автореферат диссертации по процессам и машинам агроинженерных систем, 05.20.03, диссертация на тему:Обоснование экспертной системы технологических регулировок зерноуборочного комбайна

На правах рукописи

АЛ УХАНЯ Н Вадим Александрович

Обоснование экспертной системы технологических регулировок зерноуборочного комбайна

05.20.03 - Технологии и средства технического обслуживания в сельском хозяйстве

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Зерноград 2006

Работа выполнена в Госу высшего профессионального обрфо! ческий университет» (ДГТУ)

Научный руководитель -

ндидат технических наук, доцент орисова Людмила Викторовна

Официальные оппоненты

Ведущая организация -ститут по испытанию (РосНИИТиМ)

юктор технических наук, старший научный сотрудник Агафонов Николай Иванович

юктор технических наук, профессор Чистяков Андрей Дмитриевич

ссийский научно-исследовательский инее! скохозяйственных технологий и маи!ин

пр 101

Защита состоится /£20С онного совета Д 006.005.01 «Всероссийский ордена Труд« вательский и проектно-технол трификации сельского хозяйст г. Зерноград Ростовской област ного совета.

С диссертацией можно оз1

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, старший научный сотрудник

>рственном образовательном учреждении >вания «Донской государственный техни-

г. в 10 часов на заседании диссертаци-Государсгвенном научном учреждении о Красного Знамени научно-исслефо-ический институт механизации и элек-» (ВНИГПГИМЭСХ) по адресу: 347740, ул. Ленина, 14, в зале заседаний уче-

комиться в библиотеке ВНИПТИМЭСХ ЯОЗ/рА. 2006 г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Процесс принятия решений по технологической регулировке зерноуборочного комбайна является важнейшей задачей, от правильного решения которой зависят эффективность и результативность уборки. Решение задачи технического обслуживания машины возлагается на оператора и зависит от его квалификации.

В этой связи вопросы разработки систем информационной поддержки интеллектуальной деятельности оператора, помогающие ему при проведении уборочных работ, являются приоритетными. Одним из перспективных направлений разработки методов технологической регулировки машин является разработка информационных систем поддержки принятия решений.

Исследования проводились в соответствии с заданиями научно-технических программ Министерства науки и образования РФ: грант по фундаментальным исследованиям в области технических наук 2003 - 2004 гг. (раздел 6. Машиностроение, № ГР 01.20.0307197; ЕЗН 2004 - 2005 гг. тема № 1.8.04. № ГР 01.20.0405396; Госконтракг № 313бр/5582 с Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере 2005 - 2006 гг. № ГР 01.20.0507269.

Цель исследований - обоснование и разработка метода технологической регулировки зерноуборочного комбайна с использованием экспертной системы, позволяющего сократить затраты времени на технологические простои и, как следствие, повысить сменную производительность комбайнов.

Объект исследований - система "оператор-комбайн-внешняя среда"; процесс технического обслуживания машины в период уборочных работ.

Предмет исследований — процедуры принятия решений при технологической регулировке рабочих органов молотилки комбайна; информационные аспекты взаимодействия оператора с машиной и средой.

Научная новизна заключается в построении модели предметной области «технологическая регулировка» с использованием нечетких экспертных знаний. Выявлено, что использование моделей нечеткой логики высказываний позволяет формировать процедуры решения задач корректировки технологических регулировок машины.

Выявлены и структурированы внешние признаки отклонений показателей качества работы зерноуборочного комбайна, а также связи между структурными элементами системы.

Предложено логико-лингвистическое описание процесса принятия решений по корректировке технологических регулировок. Определены базовые терм-множества лингвистических переменных для показателей качества работы комбайна и регулируемых параметров рабочих органов.

Получены аналитические выражения и определены параметры функций принадлежности рассматриваемых лингвистических переменных.

Разработан механизм принятия решений при корректировке технологических регулировок сложной уборочной машины.

Практическая ценность состоит в использовании разработанной инженерной методики формализации знаний предметной области - технологическая регулировка машины, базы знаний и механизма вывода решений, а также программного обеспечения. Разработана программная система для решения задач технологической регулировки зерноуборочного комбайна, что позволяет уменьшить длительность времени процесса корректировки технологических регулировок комбайна при изменяющихся внешних условиях, снизить потери продукта, увеличить сменную производительность машин.

Использование экспертной системы в практических условиях позволяет обеспечить накопление и тиражирование знаний, с целью повышения качества уборочных работ при наличии персонала невысокой квалификации.

Основные результаты и положения, выносимые на защиту:

1. Методика формализации и структуризации нечетких экспертных знаний изучаемой предметной области.

2. Информационно-логическая модель процесса решения задачи по технологической регулировке зерноуборочного комбайна.

3. Методика нечеткого индуктивного логического вывода решений по технологической регулировке машины.

4. Метод корректировки технологических регулировок молотилки зерноуборочного комбайна на основе экспертных систем.

5. База знаний по технологической регулировке комбайна.

Реализация результатов исследования. Экспертная система по

технологической регулировке зерноуборочных комбайнов использована при организации технического обслуживания в агрофирмах КХ "Сельская новь", СХА "Россия", птицефабрика "Белокалитвинская", КФХ «Никта», Сервисный центр ООО «Бизон», Технический центр «Дон», Сервисный центр «Техно-ком» Ростовской области. Материалы исследований используются ДГТУ (г. Ростов-на-Дону) в учебном процессе по специальностям 190206 «Сельскохозяйственные машины и оборудование» и 250001 «Управление качеством».

Апробация Материалы исследований доложены и одобрены на научных конференциях: Донского государственного технического университета (2003 - 2006 гг.); международной конференции «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития» (Одесса, 2005); на Международной научно-технической конференции, посвященной 75-летию ДГТУ «Современные проблемы машиноведения и высоких технологий» (Ростов н/Д, 2005); на VI Международной научной конференции «Компьютерное моделирование 2005» (Санкт-Петербург, 2005); на XVIII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-18» (Казань, 2005).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 10 работах, в том числе в журналах из списка ВАК, общим объемом 11,8 п.л.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, выводов, списка используемой литературы, включающего 105 наименований. Работа изложена на 154 страницах, имеет 32 рисунка, 21 таблицу и приложения на 68 листах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы, сформулированы основные положения, выносимые на защиту, представлена краткая характеристика диссертации.

В первой глазе "Состояние вопроса, цель и задачи исследования" рассмотрены задачи технического обслуживания (ТО) уборочных машин в системе обеспечения качества уборочных работ. Дан анализ составляющих системы ТО, произведен анализ методов и средств технического обслуживания сельскохозяйственных машин. Рассмотрены характерные особенности предметной области «Технологическая регулировка зерноуборочного комбайна».

Решению проблемы оптимального использования зерноуборочных комбайнов посвящены многочисленные исследования, выполненные в ведущих научно-исследовательских институтах страны: ВИМ, ВИСХОМ, ВНИПТИ-МЭСХ, ГОСНИТИ, в ГСКБ по комплексам зерноуборочных машин, а также в других научных и учебных организациях.

