автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Управление принятием решений на этапах проектирования сложных изделий на основе межмодельного взаимодействия

На правах рукописи

ГРИШКО Алексей Константинович

УПРАВЛЕНИЕ ПРИНЯТИЕМ РЕШЕНИЙ НА ЭТАПАХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ИЗДЕЛИЙ НА ОСНОВЕ МЕЖМОДЕЛЬНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (приборостроение)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ПЕНЗА 2004

Работа выполнена в Пензенском государственном университете.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Юрков Н. К.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Федотов Н. Г.;

кандидат технических наук, доцент Исаков С. А.

Ведущая организация - ФГУП НИЭМП (г. Пенза).

Защита диссертации состоится «_» июля 2004 г., в «_» часов, на заседании диссертационного совета Д 212.186.04 в Пензенском государственном университете по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Пензенского государственного университета.

Автореферат разослан «_» июня 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук,

профессор Смогунов В. В.

2005-4 13111

тт

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Внедрение информационных технологий (ИТ) выдвигает в качестве одной из главных проблем их практической реализации создание научных основ, формализованных моделей, методов и инструментальных средств анализа и синтеза эффективных структур интегрированных систем управления техническими объектами. Разработка моделей, методов анализа и синтеза рациональных и оптимальных структур систем управления, создание на их основе методических указаний и инженерных методик проектирования систем управления на всех этапах являлись и являются актуальной проблемой, решение которой позволяет формализовать, алгоритмизировать и автоматизировать процесс разработки систем поддержки принятия решений на всех этапах жизненного цикла.

Особую значимость информационные технологии приобретают при разработке и эксплуатации сложных промышленных изделий. Подобные объекты, которые сами по себе являются сложнейшими структурами с комплексными средствами аппаратно-программного и технического обеспечения, нуждаются в соответствующей поддержке на всех этапах (как производственном, так и постпроизводственном) жизненного цикла, вплоть до утилизации объекта. Центральное место в этой поддержке по современным представлениям занимают информационные технологии, основу которых составляет система моделей, которая сопровождается необходимыми данными и инструментарием, обеспечивающими все фазы жизнедеятельности, связанные с эксплуатацией, проведением модернизации, обучением пользователей и т. п. При этом становится очевидным, что повышение эффективности проектирования продукции невозможно без разработки общей методики выработки управленческих решений на всех этапах жизненного цикла изделия.

Информационные технологии представляют собой совокупность маршрутных телекоммуникационных процессов обработки информации и средств реализации этих процессов. Операции ИТ отражают в базах данных (БД) объект производства и текущее состояние различных сфер предприятия, фазы их жизнедеятельности и обеспечивают автоматическую и диалоговую обработку данных для синтеза проектных решений и управления в реальном масштабе времени.

Этот процесс опирается на использование технологий создания, поддержки и применения единой «информационной модели» изделия (электронного макета, обладающего компактностью, надёжностью и адекватностью документального отображения объекта) на всех этапах жизненного цикла продукции - от ее проектирования до эксплуатации и утилизации - СALS-технологии. СЛЬв--технологии - это стратегия, направленная на создание и развитие новейших методов проектирования, производства и эксплуатации различных видов продукции. Основой этой стратегии является программно-техническое обеспечение; стандарты на представление и обмен информации; новые структуры и методы управления предприятием.

При разработке структуры систем управления оптимальным проектированием концепция управления основывается на изменении в процессе проектирования управляющих воздействий, которое производится по результатам исследования моделей. В общем виде эта задача относится к трудно формализуемым. Поэтому лишь часть функций может быть реализована в автоматическом режиме; окончательное решение принимает ЛПР с учетом всей имеющейся информации. По сути дела, здесь речь идет о проблеме организации процесса проектирования промышленного изделия, в котором проектные решения принимаются и корректируются на уровне моделей.

Процесс проектирования промышленной продукции представляет собой сложную структуру компонентов, осуществляющих для целей запуска в производство продукции решение целого ряда взаимозависимых задач маркетинга, планирования инвестиций, конструкторско-технологической подготовки, материально-технического снабжения и учёта затрат, управления производством, инфраструктурой предприятия и сервисного обслуживания, вплоть до утилизации изделия. Системы поддержки принятия проектных решений (СППР), являющиеся основным инструментом информационных технологий, находят все более широкое применение.

Комплексный характер функционирования систем поддержки принятия проектных решений, основанный на использовании разнообразных прикладных программ, с привлечением на всех этапах работ больших инженерных и управленческих коллективов, определяет актуальность единого методологического подхода к организации его

управления. Подход должен обеспечивать получение экономического эффекта при сокращении сроков проектирования, технологической подготовки производства, выпуска продукции и ее эксплуатации, что невозможно без рационального использования информационных, материальных и людских ресурсов при организации планирования и управления процессами проектирования, без реализации качественно новых производственных проектов путем адаптации и автоматизации выработки управленческих решений.

Проектирование оптимальных СППР - одно из основных направлений повышения эффективности процессов создания высокотехнологичных и наукоемких изделий, улучшения их качества, сокращения сроков внедрения и модернизации, обеспечения условий создания комплексно автоматизированных систем проектирования и производства.

Проблемам системного анализа, обработки информации и управления сложными системами посвящены работы А. С. Бугаева, Ю. X. Вер-мишева, В. И. Волчихина, А. А. Денисова, Ю. И. Дегтярева, Ю. Б. Зубарева, С. В. Емельянова, Н. Н. Моисеева, Н. А. Северцева, А. И. Уемова, Б. С. Флейшмана и др., а также Дж. Кантера, Дж. Клира, К. Негойце, М. Месаровича, И. Такахары и др.

При комплексном проектировании сложных изделий количество локальных подзадач может быть весьма значительным, а локальные критерии (точность, быстродействие, стоимость, экономическая эффективность, геометрические характеристики и др.) противоречат друг другу. В этих условиях понятие «оптимальное решение задачи проектирования» теряет смысл и приемлемым решением может считаться лишь разумный компромисс («Парето-оптимальное» или «эффективное» решение).

Постановка задачи исследования. Постановка задачи синтеза СППР включает следующие составляющие: модель объекта М, модель окружающей среды V, ограничения g, краевые условия Г, модель информационной системы Н, показатели эффективности I.

Особенностью проблемы синтеза СППР является то, что ее постановка включает лишь часть перечисленных составляющих, а именно: набор показателей эффективности / и, возможно, некоторые ограниче-

ния, краевые условия и характеристики среды. Определение остальных компонент осуществляется в процессе проектирования СППР.

Итак, задача синтеза СППР заключается в следующем: требуется синтезировать эффективную систему управления, включающую объект управления и устройство управления, по множеству показателей эффективности

(1)

(где Jl - функционал или целевая функция) при ограничениях в виде равенств

и неравенств

I = тьт2,...,тт\ п + т = М. (3)

Указанная постановка не является математически корректной, поскольку не указан вид показателей (1). Оправданием служит то, что на этапе постановки проблемы неизвестны ни математическая модель объекта управления, ни переменные, поведение которых определяет значения показателей эффективности. Однако эта некорректность снимается в процессе проектирования объекта управления.

