автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Оперативное управление процессом получения пероксида водорода

Введение.

1. Описание технологического процесса.

1.1.Производство пероксида водорода изопропиловым методом.

1.2.Описание стадии окисления изопропанола.

1.3.Проблемы при ведении процесса окисления изопропилового спирта.

1.4.Анализ современной ситуации при управлении процессом получения пероксида водорода.

1.5.Аварии и нештатные ситуации, возникавшие при производстве пероксида водорода на Чебоксарском заводе «Химпром».

1.6.Постановка задачи оперативного управления процессов получения пероксида водорода в условиях нештатной ситуации.

1.7.Экспертные и диагностические системы в оперативном управлении химическими процессами.

1.8.Выводы. Постановка задачи.

2. Сбор и верификация экспертной информации.

2.1. Методы сбора экспертной информации.

2.2. Поиск исключение ошибок в ответах экспертов.

2.3. Сбор знаний о стадии окисления ИПС в процессе получения пероксида водорода.

2.3.1. Подготовительный этап и выбор формы представления экспертных знаний.

2.3.2. Подготовка опросных листов и анкетирование.

2.4. Обработка экспертных знаний о процессе получения пероксида водорода.

2.4.1. Обработка опросных листов. Составление обобщенного мнения.

2.4.2. Предварительная формализация экспертной информации.

2.5. Метод сигнальных направленных графов.

2.5.1. Структура, построение и методика обработки направленных сигнальных графов.

2.5.2. Методика составления диагностических правил на основе направленных сигнальных графов.

2.6. Выводы к главе 2.

3. Структура системы оперативного управления процессом ППВ.

3.1.Общая концепция оперативного управления и диагностики процессом

3.2.Общая структура системы оперативного управления процессом ППВ в нештатных ситуациях.

3.3 .Разработка диагностической модели.

3.3.1. Выбор структуры диагностической модели.

3.3.2. Декомпозиция объекта диагностирования.

3.4.Разработка структуры корневых и дочерних фреймов.

3.5.Формирование фреймов.

3.5.1. Формирование фреймов для технологических нарушений.

3.5.2. Формирование фреймов нештатных ситуаций, описывающих нарушения в работе каналов измерения и управления.

3.5.3. Формализация информации о нарушениях в измерительных каналах.

3.6.Алгоритм функционирования подсистемы диагностики.

3.7. Выводы к главе 4.

4. Реализация системы оперативного управления и диагностики.

4.1.Техническое обеспечение СОУ процессом ППВ.

4.2.Информационное обеспечение СОУ процессом ППВ.

4.3.Техническая реализация системы оперативного управления.

4.4.Проверка работы системы в режиме имитации.

4.5. Экспериментальная проверка СОУ на имитационных моделях.

4.6. Выводы к главе 4.

Выводы.

Пероксид водорода является одним из важнейших продуктов химической промышленности. Масштабы его применения необычайно широки - от медицины и бытовой химии до металлургии, сельского хозяйства и охраны окружающей среды. Благодаря высокому содержанию активного кислорода и ряду уникальных свойств этот продукт используют как окисляющий, гидроксилирующий и эпоксидирующий агент в химических производствах, как эффективное отбеливающее средство для хлопка, текстиля, шерсти, бумаги, мехов, мыл, различных искусственных и синтетических волокн; некоторые производные пероксида водорода входят в качестве компонентов в состав синтетических моющих средств, производство которых в последние годы достигает все более крупных масштабов. Пероксид водорода также широко применяется в косметической, фармацевтической, пищевой, строительной отраслях промышленности, используется в космической технике, в подводных и подземных работах и т. д.

Особое достоинство пероксида водорода при его применении состоит в том, что в противоположность многим другим подобным реагентам от его участия в реакциях никаких отходов кроме воды не образуется. Только применение пероксида водорода с его уникальными свойствами сделало возможным внедрение в промышленность ряда новых прогрессивных процессов, характеризующихся высокой интенсивностью, безотходностью, совершенством технологических схем, это, например, процессы получения глицерина через аллиловый спирт, оксидов олефинов, гликолей и различных эпоксидов каталитическим путем.

Такие широкие перспективы, связанные с применением пероксида водорода, вызывают непрерывное возрастание спроса на этот продукт, что, в свою очередь, стимулировало бурное развитие его производства в большинстве развитых стран.

Технический прогресс в области производства пероксида водорода за последние двадцать лет выразился в совершенствовании существующих и внедрении новых процессов его получения. В настоящее время в промышленности используют три метода получения пероксида водорода: традиционный электрохимический и органические методы - так называемый антрахинонный метод и метод, использующий реакцию жидкофазного окисления изопропилового спирта (изопропиловый метод).

