автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка автоматизированной системы управления эколого-технологическими процессами с учётом техногенных воздействий

На правах рукописи

БОЛЬШАКОВ НИКОЛАЙ АЛЕКСАНДРОВИЧА

РАЗР&БвТЮГ£ВТОМАТИЗИРОВАННОИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОЛОГО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ С УЧЁТОМ ТЕХНОГЕННЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ

Специальности: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (сельское хозяйство) 03.00.16 - Экология

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2004

Работа выполнена на кафедре безопасности жизнедеятельности Московского государственного университета природообустройства.

Научные руководители:

заслуженный изобретатель РФ, доктор технических наук, профессор Пряхин В.Н.

кандидат физико-математических наук, доцент Ткачев Г.А.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Федоров П.В.

кандидат технических наук , доцент Ильин С.П.

Ведущее предприятие ЗАО ПО «Совинтервод».

Защита диссертации состоится 2004 г. в часов

на заседании диссертационного совета Д 220.056.03 в Российском государственном аграрном заочном университете (РГАЗУ) по адресу: 143900, г. Балашиха, Московской области, ул. Ю. Фучика, д. 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного аграрного заочного университета (РГАЗУ).

онного совета доктор технических наук,

Автореферат разослан « / 9 » !(_2004 г.

г

¿С>0£ 243

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальности исследования.

Среди множества аспектов перехода России к устойчивому развитию особое место занимает круг методических проблем получения объективных

При этом проблемы получения объективных оценок для укрупненных блоков социально-экономического, промышленно-технологического, эколого-географического и медико-биологического состояния конкретных регионов России носят ярко выраженный междисциплинарный характер.

В ходе исследований последнего времени установлено, что часто позитивные показатели для одного блока действуют как негативный фактор для другого. Поэтому получить целостную картину объективного состояния региона, можно лишь совместно рассматривая складывающуюся ситуацию в указанных блоках в текущий или прогнозируемый момент времени

Возникающие при этом задачи весьма близки и укладываются в область значений, обозначаемую как исследования больших систем. С этих позиций рассматриваемая проблема может быть сведена к созданию разноуровневых иерархических модельных описаний укрупненных блоков.

Целесообразно установить 4 уровня модельных описаний: исходные модели, модели данных, порождающие модели, структурированные модели.

В этом случае, на верхнем уровне иерархии структурированные модели отдельных блоков объединяются в единую имитационную модель, описывающую с требуемым абстрагированием реальную или прогнозируемую ситуацию в регионе или на конкретном объекте (например , в АПК).

При этом имеющиеся источники фактографической информации (подставленной разнородными базами данных) будут основой для моделей нижних уровней. Это позволит обеспечить корректный переход и требуемую адекватность моделей верхних уровней и облегчит различным специалистам в различных областях интерпретацию результатов моделирования.

С другой стороны, успешное развитие АПК в условиях конкурентного окружения во многом зависит от его способности ориентироваться на рынке и выпускать товар и с.-х. продукцию требуемого ассортимента, качества и конкурентноспособной цены.

Современное состояние активной части основных фондов с.-х. предприятий характеризуются преобладанием >,

оценок текущего и прогнозируемого состояния российских ремонтов.

морально и физически устаревшего оборудования, а в целом технический уровень с.-х. производства и состояния организационной структуры не позволяет в подавляющем большинстве случаев выпускать конкурентно способную продукцию.

Практическая потребность в решении вышеуказанной задачи существует, но не может быть в достаточной степени удовлетворена в следствии малоизученности специфических проблем инвестиционной деятельности в условиях российской экономики.

Таким образом, актуальность диссертационной работы определяется необходимостью разработки аппарата управления реструктуризации и техническим перевооружением объектов АПК, что достигается разработкой комплекса методов, алгоритмов и программного обеспечения по определению технологической структуры оборудования, производственного плана.

Степень разработанности темы

Исследования отечественных и зарубежных учёных свидетельствуют об эффективности различных эколого-технологических процессов в области исследования АСУ этими процессами. Существенный вклад в научную разработку этих вопросов внесли A.A. Ничипорович, В.К. Викторов, В.Н. Пряхин, B.JL Корбут, Е.Г. Яковенко, R. Brown, Y. Ridgeway, D. Bonn и др.

Эколого-техническая оценка эффективности технологических процессов позволяет оценить основные направления автоматизации с.-х. производства и минимизации энергозатрат на объектах АПК. Однако, исследований в области экологической безопасности и надежности работы систем на этих объектах, на наш взгляд, проводится недостаточно. В связи с этим;вышеуказанная тема остается малоизученной.

Цель исследований - разработка методологического подхода к анализу эколого-технологических процессов и исследование АСУ этими процессами в условиях техногенных воздействий на систему.

Задачи исследования

1. Обоснование механизма оценки зон экологического неблагополучия с позиции экологической безопасности объектов АПК.

2. Разработка методики комплексной оценки риска аварийных ситуаций на основе анализа надежности объектов.

I мИ««:^'4 5 4

i v*»'•" ' - *

% Яв£ 1

3. Обоснование и разработка методики расчёта надежности технико-экологических процессов автоматизированных систем, представленных в виде

смо.

4. Проведение технико-экономического обоснования и разработка математической модели АСУ энергоёмкими процессами на объектах АПК.

5. Выработка рекомендаций по определению минимума материально-технических затрат при эксплуатации АСУ в различных условиях испытаний.

6. Разработка методики и алгоритма расчёта СМО применительно к различным с.-х. объектам, работающим в.условиях техногенных нагрузок.

Объект исследования - эколого-технологические процессы в АСУ на объектах АПК.

Метод исследования - решение поставленных задач осуществляется на основе исследования АСУ технико-экологическими процессами с учётом воздействия на неё техногенных нагрузок.

Научная новизна работы

1. Разработана методика комплексной оценки риска аварийных ситуаций на объектах АПК, базирующаяся на анализе статистических данных об интенсивности отказов оборудования на этих объектах.

2. Предложен метод расчёта по определению рациональной потребности топлива и количества ремонтно-аварийных бригад на объектах АПК с помощью представления АСУ в виде системы массового обслуживания.

3. Дана оценка зонам экологического неблагополучия с учётом информации о статических характеристиках возмущающих воздействий и динамических параметров управляемых объектов.

4. Предложена методика и алгоритм расчёта СМО применительно к различным с.-х. объектам с учётом воздействия на исследуемую систему техногенных нагрузок.

Практическое значение работы заключается в том, что полученные результаты расчётов позволяют в ряде случаев использовать разработанные имитационные модели в реальных эколого-технологических процессах на объектах АПК.

Кроме того, предложенная методология и простота оценки автоматизированных технико-экологических систем делает возможным её использование специалистами с.-х. производства.

Реализация результатов исследований. Методические рекомендации по расчёту АСУ эколого-технологическими процессами могут быть использованы на предприятиях АПК и в различных отраслях промышленного производства.

Достоверность полученных результатов, выводов и рекомендаций подтверждается тем, что применяемые методики исследований и расчётов обладают достаточной точностью и надежностью, что способствует совершенствованию эколого-технологических процессов в --чгеме АПК.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Методика расчета надежности АСУ на объектах АПК на основе анализа различных технико-экономических систем, представленных в виде СМО.

2. Методика оценки риска аварийных ситуаций на основе анализа надежности с.-х. объектов.

