автореферат диссертации по документальной информации, 05.25.05, диссертация на тему:Разработка экспертной системы управления реального времени воздухоразделительной установкой низкого давления

На правах рукописи

Букурако Юлия Константиновна

РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ВОЗДУХОР АЗ ДЕЛИТЕЛЬНОЙ УСТАНОВКОЙ НИЗКОГО ДАВЛЕНИЯ

Специальность 05.25.05 - «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тамбов 2004

Работа выполнена на кафедре «Информационные технологии в проектировании» Тамбовского государственного технического университета.

Научный руководитель доктор технических наук, доцент

Шамкнн Валерий Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Попов Игорь Иванович доктор технических наук, профессор Кудинов Юрий Иванович

Ведущая организация Московский государственный

университет им. М.В. Ломоносова

Защита диссертации состоится « 23» 06Койр$ 2004 г. в ч на заседании диссертационного совета ДР 212.260.14 Тамбовского государственного технического университета по адресу: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106, ТГТУ, Большой зал.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью, просим направлять по адресу: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106, ТГТУ, ученому секретарю диссертационного совета.

fax: (0752) 72-18-13 , тел.: (0752) 72-94-17, e-mail: crems@,jesbv.tstu.ru

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тамбовского государственного технического университета.

Автореферат разослан «27» HOsSpS 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент А З.М. Селиванова

2Р06-4 гг7о 4

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В условиях рыночного производства чрезвычайно важным для промышленных предприятий является умение быстро и эффективно перестраивать свою работу в соответствии с запросами потребителей их продукции. При этом необходимо управлять технологическими объектами так, чтобы достигался наилучший, в определенном смысле, результат. Поскольку в настоящее время цены на энергию весьма высоки, а зачастую близки к мировым, то одной из главных задач тех производств, в составе себестоимости получаемой продукции которых доля энергетических затрат велика, является их экономия.

Повышение эффективности управления технологическими объектами на подобных производствах способствует этому. Актуальной является задача управления крупными воздухоразделительными установками (ВРУ), работающими в составе кислородных производств металлургических комбинатов. На энергоемких установках большой мощности получают около 90 % общего количества продуктов разделения воздуха, потребляемых в черной и цветной металлургии, а также в химической промышленности и промышленности минеральных удобрений. В известной степени можно сказать, что минимизация электрической энергии, затрачиваемой на разделение воздуха с целью получения требуемого количества целевых продуктов, эквивалентна минимизации их себестоимости.

Известно, что потребление продуктов разделения воздуха в условиях реального производства на металлургических комбинатах имеет переменный характер, в то время как сами ВРУ обычно работают в режиме постоянной производительности. Последнее объясняется тем, что отечественные системы управления позволяют поддерживать лишь номинальный и близкий к нему технологические режимы. Соответственно, при большей, чем требуется потребителю, выработке целевых продуктов имеют место прямые потери электрической энергии на получение «ненужного» продукта.

Решение задач управления установками разделения на производстве в режиме реального времени и, в первую очередь, решение задачи перевода с одного технологического режима, соответствующего некоторой производительности по продуктам разделения, на другой режим, обеспечивающий новую производительность, невозможно с помощью традиционных методов. Действительно, при управлении должны использоваться математические модели статики и динамики установки, которые, однако, столь сложны, что при возможностях нынешних систем управления вычислительные затраты становятся несоизмеримыми со временем перевода. Поэтому ПгПРД 1??Т"ИЯ-ГЬ нетрадици-

'О'

онные подходы и использовать новые информационные технологии, которые помогли бы избежать упомянутых трудностей.

В последние годы приобрели большую значимость в разных сферах деятельности человека интеллектуальные системы и, в частности, экспертные системы (ЭС), основанные на знаниях экспертов, т.е. специалистов в конкретных областях человеческой деятельности. Среди них значительный интерес для целей управления технологическими объектами представляют динамические экспертные системы реального времени. В их архитектуру, по сравнению с обычными (статическими) ЭС, введены блоки моделирования внешнего мира, связи с внешним окружением и учета временной логики обрабатываемых событий. Эти системы могут играть роль советчика в автоматизированных системах управления, обладая при этом средствами самостоятельного извлечения знаний из поступающих данных.

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с Межвузовскими научно-техническими программами Министерства образования РФ: «Информационные технологии в образовании и науке» (1999 г., код 630) и «Системы энергосбережения и технологии освоения нетрадиционных, возобновляемых источников энергии» (1999 г., код 447).

Цель работы заключается в создании экспертной системы управления реального времени (ЭСУ РВ) крупной воздухоразделительной установкой низкого давления КА-32, на которой получают газообразные технический кислород и чистый азот. ЭСУ РВ дополнит возможности существующей системы управления установкой, входящей в состав кислородного производства на ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат».

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить исследования, связанные с приобретением и извлечением знаний о работе установки при различных производительностях по продуктам разделения, описанием знаний на специальном языке представления знаний, разработкой базы знаний и выбором рациональной оболочки для ЭСУ РВ.

Методы исследования. В работе для решения сформулированных задач использовались методы математического моделирования и оптимизации, теории автоматического управления и теории искусственного интеллекта.

Научная новизна.

- Разработан подход, позволяющий создавать экспертные системы управления технологическими объектами, работающими при переменном потреблении их продукции, который основан на «гибридных» знаниях, включающих как экспертные знания о некоторых режимах функционирования объектов, так и знания о других возможных технологических с^р^Щью математического моделирования.

2 * эдИг«Р.-> {

Ц..Т! "У?!'-.-.!

- Определена наиболее рациональная модель представления «гибридных» знаний, в качестве которой выступает продукционная модель, и разработана соответствующая система условий, реализация которых позволяет управлять установкой.

- Извлечены знания из полученной от экспертов информации о работе ВРУ в режимах, соответствующих номинальной и близкой к номинальной производи! ел ьностям по продуктам разделения, которые использованы при построении базы знаний ЭСУ РВ.

- Извлечены знания из информации, полученной в результате проведения вычислительных экспериментов на математических моделях ВРУ, характеризующие ее работу в режимах, отличных от номинального и близких к нему, которые использованы при построении базы знаний ЭСУ РВ.

- Разработана база знаний ЭСУ РВ, основу которой составляет совокупность продукционных правил с обратной цепочкой логического вывода.

- При математическом моделировании, наряду с разработанными ранее математическими моделями отдельных аппаратов, входящими в состав моделей ВРУ, использована модифицированная математическая модель регенератора, благодаря чему сократились общие вычислительные затраты на проведение «машинных экспериментов».

Практическая ценность результатов, полученных в диссертационной работе, заключается в следующем.

- Разработанный подход к созданию ЭСУ РВ объектами, для которых характерна переменная производительность по целевым продуктам, не зависит от вида объектов, и, следовательно, может быть рекомендован для всех тех объектов, которые работают на производстве только в одном режиме, несмотря на переменный спрос их продукции.

- Разработанная ЭСУ РВ установкой предназначена для управления процессом ее перевода на новые технологические режимы и позволяет на практике перейти от работы только в номинальном или близком к нему режимах к фактической работе, обеспечивающей переменную производительность по продуктам разделения воздуха. Такая работа, которая ранее была просто невозможна, значительно сократит прямые потери электрической энергии, а, следовательно, приведет к снижению себестоимости получаемых продуктов.

- Разработанная методология получения информации о работе установки в различных технологических режимах, извлечения из информации нужных знаний, их представления и построения базы знаний является достаточно общей для воздухоразделительных установок и может быть применена, при небольшой доработке, учитывающей их специфику, к другим установкам разделения.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на XIV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Смоленск, 2001 г.), XV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Тамбов, 2002 г.), VIII и IX научных конференциях ТГТУ (Тамбов, 2003 и 2004 гг.).

Публикации. Материалы, отражающие основное содержание работы, изложены в 9 научных публикациях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, списка цитируемой литературы и приложений. Основная часть диссертации изложена на 121 странице машинописного текста, содержит 34 рисунка и 12 таблиц. Библиографический список литературы включает 229 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи исследования, кратко описано содержание глав, приведены основные положения, выносимые на защиту, раскрыты научная новизна и практическая значимость, выражены благодарности.

В первой главе проведенный литературный обзор научных работ по созданию экспертных систем в различных областях и, в первую очередь, динамических экспертных систем реального времени, используемых для решения задач управления, а также работ, посвященных управлению установками разделения воздуха, позволил обосновать направления исследований и задачи, которые необходимо решить

Показано, что существующая система управления установкой КА-32, предназначенной для получения газообразных технического кислорода с концентрацией 99,5 % 02 и чистого азота с концентрацией примеси 0,0005 % 02, не могут обеспечить реализацию режима переменной производительности в реальном времени. Объясняется это тем, что при управлении необходимо, как правило, использовать математические модели, которые весьма громоздки и требуют больших вычислительных затрат, не соизмеримых с темпом ведения процесса.

Предложен нетрадиционный подход решения задачи управления установкой, функционирующей в режиме переменной производительности по продуктам разделения, с помощью ЭСУ РВ, базирующейся на использовании «гибридных» знаний, получаемых как от экспертов, так и с помощью математического моделирования установки во всевозможных технологических режимах.

Вторая глава посвящена проблемам формирования знаний о предметной области для разрабатываемой ЭСУ РВ, т.е. выявлению

свойств и особенностей объекта исследования с точки зрения последующего управления им.

Показано, что установку разделения, в которой предварительно сжатый в компрессорах воздух, охлажденный и очищенный далее в регенераторах, и затем при низких температурах разделяемый в ректификационных колоннах на целевые продукты, можно представить в виде объекта управления. При этом в качестве входной информации -входных переменных здесь выступают заданные значения отборов

3 3

(расходов) технического кислорода Ук , чистого азота КА и их концен-

3 3

траций ,ук и уА. Выходная информация - выходные переменные характеризуются текущими значениями концентраций технического кислорода ук и чистого азота уА . Управляющие воздействия - расходы воздуха на разделение Ув, грязной азотной флегмы и чистой азотной флегмы , соответственно. Кроме управляющих воздействий в процессе перевода установки с режима на режим могут изменяться также текущие значения отборов целевых продуктов, т.е. Ук и УА . Таким образом, в процессе управления могут варьироваться пять переменных и, кроме того, после их задания, при необходимости, рассчитывается время тп переключения регенераторов.

