Разработка и исследование методов целевого управления интегрированными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков

Чернецов, Виктор Федорович

Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка и исследование методов целевого управления интегрированными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков

кандидата технических наук: Чернецов, Виктор Федорович
город: Москва
год: 2005
специальность ВАК РФ: 05.13.01

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Разработка и исследование методов целевого управления интегрированными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков»

Автореферат диссертации по теме "Разработка и исследование методов целевого управления интегрированными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков"

На правах рукописи

Чернецов Виктор Федорович

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ЦЕЛЕВОГО УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕГРИРОВАННЫМИ КОМПЛЕКСАМИ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ

Специальность: 05.13.01-Системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2005

Работа выполнена в Московском государственном университете леса

Научный руководитель

доктор технических наук, старший научный сотрудник Галкин Юрий Степанович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Гридина Елена Георгиевна

доктор технических наук, профессор Романенко Юрий Александрович

Ведущая организация

Институт испытаний и сертификации вооружений и военной техники

Защита состоится « 3 » июня 2005 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д212 146 04 при Московском государственном университете леса по адресу: 141005, Мытищи-5, Московская обл., МГУЛ, ауд. 313.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета леса.

Автореферат разослан «_» апреля 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета^ кандидат технических наук, доцент

Тарасенко П А.

MO£_zl

SfdHU

Общая характеристика работы.

Актуальность темы.

Современный этап развития и дальнейший прогресс постиндустриального общества характеризуется резким ростом количества и скорости поступления информации, необходимой для нормального функционирования и взаимодействия всех общественных институтов. Большие объемы информации, многообразие ее видов, высокие темпы поступления порождают проблему ее адекватного анализа, особенно при ограничении времени и повышенной ответственности принятия решения, Эта проблема значительно усложняется, например, при управлении крупными производственными комплексами, интегрирующими все технологические процессы от проектирования до утилизации по окончании жизненного цикла изделия, и в ряде других применений, где анализ разнородной информации требует системного подхода для принятия решения, обеспечивающего достижение поставленной цели. Таким образом, эта проблема в целом специфичная для конкретных областей информационного обмена, является актуальной и предоставляет обширное поле деятельности для научных исследований при решении задач совершенствования методов целевого управления интегрированными производственными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков.

Проблемам системного анализа, обработки информации и управления сложными системами посвящены основополагающие работы как многих отечественных ученых: Е.М.Борисова, А.С.Бугаева, Ю.Х.Вермишева, Ю.Б.Зубарева, В.Н.Волковой, А.А.Денисова, Ю.И.Дегтярева, С.В.Емельянова, В.А.Каштанова, Н.Н.Моисеева, Е И.Перовской, В.А.Путилова, А.П.Реутова, Н.Н.Новикова, Н.А.Северцева, Г.С.Садыхова, А.И.Уемова, В.В.Фильчакова, Б.С.Флейшмана и др., так и зарубежных: Дж. Кантера, Дж. Клира, К.Негойце, М.Месаровича, И.Такахары, Ч.Мидоу, ДДж.Уайлда, П.Уинстона и др.

Актуальность темы дополнительно подчеркивается тем обстоятельством, что современное индустриальное общество поддерживает идею создания единой информационной инфраструктуры на базе международных стандартов информационных моделей. Этот подход обеспечивает полное информационное взаимодействие между всеми членами индустриального общества, включая проектные и производственные фирмы, службы сервиса и конечных потребителей. Соответствующие аспекты развития промышленных информационных технологий нашли отражение в концепции создания, поддержки и применения единой «информационной» модели на всех этапах жизненного цикла продукции: от ее проектирования до эксплуатации и утилизации, так называемых, СALS-технологий (Continuous Acquisition Life-cycle Support), которые являются объединяющ )вателей этого

направления и должны создать единое информационное пространство, в котором создается и поддерживается информационная модель изделия на протяжении его жизненного цикла,

В то же время, к данному моменту в указанном направлении изучены и исследованы многие частные задачи по разработке систем управления сложными интегрированными комплексами на основе различных подходов, учитывающих однородные классы характеристик и реализующих узкоспециализированные принципы (принципы организации, принципы управления и т.п.)- При этом недостаточно работ по обобщению получаемых результатов на более широкие соседние области, нет научно обоснованной теоретической базы комплексирования принципов, методов и средств для целевого управления интегрированными производственными комплексами в условиях интенсивных потоков информации, например, при проектировании и производстве сложных промышленных изделий и т.п.

Таким образом, исходя из состояния вопроса, были определены цели и задачи в данной диссертационной работе. Цель работы.

На основе анализа современных средств моделирования технологических процессов разработать и исследовать методы целевого управления интегрированными комплексами в условиях действия многопараметрических интенсивных информационных потоков.

Задачи исследований.

1. Провести обзор и системный анализ современных технологий обработки информации для решения задач автоматизированного управления сложными интегрированными производственными комплексами

2. Сформировать, теоретически и методически обосновать принципы целевого управления в условиях действия многопараметрических интенсивных потоков исходной информации в предметной области управляемого объекта.

3. Разработать и обосновать модели управления интегрированными производственными комплексами, реализуемые комплексом современных существующих методов моделирования.

4. Показать, что разработанные модели дополнительно позволяют интеллектуализировать решение задач проектирования, управления и обучения.

5. Практически подтвердить проведенные теоретические и методические исследования на примерах реальных интегрированного производственного комплекса и интеллектуальной компьютерной обучающей системы.

Положения, выносимые на защиту. Обоснование применения метода ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта, включая синтез программного обеспечения для исследования модели предметной области при условии пополнения и доопределения ситуации по линии экспертных

оценок, расширяющих технологические возможности

компьютеризированных комплексов.

Обоснование применения иерархической модели целевого управления интегрированными производственными комплексами, которая при условии древовидной декомпозиции может быть реализована методами формализованного рекуррентного моделирования.

Методы исследований.

Для достижения поставленной цели исследований и решения сформулированных выше задач применялись аналитические и экспериментальные методы исследований. Первые из них включали необходимые положения теорий управления, экспертных систем, множеств, графов, абстрактной алгебры и математической логики, а вторые - имеющиеся и разработанные пакеты компьютерных программ и компьютеризированные технологические линии производства и обучения.

Научная новизна.

1. Проведен критический анализ текущего состояния задач проектирования и управления сложными производственными комплексами в условиях больших потоков информации на основе современных САЬ5-технологий и существующего методического и программного обеспечения с позиций возможности разработки единого подхода к решению производственных и интеллектуальных задач.

2. Теоретически разработан метод ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта, включающий синтез программного обеспечения для исследования концептуальной модели предметной области при возможности пополнения и доопределения ситуации по линии экспертных оценок, расширяющих технологические возможности компьютеризированных комплексов.

3. Предложена и теоретически обоснована иерархическая модель целевого управления интегрированными производственными комплексами, которая при условии древовидной декомпозиции может

N быть реализована методами формализованного рекуррентного

моделирования.

Практическая значимость.

1 .Разработана методика организации управления сложными интегрированными производственными комплексами в условиях воздействия интенсивных информационных потоков.

2. На основе разработанной методики создан и внедрен в производство интегрированный комплекс проектирования и производства радиоэлектронных средств систем связи.

3. На основе разработанной методики и для ее освоения создан и внедрен в технологический и образовательный процессы интеллектуальный контрольно-обучающий комплекс-тренажер для обучения специалистов и лиц принимающих решения.

Достоверность полученных результатов.

Достоверность обуславливается корректным применением теоретических положений, подтверждаемых экспериментальными результатами и практикой эксплуатации внедренных разработок, а также обсуждением хода работ со специалистами и апробацией на специализированных научных конференциях.

Апробация.

Материалы работы докладывались на Международной научно-технической конференции "Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем" -Серпухов 2004 г., на Международном симпозиуме «Надежность и качество». Пенза, 2004, Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем». Пенза, 1998.

Публикации.

Основные положения диссертационной работы изложены в восьми опубликованных работах, подготовленных лично автором и в соавторстве.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Объем диссертации 133 страницы, 25 рисунков и 100 использованных источников, из них 19 -иностранных.

Содержание работы.

Во введении обоснована актуальность тематики работы, изложены цели и задачи проведенных исследований, выделены защищаемые положения, отмечены научная новизна и практическая значимость работы, указана использованная методика исследований и показано распределение материала по главам

В первой главе рассмотрено современное состояние вопросов управления интегрированными комплексами в условиях многопараметрических информационных потоков и проблемы, связанные с многообразием и разнородностью управляемых объектов в условиях больших объемов и интенсивности поступления информации для принятия управляющего решения.

Развитие современных информационных технологий как за рубежом, так и в нашей стране, так или иначе связано с дальнейшим расширением, так называемой, концепции CALS-технологий (Continuous Acquisition Life-cycle Support) для создания, поддержки и применения единой «информационной» модели на всех этапах жизненного цикла продукции -от ее проектирования до эксплуатации и утилизации.

Таким образом, формируется единое информационное пространство, в котором создается и поддерживается информационная модель изделия на протяжении его жизненного цикла.(Пример показан на рисунке 1.)

П роектирование изделия и разработка документации

Маркетинговые

исследования

Разработка

технического

задания

и.

ИНТЕГРИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОНСТРУИРОВАНИЯ тлп и ИНЖЕНЕЙ^ШЗ АНАЛИЗА

^?0»АНЦОЛо

Материально-

техническое

снабжение

ПОДГОТОВКА И ПЕРЕДАЧА ДАННЫХ ОРГАНИЗАЦИИ 1 ОННО ЭКОН МИЧЕСКУЮ СИСТЕМУ ПРЕДПРИЯТИЯ

СИСТЕМА

ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ИЗДЕЛИЯ

Подготовка производства и изготовление

Ремонт и модернизация б

Обучение эксплуатации и эксплуатация

изделия

Рис. 1 Основные компоненты жизненного цикла изделия для формирования единого информационного пространства

В соответствии с международными стандартами ISO жизненный цикл изделия охватывает все стадии жизни изделия — от изучения рынка перед проектированием до утилизации изделия после использования и его компьютерная поддержка строится на основе применения CALS-технологий.