3. Определение минимума материально-технических затрат при эксплуатации АСУ с обеспечением экологической безопасности объектов

4. Методика и алгоритм расчёта СМО применительно к различным с -х объектам, работающим в условиях техногенных нагрузок.

5. Определение возможных рисков, связанных с отказами технических средств АПК и с воздействием АСУ эколого-технологическими процессами на окружающую природную среду

Апробация результатов исследований

Результаты исследований доложены и обсуждены на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Московского государственного университета

природообустройства и на научно-практических конференциях Международной академии экологической безопасности и природопользования 2002 - 2004 г.г. '

Публикация результатов исследований Основное содержание диссертационной работы опубликовано в 10 печатных работах общим объёмом 7,4 п.л.

Структура и объём работы Диссертация состоит из введения, пяти глав, выводов, списка литературы из 108 наименований, 2 приложений и содержит 1ЧС страниц машинописного текста, таблицы, 2.5Г

рисунков

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы, её научная новизна и практическое значение для сельскохозяйственного производства

В первой главе исследовано взаимодействие среды и экологических факторов в системе «Организм-Среда», дана оценка зонам экологического неблагополучия с позиции экобезопасности объектов АПК При рассмотрении вопросов связи организмов со средой экология прежде всего должна учитывать критерии выживания и размножения Именно они определяют экологические шансы устойчивости отдельных видов в данной среде или конкретной экосистеме-

Современная классификация понятия «среда» (рис 1.), где основными исходными блоками является природная и антропогенная среды, дает возможность составить достаточно полное представление о структурной дифференциации.

еюедА

Рис 1 Классификация сред

Изменения экологических факторов среды во времени могут быть регулярно-периодическими (манипуляциями силы воздействия в зависимости от времени суток, сезона года, ритма приливов и отливов в океане) Непериодические и нерегулярные изменения экофакторов появляются внезапно, без четкой периодичности. Такие как- изменения погодных условий в разные годы; - явления катастрофического характера (бури, ливни, наводнения, извержения вулканов, обвалы);

- воздействия паразитов и др. межвидовые биотические влияния;

- все формы антропогенных воздействий.

Большинством исследователей принята следующая развернутая классификация экологических факторов (рис. 2)

Рис 2 Классификация экологических факторов

Анализ реальных экосистем, формируемых в рамках конкретной производственной деятельности человека, опирается на объективные критерии, выбор которых зависит от специфики экосистемы и требований, которые к ней предъявляются.

Критерии состояния экосистемы должны удовлетворять ряду общих требований, из которых целесообразно выделить следующие.

- достаточная чувствительность по отношению к параметрам экосистемы, отвечающей данному критерию;

- необходимая конструктивность, позволяющая сравнительно просто определять численное значение критерия;

- достаточная универсальность с точки зрения возможности сравнения эффективности природоохранных функций, реализуемых в экосистеме

К числу управляемых параметров, как правило, относятся те, которые характеризуют технические решения природоохранных функций экосистемы (безотходные и малоотходные технологии, экологически безопасные машины и оборудование, экологически чистые объекты промышленного и гражданского строительства и т.п.)

При этом большинство управляемых параметров может быть изменено только в строго регламентированных пределах, характеризующих допустимую область всех возможных изменений параметров.

Неуправляемые параметры, по нашему мнению можно разделито на 2 группы:

- случайные, для которых законы распределения известны на всем множестве состояний экосистемы;

- случайные, для которых известны только области изменения, но не известны законы распределения вероятности состояний.

При этом только сочетание показателей из всех видов может полно квалифицировать зону экологического кризиса или бедствия.

В последние десятилетия важным фактором деградации экосистем стали техногенные воздействия, такие как транспорт, буровые работы, горные выработки и отвалы пустой породы, гидромелиоративное строительство (табл.1)

При этом площадь этих экотехнических систем в некоторых регионах России достигают 5 10%, причем еще большие площади занимают зоны неблагоприятного влияния (особенно в развивающихся регионах).

Таблица 1 Техногенные показатели экологического неблагополучия

№ п/л Показатели Н | Р К 6

1 2 3 4 5 В

1 Относительная плотность отвалов нейтральной породы (в %) <5 -

2 Относительная площадь отвалов токсичной породы {в %) <2

3 Относительная площадь нарушенных транспортом земель (а %) <10 10 20 20 40 >40

4 Содержание пестицидов а почве (ПДК) <0,5 05 1 1 3 >5

5 Содержание поллютантов в почве (ПДК) <1 1 3 3 10 >10

6 Относительное содержание нефтепродуктов <1 1 5 5 10 >10

Формальное описание ЗЭН требует количественного определения множества показателей - как тематических (ботанических, почвенных, зооценических), так и пространственных, а также динамических

При этом показатели, указанные выше, следует районировать, что сокращает их число до исследуемой территории, по крайней мере, до 20.. 30 Заметим, что большинство показателей взаимно коррелирует.

Анализ матриц взаимной коррелиации различных показателей и учет ошибок для идентификации зон экологического бедствия свидетельствует, что достаточно всего 4 .10 верифицированных показателей. Следует отметить, что региональная апробация бионических показателей производится путем анализа территории по тематическим, производственным и динамическим признакам Таким образом, приходится констатировать, что за период конца 1990-х гг состояние территории регионов России по комплексу показателей квалифицируется, в основном, как переходное между зонами экологического бедствия и кризиса.

Вторая глава посвящена планированию эксперимента при разработке новой техники и технологий на объектах АПК и разработке математических моделей процесса оптимизации АСУ для этих объектов Актуальность разработки программных систем планирования экспериментов определяется все большим проникновением ЭВМ и методов прикладной статистики в самые разные области науки и производства, в т.ч и на объекты АПК.

Они могут использоваться в системах автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированных и автоматических системах управления (АСПУ, АСУ ТП и т.п.). Для соотнесения некоторых практических задач с.-х. производства по планированию эксперимента с вышеуказанными разработками и с целью выбора соответствующего алгоритмического и программного обеспечения рассмотрим процесс оптимального планирования эксперимента для линейных по параметрам моделей

Здесь под оптимальным планированием эксперимента (ОПЭ) понимаем априорный выбор совокупности точек = в соответствии с теми или иными критериями оптимальности

Пользуясь вышеприведенной методикой ОПЭ, можно, по нашему мнению, применить конкретную базу данных рис 3 и рис. 4, например, для выбора основных показателей и характеристик комплексной системы организации производства или разработки (КСПОР) новой техники и технологий на объектах АПК.

Рис 3 Основные функции КСОПР новой техники (технологии) на объектах АПК

Факторы КСОПР

Демографические{

Научно-технические

Политико-пс-авовые

I Соииально-\культурные

! п

1рироЛД=1е

Экономические

Рис 4 Основные факторы, влияющие на КСОПР при разработке новой техники (технологии) на объекта АПК

Заметим, что такая постановка задачи требует хорошего знания управляемого объекта, т е нужна достаточно точная математическая модель процесса формирования технико-экономической части, которая довела бы удовлетворительное количественное совпадение с экспериментально наблюдаемыми величинами.

В третьей главе представлено прогнозирование возможности применения различных систем массового обслуживания в условиях с -х производства, разработаны методика и методология оценки риска аварийных взрывов на объектах АПК

Это обусловлено тем, что подавляющее количество явлений и процессов, происходящих в сельском хозяйстве носят вероятный характер (природные и климатические условия, сложные взаимосвязи в эколого-экономических системах, недостаточная изученность законов

11

распределения исходных данных для их исследования и т.д.). Поэтому, использование в этом случае систем массового обслуживания (СМО), на наш взгляд, является вполне правомочным.