Решению задач повышения эффективности эксплуатации сельскохозяйственных машин посвящены труды Агафонова Н.И., Аллилуева В.А., Бурья-нова А.И., Веденяпина Г.В., Димитрова В.П., Жалнина Э.В., Ждановского Н.С., Завалишина Ф.С., Иофинова С.А., Киртбая Ю.К., Коганова А.Б., Левитско-го И.С., Линтварева Б.А., Липковича Э.И., Маслова Г.Г., Михлина В.М., Павлова Б.В., Русанова А.И., Селиванова А.И., Свирщевского Б.С., Сгефанского В.В., Табашникова А.Т., Тарасенко А.П., Чепурина Г.Е. и многих других ученых. Накоплен большой теоретический и экспериментальный материал.

Анализ научных и практических работ показал следующее:

- Приспособленность зерноуборочных комбайнов к регулировкам недостаточна.

- Адекватное математическое описание процесса принятия решений (ПР) при управлении технологическим процессом в настоящее время отсутствует, а отдельные модели представляют собой достаточно громоздкие математические конструкции, использование которых в практических условиях затруднено. При этом процесс принятия решений происходит в условиях нечеткости и неполноты знаний.

- Оптимальная регулировка комбайна под силу лишь высококвалифицированному персоналу. Однако велика вероятность утраты опыта работы

эксперта, да и количество экспертов не соответствует практическим потребностям. Методика поиска решений при технологической регулировке комбайна основана на нечетких экспертных знаниях, что вызывает большие затруднения в передаче и освоении опыта решения этой задачи.

Рабочая гипотеза состояла в том, что достичь высокого качества работ по технологической регулировке зерноуборочного комбайна при наличии персонала невысокой квалификации и имеющихся технических средств возможно за счет обеспечения информационной поддержки оператора при принятии решений.

Для достижения поставленной цели решали следующие задачи:

- обосновать общую стратегию моделирования процессов принятия решений при технологических регулировках рабочих органов зерноуборочных комбайнов;

- разработать метод корректировки технологических регулировок комбайна, на основе использования нечетких экспертных знаний;

- создать базу знаний экспертной системы по технологической регулировке молотилки зерноуборочного комбайна;

- разработать исследовательский прототип информационной системы поддержки принятия решений для технологической регулировки комбайна;

- произвести экономическую и организационно-техническую оценки эффективности применения информационной системы в производственных условиях.

Во второй главе 'Теоретическое обоснование процедуры принятия решения при технологической регулировке комбайна" на основе теории принятия решений рассмотрены процедуры решения задач, характерные для сферы технического обслуживания сложных уборочных машин.

Проблема принятия решений при использовании комбайнов в полевых условиях связана с выбором варианта действий при корректировке технологических регулировок для достижения поставленной цели. При этом принятие решений характеризуется наличием нечеткой информации и ограниченного времени. Фактор времени является определяющим при проведении уборочных работ. Указанная проблема рассматривается нами как проблема эффективного информационного взаимодействия элементов системы и выбора на этой основе оптимального решения. Процесс принятия решений (ПР) при управлении комбайном включает: определение целей, формирование задачи принятия решений и, наконец, принятие решений (выбор альтернатив).

Задача принятия решений в общем случае характеризуется кортежем:

<А; Е; Б; Т>, (1)

где А - множество альтернатив; Е - среда задачи принятия решений; Б - система предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР); Т- некоторое действие над множеством альтернатив А.

Зерноуборочный комбайн рассматривается как динамическая система, функционирующая в изменчивых и неопределенных условиях, задаваемая вероятностными параметрами внешней среды, законы распределения которых полностью не изучены. Задачу принятия решений по корректировке технологических регулировок, целесообразно рассматривать как задачу принятия решения в нечетких условиях.

Для практической реализации теоретических положений разработан метод корректировки технологических регулировок, включающий помимо традиционных структурных составляющих компоненту, обеспечивающую информационную поддержку оператору при техническом обслуживании комбайна (рисунок 1).

Управление технологическим гроцесоом _1

Технические обслуживание —

Методы Средства Персонал

Известные + нечеткие нання и эвристики Известные + компьютер Анализ исходной информации и взаимосвязей

-о-

Экспертная система

Механизм нечеткого логического вывода

Прингтие решений по технологической регулуровке

—^гг—

Управляющее воздействие —~

Достижение ив ли

Рисунок 1 - Структурная схема управления технологическим процессом с использованием экспертной системы для технологической регулировки машины

Отличие данного метода заключается в использовании моделей искусственного интеллекта, в частности, нечеткого индуктивного логического вы-

вода, практически реализованного в виде механизма вывода решений экспертной системы. Для реализации предлагаемого метода решены задачи построения модели предметной области, учитывающей ее особенности, в частности, нечеткость (эвристичносгь) знаний и построения механизма логического вывода решений, т.е. задачи структуризации и формализации нечетких экспертных знаний.

Для обеспечения оптимальной технологической регулировки необходимо знать описание взаимосвязей между показателями качества работы комбайна и регулировочными параметрами комбайна. Имеющиеся корреляционно-регрессионные модели затруднительно использовать в практических условиях уборки, так как они не в полном объеме отражают рассматриваемые взаимосвязи. Большая часть информации о стратегиях принятия решений при технологической регулировке комбайна исходит непосредственно от эксперта, основана на приближенных данных и представлена в словесной форме. Эти особенности предметной области обуславливают применение аппарата теории нечетких множеств для идентификации различных состояний рассматриваемого объекта.

Рассмотрены множества регулируемых параметров рабочих органов (множество входных ситуаций) Хрпе{х1, х2/..., ..., Хп>, и множества показателей качества работы (множество выходных ситуаций) VПI<e{v1, у2,..., ук>, а также приведено описание лингвистических переменных (ЯП) и аналитических выражений для их термов в виде функций принадлежности (рис. 2, 3, табл.1). В работе приведено лингвистическое описание 10 возможных признаков нарушения качества уборки, и 26 регулируемых параметров молотилки зерноуборочного комбайна.

Отношения Л: «показатели качества - регулируемые параметры машины» рассматривали как нечеткую систему на пространстве XXV.

Таким образом, получена модель предметной области:

ОД, Т(Х,), и, 6, М>х^к, Т0/0, и, О, М>; У(х,у)еХж^ (2) где X) = { Хь х2,...,хп > - регулируемые параметры; V* = { V!, у2,..., ут } - показатели качества работы;

{Х}, Т(Х]), и, С, М>, {V*, Т(\/к), и, С, М> - лингвистические переменные векторов входных и выходных переменных;

Ц(г(х1, х2,..., Х},)е(0;1), у2,..., ук,)е(0;1) - функции принадлежности; Г* - нечеткое отношение между регулируемыми параметрами и показателями качества работы комбайна.

Одной из задач при принятии решений является определение последовательности технологических регулировок. В результате проведенных исследований получены экспертные оценки весомости влияния регулируемых параметров молотилки на появление внешних признаков отклонений качественных показателей работы комбайна, которые используются при построении механизма вывода экспертной системы для регулировки комбайна.

В третьей главе «Задача выбора регулировочных параметров комбайна при индуктивном логическом выводе» рассмотрены вопросы моделирования предметной области и разработки механизма принятия решений.