Методология выработки управляющих решений включает в себя принципы, этапы и процедуры, методы, структуру и логическую организацию. В работе осуществляется разработка методики выработки управляющих решений на этапах проектирования сложных изделий.

Научный базис работы сформирован результатами российских ученых в области системного анализа, ситуационного управления, концептуального анализа, проектирования и моделирования управления сложными динамическими объектами.

Объектом исследования являются системы поддержки принятия проектных решений для высокотехнологичных и наукоемких изделий приборостроения как сложные динамические распределенные структуры.

Предмет исследования: информационные технологии выработки управляющих решений.

Задача исследования заключается в выработке управляющих воздействий СППР в условиях неопределенности на основе современных информационных технологий, в повышении эффективности функционирования СППР за счет моделирования этапов жизненного цикла промышленного изделия и в разработке рекуррентных алгоритмов систем управления.

Цель работы состоит в решении научной задачи повышения эффективности выработки управляющих воздействий СППР как сложных распределенных динамических объектов на основе современных информационных технологий для разработки и постановки на производство сложных промышленных изделий.

Для реализации этой цели автором решены следующие задачи:

- определены требования к разрабатываемой ситуационной системе управления со стороны предметной области и условий работы системы;

- проведена автоматизация технологического проектирования с обеспечением максимального сервиса непрограммирующему пользователю, т. е. с использованием терминологии предметной области и дружественного интерфейса пользователя с компьютером;

- разработан новый метод логического управления сложными процессами на основе функционально-целевого подхода;

- проведен синтез ситуационной модели функционирования систем проектирования технологических процессов;

- теоретические предпосылки доведены до конкретных рекомендаций по созданию СППР проектирования сложных высокотехнологичных изделий;

- разработана система технологического проектирования.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач

используются методы теории управления (в частности, ситуационного управления), концептуального моделирования информационных систем, абстрактной алгебры, элементы теории множеств, теории графов, теории вероятностей и математической логики. В качестве общего метода исследования и разработок автором развит ситуационный подход к организации проектирования на базе разработанной концептуальной модели предметной области.

Научная новизна работы определяется тем, что с единых позиций ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта сформулирована и решена научная задача создания методов управления сложными производственными комплексами, основанная на внедрении информационных технологий. Основные аспекты научной новизны работы следующие.

Применен единый подход к анализу методов управления, позволяющий разработать информационный критерий качества, пригодный для статистического анализа и сопоставления принимаемых решений по управлению структурой объекта и использующийся для обработки ситуаций.

Разработана и исследована концептуальная модель предметной области анализа и прогноза состояния СППР на этапах проектирования сложных изделий приборостроения. Область применимости модели ограничена системами, допускающими древовидную декомпозицию.

Разработан рекуррентный алгоритм синтеза модели системы управления процессом технологического проектирования.

Разработана и внедрена в промышленную эксплуатацию, система технологического проектирования.

Практическая ценность работы состоит в том, что для задач исследования систем управления принятием решений разработана инструментальная среда сопоставительного анализа эффективности и последствий принятия управленческих решений по изменению структуры объекта.

Разработана схема технологического проектирования, позволяющая повысить эффективность процессов технологической подготовки производства.

Апробация результатов работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных симпозиумах «Надежность и качество» (Пенза, 1999-2004), на заседаниях научно-методического семинара кафедры «Конструирование и производство радиоаппаратуры» ПГУ.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы в

виде программной системы автоматизации технологической подготовки

«ТЕХНОЛОГ» осуществлены в ОАО «УПКБ ДЕТАЛЬ» (г. Каменск-Уральский) и в учебном процессе кафедры КиПРА ПГУ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, расположенных в последовательности, определяемой логикой решения задачи создания управляющих систем для интегрированных производственных комплексов, заключения и приложения.

Работа содержит 180 машинописных страниц текста, а также 27 таблиц, 23 рисунка, 20 страниц приложения и список литературы, включающий 101 наименование.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ РАБОТЫ, ВЬШОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ:

1. Информационный критерий качества, пригодный для статистического анализа и сопоставления принимаемых решений по управлению структурой объекта и использующийся для обработки ситуаций, позволяет оптимизировать функционал информационных потерь, т. е. оптимизировать затраты времени на проведение процесса подготовки и проектирования, самого проектирования, а также снизить материальные затраты.

2. Иерархическая концептуальная модель предметной области анализа и прогноза состояния сложных распределенных систем состоит из трех множеств элементов - объектов, процессов, ресурсов (данных), на которых определены их связи и отношения, что позволяет повысить эффективность использования средств проектирования.

3. Событийная модель структуры и функционирования технологических процессов обеспечивает формирование команд управления и контроль их исполнения в виде стандартных процедур, не зависимых от конкретного приложения.

4. Рекуррентный алгоритм параметрического синтеза модели системы управления процессом технологического проектирования позволяет оценивать параметры устойчивости систем, получая оценки приемлемой точности, и исключает необходимость дополнительных предположений относительно свойств помехи.

5. Осуществлены реализация и внедрение результатов диссертационной работы в виде программных систем, специализированных для решения задач технологического проектирования, повышающего эффективность процессов технологической подготовки производства.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Введение. Обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, отражена научная новизна и приведены основные практические результаты. Определена логическая связь глав диссертационной работы.

В первой главе рассматриваются особенности современных методов обработки информации, находящие применение в задачах моделирования, и необходимые направления их развития для использования в области исследования СППР. Описана эволюция программных систем, предназначенных для моделирования: от пакетов прикладных программ, которые базируются на заранее определенном и недоступном для изменения пользователем классе моделей предметной области, до оболочек «открытых» систем моделирования для «слабо/плохо исследованных» предметных областей, где сама структура и класс применимых моделей могут и должны уточняться в ходе моделирования. При этом структура математической модели не может быть задана априорно и, следовательно, система моделирования не может строиться как законченный пакет прикладных программ. Процесс создания инструмента моделирования — математической модели рассматриваемого реального объекта - становится составной частью самого процесса моделирования. Исходная модель, отражающая представления специалиста о предметной области, изменяется и уточняется в итеративном режиме по результатам проверки на имеющихся реальных данных предметной области. Программное обеспечение таких систем моделирования базируется на информационной модели предметной области, отображающей семантическую связь понятий предметной области на потоки обрабатываемых данных.

Рассмотрим особенности моделирования сложных объектов, вытекающие из их специфики.