Рассмотрим СМО, которая характеризуется следующими исходными данными:

- система обслуживания состоит из одного исполнительного механизма (ИМ) и очереди на количество требований, находящихся в системе в один и тот же момент времени, не наложено никаких

. ."мичений;

- очередь упорядоченная.

При этом случайная функция Х(Т), т.е число требований, находящихся в момент I, принимает следующие значения.

1. х0 - в системе нет требований;

2. X! в системе одно требование,

3.....хт - в системе т требований; и т.д.

Тогда получим следующие вероятности перехода (табл. 2)

_Таблица 2

N8 п/п Наименование состояния СМО Вероятность перехода

1 2 3

I *о -» 1 - АД/

2 Х„ X, 1&1

3 4 5 -» > 0 х ч . Я > 0 >0 дД/ 1 - (Л + и )Д( АД/

В этом случае, система бесконечного количества уравнений для определения предельных вероятностей Ро Р1 р . будет иметь вид

-4-, + =0.<7>0 (1)

«о

Учитывая нормирующее условие = 1 и чтор>1, получаем следующие значения предельных вероятностей:

= = (!-?>) /2) 2>т /

С учётом вышеизложенного, можно вычислить основные вероятные характеристики данной СМО.

1) Математическое ожидание (м о) количества требований в системе,

2) м о количества требований в накопителе;

3) м.о. количества требований в узле обслуживания;

4) м о. количества свободных ИМ.

г- *

Обратная связь с ОУ;

Обратная связь с ОУ(

ОУ, ПЗ,

—г

ОУ2

пз,

—► ОУт пзт

УЭ

иэ

Рис. 5. Функциональная схема комбинированной системы управления объектами АПК' ОУ - объект управления, ПЗ - поток заявок на обслуживание; Н - накопитель заявок; ДО - дисциплина обслуживания заявок; СМО - система массового обслуживания К - компьютер; Оп - оператор; УЭ - управляющий элемент, ИЭ - исполнительный элемент.

Объект управления (ОУ) в процессе функционирования (рис. 5) вырабатывает поток заявок на обслуживание (ПЗ). Эти заявки поступают в накопитель (Н) заявок, где становятся в очередь на обслуживание. В рассматриваемой модели предполагается, что объем накопителя неограничен Далее из накопителя заявок в соответствии с дисциплиной обслуживания (ДО) заявки извлекаются и передаются на обслуживание в соответствующую систему массового обслуживания (СМО).

Система массового обслуживания обрабатывает поступающие заявки в соответствии с теми алгоритмами, которые были описаны ранее и передает результаты своей работы на компьютер (К). Компьютер получает информацию со всех систем массового обслуживания, обрабатывает эту информацию и выдает рекомендации о дальнейшем действии оператору (Оп ) Оператор по полученным рекомендациям компьютера принимает решение о соответствующих управляющих воздействиях

Выработанные оператором управляющие воздействия поступают на управляющий элемент (УЭ), где обрабатываются, преобразуются в соответствующую форму и передаются исполнительному элементу Исполнительный элемент распределяет полученную информацию по тем объектам управления, которых касается поступившая информация.

Для эффективного использования моделей теории надежности при оценке риска аварии необходимо, как известно, располагать статистической информацией об интенсивности отказов (аварий) на предприятиях.

Ниже приведены данные по статистике аварийных взрывов на объектах России, связанные с тяжелыми авариями на различных установках предприятий в основном АПК, в емкостях со ^зг^воопасными веществами.

В таблица 3 и 4 приведены значения среднестатистической интенсивности X тяжелых аварий со взрывами

При этом параметр X относится к числу реально функционировавших в союзе взрывоопасных производств и объектов в период 1975 ..1995 гг. Принимаем, что указанные в таблице объекты распределены по территории равномерно

Таблица 3 Статистика аварийных взрывов ГПВС

№ п/п Вид аварий X лет"'

1 Аварии на городских газопроводах (трубопроводах) 1,54

2 Взрывы в цехах взрывоопасных веществ 0,857

3 Взрывы на установках технологического оборудования взрывоопасных производств 2.0

4 Взрывы в резервуарах, котлах и различных емкостях со взрывоопасными продуктами 0 333

5 Взрывы в жилых домах и общественных зданий 20

Таблица 4 Распределение 150 аварийных взрывов по видам энергоносителя или видам

аварий

№ п/п Энергоноситель или вид аварии /. лет'"

1 Газопаровоздушные смеси

Углеводородные газы. 3,2

Пары легко воспламеняющихся жидкостей 1 15

Водород, 1,35

2 Пыль органических продуктов 0,4

3 Конденсированные нестабильные ВВ 09

4 Взрывы в атмосфере 3,3

5 Аварийные взрывы, вызывающие серьезные разрушения зданий сооружений и промышленного оборудования 3,65

I 6 Взрывы в технологической аппаратуре 4 2

7 Выбросы токсичных веществ

Хлора 0,85

Аммиака 0,55

Оксидов углеводорода и азота 0,1

t*t

Применение разработанной нами методики определения надежности системы «человек-машина» (СЧМ) на объектах АПК состоит в следующем:

- проектируется автоматизированная система передачи дискретной информации, представляемой в виде отдельных сообщений;

- обработка сообщения обеспечивается работой операторов и технических средств;

- содержанием работы оператора является прием, логическая обработка и дальнейшая передача сообщения.

Расчет надежности технических средств дал следующие результаты

- вероятность безотказной работы в течение времени передачи одного сообщения рт = 0,989 ;

- коэффициент ГОТОВНОСТИ Кг =0,958.

При анализе данной СЧМ выявлено 3 возможных состояния, влияющих на надежность оператора

- нормальное (ненапряженное) состояние;

- дефицит времени;

- информационная перегрузка.

При этом расчет надежности оператора проводится по формуле

где Р] - вероятность безошибочного выполнения операций ]-го типа, я, - интенсивность ошибок Ко вида;

число выполненных операций ]-го вида; г- число различных типов операций 0=1,2,...,г).

Коэффициент готовности оператора определяется выражением

где т„- время, в течение которого оператор по тем или иным причинам не находится на рабочем месте (и по тому не может принять поступающую информацию); г- общее время работы оператора.

Расчет надежности оператора дал следующие результаты

= 0,975;/Ц = 0,960; Р=0,945.

При этом время обработки сообщения оператором, найденное путем прогнозирования, распределено по нормальному закону с параметрами: топ = Ъмин,а, = 0,%мин.

Так как лимит времени, отводимый оператору на обработку, зависит от вида сообщения, предварительного ожидания его в очереди, скорости обработки его в аппаратуре и ряда других факторов, то это время также является случайной величиной с законом распределения близким к нормальному. Параметры закона:

= 5,,&мин;(тг = 1,2 мин

Из опыта эксплуатации СЧМ на предприятиях АПК установлено, что неготовая и отказавшая техника может быть восстановлена без срыва передачи сообщения примерно в 50% случаев, т.е. можно принять Л*

Оператор может контролировать с помощью инструментального самоконтроля примерно 80% своих действий, т.е рк = 0,8, вероятность обнаружения оператором сигнала схемы контроля Рош = 0,99

В нашем случае на пункте управления работают независимо N=3 оператора, действиями которых руководит старший оператор

Коэффициент загруженности старшего оператора, найденный при анализе его деятельности, составляет 7 = 0,6, вероятности состояний СЧМ, найденные методом статистического моделирования, равны

р, = 0,7, Р2 = 0,2, д =0,1

Требуется оценить надежность СЧМ определяемую как вероятность безотказной , безошибочной и своевременной обработки сообщения

Произведем расчет надежности системы по формуле:

И, = Кг^тРопРсВ РтКг)РВОСРоПРсВ + О - ИСП ' С

где к г-коэффициент готовности техники; ^„-вероятность восстановления отказавшей техники.