Для применения в моделях принятия решений информации, формализованной на основе теории нечетких множеств, используются различные методы построения функций принадлежности (ФП). Выбор метода определяли в зависимости от вида области определения нечеткого множества; типа используемой экспертной информации и других аспектов. Для построения ФП использовали методы экспертных оценок и параметрического описания функций принадлежности.

На оснозе разработанной методики построения ФП определены семантики и термы лингвистических переменных предметной области, т.е. показателей качества и регулируемых параметров машины.

На рисунках 2, 3 и в таблице 1 представлены функции принадлежности для ЯП "Дробление зерна" и "Частота вращения молотильного барабана". Для синтаксически независимых ЯП /Зх и pv, являющихся составляющими нечеткого высказывания эксперта "ЕСЛИ частота вращения молотильного барабана пониженная, ТО дробление зерна незначительное": рх - частота вращения молотильного барабана, мин"1, pv - дробление зерна, %; области определения Х[600 - 900], V[0 - 3,5], а множество базовых значений: Тх = {Пониженная, Номинальная, Повышенная), Tv = {Незначительное, Среднее, Повышенное) (табл. 2).

Функции принадлежности построены для всех внешних признаков нарушения технологического процесса и регулируемых параметров молотилки комбайна.

Дробление зерна, % ■ ♦ Незначительное Среднее > Повышенное

Рисунок 2 - Функции принадлежности термов ЯП «Дробление зерна»

Полученные функции принадлежности и система нечетких продукционных правил являются элементами базы знаний экспертной системы.

Частота вращения МБ, 1/мин 1 • Пониженная —♦—•Номинальная —А— Повышенная

Рисунок 3 - Функции принадлежности для ЛП - частота вращения молотильного барабана «ЧВМБ» (для пшеницы)

Таблица 1 - Вид и параметры функций принадлежности ЛП __«Дробление зерна»_1_

Термы ЛП «Дробление зерна» Выражение для ФП Значения параметров ФП

Незначительное //,(д:,а,Ь) = < 1, если х < а Ь-х -, если х < о Ъ-а 0, если х> b а = 0,5; Ь = 1,5;

Среднее /л(х, а, Ъ) = ехр (х-а)2~ 2 Ъ1 а = 1,5; b = 0,44

Повышенное fix(x,a,b) = 0, если х£а х—а , -, если х<Ь Ь-а 1, если xtb а = 1,5; b = 2,5

Процедуру принятия решений рассмотрим на примере. Экспертные высказывания, отражающие нечеткие ситуации, характеризующие возможные состояния одного из показателей отклонения качества технологического процесса комбайна «Дробление зерна» в лингвистическом и символьном выражении имеют вид (фрагмент) (всего 32 выражения):

Ei.9 :<Рх есть aXi и |BZ есть aZ3 и (Зу есть aYi и PQ есть aQi>. Е1.9:<Частота вращения молотильного барабана - пониженная И Зазор барабан-дека - большой И Состояние бичей подбарабанья - нормальное И Равномерность зазора по ширине МСУ- равномерный^

Таблица 2 - Исходные данные для решения задачи

ЯП терм-множества,Т Значения термов ЯП Значения функций принадлежности термов ЯП

Эх <ЧВМБ> {пониженная; номинальная; повышенная} {ах1;ах2/ахз} {680; 740; 800} °Х1 Мх4= 1 Мх2=0.3 Мх3=0 0X2 Рхх=0 Мх2=1 Мх3=0.2 аХз Рх1= 0 Мх2=0.01 Мх,=1

РУ <СБД> {нормальное; изношенное} { Суг) {30; 60; } 1^=1 Му?=о аУ2 МурО.З ру?=0.8

Рсг <РЗМСУ> {равномерный; неравномерный} {«»<31; а<22} {90; 50; } 1 Од! М<52=1 Мсг2=0

р2 <зпд> {малый; номинальный; большой} {<»21; Огг/ОгзУ {4; 6; 8} Мгх=1 М 22=0.14 М гз-0 Оц М21=0 Мг2=1 М 23=0.2 а23 р21=0 р 22=0.14 Мгз=1

Ру <ДЗ> {незначительное; среднее; повышенное} 1 {ау»; ауа; ауз} {0.5;1.5;3} аУ1 Му2=0.14 ^,=0.01 аУ2 ^=0.11 Му,=0.18 аУ3 1^=0.01 Му2=0.01

Для решения задачи ПР по корректировке технологических регулировок при появлении внешнего признака нарушения технологического процесса - «повышенное дробление зерна» и установления значений регулируемых параметров, которые обусловливают появление этого признака, используется индуктивная схема вывода в виде

Г, :< ЕСЛИ Д, ТО Л, >; Г2 :< ЕСЛИ В, ТО Аг>\

£ =

(3)

I :< ЕСЛИ

ТО

А—истинно\ В'—истинно.

Здесь В, А - нечеткие высказывания, а четкие высказывания А и В' имеют вид:

При индуктивной схеме вывода экспертное правило может иметь вид: «ЕСЛИ частота вращения молотильного барабана повышенная И состояние бичей молотильного барабана изношенное И зазор между барабаном и декой номинальный И зазор между молотильным барабаном и декой по всей ширине МСУ неравномерный»

ТО дробление зерна повышенное.

Согласно разработанной схеме определяли обобщенные ЯП, а затем значения функций принадлежности для обобщенной ЯП например:

¿Лф^ О) для 1У= (х, г, у, я) = (800, б, 60, 50):

Мщ О) = V Ужи V Рут V М\Л/1? V Руш V Муш V Рж23 V РУУ24 =

= РХ1 &р23 8фух V Рх1 8ф23 &ру2 V МХ1 &р23 &ру2 &рр2 V рХ2 &р22

8фП& Рд1 V РХ2 8фг3 &МУ1 &РЧ1 V РХ2 &Р23 &МУ1 V Мх2 &Ц23 &РУ2 8фЧ1 V рх2

&М23 &МУ2 &М02.

Такие вычисления производят для каждого показателя качества в зависимости от числа термов ^ Степень истинности для произвольного

г^тр

е V, характеризующего возможную выходную ситуацию с набором различных состояний внешнего признака отклонения качества техпроцесса «дробление зерна, %», а именно «незначительное», «среднее», «повышенное» имеет вид:

) = т1п{1,[1- + //^(^Ни- //^2^) +

Му2(У^>-- С1' +

Для рассматриваемого примера

Мтр№ = т1пШ1- //¿,0") + Му\(У])Ш - м1гг(™) +

М1'2(У] > <» + Муъ<У] > 3>=т!п{1,{[1-0,99+0,99],[1-

0,8+0,99],[1-0,2+0]}= тт{1&1,19&0,99&0,8}=0,8.

На основе модели знаний предметной области разработан алгоритм ПР по корректировке технологических регулировок, укрупненная схема которого приведен на рис. 4. Основными этапами решения задачи являются: фаззификация, композиция (включающая механизм проверки истинности высказываний о существующих ситуациях) и дефаззификация.