С помощью математических моделей статики и динамики ВРУ получена различная информация о ее работе в технологических режи-

3 з

мах, соответствующих разным значениям отборов Кк и КА , из которой извлечены необходимые знания. При этом использованы модели установки, в которых аппараты представлены в виде отдельных модулей (математических моделей), которые соединены наборами данных, характеризующими материальные и тепловые потоки. Описание модулей, их свойств и моделей установки в целом приведены в работах В.Н. Шамкина, Ю.В. Кулакова и Б.И. Рожинского. Модифицирован модуль «регенератор», в котором за счет применения некоторых аналитических зависимостей при нахождении начального распределения температуры насадки по высоте регенератора, удалось сократить время его расчета, и, соответственно, уменьшить общее время на проведение вычислительного эксперимента.

Исследованы статические и динамические свойства установки в широком спектре изменения ее производительности (от - 30 % до +10 %). На рис. 1 номерами обозначены девять исследованных технологических режимов: номинальный (5), характеризуемый отборами

кк3= 1430 и КА3= 980

[кмоль/ч] и восемь (1 - 4, 6 - 9), отличных от номинального.

Для каждого из этих режимов построены ОДУ - области допустимых управлений. Реализация управляющих воздействий, выбранных внутри конкретной области или на ее границе, обеспечивает качество получаемых продуктов разделения не хуже заданного, т.е. ук < у3 = 99,5 % 02 и

уА> у\ = 0,0005%02.

В качестве примера на рис. 2 показано, как с помощью сечений ОДУ, соответствующих режимам потребления 1 (рис. 2, а), 5 (рис. 2, б) и 6

(рис. 2, в) с расходом ОгфЛ в качестве параметра, получаются новые знания. Так, из этих рисунков видно, что размеры и конфигурации областей определяются производительностью установки, и чем меньше ОДУ, тем меньше возможности для управления, и наоборот.

Полученные знания, а также другие выявленные нами знания о конкретных свойствах различных технологических режимов были учтены при разработке процедур перевода. При этом показано, что изменение заданий по отбору только одного из целевых продуктов, по сравнению с его номинальным значением, при фиксированных значениях отбора другого продукта (горизонтально и вертикально расположенные режимы на рис. 1) чаще всего благоприятно, с точки зрения осуществления перевода установки с режима на режим. Совместное же изменение заданий по отбору целевых продуктов (диагонально расположенные режимы на рис. 1) менее благоприятно, причем могут возникнуть серьезные трудности, а в отдельных случаях перевод будет невозможен (см. режимы на рис. 1 без соединительных линий).

Процедуры перевода установки разработаны для различных ситуаций и основываются на последовательном изменении значений управляющих воздействий и отборов целевых продуктов таким образом, чтобы не происходило ухудшение качества продукции ниже допустимого уровня, определяемого = у^ и у\ = у\ .

Кк3, кмоль/ч ^

1550

1430

1300

У], кмоль/ч

Рис. 1 Знания о возможных переходах с режима на режим

Сф , кмоль/ч

а)

, кмоль/ч

б)

Сф!|, кмоль/ч

СфЛ, кмоль/ч

GÍ„ = 2000 кмоль/ч

ОфЛ= 1500 кмоль/ч

С?фЛ = 2500 кмоль/ч

VB , кмоль/ч

в)

Рис. 2 Знания о режимах 1, 5,6

На первом этапе требуется попасть в нужную ОДУ, а на втором -внутри этой области перейти к оптимальной точке. При этом предполагается, что каждый раз после нанесения соответствующих воздействий переходные процессы в установке заканчиваются.

Знания о процедуре перевода установки с режима 4 на режим 5 отражены на рис. 3. Здесь точка В задается оптимальными (в смысле минимума затрат электрической энергии на разделение воздуха) значениями управляющих воздействий и принадлежит границе соответствующего сечения ОДУ для режима 4. Аналогично задается точка А, находящаяся на границе сечения ОДУ для режима 5.

Реализация последовательности шагов Кв ->6'^., -> Кв ->(/фЛ -»

—> G^j, -» VK , каждый из которых увеличивает значение некоторой переменной, позволяет в конечном итоге перевести точку В из ОДУ для режима 4 в точку F, расположенную внутри ОДУ, соответствующей режиму 5. При этом заметим, что шаг ВС, характеризующий увеличение

Кв , не совсем желателен, поскольку при этом ухудшается, хотя и незначительно, качество чистого азота. Однако, любое изменение G^ также вызывает негативное последствие - достаточно сильно снижается качество технического кислорода. Нежелательно и изменение С'фЛ, хотя из рисунка это и не видно. Очевидно, что в этой ситуации нельзя увеличивать и Ук , поскольку воздуха будет недостаточно, а КА нельзя изменять

потому, что VА = const для режимов 4 и 5. Дальнейшие шаги осуществляются внутри ОДУ для режима 5 и переводят точку F в оптимальную точку А этой же ОДУ. Процедура перевода завершена.

Рис. 3 Знания о переводе установки с режима 4 на режим 5

В третьей главе решаются вопросы, связанные с извлечением знаний из информации, полученной от экспертов и приобретенной с помощью математического моделирования, а также выбором наиболее эффективной формы представления этих знаний в ЭСУ РВ.

Информация о поведении установки в традиционных технологических режимах получена от экспертов, в качестве которых выступали технологи и операторы, имеющие большой опыт управления воздухо-разделительной установкой в условиях реального производства. На начальном этапе общения с экспертами были выявлены ключевые понятия, отношения и характеристики, необходимые для описания процесса управления установкой, а также определены типы ограничений, накладываемых на выходные и варьируемые переменные. Беседы проводились с помощью так называемого метода статистических параметров, когда эксперт выступал в роли статистически усредненного информирующего.

Полученные во второй главе знания о статических и динамических свойствах установки, особенностях различных ОДУ обсуждались и уточнялись во время бесед с экспертами. В результате этого были выявлены и уточнены диапазоны изменения варьируемых переменных, величины шагов, с которыми они могут изменяться в процессе перевода, а также сами процедуры перевода для технологических режимов, соответствующих всему спектру изменения производительности.

Особого внимания заслуживают экспертные знания о поведении установки в переходных режимах, в первую очередь при пуске и остановке, а также знания о возможности ее совместной работы с другими установками на коллектор по продуктам разделения. Эти знания позволили снизить уровень допустимых ограничений по качеству технического кислорода в процессе перевода с у£ = 99,5 % 02 до у* - 99,2 % 02, а по

качеству чистого азота с = 0,0005 % 02 до = 0,0007 % 02. В связи с этим стали несущественными сделанные на с. 8 замечания о недостатках процесса перевода, представленного на рис. 3 и такой перевод стал допустимым.

С точки зрения экспертов, выходные переменные установки, т.е. концентрации целевых продуктов, можно охарактеризовать качественными понятиями. Так, концентрация кислорода бывает «низкой»

(ук < 99,2 % 02), «средней» (99,2 % О, < >к < 99,5 % 02) и «высокой» (ук> 99,5 % 02). Аналогично концентрация азота может быть «низкой» (уА > 0,0007 % 02), «средней» (0,0005 % 02 < уА < 0,0007 % 02) и «высокой»(уА< 0,0005 %02).

Полученные «гибридные» знания позволили все пространство, в котором изменяются значения управляющих воздействий, разбить на подобласти, соответствующие разным комбинациям качественных характеристик целевых продуктов.

Например, на рис. 4 представлены две большие области изменения управляющих воздействий Ун и ОфП, реализация которых, при

фиксированном значении , позволяет получать целевые продукты

различного качества на установке, работающей в режиме 2. Здесь затененная часть рисунка называется расширенной областью допустимых управлений, которая включает в себя обычную ОДУ (подобласть с номером 1) и дополнительные ОДУ (подобласти с номерами 2 - 4). Неза-тененная часть (подобласти с номерами 5-9) характеризует недопустимую облас1 ь, для которой характерно нарушение качества продуктов разделения хотя бы по одному из них.

Выделенным подобластям в пространстве изменения управляющих воздействий соответствуют качественные характеристики продуктов, приведенные в таблице.

Построен древовидный граф целей, аккумулировавший в себе все знания об управлении установкой, извлеченные как от экспертов, так и из информации, полученной при математическом моделировании.

5000 5500 6000 6500 7000 7500 8000 V , кмоль/ч

Рис. 4 «Гибридные» знания об областях изменения управляющих воздействий для режима 2

Таблица

Номер подобласти Качественные характеристики продуктов

1 Концентрация технического кислорода ук высокая Концентрация чистого азота уА высокая

2 Концентрация технического кислорода ук средняя Концентрация чистого азота ул средняя

3 Концентрация технического кислорода ук средняя Концентрация чистого азота _уд высокая

4 Концентрация технического кислорода >>к высокая Концентрация чистого азота у к средняя

5 Концентрация технического кислорода ук высокая Концентрация чистого азота ул низкая

6 Концентрация технического кислорода ук средняя Концентрация чистого азота уА низкая

7 Концентрация технического кислорода ук низкая Концентрация чистого азота уА высокая

Концентрация технического кислорода ук низкая Концентрация чистого азота ул средняя

9 Концентрация технического кислорода _ук низкая Концентрация чистого азота уА низкая

С его помощью в ЭСУ РВ по сведениям о процессе перевода, поступающим с установки, и по информации, хранящейся в системе, в определенные моменты времени происходит идентификация текущего состояния объекта. Это состояние соответствует положению рабочей точки в некоторой подобласти пространства изменения управляющих воздействий. Затем определяется и реализуется необходимое управляющее воздействие или отбор целевого продукта, которые характеризуются тремя качественными уровнями: «слабое», «среднее» и «сильное». Каждой из этих характеристик по всем варьируемым переменным соответствует определенным образом выбранный диапазон. По окончании переходных процессов в установке вновь идентифицируется ее состояние, определяется и реализуется варьируемая переменная и так до тех пор, пока не будет достигнут искомый режим потребления.