Ядром любого программного продукта, поддерживающего постановку и проведение моделирования, - далее такой продукт называется системой моделирования (СМ) - является та или иная модель предметной области (МПО), формализующая представления разработчиков СМ об объекте моделирования. Более строгие определения вводимых здесь терминов будут даны ниже, пока ограничимся качественным рассмотрением задач и способов моделирования таких объектов, как СППР. Можно выделить два основных режима и этапа моделирования: режим создания и настройки МПО и режим прогноза (рисунок). В первом режиме вводимые извне экспериментальные данные (ЭД), а также неформальные представления специалистов о свойствах объекта моделирования СППР представляют собой временные ряды.

Обобщенная структурная схема моделирования СППР: а — режим создания и настройки МПО; б — режим прогноза

В математической постановке рассматривается система N моделей, каждая из которых определяется функционалом где р1 — переменные проектирования (управления). Выбор управлений определяется заданными возмущениями г, и переменными состояниями В свою очередь, состояние модели (или отклик модели) зависит от возмущений и параметров модели Если определены множества заданных или допустимых управлений Р1 переменных состояния возмущений то для модели задача состоит в оты-

екании таких значений переменных, которые формировали бы экстремум функционалу Однако, как уже отмечено, система моделей имеет общий функционал и параметры системы моде-

лей должны формировать экстремум функционалам с учетом

заданных условий. В процессе решения проектных задач результаты исследования и оптимизации / -й модели могут изменять условия для других моделей (например, ограничивать допустимые значения переменных). Здесь возможны случаи, когда оптимальное решение исходной задачи для отдельной модели может оказаться предпочтительнее оптимального решения для измененной задачи. Однако во имя общей цели приходится поступиться частью «интересов» модели. В определенном смысле можно говорить об эволюции обобщенной модели, ее адаптации к среде функционирования.

С позиций системного анализа жизненный цикл изделия рассматривается как некоторая система, где входные (X) и выходные (У) данные, внутренние параметры (О) и параметры воздействия (К) связаны функциональной зависимостью вида

У=У(ШК). (4)

К входным данным можно отнести данные технического задания. Группу внутренних параметров (или переменных состояния) составляют параметры изделия, режимы технологического процесса, условия эксплуатации. Управляющие воздействия выбираются с учетом условий, требований, критериев, ограничений, накладываемых на проектирование, изготовление, эксплуатацию.

Совокупность взаимосвязанных моделей как система может быть поставлена в соответствие жизненному циклу изделия, т. е. можно говорить о соответствии жизненного цикла системы моделей жизненному циклу изделия. Проектные решения, принятые на уровне моделей, реализуются затем на этапах жизненного цикла изделия. Процесс совершенствования системы моделей и изделия, по сути дела, неразделим.

Успех в решении проектных задач во многом определяется выбранной схемой взаимодействия моделей.

Результатом исследования и оптимизации моделей является проектная документация, содержащая полную информацию об объекте

проектирования и технологическом процессе его производства. Форма представления документации может быть различной.

Рассматриваемая схема взаимодействия моделей позволяет более эффективно и рационально организовать проектные работы, что, в конечном счете, направлено на повышение качества изделий.

Во второй главе в соответствии с выявленными особенностями моделирования СППР проведен сопоставительный анализ существующих программных продуктов по степени их пригодности для поддержки концептуальной модели предметной области (КМПО), по результатам которого в качестве прототипов ситуационных систем моделирования выбраны автоматизированные методы спецификации программного обеспечения, технологии автоматизации разработки пакетов прикладных программ, системы концептуального моделирования, методы системной динамики, имитационного моделирования и ситуационного управления динамическими объектами.

Применение иерархических уровней представления знаний позволяет проводить анализ системы как набора агентов и связывающих их ме-тахарактеристик, что позволяет формировать концептуальные И/ИЛИ графы, используемые в дальнейшем как основа анализа СППР.

Далее автором разрабатывается ситуационная система моделирования на основе КМ, ориентированная на автоматизацию всех этапов моделирования, широкое применение экспертных знаний, постановки задачи и представления результатов моделирования, а также для выполнения пространственно-зависимых расчетов.

Обоснована актуальность решения проблемы организации процесса проектирования, в котором проектные решения принимаются и корректируются на уровне моделей. Показано, что успех в решении проектных задач во многом определяется выбранной схемой взаимодействия моделей.

В настоящее время автоматизированные системы управления процессом принятия решений часто представляют в виде математических моделей, относящихся к классу регрессионно-авторегрессионных дискретных моделей «вход-выход». Общий вид таких моделей

где выход объекта в момент 5"; щ- входное воздействие на объект; {а,}, {Ы\ - параметры, зависящие от дискретного времени Б. Здесь К\ и Ш - целочисленные параметры, определяющие ход процесса и количество входных воздействий на объект.

Модель считается построенной, если известны порядки К\ и К2, а также заданы параметры

Таким образом, задача построения модели распадается на две: определение значений параметров К\ и Кг и построение алгоритма оценивания параметров

Известны различные подходы для решения указанных задач. При этом возможны два варианта решения: во-первых, полагают, что К\ и Кг известны, а во-вторых, при заданных и Кг ставится задача подобрать параметры модели таким образом, чтобы она как можно точнее описывала выходной параметр реального объекта.

Обычно точное значение параметров выходного сигнала недоступно для измерения и вместо последовательности проектировщику алгоритмического и программного обеспечения АСУ приходится оперировать с последовательностью - последовательность случайных величин, каждая из которых может быть интерпретирована как погрешность значения выхода объекта, полученная при его измерении на соответствующем такте.

В частном случае, когда модель объекта может быть построена в классе моделей с постоянными параметрами, для оценки параметров используют метод стохастической аппроксимации. Применение этого метода приводит к рекуррентным алгоритмам идентификации с убывающим коэффициентом. При моделировании системы управления технологическим процессом приходится оперировать переменными параметрами, так как степень неопределенности существенно различна для задач управления действующим ТП и проектируемым. Отличие может возникать из-за неточного знания параметров объекта управления или их «дрейфа» либо из-за не учтенных при моделировании, но реально присутствующих в системе, быстро изменяющихся во времени линейных возмущений.

При построении алгоритмов стохастической аппроксимации, дающих приемлемую точность оценивания на выборках фиксированного размера, необходимо располагать информацией о вероятностных характеристиках последовательности погрешностей значения выходного сигнала объекта проектирования {(„}. Эта информация заключена в плотности распределения функции Зачастую вид функции Р(^) неизвестен и возникает необходимость его оценивания. Однако подобные алгоритмы могут не дать приемлемых результатов.

Разработан метод, следуя которому можно построить алгоритмы оценивания параметров, не требующие априорной информации о статистических свойствах элементов последовательности Ввиду того, что параметры исследуемой системы являются нестационарными, для получения положительных результатов применяется настраиваемая модель.

Далее во второй главе проводится синтез ситуационной модели управления динамическими объектами, а также представлены алгоритмы принятия решений в ситуационном управлении.