Работы в области изопропилового процесса привели к созданию более совершенных технологических схем повышенной мощности, оригинального и более эффективного аппаратурного оформления. Этот способ отличается высокой экономичностью.

Характерные опасности производства пероксида водорода обусловлены возможностью образования смесей взрывоопасных концентраций из горючих веществ (ацетона, ИПС и др.) с воздухом, и, в связи с этим, данный процесс относится к потенциально-опасным процессам, для которых предусмотрены специальные системы защиты и блокировки. Однако срабатывание этих систем происходит только при достижении контролируемыми параметрами критических значений, то есть, когда развитие аварийной ситуации уже стало необратимым и привело к необходимости частичного или полного останова процесса.

Нарушения и нештатные ситуации, возникающие при ведении стадии окисления изопропилового спирта (ИПС) воздушно-кислородной смесью (ВКС) наиболее опасны и чаще всего являются причинами приводящими к большим материальным потерям, а также к авариям и повреждению оборудования.

Необходимо отметить, что химические и физико-химические процессы (такие как образование пероксида водорода, его разложение, массообмен и т.д.), протекающие на стадии окисления очень сложны, так как окисление изопропилового спирта молекулярным кислородом в жидкой фазе в зависимости от условий ведения процесса, количества имеющихся примесей и даже состояния стенки реактора может приводить к образованию разнообразных кислородосодержащих продуктов. На основании этого можно сказать, что процесс окисления ИПС отличается многоальтернативностью характера протекания и большими неконтролируемыми возмущениями.

Сложность описания этих физико-химических процессов, разброс параметров исходного сырья и другие неконтролируемые возмущения привели к тому, что в настоящее время не существует достаточно полного математического описания для вышеуказанного процесса. Попытки создать полную универсальную теоретическую математическую модель пока не увенчались успехом.

Статистические модели, входящие в математическое обеспечение существующих на данный момент АСУ ТП позволяют проводить анализ и оптимизацию процесса исключительно в нормальных регламентных режимах. Они оказались неадекватны в условиях нештатной ситуации.

В результате успешное ведение процесса с минимальным количеством срабатываний системы защиты обеспечивается опытностью оператора.

В то же время для ведения процессов такого класса широко используются системы, основанные на знаниях специалистов-профессионалов, то есть экспертные системы (ЭС). Экспертные системы являются наиболее распространённым видом интеллектуальных систем, ориентированных на использование опыта высококвалифицированных специалистов в специфических областях, где важен эмпирический опыт [1,2,3,4,5,6,7].

Поэтому создание диагностических экспертных систем, позволяющих повысить безаварийность протекания процесса 111 1В и улучшить его ТЭП, является сегодня актуальной научной задачей и рассматривается, как один из путей повышения надежности, экологической и производственной безопасности, достижения более экономичной работы предприятий по производству пероксида водорода изопропиловым методом. Создание системы оперативного управления и диагностики, в задачу которой входило бы более раннее обнаружение возможных нарушений, нештатных ситуаций и определение причин их возникновения, позволяющее заблаговременно принять необходимые меры по возвращению процесса в регламентные рамки привело бы к сокращению экономических потерь, связанных со срабатыванием системы защиты.

В связи с тем, что система диагностики должна использовать знания человека-эксперта, а также вследствие малого числа высококвалифицированных экспертов возникает необходимость верификации экспертной информации и подтверждения ее путем выявления причинно-следственных связей в объекте диагностирования.

В связи с этим, целью работы является разработка системы оперативного управления и диагностики процесса 111 IB, работающей как экспертная система, и использующей все имеющиеся знания о процессе (как опытные, так и теоретические).

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

- формирование группы экспертов и сбор информации;

- подтверждение экспертной информации путем качественного анализа процесса при помощи метода направленных сигнальных графов (НСГ);

- декомпозиция объекта и синтез диагностической модели;

- разработка структуры системы оперативного управления и диагностики (СОУД) процесса ППВ;

- разработка алгоритма оперативного управления в нештатных ситуациях;

- разработка программного обеспечения для СОУД;

- проверка работоспособности системы.

В диссертации изложены основные результаты проведенной научно-исследовательской работы по разработке и практической реализации системы оперативного управления и диагностики процесса ППВ.

Работа состоит из введения, четырех глав и приложений.

