автореферат диссертации по процессам и машинам агроинженерных систем, 05.20.03, диссертация на тему:Обоснование метода поиска неисправностей в зерноуборочных комбайнах с применением экспертной системы



На правах рукописи

ХУБИЯН Капрел Луспаронович

ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДА ПОИСКА НЕИСПРАВНОСТЕЙ В ЗЕРНОУБОРОЧНЫХ КОМБАЙНАХ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

05. 20. 03 - Технологии и средства технического обслуживания в сельском хозяйстве

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Зсрноград 2001

Работа выполнена в Государстиеином научном учреждении «Всероссийский ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский и проектно-техпологнческий институт механизации п электрификации сельского хозяйства» (ВНИПТИМЭСХ).

Научный руководитель - кандидат технических наук

доцеггг ДИМИТРОВ В.П.

Научны:! консультант - доктор технических наук

старший научный сотрудник БУРЬЯНОВ А.И.

Официальные оппоненты; доктор технических наук

старший научный сотрудник АГАФОНОВ НИ., кандидат технических паук доцсигКУРОЧКИИ В.М.

Ведущая организация - Российский научно-исследовательский

институт по испытанию сельскохозяйственных технологий и машин (РосННИТиМ).

Защита состоится «21 » февраля 2002 г. в часов на заседании диссертационного совета Д 006.005.01 при Государственном научном учреждении «Всероссийский ордена Трудового Красного Зиамепи научно-исследовательский и проектно-тсхшлогнчсскин институт механизации и электрификации сельского хозяйства» (ВНИПТИМЭСХ) по адресу; 347740 г.Зерно1-рад Ростовской области, улЛсш;на, 14, в зале заседаний ученого совета,

С" диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВНИПТИМЭСХ.

Автореферат разослан « » 2002 г.

Ученый секретарь диссертационного < доктор технических наук старший научный сотрудник гтт^у В.Ф.Хлпсчунов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Широкое внедрение интенсивных технологий, необходимость экономии энергетических ресурсов вследствие их дороговнзны предъявляют повышенные требования к качеству эксплуатации сельскохозяйственной техники. Сложность современных машин растет быстрее, чем надежность их элементов, а потребность в обслуживающем технику персонале опережает по темпам увеличение ее сложности. Так, наработка на отказ зерноуборочных комбайнов составляет 20 - 25 ч. Вследствие недостаточной культуры эксплуатации машин, невысокой квалификации операторов наработка на отказ в 1,5 - 2 раза меньше нормативной.

Налицо проблема эффективного использования сельскохозяйственных машин. Проблема эта важна, так как простои по техническим причинам достигают 12 - 14, а по отдельным хозяйствам - до 25% рабочего времени.

Одним из перспективных направлений совершенствования методов технического обслуживания машин является разработка информационных систем поддержки принятия решений.

Исследования проводили в соответствии с заданиями комплексных научно-технических программ Минобразования РФ: ЕЗН в 1996-1997 гг. тема №8; ЕЗН в 1998-1999 гг. тема № 14; МКП НТО "Наукоемкие технологии образования" 1999 г. тема № 59; НТП фундаментальных и приоритетных прикладных исследований по научному обеспечению АПК РФ на 2001-2005 гг. Тема 04,03.01 плана НИР ВНИПТИМЭСХ, утвержденного Россельхозакадемней.

Цель исследований - обосновать и разработать метод поиска неисправностей с использованием экспертной системы (ЭС), обеспечивающий повышение эффективности работ по техническому обслуживанию машин.

Объект исследований — автоматическая система контроля (АСК) технологическим процессом зерноуборочного комбайна семейства "Дон".

Предмет исследований — информационные аспекты взаимодействия оператора с машиной при наличии внешнего признака неисправности и соответствующих внешних и внутренних возмущений.

Научная новизна. В работе развит подход к построению информационного обеспечения жизненного цикла технической системы (зерноуборочный комбайн) для сферы технического обслуживания.

Разработанный метод поиска причин неисправностей при наличии лингвистических переменных позволяет расширить методологию технического обслуживания машин.

Построенная информационно-логическая модель состояния технической системы описывает связи между параметрами системы в целом и каждого элемента и позволяет представить знания предметной области в виде, пригодном для машинной обработки (ЭВМ).

!ДГ_: 'ТРАЛЬНАЯ НАУЧНАг Ь>|БЛ; ЮТ£Ь'А

, J

Практически к. ценность состоит в том, что результаты исследований доведены до инженерной методики формирования базы знаний ЭС. На основе результатов исследования разработан исследовательский прототип ЭС для поиска причин неисправностей АСК зерноуборочных комбайнов семейства "Дон". Созданная иаза знаний содержит описание 40 внешних признаков неисправностей. Применение ЭС позволяет в практических условиях обеспечить накопление и тиражирование знаний, а также обеспечить заданное качество технического обслуживания при наличии персонала невысокой квалификации.

Основные результаты к положения, выносимые на защиту диссертации.

1. М'.юд поиска неисправностей в зерноуборочных комбайнах с применением ЭС,

2. Информационно-логическая модель состояния техническом системы (зерноуборочного комбайна) для предметной области "Поиск неисправностей".

3. Методика формирования базы знаний ЭС.

4. С труктура ЭС по поиску неисправностей.

5. База знаний ло неисправностям АСК.

Реализация результатов исследования. Экспертная система по поиску причин неисправностей зерноуборочных комбайнов семейства "Дон" использована при организации технического сервиса в агрофирмах "Рассвет" и "Ново-батайская" Кагальницкого района Ростовской области; в уб^¡точно-испытательном отряде РГАСХМ.

Материалы исследований используются в учебном процессе РГАСХМ, ДГТУ (г. Ростов-на-Дону), РФ РИАМА (г. Зерпоград), ПУ-46 (ст. Старомннс-кая, Краснодарский край) при подготовке специалистов по специальностям 230100 "Сервис и техническая эксплуатация транспортных и технологических машин и оборудования в сельском хозяйстве" и 171000 "Сельскохозяйственные машины и оборудование"

Апробация. Материалы диссертации обсуждались и были одобрены на шучно-практнческой конференции "Опыт, проблемы и перспективы внедрения в производство экологически чистых, энергосберегающих адаптивных технологий и систем машин возделывания, уборки и хранения зерновых и технических культур" (г. Зерноград, 1997 г.); на V Международной научно-методической конференции по динамнке технологических систем (г. Ростов-на-Дону, 1997 г.), на XI! научно-технической конференции "Машиностроение: интеграция отраслевой и вузовской науки" (г. Ростов-на-Дону, 1998 г.), на Международной научно-технической конференции "Проблемы совершенствования зерноуборочной техники: конструирование, организация труда, эксплуатация и ремонт" (г. Ростов-на-Дону, 1999 г.); на научно-технических конференциях ВНИПТИ-МЭСХ (г. Зерноград, 2000,2001).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 11 работах, в том числе в 2 монографиях.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, выводов, списка используемой литературы, включающего 86 наименований, ¡t том чиспе 9 »а иностранных языках. Работа изложена па 142 страницах, имеет 35 рисунков, 15 таблиц и приложения,

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во опелсшш изложен-л актуальность проблемы, сформулированы основные положения, выносимые на защиту, представлена краткая характеристика диссертации.