В третьей главе решена задача минимизации затрат, где в качестве критерия Е (а, р) принимают экономические показатели РГ(а,(3) - себестоимость, цена, эксплуатационные расходы и др. При поиске экстремума эффекта (полезности) функция Е (а, Р) представляет собой эффект системы Э(а,р), характеризуемый техническими параметрами системы. Суммарную полезность можно представить в виде матрицы ¡| Э(а,Р) ||. Таким образом, эффективность СРЭС определяют либо из анализа матрицы затрат || Ща,Р) ||, либо матрицы эффектов ||Э(а,Р)|.

Совокупность возможных состояний уо, у\, ут образует некоторое множество . Состояниями являются характеристики

условий функционирования системы (например, климатические условия), контролируемые параметры изделий и т.д.

Указанная совокупность представляет собой полную группу случайных событий, имеющую априорное распределение вероятностей

Для оценки качества решений и выбора оптимального правила принятия решения определяем математические ожидания функций

эффекта Э = Э(.у,у) и затрат IV = \¥(у,у). Величины Эи Ж будем называть средними рисками по эффекту и затратам, соответственно. Выражения для определения величин Э и IV являются интегральными оценками и имеют вид

Э = №у,у)р(у,у)йу&1 , (7)

Г.П^УМУ.УМ' (8)

где р(у, у) - совместная плотность вероятности в е .г у и у; Су, -области возможных значений у и у.

Величины 3 и IV зависят от выбранного правила решения Д(у||л) . В случае стохастического выбора решений А(у|ц) представляет собой плотность вероятности решения у при данной выборке ц.

Таким образом, изложенная методика принятия оптимальных решений на основе сопоставления эффектов Э и затрат Ж (исходя из принципов максимума эффекта и минимума затрат) позволяет при технико-экономическом анализе сложных систем в условиях неопределенности выбрать оптимальное решающее правило и определить наиболее эффективный вариант технической реализации системы, минимизировать затраты системы и тем самым повысить технико-экономические показатели сложных промышленных изделий.

Разработана событийная модель структуры и функционирования технологических процессов. Предложенная модель может быть полезна для моделирования процессов, ремонта и обслуживания оборудования и для учета работы неавтоматизированного оборудования (за счет косвенного учета). Определяется схема взаимодействия компонент событийной модели, а также формирования команд управления на основе вычисления отклонения текущего состояния сети от состояния, требуемого процессом.

Определяются принципы построения моделей сложных систем (минимакс, целеобусловленность), а также понятия качества управления и рекуррентной формулы вывода, сигнатуры и теории. Впервые применен рекуррентный алгоритм параметрического синтеза математической модели системы управления процессом техноло-

гического проектирования. Создается мультииерархическая модель структуры системы ТПП. Дается модель предметной области в виде совокупности задач, дополнительной информации, вопросов начального уровня, основной информации и самой модели. Обосновывается принцип действия алгоритма работы мультииерархиче-ской структуры, а также применение теоретических положений к решению задачи автоматизации технологического проектирования. Проводится анализ технологической системы, системного подхода к ее анализу. Проектная задача рассматривается как поиск пути на графе. Определяются цели технологического управления, вводится описание процесса функционирования и структура системы принятия решений.

Четвертая глава посвящена описанию реализации теоретических положений при решении задач совершенствования производственной технологичности методами информационных технологий в проектировании и производстве сложных изделий приборостроения.

Описываются структура впервые разработанного модуля технологического проектирования ТЕХНОЛОГ и его состав (окна, меню и т. д.), дается описание алгоритмов и программ модуля технологического проектирования ТЕХНОЛОГ, а также алгоритмы его отдельных функций и подфункций.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Применен единый подход к анализу методов управления, позволяющий разработать информационный критерий качества, пригодный для статистического анализа и сопоставления принимаемых решений по управлению структурой объекта и использующийся для обработки ситуаций, позволяющий оптимизировать функционал информационных потерь, т. е. оптимизировать затраты времени на проведение процесса подготовки и проектирования, самого проектирования, а также снизить материальные затраты и т. п.

Разработана иерархическая концептуальная модель предметной области анализа и прогноза состояния сложных распределенных систем, состоящая из трех множеств элементов - объектов, процессов,

ресурсов (данных), на которых определены их связи и отношения, что позволяет повысить эффективность использования средств проектирования.

Разработана событийная модель структуры и функционирования технологических процессов, обеспечивающая формирование команд управления и контроль их исполнения в виде стандартных процедур, не зависимых от конкретного приложения.

Разработан рекуррентный алгоритм параметрического синтеза модели системы управления процессом технологического проектирования, позволяющий оценивать параметры устойчивости систем, получая оценки приемлемой точности, и исключающий необходимость дополнительных предположений относительно свойств помехи.

Осуществлена программная реализация, и внедрены результаты диссертационной работы для решения задач проектирования сложных изделий приборостроения, повышающего эффективность процессов технологической подготовки производства.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Межмодельное взаимодействие при проектировании РЭС /

B. Б. Алмаметов, Н. К. Юрков, И. И. Кочегаров, А. К. Гришко //Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. - Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2003.-С. 159-160.

2. Улучшенная модель программного комплекса для изучения микропроцессоров, разработки и отладки программ / Л, В, Логинова, Н. К. Стативка, И. ККочегаров, А. К. Гришко //Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. - Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2003. -

C. 161-162.

3. Гришко А, К, Ситуационное управление производственными системами / А. К. Гришко, Н. К. Стативка, Л. А. Тюрина // Надежность и качество: Тр, междунар. симпозиума. - Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2003. - С. 492-494.

4. Гришко А, К, Синтез концептуальной модели предметной области с учетом особенностей моделирования сложных систем /

А. К. Гришко, Л. А. Тюрина II Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС: Межвуз. сб. — Вып. 13. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та,2004.-С. 82-85.

5. Гришко А. К. Концептуальное моделирование предметной области производственных систем // Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС: Межвуз. сб. - Вып. 13. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004. - С. 93-96.

6. Гришко А. К. Системный подход к анализу сложных производственных структур // Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. - Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2004. - С. 647-648.

7. Гришко А. К Системный подход к проблеме повышения качества продукции / А. К. Гришко, Л. А. Тюрина I Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. - Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2004.-С. 174-176.

8. Гришко А. К. Системно-кибернетический подход к проблеме управления сложными распределенными системами / Я К. Юрков, А. К Гришко, Л. А. Тюрина I Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. - Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2004. - С. 263-266.

9. Гришко А. К. Разработка, внедрение и обучение пользованию программным модулем «Технолог-1» автоматизированного проектирования технологических процессов: Отчет по НИР / А. К. Гришко, Н. К Юрков. - № 064(01/02). - Пенза, 1996. - 124 с.

10. Исследование методов оценки и испытаний РЭС на стойкость к воздействию внешних факторов в обеспечение требований комплекса государственных военных стандартов «Мороз-6»: Отчет по НИР / Н. К. Юрков, Г. В. Танъков, Л. А. Тюрина, А. К. Гришко. -№ 034(01/96). - Пенза, 2001. - 115 с.