В первой главе приведено краткое описание процесса получения пероксида водорода изопропиловым методом, рассмотрена технология и существующая система управления и защиты для наиболее опасной и сложной стадии процесса - стадии окисления ИПС, проведён анализ процесса как объекта диагностики, выявлены особенности его ведения и контроля. Дан аналитический обзор и анализ зарубежных и отечественных экспертных диагностических систем, используемых для оперативного управления потенциально-опасными процессами в различных отраслях промышленности. Сформулирована общая задача исследования и определен ряд подзадач, которые необходимо решить.

Во второй главе рассмотрены различные способы приобретения экспертных знаний и методы верификации полученной информации. Описана процедура сбора информации с помощью разработанных опросных карт, в результате которой было выявлено множество, включающее возможные нарушения и свойственные данным нарушениям симптомы. Также были оценены экспертами весовые коэффициенты каждого симптома при конкретном нарушении, отражающие обязательность проявления симптома в рассматриваемой ситуации, определены эксплуатационные пороговые значения технологических параметров, превышение которых соответствует, по мнению экспертов, выходу процесса во внерегламентную область, степень опасности каждой нештатной ситуации (для расчета приоритета ситуации в случае возникновения конфликтов при работе ситемы) и частоты возникновения ситуации (для обоснования целесообразности использования системы оперативного управления и диагностики). На основании экспертной информации были определены необходимые корректирующие воздействия для устранения каждой нештатной ситуации и оценено время, необходимое для возвращения процесса в нормальный режим после нанесения дискретных корректирующих воздействий.

Ввиду малого количества экспертов и невысокой квалификации части из них для повышения достоверности информации был применен метод НСГ. Данный метод позволяет провести качественный анализ процесса с целью подтверждения причинно-следственных связей, указанных экспертами. В результате при помощи НСГ были подтверждены взаимосвязи между нарушениями и их проявлениями, определенные на основании экспертной информации, выявлены неточности в показаниях экспертов, противоречие в организации самой системы управления процессом ППВ.

Приведён сравнительный анализ различных моделей представления знаний (МПЗ) и обосновано использование выбранной структуры модели, в качестве которой используется комбинированная фреймово-продукционная модель, как наиболее отвечающая характеру решаемой задачи и позволяющая объединить достоинства и избежать недостатков фреймовых и продукционных систем в чистом виде. В качестве правил продукции в ДМ использовались продукционные правила, которые были получены в результате анализа и верификации экспертной информации. В эти правила введены весовые коэффициенты и степени проявления для симптомов, которые участвуют в расчете уверенности вывода.

В третьей главе рассмотрена общая структура системы оперативного управления процессом ППВ в нештатных ситуациях, представляющая собой программно-технический комплекс, предполагающий интеграцию в АСУ ТП. Ядром системы являются база знаний, содержащая ДМ, и интерпретатор, реализующий последовательность диагностических процедур.

Сформирована ДМ процесса ППВ, основу которой составляет фреймовая сеть из корневых фреймов одинаковой структуры, содержащих информацию об основных, выделенных при декомпозиции стадиях процесса. В качестве примера формирования и заполнения корневого фрейма модели рассмотрен фрейм "Окисление". Каждому корневому фрейму соответствует совокупность дочерних фреймов нижнего уровня иерархии сети, содержащих описание нештатных ситуаций, которые могут произойти на этой стадии, а также необходимые меры по их устранению. Состав слотов дочернего фрейма и их заполнение показано на примере фрейма «Разложение пероксида водорода в реакторе окисления».

Разработан алгоритм работы системы, который основан на сформированной диагностической модели процесса ППВ.

В четвёртой главе освещены вопросы технической и программной реализации разработанной системы оперативного управления и диагностики.

Техническая реализация системы диагностики базируется на аппаратуре нижнего уровня АСУ ТП и компьютере верхнего уровня. Программное обеспечение (ПО) системы имеет модульную структуру. Описано техническое, программное и информационное обеспечение системы и техническая структура системы, а также структура ПО.

Приведены результаты исследования работы системы в режиме имитации. Тестирование системы прошло успешно. Были проверены все возможные нарушения, содержащиеся в БЗ системы.

В приложениях содержатся заполненные экспертами опросные листы, результаты формализации лингвистических переменных, использовавшихся экспертами при оценивании. Приведены упрощенные и обработанные НСГ для каждой указанной экспертами нештатной ситуации, а ДМ системы оперативного управления и диагностики процессом ППВ (стадии окисления ИПС) представлена в виде набора разработанных фреймов. Приложения содержат также примеры экранов, иллюстрирующих работу системы и копии документов, подтверждающих полезность выполненной работы.