В первой главе "Состояние вопроса и задачи исследования" рассмотрены место н роль технического обслуживания (ТО) в системе обеспечения качества уборочных работ. Выделены составляющие системы ТО н семантические связи между ними, произведен анализ технологии, методов и средств технического обслуживания сельскохозяйственных машин.

Решению проблемы совершенствования ТО и техинчеа >й диагностики уборочных машин посвящены многие исследования. В первую очередь это работы специалистов ГСКБ по комплексам зерноуборочных машин, ВИСХОМ, ВИМ, ВНИПТИМЭСХ, ГОСНИТИ н других научных и учебных организации.

Решению задач повышения эффективности эксплуатации сельскохозяйственных машин и развитию технической диагностики как научной дисциплины посвящены исследования Лиитварева Б.А., Свнрщевского Б.С., Пугачева А.Н., Жалшша Э.В., Русанова А.Н., Лнпковнча Э.И., Тарасенко А.П., Стефан с ¡coro В.В., Чепурина A.B., Табашникова А.Г., И о фн нова С.А., Мнхлн-на В.М., Аллилуева В.А., Веденяпнна Г.В., Ждановского Н.С., Павлова Б.В., Ананьина А.Д., Фортуны В.И. и многих других ученых. Накоплен большой теоретический и экспериментальный материал.

В соответствии с современной концепцией развития системы ТО определена роль технической диагностики. Рассмотрены этапы процесса диагностирования и участие обслуживающего персонала в их реализации. Покачано влияние профессиональной компетентности оператора на конечный результат.

Анализ методов, средств и технологий решения задач ТО машин ири поиске неисправностей показал:

- на практике используются различные технологии, методы и техшпе-ские средства диагностирования. Однако приспособленность зерноуборочных комбайнов к диагностике недостаточна. По-прежнему преобладают органолеп-тические методы диагностирования. Использование известных методов диагностики (основанных на информационных критериях, вероятностных оценках, методах оптимизации к др.) требует развитых автоматических диагностических систем;

- при проведении диагностики сложных сельскохозяйственных машин роль оператора (механизатор, мастер-диагност) имеет важнейшее значение. Наиболее сложным этапом деятельности человека в системе "челопек-машипа"

является принятие решений. Производительность и качество работы системы "оператор-комбайн" в значительной степенн зависит от информационной нагрузки на оператора. Главным отрицательным последствием информационных перегрузок оператора являются повышенные затраты на ТО и ремонт техники;

- при поиске неисправностей процедуры нахождения оптимального решения с трудом поддаются формализации из-за множества разнородных причин. Знания рассматриваемой предметной области в большинстве своем представлены в виде эвристик, что затрудняет их традиционную обработку, накопление и тиражирование. Практика показывает, что быстрое нахождение причины неисправности в системах машины под силу лишь высококвалифицированному специалисту. Вместе с тем велика вероятность утраты опыта работы эксперта, да и количество экспертов не соответствует потребностям практики;

- с одной стороны, массовость зерноуборочных комбайнов и их недостаточная приспособленность к диагностике, с другой стороны огромная важность этих машин в решении продовольственной проблемы страны требуют обеспечить достижение цели имеющимися средствами, т.е. при наличии персонала невысокой квалификации;

- на практике наибольшие трудности оператор испытывает при устранении отказов АСК. Однако объективная и в достаточной степени обоснованная технология поиска причин и устранения неисправностей отсутствует, что вызывает большие затруднения в передаче и освоении опыта решения подобных задач,

В связи с этим рабочая гипотеза состояла в том, что достичь должного качества работ по техническому обслуживанию при наличии персонала невысокой квалификации и имеющихся технических средств возможно за счет обеспечения информационной поддержки оператору при принятии решений.

Одно из возможных направлений решения рассматриваемой проблемы связано с применением новых информационных технологий, в частности, экспертных систем. При создании экспертных систем центральной является проблема представления знаний предметной области. В связи с этим преобразование знаний экспертов в форму, пригодную для обработки на ЭВМ, имеет и научный, н прикладной интерес.

Совершенствование методов технического обслуживания путем разработки систем поддержки принятия решений в условиях массового использования сложных сельскохозяйственных машин крайне необходимо, так как экономически невыгодно основывать систему обеспечения технической эксплуатации на деятельности специалистов, получивших навыки только на практике.

Поэтому целью настоящей работы является обоснование и разработка метода поиска причин неисправностей с использованием экспертной системы, обеспечивающий повышение эффективности работ по техническому обслуживанию машин.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- развить общий подход к процедурам принятия решений при эксплуатации зерноуборочного комбайна, основанный на использовании интеллектуальных информационных систем (ЭС) для задач поиска неисправностей;

- разработать и структурно представить метод поиска неисправностей, использующий "эвристики";

- представить знания предметной области "неисправности АСК комбайна" в виде, пригодном для обработки на ЭВМ, и сформировать базу знаний ЭС;

- разработать структурную схему ЭС и создать ее исследовательский прототип;

- произвести ор гаи из а ци о нно-техническую и экономическую оценки эффективности применения ЭС в производственных условиях.

Во второй главе "Теоретическое обоснование процедуры принятия решения при поиске неисправностей" проанализирован общий подход к проблеме принятия решения. По результатам анализа методология принятия решения адаптирована для предметной области "Поиск неисправностей". Выработаны процедуры, адекватные целям, задачам и ограничениям проблемы принятия решения при поиске неисправностей. Для этого рассмотрена обобщенная модель проблемной ситуации (1), и общая схема операции.

< У*", К, С1,0 >, (1)

где У7"1 - требуемый результат операции (У - вектор характеристик исхода geG, важных для достижения цели А„ операции, отображаемой требуемым результатом У^); О - модель предпочтений ЛПР на элементах множества 0={и, Л, С, К}; © - дополнительная информация о проблемной области; и - множество стратегий ЛПР; Л - множество определенных и неопределенных факторов; в -множество неходов операции; \У - показатель эффективности; К - критерий эффективности.

Результат операции зависит от основных результирующих факторов: У(и)=У[ч(н), С(и), Т(и)], (2)

где q-полезный эффект; С - затраченные ресурсы; Т - время.