ГРИШКО Алексей Константинович

УПРАВЛЕНИЕ ПРИНЯТИЕМ РЕШЕНИЙ НА ЭТАПАХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ИЗДЕЛИЙ НА ОСНОВЕ МЕЖМОДЕЛЬНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

Специальность 05.13.01 -Системный анализ, управление и обработка информации (приборостроение)

Редактор Т. Н. Судовчихина Технический редактор Н. А. Вьялкова

Корректор Н. В. Степочкина Компьютерная верстка М. Б. Жучковой

ИД № 06494 от 26.12.01 Сдано в производство 02.06.2004. Формат 60х841/16. Бумага писчая. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,16. Заказ N° 430. Тираж 100.

Издательство Пензенского государственного университета. 440026, Пенза, Красная, 40. Отпечатано в типографии ПГУ

ü 1 3*18

РНБ Русский фонд

200íb4 13111

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ

1.1 Системный анализ сложных производств

1.2 CALS - технологии в производстве сложных изделий приборостроения

1.3 Информационные технологии моделирования сложных систем

1.4. Выводы по первой главе

ГЛАВА 2. СИТУАЦИОННОЕ УПРАВЛЕНИЕ

ДИНАМИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ

2.1 Системы ситуационного управления принятием решений

2.2 Моделирование ситуаций для управления динамическими объектами

2.3 Алгоритмы принятия решений в ситуационном управлении

2.4 Выводы по второй главе

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

3.1 Анализ эффективности сложных систем

3.2 Событийная модель структуры и схемы функционирования технологических процессов в приборостроении

3.3 Разработка концептуальной модели сложных распределенных систем

3.4 Рекуррентный алгоритм параметрического синтеза математической модели системы управления процессом технологического проектирования

3.5 Выводы по третьей главе

ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ПОЛОЖЕНИЙ ПРИ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКЕ ПРОИЗВОДСТВА.

4.1. Технологическая подготовка производства

4.2. Алгоритм организации технологической подготовки производства сложных изделий

4.3. Структура и описание программного модуля «Технолог»

Актуальность работы. Внедрение информационных технологий (ИТ) в современное производство выдвигает в качестве одной из главных проблем их практической реализации создание научных основ, формализованных моделей, методов и инструментальных средств анализа и синтеза эффективных структур интегрированных систем управления техническими объектами. Разработка моделей, методов анализа и синтеза рациональных и оптимальных структур систем управления, создание на их основе методических указаний и инженерных методик проектирования систем управления на всех этапах, являлось и является актуальной проблемой, решение которой позволяет формализовать, алгоритмизировать и автоматизировать процесс разработки систем принятия управляющих решений.

Производство промышленных изделий, в частности приборостроение, представляет собой сложную структуру компонентов, осуществляющих для целей выпуска готовой продукции решение целого ряда взаимозависимых задач маркетинга, планирования инвестиций, конструкторско-технологической подготовки, материально-технического снабжения и учёта затрат, управления производством, инфраструктурой предприятия и сервисного обслуживания, вплоть до утилизации изделия.

Современные производственные технологии не могут быть эффективно реализованы без интегрированной системы САПР/АСТПП. Например, для изготовления гибкой производственной системы (ГПС) широкой номенклатуры незначительно различающихся деталей, требуются большие программистские усилия. ГПС предназначены для того, чтобы сделать возможным эффективное производство малых партий при любых индивидуальных проектных издержках. Если приходится программировать эти станки и системы вручную, то теряется цель гибкого производства - способность производить продукцию по заказам с почти такими же издержками, как и в массовом производстве.

В дальнейшем подобные производственные системы будем именовать динамическими распределенными структурами (ДРС).

Комплексный характер функционирования ДРС на основе использования разнообразных прикладных программ, с привлечением на всех этапах работ больших инженерных и управленческих коллективов, также определяет актуальность единого методологического подхода к организации его управления. Подход должен обеспечивать получение экономического эффекта при сокращении сроков проектирования, технологической подготовки производства, выпуска продукции и ее эксплуатации, что невозможно без рационального использования информационных, материальных и людских ресурсов при организации планирования и управления ДРС, без реализации качественно новых производственных проектов путем адаптации и автоматизации выработки управленческих решений.

Проектирование оптимальных управляемых ДРС - одно их основных направлений повышения эффективности производства продукции, улучшения ее качества, сокращения сроков внедрения и модернизации, обеспечения условий создания комплексно автоматизированных производств.

Особую значимость ИТ приобретают при разработке и эксплуатации сложных промышленных изделий. Подобные объекты, которые сами по себе являются сложнейшими структурами с комплексными средствами аппаратно-программного и технического обеспечения, нуждаются в соответствующей поддержке на всех этапах как производственного, так и постпроизводственного этапов жизненного цикла, вплоть до утилизации объекта. Центральное место в этой поддержке по современным представлениям занимает информационная технология, основу которой составляет система моделей, которая сопровождается необходимыми данными и инструментарием, обеспечивающими все фазы жизнедеятельности, связанные с эксплуатацией, проведением модернизации, обучением пользователей и т.п. При этом становится очевидным, что повышение эффективности производства продукции приборостроения невозможно без разработки общей методики выработки управленческих решений на всех этапах жизненного цикла изделия.

Проблемам системного анализа, обработки информации и управления сложными системами посвящены работы А.С.Бугаева, Ю.Х.Вермишева, В.Н.Волковой, В.И.Волчихина, А.А.Денисова, Ю.И.Дегтярева, Ю.Б.Зубарева, Н.Н.Моисеева, Ф.И. Перегудова, В.А.Путилова, А.П.Реутова, Н.А.Северцева, А.И.Уемова, Б.С.Флейшмана, Дж. Кантера, Дж. Клира, К.Негойце, М.Месаровича, И.Такахары, Ч.Мидоу, Д.Дж.Уайлда, П.Уинстона и др.

Проектирование интегрированных систем поддержки принятием решений (СППР) является длительным и трудоемким процессом, включающим предпроектный анализ информационных потоков предметных областей пользователей, синтез логико-динамических и физических структур систем управления с учетом требований к их надежности и эффективности, а также накладываемых ограничений, синтез модульного прикладного программного обеспечения при заданных характеристиках технических и функциональных структур интегрированных СППР. Поэтому разработка концептуальных моделей, методов анализа и синтеза рациональных и оптимальных структур СППР, создание на их основе методических указаний и инженерных методик проектирования СППР на всех основных этапах, являлось и является актуальной задачей, решение которой позволяет формализовать, алгоритмизировать и автоматизировать процесс их разработки.

Таким образом, разработка методов выработки управляющих воздействий систем поддержки принятия решений (СППР) на всех этапах жизненного цикла изделия на основе современных информационных технологий является актуальной научной задачей, решение которой позволит значительно упорядочить процесс управления динамическими распределенными структурами и добиться существенного снижения непроизводственных расходов, сроков разработок и производства за счет структуризации существующей информации о процессе разработки и производства сложных изделий приборостроения и обеспечения эффективного управления этими процессами, а также информационными потоками, организующими эту работу.