В качестве одного из базовых инструментов реализации CALS-технологий выступают системы класса PDM (Product Data Management), которые проанализированы по всем типам информационных систем управления: Transaction Processing System, Information Provision System и т.д. Особое внимание обращено на интеллектуальные системы (Knowleadge Based System) или системы, основанные на знаниях, для поддержки принятия решения в сложных системах, где необходимо использование знаний в достаточно широком диапазоне, особенно, в плохо формализуемых и плохо структурируемых системах, нечетких системах и при нечетких критериях принятия решения. В мировой и отечественной практике указанные системы могут комбинироваться в различных сочетаниях и результатом такого объединения является компьютеризированное интегрированное производство - Computer Integrated Manufacturing (CIM). Его состав соответствует всем процессам,

входящим в жизненный цикл изделия.

За рубежом используются такие разновидности автоматизированных систем как CAD (Computer-aided Design), CAE (Computer-aided Engineering) и т.п. На данном этапе дальнейшее развитие идет преимущественно путем их комплексирования.

Отмеченная выше унификация требований к информационным технологиям приводит к тому, что функциональные системы этих технологий могут быть построены в форме типовой структуры на основе базовых средств при соблюдении стандартных архитектурных правил, определяющих внешние и внутренние интерфейсы, открытость системы для её развития и модульность построения. Пример типовой структуры функциональной системы информационной технологии приведен на рисунке 2. Основу внутреннего содержания структуры составляют базы данных предметных областей и процедуры обработки. Внешними атрибутами являются входные и выходные документы и пользовательские запросы, реализуемые через средства пользовательского интерфейса.

Информационная поддержка эксплуатационного цикла является прямым продолжением информационных технологий производства и объединяется, как уже отмечалось, единой концепцией CALS -технологий, т.е. непрерывной поддержкой всего жизненного цикла. Конкретные маршруты информационных технологий формируются из диалоговых и автоматических процедур (операций), выполняемых инструментальными средствами на информационных моделях предметных

Пользователь

База данных Пользовательские предметной запросы I области I-*-1

Входные документы Интерфейсы

Рис. 2 Типовая структура функциональной системы информационной

технологии

областей. Маршрут обычно объединяет совокупность процедур

одной функциональной системы Процессы и процедуры объединяются средствами интеграции и образуют в конечном итоге единый интегрированный маршрут - от учёта контрактов и рыночной конъюнктуры до выпуска товарной продукции Пример интегрирующего маршрута информационной технологии управления выпуском радиоэлектронных средств систем связи показан на рисунке 3.

Целью управления в сложных системах указанного типа является достижение системой некоторого заданного состояния, а не компенсация отклонения или возмущения как в классической теории автоматического управления. Это желаемое состояние системы определяется заданным набором параметров, а задачей управления является, соответственно, «приведение» системы из произвольного состояния к заданному набору.

Рис 3 Интегрирующий маршрут информационной технологии управления выпуском радиоэлектронных средств систем связи

Для построения функциональных моделей сложных систем существует специальная методология ГОЕГО. Существуют также методологии для построения информационных моделей, описывающих потоки информации (ЮЕПХ), и динамических моделей, отображающих причинно-следственные связи между объектами системы (ГОЕР/СРЫ) В дальнейшем семейство ГОЕР расширилось, в настоящее время в семейство ГОЕР включается несколько различных стандартов. С помощью

методологий семейства IDEF можно эффективно отображать и анализировать модели деятельности широкого спектра сложных систем в различных разрезах.

В главе описан пример, в котором концептуальная модель данных использует диаграмму «объект-отношение» и представляет собой реляционную модель данных, состоящую из совокупности объектов и связей между ними. Выбор реляционной модели обоснован тем, что связи между объектами обычно кодируются неявно, с использованием общих значений, поэтому реляционная модель сохраняет независимость данных, то есть изменение физических структур хранения влечет минимальные изменения в коде приложений.

Для создания функциональной модели обычно используют методологию SADT, диаграммы потоков данных (DFD), унифицированный язык моделирования (UML) и др. Эти методологии положены в основу инструментальных средств таких систем как Platinum BPwin (Computer Associates), Power-Designer ProcessAnalyst (Sybase Inc.), Rational Rose (Rational Software Corp.) и др.

Следует отметить, что указанные системы представляют собой сложные и дорогостоящие продукты, в которых реализуется внутренняя логика их развития и которые для расширения сферы применения комбинируются между собой с добавлением согласующих авторских доработок. В данной диссертационной работе методология построения информационной технологии рассматривается на примерах проектирования и подготовки производства конструкций радиоэлектронных средств (РЭС) и разработки автоматизированного тренажера.

Во второй главе приведено теоретическое обоснование методов систематизации многоуровневых информационных потоков в задачах целевого управления. Предложено использовать ситуационный подход к концептуальному анализу состояния объекта. В практике информационных технологий приложения данного вида анализа применяются обычно для управления комплексными экспериментальными исследованиями, проектными разработками и многопроцессорными вычислительными и информационными системами и могут определяться как концептуальное моделирование информационных систем (КМИС) В этом случае, концептуальная модель предметной области (КМПО) предназначена для представления знаний об информационных объектах и процессах обработки знаний в разрабатываемой системе обработки информации. Построение концептуальной модели соответствует переходу от описательного представления знаний к их формальному представлению на декларативном языке, допускающем единственную интерпретацию.

Концептуальную модель предметной области описывает кортеж:

5км и t =<Р,0, Нр, Н0, In, Out, s > ,

где Р = {/?,} - множество процессов обработки информации;

0= {Oj} - множество информационных объектов КМПО (данных);

Нр, Н0 - отношения иерархии процессов и информационных объектов; In-, Р -» В(0) - отношения «входные информационные объекты процесса - процесс»;

Ouf Р —> В(0) - отношения «процесс - выходные информационные объекты»;

5 - отношения следования процессов.

Каждый из компонентов модели предметной области, указанных в описании, имеет свою семантическую интерпретацию Здесь можно говорить о двух различных видах интерпретации декларативной и процедурной. Каждый из указанных компонентов модели предметной области имеет оба подхода.

Модель атрибутов в концептуальной модели образуется следующим кортежем

Л кмис ~ <NP, Тр , Пр, N0, То, nu, Ер, Тср, tp, Е0, Те0, t0, Th, thp, tho-N где: Np, Tp - множества имен и типов процессов; No, То - множества имен и типов объектов;

Ер, Тер, Ео, Тео - множества имен и типов исполнителей процессов и объектов соответственно;

Г/,= {&, v, *ju Л' (N - множество натуральных чисел) - множество типов отношений иерархии процессов и объектов;

пр : Р Np\ пр : О N0\ tp : Р Тер\ t0 : О Тео - функции, описывающие текущий набор имен элементов КМПО;

thp : Р ->Th\ tho. О —>Th - функции, задающие отношения иерархии процессов и объектов соответственно.

Имена процессов и объектов могут задаваться с использованием терминов предметной области и отражают смысл соответствующих элементов модели. С точки зрения процедурной интерпретации, имена элементов модели являются комментариями действий по преобразованию информации и алгоритмических структур представления данных.

Сформулированные для концептуальных моделей правила присвоения имен, выбора имен типов, определения иерархических отношений и отношений взаимодействия (декомпозиции и построения шаблонов), описания отношений следования позволяют обеспечить синтаксическую корректность и частичную семантическую целостность модели, контролируют получение модели, пригодной для последующего синтеза процедурных спецификаций.

Анализ разрешимости концептуальной модели проводится путем доказательства утверждений вычислимости вида in(p,), s(p,) => р„ out(p,),

где in{p) - множество входных информационных объектов процессар,; s(p,) - множество процессов, предшествующих процессу р,\ out(p,) - множество выходных информационных объектов процессар,. Базовой основой метода ситуационного управления является применение семиотического подхода к расширению возможностей

традиционной теории управления с использованием формальных (в логическом смысле) моделей.

Формальной моделью называется кортеж

М=<Т,Р,А, П>,

где Г - множество базовых элементов, Р - синтаксические правила, А - система аксиом, П- семантические правила.

В формальных системах Т, Р, А и П остаются неизменными. Все утверждения, выведенные в них в любой момент времени, остаются неизменными, что является ограничением указанных моделей.

Для объектов ситуационного управления такое положение не имеет места. В процессе функционирования системы управления могут корректироваться языки описания ситуаций, изменяться знания об объекте и методах управления им. Это означает, что все элементы, входящие в определение М, могут изменяться в процессе ее функционирования В связи с этим вводится модель вида (5), которая называется семиотической моделью

С = <М, ХТ.ХР.Ха, ХП>.

Здесь %т, Хр, Ха> Хп - соответственно правила изменения Т,Р,А и П. Правила Хг и Хр меняют синтаксис базовых элементов и их совокупностей, правила Ха и Хп - семантику и прагматику совокупностей.

Семиотическую модель можно представить в виде сети, показанной на рисунке 4. Каждая вершина сети представляет собой некоторую формальную систему, а связи между вершинами определяют переходы от одной формальной системы к другой под влиянием изменений х' ■

Рис. 4 Структура семиотической модели.

Семиотическая модель, расширяя диапазон представления ситуаций, потребовала разработки специальных форм ввода и обработки данных при использовании в системе ситуационного управления.

Таким образом, синтез всех изложенных в диссертации положений позволяет сформировать обобщенную структурную схему системы ситуационного управления, приведенную на рисунке 5 Анализатор по текущей ситуации принимает решение о необходимости управляющего воздействия. Если воздействие предлагается, то классификатор относит

ситуацию к одному из классов, соответствующему одному из одношаговых управлений. Решение классификатора передается коррелятору, где хранятся все логико-трансформационные правила, из которых коррелятор выбирает единственное, формирующее управление на объект. При отсутствии правила подключается экстраполятор, который путем расчета или случайного перебора вырабатывает такое управление с учетом последствий.