Значения результирующих факторов зависят от выбранной ЛПР стратегии и, соответственно, результат операции также зависит от и.

Задачу оценки эффективности операции в общем виде можно представить формальной записью:

\*'(и)=м[р(у(и)>у1р)];

0

{У|Н:УхЛ->Т(0)}-»Д (3)

где \VCiO - показатель эффективности; М - знак математического ожидания; р - функция соответствия; - оператор соответствия "результат - показатель"; Н - модель результата операции, позволяющая вычислить значения У (и) результата У операции для каждой стратегии иеи.

Исходя т того, что эффективность решения (при постановке диагноза) зависит от принятой ЛПР (оператором) стратегии, целесообразно для персонала невысокой квалификации иметь готовый ранжированный набор стратегий (набор заимствованных от эксперта эмпирических правил) и инструментарий для нх использования и обработки.

Для практической реализации теоретических положений предлагается метод поиска не исправно с г ей, включающий помимо структурных составляющих, компоненту, обеспечивающую информационную поддержку оператору (ЛПР) при поиске неисправностей (рис. 1).

_„ Управление техническим I

состоянием машины |

О

Техническая диагностика

*4<!ТОДи средства технология ЛСрСОКЗЛ

Управляющее воздействие |

Достижение цели

Рис. 1. Структурная схема метода управления техническим состоянием при решении задач поиска неисправностей

Сущность метода заключается в использовании новой информационной технологии — инженерии знаний, практически реализованной в виде экспертной системы (ЭС). При этом ЭС является инструментом хранения, дополнения, редактирования, тиражирования и использования знаний предметной области "Поиск неисправностей".

Далее в работе приведено решение задач моделирования предметной области на основе выбранной модели представления знаний и разработки структуры ЭС.

В третьей главе "Моделирование предметной области "поиск неисправностей" рассмотрены задачи, связанные с представлением знаний.

Поиск неисправностей неразрывно связан с конструкцией машины. Следовательно, представление знаний о конструкции должно предшествовать и служить базой дня формализации и структуризации знаний предметной област и "Поиск неисправностей". При описании конструкции зерноуборочного комбайна представлять информацию об объекте целесообразно посредством предикатов: consist (из чего состоит); work (как работает); function (какую функцию выполняет); place (место нахождения); character (техническая характеристика; grafik (графическое изображение).

Для предметной области "Поиск неисправностей" разработана схема структуризации знаний, включающая в себя этапы:

- преобразование первичной схемы технического объекта в пространство состояний, то есть определение видов отказов, возможных замещений, степени физической разделимости, глубины поиска н т. д.;

- построение дерева логических возможностей поиска путем выделения из общей иерархии технической системы соответствующий объекту куст в ииде графа причинно-следственных отношений, упорядоченный по длине, имеющий вершину нулевой и максимальной длины;

- построение логической модели в виде уравнений алгебры логики, описывающей две несовместимые альтернативы операции проверки работоспособности, одна из которых соответствует исправному состоянию технического объекта, а другая - неисправному;

- построение дерева решений посредством описания вида диагностического параметра в каждой точке пространства состояний, способа его наблюдения и оценки его значения;

- решение задачи обработки знаний. При наличии начальной ситуаций Анач (внешнего признака неисправности) необходимо с помощью операторов перехода перевести А„ач во множество конечных состояний АКС1Н (так называемые цели), следовательно, построить цепочку состояний:

кон*

Общей формой реализации оператора перехода служат продукционные правила(продукции)вида:

(i);Q;P;A->B;N, (4)

где i - имя продукции; Q - элемент, характеризующий сферу применения продукции; Р - элемент, характеризующий условие применимости ядра продукции; А В - ядро продукции, -> - знак импликации (следования); N - элемент описания постусловия продукции.

Реализация этапов структуризация зпапнй произведена на примере автоматической системы контроля (АСК) технологического процесса зерноуборочного комбайна семейства "Дан". На рис. 2 приведена структурно-логическая схема подсистемы АСК "датчики потерь за соломотрясом".

Рис. 2. Структурно-логическая схема подсистемы "датчики потерь за соломотрясом": I- датчики потерь за соломотрясом; 2 - крепление датчиков потерь за соломотрясом; 3 — опорные подшипники валов соломотряса; 4 — опорные подшипники клавиш соломотряса; - выходной параметр (воздействие зерен па датчики потерь соломотряса); Z[ — - выходные параметры элементов системы (2| — состояние креплений датчиков потерь за соломотрясом, Ъг - состояние датчиков потерь за соломотрясом; - состояние опорных подшипников валов соломотряса, Ъц - состояние опорных подшипников клавиш соломотряса)

Пространство состояний технического объекта представлено таблицей функций неисправности (ТФН), построенной в соответствии с выражением:

г^Ф^Е^ (5)

Модель технического состояния объекта, содержащая минимальную совокупность элементарных проверок, получена на основе анализа ТФН н таблиц покрытий

¿=1 А=1

Предпочтения той или иной элементарной проверки, представленной в выражении (б), определ методом анализа иерархий (МАИ) по четырем критериям: доступность элемента (трудоемкость демонтажа), наличие технологического и метрологического оборудования, степень физической разделимости элемента (блочность), предполагаемая очередность (частость появления отказа элемента).

Уточненная в зависимости от вычисленных функций предпочтения последовательность элементарных проверок имеет вид:

15 6

Д V2ы = (г1 л гз л г4 л

¿=ЦЫ

Предложена схема построения формального описания знаний предметной области. Исправное состояние рассматриваемой подсистемы, которое заключается в индикации изменения интенсивности У потерь зерна в реальном времени, можно описать уравнением алгебры логики:

У| = 21Л Л 24 Л 2.2, (8)

Возможные неисправные состояния подсистемы (например, "при включении молотилки или при работе в режиме "холостого хода" БИП выдает сигнал "повышенные потери") соответствуют выражениям:

=Т, л 2} л г« л г2; т^=г, л 2* л г, л г2;

ю

В результате исследований построены модели исправных и неисправных состояний АСК технологического процесса комбайнов семейства "Дон". На их основе построены деревья решений (рис. 3), а также база знаний экспертной системы для поиска причин неисправностей, В качестве модели представления знаний выбраны продукционные правила.

Рис. 3. Фрагмент дерева решений

Ниже приведен набор правил в сокращенном варианте:

ЕСЛИ при включении молотилки БИП выдает сигнал "повышенные потери зерна за соломотрясом"

правило 3

И крепление датчиков потерь к клавишам соломотряса в нормальном состоянии, И стук в опорных подшнпннках ведущего вала соломотряса не наблюдается, И стук в опорных подшипниках ведомого вала соломотряса не наблюдается, ТО вышли из строя опорный подшипник (подшипники) клавиш соломотряса. Для устранения неисправности

Замените опорный подшипник (подшипники) клавиш соломотряса.