В процессе выполнения работы были получены следующие новые научные результаты:

1. Проведена декомпозиция объекта и знаний о нем, в результате чего была синтезирована двухуровневая диагностическая модель процесса ППВ, включающая в себя экспертные и теоретические знания о нем.

2. Для повышения достоверности экспертной информации, путем подтверждения причинно-следственных связей между нарушениями и их проявлениями, предложена методика ее верификации на основе использования направленных сигнальных графов.

3. Модифицирован алгоритм оперативного управления процессом ППВ в нештатных ситуациях, использующий непрерывную диагностику состояния технологического процесса, а также состояния каналов измерения и управления. Алгоритм позволяет осуществлять блокировку повторного обнаружения нештатной ситуации, в случае, если для ее устранения нанесены на объект корректирующие воздействия.

4. Предложена методика учета неопределенностей при построении диагноза, а именно методика расчета степени уверенности вывода, в которой учитывается: степень проявления симптома, отражающая неоднозначность границы нарушения; минимальное значение степени проявления симптома для гарантии резонности результата (вывода) и предотвращения ложных срабатываний правил; весовые коэффициенты для отражения важности наличия симптома при обнаружении нарушения; среднее значение степени проявления всех симптомов в рассматриваемом правиле, чтобы отразить в численном значении степени уверенности вывода то, насколько наблюдаемая ситуация на процессе отличается от описанной правилом; степень проявления симптома с максимальным весом, т.е. наиболее важного симптома в процедуре обнаружения нарушения, и относительно этого значения степени проявления остальных симптомов в правиле.

Практическая ценность результатов диссертационной работы заключается в уменьшении числа срабатываний системы защиты за счет раннего обнаружения нештатных ситуаций и предотвращения их развития, а, следовательно, повышении уровня безопасности и экологичности процесса ппв.

Результаты работы были переданы в РНЦ «Прикладная химия», на производство «Пеноплэкс», а также в ООО «Перам».

9. Результаты работы приняты для использования в ФГУП «Российский научный центр «Прикладная химия», производством «Пеноплекс» и ООО «Ниеншанц-Автоматика».

ПОДКЛЮЧЕНИЕ

Присутствует

Отсутствует

Отсутствует

Отсутствует

Отсутствует

Присутствует

Присутствует

Отсутствует

Присутствует

Отсутствует

Отсутствует

Присутствует

Отсутствует

Присутствует

Отсутствует

Отсутствует

Присутствует

Присутствует о. о

Пуск

Стоп

Рис.30. Вид экрана в режиме имитации сигняггя мятum-я

Узел онденеащн

-<3

Тренды

Параметр Температура I! секции

Верхний порог

Норма

Нижний порог

Пуск О

Стоп W с

140,5

139,0

137.5

ЕЗ

Время

Аосолклное | 21

Относительное 21 время, мин

5 10 15 20 25 Выход

30

Закрыть

Рис.31. Вил экрана «Диагностика - тренды»

Как уже отмечалось ранее, в режиме диагностики пользователь получает возможность ознакомиться с результатами работы системы, т.е. со списком выявленных и возможных нарушений на процессе (рис. 32). В данном случае система в качестве возможного нарушения назвала «Разложение пероксида водорода». При нажатии кнопки «Рекомендации» в режиме диагностики и выделении курсором интересующего нас нарушения (в данном случае это «разложение пероксида водорода») в нижней части окна появится список необходимых действий по устранению возникшей нештатной ситуации.

При нажатии кнопки «Симптомы» в режиме диагностики можно просмотреть симптомы, характеризующие выбранное нами нарушение, а также их весовые коэффициенты и степени проявления (рис. 33). Симптомы также делятся на проявившиеся и не проявившиеся. К первой группе относятся симптомы, степень проявления которых больше или равна 0.7, остальные же симптомы относятся ко второй группе. Как видно из рисунка 33, к не проявившимся симптомам система отнесла концентрацию уксусной кислоты в реакционной смеси. Но этот параметр определяется лабораторным путем, и с момента его определения возможно прошло уже значительное количество времени. Нажав кнопку «Уточнение диагноза», находящуюся в нижней части окна «Диагностика», пользователь получает информацию о параметрах, значения которых необходимо определить лабораторным путем для уточнения диагноза (рис. 34). Получив эту информацию, оператор должен отдать распоряжение на выполнение соответствующего лабораторного анализа и внести вручную полученные результаты в результаты в шаблон-таблицу. По мере поступления новой информации система производит перерасчет всех показателей, которые можно просмотреть в режиме «Диагностика - Приоритет» (рис. 35). Здесь для каждого названного системой нарушения отображаются следующие показатели:

- степень опасности;

- степень уверенности в выводе;

- периодичность возникновения данной нештатной ситуации;

- приоритет, как комплексная оценка. ст*

UJ

Рис.32. Вид экрана в режиме «Диагностика - Рекомендации» для имитационного эксперимента

У se n

Диагностика <} J Л

Ti фШ

Нагре

Приоритет

Рекомендации

Прогноз Архив

ВЫЯВЛЕННЫЕ НАРУШЕНИЯ Разложение пероксида водорода

ВОЗМОЖНЫЕ НАРУШЕНИЯ Низкая скорость реакции Неустойчивое исчерпывание 02 е ВКС

Уточнение диагноза

Корректирующее воздействие

Обозн Наименование Ст прояв Вес

ПРОЯВИВШИЕСЯ симптомы

1 Повышенное содержание кислорода на выходе 1 0,33 а4 Повышенная температура в реакторе 0.9 0,31 аб Наличие колебаний давления 0,7 0,1

НЕПРОЯВИВШИЕСЯ СИМПТОМЫ а5 Концентрация уксусной кис лоты бопыие нормы 0 0,26

Узел регулиро&зння подачи пара и охлаждающей

60ДЫ

Закрыть

Рис.33. Вид экрана ез режиме «Диагностика - симптомы»

Диагностика

-»— lip' Уточнен не диагноза

При необходимости введите новые значения

Обозн Наименование Дата последнего анализа Старое значение Новое значение л.

Массовая доля Н202 в V)l секции 12.02 02/16.30 2,8

С8 Массовая доля Н202 eVili секции 12.02.02/16.30 1.5 с1 Массовая доля уксусной к-ты в ) секции 120202/16.30 0,2 г" Массовая доля уксусной к-ты во II секции 12 02 02/16 30 0,22 0,25

Массовая доля уксусной к-ты в D1 сему») 12.02.02/16.30 0,16

Уточнить

1. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. М.: Химия, 1995.- 368 с.

2. Экспертные системы. Принципы работы и примеры.: Пер. с англ./ А.Брукинг, П.Джонс, Ф.Кокс и др.; Под ред. Ф.Форсайта.- М.: Радиои связь, 1087.-224 с.

3. Экспертные системы: состояние и перспективы: Сб. науч. тр./ Под. Ред. Д.А.Поспелова.-М.: Наука, 1989.-220 с.

4. Халин Е.В. Экспертные системы обеспечения безопасности производства// Программные продукты и системы.- 1999.- №3.- С. 25-28.

5. Bretz Е.А. Expert system// Electrikal World.- 1990, № 7, P. 39-46.

6. Parsaye K., Chignell M. Expert systems for experts/ (Wiley) John Wiley&Sons. Inc, 1988. P.462.

7. Герман O.B. Введение в теорию ЭС и обработку знаний.- Минск: Дизайн ПРО, 1995 г.- 265с.

8. Серышев Г.А. Химия и технология перекиси водорода.- М.: Химия, 1987.- 260 с.

9. Регламент технологический Новочебоксарского завода «Химпром».-ТР.СК-И-2-011-005-1995. Утв. 20.08.95.

10. Эмануэль М.Н., Денисов Е.Т., Майзус З.К. Цепные реакции окисления углеводородов в жидкой фазе.- М.:Наука, 1965,- 375 с.

11. И. Денисов Е.Т., Мицкевич Н.И., Агабеков В.Е. Механизм жидкофазного окисления кислородосодержащих соединений.- М.: Наука и техника, 1975.- 336 с.

12. Теория и практика жидкофазного окисления/ под ред. Н.М. Эмануэля.- М.:Наука, 1974.- 330 с.

13. Пнева Е.Я., Борисов Е.А., Малыхина М.П. Особенности реакции окисления изопропанола/ Труды ГИПХ№ 4.- Л., I960,.- 112 с.

14. К.Г.Ильин. Теория технологических процессов.- Новочеркасск, 1985,- 243 с.

15. Станкевич В.Н., Головин С.А. Катализаторы разложения пероксида водорода// Химическая промышленность.- 1999.- №4.- С. 12-14.

16. Воронов С.Н., Быстрова Г.Н. Исследование процесса разложения пероксида водорода// Химическая промышленность,- 2001.- №11.- С. 24-26.

