А. А., Тютин А.В. Оценка интервала дискретизации временного параметра при определении зоны повреждения силовых кабельных линий. Тез. докл.// Изв. вузов. Электромеханика. 1998. - № 2 - 3. -С.126.

47. Быкадоров В.Ф., Тютин А.В., Михайлов А.А. Диагностирование зоны повреждения силовых кабельных линий с применением ПЭВМ // Материалы конференции АН РФ "Диагностика энергооборудования".

48. Бычков М.Г. Алгоритм проектирования вентильно-индукторного привода и его компьютерная реализация // Вентильно-индукторный электропривод проблемы и перспективы применения: Тез. докл. науч.-техн. семин. 30-31 января 1996 г. - М.: МЭИ. - 1996. - С. 9.

49. Бычков М.Г. Алгоритм проектирования вентильно-индукторного электропривода и его компьютерная реализация //Электротехника-1997.-№2- С. 11-13.

50. Бычков М.Г. Анализ вентильно-индукторного электропривода с учетом локального насыщения магнитной системы //Электричество -1998-№6 С.50 - 53.

51. Бычков М.Г. Вентильно-индукторный электропривод проблемы и перспективы // Проблемы автоматизированного электропривода: Тез. докл. 2 Междунар. (13 Всерос.) науч.-техн. конф. 23 - 25 сент. 1998 г. - Ульяновск: -1998.-С. 80-82.

52. Бычков М.Г. Вентильно-индукторный электропривод электропривод будущего // Энергоменеджер. - 1997. - Вып. 5. - С. 27 - 29.

53. Бычков М.Г. Оптимизация режимов вентильно-индукторного электропривода средствами управления //Вестник МЭИ. 1998. - № 3. - С. 73-81.

54. Бычков М.Г. Основы теории, управление и проектирование вентильно-индукторного электропривода Диссертация на соискание ученой степени докг. техн. наук. Московский энергетический институт (Технический университет). М.: -1999.

55. Бычков М.Г. Элементы теории вентильно-индукторного электропривода // Электричество. 1997. - №8 - С.35- 44.

56. Бычков М.Г., Кисельникова А.В., Семенчук В.А. Экспериментальные исследования шума и вибраций в вентильно-индукторном электроприводе

57. Электричество. 1997. -№ 12. - С. 41-46.

58. Бычков М.Г., Миронов Л.М., Козаченко В.Ф., Остриров В.Н., Садовский JI.A. Новые направления развития регулируемых электроприводов //Приводная техника. 1997. - № 5. - С. 5-9.

59. Бычков М.Г., Сусси Р.С. Расчетные соотношения для определения главных размеров вентильно-индукторной машины Юлектротехника.-2000. -№3. С. 15.

60. В. Б. Железный, А. В. Загорский, С. С. Кацнельсон, А. В. Кудрявцев, А. В. Плеханов. Теоретическое и экспериментальное моделирование работы рельсового ускорителя // ПМТФ. 1993. - №2. - С. 32 - 36.

61. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. В 3-х то-мах.-М.: Советское радио -1972. Т.1. - 744 с.

62. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. -М.: Наука. 1979. - 447 с.

63. Вильчевский И.О., Шевляков Г.Л. Робастное оценивание с учетом ограничений на дисперсию // Математическая статистика и ее приложения. -1983.-Вып. 9.-С. 28-33.

64. Висленев Ю. С., Кузнецов С. Е., Лемин Л. А. Оценка технического состояния судовых кабелей в эксплуатационных условиях //Судостроение. -1999.-№6.-С. 15-20.

65. Витаутас Т. Об оценках математического ожидания и дисперсии при независимой выборке//Теория оптимальных решений. Вильнюс: Изд - во Вильн. ун-та. - 1977.-Вып. 3.-С. 31 -33.

66. Воинов В.Г. Использование теории несмещенного оценивания в физическом эксперименте. Препринт/институт физики высоких энергий АН КазССР. - Алма - Ата. - 1976. - №27 -76.-8 с.

67. Воинов В.Г., Никулин М.С. Несмещенные оценки и их применение. -М.: Наука.- 1989.-440 с.

68. Войтецкий В.В. Основные принципы совершенствования систем управления техническими средствами кораблей и судов /Тез. докладов III-й международной конференции по судостроению "ISC'2002"-8-10 октября 2002.

69. Войтецкий В.В. Пути реализации интегрированной системы управления подводной лодкой//Системы управления и обработки информации. Науч-но-техн. сб./ ФВДП ГУП "НПО "Аврора"". СПб.: 2002. - Вып. 4.

70. Войтецкий В.В., Корчанов В.М., Сурин С.Н. Новый подход к формированию комплексной системы управления корабельными техническимисредствами //Системы управления и обработки информации. Научно-техн. сб. / ФНПЦ НПО "Аврора", СПб, 2003. Вып. 5. - С.3-20.

71. Войтецкий В.В., Панков Е.В. Федеральный научно-производственный центр "НПО "Аврора" на рубеже третьего тысячелетия. СПб.: Наука, 2003. - 70 с.

72. Волков А. Н., Граве В. И. Выбор режима нейтрали для высоковольтных СЭЭС буровых судов //Судостроительная промышленность, сер. Судорем. флота рыб. пром-сти. 1990.-№72. С. 31 -33.

73. Волков А. Н., Золотова В. С. Состояние и перспективы применения и анализ режимов нейтрали на зарубежных судах //Судостроительная промышленность, сер. Судовая электротехника и связь. 1991. - вып. 15. - С. 8-13.

74. Гарантированное оценивание и задачи управления. Свердловск: УНЦ АН СССР. - 1986.

75. Гильбо Е.П., Челпанов И.Б., Шевляков Г.Л. Робастное приближение функций в условиях неопределенности //Автоматика и телемеханика. 1979. -№4.-С. 51-60.

76. Гольдштейн Г. Основы защиты реакторов. М.: Атомиздат. -1961.

77. Гольтраф В.И., Мелехин В.Ф. Пути сокращения трудоёмкости создания комплексных стендов для имитации сложных систем управле-ния//Системы управления и обработки информации. Научно-техн. сб. / ФНПЦ НПО "Аврора", СПб, 2000.-Вып. 1.-С. 109-115.

78. Гольтраф В. И., Глухов С.В., Мелехин В.Ф., Обуховский С.А., Тарасов С.И. Проблемы создания упрощенных комплексных стендов //Системы управления и обработки информации. Научно-техн. сб. / ФНПЦ НПО "Аврора", СПб, 2002. Вып. 4.-С. 51-63.

79. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Советское радио. - 1971. - 671 с.

80. ГОСТ 11.006 74. Правила проверки согласия опытного распределения с теоретическим.

81. ГОСТ 12997- 84. "Изделия ГСП. Общие технические условия".

82. ГОСТ 15.309- 98. "СРППП. Испытания и приемка выпускаемой продукции. Основные положения".

83. ГОСТ 16263-70. "ГСОЕИ. Метрология. Термины и определения".

84. ГОСТ 16504- 81. "Система государственных испытаний продукции. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения".

85. ГОСТ 1873- 88. Виброметры с пьезоэлектрическими и индукционными преобразователями. Методика поверки.

86. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Термины и определения. М.: Изд. Стандартов. - 1990.

87. ГОСТ 24347- 80. "Вибрация. Обозначения и единицы величин".

88. ГОСТ 27002 89. Надежность в технике. Термины и определения.

89. ГОСТ 27487- 87. "Электрооборудование производственных машин. Общие технические требования и методы испытаний".

90. ГОСТ 34.603- 92. "Информационная технология. Виды испытаний автоматизированных систем".

91. ГОСТ 4.199- 85. "Система показателей качества продукции. Системы информационные электроизмерительные. Комплексы измерительно-вычислительные. Номенклатура показателей".

92. ГОСТ 8.009- 84. "ГСИ. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений".

93. ГОСТ 8.207-76. "ГСОЕИ. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений. Основные положения".