Рис. 5 Структурная схема системы ситуационного управления.

Причем выборка может не исчерпывать всего многообразия возможных ситуаций, складывающихся на объекте управления.

В процессе функционирования системы ситуационного управления работа по формированию классов ситуаций и уточнению ранее сформированных классов происходит постоянно

Обобщение может происходить на многих этапах, и поэтому исходные описания ситуаций и обобщенные их описания образуют иерархическую структуру, в каждом слое которой находятся описания, полученные из исходных с помощью тех или иных процедур обобщения Иерархичность управления позволяет формировать обобщенные описания за существенно меньшее число шагов, чем в общем случае.

Столь же полезны иерархические описания ситуаций на объекте управления, что определяется структурой самого объекта. Иерархические описания позволяют выделять общие части сравниваемых описаний (и именно эта процедура является центральной во всех методах обобщения в ситуационном управлении) за меньшее число операций.

Процесс управления ИПК представляет собой некоторое действие из множества возможных действий, направленных на реализацию управляющих воздействий. Каждое действие в модели ИПК определяется

состоянием ее элементов и поданным на эти элементы управляющими воздействиями, т е каждому объекту множества сопоставима пара объектов, таких, что один из них принадлежит множеству состояний элементов ИПК, а другой - множеству управляющих воздействий.

Таким образом, множество А определяется декартовым произведением множества и возможных воздействий на исполнительные элементы ИПК и множества 5 возможных состояний исполнительных элементов А = и®8.

Для решения задачи структурного синтеза ИПК необходимо построить модель данной предметной области и соответствующую ей модель ИПК на основе функционально-целевого подхода, задать критерии эффективности функционирования системы, определить механизм построения таких систем на базе предложенных моделей и выбранного критерия. Наиболее подходящими для этого являются формальные рекуррентные модели предметной области интегрированных производственных комплексов, которые основаны на иерархической структуре задач управления ИПК

Пример иерархической модели для представления программ технологического проектирования приведен на рисунке 6.

Иерархическая структура имеет наиболее ярко выраженные командные функции одних позиций по отношению к другим. Нижние позиции являются чисто подчиненными, верхняя позиция - чисто командной. Промежуточные позиции с одной стороны подчиненные, а с другой - командные. Чем выше уровень позиции, тем меньшим числом связей она располагает.

Функционирование модели осуществляется последовательно от самого высокого к самому низкому уровню.

Управляющий алгоритм переходит на 1-й уровень для представления работы программы проектирования - самый нижний уровень иерархической модели для представления программ проектирования Введем системное понятие "элементарная проблемная структура (ситуация)" (ЭПС), с помощью которой будем одновременно описывать как предметную область, так и модели процессов, происходящих при технологическом проектировании. Формально ЭПС представляется в виде Р, = Р,{М,Л), 1=1,2, ...и,

где Р, - ¡-я элементарная проблемная структура;

М1 - множество объектов и понятий в г'-й ЭПС;

Л, - множество отношений между элементами М/.

Таким образом, предметное содержание каждой программы технологического проектирования - совокупность п ЭПС и предметное содержание каждой ЭПС можно без труда добавить и убрать из каждого предметного содержания.

Работа по описанному сценарию обеспечивает, во-первых, то, что программы проектирования могут "перекраиваться" пользователем в зависимости от изменения требований процесса технологического проектирования и начальной постановки проблемы. Во-вторых,

оформление массива содержания предметной области базы данных с произвольным доступом обеспечивает его простую эксплуатацию и высокую степень адаптации, возможность ее многократного использования и унификацию формы записи этих данных в памяти ЭВМ.

ои

4 - й

уровень

I- ДИ I- 3

ВНУ ОИ

ДИ

Процедуры для представления (у праапя ющие алгоритмы)

3 - й уровгнь

ЭПС1

элсз

ЭПС2

ЭПС5

ЭПС4

Логическое описание программы проектирования

2 - й уровень

1 - й уровень

ВНУ

0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

ДИ

ВНУ

ДИ

ВНУ

ДИ

м, ои

м,

Логическое описание предметной области

Предметное

знание

(область)

Рис. 6 Иерархическая модель для представления программ технологического проектирования

В-третьих, работа по такому алгоритму позволяет легко определить процедуры для представления модели процесса технологического проектирования.

простой методики для создания программ технологического проектирования, которая не зависит от уровня технических средств.

Современное производство характеризуется непрерывным изменением целей управления ИПК, изменчивостью условий функционирования ИПК, зависящих от внешних возмущающих условий и от состояния ИПК, требования к действиям по управлению ИПК постоянно изменяются и уточняются. При этом уточняются как состав иерархической модели, так и декомпозиция вплоть до нижнего уровня, заполненного неразложимыми элементами (примитивами, функциональными атомами), с которых и начинается построение системы управления. В результате проведенной декомпозиции задачи формируется дерево действий автоматизированной системы технологического проектирования и определяется набор примитивов и построение виртуальной микроструктуры ИПК производится "снизу - вверх", в направлении, обратном декомпозиции задачи. Рекуррентная декомпозиция целей управления ИПК и действий соответствующей автоматизированной системы на основе функционально-целевого подхода позволяет достаточно легко формализовать задачу структурного синтеза системы управления ИПК, адекватной по структуре задачам соответствующей предметной области.

Таким образом, предложенный подход к моделированию позволяет достичь заданных параметров систем управления ИПК.

Обычно при стандартном подходе к разработке АСУТПП во внимание принимаются только производственные составляющие технологических процессов и в стороне остаются, как правило, такие вопросы как освоение нового информационного уровня системы, появившихся информационных объектов в базах данных, образующих, совместно со связями и процессами взаимодействия, базы знаний. Эти вопросы относят к тематике искусственного интеллекта, где использование знаний - это создание специализированных моделей и языков для представления знаний в ЭВМ, а также программных и аппаратных средств, для их преобразования (пополнения, логической обработки и 1.д). В рамках данной работы, для полного замыкания цикла АСУТПП крупного ИПК решена задача разработки интеллектуальной компьютерной обучающей системы (ИКОС) - тренажера для освоения пользователями новой системы управления и ее развития с темпом не задерживающим (или минимально задерживающим) технологический процесс.

Это становится возможным, если к процессу обучения применить подходы, изложенные в предыдущих параграфах данной работы.

Проблема обучения может быть сформулирована как проблема моделирования управляющего процесса адаптации к индивидуальным начальным и потенциальным (творческим) характеристикам обучаемых с учетом требований внешней среды.

Построение структурной модели интеллектуальной компьютерной обучающей системы базируется на функционально-целевом подходе, в

концепции управления индивидуальным обучением через целеполагание и соответствие целей ИКОС функциям предметной области. Такое соответствие обеспечивает как формальную постановку задачи анализа и принятия решения, так и практическую реализацию задач синтеза структуры ИКОС и алгоритмов обучения в смысле заданных критериев.

Формально рекуррентные модели предметной области и системы обучения основаны на иерархической структуре задач обучения Такая структура заложена в самом понятии сложной системы, глобальная цель функционирования которой разбивается на подцели, рассматриваемые как единое понятие, включающее в себя совокупность подцелей Процесс обучения представляет собой иерархическую совокупность целей и задач, решаемых совокупностью разработанных в диссертации методов Задачи, решаемые в подпроцессах, в свою очередь, разбиваются на подзадачи. Такое разбиение возможно вплоть до достижения неделимых с точки зрения обучения подзадач. Приведенная на рисунке 7 декомпозиция иллюстрирует общий характер разукрупнения процесса обучения.

Формирование знаний о предмет Сл

Анализ знаний обучаемого о предмете О-

Формирование знаний обучаемого О?

Решение проблемной задачи С г;

Формирование обучающих страте! ий О-.

Доучивание

учебного материала Ол

Рис. 7 Часть дерева декомпозиции задачи обучения

В диссертации подробно описан рекуррентный процесс детализации исходной функции вплоть до достижения уровня «примитивов» - элементарных функции При этом определяется топология на множестве функций, базой которой является множество примитивов. Создание

формальной рекуррентной модели организации действий при разработке ИКОС аналогично созданию ее в многоуровневых автоматизированных системах управления ИПК.

В третьей главе на примерах показана практическая реализация разработанных методов целевого управления сложными интегрированными комплексами

В качестве одного из примеров реализации данного подход а приведена задача автоматизации проектирования вибронагруженных элементов конструкций РЭС. Суть ее заключается в функциональном объединении проектирующей подсистемы синтеза проектных решений и экспертной подсистемы, которая осуществляет их анализ и организует взаимодействие с пользователем, являясь при этом инвариантной по отношению к используемым математическим моделям и методам синтеза.

В предложенной конфигурации программный модуль может автоматически определять тип головного приложения (P-CAD различных версий, Accel EDA или какая-либо другая программа САПР) и обучаться для дальнейшей работы с этим приложением Для вычисления резонансных характеристик имеется открытая база данных по массам элементов, пополняемая и обновляемая (даже через Интернет) Возможно подключение базы данных по надежности различных компонентов и других баз по необходимости.

На сегодняшний день существует много средств для проектирования и разработки печатных плат со стандартными требованиями, дополнением к которым, в соответствии с изложенной ранее информацией, был разработан пакет программ «VuPlat» дополнительно проверяющий печатные платы на вибропрочность. Этот пакет программ связан с наиболее современным программным обеспечением P-CAD 2001 (Accel EDA), который имеет свой интерфейс DBX для связи с внешними программами. Алгоритм согласования программ в единой автоматизированной технологии показан на рисунке 8. Пример результата применения показан на рисунках 9 и 10. На первом приведены исходные данные деталей, установленных на конкретной печатной плате, а на втором графически - расчет вибронагрузок с выделением областей перегрузок относительно заданных значений.