17. Бесчастнов М.В., Соколов В.М. Предупреждение аварий в химических производствах. М.: Химия, 1979.- 392 с.

18. Правила безопасности для производств перекиси водорода, йода, брома, амина, втористого водорода, фреонов и втормономеров. М.: Недра.-1977.- 24 с.

19. Изерманн Р. Перспективные методы контроля, обнаружения и диагностики неисправностей и их применение//Приборы и системы управления 1998.- №4.- С.56-67.

20. Построение информационной технологии анализа критических и аварийных состояний ХТС// Вычислительный эксперимент в задачах прогнозирования, РАН Кол. науч. центр, ин-т информ. и мат. модел. ТП. -Апатиты. - 1994. - С. 150-163.

21. Тузов В.Н. Оптимальное управление многовариантной ХТС производства перекиси водорода: Автореф. дисс. канд. техн. наук/ ЛТИ им. Ленсовета.- Ленинград, 1989.-20 с.

22. Стебаев А.С. Разработка автоматизированной системы управления процессом окисления изопропилового спирта: Автореф. дисс. канд. техн. наук/ СПбГТИ(ТУ).- СПб, 1992.- 19 с.

23. Дерябин И.В. Система управления ректификационной колонной в процессе получения перекиси водорода изопропиловым методом: Автореф. дисс. канд. техн. наук/СПбГТИ(ТУ).- Санкт-Петербург, 1996.-22 с.

24. Бесчастнов М.В. Промышленные взрывы. Оценка и предупреждение.- М.: Химия, 1991.-432 с.

25. Журналы регистрационные цеха №50 Новочебоксарского завода «Химпром» за период 1995-1998 гг.

26. Смирнов Ю.С. Концепция экологической безопасности России. Проект//Зеленый мир.- 1994.- № 1.- С. 6.

27. Обновленский П.А., Егоров С.В., Никищенкова Г.Н. Эффективность автоматического управления химико-технологическими процессами/Изд-во «Машиностроение».-Ленинград, 1969.- 160 с.

28. Обновленский П.А. Моделирование потенциально опасных процессов. Д.: Химия, 1973.- 240 с.

29. Александрова Н.А. Оперативное управление процессом получения пероксида водорода. Тезисы работ по грантам Санкт-Петербургского конкурса 2002 г. «Седьмая Санкт-Петербургская ассамблея молодых ученых и специалистов».- Санкт-Петербург, 2002.- с.78.

30. О.В.Герман, В.Н.Янковский, Е.И.Германович. Состояние и перспективы развития ЭС.- Минск.: 1991.- 67 с.

31. Искусственный интеллект. Применение в химии: пер. с англ./ Д. Смит, Ч. Риз, Дж. Стюарт и др./ под ред. Т. Пирса, Б. Хони.- М.: Мир, 1988.- 430 с.

32. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры/ Пер. с англ. и предисловие Б.И.Шитикова М.: Финансы и статистика, 1987.- 191 с.

33. Попов Э.В. Экспертные системы. Решение неформализуемых задач в диалоге с ЭВМ.- М.: Наука, 1987.-310 с.

34. Мозгалевский А.В., Койда А.Н. Вопросы проектирования систем диагностики-Л.: Энергоатомиздат, Ленингр. Отделение, 1985.- 11 с.

35. Blachere N. Inttlligent control system POLEXPERT//Techn. Mitt. Krupp.- 1994.- №5 P.52-56.

36. Стеблецова И.П. Автоматизированная система управления процессом полимеризации в производстве термоэластопластов: Автореф. дис. канд. техн. наук/ СПГТИ.- СПб.: 1995.- 19 с.

37. Статические и динамические экспертные системы/ Попов.Э.В., Фомин И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д.; М.: Финансы и статистика, 1996.273 с.

38. Экспертные системы при создании и функционировании систем управления/ Конкретные экспертные системы// Под ред. Поспелова Д.А.-Вып. 2, №96,- 1989.- 57 с.

39. Moore R.L., Khanna R.S. Экспертные системы в процессах управления// Instrum.Chem. and Petrol Ind. Instrum and Contr. Syst.: Proc. Conf. and Exhib., Secaucus N.Y. May 19-22, 1986. Research Triangle Perk. V.18.P. 73-77.;

40. Вагин B.H., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени// Известия РАН. Теория и системы управления.- 2001. № 6.-С. 17-19.