94. ГОСТ 8.315-91. "ГСИ. Стандартные образцы. Основные положения, порядок разработки, аттестации, утверждения, регистрации и применения".

95. ГОСТ 8.383- 80. "ГСОЕИ. Государственные испытания средств измерений. Основные положения".

96. ГОСТ 8.395- 80. "ГСИ. Нормальные условия измерений при поверке. Общие требования".

97. ГОСТ 8.417-81. "ГСОЕИ. Единицы физических величин".

98. ГОСТ 8.438- 81. "ГСИ. Системы информационно-измерительные. Поверка. Общие положения".

99. ГОСТ 8.513-84. "ГСИ. Поверка средств измерений. Организация и порядок проведения".

100. ГОСТ МС ИСО 10814-96. "Вибрация. Подверженность и чувствительность машин к дисбалансу".

101. ГОСТ МС ИСО 10817- 1-98. "Вибрация. Системы измерений вибрации вращающихся валов. Часть 1. Устройства для снятия сигналов относительной и абсолютной вибрации".

102. ГОСТ МС ИСО 10846- 1- 97. "Вибрация. Измерения виброакустических передаточных свойств упругих элементов конструкций в лабораторных условиях. Часть 1. Общие принципы измерений и указания по их проведению".

103. ГОСТ МС ИСО 5348- 98. "Вибрация и удар. Механическое крепление акселерометров. Разработка".

104. ГОСТ МС МЭК 60068- 2- 57- 89. "Методы испытаний на стойкость к механическим внешним воздействующим факторам машин, приборов и других технических изделий. Испытания на воздействие вибрации с воспроизведением заданной акселерограммы процесса".

105. ГОСТ Р 50923- 96. "Дисплеи. Рабочее место оператора. Общие эргономические требования и требования к производственной среде. Методы измерения".

106. ГОСТ Р 51498- 99 (ИСО 10814- 96). "Вибрация. Подверженность и чувствительность машин к дисбалансу".

107. ГОСТ Р 8.563-96. "ГСОЕИ. Методики выполнения измерений".

108. ГОСТР ИСО 10816-3. "Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на невращающихся частях. Часть 3. Промышленные машины номинальной мощностью более 15 кВт и номинальной скоростью от 120 до 15000 мин"1".

109. ГОСТ Р ИСО 10816- 4. "Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на невращающихся частях. Часть 4. Газотурбинные установки".

110. ГОСТ Р ИСО 7919-4-99. "Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на вращающихся валах. Газотурбинные агрегаты".

111. ГОСТР ИСО 7919-1-99. "Вибрация. Контроль состояния машин по результатам измерений вибрации на вращающихся валах. Общие требования".

112. ГОСТ Р ИСО 8042-99. "Вибрация и удар. Датчики инерционного типа для измерений вибрации и удара. Устанавливаемые характеристики".

113. Граве В. И. Основные пути достижения электробезопасности судовых электроэнергетических систем 6 кВ // Судостроительная промышленность, судовая электротехника и связь. 1991. - вып. 15. - С. 14-19.

114. Граве В. И., Романовский В.В., Ушаков В. М. Электропожаробезо-пасность высоковольтных судовых электроэнергетических систем. Учебное пособие. СПб.: Элмор. -2003. - 160 с.

115. Граве В. И., Сычев В. JI. Приближенный расчет емкости судовых высоковольтных ЭЭС//Судорем. флота рыб. пром-ти. 1990, №73. - С. 27-30.

116. Грачева М.В. Особенности реализации требований ядерной безопасности в цифровых СУ ЯЭУ//Системы управления и обработки информации. Научно техн. сб./ФНПЦ ГУП "НПО "Аврора"". - СПб.: - 2000. - Вып. 2.

117. Грешилов А. А., Мальцев А.В., Пархоменко В .П. Принятие решений с помощью обобщенных линейных разделяющих функций-М: Радио и связь.-2000.-48 с.

118. Григоренко В.П. Оптимизация коллективом автоматов. Горький: Горьк. гос. ун-т. - 1970. - 32 с.

119. Григоренко Н. JI. Математические методы управления несколькими динамическими процессами.-М.: Изд во МГУ - 1990. -197 с.

120. Гринберг А.С., Потоцкий В.А., Шкляр Б.Ш. Управляемость и наблюдаемость динамических систем // Автоматика и телемеханика. -1991. № 1. -С. 3 -21.

121. Грундспенькис Я.А. Проблемы построения и анализа топологической модели сложной системы // В кн. Методы принятия решений в условиях неопределенности. Рига: Риж. политехи, ин т. - 1980. - С. 113 - 121.

122. Грундспенькис Я. А., Тентерис Я. К. Комплекс алгоритмов синтеза и сравнения структур с нечетко описанными элементами. В кн. Принятие решений в условиях нестатистической неопределенности. Рига: Риж. политехи, инт,- 1982.-С. 35 -43.

123. Губанов Ю.А. Корабельные электротехнические системы: проблемы интеграции//Системы управления и обработки информации. Научно-техн. сб. / ФНПЦНПО "Аврора", СПб, 2000. Вып. 1. - С. 157-171.

124. Губанов Ю.А. Централизованное электропитание корабельных систем управлении // Системы управления и обработки информации. Научн. техн. сб. / ФНПЦ НПО "Аврора". СПб.: - 2002. - Вып. 4. - С. 22 - 29.

125. Губанов Ю.А., Михайлов А. А. Оценка экспериментальных данных о корабельном электрооборудовании./Системы управления и обработки информации. Науч.-техн. сб.// ФНПЦ НПО "Аврора", СПб.- 2004, Вып. 8. С. 65 -80.

126. Гудман С., Хидетниеми С. Введение в разработку и анализ алгоритмов. М.: Мир. - 1974. - 450 с.

127. Гуляев В.В., Катханов М.Н., Суханов Ю.Н. Адаптивный алгоритм писка оптимальных параметров сложных систем. В кн.: V Всес. сов. по пробл. управления: Реф. докл.-М.: Наука. - 1971. ч. II,-С. 132- 134.

128. Гуткин JI. С. Теория оптимальных методов радиоприема при флук-туационных помехах. М:, JI:. - 1961.

129. Гутников В. с. Интегральная электроника в измерительных устройствах. JI.: Энергоатомиздат. - 1988. - 303 с.

130. Гутников В. С. Фильтрация измерительных сигналов. М.: Энергоатомиздат. 1990. - 191 с.

131. Давидович Ф. С. Испытания судовых электроэнергетических систем. Л.: Судостроение. - 1975. - 240 с.

132. Давыдов В.Н., Никифоров Б.В. Вентильный привод на основе синхронного реактивного двигателя с инвертором напряжения //Тезисы докладов 3 Междунар. конф. "Электромеханика и электротехнологии". МКЭЭ-98. -1998. — С.190.

133. Давыдов В.Н., Никифоров Б.В. Концепция развития судовой ЭЭС на постоянном токе // Тезисы докладов Всероссийского электротехнического конгресса с международным участием ВЭЛК-99. 1999. - С.348.

134. Двайт Г.Б. Таблицы интегралов и другие математические формулы. -М.: Наука.- 1977.-224 с.

135. Денисов А. А., Колесников Д. Н. Теория больших систем управления. -Л.: Энергоиздат. 1982. -288 с.

136. Джонс P.M. Микро КЛА научного назначения, запускаемые с помощью электродинамических ускорителей массы // Аэрокосмическая техника. -1990. -№ 11.-С. 14-21.

137. Диагностика в электромагнитных ускорителях. Научно-технический отчет / Тема 801-8616; Предприятие п/я М-5539; Вх. № 310 от 1.06.88., Для служебного пользования. Калининград: МО. - 1988.

138. Ермольев Ю. А. Методы стохастического программирования. -М.: Наука, 1976.-240 с.

139. Ершов А.А. Стабильные методы оценки параметров//Автоматика и телемеханика. 1978. -№ 8. - С. 66 - 100.