Рисунок 4 - Укрупненная схема алгоритма принятия решений по корректировке технологических регулировок в нечеткой постановке

Важной особенностью предлагаемого алгоритма является наличие процедур проверки гипотез (в нашем случае оценка степени истинности высказывания о ситуациях) о возможном изменении значений других показателей качества при изменении конкретного регулируемого параметра.

В цикле проверяется степень истинности таких ситуаций. В случае если новое значение регулируемого параметра не ухудшает ситуацию, делается вывод о завершении итераций алгоритма и выдаче пользователю готового решения (этап дефаззификации).

В четвертой главе "Практические аспекты построения экспертной системы" проанализированы фазы разработки, архитектура и место экспертной системы в системе "оператор-машина-среда". Особенности предметной области и требования, предъявляемые к интеллектуальным информационным системам, определили состав ее компонент (рисунок 5).

Подсистема "Регулировка" работает в двух режимах: решение задачи и работа с базой знаний. При этом реализованы характерные особенности, присущие экспертным системам: объяснительная компонента (ответ на вопрос "почему получено такое решение?") и возможность ответа на вопрос "а что если?".

В режиме работы со знаниями реализованы функции: чтение баз данных; загрузка в систему знаний, указанных экспертом; редактирование; сохранение и удаление знаний. Наиболее важным этапом для практиков является работа системы в режиме загрузки новых знаний. Остальные функции режима работы со знаниями реализуются путем выбора соответствующего пункта меню и проведения необходимых операций.

Рисунок 5 - Структурная схема экспертной системы

Контекстно-зависимая помощь, объяснительная компонента, система вложенных меню и другие средства "дружелюбного" интерфейса обеспечивают пользователю эффективную работу с системой, а наряду с возможностью расширения базы знаний - жизнестойкость системы.

Использование ЭС в качестве структурной составляющей метода технологической регулировки предполагает применение бортового компьютера. В настоящее время нами предлагается установка ЭС на карманном персональном компьютере (КПК).

В пятой главе "Оценка результативности и эффективности применения ЭС" произведена оценка эффективности предлагаемого метода технологической регулировки в практических условиях.

Оценку результативности использования метода проверяли в практических условиях в аграрных хозяйствах Кагальницкого и Мясниковского районов в Ростовской области и технических центров завода Ростсельмаш. Собраны и проанализированы статистические данные, которые показывают стабильность оценок. Результаты натурных экспериментов для трех групп операторов с различным стажем работы (С1<С2<(33) показали, что средние значения времени технологической регулировки молотилки различными группами операторов разнятся значимо. Выборочный коэффициент корреляции между данными факторами колеблется от г = - 0,90 до г = - 0,96.

В качестве методики оценки эффективности применения ЭС использовалась проверка статистических гипотез о равенстве выборочных средних и дисперсий как для условий регулировки молотилки без применения ЭС, так и с применением ЭС. Установлено, что при 5%-ом уровне значимости существует различие между временем, затраченным на регулировку молотилки при помощи ЭС и временем, затраченным на регулировку молотилки без ЭС по всем группам операторов. При проведении экспериментов одновременно с анализом временных затрат на решение задач контролировались показатели качества уборки: потери свободным зерном в соломе, полове, потери в необмолоченном колосе, дробление зерна по стандартным методикам. Критерием при решении рассматриваемых задач являлось доведение значений рассматриваемых показателей качества в допустимые границы.

Проведение технологической регулировки с использованием ЭС позволило уменьшить затрачиваемое время в 2 - 5 раза по сравнению с традиционными методами и, как следствие, повысить на 4% - 7% сменную производительность комбайна и сократить потери урожая.

Изменение времени корректировки для базового варианта и с применением ЭС представлено на рисунке 6. Годовой экономический эффект при использовании данного метода для зерноуборочных комбайнов семейства "Дон" составил 34018 руб. на одну машину.

В приложениях приведены функции принадлежности термов лингвистических переменных, описание базы знаний экспертной системы и документы, подтверждающие использование на практике результатов, полученных в диссертации.

50 —43,0' | х 40 |

я « 30

х ж

25,7

14,2

14,1

14,-2—

0

в!

вз

Рисунок б - Средние значения времени регулировки молотилки различными группами операторов традиционным способом (светлый столбец) и с использованием экспертной системы (темный столбец)

1. Повышение эффективности и результативности использования сложной уборочной техники возможно за счет совершенствования методов технического обслуживания с применением современных информационных технологий. Важным резервом является снижение времени простоев по технологическим причинам и, как следствие, повышение сменной производительности комбайнов и повышение качества уборочных работ.

2. Систему «оператор-комбайн-внешняя среда» целесообразно рассматривать как нечеткую динамическую систему при построении информационных систем поддержки принятия решений в области технического обслуживания уборочных машин. Моделирование предметной области позволило выявить и структурировать 10 семантических групп знаний (по числу внешних признаков нарушения технологического процесса), которые полностью раскрывают отношения между показателями качества работы и регулируемыми параметрами комбайна.

3. Разработанная методика формализации экспертных знаний позволила составить лингвистическое описание предметной области, которое включает 10 переменных, характеризующих показатели качества работы комбайна и 26 переменных, представляющих регулируемые параметры комбайна. Определены вид и параметры функций принадлежности для 36 лингвистических переменных. Каждая из них имеет не более 3 термов (значений).

4. Разработанная логико-лингвистическая модель, основанная на экспертных нечетких знаниях, позволяет наиболее полно и адекватно формировать процедуры принятия решении по технологической регулировке машины.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

Модель предметной области послужила основой для проектирования базы знаний экспертной системы, которая содержит 686 продукционных правил.

В результате проведенных исследований получены экспертные оценки весомости влияния параметров молотилки на появление внешних признаков нарушения качества работы комбайна, что позволяет выбрать необходимую последовательность корректировок и, как следствие, сократить время, затрачиваемое на принятия решений.

5. Выявлено, что затраты времени на технологическую регулировку разнятся в 1,5 - 4 раза в зависимости от стажа работы механизатора. Корреляционная связь между факторами значима: г = - 0,92 ...- 0,98. Разработанный метод технологической регулировки с использованием экспертной системы позволяет повысить качество принимаемых решений; уменьшить среднее время корректировки технологических регулировок в 2 - 4 раза по сравнению с традиционными методами; снизить разброс значений времени технологических простоев в зависимости от опыта работы; повысить на 4-7% сменную производительность комбайнов.

6. Использование разработанного метода и экспертной системы на базе КПК снижает остроту проблемы передачи знаний и способствует повышению компетентности широкого круга специалистов сельского хозяйства за счет тиражирования наиболее полной информации по технологической регулировке комбайнов. Возможность дополнения и расширения базы знаний экспертной системы в зависимости от почвенно-климатических зон и различных видов сельскохозяйственных культур обеспечит данным системам широкое распространение.

7. Годовой экономический эффект от применения экспертной системы при использовании зерноуборочных комбайнов семейства «Дон» в условиях рядового хозяйства равен 34018 руб. на одну машину при выработке 233 га. В условиях технических сервисных центров и машинно-технологических станций эффект составит 117344 руб. при выработке 772 га.