Характеристики установочных элементов, параметры платы, заданные значения хранятся в соответствующих файлах базы данных и изменяются и пополняются независимо от технологических процессов использования их при работе управляющих моделей.Работоспособность предложенных методов подтверждается экспериментальными данными и результатами заводских испытаний (завод "Звезда" - г. Сергиев Посад, ОАО "КБ ДЕТАЛЬ" - г Каменец-Уральский, ПО "ЭРА" - г.Пенза, ИнИС ВВТ - г.Москва).

Вторым примером, подтверждающим расширение технологических возможностей разработанных методов является построение структурной модели интеллектуальной компьютерной обучающей системы, которая

базируется на функционально-целевом подходе, в концепции управления индивидуальным обучением через целеполагание и соответствие целей ИКОС функциям предметной области. Такое соответствие обеспечивает

формальную постановку

г'Начало

ОВХ5(аС. =ОрепОвв1дп

Функция подключении к

первому потоку ганных РСАО

Да

Ист

| овхзм:=Се«1.оуетет

I Функция определяет кпордИ|ыты печатной платы

ОВХ51а1. =ТС1озе0ев1дп Фуккция закрывает по^ок данных РСАО

ивхЫаС; =ОрепОв51дп

Функция подключения ко нтором^ потбку лэнных РСАО

Да

РВХБ1я1 О

Нет

0ВХ5Га1г- ^ЯсЫСатр

Функци« опрелс.яййг координаты наоосных элемент

■—

ОВХЗД:. -ТОозеОезйдп

Функция закрывает потук данных РСАО

Конец

Рис. 8 Алгоритм работы модуля согласования

как

задачи анализа и принятия решения, так и практическую реализацию задач синтеза структуры ИКОС и алгоритмов обучения, оптимальных в смысле заданных критериев. Общая модель ИКОС основана на формализации процесса обучения как процесса целенаправленного пополнения аппарата понятий и совершенствования базы знаний обучаемого.

Состав ИКОС включает в

себя:

а) информационно поисковую систему, отвечающую на вопросы обучаемого;

б) объединение автоматизированного обучения с автоматизированным обслуживанием пользователя, причем под обслуживанием понимается режим программного управления работой пользователя по уточнению формулировки задачи, конструированию и тестированию программы ее решения, подготовки и вводу исходных данных, выполнению вычислений,

в) сочетание самостоятельной работы пользователя в режиме разделения времени с автоматизированным обучением и/или обслуживанием;

г) в ИКОС установлена система запоминания результатов контрольных проверок, проведения опросов по данным темам.

.(Я ЛМЩА

ящ&ь

■) Р.ГГ|Л 1II ,е X - 1000 ввдп чпе у = ¿313 Рос! №®,х..» №15 Вгеачыпй.у л 2300

рл Получаем координаты линий №МТу(эа платы

Ипо.х = шоп Веп1пипв,у = 2313 Гпс) И^й ^ е'мив

.¡У ч;

I г г.; I

¿ЙДи.о'-мйй®!;

Рис. 10 Отмеченные зоны виброперегрузок.

С учетом изложенных выше требований и на основе теоретических исследований, представленных во второй главе данной диссертации, была разработана специализированная интеллектуальная контрольно-обучающая система RADAR, обобщенная структура которой показана на рисунке 11. ИКОС осуществляет поэтапный контроль за ходом рассуждений, предлагает дополнительный вариант решения, позволяет перебрать все возможные пути решения и выполнить их сравнительный анализ.

Опаженная " " —

Корректировка

ошибок

I неадекватности

программа

Семантика

I Анализатор1

I |прагматики -

Условия , , ■-' 1 .

,---1 Студенческая--J--t-

задачи >--- _ ¡

— - I Репетитор ¡ -

программа ¡ г ,

Неправильное! понимание

Примеры — Вопросы

Рис. 11 Обобщенная структура системы RADAR

Процесс обучения выглядит так: ставится частная задача с конкретной целью обучения. Задача формулируется таким образом, чтобы возникла проблемная ситуация. Содержание постановки задачи нацеливает обучаемых на формирование гипотез, с чего и начинается процесс решения. После анализа задачи и способов решения обучаемый осуществляет пробные шаги в реализации выбранного способа. Если он выбрал адекватный вариант решения, то осуществляется анализ смыслового содержания ответа. Если обучаемый дал допустимый ответ, но не лучший, ИКОС указывает ему на приемлемость, однако рекомендует получить более правильный вариант ответа. Если выбранный вариант неприемлем, то обучаемому сообщается об этом, а факт выбора неправильного пути фиксируется. В процессе решения по запросу могут выдаваться подсказки или пути решения задачи в зависимости от начального уровня подготовки обучаемого. Если обучаемый успешно справился с текущей задачей, то ставится задача более высокого уровня сложности. Процесс обучения проходит как процесс накопления основных понятий обучаемого. Процесс заканчивается при совпадении множества основных понятий обучаемого и обучающего. Основные понятия отражают цель обучения на каждом шаге. Уточняющие понятия не имеют самостоятельного значения и играют роль

признака, что облегчает задачу адаптации, а следовательно, и определяют последовательность обучения.

Система обучения внедрена в учебный процесс Пензенского государственного университета на кафедре конструирования приборов и на ПО «ЭРА» для обучения лиц принимающих решения в рамках использования АСУТПП, разработанной с использованием материалов данной диссертации.

Основные выводы результаты диссертационной работы.

1. На основе современных CALS-технологий и существующего методического и программного обеспечения проведен анализ текущего состояния задач проектирования и управления сложными производственными комплексами в условиях больших потоков информации с позиций возможности разработки единого подхода к их решению.

3. Предложена и теоретически обоснована иерархическая модель управления интегрированными производственными комплексами, которая при условии древовидной декомпозиции может быть реализована методами формализованного рекуррентного моделирования.

4. Показано, что объединенная методология экспертных систем совместно с методами информационных моделей и моделированием логических процессов приводит к интеллектуализации решения задач проектирования, управления и обучения.

5. Созданы и внедрены интегрированный комплекс проектирования радиоэлектронных средств систем связи и контрольно-обучающая система-тренажер, разработанные на основе проведенных теоретических и методологических исследований.

Перечень работ автора.

1 Чернецов В.Ф. Анализ обучаемости человека в системе «человек-машина» Труды международного симпозиума «Надежность и качество». Пенза, изд-во ИИЦ, 2004, с. 377-380.

2 Гришко А.К., Чернецов В.Ф. К проблеме организации управления сложными системами. / Сб. трудов международной научно-технической конференции "Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем" - Серпухов 2004 г. с. 223 - 227

3. Тюрина JI.A., Чернецов В.Ф. К проблеме синтеза системы взаимосвязанных моделей сложных изделий Сб. трудов международной научно-технической конференции "Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем" - Серпухов 2004 г с. 228 - 230

4. Юрков Н.К., Гришко А.К., Чернецов В Ф. Системно-кибернетический подход к проблеме управления сложными распределенными системами. Труды международного симпозиума «Надежность и качество». Пенза, изд-во ИИЦ, 2004, с. 65-72.

5. .Борисов Е М., Хохлов В Ф., Смирнов А.Н., Чернецов В.Ф. Математическая модель оценивания предельного значения минимальной дальности обнаружения телевизионного средства круглосуточного действияМежвуз. сб. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС. Вып. 12. Пенза, изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004, с. 234-236.

6 Борисов Е.М, Кот A.B., Чернецов В.Ф. Математическая модель оценивания глубины проникновения объектов вторжения в контролируемую зону системы охраны, оснащенную телевизионным средством на базе рубежно-площадного метода построения системы Межвуз. сб. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС. Вып. 12 Пенза, изд-во Пенз. гос ун-та, 2004, с. 167-169.

7. Хохлов В.Ф., Резепов Е.В , Смирнов А Н., Чернецов В.Ф Особенности р>бежно-площадного метода построения телевизионного автоматизированного средства обнаружения и наблюдения. Межвуз. сб. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС. Вып 12. Пенза, изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004, с. 237-244.

8 Кожевников А.Ф., Пискарев ЮИ, Чернецов В.Ф Автоматическое регулирование перетока мощности линии энергопередачи энергосистем Сб. докладов международной НТК «Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем» Пенза, изд-во Пенз гос. ун-та, 1998, с. 193-194.

Отпечатано с готового оригинал-макета

Подписано в печать 26-о*/.р£- формат 60x90 1/16. Бумага 80 г/м2 Гарнитура «Тайме». Ризография. Усл. печ. л. 4 Тираж 'ICO jk3. Заказ Ч5~

Издательство Московского государственного университета леса. 141005, Мытищи-5, Московская обл., 1-я Институтская, 1,МГУЛ. Телефоны: (095) 588-5762,588-5348, 588-5415. Факс: 588-5109. E-mail: izdat@mgul.ac.ru

i-7899

РНБ Русский фонд

2006-4 5152

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Чернецов, Виктор Федорович

Введение

Глава

Современное состояние и проблемы управления интегрированными комплексами в условиях многопараметрических информационных потоков.

1.1 Информационное обеспечение целевого управления сложными интегрированными комплексами и тенденции его развития.

1.2 Типовые структуры и методы функционирования информационных компонент систем управления в основных звеньях сложных комплексов.

1.3 Основные проблемы комплексирования многопараметрических информационных потоков в задачах управления и постановка темы исследований.

Теоретическое обоснование методов систематизации многоуровневых информационных потоков в задачах целевого управления.

2.1 Концептуальный анализ состояния объекта в рамках ситуационного подхода.

2.2 Иерархическая модель системы управления ИПК, ее декомпозиция и рекуррентное оценивание ее параметров.

2.3 Ситуационный подход и рекуррентные модели управления в нестандартной предметной области. л = Р,{ММ, /=1,2,.л, где Р1 - 1-я элементарная проблемная структура; М1 - множество объектов и понятий в /-й ЭПС; R¡ - множество отношений между элементами М". Таким образом, предметное содержание каждой программы технологического проектирования - совокупность п ЭПС. Предположим, что М( представляет собой где V,- - подмножество вопросов для определения начального уровня (статуса) (ВНУ) для / - й ЭПС; /, - подмножество с основной информацией (ОН) для / - й ЭПС; % - подможество задач (3), вопросов, случаев, ситуаций, моделей и т.д. для / - й ЭПС; Д - подмножество дополнительной информации (ДИ) для / - й ЭПС.