140. ЕфимоваМ.И., Кузнецов Б.П. Программная имитация ЭЭС// Системы управления и обработки информации. Науч-техн. сб./ ФНПЦ НПО "Аврора", СПб, 2003.-Вып. 5.-С. 105-110.

141. Жданюк Б.Ф. Основы статистической обработки траекторных измерений. М.: Советское радио. - 1978.

142. Железный В. Б., Загорский А. В., Кацнельсон С. С., Кудрявцев А. В., Плеханов А. В. Теоретическое и экспериментальное моделирование работы рельсового ускорителя // ПМТФ. 1993. - №2. - С. 32 -36.

143. Загороднюк В.Т., Михайлов А. А., Темирев А. П. Использование функционала риска при параметрическом синтезе измерительных устройств. -Ростов н/Д.: Изд-во СКНЦ ВШ. -2001. 136 с.

144. Загороднюк В.Т., Михайлов А.А. Оценка вероятности сбоя датчика в скоростемере с распределенным регистрирующим контуром // Изв. вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2001. - №4. - С. 3 - 4.

145. Загороднюк В.Т., Михайлов А.А. Учет влияния процесса абляции в рельсотроне на скорость разгона метаемого объекта //Изв. вузов. СевероКавказский регион. Технические науки. 2001. - №2. - С. 9 - 11.

146. Златин Н.А., Мишин Г.И. Баллистические установки и их применение в экспериментальных исследованиях. М: Наука. - 1974. - 344 с.

147. Ибрагимов И.А., Хасьминский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. М.: Наука, Гл. ред. физ. - мат. лит. - 1979. - 528 с.

148. Иванов А.П. К задаче наблюдения возмущаемых систем // Дифференциальные уравнения. 1978. - Т. XIV, № 11. - С. 2071 - 2072.

149. Иващенко Н. Н. Автоматическое регулирование. М.: Машиностроение. - 1978. - С. 269.

150. Измерительные приборы и системы для энергетических кабелей фирмы Hagenuk Me(3technik. Рекламный каталог. Германия. - 1997.

151. Ильинский Н.Ф., Бычков М.Г. Вентильный индукторный привод для легких электрических транспортных средств //Электричество.-2000.-№2-С.28.

152. Исследование устойчивости системы стабилизации плазмы с учетом характеристик реальных звеньев /Е.С.Паславский // Управление объектами с распределенными параметрами. Киев: Институт кибернетики АН УССР. -1979.-С. 55 -67.

153. Кадомцев Б.Б. Коллективные явления в плазме. -М.: Наука. -1988.-303 с.

154. Каталог оборудования фирмы Baur для кабельных сетей.-Австрия1997.

155. Кириевский Е. В., Михайлов А.А. Использование функциональных преобразователей для получения максимума полезной информации из сигнала //Изв. вузов. Радиоэлектроника. — 1989. — №11. — С. 49 — 51.

156. Кириевский Е.В., Михайлов А.А. Анализ достоверности методов измерения линейной скорости по критерию минимальной ошибки в условиях помех // Изв. вузов. Электромеханика. 2000. - №1. - С. 85 - 88.

157. Кириевский Е.В., Михайлов А.А. Анализ предельной методической погрешности измерителей скорости с распределенным регистрирующим контуром //Изв. вузов. Электромеханика. 1996. - № 1 - 2. - С. 54 - 57.

158. Кириевский Е.В., Михайлов А.А. Выбор параметров распределенного регистрирующего контура измерителей скорости времяпролетного типа // Изв. СКНЦВШ Технические науки. 1990. - №2. - С. 8 - 13.

159. Кириевский Е.В., Михайлов А.А. Выбор расчетного режима для оценки методической погрешности измерителей скорости времяпролетного типа // Изв. СКНЦВШ. Технические науки. 1993. - № 3-4. - С. 92 - 98.

160. Кириевский Е.В., Михайлов А.А. Информационный анализ фильтра, оптимального по критерию минимума ошибки обнаружения //Изв. СКНЦВШ. Технические науки. 1988. - №4. - С. 64 - 69.

161. Кириевский Е.В., Михайлов А.А. Использование функциональных преобразователей для получения максимума полезной информации из сигнала // Изв. вузов. Радиоэлектроника. Киев: 1989. - №11. - С. 49-51.

162. Кириевский Е.В., Михайлов А.А. Исследование методической погрешности измерителей скорости времяпролетного типа//Изв. СКНЦВШ. Технические науки. 1993. - № 3 - 4. - С. 84 - 92.

163. Кириевский Е.В., Михайлов А.А. Параметрический синтез время-пролетных измерителей скорости по критерию минимума суммарной погрешности //Изв. вузов. Электромеханика. 2001. - № 1. - С. 43 - 50.

164. Кириевский Е.В., Михайлов А.А. Синтез распределенного регистрирующего контура времяпролетного измерителя скорости с адаптацией шага установки датчиков // Измерительная техника. М.:. 2002. - №10. - С. 53 - 56.

165. Кириевский Е.В., Михайлов А.А. Структурный синтез системы измерений линейной скорости времяпролетного типа//Изв. вузов. Электромеханика. 1999. - №3,-С. 77 - 80.

166. Кириевский Е.В., Михайлов А.А., Михайлов В.В., Перков С.А. Микропроцессорные системы многоканального контроля параметров импульсов управления //Передовой производственный опыт. 1991. - №2. - С. 14-16.

167. КириевскийЕ.В., Михайлов А.А., Михайлов В.В., Перков С.А. Микропроцессорная система сбора и обработки информации для определения параметров движения сверхзвуковых потоков // Передовой производственный опыт. 1989. №5. -С. 14-16.

168. КиттельЧ. Статистическая термодинамика.-М.: Наука.-1977.-336 с.

169. Козлов Д.Н. Инструментальное средство объединения информационных технологий обработки знаний и данных // Управляющие системы и машины. 1992. -№9. -С. 51- 64.

170. Козлов Д.Н. Представление фреймовых баз знаний с помощью реляционной модели данных. Киев: - 1991. - 19 с. - (Принт./ АН УССР; Ин-т кибернетики; 91-7).

171. Козлов Д.Н. Примитивы дедукции и их комбинирование при построении экспертных систем // Управляющие системы и машины. -1991.- №5. -С. 101-107.

172. Колесников П.М. Электродинамическое ускорение плазмы. М.: Атомиздат. - 1971. -389 с.

173. Колмогоров А.Н. Несмещенные оценки //Изв. АН СССР. Сер. мат. -1950.-Т. 14.-С. 303 -326.

174. Коломейцев Л.Ф., Квятковский И.А., Пахомин С.А., Реднов Ф.А. Оптимизация реактивного индукторного двигателя с автономным электропитанием //Электромеханика. 1999. - №2, - С. 15.

175. Коломейцев Л.Ф., Никифоров Б.В., Соколов B.C. Вентильный индукторный двигатель для трамвая //Вопросы проектирования подводных лодок. Вып. ЦКБ МТ "Рубин". 2000. -№12. - С. 163.

176. Коломейцев Л.Ф., Пахомин С.А. О влиянии чисел зубцов статора и ротора на характеристики трехфазного реактивного индукторного двигателя // Изв. вузов. Электромеханика. 1998. - №2-3. - С. 34 - 39.

177. Коломейцев Л.Ф., Пахомин С.А., Квятковский И. А. К расчету реактивного индукторного двигателя малой мощности //Изв. вузов. Электромеханика.- 1999. -№ 1. -С.15 17.

178. Коломейцев Л.Ф., Пахонин С.А., Крайнов Д.В. и др. Математическая модель для расчета электромагнитных процессов в многофазном управляемом реактивном индукторном двигателе//Изв. вузов. Электромеханика. -1998. -№ 1.-С. 49-53.

179. Кормилицин Ю.Н., Никифоров Б.В., Шишкин Д.Ю. Развитие систем полного электродвижения ДЭПЛ //Судостроение. 1999. - №1.

180. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. Определения, теоремы, формулы. М.: Наука. -1973 .-831 с.