В четвертой главе "Обоснование и разработка экспертной системы" проанализированы фазы разработки ЭС, ее архитектура, а также место ЭС в системе "оператор-машина".

Рассмотрен круг задач, решение которых возможно в рамках ЭС:

- оперативное устранение неисправностей (в полевых условиях);

- передача опыта технического обслуживания машины на начальной стадии обучения;

- хранение н передача опыта особенностей эксплуатации комбайна;

- учет ушплльных ситуаций при эксплуатации машины и тиражирование описания практических действий при выходе из этих ситуаций.

Для достижения поставленной цели разработана ЭС, структурная схема которой представлена на рис. 4.

Рис. '1. Структурная схема экспертной системы

Экспертная система представлена в виде подсистем: "Конструкция", "Настройка", "Регулировка", "Неисправности".

Специфические особенности предметной области и требования, предъявляемые к экспертным системам, определили состав ее компонент. Рассматриваемая ЭС имеет блоки; блок ввода информации; база знаний; блок приобретения знаний; блок вывода; блок объяснения принятых решений; блок разрешения противоречий; блок управления; блок обучающей компоненты.

Подсистема "Неисправности" работает в двух режимах: поиск причин и работа с БЗ.

Схема диалога в режиме поиска неисправности состоит из шлгов: выбор агрегата (системы) и его составных частей; указание внешнего признака неисправности. Далее предлагается два варианта: первый - путем ответа на вопросы о значениях параметров осуществляется поиск решения (причины неисправности); второй - система показывает все возможные причины, соответствующие данному внешнему признаку неисправности.

В системе реализованы обе характерные особенности, присущие экспертным системам: реализация объяснительной компоненты (ответ на вопрос "почему получено такое решение?") и возможность ответа на вопрос "а что если?". Первая - система может объяснить вывод своего решения путем вывода на экран соответствующего правша, которым она воспользовалась. Вторая -при поиске причины неисправности всегда есть возможность вернуться на шаг назад и выбрать альтернативный путь поиска.

Особое место в экспертной системе занимает режим работы системы со знаниями. В этом режиме 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. Первоначально пользователю необходимо выбрать составную часть агрегата. Затем вводится внешний признак неисправности. В результате выполнения указанных действий осуществляется формирование части "ЕСЛИ" правила базы знаний. Внешнему признаку неисправности может соответствовать несколько причин. Следующим шагом будет ввод в базу данных возможных причин и соответствующе им методов устранения неисправности. Таким образом, формируется часть "ТО" правила базы знаний. Значения параметров вводятся в рабочем поле базы знаний. При этом первоначально вводится имя параметра, а затем его значения, которым присваивается соответствующий номер. Далее производится окончательное формирование правил.

Остальные функции режима работы со знаниямн реализуются путем выбора соответствующего пункта меню и проведения необходимых операций.

Контекстно-зависнмая 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 предлагаемого метода поиска неисправностей предполагает применение бортового компьютера. Схема взаимодействия элементов системы "оператор-машина" с использованием ЭС приведена на рис. 5.

Неисправность характеризуется внешним признаком, который распознается оператором органолептически. Атрибутивными связями внешнего прнзна-

ка неисправности являются: время - управляющее воздействие и место - агрегат пли система, подвергающаяся данному действию.

Традиционная связь элементов системы осуществляется в последовательности 1-2. Использование ЭС в системе «оператор-машина» позволяет реализовать последовательность 1-3-2. Тем самым при принятии решений часть логических функции, выполняемых оператором, передается ЭС.

Предлагаемый новый метод поиска неисправностей позволяет использовать ЭС в автоматическом режиме, т.е. реализовать последовательность 5-4.

Рис. 5. ЭС в системе «оператор-машина»

В пятой главе "Организационно-техническая оценка эффективности метода поиска неисправностей с использованием ЭС" произведена оценка эффективности предлагаемого метода.

Первый этап исследований заключался в оценке "трудности" поиска неисправностей в электрооборудовании зерноуборочного комбайна. При этом под "трудностью" понимается суммарное затрачиваемое время на отыскание причины неисправности при появлении какого-либо внешнего признака и возврат комбайна в работоспособное состояние. На основе принципа декомпозиции время, затрачиваемое на именно поиск причин, обусловивших появление неработоспособного состояния агрегата или подсистемы (интеллектуальная часть, логические манипуляции), и время на демонтаж и монтаж собственно узла или устройства (физические манипуляции) рассматривали раздельно. Известно, что существуют нормативы времени на проведение многих видов работ, связанных с устранением неисправностей. Вместе с тем нормировать "интеллектуальную составляющую" чрезвычайно трудно. Наличие навыков, опыта, собственно способность человека-оператора логически мыслить зависят от множества фак-

торов. В первую очередь это интегральные признаки - стаж работы и уровень образования. Для усиления именно этих возможностей человека-оператора предназначены ЭС.

"Трудность" поиска неисправностей в системах электрооборудования зерноуборочных комбайнов оценивали с помощью метода экспертных оценок (рис. б). Экспертами являлись специалисты ОАО "Ростсельмаш" и ГСКБ, аграрных хозяйств Зерноградского, Кагальннцкого и Мясниковского районов Ростовской области. Собран статистический материал, который явно показывает стабильность оценок различными экспертами (значение коэффициента кон-кордацни равно 0,83).

о.зоо 0.29 0.26

0,250 ■ 0.200 0.(00 о.ом

" I-' 0,20

0,16 0,15

"'-■Г 0.10

-■-.''■¿г 0,05

-. ■[. -¡-г.

г1:!:. V-

07 ов 01 04 05 02 03

Рис. б. Диаграмма оценки "трудности" поиска неисправности в подсистемах электрооборудования

При планировании исследований выделены три группы операторов. Для этого использовали в достаточной степени обобщенный показатель - стаж работы на комбайнах семейства "Дон". Средние значения затрат времени на поиск неисправностей в АСК по каждой группе приведены на рис. 7.

Х56

а 2,оо

Е=

и

О! Ю

Группы операторов

Рис. 7. Среднее значения времени поиска неисправностей различными группами операторов: традиционным способом (светлый столбец); с использованием экспертной системы (темный столбец)

,1ля о пк» связи между временем, -затрачиваемым на попек неисправностей (логические манипуляции), н стажем работы использовали коэффициент корреляции. Выборочный коэффициент корреляции для разл!гчных подсистем электрооборудования колеблется от г = -0,92 до г = -0,96.

Создание исследовательского прототипа ЭС позволило в производственных условиях реализовать предлагаемый метод поиска неисправностей. В результате проведения натурного эксперимента были получены данные о затратах времени иа поиск неисправностей с использованием ЭС (см. рис. 7).