Таким образом, предметное содержание каждой ЭПС можно без труда добавить или убрать из каждого предметного содержания.

Таким образом, работа по описанному сценарию обеспечивает, во-первых, то, что программы проектирования могут "перекраиваться" пользователем в зависимости от изменения требований процесса технологического проектирования и начальной постановки проблемы. Во-вторых, оформление массива содержания предметной области базы данных с произвольным доступом обеспечивает его простую эксплуатацию и высокую степень адаптации, возможность ее многократного использования и унификацию формы записи этих данных в памяти ЭВМ. В-третьих, работа по такому алгоритму позволяет легко определить процедуры для представления модели процесса технологического проектирования.

Кроме этого, появляется возможность использования одного предметного содержания (например, базы оборудования, инструмента или материала) для различных предметных областей, а также разработки простой методики для создания программ технологического проектирования, которая не зависит от уровня технических средств.

Глава 3 Практическая реализация разработанных методов целевого управления сложными интегрированными комплексами.

3.1 Интегрированный комплекс проектирования радиоэлектронных средств систем связи.

3.2 Система автоматизированного обучения пользователя.

Введение 2005 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Чернецов, Виктор Федорович

Современный этап развития и дальнейший прогресс постиндустриального общества характеризуется резким ростом количества и скорости поступления информации, необходимой для нормального функционирования и взаимодействия всех общественных институтов. Большие объемы информации, многообразие ее видов, высокие темпы поступления порождают проблему ее адекватного анализа, особенно при ограничении времени и повышенной ответственности принятия решения. Эта проблема значительно усложняется, например, при управлении крупными производственными комплексами, интегрирующими все технологические процессы от проектирования до утилизации по окончании жизненного цикла изделия, и в ряду других применений, где анализ разнородной информации требует системного подхода для принятия решения, обеспечивающего достижение поставленной цели. Таким образом, эта проблема в целом, специфичная для конкретных областей информационного обмена, является актуальной и предоставляет обширное поле деятельности для научных исследований при решении задач совершенствования методов целевого управления интегрированными производственными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков.

Дополнительно актуальность темы подчеркивается тем обстоятельством, что современное индустриальное общество поддерживает идею создания единой информационной инфраструктуры на базе международных стандартов информационных моделей. Это обеспечивает полное информационное взаимодействие между всеми членами индустриального общества, включая проектные и производственные фирмы, службы сервиса и конечных потребителей. Эти аспекты развития промышленных информационных технологий нашли отражение в концепции создания, поддержки и применения единой «информационной» модели на всех этапах жизненного цикла продукции - от ее проектирования до эксплуатации и утилизации, так называемых, CALS-технологий (Continuous Acquisition Life-cycle Support) [17],[33] которые являются объединяющими для всех исследователей этого направления.

Проблемам системного анализа, обработки информации и управления сложными системами посвящены основополагающие работы как многих отечественных ученых: Е.М.Борисова, А.С.Бугаева, Ю.Х.Вермишева, Ю.Б.Зубарева, В.Н.Волковой, А.А.Денисова, Ю.И.Дегтярева, С.В.Емельянова, В.А.Каштанова, Н.Н.Моисеева, Е.И.Перовской, В.А.Путилова, А.П.Реутова, Н.Н.Новикова, Н.А.Северцева, Г.С.Садыхова, А.И.Уемова, В.В.Фильчакова, Б.С.Флейшмана и др., так и зарубежных: Дж. Кантера, Дж. Клира, К.Негойце, М.Месаровича, И.Такахары, Ч.Мидоу, Д.Дж.Уайлда, П.Уинстона и др.

Целью данной диссертационной работы является разработка и исследование методов целевого управления интегрированными комплексами на основе системного анализа в форме ситуационного подхода к концептуальному описанию состояния объектов как источников многопараметрических информационных потоков.

В первой главе диссертации на основе рассмотренных научных публикаций дана оценка современному состоянию вопросов управления интегрированными комплексами в условиях больших объемов разнородной информации.

Показано, что современные предприятия (на примере изготовления радиоэлектронных средств связи) представляют собой сложные системы -интегрированные производственные комплексы, включающие подсистемы автоматизации планирования и управления, управленческие информационные системы, используемые в масштабе всего предприятия, а также интегрированные системы автоматизированного проектирования и технологической подготовки производства (САПР/АС ТПП) [39], [52]. В зарубежной литературе пользуются терминами Computer Integrated Manufacturing (CIM) и Integrated Computer Aided Manufacturing (ICAM) [93],

100]. Комплексный характер функционирования ИПК на основе использования разнообразных прикладных программ, с привлечением на всех этапах работ больших инженерных и управленческих коллективов, определяет актуальность единого подхода к организации его управления. Подход должен обеспечивать получение экономического эффекта при сокращении сроков проектирования, технологической подготовки производства и выпуска продукции, что невозможно без рационального использования информационных, материальных и людских ресурсов при организации планирования и управления ИПК, без реализации качественно новых производственных проектов путем адаптации и автоматизации выработки управленческих решений. Развитие современных информационных технологий (ИТ) связано с дальнейшим расширением интеграционных процессов как по интеграции самой производственной среды, так и в области поддержки постпроизводственных этапов жизненного цикла объектов промышленного производства (отражённых в концепции CALS-технологии). Это позволяет создать непрерывный процесс «проектирование - производство - эксплуатация» и объединить на этой основе в одну технологическую цепочку создателей и потребителей промышленных объектов. Внедрение CALS-технологий подразумевает наличие подготовленного инженерно-технического персонала. Принимая во внимание существующий уровень подготовки инженеров и технологов в области информационных технологий, освоение сложных CAD/CAM/CAE и подобных систем приводит к необходимости применения информационных технологий при обучении персонала и, конкретно, лиц, принимающих решение (ЛПР) [10],[81].

Анализ современного состояния и перспектив развития методов управления распределенными ИПК показывает актуальную необходимость применения средств автоматизации управления подобными сложными системами. Обзор существующих типовых программных средств (ПС) управления проектами, таких как: Microsoft Project, Time Line, Project Expert,

Primavera Project, Project Scheduler, CA-SuperProject, TurboProject Professional, SureTrack Project Management и других - позволил классифицировать технологии управления и базовые функциональные возможности рассмотренных программных средств (ПС) [82,[93]. Процесс управления включает большое количество дискретных управляющих воздействий, осуществляемых на разных уровнях организации ИПК, и представляет собой некоторое действие из множества возможных действий, направленных на достижение определенной цели. При этом каждое действие системы управления ИПК определяется состоянием его элементов и поданными на эти элементы управляющими воздействиями, т.е. каждому объекту множества сопоставима пара объектов, таких, что один из них принадлежит множеству состояний элементов ИПК, а другой - множеству управляющих воздействий [83]. Методы функционирования информационных компонент систем управления в основных звеньях сложных комплексов рассматривается как технологический процесс сбора, обработки и представления информации, необходимой для выработки управляющих воздействий. При этом отмечено, что недостатком существующих систем управления (СУ) является то, что они реализуют технологические алгоритмы, в которых задаются в основном защиты, блокировки и контуры локального автоматического регулирования и т.п., то есть - технические параметры. При этом формирование структуры ТП (структуры конкретного материального потока) возлагается на оперативный персонал и средства дистанционного управления отдельными исполнительными механизмами. При таком подходе эффективность управления процессами в целом определяется квалификацией персонала (его носителя), а информация о ходе процесса (структуре, задействованных ресурсах, времени формирования, выполнения, результатах и т.п.) оперативно недоступна вышестоящим информационным системам, какие бы глубокие и продвинутые средства не привлекались для интеграции таких систем. Фактически оперативность и точность решения задач управления структурой потоков зависит от субъективного фактора. Следствием этого являются многочисленные потери в технологии. Достоверно известно, что большинство сбоев в производственной среде обусловлены ошибками персонала. В то же время современные программные средства в значительной мере пока не универсальны [27].

Таким образом, отсюда вытекает необходимость разработки нового программного комплекса, построенного на информационной модели описания сложной системы, которая более удобна для создания, проверки и отладки алгоритмов функционирования и управления ИПК.

Во второй главе диссертации изложено теоретическое обоснование разработанных методов систематизации многоуровневых информационных потоков в задачах целевого управления интегрированными производственными комплексами.

Предложено и теоретически обосновано применение ситуационного подхода к описанию многоуровневых информационных систем на основе концептуальной модели информационных систем (КМИС) при создании интегрированной среды управления сложными производственными комплексами, основанной на решении проблемы интеграции в единую систему моделей, различных по структуре и используемым методам на базе разработки концептуальной модели предметной области (КМПО), включающей все этапы жизненного цикла изделия. С использованием теории множеств и теории сетей доказана возможность иерархической стратификации сложных систем с сохранением интерактивного управления подсистемами и связями для отслеживания динамики изменения ситуаций.

Здесь же представлены разработанные методы алгоритмизации и программирования ряда систем управления в условиях многопараметрических информационных потоков.

Рассмотрены методы выбора иерархической модели, ее декомпозиции и построения формализованных рекуррентных моделей систем управления интегрированным производственным комплексом, а также алгоритмический и программный синтез автоматизированной (интеллектуальной) контрольно-обучающей системы.

Иерархическая модель состоит из укрупненных сгруппированных уровней, каждый из которых содержит набор элементарных проблемных структур, позволяющих пользователю проводить декомпозицию и в интерактивном режиме изменять предметное содержание любого уровня при относительном постоянстве связей между уровнями (преимущественно стабильные производственные процессы).

Рекуррентные модели описывают преимущественно проектные этапы при организации технологических производственных процессов, когда виды операций, состав сотрудников и связи между ними еще не установились, что математически представляется теорией графов.