При комплексном проектировании СППР количество локальных подзадач может быть весьма значительным, а локальные критерии (точность, быстродействие, стоимость, экономическая эффективность, геометрические характеристики и др.) противоречат друг другу. В этих условиях понятие «оптимальное решение задачи проектирования» теряет смысл и приемлемым решением может считаться лишь разумный компромисс («Парето-оптимальное» или «эффективное» решение). Рассмотрим постановку проблемы поиска такого компромисса при комплексном проектировании СППР.

Постановка задачи исследования. Постановка задачи синтеза систем управления включает следующие составляющие: модель объекта М , модель окружающей среды V, ограничения g, краевые условия Г, модель информационной системы Н, показатели эффективности J.

Особенностью проблемы синтеза систем управления принятием решений является то, что ее постановка включает лишь часть перечисленных составляющих, а именно - набор показателей эффективности J и, возможно, некоторые ограничения, краевые условия и характеристики среды. Определение остальных компонент осуществляется в процессе проектирования СУ ДРС.

Итак, задача синтеза СППР заключается в следующем: требуется синтезировать эффективную систему управления, включающую объект управления и устройство управления, по множеству показателей эффективности f},l = \,2,.,N, (В.1) где f функционал или целевая функция) при ограничениях в виде равенств J1 =J''k, ! = п1,п2,.,пп

В.2) и неравенств

J'~<J<J',+ , I = mvm2,.,mm; n + m = N.

В.З)

Указанная постановка не является математически корректной, поскольку не указан вид показателей (В.1). Оправданием служит то, что на этапе постановки проблемы неизвестны ни математическая модель объекта управления, ни переменные, поведение которых определяет значения показателей эффективности. Однако, эта некорректность снимается в процессе проектирования объекта управления.

Методика выработки управляющий воздействий включает в себя принципы, этапы и процедуры, методы, структуру и логическую организацию. В дальнейшем мы остановимся на этих составляющих разрабатываемой методики управления.

Научный базис работы сформирован результатами российских ученых в области системного анализа, ситуационного управления, концептуального анализа, проектирования и моделирования управления сложными динамическими объектами. На его основе в работе проводится развитие ситуационного подхода к управлению, формируется обобщенная двухконтур-ная структура систем управления, справедливая для управления как техническими, так и социальными системами.

Объектом исследования являются интегрированные производственные комплексы производства высокотехнологичных и наукоемких изделий приборостроения, как сложные динамические распределенные структуры.

Предмет исследования: информационные технологии выработки управляющих решений.

Задача исследования заключается в выработке управляющих воздействий СППР в условиях неопределенности на основе современных информационных технологий, в повышении эффективности функционирования СППР за счет моделирования всех этапов жизненного цикла промышленного изделия и разработки рекуррентных алгоритмов управления, опирающихся на разработку концептуальной модели предметной области.

Цель работы состоит в решении научной задачи повышения эффективности выработки управляющих воздействий СППР как сложных распределенных динамических объектов на основе современных информационных технологий для разработки и постановке на производство сложных промышленных изделий.

Для реализации этой цели автором решены следующие задачи: определены требования к разрабатываемой ситуационной системе управления со стороны предметной области и условий работы системы; проведена автоматизация технологического проектирования с обеспечением максимального сервиса не программируещему пользователю, т.е. с использованием терминологии предметной области и дружественного интерфейса пользователя и компьютера. разработан новый метод логического управления сложными процессами на основе функционально-целевого подхода; проведен синтез ситуационной модели функционирования систем проектирования технологических процессов; теоретические предпосылки доведены до конкретных рекомендаций по созданию СППР проектирования сложных высокотехнологичных изделий; разработана система технологического проектирования. Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач используются методы теории управления (в частности, ситуационного управления), концептуального моделирования информационных систем, абстрактной алгебры, элементы теории множеств, теории графов, теории вероятностей и математической логики. В качестве общего метода исследования и разработок автором использован ситуационный подход к организации проектирования (управления) на базе разработанной концептуальной модели предметной области.

Научная новизна работы определяется тем, что с единых позиций ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта, сформулирована и решена научная задача создания методов управления сложными распределенными структурами, основанная на внедрении информационных технологий. Основные аспекты научной новизны работы следующие.

1. Применен единый подход к анализу методов управления, позволяющий разработать информационный критерий качества, пригодный для статистического анализа и сопоставления принимаемых решений по управлению структурой объекта и использующийся для обработки ситуаций.

2. Разработана и исследована концептуальная модель предметной области анализа и прогноза состояния систем поддержки принятием решений на этапах проектирования сложных изделий приборостроения. Область применимости модели ограничена комплексами, допускающими древовидную декомпозицию и представление их компонентов в виде ограниченного множества ГИС-элементов.

3. Разработана событийная модель структуры и функционирования технологических процессов, обеспечивающая формирование команд управления и контроль их исполнения в виде стандартных процедур, независимых от конкретного приложения.

4. Разработан рекуррентный алгоритм параметрического синтеза математической модели системы управления процессом технологического проектирования, позволяющий оценивать параметры устойчивости систем, получая оценки приемлемой точности, и исключающий необходимость дополнительных предположений относительно свойств помехи.

5. Разработана и внедрена в промышленную эксплуатацию система технологического проектирования.

Практическая ценность работы состоит в следующем.

Для задач исследования систем управления принятием решений разработана инструментальная среда сопоставительного анализа эффективности и последствий принятия управленческих решений по изменению структуры объекта, ориентированная на широкое применение экспертных знаний и не требующая программистской подготовки пользователя.

Разработана схема автоматизации технологического проектирования, позволяющая повысить эффективность промышленного производства.

Основные положения работы, выносимые на защиту.

1. Информационный критерий качества, пригодный для статистического анализа и сопоставления принимаемых решений по управлению структурой объекта и использующийся для обработки ситуаций, позволяющий оптимизировать функционал информационных потерь, т.е. оптимизировать затраты времени на проведение процесса подготовки и проектирования, самого проектирования, а также материальные затраты.

2. Иерархическая концептуальная модель предметной области анализа и прогноза состояния сложных распределенных систем, состоящая из трех множеств элементов - объектов, процессов, ресурсов (данных),что позволяет повысить эффективность использования средств проектирования.

3. Событийная модель структуры и функционирования технологических процессов, обеспечивающая формирование команд управления и контроль их исполнения в виде стандартных процедур, независимых от конкретного приложения.

4. Рекуррентный алгоритм параметрического синтеза математической модели системы управления процессом технологического проектирования, позволяющий оценивать параметры устойчивости систем, получая оценки приемлемой точности, и исключающий необходимость дополнительных предположений относительно свойств помехи.