Фрагмент графа целей представлен на рис. 5, при этом для дуг использованы следующие сокращения: Н - низкая; С - средняя; В - высокая; НЗ - не изменялся; ИЗ - изменялся; увелич. - увеличить; уменьш. -уменьшить; до опт. знач. - изменить до оптимального значения.

Рис. 5 Фрагмент древовидного графа целей

Для представления извлеченных знаний, с целью их применения в ЭСУ РВ, выбрана продукционная модель, в которой знания описываются в виде правил «условие - действие» и используется цепочка обратного логического вывода.

Ниже в качестве примера приведено одно из таких правил, в котором перед выбором «действия» в «условии», кроме идентификации состояния, проводится также проверка ряда дополнительных условий:

ЕСЛИ: концентрация технического кислорода средняя и концентрация чистого азота средняя и разность заданно! о и текущего отбора азота равна нулю и разность заданного и текущего отбора кислорода больше нуля,

ТО: расход воздуха увеличить средне.

Таким образом, разработана совокупность правил продукций, реализация которых позволит переводить установку во всех исследованных случаях.

В четвертой главе приведено описание ЭСУ РВ ВРУ, как составной части автоматизированной системы управления установкой, функционирующей в режиме переменной производительности.

На основе проведенного анализа инструментальных средств, используемых при построении ЭСУ РВ, выбрана среди них оболочка для разрабатываемой экспертной системы, в наилучшей степени обеспечивающая решение задач управления установкой в процессе ее перевода с режима на режим. При выборе инструментальной среды имело также значение то, насколько проста среда в обращении, как быстро можно овладеть методикой работы с ней, а также возможность органичного сопряжения с уже существующей автоматизированной системой управления.

С груктура ЭСУ РВ воздухоразделительной установкой, ядром которой является разработанная база знаний, представлена на рис. 6. В дополнении к эксперту и когнитологу (специалисту по знаниям), обязательно участвующим при разработке базы знаний любой ЭС, добавлен так называемый имитатор. В качестве него выступает исследователь, проводивший с помощью математических моделей изучение установки в технологических режимах, отличных от тех, которые изучены экспертами. Экспертная система, используя поступающую с объекта текущую информацию, вырабатывает решения. Эти решения воспринимаются в качестве совета оператором, непосредственно управляющим установкой, который, собственно, и является ее пользователем.

Рис. 6 Структурная схема ЭСУ РВ ВРУ

В приложение вынесен акт опытно-промышленного испытания результатов научно-исследовательской работы (НИР), проведенной сотрудниками кафедры «Информационные технологии в проектировании» Тамбовского государственного технического университета на ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат».

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 Разработан подход, позволяющий создавать экспертные системы управления технологическими объектами, работающими при переменном потреблении их продукции, который основан на «гибридных» знаниях, включающих как экспертные знания о традиционных режимах функционирования объектов, так и знания, полученные с помощью математического моделирования в других возможных технологических режимах.

2 Извлечены знания из полученной от экспертов информации о работе ВРУ в режимах, соответствующих номинальной и близкой к номинальной производительностям по продуктам разделения, которые использованы при построении базы знаний ЭСУ РВ.

3 Извлечены знания из информации, полученной в результате проведения вычислительных экспериментов на математических моделях ВРУ, характеризующие работу установки в режимах, отличных от номинального и близких к нему, которые использованы при построении базы знаний ЭСУ РВ.

4 При математическом моделировании, наряду с разработанными ранее математическими моделями отдельных аппаратов, входящими в состав моделей ВРУ, использована модифицированная математическая модель регенератора, благодаря чему сокращаются общие вы-

1 числительные затраты при проведении «машинных экспериментов».

5 Выбрана продукционная модель представления знаний, полученных от экспертов и в результате математического моделирования, как наиболее эффективная для базы знаний создаваемой ЭСУ РВ.

6 Разработана база знаний, представляющая собой совокупность сформулированных продукционных правил с обратной цепочкой логического вывода.

7 Использование ЭСУ РВ позволит осуществить на практике переход от работы установки только в номинальном или близком к нему режимах к фактическому функционированию, обеспечивающему адекватное реагирование на изменение спроса потребителей. Такая работа, которая ранее была просто невозможна, приведет к значительному сокращению прямых потерь электроэнергии на выпуск «ненужных» продуктов разделения воздуха, а, следовательно, к снижению себестоимости получаемой продукции.

Основное содержание диссертационной работы изложено в следующих публикациях:

1 Дестабилизационное управление воздухоразделительной установкой низкого давления / Ю.К. Букурако, Ю.В. Кулаков, Ю.Ф. Мар-темьянов, В.Н. Шамкин // Труды ТГТУ: сб. науч. статей молодых ученых и студентов / Тамб. гос. техн. ун-т. Тамбов, 2000. Вып. 5. С. 92 - 96.

2 Методология разработки систем дестабилизационной оптими-* зации / Ю.К. Букурако, В.И. Бодров, Ю Ф Мартемьянов, В.Н. Шамкин //

Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-14: сб. тр. XIV Междунар. науч. конф В 6 т. Секц. 2, 5 / Смолен, филиал МЭИ (техн. ун-та). Смоленск, 2001. Т. 2. С. 10 - 12.

3 Букурако, Ю.К. О разработке экспертной системы управления реального времени воздухоразделительной установкой низкого давления / Ю.К. Букурако, Ю.Ф. Мартемьянов, В.Н. Шамкин // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-15: сб. тр. XV Междунар. науч. конф. В 10 т. Секц. 11 / Тамб. гос. техн. ун-т. Тамбов, 2002. Т. 6. С. 114-115.

4 Букурако, Ю.К. Реализация алгоритмов перевода воздухораз-делительной установки экспертной системой / Ю.К Букурако, Ю.В. Кулаков, В.Н. Шамкин // Новые информационные технологии и системы (NITS'2002): тр. V Междунар. науч.-техн. конф. / Пенз. гос. ун-т. Пенза, 2002. С. 24 - 26.

5 Разработка экспертной системы управления воздухораздели-тельной установкой КА-32 / Ю.К. Букурако, Ю.В. Кулаков, Ю.Ф. Мар-темьянов, В.Н. Шамкин // Труды ТГТУ: сб. науч. статей молодых ученых и студентов/ Тамб. гос. техн. ун-т. Тамбов, 2003. Вып. 13. С. 135 - 141.

6 Букурако, Ю.К Формирование базы знаний для экспертной системы управления воздухоразделительной установкой низкого давления / Ю.К. Букурако, Ю.В. Кулаков, В.Н. Шамкин // VIII науч. конф. ТГТУ: пленарные докл. и краткие тез. 23 - 24 апреля 2003 г. / Тамб. гос. техн. ун-т. Тамбов, 2003. Ч. 1. С. 90-91.

7 Приобретение и извлечение знаний при построении экспертной системы управления воздухоразделительной установкой / Ю К. Букурако, И.А. Зауголков, Ю.В. Кулаков, Ю.Ф. Мартемьянов // LX науч. конф. ТГТУ: пленарные докл и краткие тез. 29 - 30 апреля 2004 г. / Тамб. гос. техн. ун-т. Тамбов, 2004. С. 83 - 84.

8 Выбор инструментального средства при построении экспертной системы управления воздухоразделительной установкой / Ю.К. Букурако, И.А. Краснов, С.А. Чернокозинский, В.Н Шамкин // IX науч. конф. ТГТУ: пленарные докл. и краткие тез. 29 - 30 апреля 2004 г. / Тамб. гос. техн. ун-т. Тамбов, 2004. С. 84.

9 Структурирование знаний для экспертной системы управления воздухоразделительной установкой низкого давления / Ю.К. Букурако, Ю.В. Кулаков, С.А. Чернокозинский, В.Н. Шам-кин // Труды ТГТУ: сб. науч. статей молодых ученых и студентов / Тамб. гос. техн. ун-т. Тамбов, 2004. Вып. 15. С. 159- 161.

Подписано к печати 26.11.2004 Гарнитура Times New Roman. Формат 60 * 84/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Объем: 0,93 усл. печ. л.; 0,9 уч.-изд. л. Тираж 100 экз. С. 756

Издательско-по ли графический центр ТТТУ 329000, Тамбов, Советская, 106, к. 14

^пь русским фонд

2006-4 2570 P--97«

ВВЕДНИЕ.

1 СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ПО УПРАВЛЕНИЮ КРУПНЫМИ ВОЗДУХО-РАЗДЕЛИТЕЛЬНЫМИ УСТАНОВКАМИ НИЗКОГО ДАВЛЕНИЯ, РАБОТАЮЩИМИ ПРИ ПЕРЕМЕННОЙ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ПО ПРОДУКТАМ РАЗДЕЛЕНИЯ.

1.1 Краткое описание технологической схемы воздухоразделительной установки КА-32.

1.2 Литературный обзор.

1.2.1 Публикации по управлению крупными воздухоразделительными установками.

1.2.2 Публикации по разработке экспертных систем управления реального времени технологическими объектами.

1.2.3 Краткие итоги литературного обзора.

1.3 Цели и задачи исследования.

2 ФОРМИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ О ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ДЛЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ВОЗДУХОРАЗДЕЛИТЕЛЬНОЙ УСТАНОВКОЙ.

2.1 Основные этапы приобретения и извлечения знаний при разработке ЭСУРВ.

2.2 Установка как объект управления.

2.3 Приобретение знаний о статических свойствах.

2.4 Приобретение знаний о допустимых режимах работы.

2.5 Приобретение знаний об оптимальных режимах.

2.6 Приобретение знаний о переводе с режима на режим.

3 РАЗРАБОТКА БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ВОЗДУХОРАЗДЕЛИТЕЛЬНОЙ УСТА-НОКОЙ.

3.1 Извлечение "гибридных" знаний о свойствах установки.

3.2 Извлечение "гибридных" знаний о процессе перевода.

3.3 Структурирование извлечённых знаний.

3.4 Формирование базы знаний экспертной системы управления.

4 РЕАЛИЗАЦИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ВОЗДУХОРАЗДЕЛИТЕЛЬНОЙ УСТАНОВКОЙ.

4.1 Управление установкой, функционирующей при переменной производительности.

4.2 Выбор оболочки для экспертной системы управления.

4.3 Описание знаний о переводе установки на другую производительность на языке представления знаний.

4.4 Компиляция и реализация экспертной системы управления.

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

ОСНОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ И УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ.

В условиях рыночного производства чрезвычайно важным для промышленных предприятий является умение быстро и эффективно перестраивать свою работу в соответствии с запросами потребителей их продукции. При этом необходимо управлять технологическими объектами так, чтобы достигался наилучший, в некотором смысле, результат. Поскольку в настоящее время цены на энергию весьма высоки, а зачастую близки к мировым, то одной из главных задач тех производств, в составе себестоимости получаемой продукции которых доля энергетических затрат велика, является их экономия.

Повышение эффективности управления технологическими объектами на подобных производствах способствует этому. Актуальной является задача управления крупными воздухоразделительными установками (ВРУ), работающими в составе кислородных производств металлургических комбинатов. На энергоёмких установках большой мощности получают около 90% общего количества продуктов разделения воздуха, потребляемых в чёрной и цветной металлургии, а также в химической промышленности и промышленности минеральных удобрений. В известной степени можно сказать, что минимизация электрической энергии, затрачиваемой на разделение воздуха с целью получения требуемого количества целевых продуктов, эквивалентна минимизации их себестоимости.

Известно, что потребление продуктов разделения воздуха в условиях реального производства на металлургических комбинатах носит переменный характер, в то время как сами ВРУ обычно работают в режиме постоянной производительности. Последнее объясняется тем, что отечественные системы позволяют поддерживать лишь номинальный и близкие к нему технологические режимы. Соответственно, при большей, чем требуется потребителю, выработке целевых продуктов имеют место прямые потери электрической энергии на получение "ненужного" продукта.

Решение задач управления установками разделения на производстве в режиме реального времени и, в первую очередь, решение задачи перевода с одного технологического режима, соответствующего некоторой производительности по продуктам разделения, на другой режим, обеспечивающий новую производительность, невозможно с помощью традиционных методов. Действительно, при управлении должны использоваться математические модели статики и динамики установки, которые, однако, столь сложны, что при возможностях нынешних систем управления вычислительные затраты становятся несоизмеримыми со временем перевода. Поэтому необходимо разрабатывать нетрадиционные подходы и использовать новые информационные технологии, которые помогли бы избежать упомянутых трудностей.

В последние годы приобрели большую значимость в разных сферах деятельности человека интеллектуальные системы и, в частности, экспертные системы (ЭС), основанные на знаниях экспертов, т.е. специалистов в конкретных областях человеческой деятельности. Среди них значительный интерес для целей управления технологическими объектами представляют динамические экспертные системы реального времени. В их архитектуру, по сравнению с обычными (статическими) ЭС, введены блоки моделирования внешнего мира, связи с внешним окружением и учёта временной логики обрабатываемых событий. Эти системы могут играть роль советчика в автоматизированных системах управления, обладая при этом средствами самостоятельного извлечения знаний из поступающих данных.

Целью диссертации является создание экспертной системы управления реального времени (ЭСУ РВ) крупной воздухоразделительной установкой низкого давления КА-32, предназначенной для получения газообразного технического кислорода (с концентрацией не ниже 99,5 % 02) и газообразного чистого азота (с концентрацией примеси не выше 0,0005 % 02), входящей в состав кислородного производства на ОАО "Новолипецкий металлургический комбинат".

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить исследования, связанные с приобретением и извлечением знаний о работе установки при различных производительностях по продуктам разделения, описанием знаний на специальном языке представления знаний, разработкой базы знаний и выбором рациональной оболочки для ЭСУ РВ.

Отметим, что знания о работе установки можно получить от экспертов (производственников, обладающих большим опытом управления установкой) лишь в номинальном технологическом режиме и близких к нему. При этом, очевидно, что невозможно реализовать и исследовать в производственных условиях технологические режимы, которые соответствуют другим произво-дительностям по целевым продуктам. Поэтому необходим обширный вычислительный эксперимент на математических моделях, который позволил бы получить новые знания о работе установки во всём диапазоне изменения её производительности.

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, выводов, списка использованной литературы и приложения.

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработан подход, позволяющий создавать экспертные системы управления технологическими объектами, работающими при переменном потреблении их продукции, который основан на «гибридных» знаниях, включающих как экспертные знания о традиционных режимах функционирования объектов, так и знания, полученные с помощью математического моделирования в других возможных технологических режимах.

2. Извлечены знания из полученной от экспертов информации о работе ВРУ в режимах, соответствующих номинальной или близкой к номинальной производительностям по продуктам разделения, которые использованы при построении базы знаний ЭСУ РВ.

3. Извлечены знания из информации, полученной в результате проведения вычислительных экспериментов на математических моделях ВРУ, характеризующие работу установки в режимах, отличных от номинального и близких к нему, которые использованы при построении базы знаний ЭСУ РВ.

4. При математическом моделировании, наряду с разработанными ранее математическими моделями отдельных аппаратов, входящими в состав моделей ВРУ, использована модифицированная математическая модель регенератора, благодаря чему сокращаются общие вычислительные затраты при проведении «машинных экспериментов».

5. Выбрана продукционная модель представления знаний, полученных от экспертов и в результате математического моделирования, как наиболее эффективная для базы знаний создаваемой ЭСУ РВ.

6. Разработана база знаний, представляющая собой совокупность сформулированных продукционных правил с обратной цепочкой логического вывода.

7. Использование ЭСУ РВ позволит осуществить на практике переход от работы установки только в номинальном или близким к нему режимах к фактическому функционированию, обеспечивающему адекватное реагирование на изменение спроса потребителей. Такая работа, которая ранее была просто невозможна, приведёт к значительному сокращению прямых потерь электроэнергии на выпуск «ненужных» продуктов разделения воздуха, а, следовательно, к снижению себестоимости получаемой продукции.

ОСНОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ И УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ л

G - расход жидкостного потока, кмоль/ч (м /ч); Р - давление, кПа; Т - температура, К; и - вектор управляющих воздействий;

V - отборы целевых продуктов; л

V - расход газообразного потока, кмоль/ч (м /ч); х - концентрация жидкостного потока, %02\ х - вектор входных переменных; у - концентрация газообразного потока, %02; у - вектор выходных переменных; т - время, с.

Индексы

Нижние

А - азот чистый; OA - отбросной азот; В - воздух;

Д - детандерный воздух; К - кислород технический; П — петлевой воздух; ФЛ - флегма азотная; Ц - цикл переключения регенераторов.

Верхние

Г - грязная;

Д - допустимый;

3 - заданный;

4 - чистая; шах - максимальный; * - оптимальное значение.

Аббревиатура

АСУ - автоматизированная система управления;

АСУ ТП - автоматизированная система управления технологическими процессами;

БД - база данных; БЗ - база знаний;

ВРУ - воздухоразделительная установка; ДЭС РВ — динамическая экспертная система реального времени;

ИИ - искусственный интеллект;

ИС - инструментальные средства, интеллектуальная система;

ИСПР - интегрированная система поддержки принятия решений;

ИСУ - интеллектуальные системы управления;

ОДУ - область допустимых управлений;

ГТР - предметная область;

РОДУ - расширенная область допустимых управлений;

САУ - система автоматического управления;

СИИ - система искусственного интеллекта;

СП - система продукций;

СУ - система управления;

СУБД - система управления базами данных;

ТАУ - теория автоматического управления;

ТИИ - теория искусственного интеллекта;

ЭС - экспертная система;

ЭС РВ - экспертная система реального времени;

ЭСУ - экспертная система управления;

ЯПЗ - язык представления знаний.

1. Сухов, В.И. Комплексное обеспечение данными теплофизических свойств веществ, при проектировании криогенной техники / В.И. Сухов // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1999. - № 9. - С. 18.

2. Грезин, А.К. Термодинамический анализ установок разделения воздуха с дроссельным холодильным циклом / А.К. Грезин, Н.Д. Захаров // Хим. и нефтегаз. машиностроение. — 1988. — № 5. — С.11.

3. Писарев, Ю.Г. Термодинамический анализ азотных воздухораздели-тельных установок / Ю.Г. Писарев, А.Ф. Громов, В.А. Гарин // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1998. - № 3. — С.38.

4. Быстров, А.И. Расчет сложных разделительных химико-технологических систем высокой размерности / А.И. Быстров, И.А. Александров, Ф.М. Галиаскаров // Теорет. основы хим. технологии. — 1986. -Т.20, Вып.5. -С.706.

5. Новая криогенная система / П.М. Стефаненко, В.И. Леванпггьян, И.Е. Дудкин и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1986. - № 11. -С.18.

6. Бодров, В.И. Оптимизация статических режимов воздухоразделитель-ных установок низкого давления при переменном потреблении продуктов разделения / В.И. Бодров, Ю.В. Кулаков, В.Н. Шамкин К Хим. промышленность. — 1993. № 1-2. - С.66.

7. Лагунцов, Н.И. Оптимизация мембранного процесса получения азота из воздуха / Н.И. Лагунцов, Е.В. Таланцева, В.В. Тепляков // Теорет. основы хим. технологии. 1997. - Т.31, № 5. - С.510.

8. Акулов, Л.А. Совершенствование криогенных технологий / Л.А. Акулов // Холодильная техника. 1996. - № 6. — С.18-19.

9. Бродянский, В.М. Низкотемпературная техника на пороге XXI века / В.М. Бродянский // Холодильная техника. 1998. - № 1. - С.26-28.

10. Воробьев, П.В. Криогенное оборудование АО "Сибкриотехника" в технологиях, использующих продукты разделения воздуха / П.В. Воробьев, О.В. Миллер, А.П. Черепанов // Хим. и нефтегаз. машиностроение. -1995. № 7. - С.5.

11. Беляков, В.П. Криогенная техника и технология в СССР / В.П. Беляков, Ю.М. Брошко // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1986. — № 1. -С.35.