С учетом усредненных данных реализация предлагаемого метода позволила в 2 - 5 риз уменьшить время, затрачиваемое па поиск неисправностей, и, как следствие, повысить производительность комбайна и сократить потерн урожая.

Годовой экономический эффект при использовании данного метода поиска неисправностей зерноуборочных комбайнов семейства "Дон" составил 12864 руб. на одну машину.

В приложениях приведено описание базы тиши экспертной системы н документы, подтверждающие использование на практике результатов, полученных в диссертационной работе.

ОШЦИЕ ВЫВОДЫ

1. Повышение качества технического обслуживания зерноуборочных комбайнов возможно за счет информационной поддержки операторов различной квалификации при принятии решения в процессе поиска причин не не пр ш ногтей.

2, Рог смотре и на я процедура принятия решения при поиске неисправностей и разработанный метод поиска неисправностей, включающий экспертную систему, позволяет снизить информационную нагрузку на оператора на 58%.

Л. Выявлены семантические группы и нх отношения, описывающие основные понятия предметной области, используемые для решения задачи поиска неисправностей. Оценки значений факторов н параметров представлены как количественными, так н и виде лингвистических переменных, что является новым при построении систем поддержки решений в области эксплуатации сельскохозяйственных машин. Методика построения базы знаний экспертной системы охватывает различные группы знаний рассматриваемой предметной области: полностью формализованные; формализованные на основе вероятност-но-статнспиескнх моделей; формализованные эвристические; неформализованные эвристики,

4. База знаний экспертной системы содержит описание 40 внешних признаков н логических схем поиска причин неисправностей в виде дерева решений. Представленная в базе знаний продукционная модель предметной области

состоит из 144 продукционных tipa:-ил и охватывает hj логически е .-с но;: ¡оасныс технические состояния ЛСК.

5. Правила оценки возникающих ситуаций и логика принятия решений, реализованные о экспертной системе, позволяют регистрировать, накапливать, анализировать информацию о внешних признаках неисправностей и меюдах их устранения, повысить качество принимаемых решений, а также легко тиражировать накопленные знания. Этим решается проблема передачи опыта квалифицированных специалистов и повышение компетентности широкою круга специалистов сельского хозяйства. Возможность дополнения н расширения базы знаний экспертной системы обеспечат данным системам их жизнестойкость ишнрокоераснространенне.

6. Установлено, что затраты времени на ТО, и частности па поиск неисправности, значительно разнятся л зависимости от стажа работы и объекта (системы), в котором осуществляется поиск неисправности (1,2 - 8 раз). Корреляционная связь между факторами составляет г = -0,9 ... -0,98. Применение экспертной системы при решении задач поиска неисправностей позволяет в 2 - 5 раз уменьшить время па поиск причин неисправностей н, как следствие, сократить время на ремонт и обслуживание машин.

Годовой экономический эффект от использования прс.ллагаепого метода поиска неисправностей в зерноуборочных комбайнах семей.: ¡ва "Дон" равен 12864 руб. на одну машину

7. Метод решения рассмотренной задачи и архитектуру экспертной системы целесообразно нспользоват!. при построепи:! аналогичных систем для сельскохозяйственных машин любого назначения. Разработанная ЭС является базой для создания аппаратных средств интеллектуал!.пых систем днаг.юстирования и нтеллектуальных обучающих систем для преподавания специальных дисциплин.

Основные положения диссертации опубликованы в работа'.:

1. Хубнян К.Л. Моделирование предметных областей и построение экспертной системы "Зернокомбайн"/ В.П. Димитров, Г.С. Буга, К.Л. Хубнян// Тез. докл. V Междунар. науч.-техн. конф. по динамике технологических систем. -Т. 1. - Ростов-н/Д: ДГТУ, 1997. - С. 87-90.

2. Хубнян К.Л. Неисправности механических систем зерноуборочного комбайна "Дон-1500". Описание базы знаний экспертной системы/В.П. Димитров, В.П. Трембнч, К.Л.Хубнян//Ростов-н/Д: РГАСХМ, 1997.-160с.

3. Хубиян К.Л. Моделирование предметной области при построении базы знаний экспертной системы зерноуборочного комбайна/ В.П. Димитров, К.Л. Хубнян// Комплексная механизация и автоматизация процессов агропромышленного комплекса: Межвуз. сб. науч. статей. — Ростов-н/Д: ДГТУ - 1997. С. 109-116.

4. Хубиян К.Л. Моделирование предметной области при построении базы знаний экспертной системы/ К,Л. Хубиян// Тез. докл. науч.-практическом конф. "Опыт, проблемы и перспективы внедрения в производство экологически чистых, энергосберегающих адаптивных технологий и систем машин возделы-вання, уборки и хранения зерновых и технических культур". - Зерноград: РФ РИАМА, - 1997. - С. 44-47.

5. Хубиян К.Л. Структуризация знаний при построении экспертной системы для поиска неисправностей в АСК зерноуборочных комбайнов семейства "Дон"/ В.П. Димитров, К.Л. Хубиян// Материалы XII науч.-техн, конф. 20-22 апреля 1998 г. "Машиностроение: интеграция отраслевой и вузовской науки". -Ростов-и/Д: РГАСХМ, 1998.-С. 17-18.

6. К вопросу построения базы знаний экспертной системы для диагностирования зерноуборочных комбайнов/ В.П. Димитров, В.Д. Ильченко, Б.Н. Смирнов, К.Л. Хубиян// Повышение нзностойкости деталей машин: Меж-вуз. сб. науч. тр. - Ростов-н/Д: РГУ ПС, 1999. - С. 95-99.

7. Хубиян К.Л. Организация взаимодействия пользователя с экспертной системой/ В.П. Димитров, К.Л. Хубиян// Тез. докл. науч.-практическая конф. "Научно-тех ни чес кий прогресс в инженерной сфере АПК". - Зерноград: ВНИПТИМЭСХ, 1999. - С. 65-67.

8. Хубиян К.Л- Организация данных в экспертной системе по поиску неисправностей в агрегатах и системах комбайна/ В.П. Димитров, К. Л. Хубиян// Материалы междунар. науч.-техн. конф. "Проблемы совершенствования зерноуборочной техники: конструирование, организация производства, эксплуатация и ремонт". - Ростов-н/Д: РГАСХМ, 1999. - С. 63-64.

9. Хубиян К.Л, Некоторые аспекты экспертно-обучаюших систем/ В.П. Димитров, Д.М. Фесичко, К. Л. Хубиян// Материалы междунар. науч.-техн. конф. "Проблемы совершенствования зерноуборочной техники: конструирование, организация производства, эксплуатация и ремонт". — Ростов-н/Д: РГАСХМ, 1999.-С. 65-67.