41. Partington D. Искусственный интеллект в управлении процессами// Meas.+Contr- 1988,- V.21, №6.- с. 177-178

42. Классификация ЭС по сферам применения// МТА Szamitastechn.es autom. Kut. intez.tanulm- 1988.-№ 214.-с. 81-101

43. Mischak R.F. Условия эффективного применения ЭС (ФРГ)// Geldinstitute. -1988.- №5.- Р 36, 39-41.

44. Иванченко Д.В. Применение искусственных нейронных сетей для управления производством синтетического каучука//Программные продукты и системы.- 1998.-№1.- С. 12-15.

45. Bretz Е.А. Expert system//Electrical World, 1990, 204, №7, P. 39-46.

46. Kramer V.D. Monitoring, diagnostics center opens at veteran power plant//Power.- 1989.- 133, № 12.-P. 53-55.

47. Cortner J.M. Test strategy for the 1990s ITS// Prog. Int. Test Conf'Integration of Test wiht Design and Manufakturing".- Sept. 1-3, 1987. -P.8-13

48. Maher M.L. Решение задач методами 3C//Exp.Syst.Civ.Eng.:Prog.Ist.Symp.,Seattle Wush.,Apr/ 8-9,1986.-New York (N.Y.),1986.-P. 7-17.

49. Гаврилова T.A., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. - 199 с.

50. Гинкул Г.П. Методы интервью для извлечения знаний. Математические исследования// Прикладные системы искусственного интеллекта: Сб. науч. тр. Вып. 123. Кишинев:Штиинца, 1991.- С. 66-72.

51. Молокова О.С. Методология приобретения знаний для экспертных систем. 4.1. Основные понятия и определения// Техническая кибернетика. -1991, №5, с.24-28.

52. Гаврилова Т.А. Состояние и перспективы разработки баз знаний интеллектуальных систем// Новости искуственного интеллекта. М.: 1996 №1, с. 5-43.

53. Попова JL, Никонова М. Приобретение экспертных знаний: Проблемы и методология// Прикладные системы искусственного интеллекта/ Под ред. Поспелова. М.: Наука, 1989. 326 с.

54. Чистякова Т.Б. Интеллектуальные автоматизированные тренажерно-обучающие системы управления потенциально-опасными химическими производствами: Дис. док. техн. наук/СПбГТИ(ТУ).- СПб, 1997.

55. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта.- М.: Издательство МГУ им. Н.Э.Баумана, 2001.- 350 с.

56. Диагностика и мониторинг процесов химической технологий/ Русинов Л.А., Куркина В.В., Севергин М.В., Бенуа С.В.// Экологическая химия,- 1997.- №3.- С.210-216.

57. Ларичев О.И. О возможностях человека в задачах принятия индивидуальных решений при многих критериях//Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления: Тр. Конф. М.:ВНИИСИ, 1982. С. 5-12.

58. Kahneman D.,Slovik P., Tversky A. Judgment under uncertainty:heuristics and biases. Camridge: Univ. Press. 1982. 555 p.

59. Выявление экспертных знаний/ Ларичев О.И., Мечитов А.И., Машкович Е.М. и др. М.: Наука, 1989. - 128 с.

60. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974.-256с.

61. Использование метода направленных сигнальных графов для верификации экспертной информации. Александрова Н.А., Русинов Л.А.; С-П Гос. Технол. Ин-т. СПб., 2002. 14с,- Деп. В ВИНИТИ 19.02.03, №332 -В 2003.

62. Nisbet R.E., Wilson T.G. Telling more than we can know:verbal reports on mental processes// Psychol. Rev. 1977. № 37. P. 231-259.

63. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979. 1999 с.

64. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект и прикладные системы. М.: Знание, 1985. 43 с.

65. Представление и использование знаний.: под ред. Х.Уэно, М.Исидзука.- М.: Мир, 1989.- 220 с.

66. Parsaye К., Chignell М. Expert system for experts/(Wiley) John Wiley&Sons. Ins, 1988. P. 462.

67. Геловани В.А., Ковригин О.В., Смольянинов Н.Д. Методологические вопросы построения экспертных интеллектуальных систем// Системные исследования. Методологические проблемы: Ежегодник. М.: Наука, 1983. С. 254-278

68. Таусенд К., Дохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1990. 320 с.

69. Основы технической диагностики/ Под ред. П.П.Пархоменко. Кн. 1.- М.: Энергия. 1976.-462 с.

70. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Системы выявления экспертных знаний// Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1987. № 2. С. 44-52.

71. Тихомиров O.K., Гурьева Л.П., Бабанин Л.Н. Психологические аспекты создания экспертных систем// Экспертные системы. М.: МДНТП, 1986. С. 17-24.