При этом считается, что задача системой будет выполнена, если- в требуемый момент техника находится в исправном состоянии, не отказала в течение времени выполнения задачи, действия оператора были безошибочными и своевременными;

неготовая или отказавшая техника была своевременно восстановлена, операторы при решении задачи не допускали ошибок;

- при безотказной работе аппаратуры оператор допустил ошибку, но своевременно исправил ее.

Рассчитаем недостающие исходные данные.

Вероятность своевременного проведения сеанса связи:

Ра=Р{т<(л} = 0,5 + Ф0

'л ~топ = 0,5 + Ф0 5,1 ¡-3,0

.л/0,8 2 + 1,22

= 0,978.

Г<)

Вероятность своевременного исправления ошибки:

- (А/ ^

Рсв=Р{м> 0}= \е 2 ¡¿х = 0,5 + Ф» — -1

гдеФ0|^—интеграл Лапласа, значения которого находим из таблиц

Подставив числовые значения показателей надежности в формулу (Т), получим:

Р,Л'л) = Р{тр </л} = 0,5 + Ф0

-г»

+ <т,2

При этом величины тР и о> определяются выражениями:

Г*)

Pon 0,975 '

^ + роп Л О 1 + 0,975 . r-rn

аР = а,-— = 0,8--!-= 1,62мин. С 7 и )

Pon 0,975 '

Подставив найденные значения в формулу (в), получим />и(гл) = 0,411

Затем находим вероятность исправления ошибки по формуле:

Рисп = (О =0,8-0,99-0,411 = 0,323 (11)

Определим далее вероятность безотказной работы оператора с учетом резервирования его работы по формуле:

= (1-0,6) (4 • 0,975! - 3 • 0,9754)+ 0,6• 0,975 = 0,983. С ' )

Поскольку теперь известны все составляющие, входящие в выражение (II) , находим вероятность выполнения задачи СЧМ, т.е. комплексом «человек-машина»:

РЧ14 = 0,958 • 0,989 ■ 0,83 ■ 0,978 + (l - 0,958 • 0,989) • 0,5 0,978 ■ 0,983 +

+ (1-0,983)-0,989 0,323 = 0,944

Заметим, что эта вероятность получена для нормальных условий работы оператора.

Пользуясь вышеприведенной методикой, получим, что в двух других режимах работы эта вероятность равна соответственно'

0,929 и 0,916.

Тогда средняя вероятность своевременного и правильного обслуживания СЧМ равна:

Рчм = ¿Л Роп/ =■ 0,7 • 0,944 + 0,2 0,939 + 0,1 • 0,926 = 0,938. (/3 J

Эту вероятность, по нашему мнению, и следует использовать в качестве показателя надежности СЧМ (в том числе и на объектах АПК)

Четвертая глава посвящена разработке методики и алгоритма расчета СМО применительно к с -х. объектам, исследованию основных параметров и вероятностных характеристик СМО, разработанных с учетом воздействия на них техногенных нагрузок

15

Как известно, многие объекты народного хозяйства, в том числе и с.-х. назначения, исследуются с помощью системного анализа и математической статистики.

По нашему мнению, имея в своем распоряжении математический аппарат, позволяющий исследовать системы массового обслуживания (СМО), можно решать многие техноэкономические и эколого-технические задачи с.-х. производства.

Рассмотрим смешанную СМО с одним (п = 1) исполнительным механизмом (ИМ) и очередью; в системе может одновременно находиться не более чем m требований; очередь упорядоченная.

Обозначим через X(t) количество требований, находящихся в системе в момент t.

При этом функция X(t) принимает (т+1) значение'

1. х0 - в системе нет требований;

2. X! - в системе одно требование;

3.....хт - в системе m требований.

Функция X(t) - Марковская случайная функция. В силу свойства показательного закона, вероятность того, что следующее требование поступить в момент t+ii и вероятность того, что обслуживание требования, которое находится в ИМ, окончится в момент t+i2, не зависит от течения рассматриваемого процесса массового обслуживания до момента t.

Следовательно, прогноз дальнейшего поведения функции X(t) при условии, что известно ее состояние в момент t, нельзя улучшить дополнительными сведениями о ее прошлом, то есть X(t) - Марковская случайная функция.

Далее определяем вектор вероятностей p(t) = [p0(t), p-i(t)... , pm(t)] состояний СМО для любого момента времени t.

В этом случае pq(t) - вероятность того, что функция X(t) в момент t принимает значение х,,; q = 0,1..., m.

Затем определяем вероятности следующих событий.

- за интервал (t, t+At) в систему не поступит ни одного требования,

- за интервал (t, t+At) ИМ не закончит обслуживания.

Аналогичным образом можно определить и другие вероятности

перехода Pm{t,t + bty.

Таблица 5

N8 п/п Вероятность перехода Изменение состояния

1 3 2

1 1-АДГ Хо-»Х„

2 хы Хо~» Xi

3 (1 - к /uAt Х,-+ X*i m > q > 0

4 (1 - ЯД/) • (1 - МО + XAtfj&t* а 1 - АДГ - fi&t = \-Ai^{Al) Xfl.m > q > 0

5 AAt(l-fibt)*XAt Xq-» Хчи.т > q > 0

6 ц Д 1 XfTI ► XnvJ

7 '1-М' Xm-> xm

Вышеописанная методика и алгоритм расчета СМО, по нашему мнению, могут быть эффективно использованы в практике исследования сложных систем народного хозяйства и с.-х. производства, т.к. происходящие в них процессы носят преимущественно стохастический характер.

В пятой главе представлено прогнозировании оптимальной потребности топлива в жилых городках АПК, представленных в виде СМО, расчет количества ремонтно-аварийных бригад в коммунальном хозяйстве города, приведена перспектива исследования СМО в целях устойчивого развития с.-х. производства.

При эвакуации населения в загородную зону возможно размещение людей во временных жилых городках вдали от очагов поражения.

В зимнее время необходимо обеспечить теплоснабжение города (в первую очередь - отопление зданий) Как правило, сезонную потребность теплоты Qon, М Дж/сезон, на эти цели определяют по формуле'

'# но '

где Q - расчётные теплопотери зданий города, М Дж/ч;

"от тср - соответственно расчётная продолжительность отопительного периода, (сут.) и количество часов работы системы в сутки (ч/сут.),

ton - температура наружного воздуха за отопительный период, "С;

ta - расчётная температура воздуха в помещении, °С;

tH0 - расчётная температура наружного воздуха, °С

Величины ton, поп обычно принимают по СНиП 2.01.01-82 как среднее за многолетний период для данного климатического пункта.

Таким образом, потребление тепловой энергии является функцией 2-х случайных аргументов, а табличные значения ton, поп могут служить оценками математических ожиданий (м.о.).

При этом заметим, что случайные аргументы являются независимыми, о чём свидетельствуют результаты корреляционного анализа, проведенного для ряда климатических районов, а характер их распределения близок к нормальному закону.