10. Построение экспертной системы для диагностирования зерноуборочных комбайнов/, В.П. Димитров, В.Д. Ильченко, Б.Н. Смирнов, К.Л. Хубиян// Тракторы и сельскохозяйственные машины. - 2000. — №3. - С. 6-8.

11. Автоматическая система контроля зерноуборочных комбайнов семейства "Дон". Описание базы знаний экспертной системы/ В.П. Димитров, В.Д. Ильченко, Б.Н. Смирнов, В.П. Трембпч, К.Л. Хубиян// Под ред. В.П. Димитрова, Б.Н. Смирнова. - Ростов-н/Д: РГАСХМ, 2000. - 128 с.

Подписано к печати 28. 12.2001 г.

Формат 60x84 Vй. ОС],см 1 п. л. Тираж 120;ч;з.

Заказ 3 — 02.

i-92О ?

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 .Техническое обслуживание в системе обеспечения качества уборочных работ.

1.2. Управление техническим состоянием машины, диагноз и принятие решения.

1.3. Общие задачи технической диагностики.

1.4. Зерноуборочный комбайн как объект технической диагностики.

1.5. Области применения, методы представления знаний и инструментальные средства построения экспертных систем.

1.6. Цель и задачи исследования.

2. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПРОЦЕДУРЫ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ ПОИСКЕ НЕИСПРАВНОСТЕЙ.

2.1. Обобщенная модель проблемной ситуации при поиске неисправностей.

2.2. Общая схема операции принятия решения.

2.3. Метод поиска причин неисправностей с использованием экспертной системы.

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

ПОИСК НЕИСПРАВНОСТЕЙ".

3.1. Представление знаний о конструкции комбайна.

3.2. Информационно-логическая модель состояния технического объекта.

3.3. Этапы структуризации знаний.

3.4. Модель предметной области "Поиск неисправностей АСК".

4. ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА

ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ (ЭС).

4.1. Анализ возможности применения ЭС в сфере технического обслуживания зерноуборочных комбайнов.

4.2. Структура экспертной системы.

4.3. Пользовательский интерфейс подсистемы "Неисправности".

4.4. ЭС в системе "оператор-машина".

5. ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ЭС.

5.1. Экспертная оценка "трудности" поиска неисправностей в электрооборудовании комбайна.

5.2. Анализ экспериментальных данных по практическому использованию ЭС.

5.3. Экономическое обоснование эффективности применения экспертной системы ЭСК-2000.

Актуальность работы. Широкое внедрение интенсивных технологий, необходимость экономии энергетических ресурсов, предъявляют повышенные требования к качеству эксплуатации сельскохозяйственной техники. Сложность современных машин растет быстрее, чем надежность их элементов, а потребность в обслуживающем технику персонале опережает по темпам увеличение ее сложности. Так наработка на отказ зерноуборочных комбайнов составляет 20 - 50 ч. Стабильность технологических регулировок сельскохозяйственных машин не превышает 10 ч. Вследствие недостаточной культуры эксплуатации сложных сельскохозяйственных машин, невысокой квалификации механизаторов наработка на отказ в 1,5 - 2 раза меньше нормативной.

Налицо проблема эффективного использования сельскохозяйственных машин. Проблема эта важна, так как простои по техническим причинам достигают 12 - 14%, а по отдельным хозяйствам до 25% рабочего времени [47, 55, 65, 75].

Одним из перспективных направлений совершенствования методов технического обслуживания машин является разработка информационных систем поддержки принятия решений при их диагностике.

Исследования проводились в соответствии с заданиями комплексных научно-технических программ Минобразования РФ: ЕЗН в 1996 - 1997 г.г. тема №8; ЕЗН в 1998 -1999 г.г. тема № 14; МКП НТО "Наукоемкие технологии образования" 1999 г. тема № 59. НТП фундаментальных и приоритетных прикладных исследований по научному обеспечению АПК РФ на 2001-2005 г.г. Тема 04.03.01 плана НИР ВНИПТИМЭСХ, утвержденного Россельхозакадемией. В период с 1998 по 2000 г.г. выполнены работы по 3 договорам с предприятиями Ростовской области и Краснодарского края.

Цель исследований - обосновать и разработать метод поиска причин неисправностей с использованием экспертной системы, обеспечивающий повышение эффективности работ по техническому обслуживанию машин.

Объект исследований - автоматическая система контроля (АСК) технологическим процессом зерноуборочного комбайна семейства "Дон".

Предмет исследований - информационные аспекты взаимодействия оператора с машиной при наличии внешнего признака неисправности и соответствующих внешних и внутренних возмущений.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории множеств, теории искусственного интеллекта, математической логики, теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна. В работе развивается подход к построению информационного обеспечения жизненного цикла технической системы (зерноуборочный комбайн) для сферы технического обслуживания.

Разработанный метод поиска причин неисправностей при наличии лингвистических переменных позволяет расширить методологию технического обслуживания машин.

Построенная информационно-логическая модель состояния технической системы описывает связи между параметрами системы в целом и каждого элемента и позволяет представить знания предметной области в виде, пригодном для машинной обработки (ЭВМ).

Практическая ценность результатов состоит в том, что результаты исследований доведены до инженерной методики формирования базы знаний ЭС для сферы технического обслуживания.

На основе результатов исследования разработан исследовательский прототип ЭС для поиска причин неисправностей АСК зерноуборочных комбайнов семейства "Дон". Созданная база знаний содержит описание 40 внешних признаков неисправностей. Применение ЭС позволяет в практических условиях обеспечить накопление и тиражирование знаний, а также обеспечить заданное качество технического обслуживания при наличии персонала невысокой квалификации.

Основные результаты и положения, выносимые на защиту диссертации.

1. Метод поиска неисправностей в зерноуборочных комбайнах с применением ЭС.

2. Информационно-логическая модель состояния технической системы (зерноуборочного комбайна) для предметной области "Поиск неисправностей".

3. Методика формирования базы знаний ЭС.

4. Структура экспертной системы по поиску неисправностей.

5. База знаний по неисправностям АСК.

Реализация результатов исследования. Разработанный метод поиска неисправностей в зерноуборочных комбайнах семейства "Дон" используется при организации технического сервиса в агрофирмах "Рассвет", "Новобатайская" Кагальницкого района Ростовской области и других аграрных хозяйствах области; в уборочно-испытательном отряде РГАСХМ.

Результаты исследований используются ГСКБ ОАО "Ростсельмаш" при модернизации зерноуборочных комбайнов.