Синтез автоматизированной (интеллектуальной) контрольно-обучающей системы базируется на применении разработанного функционально—целевого подхода к индивидуальному обучению как к процессу управления с соответствующей заменой предметных критериев. При этом формально рекуррентные модели предметной области в системе обучения основаны на иерархической структуре задач обучения.

В третьей главе диссертации приведены примеры практического подтверждения разработанных теоретических и методических положений. Иерархическая и рекуррентная модели целевого управления интегрированными производственными комплексами применены при проектировании технологических процессов и управлении производством радиоэлектронных средств систем связи. Реализация и внедрение результатов диссертационной работы в виде программных систем, специализированных для решения следующих задач: моделирования надежности пластинчатых конструкций РЭС при механических воздействиях, синтеза интеллектуальной компьютерной обучающей системы, а также создания комплекса автоматизации технологической подготовки «ТЕХНОЛОГ». Результаты диссертационной работы внедрены на заводе «Звезда» (г. Сергиев Посад), ОАО «КБ ДЕТАЛЬ» (г. Каменск-Уральский), ПО «ЭРА» (г. Пенза), ИнИС ВВТ (г. Москва), а также в учебный процесс на кафедре конструирования и производства радиоэлектронной аппаратуры ПГУ.

В заключение кратко представлены основные научные и практические выводы-результаты выполненной диссертационной работы.

Материал диссертации позволяет отразить формальные требования в следующем виде.

Цель работы.

Задачи исследований.

Положения, выносимые на защиту.

Обоснование применения метода ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта, включая синтез программного обеспечения для исследования концептуальной модели предметной области при условии пополнения и доопределения ситуации по линии экспертных оценок, расширяющих технологические возможности компьютеризированных комплексов.

Методы исследований.

Для достижения поставленной цели исследований и решения сформулированных выше задач применялись аналитические и экспериментальные методы исследований. Первые из них включали необходимые положения теорий управления, экспертных систем, множеств, графов, абстрактной алгебры и математической логики, а вторые -имеющиеся и разработанные пакеты компьютерных программ и компьютеризированные технологические линии производства и обучения.

Научная новизна.

1. Проведен критический анализ текущего состояния задач проектирования и управления сложными производственными комплексами в условиях больших потоков информации на основе современных САЬБ-технологий и существующего методического и программного обеспечения с позиций возможности разработки единого подхода к их решению производственных и интеллектуальных задач.

Практическая значимость.

Достоверность полученных результатов.

Апробация.

Материалы работы докладывались на Международной НТК "Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем" - Серпухов 2004 г., на Международном сипозиуме «Надежность и качество». Пенза, 2004, Международной НТК «Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем». Пенза, 1998.

Публикации.

Основные положения диссертационной работы изложены в восьми печатных публикациях, подготовленных лично автором и в соавторстве и приведенных в конце реферата.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованных источников. Объем диссертации 133 страницы, 25 рисунков и 100 использованных источников, из которых 19 иностранных.

Заключение диссертация на тему "Разработка и исследование методов целевого управления интегрированными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков"

Результаты работы модуля иллюстрируются рисунками 20 + 23.

На рисунке 20 показан пример печатной платы РЭС, полученной с помощью пакета Р-САО 2001.

Рис. 20 Вид печатной платы РЭС в пакете Р-САО 2001.

Окно модуля согласования Р-САО 2001 с пакетом УЦРЬАТ приведено на рисунке 21. Из рисунка видно, что в модуль согласования вводятся данные элементов, устанавливаемых на плате и окно приобретает вид, показанный на рисунке 22. Эти данные являются исходными для работы пакета УУРЬАТ.

3 Модуль еШНЙГШн! Р САП с VUPl Al ^ gj

Файл Сграекэ

Hf Поэ. Марлг Xmm Y'-min У-тэх Watjea л

1 fc» ; CAP3J gggg ; Щ. 3Sj l/G f Г -. . ------. Щ j C13 CAP300 1533.39 3214.09 1633,39 3314.09 3.5 i cü САГ300 3134,61 , , 24B9.I39 323.4 61 2589.09 3.5

J C17 C4P300 4259,61 2489.09 43ЙГ-Й 2589^9 3.5

C14 СДР300 1533,35 2614.09 1633.39 2714.03 3.5 в üT CAPS® „. . ,. . 2S33.39 42бШ 2933.39 -'■ ■. . .n - 4384.09 ,. . . 3.5 t U4 LAPJWJ íBieí 4214,03 4314.00 Щ

А U12 LCOORVR44 351192 3094.09 3633 92 3244.09 15

T P1 CQNN20F 1194.61 Щ0Э i m& 3263,09 4.6

F С 21 СДРМ0 " 4553.61 4 214.09 1059.61 4314.09 3,5 i C23 POIXAP 1033.33 2463.09 /293 ЗЭ 27Б3.09

Л i4t.it 1 Гроф^^кзд rífoepjj 1 j;iñM кгюрдй f">ti .i линий контура ппаты iГ'-jqhL¡ne.x 1000 <3eginLine.y =2315 EndLIrie.x - 1015 End'.L-lno.y ■ 2300 л v : i у/ Я погубить дачньй tjr Сохранить данные " .

IL ftbixoa J

Рис. 22 Вид экрана монитора с исходными данными для работы пакета

УЦРЬАТ.

Графическая интерпретация результатов автоматизированной оценки динамического анализа конструкции при вибрационных нагрузках в заданном диапазоне, приведена на рисунке 23. Здесь показаны расчетные области неблагополучные с позиций локальных механических напряжений, в которых величина параметра выходит за рамки, предусмотренные конструкторской документацией. пли - - Г '.-':■-.■» я-и > V ■ - ■> .

М? '■■'. ""'у п. сомлсоилнч* Р-САО с УЦРШ . 831 р Й

РВДВДМгс Ш» . яЛ I в&гйг " : ' ■ К ■ -'1М »УВ- V ->■ г ?. г,: ■ □ , и Г) п -1 -.■-.-"¡г1 '-Г л • . • !—1 ' • -г ^ ¿гТ

•• ^ I ■ -. ф ■■ "■ V'¿Ли Г

ШШШ■ л ' $ - ■ %- вд■■ -'&

П ' Ь и - п "■:■ ¿'^ЙЙЙ, '.О : "Т. '• '• • 'С:;: Г -.- .• Ы ■ г;-'.! г--:''-.

Ж', т 1

Получаем координаты линчи контура платы

Ведт 1пе.х = 1000 ВедИ ¡.те.у = 2315 Епс) Ьюе.л = 1015 Впб ||пе,у = 2300 V 'V "

У ГЬлу'чигь дзнн^, ¿охранить данные

Цвучод

Рис. 23 Графическая интерпретация результатов работы пакета

УЫРЬАТ.

Таким образом, приведенный практический пример свидетельствует о том, что исследование предметной области моделирования интегрированных производственных комплексов [1 существующих компьютеризованных методов, пригодных для использования в этой области, позволило сформулировать основную проблему моделирования ИПК как проблему интеграции в единую систему моделей, различных по структуре и используемым методологиям, и разработать базовые требования к программной системе анализа и прогноза состояния таких объектов.

В данном примере применены и подтверждены теоретические и методические результаты по основным рассмотренным позициям: поддержка открытой иерархической модели предметной области; всесторонняя автоматическая проверка логической корректности модели путем: типизации ее компонентов; наличие средств анализа пространственно-зависимых данных; поддержка анализа различных возможных ситуаций и сценариев развития объекта; автоматическая генерация структур данных для проведения и представления результатов моделирования; автоматический синтез процедурных спецификаций на выполнение конкретного варианта расчетов; автоматический синтез исполнительной среды моделирования; автоматизированный синтез проблемно-ориентированных прикладных систем; автоматизация всех стадий проектирования (управления) с обеспечением максимального сервиса непрограммирующему пользователю.

Указанное соответствие подтверждается экспериментальными данными и результатами заводских испытаний (завод "Звезда" - г. Сергиев Посад, ОАО "КБ ДЕТАЛЬ" - г. Каменец-Уральский, ПО "ЭРА" - г.Пенза, ИнИС ВВТ - г.Москва).

3.2 Система автоматизированного обучения пользователя.

Как показывают теоретические исследования, приведенные ранее, для создания интеллектуальной контрольно-обучающей системы наиболее целесообразно использовать процессуальное рассуждение, в ходе которого рассматриваются различные аспекты знаний, целей и возникающих гипотез [16],[45],[71].

Отсюда вытекает, что в основе интеллектуальных систем должны лежать принципы любознательности, децентрализации, доступности знаний, практической рефлексии [7]. Логический вывод должен оставаться в прежнем арсенале средств интеллектуальной системы, но всего лишь как один из модулей системы наряду со многими другими средствами [44].

Построение структурной модели интеллектуальной компьютерной обучающей системы базируется на функционально-целевом подходе, в концепции управления индивидуальным обучением через целеполагание и соответствие целей ИКОС функциям предметной области [99]. Такое соответствие обеспечивает как формальную постановку задачи анализа и принятия решения, так и практическую реализацию задач синтеза структуры ИКОС и алгоритмов обучения, оптимальных в смысле заданных критериев. Общая модель ИКОС основана на формализации процесса обучения как процесса целенаправленного пополнения аппарата понятий и совершенствования базы знаний обучаемого [30].

При работе над сверхзадачей необходимо ее разбить на более мелкие части, для чего необходимо выявить главную задачу и ряд подзадач, даже еще более мелких подзадач. Система должна откликаться на разнородность главных задач и тем самым появляется возможность повышения эффективности применения систем обучения (сверхзадача - система, подзадачи - обучение технологов, конструкторов, экономистов, организаторов производства и т.п.).

Состав ИКОС должен включать в себя: информационно-поисковую систему, отвечающую на вопросы обучаемого; объединение автоматизированного обучения с автоматизированным обслуживанием пользователя, причем под обслуживанием понимается режим программного управления работой пользователя по уточнению формулировки задачи, конструированию и тестированию программы ее решения, подготовки и вводу исходных данных, выполнению вычислений; сочетание самостоятельной работы пользователя в режиме разделения времени с автоматизированным обучением и/или обслуживанием; в ИКОС должна быть внедрена система запоминания результатов контрольных проверок, проведения опросов по данным темам [3].