Основные положения диссертации опубликованы в работах1.

1. Алуханян В.А. Построение механизма вывода решений экспертной системы по регулировкам машины/В.А. Алуханян, В.П. Димитров, Л.В. Борисова// Научная мысль Кавказа.- 2003.- №9.- С. 112-118.

2. Алуханян В.А. Экспертная оценка последовательности корректировки технологических параметров комбайна/ В.А. Алуханян, В.П. Димитров, Л.В. Борисова//Научная мысль Кавказа.- 2003.- №12.- С. 131-135.

3. Алуханян В.А. О нечеткой модели процесса корректировки технологических регулировок/ В.А. Алуханян, Л.В. Борисова, В.П. Димитров// Современные проблемы информатизации в технике и технологиях: Сб. трудов/ Воронеж, 2005.- Вып. 10. - С. 144-145.

4. Алуханян В.А. Особенности идентификации предметной области «Регулировка машин» в нечеткой постановке /В.А. Алуханян, Л.В. Борисова,

В.П. Димитров// Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-18: Сб. трудов XVIII Международ, науч. конф.: Т. 6.- 2005.- С. 95-98.

5. Алуханян В.А. Автоматизированное построение функций принадлежности лингвистических переменных /В.А. Алуханян, В.П. Димитров, Л.В. Борисова// Компьютерное моделирование 2005: Труды 6-ой Междунар. науч-но-практ. конф./ С-Пб.- 2005- С. 359-361.

6. Алуханян В.А. О моделировании нечетких экспертных знаний по технологической регулировке комбайна/ В.А. Алуханян, Л.В. Борисова, В.П. Димитров//Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки.- 2005.-№4.- С. 31-35.

7. Алуханян В.А. Making decisions on technological adjustment at fuzzy initial information// В.А. Алуханян, Л.В." Борисова, В.П. Димитров// Сборник науч. тр. по материал, науч.-практ. конф. «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и и пути развития».- Т. 7. Техн. науки.- Одесса: Черноморье, 2005.- С.73-76.

8. Алуханян В.А. Программная реализация подсистемы принятия решений по технологической настройке машин на базе КПК / В.А. Алуханян, В.П. Димитров, Л.В. Борисова//Современные проблемы машиноведения и высоких технологий: тр. Междунар. науч.-техн. конф., посвящ. 75-летию ДГТУ -Ростов н/Д, Т1. 2005 - С. 113 -116.

9. Алуханян В.А. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005612734. Экспертная система для технологической регулировки зерноуборочных комбайнов/В.А. Алуханян, В.П. Димитров, Л.В.Борисова, В.М. Марков, Е.В. Димитров.- № 2005612184 заявл. 22.08.05 зарег. 21.10.05.

10. Алуханян В.А. Свидетельство об официальной регистрации базы данных для ЭВМ № 2005620290. Корректировка технологических регулировок зерноуборочного комбайна/ В.А. Алуханян, В.П. Димитров, Л.В.Борисова, В.М. Марков, Е.В.Димитров.- № 2005620200; заявл. 12.09.05; зарег. 09.11.05.

Подписано к печати 11. 2006 г. Формат 60x84/16. Объем 1 п. л. Тираж 100 экз. Заказ № 125 ООО «Зерноградская типография»

ВВЕДЕНИЕ 5 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Техническое обслуживание в системе обеспечения качества уборочных работ.

1.2. Управление технологическим процессом машины.

1.3. Анализ особенностей технологической регулировки зерноуборочного комбайна.

1.4. Методы представления знаний и области применения экспертных систем

1.5 Цель и задачи исследований.

2 ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПРОЦЕДУРЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ РЕГУЛИРОВКЕ

КОМБАЙНА.

2.1. Характеристика задачи принятия решений при корректировке технологических регулировок комбайна.

2.2 Метод корректировки технологических регулировок с применением экспертных систем.

2.3 Определение последовательности корректировки технологических параметров комбайна.

2.4 Логико-лингвистическое описание задачи регулировки.

2.5 Методика построения функций принадлежности.

2.5.1 Косвенный метод построения функции принадлежности.

2.5.2 Построение функции принадлежности с использованием типовых функций.

2.6 Выводы.

3 ЗАДАЧА ВЫБОРА РЕГУЛИРОВОЧНЫХ ПАРАМЕТРОВ КОМБАЙНА

ПРИ ИНДУКТИВНОМ ЛОГИЧЕСКОМ ВЫВОДЕ.

3.1 Методика индуктивного логического вывода при решении задачи корректировки технологических регулировок.

3.2 Практические аспекты реализации методики.

3.3 Нечеткий логический вывод решений.

3.4. Выводы.

4 ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СОЗДАНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ

СИСТЕМЫ.

4.1 Этапы разработки экспертной системы.

4.2 Структура экспертной системы.

4.3 Подсистема «Технологическая регулировка».

4.4 Практическое использование экспертной системы.

4.5 Выводы.

5 ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ЭС.

5.1 Анализ результативности использования ЭС.

5.2 Экономическое обоснование применения метода.

5.3 Выводы.

Актуальность работы. Обеспечение продовольственной независимости страны - одна из важнейших задач, успешное решение которой зависит от эффективного функционирования отраслей агропромышленного комплекса АПК). Основным условием в решении вопросов технического обеспечения предприятий АПК является высокое качество и конкурентоспособность отечественной сельскохозяйственной техники (в частности зерноуборочных машин). В повышении эффективности использования машин, своевременном выявлении и предотвращении технологических и технических отказов большая роль принадлежит техническому обслуживанию. На практике при использовании сложной уборочной техники одной из важнейших задач является технологическая регулировка машины в полевых условиях. Эта задача относится к классу трудноформализуемых задач. В основном решение проблемы управления и технического обслуживания машиной возлагается на оператора и зависит от его квалификации. Трудности с решением задачи технологической регулировки связаны с неопределенностью информации о факторах внешней среды, в которой функционирует зерноуборочный комбайн, а также сложностью и недостаточной изученности взаимосвязей между факторами уборки, регулировочными параметрами и показателями качества работы комбайна.

Поэтому особого внимания заслуживают вопросы разработки систем информационной поддержки интеллектуальной деятельности оператора, помогающие ему при проведении уборочных работ. Одним из таких перспективных направлений является разработка экспертных систем для рассматриваемой предметной области.

Исследования проводились в соответствии с заданиями научно-технических программ Министерства науки и образования РФ: грант по фундаментальным исследованиям в области технических наук 2003 - 2004 гг. (раздел 6. Машиностроение, № ГР 01.20.0307197; ЕЗН 2004 - 2005 гг. тема № 1.8.04. ГР 01.20.0405396; Госконтракт № 3136р/5582 с Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере 2005 - 2006 гг. №ГР 01.20.0507269

Цель исследований - обоснование и разработка метода технологической регулировки зерноуборочного комбайна с использованием экспертной системы, позволяющего сократить затраты времени на технологические простои и, как следствие, повысить сменную производительность комбайнов.

Объект исследований - система «оператор-комбайн-внешняя среда», процесс технического обслуживания машины в период уборочных работ.