181. Коротков В.П., ТайцБ.А. Основы метрологии и теории точности измерительных устройств. М.: Изд-во стандартов. - 1978. - 352 с.

182. Корчанов В.М., Московцев Ю.П., Орунов Г.П. Системы управления пропульсивной установкой на базе комплекта КСА "Авролог'7/Системы управления и обработки информации: Научно техн. сб./ФНПЦ ГУП "НПО "Аврора"", СПб.: - 2000. - Вып. 2. - С. 69 - 72.

183. Костылев А.А., Миляев П.В., Дорский Ю.Д. Статистическая обработка результатов экспериментов на микро-ЭВМ и программируемых микрокалькуляторах. Л.: Энергоатомиздат. - 1991. - 304 с.

184. Котельников В.А. Теория потенциальной помехоустойчивости, Гос-энергоиздат. -М.: Л.: - 1956.

185. Крамер Г. Математические методы в статистике. -М.: Мир. 1976.

186. КронбергсЮ. Э. Диалоговая система решения задач скалярной оп-тимизации//В кн.: Методы и модели анализа решений. Рига: Риж. политехи, инт.-1981.-С. 106- 108.

187. Крумберг О.А. Диалоговые системы продукционного типа// Методы и системы принятия решений. Интеллектуальные системы принятия решений. -Рига: Риж. политех, ин-т. 1987. - С. 21 - 28.

188. Кудрин Л.П. Статистическая физика плазмы. М.: Атомиздат. -1974.-497 с.

189. Кузин Л.Т Основы кибернетики: в 2 т.-М.: Энергия.-т.2. Основы кибернетических моделей.

190. Кульбак С. Теория информации и статистика.-М.: Наука.-1967.-408 с.

191. Курош А.Г. Курс высшей алгебры. -М.: Наука. 1975. - 432 с.

192. Кутьин Л.И. Автоматизация судовых и газотурбинных установок: Учебное пособие. Л.: Судостроение. - 1973. - 199 с.

193. Кутьин Л.И., Исаков Л.И. Комплексная автоматизация судовых дизельных и газотурбинных установок. Л.: Судостроение. - 1984. - 251 с.

194. Ланчуковский В.И., Козьминых А.В. Автоматизированные системы управления судовых дизельных и газотурбинных установок. М.: Транспорт. -1990.-335 с.

195. Лебедев А.А., Красильщиков И.Н., Малышев В.В. Оптимальное управление движением космических летательных аппаратов. М.: Машиностроение. - 1974. - 199 с.

196. ЛевшинаЕ.С., Новицкий П.В. Электрические измерения физических величин (Измерительные преобразователи). Учеб. пособие для вузов. Л.: Энергоатомиздат. - 1983. - 320 с.

197. Леман Э. Проверка статистических гипотез. -М.: Наука. 1964.

198. Леман Э. Теория точечного оценивания. -М.: Наука. -1991. 448 с.

199. Лернер Э. Дж. В космос с помощью электричества // Аэрокосмическая техника. - 1990. - № 11. - С. 102 - 103.

200. Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление. М.: Наука. - 1966. - 176 с.

201. ЛинникЮ.В. Статистические задачи с мешающими параметрами. -М.: Наука, 1966.

202. Лозицкий О.Е., Реднов Ф.А. Алгоритм поиска оптимальных размеров одностороннего линейного двигателя//Изв.вузов. Электромеханика-1986-№7.

203. ЛумельскийЯ. П. Статистические оценки результатов контроля качества. М.: Изд - во стандартов. - 1979.

204. Макшанов А.В., Мусаев А.А. Робастные методы обработки результатов измерений: Учеб. пособие. Л.: 1980. - 144 с.

205. Макшанов А.В., Смирнов А.Н., Шашкин А.В. Робастные методы обработки сигналов в радиотехнических системах синхронизации: Учеб. пособие. -СПб.: Изд-во СПбГУ. 1991. - 176 с.

206. Малышев Л. А. Основы теории, методы и средства технического диагностирования судовых кабелей. СПб.'.-Российский морской регистр судоходства. -2002. - 272 с.

207. Манойлов В. Е. Основы электробезопасности. Л.: Энергоатомиздат.-1991.

208. Математическая теория планирования эксперимента/Под ред. С. М. Ермакова. М.: Наука. - 1983. - 392 с.

209. Материалы межотраслевого научно-технического семинара «Силовая электроника в бортовых системах электроснабжения и электроприводах». Ростов н/Д. -2003. -91 с.

210. Мержиевский Л.А., Титов В.М. Высокоскоростной удар // Физика горения и взрыва. 1987. - № 5. - С. 92 - 108.

211. Мержиевский Л.А., Титов В.М., Фадеенко Ю.И., Шведов Г.А. Высокоскоростное метание твердых тел // Физика горения и взрыва. 1987. -№ 5. -С. 77-91.

212. Методы контроля состояния кабельных линий. Сборник методических пособий ОРГРЭС. Раздел 13. -М.: СПО ОРГРЭС. 1997.

213. Методы контроля состояния токопроводов, сборных шин и ошиновок, опорных и подвесных изоляторов. Сборник методических пособий ОРГРЭС. Раздел 5. М.:СПО ОРГРЭС. - 1997.

214. МИ 1317-86. "ГСИ. Результаты измерений и характеристики погрешности измерений. Формы представления. Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроле параметров" (взамен ГОСТ 8.011-72).

215. МИ 1552 86. "ГСИ. Измерения прямые однократные. Оценивание погрешностей результатов измерений".

216. МИ 1730 87. "ГСИ. Погрешности косвенных измерений характеристик процессов. Методика расчета".

217. МИ 187-86. "ГСИ. Средства измерений. Критерии достоверности и параметры методик поверки".

218. МИ 188 86. "ГСИ. Средства измерений. Установление значений параметров методик поверки".

219. МИ 1967- 89. "ГСИ. Выбор методов и средств измерений при разработке методик выполнения измерений. Общие положения".

220. МИ 2023 89. "ГСИ. Анализаторы статистических характеристик. Методы определения нормируемых метрологических характеристик".

221. МИ 2039- 89. "ГСИ. Методы укрупненного определения затрат на измерения".

222. МИ 2083 90. "ГСИ. Измерения косвенные. Определение результатов измерений и оценивание их погрешностей".

223. МИ 2090-90. "ГСИ. Определение динамических характеристик линейных аналоговых средств измерений с сосредоточенными параметрами. Общие положения", (взамен РД 50-404-83)

224. МИ 2091 -90. "ГСИ. Измерения физических величин. Общие требования".

225. МИ 2146 98. "ГСИ. Порядок разработки и содержание программ испытаний средств измерений для целей утверждения их типа".

226. МИ 2174-91. "ГСИ. Аттестация алгоритмов и программ обработки данных при измерениях. Основные положения".

227. МИ 2215 92. "ГСИ. Базы и банки данных. Общие положения и порядок аттестации".

228. МИ 222 80. "Методика расчета метрологических характеристик измерительных каналов информационно-измерительных систем по метрологическим характеристикам компонентов".

229. МИ 2222 92 "ГСИ. Виды измерений. Классификация."

230. МИ 2232 2000. "ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Оценивание погрешности измерений при ограниченной исходной информации".

231. МИ 2233 2000. "ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Основные положения".

232. МИ 2240 98. "ГСИ. Анализ состояния измерений, контроля и испытаний на предприятии, в организации, объединении. Методика и порядок проведения работы"

233. МИ 2246 93. "ГСИ. Погрешности измерений. Обозначения".

234. МИ2247-93. "ГСИ. Метрология. Основные требования и определения".

235. МИ 2255 93. "ГСИ. Контроллеры Ломиконт Л-110, Л-112, Л-120, Л-122, Ремиконт Р-110, Р-112, Р-120, Р-122 и ТСМ-51. Методика поверки измерительных каналов".

236. МИ2258-93. "ГСИ. Стандартные образцы. Оценивание метрологических характеристик с использованием эталонов и образцовых средств измерений".