Второй параметр этого распределения - дисперсия межгодовых колебаний можно вычислить для конкретного климатического пункта по данным метеослужб за долголетний период наблюдений

Приведём выражение (1fr) к виду:

(t.-Onm = e°"Jf;~tJ М

Уо -'Гср

полагая левую часть равенства случайной величиной Y (функцией двух случайных величин ton и поп), можно построить интегральную функцию распределения F(Y), которая является обеспеченностью искомой сезонной нагрузки Qon (обеспеченностью числа градусо-суток)

С помощью метода статистических испытаний (Монте-Карло) построены графики F(Y) (вероятностью удовлетворения спроса на тепловую энергию в случайно взятый год), по графику определим число градусо-суток отопительного периода Y.

При этом сезонная потребность теплоэнергии составит:

Q„ = y<2S (ft)

На вероятностной сетке интегральная функция распределения случайной величины Y, подчиняющейся нормальному закону, выражается прямой.

Анализ аналогичных линий для других пунктов центральной зоны России показывает, что они имеют примерно одинаковый наклон, те близкое значение дисперсий распределения.

Это позволяет, приняв среднеквадратичные отклонения одинаковыми, использовать графики Московской области (рис б) для других географических пунктов центральной зоны с помощью формулы пересчёта'

у-Умое -(h + 3,6)213+{tB-ton)п0 f f/1)

где YM0C - число градусо-суток рассматриваемого географического пункта;

*оп > "о ~ среднее значение (м.о.) по СНиП 2.01.01-82 для рассматриваемого пункта.

Ät f»

w

10 r 1

JOOO iOOO

ев» о

Y.w/cy*

Рис б Интегральная функция распределения градус-суток отопительного периода для Московской области

Тогда расход условного топлива за сезон составит:

(1*)

где = 29,3 ГДж - тепловой эквивалент условного топлива;

ч - КПД источника теплоснабжения.

Воспользовавшись выше приведенной методикой расчета, определим сезонный расход теплоты на отопление города с обеспеченностью 0,95 в климатических условиях Московской области.

Для выявления норматива количества ремонтно-восстановительных бригад следует иметь статистику по распределениям аварийных отказов и времени восстановления теплосетей (ликвидация последствий).

Примем, что распределение потока аварий соответствует закону Пуассона, а вероятность количества аварий не превышает числа т на 1 км теплотрассы за время т Тогда имеем:

Р{к<т}=у.М.е-" С1*)

Задаваясь значениям« этой вероятности не менее 0,95, методом последовательных приближений найдём количество аварий т.

Для упрощения расчета вместо формул*//"^) используем график (рис.} ), но предварительно определим математическое ожидание (м.о ) аварии в год на 10 км теплотрассы:

а = Шт, (¿-О)

где К - интенсивность аварий на 1 км в год, ав./км. год;

N - протяженность теплотрассы, км

2Z

[

Рис % График для определения количества аварий, не превышающих числа т с заданной вероятностью

Принимаем, что характер распределения суммы случайных величин близок к нормальному закону. Это позволит использовать для композиции нормального распределения.

Тогда м.о. и дисперсию композиции определим путем суммирования соответствующих параметров. '

Определив М(тс) и а" а также задаваясь вероятностью

восстановления р> -0,95, по таблицам нормального распределения найдем параметр I и суммарное время восстановления 1 ремонтно-аварийной бригадой: тс = М(гс)+?стс,

где сгс - среднеквадратичное отклонение времени восстановления Таким образом, требуемое количество бригад для выполнения ! только ремонтно-восстановительных работ при годовом фонде рабочего

времени бригады Фг (за вычетом времени на профилактику и ремонт

I техники) составит: „ = т л.

фг

Приняв за основу вышеизложенный алгоритм расчета, определим требуемое количество ремонтно-аварийных бригад по восстановлению теплосетей города при их протяженности 500 км. В табл 6 представлены имеющиеся статистические данные наблюдений. ^ - количество аварий за год на 1 км теплотрассы (интенсивность

аварий) 0,2 ав./км-год;

- продолжительность операций по восстановлению (среднее

время М(Г'Ь;

- среднеквадратическое отклонение .

Таблица 6

Мвп/п Стадия (операция) по восстановлению Ц-О.4 °".4

1 2 3 4

1. Получение задания и подготовка к выезду 0,25 0,05

2 Перемещение к объекту восстановления. 0,8 0.2

3 Поиск, диагностика и локализация аварий 1,65 0,45

4 Устранение повреждений 5,75 0,41

Опробование в работе 1,75 0,41

6 Возвращение на базу, приведение в порядок механизмов, инструмента 3.0 0,34

Определяем м.о. количества аварий в год на 10 км теплотрассы по

формуле (20): а = 0,2 -10-1 = 2 аварии.

Задавшись вероятностью 0,95 непревышения числа т аварий в год на 10 км теплотрассы, находим по графику (рис. 6, кривые 2Р) т10 = 5

аварий (при * = 2 и р\к т\= °'95).

Тогда количество аварий за год на теплосетях протяженностью 500

с 500 ОСЛ км будет: т500 = 5 • — = 250.

Определяем м.о. времени восстановления М(тс) = 13,2. Дисперсия времени восстановления составит: £>(гс) = 2,52. Длительность восстановления с обеспеченностью 0,95 будет (с =13,2 + 1,65-1,59 = 15,8.

Таким образом, требуемое количество бригад: при Фг= 1500 ч 15 8

составит: и = 250-^-^ = 2,6»3 бригады.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. Выявлено взаимодействие среды и экологических факторов в системе «Организм-среда» с целью создания АСУ энергоёмкими и электротехнологическими процессами на объектах АПК.

2. Дана оценка зонам экологического неблагополучия с позиции экологической безопасности объектов АПК с учётом информации о статических характеристиках возмущающих воздействий и динамических параметрах управляемых объектов.

3. Разработана математическая модель комплексной системы организации принятия решений (КСОПР) с выбором соответствующего алгоритмического и программного обеспечения по параметрам этой системы.

4. Исследованы уровни экологического неблагополучия на основе математического моделирования экологической системы «Человек-

среда», представленной в виде системы массового обслуживания (СМО).

5. Разработана комплексная методика оценки риска аварийных ситуаций на объектах АПК на основе анализа статистических данных об интенсивности отказов оборудования на объектах в различных условиях испытаний. На основе разработанной методики проведён анализ аварийного взрыва подсобногь помещения АПК вследствие выброса сжиженного газа. Получено значение максимального избыточного давления в 56кПа, при скорости роста давления в 1,63мПа/с и времени нарастания давления до максимума равном 69мс.

6 На основе анализа различных технико-экономических систем, представленных в виде СМО, разработана методика расчёта надёжности и дана оценка значениям неизвестных параметров распределений различных АСУ, применяемых на объектах АПК,

7. Разработана методика и алгоритм расчёта СМО применительно к различным с.-х. объектам для определения основных параметров и вероятностных характеристик с учётом воздействия на исследуемую систему техногенных нагрузок.

8. Выработаны рекомендации по определению оптимальной потребности топлива и расчёту рационального количества ремонтно-аварийных бригад на объектах АПК с целью устойчивого развития с.-х. производства и обеспечения безопасной жизнедеятельности населения. Разработанная методика была применена к определению сезонного расхода теплоты на отопление города с обеспеченностью 0,95 в климатических условиях г Москвы. Получено, что сезонный расход теплоты на 1000куб.м строительного объёма равен 238ГДж/сезон. Показано, что оптимальное количество ремонтных бригад для некоторого АПК равно 3.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Большаков H.A., Зилонов М.О., Иванов Б.В., Пряхин В.Н, Жуйков Ю Ф. Расчет надежности котельной промпредприятия. -Материалы Международной н.-п. конференции «Проблемы экологии и безопасности жизнедеятельности» / Под ред. д.т.н., проф. В Н Пряхина - М.: «Норма», 2003, Вып. 4. - с. 60-61.