Рассмотрим аппарат проектирования алгоритмов взаимодействия пользователя и ЭВМ [4],[41],[71].

Выделены пять основных классов режимов взаимодействия пользователя и ЭВМ при решении задачи. Каждый из них не зависит от задачи и определяется целью взаимодействия: целью - передать задачу партнеру; целью - выполнить решение задачи, переданной партнером; целью - решить задачу совместными усилиями; целью - усовершенствовать свои знания и умения за счет усвоения знаний партнера; целью - обучить партнера своим знаниям и умениям. Совокупная структура ИКОС должна включать в свой состав: специалиста по предмету, способного решать поставленные задачи; каталог ошибок, где представлены все возможнее отклонения от правильного результата (по сравнению со специалистом); модуль обучения - экспертную систему, предназначенную для преподавания.

Система обеспечивает выполнение следующих функций: по поведению пользователя определяет, что ему известно и какие недочеты или ошибки ему присущи; рассматривает вопрос о том, в какой момент следует прервать процесс решения задачи и что при этом нужно сообщить обучающемуся; осуществляется подбор задач, которые надлежит решить пользователю, и когда следует переходить к изучению нового материала.

Такие решения принимаются на основании некой внутренней модели знаний, которыми располагает обучающийся, и испытываемых им затруднений, что позволяет учителю организовать обучение в зависимости от индивидуальных особенностей студента.

Система должна иметь интерфейс. Необходимо учитывать особенности общения человека с машиной, т.е. предусмотреть, как придать информации форму, понятную для обучающегося, как задавать ему вопросы и как обеспечить возможность ввода в систему его ответов, а также решить, что именно должно размещаться на экране дисплея.

Подсказки в виде вопросов или напоминаний о преследуемых на этом этапе целях, пошаговая проработка требуемого алгоритма учителем и др., все это осуществляется в режиме планирования, в который система переходит в случае затруднения обучающегося. При необходимости учитель сам может достроить небольшой отрезок программы, тем самым, давая возможность учащемуся продолжить программирование.

Главное в интерфейсе - структурный редактор, через который в машину вводится программа. Редактор уравнивает число скобок и указывает позиции для размещения аргумент каждой функция. Это освобождает обучающегося от необходимости отвлекаться на синтаксис, а сосредоточится на смысловой нагрузке задачи.

Для ввода и хранения правил, вопросов-подсказок и переводов в форме текстовых файлов используется стандартный текстовый экранный редактор.

Нужна стандартная программа для считывания лексем из файла входных данных.

Нужны программы обработки списков и управления памятью. Надо иметь стандартную процедуру, которая определит, присутствует ли тот или иной конкретный признак в проверяемом списке.

Рассуждения можно проводить в соответствии с алгоритмом обратной цепочки логических выводов. Можно и согласно принципу прямой цепочки рассуждений - в любой момент консультации просматриваются условия для всех правил, отыскивая правило, для которого условие оказывается истинным.

С учетом изложенных выше требований и на основе теоретических исследований, представленных во второй главе данной диссертации, была разработана специализированная интеллектуальная контрольно-обучающая система RADAR, которая оказывает поддержку в изучении нового языка программирования на базе знаний одного из них.

Корректировка ошибок неадекватности

Неправильное понимание

Примеры .

Вопросы

Рис. 24 Обобщенная структура системы RADAR.

На рисунке 24 приведена обобщенная структура системы RADAR. Контролируемая программа, созданная обучающимся, изначально попадает в

Отлаженная программа

Семантика

Условия задачи I

Сту, тенческая программа

Анализатор j прагматики ^ Репетитор анализатор (систему, образованную на правилах), которая оценивает ошибки программирования.

Анализатор выдает команду на модуль обучения (репетитор) в том случае, если обнаружены ошибки.

Модель обучения анализатора системы RADAR показан на рисунке 25. Он формулирует гипотезы о возможных причинах ошибки с помощью консультаций с базой знаний, которая описывает казуальные отношения между составляющими языка программирования и ошибками.

FOR WHILE LOOP VARIABLE

Отлаженная i программа |

Студенческая программа

Рис. 25 Модель анализатора системы RADAR

При этом тренировочные упражнения погружают обучаемых в реальную профессиональную обстановку и способствуют выработке навыков решения профессиональных задач. Однако при программируемом обучении деятельность обучаемого регламентируется жестким алгоритмом, не обеспечивающим полной свободы при выборе решения. Одной из причин неумения решать задачи является то, что пользователи, обычно, обладая некоторой суммой знаний, не выделяют действий, которые надо произвести, чтобы получить решение. Для повышения активности обучаемых, развития способности к самостоятельному анализу ситуацией поиску решений в

Семантический анализатор

П рагмати ческий анализатор ¡

Объекты Отношения > Ошибки /— Исправление неадекватности некорректности системе формируют учебные проблемные ситуации, которые отличаются от реальных тем, что допустимые, оптимальные и неверные варианты решения уже известны и заложены в ИКОС. Частная задача формулируется таким образом, чтобы возникла ситуация, решить которую обучаемый может лишь в результате анализа направления своей мыслительной деятельности. Ограничений при выборе решения не накладывается, но в то же время направление поиска не является совершенно неопределенным. ИКОС осуществляет поэтапный контроль за ходом рассуждений, предлагает дополнительный вариант решения, позволяет перебрать все возможные пути решения и выполнить их сравнительный анализ.

Заключение

По материалам, изложенным в данной диссертационной работе, можно сделать следующие выводы.

1. На основе современных САЬБ-технологий и существующего методического и программного обеспечения проведен анализ текущего состояния задач проектирования и управления сложными производственными комплексами в условиях больших потоков информации с позиций возможности разработки единого подхода к их решению.

Библиография Чернецов, Виктор Федорович, диссертация по теме Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

1. Автоматизация информационного обеспечения научных исследований / Стогний A.A., Каширин Ю.П. и др. Киев: Наукова думка, 1990. - 296 с.

2. Адаптивная АСУ производством: (АСУ «Сигма») / Г.И.Марчук, А.Г.Аганбегян, И.М.Бобко и др. Под ред. Г.И.Марчука. М.: Статистика, 1981.- 176 с.

3. Адаптивные системы и их приложения. Отв. ред. A.B. Медведев. Изд-во «Наука», Новосибирск, 1978.

4. Альсахаби А., Юрков Н.К. Декомпозиция задачи обучения. Кн. докл. Междун. симпоз. «Надежность и качество-99», Изд-во ПГУ, Пенза, 1999. С. 125-126

5. Амбарцумян A.A. Логическое управление технологическими процессами на основе обратной связи по отклонению//Информационные технологии в проектировании и производстве. 2001, № 4, с. 5-11.

6. Андреев А.Н. Блинов A.B., Юрков Н.К. Модели организации автоматизированного обучения. Измерительная техника, М.: 2000, № 8. С. 28-31

7. Андреев А.Н., Блинов A.B., Юрков Н.К. Концептуальный подход к внедрению информационных технологий в области моделирования. Измерительная техника, М.: 1999, № 5. С. 7-11

8. Баннов В.Я., Блинов A.B., Юрков Н.К. Система организационно-управленческой подготовки специалистов в области сервиса электронной аппаратуры. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС.,

9. Межвуз. Сб. науч тр., Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та. 2000, Вып. 10. С. 8

10. Блинов A.B., Трусов В.А., Юрков Н.К. Концепция применения информационных технологий в подготовке специалистов высшей квалификации. МНМК «Качество инженерного образования», Брянск 2000. С. 58-61

11. Бржезовский A.B., Жаков В.И., Фильчаков В.В. CASE-технология разработки пакетов прикладных программ // Вычислительный эксперимент и моделирование в системах «Технологические процессы -природные комплексы» Апатиты, 1992. - С. 15-23.

12. Бржезовский A.B., Фильчаков В.В. Концептуальный анализ вычислительных систем. СПб: Изд. ЛИАП, 1991. - 78 с.

13. Бржезовский A.B., Фильчаков В.В. Программная система для разработки концептуальной модели в области обработки информации // Методы и средства вычислительного эксперимента. Апатиты: Изд. КНЦ АН СССР, 1990.-С. 24-28.

14. Бржезовский A.B., Фильчаков В.В. Технология концептуального проектирования // Тезисы докладов 24 всесоюзной школы по автоматизации научных исследований. Апатиты: изд. Кольского научного центра АН СССР. 1990. - С. 6, 7.

15. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. Киев: Диалектика, 1992. - 520 с.

16. В.Бауман, А.А.Дорофеюк. Моделирование поведения и интеллекта. Автоматика и телемеханика, 1982, 3, с. 95-105

17. Вендров А.М. Case-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. - 176 с.

18. Вермишев Ю.Х. Информационные технологии поддержки жизненного цикла изделия в сквозных процессах «проектирование производство -эксплуатация». Информационные технологии в проектировании и производстве, м., ВНИИМИ, вып. 4, 1997, с.3-7

19. Волчихин В.И., Юрков Н.К., Трусов В.А. Концептуальный подход к проблеме технологического проектирования. Информационные технологии в проектировании и производстве: Науч.-техн. журн. М.: ВИМИ, 1998, №3, с. 21-23

20. Вьюнова С.А. и др. Систематический подход к программированию, с. 72

21. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях. М.: Знание, 1979.

22. Гейн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. М.: Эйтекс, 1992.- 274 с.

23. Горбатов B.C. и др. Пакет программ для моделирования сложных динамических объектов. // Микропроцессорные средства и системы. -1990.-№3. С. 24-26.

24. Гридина Е.Г. Юрков Н.К. К вопросу создания формальной модели интеллектуальной компьютерной обучающей системы. Новые информационные технологии в проектировании, Международная Школа молодых ученых и специалистов, Гурзуф, 1991, изд-во БГУС. с. 19-20

25. Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Наука, 1980. - 464 с.