Предмет исследований - процедуры принятия решений при технологической регулировке рабочих органов молотилки комбайна; информационные аспекты взаимодействия оператора с машиной и средой.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы теории систем, теории нечетких множеств, теории искусственного интеллекта, математической статистики, математической логики.

Научная новизна заключается в построении модели предметной области «технологическая регулировка» с использованием нечетких экспертных знаний. Выявлено, что использование моделей нечеткой логики высказываний позволяет формировать процедуры решения задач корректировки технологических регулировок машины.

Выявлены и структурированы внешние признаки отклонений показателей качества работы зерноуборочного комбайна, а также связи между структурными элементами системы.

Предложено логико-лингвистическое описание процесса принятия решений по корректировке технологических регулировок. Определены базовые терм-множества лингвистических переменных для показателей качества работы комбайна и регулируемых параметров рабочих органов.

Получены аналитические выражения и определены параметры функций принадлежности рассматриваемых лингвистических переменных.

Разработан механизм принятия решений при корректировке технологических регулировок сложной уборочной машины.

Практическая ценность состоит в использовании разработанной инженерной методики формализации знаний предметной области - технологическая регулировка машины, базы знаний и механизма вывода решений, а также программного обеспечения. Разработана программная система для решения задач технологической регулировки зерноуборочного комбайна, что позволяет уменьшить длительность времени процесса корректировки технологических регулировок комбайна при изменяющихся внешних условиях, снизить потери продукта, увеличить сменную производительность машин.

Использование экспертной системы в практических условиях позволяет обеспечить накопление и тиражирование знаний, с целью повышения качества уборочных работ при наличии персонала невысокой квалификации.

Основные результаты и положения, выносимые на защиту диссертации:

1. Методика формализации и структуризации нечетких экспертных знаний изучаемой предметной области.

2. Информационно-логическая модель процесса решения задачи по технологической регулировке зерноуборочного комбайна.

3. Методика нечеткого индуктивного логического вывода решений по технологической регулировке машины.

4. Метод корректировки технологических регулировок молотилки зерноуборочного комбайна на основе экспертных систем.

5. База знаний по технологической регулировке комбайна.

Реализация результатов исследования. Экспертная система по технологической регулировке зерноуборочных комбайнов использована при организации ТО в агрофирмах КХ "Сельская новь", СХА "Россия", птицефабрика "Бе-локалитвинская", КФХ «Никта», Сервисный центр ООО «Бизон», Технический центр «Дон», филиал «Краснодарский» ОАО «Дон-Трейдинг», сервисный центр «Техноком» Ростовской области. Материалы исследований используются ДГТУ в учебном процессе по специальностям 190206 «Сельскохозяйственные машины и оборудование» и 250001 «Управление качеством». Результаты исследований используются Управлением сервисного обслуживания ОАО «Ро-стсельмаш» при информационном обеспечении и организации системы технического обслуживания сельскохозяйственных машин.

Апробация работы. Материалы исследований доложены и одобрены на научных конференциях: Донского государственного технического университета (2003 - 2006 гг.); «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития» (Одесса, 2005); на Международной научно-технической конференции, посвященной 75-летию ДГТУ «Современные проблемы машиноведения и высоких технологий» (Ростов н/Д, 2005); на VI Международной научной конференции «Компьютерное моделирование 2005» (СПб Санкт-Петербург, 2005); на XVIII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-18» (Казань, 2005).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 10 работах, в том числе в журналах из списка ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемых литературных источников, приложений. Работа изложена на 154 страницах машинописного текста, имеет 32 рисунков, 21 таблицу и приложения на 68 листах.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1. Повышение эффективности и результативности использования сложной уборочной техники возможно за счет совершенствования методов технического обслуживания с применением современных информационных технологий. Важным резервом является снижение времени простоев по технологическим причинам и, как следствие, повышение сменной производительности комбайнов и повышение качества уборочных работ.

2. Систему «оператор-комбайн-внешняя среда» целесообразно рассматривать как нечеткую динамическую систему, что является новым при построении информационных систем поддержки принятия решений в области технического обслуживания уборочных машин. Моделирование предметной области позволило выявить и структурировать 10 семантических групп знаний (по числу внешних признаков нарушения технологического процесса), которые полностью раскрывают отношения между показателями качества работы и регулируемыми параметрами комбайна.

3. Разработана методика формализации экспертных знаний, что позволило составить лингвистическое описание предметной области, которое включает 10 переменных, характеризующих показатели качества работы комбайна и 26 переменных, представляющих входной вектор - регулируемые параметры комбайна. Определены вид и параметры функций принадлежности для 36 лингвистических переменных (ЛП). Каждая ЛП имеет не более 3 термов (значений ЛП).

4. Разработанная логико-лингвистическая модель, основанная на экспертных нечетких знаниях, позволяет наиболее полно и адекватно отобразить условия уборки и формировать процедуры принятия решении по технологической регулировке машины. Модель предметной области послужила основой для проектирования базы знаний экспертной системы, которая содержит 686 продукционных правил.

В результате проведенных исследований получены экспертные оценки весомости влияния параметров молотилки на появление внешних признаков нарушения качества работы комбайна, что позволяет выбрать необходимую последовательность корректировок и, как следствии, сократить время, затрачиваемое на принятия решений.

5. Выявлено, что затраты времени на технологическую регулировку разнятся в 1,5-4 раза в зависимости от стажа работы. Корреляционная связь между факторами значима: г = - 0,92 .- 0,98. Разработанный метод технологической регулировки с использованием экспертной системы позволяет повысить качество принимаемых решений; уменьшить среднее время корректировки технологических регулировок в 2 - 4 раза по сравнению с традиционными методами; снизить разброс значений времени технологических простоев в зависимости от опыта работы; повысить на 4-7% сменную производительность комбайнов.

6. Использование разработанного метода и экспертной системы на базе КПК снижает остроту проблемы передачи знаний и способствует повышению компетентности широкого круга специалистов сельского хозяйства за счет тиражирования наиболее полной информации по технологической регулировке комбайнов. Возможность дополнения и расширения базы знаний экспертной системы в зависимости от почвенно-климатических зон и различных видов сельскохозяйственных культур обеспечит данным системам широкое распространение.

7. Годовой экономический эффект от применения экспертной системы при использовании зерноуборочных комбайнов семейства «Дон» в условиях рядового хозяйства равен 34018 руб. на одну машину при выработке 233 га. В условиях технических сервисных центров и машинно-технологических станций эффект составит 117344 руб. при выработке 772 га.

1. Аллилуев В. А., Ананьин А. Д., Михлин В.Д. Техническая эксплуатация машинно-тракторного парка. -М.: ВО Агропромиздат, 1991.-367 с.

2. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978.- 240 с.

3. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях.- В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений.- М.: Мир, 1976. С. 172-215.

4. Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 110 с.

5. Борисова Л.В. Методика моделирования предметной области «технологическая настройка» в нечеткой постановке/ Доклады РАСХН, 2005. №6,- С. 62-65.

6. Борисова Л.В., Димитров В.П., Алуханяп В.А. О моделировании нечетких экспертных знаний по технологической регулировке комбайна/ Изв. вузов. Сев.-Кавказ. регион. Техн. науки. №4.- 2005.- С.31 34.