12. Левицкий, Ю.Н. Криогенная техника в выполнении продовольственной программы / Ю.Н. Левицкий // Хим. и нефтегаз. машиностроение. -1986. -№ 1.-С.47.

13. Глебов, И.А. Криогенная техника, как основа прогресса в электротехнической промышленности / И.А. Глебов // Холодильная техника. -1997. — № 3. С.16-18.

14. Павленко, С.Т. Развитие производства изделий криогенной техники / С.Т. Павленко // Тяжелое машиностроение. 1996. - № 7. - С.28-30.

15. Курташин, В.Е. Межотраслевое государственное объединение "Криогеника". Опыт создания и перспективы развития / В.Е. Курташин // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1990. - № 12. - СЛ.

16. Курташин, В.Е. Криогенная техника и ОАО "Криогенмаш" / В.Е. Курташин // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1999. - № 9. - С.5.

17. Филин, Н.В. Пути развития криогенного машиностроения / Н.В. Филин // Хим. и нефтегаз. машиностроение. — 1987. № 11. — С.6.

18. Бова, В.И. Криогенная техника на Украине / В.И. Бова, А.С. Старец, Н.В. Самусенков // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1994. - № 6. -С.20.

19. Архаров, A.M. Развитие отечественной криогенной техники / A.M. Архаров // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1994. - № 1. - С. 19.

20. Муратов, В.М. Оценка остаточного ресурса в комплексе мер по техническому диагностированию криогенного оборудования / В.М. Муратов,

21. В.В. Лихман, Л.Н. Копысицкая // Хим. и нефтегаз. мапшностроение. -1995. —№ 5.-С.19.

22. Техническое диагностирование ВРУ с целью продления срока службы / Л.С. Проворный, В.А.Миргазов, Н.Т. Бобель и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1999. - № 9. - С.36.

23. Комплексное обследование состояния и оценка работоспособности сосудов и аппаратов криогенной техники / В.М. Муратов, В.А. Миргазов,

24. B.В. Плотников и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. — 1996. -№4. -С.ЗЗ.

25. Гарин, В.А. Накопление содержащихся в воздухе примесей в аппаратах воздухоразделительных установок / В.А. Гарин, В.И. Файнштейн // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1998. - № 4. — С.26.

26. Акулов, Л.А. Автономные модули для производства особо чистых продуктов разделения воздуха / Л.А. Акулов // Вестник Международной академии холода. 1998. - Вып. 1. - С. 18-20.

27. Гарин, В.А. Методика эксергетического анализа процессов получения особо чистых продуктов низкотемпературной ректификацией / В.А. Гарин, С.А. Матвеев, Л.И. Смородин // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1996.-№ 3. - С.55.

28. Игнатов, Ю.А. Производство криопродуктов особой чистоты с использованием метода адсорбции при низких температурах / Ю.А. Игнатов,

29. C.Г. Разборова // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1995. — № 6. -С.18.

30. Кузьменко, Г.П. Обеспечение циркуляции кислорода в концевых ступенях испарения и очистка его от взрывоопасных примесей в современных ВРУ / Г.П. Кузьменко, В.Е. Позняк // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1991. - № 8. - С.24.

31. Файнштейн, В.И. Гранулометрический состав механических примесей в аппаратах ВРУ КтК35-3 и БР-2М / В.И. Файнштейн, В.А. Львов, Г.Г. Павлихин // Хим. и нефтегаз. мапшностроение. 1991. - № 4. - С.23.

32. Красникова, О.К. Стохастическая модель расчета теплообменного аппарата криогенной установки / О.К. Красникова // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1988. - № 5. - С.8.

33. Аверин, JI.B. Перемещение насыпной теплоизоляции в отсеках ВРУ / JI.B. Аверин, A.M. Домашенко // Хим. и нефтегаз. машиностроение. -1993. — № 6. С.26.

34. Исследование особенностей работы трубок змеевиков регенераторов ВРУ / Б.А. Куранов, В.М. Муратов, Н.Ф. Валеев и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1991. - № 9. - С.13.

35. Аверин, Л.В. Силовое воздействие насыпной теплоизоляции при обрушении на кожух ВРУ / Л.В. Аверин, Г.И. Сайдаль, О.Б. Цыбин // Хим. и нефтегаз. машиностроение. — 1994. № 8. - С.13.

36. Уточненный расчет витых теплообменников воздухоразделительных установок / Л.Н. Цветковская, И.В. Горенпггейн, Б.Э. Кицис и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. — 1987. № 10. — С.20.

37. Интенсификация дроссельных теплообменников криогенных установок / Л.Н. Цветковская, А.Э. Поберезкин, И.В. Горенпггейн и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. — 1989. — № 4. — С. 18.

38. Бодров, В.И. Математическая модель статических режимов воздухо-разделительной установки низкого давления / В.И. Бодров, Ю.В. Кулаков, В.Н. Шамкин // Хим. промышленность. 1994. - № 2. — С. 132.

39. Дворкин, Б.М. Агрегатное моделирование эффективности и надежности криогенных систем / Б.М. Дворкин, В.Д. Бровко // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1989. - № 5. - С.21.

40. Моделирование системы стабилизации объемной доли кислорода в чистом азоте воздухоразделительных установок типа АКАр / Б.И. Ро-жинский, Д.В. Плотников, В.В. Лебедев и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1998. - № 4. - С.31.

41. Косарим, В.Н. Турбодетандеры-компрессоры для установок разделения воздуха / В.Н. Косарим, Е.И. Прямицын, Е.Н. Смирнов // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1994. — № 5. - С. 17.

42. Филин, Н.В. Криогенный насос-детандер объемного действия / Н.В. Филин, Т.Ю. Видинеева, М.И. Дъячков // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1994. - № 12. - С.20-22.

43. Турбодетандер для ВРУ высокого давления малой производительности / А.Б. Давыдов, B.JI. Стулов, В.Н. Удут и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1998. — № 4. - С.42.

44. Давыдов, А.Б. Экспресс-оценка основных параметров турбодетанде-ров / А.Б. Давыдов // Хим. и нефтегаз. машиностроение. — 1988. № 6. -С.24.

45. Давыденков, И.А. Парожидкостные турбодетандеры / И.А. Давыден-ков, А.Б. Давыдов, Г.А. Перестронин // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1995. -№ 2. - С.35-36.

46. Опыт конструирования детандер-компрессоров на газовых опорах для ВРУ / В.М. Кулаков, И.Ю. Миронов, В.В. Кулаков и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1998. - № 5. - С. 17.

47. Создание унифицированного ряда поршневых детандеров для малорасходных ВРУ / Г.Ф. Даль, JI.JI. Пашкова, В.И. Струков и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1989. - № 11. - С. 17.

48. Александров, Н.А. Повышение эффективности установок разделения воздуха высокого и среднего давления / Н.А. Александров // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1989. - № 12. - С. 14.

49. Редькин, В.В. Методика предпроектного анализа эффективности конкурирующих вариантов схем криогенных установок и комплексов / В.В. Редькин, М.В. Козлов, М.Б. Лагутин // Хим. и нефтегаз. машиностроение.-1991.-№ 9.-С.18.

50. Оценка технико-экономической эффективности системы стабилизации объемной доли кислорода в чистом азоте воздухоразделительных установок / Б.И. Рожинский, JI.B. Куликова, В.В. Лебедев и др. // Хим. и нефтегаз. мапшностроение. 1996. - № 2. - С.47.

51. Каненков, Ю.А. Унификация несущих конструкций систем управления криогенным оборудованием с учетом требований технической эстетики / Ю.А. Каненков, Ю.А. Жданов // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1989. -№ 12. - С.12.

52. Гималеев, М.К. Совместное проектирование ректификационного объекта и системы управления / М.К. Гималеев, Э.Ш. Теляков, В.Б. Покровский // Теорет. основы хим. технологии. 1992. - Т.26, № 2. -С.312.

53. Софиев, М.А. Оптимальное проектирование и оценка предельных возможностей криогенных систем с активной изоляцией / М.А. Софиев // Теорет. основы хим. технологии. 1991. - Т.25, № 2. - С.306.

54. Блюхер, Б.Г. Испытания на надежность воздухоразделительных установок / Б.Г. Блюхер // Хим. и нефтегаз. машиностроение. — 1987. № 4. -С.24.

55. Системы контроля и управления современных воздухоразделительных установок / А.В. Абрамов, А.И. Кашенков, В.В. Лебедев и др. // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1995. — № 7. - С.41.

56. Анохина, Л.Н. Технология криогенного машиностроения и средства контроля за работой криогенных установок / Л.Н. Анохина // Хим. и нефтегаз. машиностроение. 1986. - № 1. - С.43.

57. Блинов, С.В. Газоаналитический контроль в технологическом процессе производства продуктов разделения воздуха / С.В. Блинов, В.В. Лебедев, В.В. Плотников // Хим. и нефтегаз. мапшностроение. — 1998. — № 4. С.28.

58. Лорьер, Ж.Л. Системы искусственного интеллекта / Ж.Л. Лорьер. М.: Мир, 1991.-568 с.

59. Искусственный интеллект в технических системах: Сб. науч. тр. Рос. акад. наук / Под ред. JI.H. Лупичёва. М.: Гос. ИФТП, 1999. - Вып. 20. -145 с.

60. Банки данных и анализ данных. Интеллектуальные системы и технологии. Технология разработки программных систем: Сб. науч. тр. / Науч. сессия МИФИ 2000. - М.: МИФИ, 2000. - Т.З. - 225 с.

61. Крылов, Б.А. Системы искусственного интеллекта: Учебное пособие МО и ПО РФ / Б.А. Крылов. М.: МГИЭМ, 1999. - 169 с.

62. Проблемы создания технических систем с искусственным интеллектом: Межвузовская науч.-технич. конф. МО и ПО РФ, 1998, Москва. -М.: Моск. гос. акад. приборостроения и информатики, 1998. — 303 с.

63. Системы искусственного интеллекта: теоретические основы систем искусственного интеллекта и формальные модели представления знаний: Учебное пособие / Л.С. Болотова и др. М.: МИРЭА, 1998. -107 с.