26. Деруссо П., Рой Р., Клоуз М. Пространство состояний в теории управления. М.: Наука, 1970. - 620 с.

27. Диковский А.Я. Обзор идей и методов в технологии программирования // Системная информатика. Вып. 1. Проблемы современного программирования. Новосибирск: Наука, 1991. - С. 121-173.

28. Дрибас В.П. Реляционные модели данных. Минск: Изд-во Белорус, ун-та, 1982.- 182 с.

29. Елисеев В., Трусов В.А., Юрков Н.К. Алгоритм декомпозиции задачи обучения. Кн. докл. междун. симпоз. «Надежность и качество-99», Изд-во ПГУ, Пенза, 1999. С. 548-550

30. Замулин A.B. Системы программирования баз данных и знаний. -Новосибирск: Наука, 1990. 352 с.

31. Информационные технологии производства. Современные концепции. Аналитический материал. Отчет по НИР «Технопарк», ОАО «Алмаз», М., 1997,30 с.

32. Информационные технологии поддержки жизненного цикла изделия в сквозных процессах "проектирование производство - эксплуатация". Ю.Х.Вермишев. Информационные технологии в проектировании и производстве, М., ВНИИМИ, вып. 4, 1997, с.3-7

33. Кабанов А.Г., Давыдов А.Н., Барабанов В.В., Судов Е.В. основные направления и результаты работ по применению cals-технологий для повышения качества и конкурентоспособности военной продукции. ИТПП, 2000, № 2, с.3-6

34. Казимир В. В., Демшевская Н. В. Формальный объектно-ориентированный подход к моделированию сложных систем. В сб.: Перша м1жнародна науково-практична конференщя з програмування УкрПрог'98 - Киев: Кибернетический центр HAH Украины, 1998. - С. 593 -598.

35. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

36. Клейменов С.А., Павленко А.И., Рябов С.Н. Основы проектирования автоматизированных технологических комплексов производства элементов РЭА. М.: Высш. шк. 1984. - 120 с.

37. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1990. -544 с.

38. Концептуальное моделирование информационных систем. Под ред. В.В.Фильчакова. СПб: СПВУРЭ ПВО, 1998. - 356 с.

39. Кофанов В.А. Автоматизированная настройка модифицированных алгоритмов рекуррентного оценивания САПР АСУ ТП. Автоматизация исследований и проектирования систем управления/отв. Ред. Живоглядов В.П., АН КиргССР, Ин-т автоматики. - Ф.: Илим, 1989. - 127 с.

40. Куцевич H.A. SCADA системы. Взгляд со cTopoHbi.//PCWeek, ЗОА1. РТСофт». 1999. № 33.

41. Лапшин Э.В., Блинов A.B., Юрков Н.К. Информационные модели проектирования интеллектуальных тренажеров широкого профиля. Измерительная техника, М.: 2000, № 8. С. 23-27

42. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука. 1987.

43. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: Наука, 1996.

44. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию / Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. и др. М.: Мир, 1990. - 432 с.

45. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта:Пер. с франц.-М.,Мир, 1991,-558с.

46. Молчанов A.A. Моделирование и проектирование сложных систем. Киев : Выща шк., 1989. 234 с.

47. Морозов В.П., Дымарский Я.С. Элементы теории управления ГАП: Математическое обеспечение. -Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1984,-427 с.

48. Мясников В.А., Игнатьев М.Б., Покровский A.M. Программное управление оборудованием.: 2-е изд., Перераб. и доп. Л.: Машиностроение, Ленингр.отд-ние,1984, -427с.

49. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. - 293с.

50. Поспелов В.Я. Автоматизация управления проектными разработками сложных изделий//Информационные технологии в проектировании и производстве. 2001, № 4, с. 3-5.

51. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.- 288 с.

52. Прангишвили И.В., Амбарцумян A.A. Основы проектирования АСУ сложными технологическими процессами. М.: Энергоатомиздат, 1994.

53. Робототехника и ГАП. В 9-ти кн. Кн. 6. Техническая имитацияинтеллекта. Учеб. пособие. Под ред. И.М.Макарова, М.: Высш. Шк., 1986, 144 с.

54. Спиров K.M. Иерархическая модель представления программ обучения с помощью ЭВМ// Современная высшая школа, М.,1987, 3(59), с. 149-153.

55. Суржко C.B. О некоторых классах алгоритмических алгебр, Кибернетика, 1990, N3, 100-104

56. Таирбеков Ч.Б. Об одном подходе к синтезу информационных моделей в проектировании технологических процессов//Информационные технологии в проектировании и производстве. 1999, № 3, с. 63-65.

57. Тартаковский A.M. Математические модели в общей системе проектирования конструкций и технологических процессов производства РЭС. Научн.-техн. Сб. Информационные технологии в проектировании и производстве. М., ВИМИ,1996, Вып. 1-2, с. 19-24

58. Технология системного моделирования./Е.Ф. Аврамчук, A.A. Вавилов, C.B. Емельянов и др.; Под общ. ред. С.В Емельянова и др. -М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988. -520с.

59. Трусов В.А., Блинов A.B., Курносов В.Е., Юрков Н.К. Исследования кафедры КиПРА в области моделирования и информационных технологий. Труды межд. симпоз. «Надежность и качество-2001», Изд-во ПГУ, Пенза, 2001, с. 32-34

60. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование. -М.: Наука, 1984. 255 с.

61. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989.

62. Фостер Дж. Автоматический синтаксический анализ. М: Мир, 1974. -71 с.

63. Фрид Э. Элементарное введение в абстрактную алгебру. -М.: Мир.1979.-260 с.

64. Цаленко М.Ш. Моделирование семантики в базах данных. М.: Наука, 1989.-288 с.

65. Черевков К.В. Модельная база автоматизированного проектирования многофункциональных космических систем. Информационные технологии в проектировании и производстве/В ИМИ, 1996, Вып. 1-2, с. 318

66. Чернецов В.Ф. Системно-кибернетический подход к проблеме управления сложными распределенными системами. /Юрков Н.К., Гришко А.К., Чернецов В.Ф./ Труды международного симпозиума «Надежность и качество». Пенза, изд-во ИИЦ, 2004, с. 65-72.

67. Чернецов В.Ф. Анализ обучаемости человека в системе «человек-машина». Труды международного симпозиума «Надежность и качество». Пенза, изд-во ИИЦ, 2004, с. 377-380.

68. Юрков Н.К. Имитационное моделирование технических систем. Уч. пособие. Пенза, изд-во Пенз. политехи, ин-та, 1987. -86 с.

69. Юрков Н.К. Интегрированная производственная система. «Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС». Межвуз. сб. науч. тр., Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та. 1995. Вып.7. С. 100-103

70. Юрков Н.К. К вопросу создания интеллектуальной компьютерной обучающей системы Всесоюзн. НТС «Разработка интеллектуальных САПР СБИС и ЭС», Геленжик, 1990, М., Радио и связь. С. 13-14

71. Юрков Н.К. Модели и алгоритмы управления интегрированными производственными комплексами: Монография. Информационно-издательский центр ПГУ, 2003. - 214 с.

72. Юрков Н.К. Функционально-целевой подход к синтезу систем управления интегрированными производственными комплексами.

73. Измерительная техника, М.: 1999, № 7, С. 19-22

74. Юрков Н.К., Трусов В. А., Сальмер Г. Организация автоматизированного обучения. Контроль. Диагностика. М.: 1999, №7. С.52-53

75. Antonovich Michael. FoxPro 2. Programming Guide. Microtrend Books, 1992.

76. Byte, Special Smalltalk Issue, v.6, n.8, 1981.

77. Chambers Bill. FoxPro 2. Business & MIS Application. Microtrend Books, 1992.

78. Codd E.F. Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // Comm. ACM. 1990. Vol. 13,1 6. - pp. 377-387.

79. Cox B.J. Object-Oriented Programming. Addison-Wesley, 1986.

80. Eom S.B. Decision support systems research: reference disciplines and accumulative tradition. The International Journal of Management Science,23, 5, October 1995,-pp. 51 1-523.

81. Forrester, Jay W. 1958. «Industrial Dynamics-A Major Breakthrough for Decision Makers.» Harvard Business Review, Vol. 36, No. 4, pp. 37-66.

82. Forrester, Jay W. 1971. World Dynamics. (1973 second ed.). Portland, OR: Productivity Press. 144 pp.90'Freeman, Christopher, ed., 1983. Long Waves in the World Economy, London and Boston, MA: Butterworths, 245

83. Goldberg A., Robson D. Smalltalk-80: The Language and its Implementation. Addison-Wesley, 1983, - 720 p.

84. Kim W. and Lochovsky F. Object-Oriented Concepts, Applications, and Databases. Microtrend Books, 1989.

85. Liskov, et all. Clu reference manual. Lect.Notes in Computer Science, v. 114.1. Springer Verlag, 1980.

86. Powersim 2.5 Reference Manual.-Herndon, USA: Powersim Press, 1996. -427 pp.

87. Rumbaugh J., Blacha M. Premerlani W., Eddy F. Lorensen W. Object-Oriented Modeling and Design. Prentice-Hall, Inc., 1991.

88. Salza S., Pichetti L. LOGIBASE+: efficient implementation of a rule-based interface to a computer database management system // OÑél, 1/2, 1992. pp. 77-85.

89. Simon H.A. The new science of management decision. Englewood Cliffs, N.J., Prentice-Hall Inc., 1975.

90. Simonovic A., Slobodan P. Decision support for sustainable water resources development in water resources planning in a changing world.-Proceeding of International UNESCO symposium, Karlsruhe, Germany, p. III.3-13, 1994.

91. Slovic P., Fichhoff B., Lichtenstein S. Behavioural decision theory.- Annu. Phsychol. Rev. vol. 28, 1997.

92. Stroustrup B. An Overview of C++. SIGPLAN Notices, v.21, n.10, 1986, -pp. 7-18.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00