72. Kahneman D., Slovik Н., Tverski A. Judgment under uncertainty: heyristics and biases. Cambridge: Univ. Press. 1982. 555 p.

73. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. -Мн.: НТООО «ТетраСистеммс», 1997.-3 68с.

74. Бешелев С.Д., Гуревич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок.- М.: Статистика, 1980.- 263 с.

75. ГОСТ 23554.2-81. Экспертные методы оценки качества промышленной продукции. Обработка значений экспертных оценок качества продукции.- М.: Изд-во стандартов, 1982.- 64 с.

76. Козин И.О. Элементы теории выбора и принятия решений.-Обнинск.: ИАЭ, 1991.- 74 с.

77. Большев JI.H., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики.- М.: Наука, 1983.- 416 с.

78. Chang С.С., Yu С.С. On-Line Fault Diagnosis Using the Signet Directed Graph// Ind. Eng. Chem. Res.- 1990.- №29.- C. 1290.

79. Krammer M.A., Palowich B.A. Rule-Based Approach to fault Diagnosis Using the Signet Directed Graph// /А/ChE Journal.- 1987.- №7.- C. 1067-1078.

80. Kuing J.M., Young S. O., En S.Y. Development of Operation-Aided Sustem for Chemical Processes// Expert Systems With Applications.- 1997.- Vol. 12, №4.-P. 455-464.

81. Мозгалевский A.B., Гаспаров Д.В. Техническая диагностика и непрерывные объекты. М.: Высшая школа, 1975. 207 с.

82. Русинов JI.A., Александрова Н.А. Диагностика состояния технологического процесса и оборудования на основе метода направленных сигнальных графов: Тез. докл. межд. конф. «Математические методы в химии и технологии» (ММХТ-11). Владимир, 1998.- с.40.

83. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации и принятия решений: Учеб. пособие.- СПб.: Лань, 2001.- 381 с.

84. Русинов Л.А., Александрова Н.А. Система ситуационного управления процессом получения пероксида водорода. Тез. докл. науч.-техн. конф. «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах». Новочеркасск, 2001.- с.47.

85. Alarcon I., Alaman X., Gomes P. An integration methodology and architecture for systems in process control// Artificial intelligence in Real-tame Control.- Oxford: Pergamon Press.- 1984.- Vol.19-P. 353-358.

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

87. Минский М. Фреймы для представления знаний.-М.: Энергия, 1979.- 151 с.

88. Русинов Л.А., Куркина В.В., Рыченкова А.Ю., Александрова Н.А. Диагностика и мониторинг состояния непрерывных технологическихпроцессов: Тез. докл. науч.-техн. конф. «Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций». СПб., 1999.- с.21-23.

89. Куркина В.В., Рыченкова А.Ю. Экспертная диагностическая система для контроля состояния процесса обжига клинкера: Тез. докл. Межд. конф. «математические методы в химии и технологии» (ММХТ-11).-Владимир, 1998,- С.40.

90. Рыченкова А.Ю. Оперативное управление и диагностика АТК термообработки в цементной и керамической промышленности: Автореф. дисс. канд. техн. наук/ СПбГТИ(ТУ), Санкт-Петербург,2000.-20 с.

91. Ицкович Э.Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин.- М.: Энергия, 1975.- 416 с.

92. Anajakora S.N.,Lees F.P. The detection of malfunction using a process control computer; simble noise power techniques for instruments// The Use of Digital Computers in Measurement/ IEE Conf. Publ.- № 103.- Sept. 1973.- P. 3542.

93. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах.- Д.: Химия, 1983.- 378 с.

94. Технические средства диагностирования: Справочник по диагностике/ Под ред. В.В. Клюева. -М.: Машиностроение, 1989.- 672 с.

95. Ананьев А.И., Федоров А.Ф. Самоучитель Visual Basic 6.О.- СПб, 2000.- 624 с.

96. Borland International. Delphi for Windows 95 & Windows NT. California, Copyright byBorland International Inc. 1996/- 1246 p.

97. Матчо Д., Фолкнер Д. Delphi: Пер. с англ.- М.: Бином, 1995.- 464с.

98. Богатинов В.Н., Егоров А.Ф., Памох Б.В. Технология проектирования программных средств управления безопасностью химических производств// Программные продукты и системы.- 2000.- №1.-С. 17-19.

99. Правила промышленной безопасности производственных объектов: Утв. Пост. Прав. РФ 10.03.99/«Издательство ПРИОР».- М.: 2001.240 с.о msr-e -оз