64. Миронов, А.С. Организация систем искусственного интеллекта / А.С. Миронов. М.: МГАПИ, 1998. - 46 с.

65. XXVII неделя науки СПбТГУ: Материалы межвуз. науч. конф., 7-12 декабря 1998 г. СПб.: СПбТГУ, 1999. - 102 с.

66. Чекинов, С.Г. Экспертные системы в системах управления: состояние и перспективы / С.Г. Чекинов // Информационные технологии. — 2001. №4. — С.32-37.

67. Поспелов, Г.С. Системный анализ и искусственный интеллект для планирования и управления / Г.С. Поспелов // В сб.: Кибернетика: дела практические. -М.: Наука, 1984. С.35-64.

68. Поспелов, Г.С. Искусственный интеллект прикладные системы / Г.С. Поспелов, Д.А. Поспелов // Новое в жизни, науке, технике. Серия: Математика, Кибернетика. - М.: Знание, МДИТП, 1985. - 48 с.

69. Поспелов, Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов. - М.: Наука, 1988. - 272 с.

70. Попов, Э.В. Экспертные системы/ Э.В. Попов -М.: Наука, 1983.-208 с.

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

72. Шенк, Р. Обработка концептуальной информации: Пер. с англ. / Р. Шенк. -М.: Энергия, 1980. 105 с.

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

74. Интеллектуализация ЭВМ: Кн. 2 / Е.С. Кузин, А.И. Ройтман, И.Б. Фоминых, Г.К. Хахалин // Перспективы развития вычислительной техники: В 11 кн.: Справ, пособие / Под ред. Ю.М. Смирнова М.: Высшая школа, 1989.-159 с.

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

76. Попов, Э.В. Экспертные системы реального времени / Э.В. Попов // Открытые системы. 1995. - №2.

77. Построение экспертных систем: Пер. с англ. / Под ред.- Ф. Хейес-Рот, Д. Уотермена, Д. Ленат. -М.: Мир, 1987. 441 с.

78. Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам / Д. Уотермен. -М.: Мир, 1989.-388 с.

79. Форсайт Р. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Р. Форсайт. М.: Радио и связь, 1987. - 223 с.

80. Amble, Т. Logic programming and knowledge engineering. — Reading: Addison-Wesley, 1987.-281 p.

81. Bratko, I. Prolog programming for artificial intelligence / I. Bratko. -Reading: Addison-Wesley, 1986. 423 p.

82. Статические и динамические экспертные системы: Учебное пособие / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шалот. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320 с.

83. Адаптивные и экспертные системы в управлении: Тез. докл. V Ленинградского симпозиума по теории адаптивных систем, 17-19 апреля, 1991.-Ленинград, 1991.

84. Захаров, В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения / В.Н. Захаров // Изв. АН. Теория и системы управления. -1997. -№3. С.138-145.

85. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление. Новый виток развития / Д.А. Поспелов // Изв. АН. Теория и системы управления. — 1995. №5. -С.152-159.

86. Токарев, В.Л. Интегрированная система поддержки принятия решений по управлению, прогнозированию и диагностике / В.Л. Токарев // Автоматизация и современные технологии. 2000. - №4. - С.21-28.

87. Пупков, К.А. Динамические экспертные системы в управлении / К.А. Пупков // Тез. докл. 20 науч. техн. конф. студентов инж. фак. Рос. ун-та дружбы народов, 16-18 апреля, 1996. М., 1996. - С.122.

88. Зиганшин, Г.З. Теория моделирования и управления технологическими процессами: Разработка, исследование, применение / Г.З. Зиганшин. — Казань: Изд-во КГ-ЭИ, 1998. 210 с.

89. Карсаев, О.В. Технология разработки элементов экспертных систем управления / О.В. Карсаев // Изв. АН. Техническая кибернетика. г 1993. -№5.-С. 120-125.

90. Абиев, Р.Г. Синтез САУ с обучаемым на нейронной сети нечетким контроллером / Р.Г. Абиев, Р.А. Алиев, P.P. Алиев // Изв. АН. Техническая кибернетика. 1994. - №2. - С. 192-197.

91. Исмагилова, Л.А. Интеллектуальная система поддержки решений по управлению производством в условиях неопределённости / Л.А. Исмагилова, В.Ю. Афанасьев // Информационные технологии. 2000. - №11. - С.32-37.

92. Васильев, В.И. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учебное пособие МО и ПО РФ / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов. Уфа: УГАТУ, 1999. - 105 с.

93. Управление и проектирование на базе интеллектуальных технологий: Сб. науч. тр. МО РФ. М.: МИРЭА, 1999. - 159 с.

94. Горюнова, В.В. Логические аспекты искусственного интеллекта в системах управления / В.В. Горюнова. Пенза: Пенз. гос.Ун-т, 1999.-162 с.

95. Интеллектуальное управление динамическими системами /С.Н. Васильев, А.К. Жерлов, Е.А. Федосов и др. М.: Наука, 2000. - 351 с.

96. Интеллектуальное управление в сложных системах 99: Материалы респ. науч.-техн. конф., 17-18 июня, 1999. - Уфа: УГАТУ, 1999. - 174 с.

97. Искусственный интеллект в технических системах: МНТК "Прогресс" /Под ред. Л.Н. Лупичёва. М.: Гос. ИФТП, 1998. - 152 с.

98. Бураков, М.В. Интеллектуальные системы управления: Учебное пособие МО и ПО РФ / М.В.Бураков, О.С.Попов. СПб.: СПб ГУАП, 1997. -107 с.

99. Перов, В.В. Стратегия гибкого управления многоассортиментными химическими производствами в условиях неопределённости /В.В. Перов, А.Ф. Егоров // Теор. основы хим. технологии. 1994. - Т.28, №25. — С.519-529.

100. Birky, G.J. An expert system for distillation control design / GJ. Birky, McAvoyt and M. Modarres // Comput. chem. Engng. 1988. — Vol.12, No. 9/10.-P. 1045-1063.

101. Кузьмич, Л.А. Инструментальные средства для создания экспертных систем / Л. А. Кузьмич, Н.Н. Кутян. Мн.: Бел. НИИНТИ, 1990. - 40 с.

102. Джексон, Питер Введение в экспертные системы: Учебное пособие: Пер. с англ. / Питер Джексон. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. -624 с.

103. Glimore, J.F. A survey of expert system tools / J.F. Glimore, K. Pulaski // 2nd Conf. Of A1 Applic., 1985. P.418-502.

104. Richer, M.H. An evaluation of expert system development tools / M.H. Richer // Expert Systems. 1986. - Vol. 3, N 3. - P. 166-182.

105. Swinkels, D.A.J. Comparison of four expert system developments packages / D.AJ. Swinkels, L. Lock Lee, M. Saunders // 2nd int. Expert Systems Conf.,1986.-P.149-155.

106. Waterman, D.A. A Guide to Expert Systems / D.A. Waterman — New York: Addison-Welse, 1986.

107. Программирование, отладка и решение задач на ЭВМ единой серии. Язык Фортран: Учебное пособие для вузов / И.А. Кудряшов, Н.Х. Куш-нер, JI.B. Петрова, Н.А. Силов. Л.: Энергоатомиздат, Ленингр. отд-ние, 1988.-208 с.

108. Белецкий, Я. Энциклопедия языка Си: Пер. с польск. / Я. Белецкий. — М.: Мир, 1992.-687 с.

109. Сойер, Б. Программирование экспертных систем на Паскале / Б. Сой-ер, Д.Л. Фостер. М.: Финансы и статистика, 1990. - 240 с.

110. Левин, Р. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике: Пер. с англ. /Р. Левин, Д. Дранг, Б. Эделсон. М.: Финансы и статистика, 1991. -239 с.

111. Charniak, Е. Artificial Intelligence Programming / Е. Charniak, С. Ries-beck, D. McDermott. New Jersey: Lawrence Eribaum Associates, 1980. -352 p.

112. Goldberg A. Smalltalk-80. The Language and its implementation / A. Goldberg, D. Robson. Addison-Wesley, 1983. - 714 p.

113. Хювёнен, Э. Мир Лиспа: В 2-х т. Т.1: Введение в язык Лисп и функциональное программирование: Пер. с финск. / Э. Хювёнен, Й. Сеппя-нен М.: Мир, 1990. - 447 с.

114. Клоксин, У.Ф. Программирование на языке Пролог / У.Ф. Клоксин, К.Ф. Меллиш. М.: Мир, 1987. - 336 с.

115. Пилыциков, В.Н. Язык ПЛЕНЭР / В.Н. Пильщиков М.: Наука, 1983. -208 с.

116. Робинсон, Дж. LOGLISP: мотивировка, разработка и реализация: Логическое программирование / Дж. Робинсон, Э. Зиберт. М.: Мир, 1988. -С. 261-275.

117. Brownston, L. Programming expert systems OPS5. An introduction to rule-based programming / L. Brownston, R. Farrell, E. Kant, N. Martin. -Reading: Addison-Wesley, 1985. 373 p.

118. Stefic, M. Knowledge programming in LOOPS: report on experimental course. / M. Stefic, D.G. Bobrow et al // A1 Magazin. 1983. - Vol. 4, №3. -P. 3-14.

119. Представление и использование знаний: Пер. с японского / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. - 220 с.

120. Евсеев, О.В. Продукционная управляющая система для гибких производственных систем / О.В. Евсеев // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1987. - №5. - С.93-112.

121. Инвариантная система управления ГПС / О.В Евсеев, А.М Нечаев, В.П. Поневаж, А.Н. Деткин, Д.В. Ковалевский //"Вестник машиностроения". 1990. - №8. - С. 49-51.

122. Evseev, O.V. Real Time Production Control System Produs-85: in book: Industrial Applications of Artificial Intelligence / Edd. by J.L. Alty and L.I. Mikulich Elsevier Science Publishers B.V., Amsterdam, London, New York, Tokio, 1991. -P. 426-430.