2. Большаков H.A., Зилонов М.О., Иванов Б.В., Пряхин В.Н., Жуйков Ю.Ф. «Пространственные распределения отказов, возникающие в стохастических системах». - Материалы Международной н -п. конференции «Проблемы экологии и безопасности жизнедеятельности» / Под ред. д т н., проф. В.Н. Пряхина. - М , «Норма», 2003, Вып. 4.-е 111-113.

3. Большаков H.A., Зилонов М.О., Иванов Б.В, Пряхин В Н., Жуйков Ю.Ф. Вероятностное прогнозирование в условиях

сельскохозяйственного производства. - Аспирант и соискатель. - М.: Изд-во «Компания Спутник+»; 2003, № 5, с. 213-215.

4. Зилонов М.О., Большаков H.A., Иванов Б.В., Пряхин В.Н., Жуйков Ю.Ф. К вопросу моделирования реальных автоматизированных систем, представленных в виде СМО. - Материалы Междунар. н.-п. конфер. «Проблемы экологии и безопасности жизнедеятельности». - М.: «Норма», 2003, Вып. 4, с. 170-171.

5. Иванов Б.В., Большаков H.A., Пряхин В.Н., Жуйков Ю.Ф. Математические методы анализа уровня развития УНИСП на предприятиях АПК. - Материалы Меяедунар. н.-п. конфер. «Проблемы экологии и безопасности жизнедеятельности». /Под ред. д.т.н., проф. В.Н. Пряхина. - М.: «Норма», 2003, Вып. 4. - с. 49-50.

6. Иванов Б.В., Большаков H.A., Зилонов М.О., Пряхин В.Н., Жуйков Ю.Ф. Исследование и разработка систем массового обслуживания для объектов АПК. - Материалы Международной н.-п. конференции «Проблемы экологии и безопасности жизнедеятельности» / Под ред. д.т.н , проф. В.Н. Пряхина. - М., «Норма», 2003, Вып. 4. - с. 126-127.

7. Иванов Б.В., Большаков H.A., Зилонов М.О., Пряхин В.Н., Жуйков Ю.Ф. Системная концепция организации управления уровня развития и совершенствования продукции на объектах агропромышленного комплекса. - Аспирант и соискатель. - М.: Изд. «Компания Спутник+»; 2003, № 5, с. 216-218.

8. Пряхин В.Н., Черненко Л.П, Большаков H.A. Комплексные мероприятия по защите водной среды 'Московской области от негативных воздействий. - Материалы Междунар. н.-п. конфер. «Проблемы экологии и безопасности жизнедеятельности в XXI веке». -М.: «Норма», 2002, Вып. 3, с. 211-212.

9. Пряхин В.Н., Черненко Л.П., Большаков H.A., Иванов Б.В., Буданов А.Н. К вопросу прогнозирования аварий и катастроф на объектах промышленности и с.-х производства. - Материалы Международной н.-п конференции «Проблемы экологии и безопасности жизнедеятельности» / Под ред. д.т.н., проф. В.Н. Пряхина. - М., «Норма», 2002, Вып. 3. - с. 212-213.

10. Пряхин В.Н., Ткачев Г.А., Большаков H.A., Иванов Б.В. Моделирование замкнутых систем массового обслуживания с конечным числом заявок. - Естественные и технические науки. - М.: Изд-во «Компания Спутник+»; 2003, № 6. - с. 165-169.

Московский государственный университет природообустройства (МГУП) Зак № 53.3 Тираж IС О

§ 7 3 >

РНБ Русский фонд

2006-4 243

Введение.

1. Среда и экологические факторы, воздействующие на объекты агропромышленного комплекса (АПК).

1.1 .Взаимодействие среды и экологических факторов в системе «организм - среда».

1.2.Классификация экологических факторов.

1.3.Интегральные критерии в экологической системе организм - среда».

1 АОценка зон экологического неблагополучия с позиции экобезопасности объектов АПК.

1.4.1 .Критерии зон экологического кризиса и бедствия.

1.4.2.Тематические критерии зон экологического неблагополучия.

1.4.3.Пространственные критерии зон экологического неблагополучия (ЗЭН).f.f.7"25"

1.4.4. Динамические критерии зон экологического неблагополучия.

1.4.5. Интеграция и апробация показателей ЗЭН.^f.T^

1.5. Постановка задачи исследований.^^

2. Планирование эксперимента при разработке новой техники и технологий на объектах АПК.^ ^

2.1. Разработка математических моделей процесса оптимизации АСУ для объектов АПК. ЪЪ-ЧЛ

2.2. Оценка числовых характеристик случайных величин по ограниченному числу опытов.

3. Прогнозирование возможности применения различныхстем массового обслуживания (СМО) в условиях-х. производства.

3.1. Разработка методики и методологии оценки риска аварийных взрывов на объектах АПК.

3.2. Статические и экспериментальные исследования риска аварийных взрывов, связанных с транспортировкой и хранением сжиженных газов

Х - с-я в емкостях. 10 ^

3.3. Исследования статистических данных по авариям на объектах АПК.

3.4. Исследования методов оценки показателей надежности элементов

СМО на объектах АПК по результатам испытаний.

3.5. Методика определения основных показателей надежности в

4. Разработка методики и алгоритма расчета СМО применительно к объектам АПК.

4.1. Исследования основных параметров и вероятных характеристик СМО, разработанных в условиях воздействия на них техногенных нагрузок. '

4.2. Разработка информационной модели и технико-экономических параметров СМО, применяемых в АПК.

4.3. Автоматизированные системы управления для объектов АПК.

5. Прогнозирование оптимальной потребности топлива в жилых городках л О — ft/

АПК, представленных в виде СМО.°

5.1. Расчет количества ремонтно-аварийных бригад в коммунальном дгмоо хозяйстве города.

5.2. Оценка основных параметров экспоненциального закона распределения при испытании ИМ.

5.3. Перспектива исследования СМО на объектах АПК в целях устойчивого развития-х. производства.:.

5.4. Разработка программного комплекса расчета оптимальной технологической структуры и производственной программы

Среди множества аспектов перехода России к устойчивому развитию особое место занимает круг методических проблем получения объективных оценок текущего и прогнозируемого состояния российских ремонтов.

При этом проблемы получения объективных оценок далее укрупненных блоков социально-экономического, промышленно-технологического, эколого-географического и медико-биологического состояния конкретных регионов России носят ярко выраженный междисциплинарный характер.

В ходе исследований последнего времени установлено , что часто позитивные показатели для одного блока действует как негативный фактор для другого, Поэтому получить целостную картину объективного состояния региона можно лишь совместно рассматривая складывающийся ситуацию в указанных блоках в текущий или прогнозируемый момент времени.

Возникающие при этом задачи весьма близки и укладываются в область знаний, обозначаемую как исследования больших систем. С этих позиций рассматриваемая проблема может быть сведена к созданию разноуровневых иерархических модельных описаний укрупненных блоков Разнородность используемых методов формализации может быть преодолена структурированием иерархических уровней модельных описаний. При этом для каждого уровня устанавливаются требуемое абстрагирование, необходимая доступная информационная база, критерии оценки благополучия реальной ситуации в регионе, описываемой данным блоком, а также адекватность используемого модельного описания.