237. МИ 2266 2000 "ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Создание и использование баз данных о метрологических характеристиках средств измерений".

238. МИ 2267 -2000. "ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Метрологическая экспертиза технической документации".

239. МИ 2269 93. "ГСИ. Типовые проектные решения по созданию региональных автоматизированных систем метрологического обеспечения".

240. МИ 2273 93. "ГСИ. Области использования средств измерений, подлежащих поверке".

241. МИ 2277 93. "ГСИ. Сертификация средств измерений. Основные положения и порядок проведения работ".

242. МИ 2278-93. "ГСИ. Сертификация средств измерений. Органы сертификации. Порядок аккредитации".

243. МИ 2279-93. "ГСИ. Сертификация средств измерений. Порядок ведения Реестра системы".

244. МИ 2283 94. "ГСИ. Обзор. Состояние метрологического обеспечения по видам измерений. Структура и содержание".

245. МИ 2284 94. "ГСИ. Документация поверочных лабораторий".

246. МИ 2301-2000. "ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Методы и способы повышения точности измерений".

247. МИ 2320 94. "ГСИ. Положение о специальном разделе Государственного Реестра средств измерений".

248. МИ 2321 94. "ГСИ. Требования к испытательным лабораториям средств измерений военного назначения и порядок их аккредитации".

249. МИ 2357 95 "ГСИ. Порядок разработки и реализации программ метрологического обеспечения отраслей народного хозяйства, важнейших научно-технических проблем"

250. МИ 2365 96. "ГСИ. Шкалы измерений. Основные положения. Термины и определения".

251. МИ 2376 96. "ГСИ. Порядок проведения, оформления, рассмотрения результатов испытаний и утверждения типа средств измерений военного назначения, не предназначенных для серийного выпуска или ввозимых из-за рубежа единичными экземплярами".

252. МИ 2377 98. "ГСИ. Разработка и аттестация методик выполнения измерений".

253. МИ 2386 96. "ГСИ. Анализ состояния измерений, контроля и испытаний в центрах (лабораториях), осуществляющих сертификацию продукции и услуг. Методика проведения работы".

254. МИ 2427 97. "ГСИ. Оценка состояния измерений в измерительных и испытательных лабораториях", (взамен РД 50-194-80).

255. МИ 2438 97. "ГСИ. Системы измерительные. Метрологическое обеспечение. Основные положения".

256. МИ 2439 97. "ГСИ. Метрологические характеристики измерительных систем. Номенклатура. Принципы регламентации, определения и контроля.

257. МИ 2439 97. "ГСИ. Метрологические характеристики измерительных систем. Номенклатура. Принципы регламентации определения и контроля"

258. МИ 2440 97. "ГСИ. Методы экспериментального определения и контроля характеристик погрешности измерительных каналов измерительных систем и измерительных комплексов" (взамен МИ 2313-94).

259. МИ 2441 97. "ГСИ. Испытания для целей утверждения типа измерительных систем. Общие требования".

260. МИ 246 82. "Аттестация поверочной виброустановки электродинамического типа".

261. МИ 2478-98 ГСИ. "Аппаратура виброконтроля. Методика поверки".

262. МИ 2480 98. "ГСИ. Порядок ведения раздела Государственного реестра средств измерений специального назначения".

263. МИ 2492-98. "ГСИ. Порядок аккредитации метрологических служб юридических лиц на техническую компетентность в осуществлении метрологического надзора".

264. МИ 2525-99. "ГСИ. Рекомендации по метрологии государственных научных метрологических центров Госстандарта России. Порядок разработки".

265. МИ 2526- 99. "ГСИ. Нормативные документы на методы поверки средств измерений. Основные положения".

266. МИ 2539-99. "ГСИ. Измерительные каналы контроллеров, измерительно-вычислительных, управляющих, программно-технических комплексов. Общие требования к методике поверки".

267. МИ 81- 76. "Методика планирования наблюдений и оценки показателей надежности".

268. Михайлов А. А. Анализ d риска оценки результатов измерений //Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Материалы междунар. науч. -практич. конф.: В 10 частях/Юж.-Рос. гос. техн. ун-т. Новочеркасск: ЮРГТУ. - 2000. Ч. 8. - С. 19 - 24.

269. Михайлов А. А. Синтез алгоритмов оценивания технологических параметров контроля судовых энергетических систем //Изв. вузов. Электромеханика.- 2004.- № 3.- С. 64 68.

270. Михайлов А.А. Алгоритм обработки результатов измерений параметров объектов промышленных предприятий в автоматизированной системе научных исследований//Изв. вузов. Электромеханика-1998. -№2-3.-С.135.

271. Михайлов А.А. Выбор информационного признака при оценке временных интервалов для измерителя скорости с распределенным регистрирующим контуром // Изв. вузов. Электромеханика. 1999. - № 4. - С. 77-83.

272. Михайлов А.А. Декоррелирование переменных модели измерения технологических параметров энергетических объектов // Научная мысль Кавказа. Изд во СКНЦВШ. Приложение. Спецвыпуск 2. 2002. - С. 64 - 70.

273. Михайлов А.А. Исследование стабильности и серийнопригодности датчиков регистрации движущихся объектов // Изв. СКНЦВШ. Технические науки. 1990. - №4,- С. 102 - 104.

274. Михайлов А. А. Определение агрегированной модели совокупности объектов с учетом эффекта «селекции». "Математические методы в технике и технологиях" //Сб. трудов XTV междунар. науч. конф. Т. 5,-Смоленск:-2001.-С. 93-96.

275. Михайлов А. А. Определение модели вычисления алгоритма оценивания результатов измерения скорости / Новые технологии управления движением объектов: Материалы 3-й Междунар. науч.-техн. конф.// Ростов н/Д.: Изд-во СКНЦ ВШ. 2000. - С.135 - 140.

276. Михайлов А. А. Основы теории построения алгоритмов оценивания параметров по результатам измерения. Ростов н/Д.: Изд-во РГУ. -2002 226 с.

277. Михайлов А.А. Оценка методической погрешности измерения линейной скорости по критерию минимума избыточности // Изв. вузов. Электромеханика. 2002. - №6. - С. 45-52.

278. Михайлов А.А. Робастные устройства контроля скорости в системах управления специализированными электрофизическими установками. Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. Новочеркасский гос. техн. ун-т. Новочеркасск. - 1994.

279. Михайлов А.А. Синтез лингвистического алгоритма формирования стратегии постановки начальных экспериментов. "Математические методы в технике и технологиях" // Сб. трудов XVI междунар. науч. конф. Т. 6. Ростов н/Д:-2003.-С. 8-13.

280. Михайлов А.А. Синтез стратегии формирования модели измерения при оценивании параметра по экспериментальным данным. "Математические методы в технике и технологиях" // Сб. трудов XVI междунар. науч. конф. Т. 6. -Ростов н/Д:-2003.-С. 13-18.

281. Михайлов А.А. Управление предприятием. Антикризисная стратегия: Практ. пособие. -М.: Приор. 1999. - 139 с.

282. Михайлов А. А. Формирование критерия качества гомоморфной модели измерения датчика // Новые технологии управления движением технических объектов: Материалы 4-й междунар. науч.-технич. конф. Ростов н/Д: Изд-во СКНЦВШ. - 2001. Т. 1.-С. 122-126.

283. Михайлов А.А. Формирование модели измерения на начальных этапах при оценивании параметра по экспериментальным данным. "Математические методы в технике и технологиях" // Сб. трудов XVI междунар. науч. конф-Ростов н/Д.: -2003. Т. 6. - С. 3-8.

284. Михайлов А.А., Быкадоров В.Ф. Оценка риска принятия решения о состоянии энергооборудования по результатам диагностирования.// Материалы конференции АН РФ "Диагностика энергооборудования".

285. Михайлов А.А., Панфилов А.Н. Модели оценки состояния баз данных в информационных системах энергообъектов//Изв. вузов. Электромеханика. 2000. - №4. - С. 104.