Материалы диссертации используются в учебном процессе РГАСХМ, ДГТУ (г. Ростов-на-Дону), РФ РИАМА (г. Зерноград), ПУ-46 (ст. Староминская, Краснодарский край) при подготовке специалистов по специальностям 230100 "Сервис и техническая эксплуатация транспортных и технологических машин и оборудования в сельском хозяйстве" и 171000 "Сельскохозяйственные машины и оборудование"

Апробация. Материалы диссертации обсуждались и были одобрены на научно-практической конференции "Опыт, проблемы и перспективы внедрения в производство экологически чистых, энергосберегающих адаптивных технологий и систем машин возделывания, уборки и хранения зерновых и технических культур" (г. Зерноград, 1997 г.); на V Международной конференции по динамике технологических систем (г. Ростов-на-Дону, 1997 г.), на XII научно-технической конференции "Машиностроение: интеграция отраслевой и вузовской науки" (г. Ростов-на-Дону, 1998 г.), на Международной научно-технической конференции "Проблемы совершенствования зерноуборочной техники: конструирование, организация труда, эксплуатация и ремонт" (г. Ростов-на-Дону, 1999 г.); на научно-технических конференциях ВНИПТИМЭСХ (г. Зер-ноград 2000, 2001 г. г.).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 11 работах, в том числе в 2 монографиях.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, выводов, списка используемой литературы, включающего 86 наименований, в том числе 9 на иностранных языках. Работа изложена на 142 страницах; имеет 35 рисунков, 15 таблиц и приложения.

ОБЩИЕ выводы

1. Повышение качества технического обслуживания зерноуборочных комбайнов возможно за счет информационной поддержки операторов различной квалификации при принятии решения в процессе поиска причин неисправностей.

2. Рассмотренная процедура принятия решения при поиске неисправностей и разработанный метод поиска неисправностей, включающий экспертную систему, обеспечивает снижение информационной нагрузки на оператора на 58%.

3. Выявлены семантические группы и их отношения, описывающие основные понятия предметной области, используемые для решения задачи поиска неисправностей. Оценки значений факторов и параметров представлены как количественными, так и в виде лингвистических переменных, что является новым при построении систем поддержки решений в области эксплуатации сельскохозяйственных машин. Методика построения базы знаний экспертной системы охватывает различные группы знаний рассматриваемой предметной области: полностью формализованные; формализованные на основе вероятностно-статистических моделей; формализованные эвристические; неформализованные эвристики.

4. База знаний экспертной системы содержит описание 40 внешних признаков и логических схем поиска причин неисправностей в виде дерева решений. Представленная в базе знаний продукционная модель предметной области, состоит из 144 продукционных правил и охватывает практически все возможные технические состояния АСК,

5. Правила оценки возникающих ситуаций и логика принятия решений, реализованные в экспертной системе, позволяют регистрировать, накапливать, анализировать информацию о внешних признаках неисправностей и методах их устранения, повысить качество принимаемых решений, а также легко тиражировать накопленные знания. Этим решается проблема передачи опыта квалифицированных специалистов и повышение компетентности широкого круга специалистов сельского хо

134 зяйства. Возможность дополнения и расширения базы знаний экспертной системы обеспечат данным системам их жизнестойкость и широкое распространение.

6. Установлено, что затраты времени на ТО, в частности, на поиск неисправности, значительно разнятся в зависимости от стажа работы и объекта (системы), в котором осуществляется поиск неисправности (1,2 - 8 раз). Корреляционная связь между факторами составляет г = -0,9 . -0,98. Применение экспертной системы при решении задач поиска неисправностей позволяет в 2 - 5 раз уменьшить время на поиск причин неисправностей и, как следствие, сократить время на ремонт и обслуживание машин.

Годовой экономический эффект от использования предлагаемого метода поиска неисправностей в зерноуборочных комбайнах семейства "Дон" равен 12864 руб. на одну машину

7. Метод решения рассмотренной задачи и архитектуру экспертной системы целесообразно использовать при построении аналогичных систем для сельскохозяйственных машин любого назначения. Разработанная ЭС является базой для создания аппаратных средств интеллектуальных систем диагностирования и интеллектуальных обучающих систем для преподавания специальных дисциплин.

1. Авдеев М. В., Воловик Е. Д., Ульман К. Е. Технология ремонта машин и оборудования. М.: Высшая школа, 1991.-319с.

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

3. Автоматическая система контроля зерноуборочных комбайнов семейства "Дон". Описание базы знаний экспертной системы. Под ред. В.П. Димитрова и Б.Н. Смирнова. РГАСХМ, Ростов н/Д, 2000.- 128 с.

4. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных даннных: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.- 540 с.

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

6. Введение в техническую диагностику/Г.Ф.Верзаков, Н.В Киншт, В.И. Рабинович и др. М.: Энергия, 1968. 224 с.

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

8. Волков А.М.,Ломнев B.C. Классификация способов извлечения опыта из экспертов. Изв. АН СССР. Техн. кибернет. 1989. № 5.

9. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем .- М.: Радио и связь, 1992. 200 с.

10. Глазунов Л.П., Смирнов А.Н. Проектирование технических систем диагностирования. Л.: Энергоатомиздат, 1982. 168 с.

11. ГОСТ 23728-88. Техника сельскохозяйственная. Методы экономической оценки.

12. ГОСТ 24055-88. Методы эксплуатационно-технологической оценки. М.: ГК СССР по стандартам.

13. Джейкокс Дж. Руководство по поиску неисправностей в электронной аппаратуре. Пер. с англ.-М.: Мир, 1989.- 176 с.

14. Диденко Н. К. Эксплуатация машинно-тракторного парка. Киев: Висша школа, 1977.-391 с.

15. Димитров В.П. Принципы построения и реализация экспертной системы "Зернокомбайн". Международная научно-техническая конференция "Надежность машин и технологического оборудования"/ Ростов н/Д. ДГТУ, 1994. Тезисы докладов 0,211-213.

16. Димитров В,П,, Ильченко В,Д., Ковылин М.В, и др. Неисправности электрооборудования зернокомбайна "Дон-1500", Описание базы знаний экспертной системы. Изд-во РГАСХМ, Ростов н/Д, 1996,-182 с,

17. Димитров В.П., Ковылин М.В, Грудников А.А, и др. База знаний экспертной системы по поиску неисправностей в гидравлической системе зернокомбайна "Д0Н-1500", Ростов н/Д, Молот, 1995,- 160 с,

18. Димитров В,П,, Трембич В.П,, Хубиян К.Л. Неисправности механических систем. Описание базы знаний экспертной системы. Ростов н/Д. Изд-во РГАСХМ, 1997.- 160 с.

19. Димитров В.П., Ильченко В,Д., Смирнов Б.Н,, Хубиян К.Л, Построение зкспертной системы для диагностирования зерноуборочных комбайнов // Тракторы и сельскохозяйственные машины,-2000, №3, с. 6 8,

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

21. Ершов Ю.Л., Палютин Е.А. Математическая логика.- М.: Наука, 1987.336 с.

22. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач.-М.: Наука. 1982,

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

24. 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.

25. 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.

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

27. Комбайны зерноуборочные самоходные "Дон-1500" и "Дон-1200", Техническое описание и инструкция по эксплуатации. Ростов-на-Дону, ПО Ростсельмаш, 1991.-384 с.

28. Ксенз СП. Диагностика и ремонтопригодность радиоэлектронных средств, М.: Радио и связь, 1989.-248 с,

29. Левин Р., Дранг Д,, Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на БЕЙСИКе: Пер, с англ,; Предисловие М.Л. Сальникова, Ю.В. Сальниковой.-М.: Финансы и статистика, 1990.- 240 с.

30. Ленский А. В. Специализированное техническое обслуживание МТП. -М.: Росагропромиздат, 1989. 234 с.

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

32. Макаллистер Дж. Искусственный интеллект и ПРОЛОГ на микроЭВМ/Пер. с англ. Под ред. М.В. Сергиевского.- М.: Машиностроение, 1990.240 с.

33. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ./Предисл. СВ. Трубицына.- М.: Финансы и статистика, 1994.256 с.

34. Методика оценки экономической эффективности зарубежной техники. Новокубанск, КубНИИТИМ, 1998.- 27 с.

35. Михлин В. М. Проблемы технической диагностики сельскохозяйственных машин // Механизация и электрификация социалистического сельского хо-зяйства.-1977, №11, с. 48 49.

36. Михлин В. М. Прогнозирование технического состояния машин. М.: Колос, 1976.-288 с.

37. Михлин В. М. Управление надежностью сельскохозяйственной техни-ки.-М.: Колос, 1984.-335 с.

38. Мозгалевский A.B., Гаскаров Д.В. Техническая диагностика. М.: Высшая школа, 1975. 208 с.

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

40. 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.

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

42. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений: Пер. с англ.- М.: Мир, 1973. 270 с.

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

44. Нормативно-справочные материалы для экономической оценки СХМ. М.: 1988.

45. 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.

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

47. Осипов О.И. Усынин Ю.С. Техническая диагностика автоматизированных электроприводов.- М.: Энергоатомиздат, 1991. 160 с.

48. Основы технической диагностики (Модели объектов, методы и алгоритмы диагноза)/ Под ред. П.П. Пархоменко. М.: Энергия, 1976. 464 с.

49. Основы технической диагностики (Оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства)/Под ред. П.П. Пархоменко. М.: Энергия, 1981. 320 с.

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

51. Отчет отдела надежности РСМ, 1999, 98 с.

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

53. Песков Ю.А., Мещеряков И. К., Ярмашев Ю. П., Распопов А. Р., Коваль И. А., Шуринов В. А, Чеботарев Б. С, Шумяков Б. В. Зерноуборочные комбайны «Дон». М.: Агропромиздат, 1986.- 264 с.

54. Полуэктов Н. П. Организация технического обслуживания машинно-тракторного парка // Техника в сельском хозяйстве.-1986, №6, с. 35 36.

55. Попов Э.В, Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.- М.: Наука, 1987.- 288 с.

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

57. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.- М.: Энергоатомиздат, 1981 г.- 23О с.

58. Построение экспертных систем: Пер. с англ./ Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермена, Д. Лената.- М.: Мир, 1987.- 442 с.

59. Представление и использование знаний/Под ред. Уно X. М.:Мир, 1989.- 220 с.

60. Приобретение знаний: Пер. с япон./Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки.- М.: Мир, 1990.-304 с.

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

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

63. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера: Киев: Техника, 1975.-768 с.

64. Смирнов В.Т. Опыт эксплуатации МТП //Техника в сельском хозяйст-ве.-1987,№11,с.43 -44.

65. Сойер Б., Фостер Б.Л. Программирование экспертных систем на ПАСКАЛЕ: Пер. с англ.-М.: Финансы, 1990.-192с.

66. Таунсенд К., Фохт Д. проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ./ Предисл. Г.С. Оси-пова.-М.: Финансы и статистика, 1990.-320 с.

67. Технико-экономическое обоснование для комбайна "Дон-1500". Отчет ГСКБ при ОАО «Ростсельмаш», 1998.

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

69. Техническая эксплуатация автомобилей: Учебник для вузов/Е. С, Кузнецов, В.П. Воронов, А. П. Болдин и др.; Под ред. Е. С. Кузнецова.- 3-е изд., перераб, и доп. М.: Транспорт, 1991.- 413 с.

70. Уборка урожая комбайнами "Дон'УСост. М.К. Комарова.-М.: Росагро-промиздат, 1989.-220 с.

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

72. Фортуна В. И. Эксплуатация машинно-тракторного парка. М.: Колос, 1979.-376 с.

73. Лачуга Ю.Ф, Кадровое обеспечение агропромышленного комплекса России и совершенствование высшего агроинженерного образования. Международная научно-практ. конф., посвященная памяти В.П. Горячкина. Доклады и тезисы, т 1. М.: Изд-во МГАУ1998,с.7-12.

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

75. 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.

76. Энциклопедия кибернетики. Т. 2. Киев.: Главная редакция УСЭ, 1974.-619 с.

77. Bass L.F. Generalized User Interface for Applications Program// CAEM. 1985,V.28.N6.142

78. Boose J.H. Knowledge Acquisition Tools and Methods/Eds H. Motoda, R. Mizogochi, J. Boose, B. Gaines. Knowledge Acquisition for Knowledge-Based System. Tokyo: lOS Press, Ohinsha Ltd., 1990.

79. Computer expert system for breakdown diagnostic of agricultural tractors/ Bardaie Zohadie, Leong Lai Kok// Agr. Mech. Asia, Afr. and Lat. Amer. 1991.- 22, №2.-C. 29 - 52, 55.

80. Davis R., Lenat D. Knowledge-Based System in Artificalintelligence. N. Y. : McGraw-Hill Book Co, 1982.

81. Ekspertowa metoda "uszkodzenie-objaw" w przypadku wystapienia dwoch uszkodzen// Acta Acad. Agr. Ac Techn. Olsten. Aedif et Mech.-1991 N22, 1991, №22,0.227-235.

82. Ekspertowa metoda lokalizacji uszkodzen w maszynach rolniczych/ Przemyslaw Drozyner, Ryszard Michalski, Zbigniew Pietkun// Acta Acad. Agr. Ac Techn. Olsten. Aedif et Mech.-1991 №22, c. 213 226.

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

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

85. The state of the art for current and futore expert sistems tools. Giarratano J.C., Culbert C, Savely R.T. "ISA Transaction", 1990, 29, №1,17-25.