По нашему мнению, целесообразно установить 4 уровня модельных описаний: исходные модели, модели данных, порождающие модели, структурированные модели.

В этом случае, на верхнем уровне иерархии структурированные модели отдельных блоков объединяются в единую имитационную модель, описываемую с требуемым абстрагированием реальную или прогнозируемую ситуацию в регионе или на конкретном объекте (например, в АПК)

При этом имеющиеся источники фактографической информации (представленной разнородными базами данных) будут основой для моделей нижних уровней. Это позволит обеспечить корректный переход к требуемой адекватности моделей верхних уровней и облегчит различным специалистам в различных областях интерпретацию результатов моделирования.

С другой стороны, успешное развитие АПК в условиях конкурентного окружения во многом зависит от его способности ориентироваться на рынке и выпускать товар и с.-х. продукцию требуемого ассортимента, качества и конкурентно-способной цены.

Современное состояние активной части основных фондов с.-х. предприятий характеризуются преобладанием физически изношенного, морально и экономически устаревшего оборудования, в целом технический уровень с.-х. производства и состояния организационной структуры не позволяет в подавляющем большинстве случаев выпускать конкурентно способную продукцию.

Практическая потребность в решении вышеуказанной задачи существует, но не может быть достаточной степени удовлетворенна в следствии мало-изученности специфических проблем инвестиционной деятельности в условиях российской экономики.

Таким образом, актуальность диссертационной работы определяется также необходимостью разработки аппарата управления реструктуризации и техническим перевооружением объектов АПК, что достигается разработкой комплекса методов, алгоритмов и программного обеспечения по определению технологической структуры оборудования, производственного плана и показателей эффективности капитальных вложений.

1. Авторское свидетельство СССР № 431356. Многопозиционный распределительный кран. (Пряхин В.Н., Осипов И.И., Селиванов В.И.,).-Б.И. № 29., 1970.

2. Агроэкология. В.А.Черников, Р.М.Алексахин, А.В.Голубев и др.; Под редакцией В.А.Черникова, А.ИЛекереса. М.:Колос, 2000.-536с.

3. Адлер Ю.П. Введение в планирование эксперимента. М.: Металлургия, 1969.

4. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В., Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976

5. Беккер А.А., Агаев Т.Б. Охрана и контроль загрязнения природной среды. JL: Гидрометеоиздат, 1989

6. Бельман Р. Динамическое программирование. М.: ИЛ, 1960.

7. Большаков Н.А., Зилонов М.О., Иванов Б.В., Пряхин В.Н., Жуйков Ю.Ф. «Пространственные распределения отказов, возникающие в стохастических системах. М.: «Норма», 2003,Вып. 4 - c.l 11-113.

8. Вальд А. Последовательный анализ. -М.: Физматгиз, 1960.

9. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. -М.: Физматгиз, 1964.-564с.

10. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. Исследование операций. М.: Сов. Радио, 1972.-551с.

11. Виноградов Б.В., Шитов А.Г. Прогнозированные динамики южнотаежной экосистемы по поглощающим цепям в марковских моделях. /Докл. А.Н., 1993, т.322, № 3/

12. Вентцель Е.С. Овчаров J1.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Наука - 1988. - 480с.

13. Викторов В.К., Карманов В.Г. Оптимизация процесса роста растений. В кн.: Кибернетика в растениеводстве. - М.:ВИНИТИСХ, 1967.

14. Виноградов Б.В., Трофимов И.А., Яковлева И.П. Аэрокосмический контроль состояния кормовых угодий в хозяйствах центральной России. /Вестник с.-х. науки, 1991, №6.

15. Виноградов Б.В., Орлов В.А., Снакин В.В. Биотические критерии зон экологического бедствия России / Изв. РАН, 1993, Серия геогр., №5.

16. Виноградов Б.В., Фролов Д.Е. Динамическая экогеоинформационная система с использованием базы аэрокосмических данных. /Природа и ресурсы, 1989, т.25, №1.4.

17. Виноградов Б.В., Федотов П.Б., Фролов Д.Е., Попов В.А. Картографирование динамики сложных экосистем на базе последовательных аэрокосмических снимков.

18. Виноградов Б.В. Космические методы изучения природной среды. М.: Мысль, 1976.

19. Виноградов Б.В., Шакин В.В. Логистический анализ для численного нормирования показателей зон экологического неблагополучия. /Докл.А.Н., 1995, т.341, №5/.

20. Галкина Е.А. Болотные ландшафты и принцип их классификации. /Сб. научн. работ. Ботан. инстит. Им. В.Л.Комарова АН СССР (1941-1943). -Л.: АН СССР, 1946.

21. Галко В.А. Разработка критериев оценки состояния лесных экосистем для определения экологической ситуации территории; Проблемы оценки состояния почв растительного и животного мира. Киров, 1995.

22. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1972. - 368 с.

23. Грибова С.А., Исаченко Т.Н. Картирование растительности в съемочных масштабах; Полевая геоботаника. -Л.: Наука, 1972, т.4

24. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Физматгиз, 1988. 406с.

25. Глиняный В.Г., Шавлохов А.Е., Хлуднеев А.И. Справочная книга по нормированию труда в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1974. - 431с.

26. Денисов В.И. Математическое обеспечение системы ЭВМ -Экспериментатор. М.: Наука, 1977.

27. Длин A.M. Математическая статистика в технике. Вып.З. М.: «Советская наука», 1958.

28. Дунин-Барковский И.В., Смирнов Н.В. Теория вероятностей и математическая статистика в технике. М.: Гостехиздат, 1955.

29. Дынкин Е.Б. Необходимые и достаточные статистики для семействараспределений вероятностей, успехи математических наук, т.6, вып.1 1951.Зб.Егоров Ю.В. Автоматизация эксперимента в почвенных исследованиях. -М.: Изд-во МГУ, 1990. 100 с.

30. Иванов Б.В., Большаков Н.А., Зилонов М.О., Пряхин В.Н., Жуйков Ю.Ф. Исследование и разработка систем массового обслуживания для объектов АПК. «Норма», 2003, Вып. 4. - с. 126-127

31. Иванов C.JI. Катковник B.JI. Планирование эксперимента в задаче отслеживания дрейфа экстремума. Кибернетика и вычислительная техника, 1975, № 27

32. Исаченко А.Г. Оптимизация природной среды. М, 1980. 264с.

33. Исаченко А.Г. Физико-географическое картирование. ч.З. Л., 1961. -268с.

34. Катковник В.Я., Косой Е.Д, Интерактивный метод оптимизации с последовательным планированием экспериментов. Кибернетика, 1973, №6.

35. Киселева Т.М., Савинных Н.П., Тарасова ЕМ. К вопросу о критериях выделения зон экологического бедствия; Проблемы оценки состояния почв растительного и животного мира, Киров, 1995.

36. Козлов Д.В., Пряхин В.Н., Ильинко А.В. К вопросу оценки безопасности4функционирования водохозяйственных объектов в ЧС. Доклады Международного экологического конгресса «Новое в экологии и БЖД». СПб, 2000, т.2

37. Корбут B.JI. Оптимизация фотосинтеза растений регулированием их облученности: Автореф. дисс. канд. техн. наук М.: МИИСП, 1973.-24с.