286. Михайлов А.А., Тютин А.В. Выбор информационного признака для оценки временных интервалов при диагностике высоковольтных кабельных линий // Известия вузов. Электромеханика. 1999. -№ 1. - С.89.

287. Михайлов А. А., Тютин А.В. Обработка информационных сигналов при измерениях зоны повреждения силовых кабельных линий с целью повышения их достоверности // Изв. вузов. Электромеханика. -1997. -№ 1-2. С.94.

288. Михайловский А.Б. Теория плазменных неустойчивостей. М.: Атомиздат. чЛ. - 1977. - 360 с.

289. Михайловский А.Б. Теория плазменных неустойчивостей. М.: Атомиздат. ч. 2. - 1977. - 360 с.

290. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, О.А. Крумберг и др.-Рига: Зинатне.-1982.-256 с.

291. Московцев Ю.П. Принципы создания АСУ ТП гражданских су-дов//Системы управления и обработки информации. Науч. техн. сб./ФНПЦ ГУП "НПО "Аврора"", СПб.: 2000. - Вып. 1. - С. 61 - 68.

292. Мудров В.И., Кушко B.JI. Методы обработки измерений. М.: -1976.- 192 с.

293. Мысовских И.П. Интерполяционные кубатурные формулы. М.: Наука.- 1981.-336 с.

294. Наука, техника, производство для электроэнергетики. Рекламный сборник. М.: АО Информэнерго. - 1997.

295. Невельсон М.Б., Хасьминский Р.З. Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание. М.: - 1972. - 304 с.

296. Недоспасов А.В., Хайт В.Д. Колебания и неустойчивости низкотемпературной плазмы. -М.: Наука. -1979.-167 с.

297. Некоторые вопросы эксплуатации кабельных сетей. БТИ ОРГРЭС. -М.: Изд. МГУ.- 1964.

298. Нечипоренко В.И. Структурный анализ систем (эффективность и надежность). М.: Сов. Радио. - 1977. - 216 с.

299. Никитин Я. Ю. Асимптотическая эффективность непараметрических критериев. М.: Физматлит. - 1995. - 240 с.

300. Никифоров Б. В. Вентильный индукторный привод для подводных лодок. Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. Санкт-Петербургский государственный морской технический университет СПб.: -2000.

301. Никифоров Б. В., Шишкин Д.Ю. Принципы построения электроэнергетической системы перспективной ДЭПЛ//Судостроение. 2000. - № 4.

302. Никифоров Б.В. К вопросу о параметрах напряжения на ПЛ //Изв. вузов. Электромеханика 2000. - №4.

303. Никифоров Б.В. Развитие систем электропривода подводных лодок //Судостроение. 1999. -№5.

304. Никифоров Б.В. Электродвижение на подводных лодках //Электричество. 2001. - №8.

305. Никифоров Б.В. Электроэнергетика ПЛ вчера, сегодня и .за рубежом //Судостроение. 2002. - № 3.

306. Никифоров Б.В., Прасолин А.П. Соколов B.C. Перспективы создания электроэнергетических систем АПЛ на постоянном токе // Электрофорум. -2001.-№1.

307. Никифоров Б .В., Прасолин А.П., Горовой А.Ф. Перспективы создания судовых ЭЭС на постоянном токе.// Тезисы докладов 6 международной научно-технической конференции. ЦНИИ СЭТ. 1998. - С.38.

308. Никифоров Б.В., Прасолин А.П. Концепция построения электроэнергетической системы АПЛ //Вопросы проектирования подводных лодок. Вып. ЦКБ МТ "Рубин". 2000. - №12. - С.26 - 34.

309. Никифоров Б.В., Темирев А.Г. Шишкин Д.Ю. Регулируемый высокоэкономичный электропривод на базе вентильного индукторного электродвигателя //Тез. докладов Междунар. научно-техн. конф. Изд. ЦНИИ СЭТ. СПб.: 2000.

310. Никифоров Б.В., Шишкин Д.Ю. Принципы построения ЭЭС перспективной ДЭПЛ // Судостроение. 2000. - №4

311. Никифоровский Н. Н., Брунав Я. П., Татьянченко Ю. Г. Электропо-жаробезопасность судовых электрических систем. Л.: Судостроение. -1978.

312. Нормы испытаний электрооборудования. -М.: Атомиздат. 1978.

313. Общеотраслевые руководящие методические материалы по созданию автоматизированных систем научных исследований и комплексных испытаний образцов новой техники. Редакция ГКНТ СССР. М.: 1980.

314. Огарков М.А. Методы статистического оценивания параметров случайных процессов. М.: Энергоатомиздат. - 1990. - 208 с.

315. Оппенгейм А. В., Шафер Р. В. Цифровая обработка сигнала. М.: Связь. - 1979.-416 с.

316. Опыт эксплуатации кабельных линий. Сборник ОРГРЭС.-Л.: Энергия.-1974.

317. Опыт эксплуатации электрооборудования в системе Мосэнерго. СЦНТИ ОРГРЭС. -М.: Энергия. 1971. - 112 с.

318. Оценивание вектора состояния динамической системы при наличии аномальных измерений./ А.А. Кириченко, Т.А. Коломейцева, В.П. Логинов и др. // Зарубежная радиоэлектроника. 1981. - №12. - С. 3 - 23.

319. Пановенко Я.Г. Основы прикладной теории колебаний и удара. Л.: Политехника. 1990. - 272 с.

320. Парфенов Ю. М. Надежность, живучесть и эффективность электроэнергетических систем кораблей. Л.: ВМА. - 1989.

321. Патент России №2208794 МКИ GO 1РЗ/64. Способ измерения скорости линейного перемещения объекта/Кириевский Е.В., Михайлов А. А., Кириевский В.Е., Михайлова С. А. Б.И. №20, 2001.

322. Пахомин С.А. Влияние геометрии зубцового слоя и параметров питания на показатели вентильного реактивного индукторного двигателя //Электромеханика. 2000. -№1. - С.30.

323. Пикуль В. В. Перспективы создания прочных корпусов глубоководной техники из стеклометаллокомпозита.// Судостроение. 2000. - № 4.

324. Платонов В.В. Аппаратура для выявления повреждений в силовых кабельных линиях. М.: Энергия. - 1972.

325. ПМГ 28-99. "Государственная система обеспечения единства измерений. Порядок разработки и аттестации справочных данных в межгосударственной системе данных о физических константах и свойствах веществ и материалов".

326. Полонский В.И., Хайкин А.Б. Электроходы и перспективы их развития. Л.: Судпромгиз. - 1960. - 550 с.

327. Понтрягин Л.С. К теории дифференциальных игр // Успехи математических наук.- 1966.-Т. 21. ~№ 4. С. 219-275.

328. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика.-М.: Наука, 1986.-284 с.

329. ПР 50.2.006-94. "ГСИ. Порядок проведения поверки средств измерений".

330. ПР 50.2.008-94. "ГСИ. Порядок аккредитации головных и базовых организаций метрологических служб государственных органов управления Российской Федерации и объединений юридических лиц".

331. ПР 50.2.009.94. "ГСИ. Правила по метрологии. Порядок проведения испытаний и утверждения типа средств измерений".

332. ПР 50.2.010-94. "ГСИ. Требования к государственным центрам испытаний и порядок их аккредитации".

333. ПР 50.2.011-94. "ГСИ. Порядок ведения Государственного реестра средств измерений".

334. ПР 50.2.012- 94. "ГСИ. Порядок аттестации поверителей средств измерений".

335. ПР 50.2.013- 97. "ГСИ. Порядок аккредитации метрологических служб юридических лиц на право аттестации методик выполнения измерений и проведения метрологической экспертизы документов".

336. ПР 50.2.014- 96. "ГСИ. Аккредитация метрологических служб юридических лиц на право поверки средств измерений".