7. Бородин И.Ф. Проблемы развития автоматизации сельскохозяйственного производства// Техника в сельском хозяйстве, 1989, № 5, с.2.

8. Ветров Е.Ф., Генкин М.Д., Литвин Л.М., Нелюбов А.И., Эглайс В.О. Оптимизация технологического процесса по статистическим данным. М.: Наука, Машиноведение №5, 1986. С. 48 55.

9. Ветров Е.Ф., Чернявская В.П., Бобринева Г.Ф. и др. Оптимальное регулирование зерноуборочного комбайна (Электронный "Советчик комбайнера"). М.: НПО ВИСХОМ, Труды, 4/89, 1989. С. 80 85

10. Войцеховский В.В. Определение потерь урожая зерновых колосовых культур в зависимости от темпов уборки. В сб. Совершенствование средств механизации возделывания зерновых культур. Зерноград, ВНИПТИМЭСХ, 1984, С. 142-151.

11. П.Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем .- М.: Радио и связь, 1992. 200 с.

12. Гельфенбейн С.П., Волчанов В.Л. Электроника и автоматика в мобильных сельхозмашинах М.: Агропромиздат, 1986.- 264 с.

13. ГОСТ 23728-88. Техника сельскохозяйственная. Методы экономической оценки. М.: Изд-во стандартов, 1988,- 12 с.

14. ГОСТ 24055-88. Методы эксплуатационно-технологической оценки. М.: Изд-во стандартов, 1988.- 12 с.

15. ГОСТ 70.2.30-78. Комплексная оценка машин. М.: Изд-во стандартов, 1988.18 с.

16. ГОСТ Р ИСО 9001-2001 Системы менеджмента качества. Требования. М.: ИПК Издательство стандартов, 2001. - 26 с.

17. Грошев Л.М., Дмитриченко Н.Ф., Рыбак Т.И. Надежность сельскохозяйственной техники,- К.: Урожай, 1990 192 с.

18. Димитров В.П. Об организации технического обслуживания машин с использованием экспертных систем / Ростов-на-Дону, Вестник ДГТУ. 2003. Т.З №1 (15) С. 33 -44.

19. Дополнения к техническому заданию на проектирование комбайна зерноуборочного, самоходного, однобарабанного с шириной молотилки 1500 мм. Ростов-на-Дону, ГСКБ ПО Ростсельмаш, 1984. 34 с.

20. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. Кн. 1/ Пер. с англ.- 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика. 1986.- 366 с.

21. Дроздов В.Н., Кандеев В.Ф., Сердечный А.Н. Настройка и регулировка сельскохозяйственной техники для возделывания зерновых культур.- М.: Росагро-промиздат, 1990.- 224 с.

22. Екименков С.Г., Васильев В.А. Сборка сельскохозяйственных машин и подготовка их к работе: Справочник.- М.: Росагропромиздат, 1989.- 238 с.

23. Ерохин С.Н., Решетов А.С. Влияние технологических регулировок на потери зерна за молотилкой комбайна Дон-1500// Механизация и электрификация сельского хозяйства, №6, 2003. С. 18 - 19.

24. Ершов Ю.Л., Палютин Е.А. Математическая логика.- М.: Наука, 1987.-336 с.

25. Жданов В.Н., Ерохин Г.Н., Саяпин В.А. и др. Методика оценки потерь за комбайном «Дон-1500».М.: АгроНИИТЭИИТО, 1989.-12 с.

26. Заде J1.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.- 165 с.

27. Зерноуборочные комбайны «ДОН»/Песков Ю.А., Мещеряков И.К., Ярма-шев Ю.А. и др. М.: Агропромиздат, 1986.- 334 с

28. Иофинов С. А. Эксплуатация машинно-тракторного парка. М.: Колос, 1974.-480 с.

29. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/Под ред. Э.В. Попова.- М.: Радио и связь, 1990.- 464 с.

30. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник/Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского.- М.: Радио и связь, 1990.-368 с.

31. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д.А. Поспелова.- М.: Радио и связь, 1990.- 304 с.

32. Капустин В.П. Приспособленность машин к регулировке и настрой-ке//Техника в сельском хозяйстве.- 1991, №2, С. 41-43.

33. Клини С.К. Математическая логика. М.: Мир, 1973.34. Комбайны зерноуборочные самоходные "Дон-1500" и "Дон-1200". Техническое описание и инструкция по эксплуатации. Ростов-на-Дону, ПО Ростсельмаш, 1991.-384 с.

34. Кононенко А.Ф. Пути улучшения использования сельскохозяйственной техники.- М.: Колос, 1980.- 304 с.

35. Коутс Р., Влейминк И. Интерфейс «человек-компьютер»: Пер. с англ.-М.: Мир, 1990.- 502 с.

36. Ксеневич П.П., Трофимов В.А., Хохлов А.И. и др. Концепция автоматизации мобильной сельскохозяйственной техники//Тракторы и сельхозмашины,- 1990, №1, С. 2 6.

37. Курочкина Т.К. Совершенствование настройки молотилки зерноуборочного комбайна с распознаванием причин отклонений качественных показателей ее работы. Автореф. дис. канд. техн. наук. Новосибирск, 1985, 16 с.

38. Кушнарев C.JI. Организация технического сервиса комбайнов ОАО "Рост-сельмаш". М.: Тракторы и сельскохозяйственные машины, №12, 2002. С. 30-31.

39. Лачуга Ю.Ф. Кадровое обеспечение агропромышленного комплекса России и совершенствование высшего агроинженерного образования. Международная на-учно-практ. конф., посвященная памяти В.П. Горячкина. Доклады и тезисы, Т 1. М.: Изд-во МГАУ 1998.- С. 7-12.

40. Липкович Э.И. Система комплексной организации уборочно-транспортного и заготовительного процесса//Механизация и электрификация технологических процессов кормопроизводства и кормоприготовления. Сб. трудов ВНИПТИМЭСХ, Вып. 39, 1980.-С.З-21.

41. Липовский М.И. Комбайнам нового поколения высокий технический уро-вень//Механизация и электрификация сельского хозяйства.- 2001.- С.8-11.

42. Листопад И.А. Планирование эксперимента в исследованиях по механизации сельскохозяйственного производства. М.: Агропромиздат, 1988.- 88 с.

43. Литвин Л.М., Жалнин Э.В., Ветров Е.Ф. Обобщенная оценка зональных показателей работы зерноуборочных комбайнов.- М.: ВО Агропромиздат, Техника в сельском хозяйстве, №5, 1989.- с. 41 45.

44. Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Божешок А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991,- 136 с.

45. Методика оценки экономической эффективности зарубежной техники. Но-вокубанск, КубНИИТИМ, 1998.- 27 с.

46. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание. М.: 1994.- 80 с.

47. Методические указания по оценке технического уровня и качества промышленной продукции РД 50-149-79. М.: Изд. Стандартов, 1979.- 144 с.

48. Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. М.: Наука. 1971.- 576 с.