38. Котляровский В.А., Кочетов К.Е., Носач А.А. и др. Аварии и катастрофы. Предупреждение и ликвидация последствий. Учебное пособие в 3-х книгах. М.: Издательство АСВ, 1995. -320 с. с илл.

39. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1964.г.

40. Лемехов Ю.А. Пряхин В.Н. Некоторые аспекты реализации кибернетической функции в экологических системах. Сб. докладов н.-т. конф. «Природообустройство и экологические проблемы водного хозайства в мелиорации». М.: Изд-во МГУП, 1999.

41. Мазур И.И., Молдованов О.И. Введение в инженерную экологию. -М.: Наука, 1989.-375с.

42. Мелешко В.И. Динамическая оптимизация методом обобщенных квазиградиентов, Кибернетика, 1975, №3.

43. Мильков Ф.Н. Ландшафтная сфера Земли. -М., 1970.-207с

44. Мильков Ф.Н. Человек и ландшафт. М., 1973. -224с.

45. Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. Вып. 2. М.:Наука, 1971.

46. Налимов В.В., Чернова Н.А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1965. - 340с.

47. Налимов В.В., Голикова Т.Н. Теория планирования эксперимента: Достигнутое и ожидаемое (Обзор)./ Заводская лаборатория. 1977. -№10.

48. Петрова JI.B., Николаева Н.Д. Алгоритмы решения задач обеспечения безопасности в технологических процессах. /Оборонный комплекс научно-техническому прогрессу России, №3, 2000.

49. Пряхин В.Н., Попов В.Я. Защита населения и территории в чрезвычайных ситуациях: Учебное пособие. М.: «Норма», 2001. 344с.

50. Пряхнн В.Н., Храпов В.Б., Широкопояс Е.А. Инженерный метод расчета периодичности контроля технических систем. Там же, с. 137.

51. Пряхин В.Н., Воробьев В.А., Дегтерев Г.П. О надежности некоторых типов автоматизированных систем управления поливом, подкормкой и увлажнением воздуха. Известия ТСХА. -М.,1980, вып. 4.

52. Пряхин В.Н. Принятие решений в инновационных технологиях, как потенциальных источниках риска- М,: «Норма», 2001.

53. Пряхин В.Н., Черненко Л.П., Большаков Н.А., Иванов Б.В., Буданов А.Н. К вопросу прогнозирования аварий и катастроф на объектахпромышленности и с.-х. производства. Там же, с.212-213.

54. Пряхин В.Н., Ткачев Г.А., Большаков Н.А., Иванов Б.В. Моделирование замкнутых систем массового обслуживания с конечным числом заявок. -Естественные и технические науки. М.: Изд-во «Компания Спутник +»; 2003, №6.

55. Пряхин В.Н., Козлов Д.В., Кирилов В.Н, Сохранение у гидромелиорванных объектов в зонах чрезвычайных ситуаций: Учеб. пособие, /Под ред. д.т.н. проф. В.Н.Пряхина, М.: «Норма», 2001. - 140с.

56. Раунер Ю.Л. Тепловой баланс и его роль в формировании микроклимата лесных и безлесных ландшафтов Подмосковья. /Мат-лы к V Всесоюз. совещ. по вопр. ландшафтования. М.,1961. - с.35-43.

57. Растригин Л.А. Системы экспериментального управления. М.: Наука, 1974.-632с.

58. Сергеев Г.А., Янтуш Д.А. Статистические методы исследования природных объектов. М.: Гидрометиздат, 1973.

59. Снакин В.В., Мельченко В.Е. Бутовский P.O. и др. Оценка состояния и устойчивости экосистем. М, 1992.

60. Солнцев Н.А. О взаимоотношениях живой и мертвой природы, /Вестн.Моск. Ун-та., сер. геогр., 1960, №6. с. 10-17.

61. Солнцев Н.А. О суточном цикле и динамике ландшафтов, /Вест. Моск. унта, сер.геогр., 1960, №6. с. 70-73.

62. Солнцев Н.А. Системная организация ландшафтов. М., 1981. 239с.

63. Сочава В.Б. Комплексное изучение природных элементных геосистем /Сер. геогр., XXI Международный геогр. конгресс; Тез. докл. и сообщ. -М7., 1968.- с. 86-87.

64. Федотов В. В. Теория оптимального эксперимента. М: Наука, 1971г.

65. Хейсин В.Е. Устойчивость интерактивных методов в нестационарных условиях. /Изв. АН СССР. ТК, 1976, №2.

66. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, -1975.- 534с.

67. Хромов С.П. Климат, макроклимат, местный климат и микроклимат. /Изв.всесоюзн. географ, общества. М., 1952, вып 3.

68. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. -М.: Наука, 1968. 400с.

69. Шептунов В.Н., Решетина Т.В., Березин П.Н. и др. О совершенствовании оценки процессов деградации почв; Почвоведение. М., 1997, №7.

70. Ширяев A.JI. К теории решающих функций и управлению процессов наблюдения по неполным данным, Trans, of the 3 Prague conference on information theory, Prague, 1964.

71. Янко Я. Математико-статистические таблицы. M.: Госиздат, 1961.

72. Anderson W.H. Probabilistic identification keys. Proc. Symp. Remote Sensing Photo Intrpretations, 1974, Banff. v2

73. Bonn D.A. Plot size and variability. ITC Publ., ser. В., 1962/1963, nl7.

74. Cochran W.G. The X2 test of goodness of fit, Ann Math.Statist. 23.3 (1952).

75. Epstein B. Testing for the validity of the assumption that the underlying distribution of life is exponential, Technometrics 2, 1-2 (I960).

76. Godron M. etal. Code pour Ja releve methodologique de la vegetation et du milieu. Paris: CNRS, 1968.

77. Godron M. Lepart J. Sur le representation de la dynamique de la vegetation au moyen de matrices de succession. Rinteln, 1975.

78. Godron M., Poissonet J. Quatre themes complimentarires pour la cartographie de la vegetation et du milieu. Bull, 1972, t.6, fasc.3.

79. Kao J.H.K, Computer Methods for Estimating Weibull Parameters in Reliability Study, Trans. IRE, PGRQC, July 1958.

80. К. M. S. HUMAK/ Satistische Methoden der modellbildung. Band 1. Berlin: Akademie - Verlag, 1977.

81. Pearce S.C. Biological Statistics: an Introduction, Me Graw Hill, New York, 1965.

82. Выявлено взаимодействие среды и экологических факторов в системе «Организм-среда» с целью создания АСУ энергоёмкими и электротехнологическими процессами на объектах АПК.

83. Дана оценка зонам экологического неблагополучия с позиции экологической безопасности объектов АПК с учётом информации о статических характеристиках возмущающих воздействий и динамических параметрах управляемых объектов.

84. Разработана математическая модель комплексной системы организации принятия решений (КСОПР) с выбором соответствующего алгоритмического и программного обеспечения по параметрам этой системы.

85. Исследованы уровни экологического неблагополучия на основе математического моделирования экологической системы «Человек-среда», представленной в виде системы массового обслуживания (СМО).

86. На основе анализа различных технико-экономических систем, представленных в виде СМО, разработана методика расчёта надёжности и дана оценка значениям неизвестных параметров распределений различных АСУ, применяемых на объектах АПК,

87. Разработана методика и алгоритм расчёта СМО применительно к различным с.-х. объектам для определения основных параметров и вероятностных характеристик с учётом воздействия на исследуемую системутехногенных нагрузок.