337. ПР 50-732-93. "ГСИ. Типовое положение о метрологической службе государственных органов управления Российской федерации и юридических лиц"

338. ПРРСК003-98. "Порядок осуществления инспекционного контроля за соблюдением аккредитованными метрологическими службами требований к проведению калибровочных работ".

339. Приборы локализации повреждений кабелей. Рекламный каталог фирмы Hipotronics. США. - 1995.

340. Приборы фирмы Seba Dynatronic для определения неисправностей в энергетических кабелях. Рекламный каталог. Германия. - 1996.

341. Проектирование банков данных и знаний. Учеб. пособие / Г.А. Черноморов, Г.В. Сучков, Г.М. Коваленко; НПИ. Новочеркасск. 1987. - 88 с.

342. Пугачев В. С. Введение в теорию вероятностей. Наука.-1968.-368 с.

343. Пугачев B.C. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. -М.: Гос. изд-во технико-теоретической литературы. 1957. - 660 с.

344. Пытьев Ю.П. Методы анализа и интерпретации эксперимента. -М.: Изд-во МГУ.- 1990.-288 с.

345. Райбман Н.С., Чадеев В. М. Построение моделей процессов производства. М.: Энергия. - 1975. - 376 с.

346. Ракицкий Б.В. Судовые ядерные энергетические установки. Д.: Судостроение. - 1976.

347. Растригин Л.А. Структурная адаптация алгоритмов поисковой оп-тимизации//В кн.: Проблемы случайного поиска. Рига: Зинатне. -1976. -вып. 5. -с. 5-14.

348. Растригин Л.А. Структурная адаптация алгоритмов случайного поиска// В кн.: Вопросы кибернетики. М.: АН СССР. 1978. - вып. 45. -С. 5-12.

349. РД 50- 453 84. "Характеристики погрешности средств измерений в реальных условиях эксплуатации. Методы расчета".

350. РД 50-644-87. "Методические указания. Вибрация. Комплекс нормативно-технической и методической документации. Основные положения".

351. Регистр СССР. Правила классификации и постройки морских судов. Л.: Транспорт. Ленингр. отделение. - 1985. - 928 с.

352. Рекомендации при поиске кабелей, проводов и при локализации трассы и повреждений//11еАехюп (Hagenuk Meptechnik). 1997. -№ 1.

353. Репин В.Г, Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. -М.: Сов. радио. -1977.-432 с.

354. Рогальский Ф.Б. Некоторые вопросы построения алгоритмов стабилизации плазменных объектов // Автоматика. 1979. - № 2. - С. 40 - 45.

355. Романенко А.Ф., Огарков М.А. К определению несмещенных оценок, минимизирующих нижнюю границу среднего квадрата ошибки //Научные чтения по авиации и космонавтике. М.: Наука. - 1981. - С. 274.

356. Руководство по выражению неопределенности измерения: Пер. с англ./Под ред. В.А. Слаева. СПб.: ГП "ВНИИМ им. Д.И. Менделеева". -1999.

357. Сборник методических пособий по контролю состояния электрооборудования. -М.:СПО ОРГРЭС. 1997.

358. Сви П.М. Контроль изоляции оборудования высокого напряжения. -М.: Энергоатомиздат. 1988.

359. Сви П.М. Методы и средства диагностики оборудования высокого напряжения. М.: Энергоатомиздат. - 1992.

360. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. -М.: Связь. 1976.

361. Сергиенко Л.И., Миронов В.В. Электроэнергетические системы морских судов. -М.: Транспорт. 1991.

362. Симушкин С.В. Оптимальный объем выборки при ^-гарантийном различении гипотез // Изв. вузов. Математика. 1982. - № 5 (240). - С. 47 - 51.

363. Смирнов В.И. Курс высшей математики. Т. IV. ч. 1. -М.: Наука. -1974.-336с.

364. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики. Для технических приложений М.: Наука. -1965. - 512 с.

365. Смит Дж. Л. Последовательная оценка дисперсии ошибок измерений в задаче определения траектории //Ракетная техника и космонавтика. -1967. -Т.5. -№11. -С. 55 -63.

366. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. -М.: 1980.-208 с.

367. Соболев В.И., Комаров Г.Г. Решение задачи о максимуме количества информации//Радиоэлектроника. Изв. вузов. 1974. - №7. - С.94 - 96.

368. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. М.: Советское радио. - 1978.

369. Статистические методы в экспериментальной физике / В.Т. Идье, Д. Драйард, Ф.Е. Джеймс и др. М.: Атомиздат. - 1976.

370. Стефани Е.П. Основы построения АСУ ТП.-М.: Энергоиздат-1982.

371. Стогов Г.В., Макшанов А.В., Мусаев А.А. Статистическая обработка результатов измерений по неполной выборке //Зарубежная радиоэлектроника. -1979.-№10.-С. 3-21.

372. Сычев В. Л. Емкость статорных обмоток высоковольтных электрических машин относительно корпуса //Электротехника. 1991. №4. - С. 4 - 7.

373. Сычев Л. И., Цапенко Е. Ф. Шахтные гибкие кабели и электробезопасность сетей. М.: Недра. - 1978.

374. Тарасенко Г.С. Исследование адаптивного алгоритма случайного поиска //В кн.: Проблемы случайного поиска Рига: Зинатне. -1976. вып. 5. — С. 119—124.

375. Тейпли Б.Д., Борн Д.Х. Последовательная процедура оценки состояния и ковариационной матрицы ошибки наблюдений // Ракетная техника и космонавтика. 1971. - Т. 9. - №2. -С. 21- 34.

376. Темирев А. П., Никифоров Б. В. Разработка методики расчета судовых индукторных двигателейУ/Вопросы проектирования подводных лодок. Электроэнергетические системы. Сб. трудов ЦКБ МГ 'Тубин".-2000.-С. 119-135.

377. Темирев А.П., Михайлов А. А., Скачков Ю.В., Цветков А.А. Пути повышения надежности инверторов для форсированного управления индукторным двигателем //Электрическое питание. 2004. - №3. - С. 69 - 71.

378. Темирев А.П., Никифоров Б.В. Устройство для индентификации параметров схемы магнитной цепи судовых электроприводов с заданными геометрическими размерами//Тез. докладов 6 Междунар. научно-техн. конф. ЦНИИ СЭТ. - 1998. - С.62.

379. Темирев А.П., Никифоров Б.В., Кирсанов А.Г. Математическое определение параметров судового электропривода с нелинейными цепями на постоянном токе методом контурных токов // Тез. докладов 6 Междунар. научно-техн. конф. ЦНИИ СЭТ. - 1998. - С.61.

380. Темнов В.Н, Системный анализ информационного обеспечения корабельных энерегетических устновок // Проблемы проектирования и эксплуатации подводных лодок. Сб. науч. тр. под ред. Ю.Н. Кормилицина / Изд. ВМИИ, СПб.:-2002.-С. 297-311.

381. Технические средства диагностики. Справочник М.: Машиностроение. - 1989. - 672 с.

382. Тихонов А.Н., Арсенин В .Я. Методы решения некорректных задач. Учебное пособие для вузов. М.: Наука. - 1986. - 288 с.

383. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Г. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука. - 1990. - 323 с.

384. ТихоновВ. И. Оптимальный прием сигналов. -М.: Радио и связь. -1983.-320 с.

385. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. -М.: Советское радио. -1982.-624 с.

386. Ткаченко А.Н. Судовые системы автоматического управления и регулирования. Л.: Судостроение. - 1984.

387. Тойберт П. Оценка точности результатов измерений. -М.: Энерго-атомиздат. 1988. - 88 с.

388. Тютин А. В., Михайлов А.А. Программа для обработки осциллограмм полученных при диагностировании зоны повреждения силовых кабельных линий ("ОРСК").//Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002622019, от 20 июня 2002.

389. Фархутдинов А.Ф., Кудрин В.Г. Адаптивная система поиска экстремума функции// В кн.: Автоматические устройства учета и контроля. Ижевск, мех. ин т. - 1976. - вып. 9. - С. 119 - 122.

390. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. М.: Наука. - 1966. - 623 с.

391. Физический энциклопедический словарь.-М.: Советская энциклопедия. 1983. - 928 с.

392. Франк-Каменецкий Д. А. Лекции по физике плазмы. М.: Атомиз-дат.-1972.-286 с.

393. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин. -М.: Наука. 1971.-256 с.

394. ФукунагаК. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука. - 1979. - 368 с.

395. Холодный С.Д. Методы испытаний и диагностики кабелей и проводов. -М.: Энергоатомиздат. 1991.

396. Хьюбер Дж. П. Робастность в статистике.-М.: Мир. -1984.-304 с.

397. Цветков Э. И. Алгоритмические основы измерения. СПб.: Энергоатомиздат. - 1992. - 254 с.

398. Цыпкин Я. 3. Адаптация и обучение в автоматических системах.

399. Ченцов НН. Об оценке неизвестного среднего многомерного нормального распределения//Теор. вероятн. и ее примен-1967. №12,4.-С. 619-633.

400. Чернетский А.В. Введение в физику плазмы. М.: Атомиздат. -1969.-303 с.

401. Черноусько Ф.А., Калмановский В.Б. Оптимальное управление при случайных возмущениях. М.: Наука. - 1978. - 351 с.

402. Шалыт Г.М. Определение мест повреждения в электрических сетях. М.: Энергоатомиздат. - 1982.

403. Швецов Г.А., Титов В.М., Башкатов Ю.Л., Стадниченко И.А., Орлов А.В. Исследование работы рельсотронного ускорения твердых тел с питанием от взрывного МГД-генератора // Физика горения и взрыва. -1984. -№ 3. С. 111-115.

404. Шевченко А.В. Определение мест повреждений магистральных шинопро-водов систем электроснабжения. Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. Новочеркасский политехнический институт. Новочеркасск. -1986.

405. Ширяев А.Н. Статистический последовательный анализ. -М.: Наука. 1976. - 208 с.

406. ЭльясбергП.Е. Измерительная информация. Сколько ее нужно? Как ее обрабатывать? М.: Наука. - 1983. - 207 с.

407. ЭльясбергП.Е. Определение движения по результатам измерений. -М.: Наука,- 1976.-416 с.

408. Энергетические системы. Терминология: Сб. рекомендованных терминов. -Вып. 81. М.: Наука. 1970.

409. Ясаков Г.С. Корабельные электроэнергетические системы. Ч. 1.-СПб.:Воен-но-морская академия им. адмирала Флота Советского СоюзаНГ. Кузнецова,-1999 640 с.

410. Bahadur R.R. Examples of inconsistency of maximum likelihood estimates.// Sankhya: 1958. - №20. - p. 207 - 210.

411. Bychkov M.G., Kiselnikova A.V, Semenchuk V.A. Experimental Investigation of Noise and Vibration in a Switched Reluctance Drive. // Electrical Technology. 1997.-№ 4.-p. 111-120.

412. Cameron D, Lang J, Umans S. The Origin and Reduction of Acoustic Noise in Doubly Salient Variable-Reluctance Motors. //IEEE Transactions on Industry Applications. 1992. - Vol. 28, № 6, Nov./Dec.

413. Cramer H. Contribution to the theory of statistical estimation.// Skand. Akt. Tidskr. 1946. - 29. - p. 85 - 94.

414. Dedrik F.D. Macpac a railgun simulation program // IEEE Transactions on Magnetics. - 1982. - Mag. 18. - №1, January. - 22 p.

415. Edgeworth F.Y. On the probable errors of frequency constants. //J. Roy. Statist. Soc. 71. p. 381 - 397, 499 -512; 72, 81 - 90.

416. Edwards A. W. F. The history of likelihood.// Internat. Statist. Rev. -№42.-p. 4-15.

417. Fisher R.A. On the mathematical foundations of theoretical statistical. //Phios. Trans. Roy. Soc. London, Ser. A 222. 1922. - p. 309 - 368.

418. Fisher R.A. Theory of statistical estimation. Proc. Camb. Phil. Soc. 22. -1925.-p. 700-725.

419. Fisher R.A. On an absolute criterion on fitting frequency curves //Messenger of Math. 1912. -№41 - p. 155 - 160.

420. Frechet M. Sut l'extension de certaines evaluations statistiques au cas de petits echantillons //Rev. Inst. Intern. Statist. 1943. - № 11. - p. 183 - 205.

421. Grundspenkis J. The Synthesis and Analysis of Structure in Computer Aided Design II- In: Computer Applications in Production and Engineering /Ed.: E. A. Warman. Amsterdam: North - Holland Publ. Co. - 1983.-p. 301 -316.

422. Hopper E. The Development of Switched Reluctance Motor Applications //PCIM Europe. 1995. - № 5. - p. 236-241.

423. Kendall M. Daniel Bernoulli on maximum likelihood //Biometrica.-l961. -№48, l.-p. 1-2.

424. Laplace P.S. Theorie Analitique des Probabilities. Paris: - 1802.

425. Lawrenson P. J. Brief Status Review of Switched Reluctance Drives //EPE Journal. 1992. -Vol.2, №.3, Oct. -p. 133-144.

426. Lawrenson P. J., Stephenson J. M., Blenkinsop P. Т., Cord J., Fulton N. N. Variable-speed switched reluctance motors // IEE Proc. vol. 127, Pt. B. -№ 4, June 1980.-p. 253-265.

427. Le Cam L. On some asymptotic properties of maximum likelihood estimates and related Bayes estimates // Univ. of Calif. Publ. in Statist. 1953. - №1. - p. 277-330.

428. Lendarie G.G. Structural Modeling a Tutorial Guide //IEEE Trans. Systems, Man, a. Cybernetics. - 1980. - vol. SMC-10. -№12. - p. 807 - 840.

429. Miller T J.E. Switched Reluctance Motors and Their Control. Oxford: Magna Physics Publishing and Clarendon Press. - 1993. - 205 c.

430. Nikiforov В., Sokolov V. New fuel cell plants and power sources for submarines //Third international symposium AES200. Paris: - 2000.

431. Pratap S.B., Driga M. D., Welpon W. Т., Spann M.L. Future trends for compul-sator driving railguns// IEEE Trasactions on Magnetic- 1986-Mag. 22-p. 1681-1683.

432. Pulle D., Lai J., Milthorpe J., Huynh N. Quantification and Analysis of Acoustic Noise in Switched Reluctance Drives //EPE-93.-Brigton:-1993 -p. 65-70.

433. Rao C. R. Information and accuracy attainable in the estimation of statistical parameters //Bull. Calcutta Math. Soc. 1945. - №37 - p. 81 - 89.

434. Scharf A. Optimism for SR Drives //PCIM Europe, Jan./Febr. -1994. -p. 16-17.

435. Stephenson J.M., Eng C., Corda J. Computation of Torque and Current in double salient reluctance motors from nonlinear magnetisation data /ЛЕЕ Proc. Vol. 126. - № 5, May. - 1979. - p. 393- 396.

436. Thio Y.C., Frost L.S. Non ideal plasma behavior of railgun arcs //IEEE Transactions on magnetics. - 1986. - Mag. 22. -№ 6. - p. 1757 - 1762.

437. Usuba S., Sawaoka A, Kondo K. Railgun experiment Tokyo institute of Technology/ЛЕЕЕ Transaction onMagnetic.-1986.-Mac. 22.-№6.-p at. 1790-1792.

438. Von Mises. Wahrscheinlichkeitsrechnung. Springer. Berlin: - 1931.

439. Wald A. Contributions to the theory of statistical estimation and testing hypothesis // Ann. Math. Statist.- 1939. №10, 4. - p 299 - 326.

440. Wald A. Note on the consistence of the maximum likelihood estimate // Ann. Math. Statist. 1949. - №20, 2. - p. 595 - 601.

441. Wald A. Statistical decision function. J. Wiley. N.Y.: - 1950.353