49. Михлин В. М. Управление надежностью сельскохозяйственной техники. -М.: Колос, 1984.-335 с.

50. Надежность и эффективность в технике: Справочник. В 10 т. Т. 3. Эффективность технических систем/Под общ. ред. В.Ф. Уткина, Ю.В. Крючкова.- М.: Машиностроение, 1988.- 328 с.

51. Надежность и эффективность в технике: Справочник. В 10 т. Т. 7. Качество и надежность в производстве/Под ред. И.В. Апполонова,- М.: Машиностроение, 1989.-280 с.

52. Надежность и эффективность в технике: Справочник. В 10 т. Т.9. Техническая диагностика/Под общ. ред. В.В. Клюева, П.П. Пархоменко.- М.: Машиностроение, 1987.-352 с.

53. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под ред. Поспелова Д.А./ М.: Наука, 1986.-312 с.

54. Новиков А.В., Костиков А.И. Влияние квалификации механизаторов на эффективность использования тракторов. Мех. и электр. сельского хозяйства, №12, 1991, С. 27-28.

55. Нормативно-справочные материалы для экономической оценки СХМ. М.: 1988.- 56 с.

56. Орманджи К.С., Барабаш Г.И., Недовесов В.И. и др. Операционная технология уборки колосовых культур. М.: Россельхозиздат, 1983.- 272 с.

57. Орманджи К.С., Стефанский В.В., Мнацаканов А.С. и др. Подготовка комбайна к работе и технологическая настройка в поле на уборке зерновых колосовых культур. Госагропром СССР. М.: Агро-НИИТЭИИТО, 1986.- 32 с.

58. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений/ А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьев и др.-М.: Радио и связь, 1989.- 304 с.

59. Организация технического обслуживания машинно-тракторного парка. Обзорная информация /Госагропром СССР. АгроНИИТЭИИТО; Сост. 10. Г. Черных, Т. И. Сиднина-М.: 1988.-30 с.

60. ОСТ 70.8.1-81 Испытания сельскохозяйственной техники: Машины зерноуборочные. Программа и методы испытания.

61. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон.- М.: Мир, 1989.- 293 с.

62. Отчет отдела надежности РСМ/ Ростов п/Д, 1999.- 98 с.

63. Присняков В.Ф., Приспякова JI.M., Математическое моделирование переработки информации оператором человеко-машинных систем.- М.: Машиностроение, 1990.- 248 с.

64. Памятка и рекомендации по устранению отказов комбайнов "Дон"- Советы по настройке и регулировке комбайнов.- Ростов-на-Дону: РСМ, 1987.- 66 с.

65. Пасечников Н. С. Научные основы технического обслуживания машин в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1983. - 304 с.

66. Песков Ю.А., Мещеряков И.К., Погорелый JI.B. и др. Перспективы развития и оптимизация базовых параметров зерноуборочных комбайнов//Тракторы и сель-хозмашины.-1987, №3, с. 23 27.

67. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии.- М.: Наука, 1988.- 280 с.

68. Прикладные нечеткие системы: Пер с япон./К. Асаи, Д. Ватада, С. Сугэно. -М.: Мир, 1993.-368 с.

69. Пугачев А.Н. Советы комбайнеру. М.: Колос, 1984.- 224 с.

70. Рекомендации по предупреждению и устранению неисправностей комбайнов "Дон-1500". М.: Госагропром СССР, 1988.- 64 с.

71. Рыбалко А.Г. Особенности уборки высокоурожайных зерновых культур (настройка и регулировка машин).- М.: Агропромиздат, 1988.-120 с.

72. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. М., Радио и связь, 1991. -224 с.

73. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера: Киев: Техника, 1975.768 с.

74. Смирнов В.Т. Опыт эксплуатации МТП //Техника в сельском хозяйстве.-1987, №11, с. 43 -44.

75. Справочная линейка машиниста зерноуборочного комбайна "Дон-1500".-Тамбов: ВИИТиН, 1986.- 6 с.

76. Стефанский В.В. Эксплуатация комбайнов "Дон",- М.: Росагропромиздат,1988.- 94 с.

77. Сто советов комбайнеру/ Под общей ред. А.В. Короткевича.- 2-е изд., пере-раб. и доп. Минск.: Ураджай, 1983.- 240 с.

78. Тарасик В.П., Галюнин С.Д. Концепция построения комплексной системы управления моторно-трансмиссионной установкой. Техника в сельском хозяйстве, №5, 1990. С.18 - 20.

79. Технико-экономическое обоснование для комбайна «Дон-1500». Отчет ГСКБ при ОАО «Ростсельмаш». Ростов н/Д, 1998. 56 с.

80. Техническое обслуживание машин в растениеводстве и животноводстве. Справочник/Вороной Н.С., Трембич В.П., Кушнарев Л.И и др.// Зерноград: ВНИП-ТИМЭСХ, 1996.-324 с.

81. Уборка урожая комбайнами «Дон»/Сост. М.К. Комарова.-М.: Росагропромиздат, 1989.- 220 с.

82. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ.- М.: Мир,1989.- 388с.

83. Халфин М.А., Александровский И.А., Хисметов Н.З., Сидыганов Ю.Н. Состояние и перспективы повышения надежности зерноуборочных комбайнов. М.: Тракторы и сельскохозяйственные машины, №11, 2003, С. 27-33.

84. Царев Ю.А., Харьковский А.В. Перспективы использования электронной системы управления в комбайнах «Дон» и «Нива» //Тракторы и сельхозмашины.-2005.-№ 1.-С. 37-38.

85. Чепурин Г.Е., Попов К.В., Сурилова Г.В. Операционная технология уборки зерновых культур. Новосибирск: Зап. Сиб. книж. изд-во, 1976.- 134 с.

86. Черных Ю. Г., Хмелевой Н. М. Рациональное техническое обслуживание -гарантия высокоэффективного использования техники//Механизация и электрификация сельского хозяйства.-1988, №5, с. 41 44.

87. Чистяков А.Д. Прогнозирование структуры сельскохозяйственных машин.-Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2003.- 196 с.

88. Шеридан Т.Б., Феррел У.Р. Системы человек-машина: Модели обработки информации, управления и принятия решений человеком оператором: Пер. с англ./ Под ред. К.А. Фролова.- М.: Машиностроение, 1980.- 400 с.

89. Эффективное использование сельскохозяйственной техники/Н.И. Агафонов.- М.: Знание, 1997.- №4,- 63 с.

90. AI techniquis enter the realm of conventional languages. "Conput. Des., 1986, 27, № 19, C. 45-49

91. Davis R., Lenat D. Knowledge-Based System in Artifical Intelligence. N.Y.: McGraw-Hill Book Co, 1982.

92. Expert systems. Principles fn. case studies, ed. R.Porsyth.-London. New York. 1984, p. 231

93. Reed J. Turner. HarvesTraner A combine prodactivity tool. St. Joseph. 1986.

94. Rich E. User are Individual: Individualising User Models// Int. J. Man-Machine Studies. 1983,-V. 18, №3.

95. Turner J., Duncan R., Wegscheld L. The development of a corn harvesting combin simulator. Chicago, 1985.