123. Евсеев, О.В. Применение ЭВМ в управлении технологическими процессами: Автоматизация и интеллектуализация производства: Учебноепособие. / О.В. Евсеев, В.А. Кравченко. М.: Изд-во МГОУ; А/О Рос-вузнаука, 1992.

124. Логико-динамические модели и программно-технические средства интеллектуальной системы управления дискретными процессами / В.А. Кравченко, О.В. Евсеев, A.M. Нечаев, В.П. Поневаж, Д.В. Ковалевский и др.// "Приборостроение". 1994. - №9-10. - С. 36-44.

125. B.А.Садовничий и др. М.: Издательство Московского Университета, 1995.-С. 258-262.

126. Бондарев, П.А. Программная реализация инструментальных средств для построения экспертных систем / П.А. Бондарев, В.В. Силкин // Информационные технологии. 1998. - №9. - С. 19-24.

127. Пупков, К.А. Интеллектуальные системы: проблемы теории и практики / К.А. Пупков // Приборостроение. Интеллектуальные системы автоматического управления. 1994. - № 9-10. - С. 5-7.

128. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корне-ев, А.Ф. Гареев, С.В. Васютин, В.В. Райх. М: Нолидж, 2001 - 352 с.

129. Георгиев, В.О. Модели представления знаний предметных областей диалоговых систем (обзор) / В.О. Георгиев // Изв. АН. Техническая кибернетика. 1993. -N 5. - С.24-44.

130. Green, С. Theorem proving by resolution as a basis for question-answeing systems / C. Green // Mach. Intell. 1969. - V. 4. - P. 183-205.

131. Gallaire, H. Logic and data bases / H. Gallaire, J. Minker N-Y.:Plenum Press, 1978.-458 p.

132. Hewitt, C. PLANNER: A language for manipulating models and proving theorems in a robot / C. Hewitt // Memo 68, A1 Lab., MIT, Cambridge, Mass., 1971.

133. Kowalski, R. Predicate logic as programming language / R. Kowalski // Proc. IFIP Congress. 1974. - P.569-574.

134. Quillian, M.R. Semantic memory / M.R. Quillian // Semantic information Proc. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1968. -P.227-270.

135. Цикритис, Д. Модели данных / Д. Цикритис, Ф. Лоховски. М.: Финансы и статистика, 1985. - 343 с.

136. Поспелов, Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления / Д.А. Поспелов. М.: Энергоиздат., 1981. - 231 с.

137. Поспелов, ДА. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. М.: Наука, 1986. - 284 с.

138. Гладун, В.П. Эвристический поиск в сложных средах / В.П. Гладун. -Киев: Науковадумка, 1977. 166 с.

139. Кузнецов, И.П. Семантические представления / И.П. Кузнецов. М.: Наука, 1986. - 295 с.

140. Скрэгг, Г. Семантические сети как модели памяти: Новое в зарубежной лингвистике. Вып. XII: Прикладная лингвистика / Сост. В.А. Зве-гинцев. Ред. Б.Ю. Городецкий. М.: Прогресс, 1983.

141. Kobsa, A. Knowledge Representation: a Survey of its Mechanisms. A Sketch of its Sementics / A. Kobsa // Cybernetics and Systems. 1984. - V. 15.

142. Вагин, В.Н. Параллельная дедукция на семантических сетях / В.Н. Вагин // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1986. — № 5. — С.51-61.

143. Галкин, И.М. Использование семантических сетей для разработки программ на персональных ЭВМ / И.М. Галкин // Материалы межд. симпоз. ИНФОРМАТИКА-89 г. Минск: 1989. - Т. 1, Ч. 1.

144. Представление знаний в системах решения задач / И.Г. Биба, Н.Д. Ващенко, Н.И. Галаган, В.П. Гладун // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1982. - № 6.

145. Вагин, В.Н. Дедукция на семантических сетях / В.Н. Вагин, В.Г. Кикнадзе // Проблемы и.и. и распознавания образов. Науч. конф., Киев, 13-18 мая, 1984 г. Секция 1: Искусственный интеллект. Киев: ИК АН УССР, 1984.

146. Булюков, Б.М. Концепция семантического блока в системах представления знаний / Б.М. Булюков // Методы и системы принятия решений. Интеллектуальные системы принятия решений. Рига: Риж. политехи. ин-т, 1987.

147. Булюков, Б.М. Дополнительные механизмы представления знаний в семантическом блоке / Б.М. Булюков, С.Г Гршценко, Е.С Евхаритская

148. Методы и системы принятий решений. Системы, основанные на знаниях. -Рига: Риж. политехи, ин-т, 1989.

149. Булюков, Б.М. Механизмы семантического блока системы представления знаний / Б.М. Булюков, С.Г. Гргаценко // Методы и системы принятия решений. Вопросы создания экспертных систем. — Рига: Рижск. политехи, ин-т, 1988.

150. Вагин, В.Н. Дедуктивный вывод на семантических сетях в системе принятия решений / В.Н. Вагин, В.Г. Кикнадзе // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. -1984. -№5.

151. Вагин, В.Н. Параллельная дедукция на семантических сетях / В.Н. Вагин // Изв. АН| СССР. Техническая кибернетика. 1986. - № 5. -С.51-61.

152. Ващенко, Н.Д. Формирование понятий в семантических сетях / Н.Д. Ващенко // Кибернетика. — 1983. № 2.

153. Сопатый, П.С. Об эффективности структурной реализации операций над семантическими сетями / П.С. Сопатый // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1983. — № 5.

154. Уинстон, П. Искусственный интеллект / П. Уинстон. М.: Мир, 1980. - 520 с.

155. Results of survey on trends in expert systems in Japan // Future Generations Computer Systems. 1987. - V. 3, №1.

156. Крумберг, О.А. Методы организации продукционного представления знаний / О.А. Крумберг, И.П. Федоров, Т.П. Змановский // Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига: Риж. политехи, ин-т, 1989.

157. Вертгеймер, М. Продуктивное мышление / М. Вертгеймер. М.: Прогресс, 1987-336 с.

158. Maletz М.С. An introduction to multirobot control using production systems / M.C. Maletz // Proc. IEEE Workshop lang. Autom. 1983.

159. Щенников, С.Ю. Продукционное моделирование и программирование механизмов вывода для экспертных систем: Автореф. . дис. канд. техн. наук. -М., 1988. 16 с.

160. Вольфенгаген, В.Э. Алгебра на фреймах для манипулирования знаниями / В.Э. Вольфенгаген, В.Я. Яцук // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1984. - № 5

161. Вольфенгаген, В.Э. Аппликативные вычислительные системы и представление знаний фреймами в интеллектуальном банке данных / В.Э. Вольфенгаген // В кн.: Ученые записки Тартуского гос. ун-та. — № 594.-Тарту, 1981.

162. Мачераускас, В.Ф. Фреймовая модель знаний в системах управления качеством / В.Ф. Мачераускас // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. -1982. -№ 5.

163. Мацкин, М.Б. Вычислительные фреймы формул ИИВ / М.Б. Мацкин, Э.Х. Тыугу //В кн.: Применение методов математической логики. -Таллинн, 1983.

164. Белов, В.Н. Об одном представлении фреймов-структур на основе системы ПРОЛОГ- ЕС / В.Н. Белов, А.Р. Вилюмс // УСиМ. -1986.-№ 5.

165. Мацкин, М.Б. Активные вычислительные фреймы / М.Б.Мацкин, А.Л. Шмундак // Проблемы и. и. и распознавания образов. Науч. конф., Киев, 13-18 мая, 1984 г. Секция 1 Искусственный интеллект. — Киев: ИК АН УССР, 1984.

166. Георгиев, В.О. Модели представления знаний предметных областей диалоговых систем (обзор) / В.О. Георгиев // Изв. АН| СССР. Техническая кибернетика. 1993. — № 5. - С. 24-44.

167. Нильсон, Н. Принципы искусственного интеллекта: Пер. с англ. / Н. Нильсон. М.: Радио и связь, 1985. - 373 с.

168. Александров, В.В. Автоматизированная обработка информации на языке предикатов / В.В. Александров, Г.А. Булкин, А.О. Поляков. М.: Наука, 1982. - 103 с.

169. Вейшедл, P.M. Представление знаний и обработка естественных языков / Р.М. Вейшедл // ТИИЭР. -1986. Т.74, № 7.

170. Крумберг, О.А. Диалоговые системы продукционного типа / О.А. Крумберг // Методы и системы принятия решений. Интеллектуальные системы принятия решений. Рига: Риж. политехи, ин-т, 1987.

171. Zhou Faqiang A high speed fuzzy semantic inference technique / Faqiang Zhou, Xianghe Zhou // BUSEFAL. 1987. - №32.

172. Абрамович, C.M. Модель диалога в базе знаний для задания сложных спецификаций / С.М. Абрамович, А.Н. Литвиненко // Тез. докл. 4-й Всесоюз. конф. «Диалог человек-ЭВМ», Киев, 8-12 октября, 1985 г., 4.2. Киев: ИК АН УССР, 1985.

173. Абрамович, С.М. Представление знаний в модульной СПТ / С.М. Абрамович //В кн.: Методы разработки систем программирования. — Ростов-на-Дону: РГУ, 1983.

174. Вагин, В.Н. Методы извлечения и обобщения информации в больших базах данных / В.Н. Вагин, А.А. Федотов, М.В. Фомина // Изв. АН. Теория и системы управления. — 1999. — №5. С.45-59.

175. Кузнецов, Б.П. Оптимизация продукционной базы знаний по достоверности и длительности вывода / Б.П. Кузнецов // Изв. АН. Теория и системы управления. 1996. - №5. - С.45-50.

176. Чуркин, В.Н. Продукционные экспертные системы / В.Н. Чуркин // Лаб. практикум МО и ПО РФ. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1998. - 46 с.

177. Еремеев, А.П. О корректности модели представления знаний для экспертных систем поддержки принятия решений / А.П. Еремеев // Изв. АН. Техническая кибернетика. 1993. — №5. - С.45-53.

178. Алексеева, Е.Ф. Экспертные системы состояние и перспективы / Е.Ф. Алексеева, B.JI. Стефанюк // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. - 1984. - №5. - С. 153-167.

179. Микулич, Л.И. Проблемы создания экспертных систем / Л.И. Мику-лич // Теория и модели знаний (теория и практика создания систем искусственного интеллекта). Ученые записки Тартуского Г.У. — Тарту, 1985. Вып.714. - С. 87-114.

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

181. Подход к организации знаний и его использование в задачах воспоминания в ходе диалога на естественном языке // ЭИ, ВИНИТИ, ВТ. — 1984.-№28.

182. Округин, М.Б. Реализация ассоциативной сети данных во внешней памяти / М.Б.Округин // В кн.: Прикладная информатика. М.: Финансы и статистика, 1984. - Вып. 1.(6). - С.48-53.

183. Цейтин, Г.С. Программирование на ассоциативных сетях / Г.С. Цей-тин //В кн.: ЭВМ в проектировании и производстве. — Л.: Машиностроение, 1985. Вып. 2. - С. 16-48.

184. Плесневич, Г.С. Концептуальные схемы и модели данных / Г.С. Плесневич // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1984. - №5.

185. Ташбулатов, Н. Представление и преобразование экспертной информации в человеко-машинных системах принятия решений: Автореф. .дис. канд. техн. наук. -М., 1987. 17 с.

186. Minsky, М. A Framework for Representation knowledge / M. Minsky // Phychology computer vision. New York: McGraw-Hill, 1975 (Русский перевод: Психология машинного зрения. - М.: Мир, 1978).

187. Кузин, Л.Т. Технология проектирования интеллектуальных систем: состояние и перспективы / Л.Т. Кузин // Материалы семинара МДНТП. Технология проектирования интеллектуальных систем. М., 1989.

188. Харламов, А.А. Многомодальные семантические представления на основе нейронных сетей / А.А. Харламов, Е.С. Самаев, Г.Н. Рябов // Информационные технологии. 2001. - №4. - С.12-17.

189. Eick, C.F. Reactive rules for С++ / C.F. Eick, B. Czejdo // Journal of Object-Oriented Programming. 1993. - №6(6). - P.56-62.

190. The С++ embeddable rule system / D. Miranker, F.H. Burke, J.J. Steele, J. Kolts and D.R. Haug // International Journal on Artifitial Intelligence Tool. -1993.-№2(1).-P.33-46.

191. Pachet, F. On the embeddabillity of production rules in object-oriented languages / F. Pachet // Journal of Object-Oriented Programming. 1995. -P. 19-24.

192. MacGaary, K. Hybrid neural system: from simply coupling to fully integrated neural network / K. MacGaary, S. Wermter, J. Macintyre // Neural computing surveys. 1999. - №2. - P.62-93.

193. Honavar, V. Integrating Symbol Processing and Connectionist Networks / V. Honavar, L. Uhr // Invited chapter. In: Intelligent Hybrid Systems / S. Goonatilake and S. Khebbal (Ed.). London: Wiley, 1995. - P. 177-208.

194. Mustajoki, J. Web-HIPRE: Global decision support by value tree and AHP analysis / J. Mustajoki and R.P. Hamalainen // INFOR. 2000. -Vol.38,№3, Aug. -P.208-220.

195. Бутаков, C.B. Разработка оболочки гибридной интеллектуальной системы / C.B. Бутаков, Д.В. Рубцов // Информационные технологии. -2002. — №1. С.51-53.

196. Бибило, П.Н. Логическое Проектирование дискретных устройств с прйменением продукционно-фреймовой модели представления знаний. I / П.Н. Бибило // Изв. АН. Теория и системы управления. 1999. - №2. -С.130-138.

197. Бибило, П.Н. Логическое проектирование дискретных устройств с применением продукционно-фреймовой модели представления знаний.1.. / П.Н. Бибило // Изв. АН. Теория и системы управления. 1999. — №4. — С.124-132.

198. Миронова, Т.С. Гибридные модели знаний / Т.С. Миронова, Г.С. Плесневич // Изв. АН. Техническая кибернетика. 1994. - №2. — С.56-70.

199. Hayes-Roth, В. An Architecture for Adaptive Intelligent Systems / B. Hayes-Roth // Artifical Intelligence. 1995. - Vol.72, №1/2. - P.329-365.

200. Бондарев, П.А. Применение структурной методологии приобретения знаний в задаче управления и контроля воздушным движением / П.А. Бондарев, С.Г. Чекинов // Информационные технологии. 1998. — №6.1. С.33-39.

201. Гаврилова, Т.А. Концептуальное проектирование интерфейсов для систем приобретения знаний / Гаврилова Т.А., Зудилова Е.В. // Изв. АН. Техническая кибернетика. 1994. - №2. - С.3-11.

202. Болотова, JI.C. Неформальные методы представления знаний в системах искусственного интеллекта: Учебное пособие МО и ПО РФ / JI.C. Болотова. М.: МИРЭА, 1999. - 99 с.

203. Рокотян, И.С. Разработка баз знаний на основе экспертной системы "EXSYS" / И.С. Рокотян, Е.А. Хачатурова // Лаб. практикум по курсу "Оптимизация развития энергосистем" МО и ПО РФ. Под ред. В.А. Строева. М.: МЭИ, 1998. - 28 с.

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

205. Кузина, Г.Ф. Разработка базы знаний в экспертных оболочках (на примере VP-EXPERT) / Г.Ф. Кузина. М.: ЦИПКК, 1992.

206. Брусакова, И.А. Проектирование баз знаний и экспертных систем: Учебное пособие. / И.А. Брусакова, Д.Д. Недосекин, С.В. Проколчина.- СПб.: ГЭТУ, 1993. 60 с.

207. Яшин, A.M. Базы знаний и экспертные системы: Учебное пособие. / A.M. Яшин. JL: ЛПИ, 1990. - 76 с.

208. Дулин, С.К. Структуризация знаний в системах мониторинга / С.К. Дулин, И.А. Киселёв // Изв. АН. Теория и системы управления. 1999. -№5. — С.28-33.

209. Виттих, В.А. Интеграция знаний при исследованиях сложных систем / В.А. Виттих // Изв. АН. Теория и системы управления. — 1998. — №5. -С.132-139.

210. Рыбина, Г.В. Автоматизированное построение баз знаний для интегрированных экспертных систем / Г.В. Рыбина // Изв. АН. Теория и системы управления. 1998. - №5. - С.152-166.

211. Городецкий, В.И. Формирование непротиворечивых баз знаний с неопределённостью / В.И. Городецкий, A.JI. Тулупьев // Изв. АН. Теория и системы управления. 1997. - №5. - С.33-42.

212. Дюк, В.А. Контекстно-зависимые локальные метрики и геометрический подход к задачам формирования знаний / В.А. Дюк // Изв. АН. Теория и системы управления. 1996. — №5. - С.36-44.

213. Осипов, Г.С. Построение баз знаний на основе взаимодействия интерактивных методов приобретения знаний. I Концептуальные элементы модели мира / Г.С. Осипов // Изв. АН. Теория и системы управления. -1995. — №3. С.160-174.

214. Башмаков, А.И. Механизмы наследования, выявления и разрешения противоречий в обобщённой модели представления предметной области. II / А.И. Башмаков, И.А.Башмаков // Изв. АН. Теория и системы управления. 1995. - №3. - С. 175-189.

215. Осипов, Г.С. Построение баз знаний на основе взаимодействия полуавтоматических методов приобретения знаний. II Модель знаний и приобретение знаний / Г.С. Осипов // Изв. АН. Теория и системы управления. -1995. -№5. С.65-80.

216. Улучшение проектирования баз знаний путём оценки надёжности // Expert system. 1996. - №3. - С.277-286.

217. Молокова, О.С. Методология анализа предметных знаний / О.С. Молокова // Новости искусственного интеллекта. 1992. - №3. - С .11-60.

218. Бураков, С.Б. Объектно-продукционная модель знаний для построения параллельных экспертных систем реального времени для производственных и организационных комплексов: Дис. . канд. техн. наук. -М., 1997.-187 с.

219. Ходжаев, Г.А. Интеллектуальное управление организационными системами / Г.А. Ходжаев. М.: МГТУ, 1997.

220. Захаров, В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения / В.Н. Захаров // Теория и системы управления. Известия РАН. 1997. - №3.

221. Бурков, В.Н. Теория активных систем: состояние и перспективы / В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. М.: СИНТЕГ, 1999. - 127 с.

222. Новиков, Д.А. Курс теории активных систем / Д.А. Новиков, С.Н. Петраков. М.: СИНТЕГ, 1999. - 105 с.

223. Васильев, В.И. Искусственный интеллект в системах управления и обработки информации / В.И. Васильев // Вестник УГАТУ. 2000. -№1. - С. 133-140.

224. Жернаков, С.В. Активная экспертная система комплексного мониторинга и управления эксплуатацией авиационных двигателей / С.В. Жернаков // Информационные технологии. 2001. - № 12. - С.21-31.

225. Shortliffe. Computer based medical consultation: MYCIN. - New York: American Elsevier, 1976.

226. Hayes-Roth, F. The State of Enowledge-Based Systems / F. Hayes-Roth, N. Jacobstein // Communications of the ACM. -1994. -March. V.37,n.3. -P.27-39.

227. Harmon, P. The Size of the Commercial AI Market in the US / P. Harmon // Intelligent Software Strategies. 1994. - V.10, n.l. - P. 1-6.

228. Expert system saves 20 million L on pipeline management // C&l July, 1994.-P.31.

229. Moore, B. Questions and Answers about G2 / B. Moore et al. // Gensym Corporation. -1993. -P.26-28.

230. Таунсенд, К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. / К. Таунсенд, Д. Фохт. -М.: Финансы и статистика, 1990. — 320 с.

231. Шамкин, В.Н. Дестабилизационное управление сложными технологическими объектами. Т. 1: Дис. . д-ра. техн. наук. Тамбов, 1997. -440 с.

232. Кулаков, Ю.В. Оптимизация режимов работы воздухоразделитель-ных установок низкого давления при переменном потреблении продуктов разделения: Дис. . канд. техн. наук. Тамбов, 1991. — 247 с.i