5. Реализация и внедрение результатов диссертационной работы в виде программных систем, специализированных для решения задач проектирования сложных изделий приборостроения, повышающего эффективность технологической подготовки производства.

Апробация результатов работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международных симпозиумах «Надежность и качество» (г. Пенза 1999-2004 г.г.), на внутривузовских НТК профессорско-преподавательского состава Пензенского Государственного Университета (г. Пенза, 2000 - 2004 г.г.), на заседаниях научно-методического семинара кафедры «Конструирование и производство радиоаппаратуры» ПГУ.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы в виде программной системы автоматизации технологической подготовки «ТЕХНОЛОГ» внедрены в ОАО «УПКБ ДЕТАЛЬ» (г. Каменск-Уральский), а также в учебный процесс кафедры КиПРА ПГУ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, расположенных в последовательности, определяемой логикой решения задачи создания управляющих систем принятия решений для интегрированных производственных комплексов, заключения и приложения.

4.4 ВЫВОДЫ ПО ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ.

Данная глава была посвящена описанию реализации теоретических положений при решении задач совершенствования технологичности методами информационных технологий в проектировании и производстве сложных изделий приборостроения.

Разработан программный модуль автоматизированного проектирования технологических процессов ТЕХНОЛОГ, который предназначен для приема задания на проектирование типовых и единичных техпроцессов, внесения изменений в готовый ТП и доработки ТП., описана его структура и состав (окна, меню и т.д.).

В процессе работы были разработаны алгоритмы и программы работы модуля технологического проектирования, а также алгоритмы отдельных функций и подфункций.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Применен единый подход к анализу методов управления, позволяющий разработать информационный критерий качества, пригодный для статистического анализа и сопоставления принимаемых решений по управлению структурой объекта и использующийся для обработки ситуаций, позволяющий оптимизировать функционал информационных потерь, т.е. оптимизировать затраты времени на проведение процесса подготовки и проектирования, самого проектирования, и тем самым снизить материальные затраты.

Разработана иерархическая концептуальная модель предметной области анализа и прогноза состояния сложных распределенных систем, состоящих из трех множеств элементов - объектов, процессов, ресурсов (данных), на которых определены их связи и отношения, что позволяет повысить эффективность средств проектирования.

Построена рекуррентная модель многоуровневой СППР, позволяющая формализовать процесс проектирования, сводя последний к выполнению некоторого набора различных примитивов. Это дает возможность определить множество функциональных воздействий на комплексы производственной структуры для достижения поставленной цели управления. На ее основе разработан рекуррентный алгоритм оценивания параметров устойчивости систем, позволяющий получить оценки приемлемой точности. При этом отпадает необходимость дополнительных предположений относительно свойств помехи.

Определена событийная модель структуры и функционирования процессов технологической подготовки производства, обеспечивающая формирование команд управления и контроль их исполнения в виде стандартных процедур, независимых от конкретного приложения.

Осуществлена программная реализация и внедрены результаты диссертационной работы для решения задач проектирования сложных изделий приборостроения, повышающие эффективность процессов технологической подготовки производства.

Основное содержание диссертации отражено в следующих работах:

1. Межмодельное взаимодействие при проектировании РЭС /

B. Б. Алмаметов, Н. К. Юрков, И. И. Кочегаров, А. К Гришко II Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. — Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2003. - С. 159-160.

2. Улучшенная модель программного комплекса для изучения микропроцессоров, разработки и отладки программ / Л. В. Логинова, Н. К Стативка, И. И. Кочегаров, А. К Гришко II Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. - Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2003.

C. 161-162.

3. Гришко А. К. Ситуационное управление производственными системами / А. К. Гришко Н. К. Стативка, Л. А. Тюрина // Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. - Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2003.-С. 492-494.

4. Гришко А. К. Синтез концептуальной модели предметной области с учетом особенностей моделирования сложных систем / А. К. Гришко, Л. А. Тюрина II Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС: Межвуз. сб. - Вып. 13. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004.-С. 82-85.

5. Гришко А. К. Концептуальное моделирование предметной области производственных систем // Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС: Межвуз. сб. - Вып. 13. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004. - С. 93-96.

6. Гришко А. К Системный подход к анализу сложных производственных структур // Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. -Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2004. - С. 647-648.

7. Гришко А. К Системный подход к проблеме повышения качества продукции / А. К Гришко, Л. А. Тюрина / Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. - Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2004. - С. 174176.

8. Гришко А. К. Системно-кибернетический подход к проблеме управления сложными распределенными системами / Н. К. Юрков, А. К. Гришко, Л. А. Тюрина / Надежность и качество: Тр. междунар. симпозиума. - Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2004. - С. 263-266.

9. Разработка, внедрение и обучение пользованию программным модулем «Технолог-1» автоматизированного проектирования технологических процессов: Отчет по НИР / А. К. Гришко, Н. К. Юрков. - № 064(01/02). - Пенза, 1996. - 124 с.

10. Исследование методов оценки и испытаний РЭС на стойкость к воздействию внешних факторов в обеспечение требований комплекса государственных военных стандартов «Мороз-6»: Отчет по НИР / Н. К. Юрков, Г. В. Танъков, Л. А. Тюрина, А. К. Гришко. -№ 034(01/96). - Пенза, 2001. - 115 с.

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙ

АСТПП -автоматизированная система технологической подготовки производства

ББЭ - библиотека базовых элементов

АСНИ - автоматизированная система научных исследований АСУТП - автоматизированная система управления технологическим процессом

БД - база данных

БЗ - база знаний

БИД - база исходных данных

БДПО - база данных предметной области

ГДС - гибкая дискретная система

ГИС - географическая информационная система

ДСЕ - детали и сборочные единицы

ЖЦ - жизненный цикл

ИАС - интеллектуальная автоматическая система ИИ - искусственный интеллект

ИКОС - интеллектуальная компьютерная обучающая система ИМ - информационная модель ИмМ - имитационная модель

ИПК - интегрированный производственный комплекс ИТ - информационные технологии КМ - концептуальная модель

КМИС - концептуальное моделирование информационных систем

КМПО - концептуальная модель предметной области

ЛПР - лицо, принимающее решения

ЛТП - логико-трансформационные правила

МПО - модель предметной области

ООП - объектно-ориентированный подход к программированию

ПК - персональный компьютер

ПС - программные средства

ПСМ - программная система моделирования liliii - пакет прикладных программ

ПФ - пространственная функция

РЭС - радиоэлектронные средства

СИИ - система искусственного интеллекта

СМ - система моделирования

СП - система продукций

СППР - система поддержки принятия решений

СРВ - система реального времени

ССМ - ситуационная система моделирования

СУБД - система управления базами данных

ТЗ - техническое задание

ТП - технологический процесс

ФС - функциональная система

ФЦП - функционально-целевой подход

ЭД- экспериментальные данные

ЭС - экспертная система

CAD (Computer-Aided Design) - автоматизированное конструирование

CAE - (Computer Aided Engineering) - автоматизированная система инженерного анализа

CALS - (Continuous Acquisition Life-cycle Support) - система поддержки жизненного цикла

CASE (Computer Aided Software Engineering) - автоматизированная разработка программного обеспечения

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

2. Буловский П.И., Ларин В.П., Павлова А.В. Проектирование иоптимизация технологических процессов и систем сборки РЭА. М.: Радио и связь, 1989. - 176 с.

3. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектированиетехнических устройств и систем. М.: Высшая школа, 1986, - 304 с.

4. Дубуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложение к представлениюзнаний в информатике: Пер с фр., М.: Радио и связь, 1990, - 288с.

5. Тимофеев А.В. Адаптивные робототехнические комплексы. Л.

6. Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988, 332 с.

7. Имитационное моделирование производственных систем / Под общейредакцией А. А. Вавилова. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983. - 416 с.

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

9. Юрков Н.К. Автоматизированные информационные технологии иаппаратура: Учеб. пособие. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000, -172 с.

10. Технология системного моделирования. / Под общей ред. .В. Емельяноваи др. М.: Машиностроение; Берлин: Техник. 1988. -520 с.

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

12. Цветков В.Я. Геоинформационноые системы и технологии. М.:

13. Финансы и статистика, 1998.

14. Ляпунов А.А. Вопросы теории множеств и теории функций. -М.: Наука,1979.

15. Юрков Н.К., Гришко А.К., Тюрина Л.А. Системно-кибернетическийподход к проблеме управления сложными распределенными системами. Труды междун. Симпозиума «Надежность и качество», — Пенза, НИЦ Пенз. Гос, Ун-та, 2004, с.65-72.

16. Андреев А.Н., Блинов А.В., Юрков Н.К. Новые информационныетехнологии в области моделирования. Измерительная техника, М.: 1999, №3. С. 40-43

17. Трусов В.А., Блинов А.В., Курносов В.Е., Юрков Н.К. Исследованиякафедры КиПРА в области моделирования и информационных технологий. Труды межд. симпоз. «Надежность и качество-2001», Изд-во ПТУ, Пенза, 2001, с. 32-34

18. Гришко А.К., Системный подход к анализу сложных производственныхструктур. Труды междун. Симпозиума «Надежность и качество», -Пенза, ИИЦ Пенз. Гос. Ун-та, 2004, с. 374-377.

19. Деруссо П., Рой Р., Клоуз М. Пространство состояний в теорииуправления. М.: Наука, 1970. - 620 с.

20. Кравченко Б.В., Черкасов Д.Н. Системы интеллектуальной поддержкипринятия управляющих решений при ликвидации последствий ЧС //http://mars.biophys.msu.ru/awse/CONFER/MCE99/149.htm.

21. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующиесистемы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272 с.

22. Перовская Е.И. Имитационные модели для поддержки принятиярешений // Мост (ежемесячный информационно-аналитический журнал для промышленников), СПб, 1999, № 6.

23. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.:1. Наука, 1986.-288 с.

24. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующиесистемы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272 с.

25. Фридман А .Я., Олейник А.Г., Матвеев П.И. Ситуационная СППРмуниципального управления // Муниципальные геоинформационные системы. Материалы 6-й Всерос. конференции МГИС'99, Обнинск, 25 -29 янв.1999. г.Обнинск: изд-во ОГИЦ (CD-ROM). - С. 96-111.

26. Гришко А.К. Ситуационное управление производственными системами.

27. С тативка Н.К., Тюрина J1.A., Гришко А.К./ Труды междун. симпозиума «Надежность и качество», Пенза, ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2003, с. 492-494.

28. Диалоговые системы. Современное состояние и перспективы развития /

29. Довгялло A.M., Брановицкий В.И., Вершинин К.П. и др. Киев: Наук. Думка, 1987. - 248 с.

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

31. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. М.:1. Мир. 1973.

32. Олейник А.Г., А.Я. Фридман. Генерация базы данных вычислительногоэксперимента на основе концептуальной модели // Региональные информационные системы: 4.1. Апатиты: КНЦРАН, 1995. - С. 47-57.

33. Путилов В.А., Фильчаков В.В. Фридман А.Я. CASE-технологиивычислительного эксперимента. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1994. T.I-249 с. Т.2.-169 с.

34. Кузьмин И.А., Путилов В.А., Фильчаков В.В. Распределенная обработкаинформации в научных исследованиях. Д.: Наука, 1991. - 304 с.

35. Путилов В.А., Фильчаков В.В. Фридман А.Я. CASE-технологиивычислительного эксперимента. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1994. T.I -249 с. Т.2. - 169 с.

36. Синтез моделей вычислительного эксйеримента / Бржезовский А.В.,

37. Жаков В.И., Путилов В.А., Фильчаков В.В. СПб.: Наука, 1992. - 231 с.

38. Трусов В.А., Юрков Н.К. Решение задач синтеза технологическогопроектирования на основе моделирования процессов его управления.

39. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС., Межвуз. Сб. науч тр., Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та. 2000, Вып. 9., с. 73-80

40. Мясников В.А., Игнатьев М,Б., Перовская Е.И. Модели планирования иуправления производством.-М.: Экономика, 1982.

41. Перовская Е.И. Имитационные модели для поддержки принятиярешений // Мост (ежемесячный информационно-аналитический журнал для промышленников), СПб, 1999, № 6.

42. Перовская Е.И. Основы гибкой автоматизации. JL: ЛИАП, 1986. - 32 с.

43. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математическиеосновы. М.: Мир, 1978. - 312 с.

44. Перовская Е.И. Имитационные модели для поддержки принятиярешений // Мост (ежемесячный информационно-аналитический журнал для промышленников), СПб, 1999, № 6.

45. Юрков Н.К. Функционально-целевой подход к синтезу системуправления интегрированными производственными комплексами. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС., Межвуз. Сб. науч тр., Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та. 2000, Вып. 9. с. 65-72

46. Инструментальная система поддержки вычислительного эксперимента /

47. Олейник А.Г., Смагин А.В., Фридман А.Я., Фридман О.В. // Программные продукты и системы, М.1999, № 2. - С. 7-13.

48. Олейник А.Г., Олейник О.В., Фридман А.Я. Реализация оболочкиэкспертной системы в среде СУБД Foxpro // Информационные технологии поддержки принятия решений. Апатиты: изд. Кольского научного центра РАН, 1998. - с. 20-30.

49. Путилов В.А., Фильчаков В.В. Фридман А.Я. CASE-технологиивычислительного эксперимента. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1994. Т.1 -249 с. Т.2. - 169 с.

50. Инструментальная система поддержки вычислительного эксперимента /

51. Олейник А.Г., Смагин А.В., Фридман А.Я., Фридман О.В. // Программные продукты и системы, 1999, № 2. с. 7-13.

52. Поспелов- Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.:1. Наука, 1986.-288 с.

53. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.:1. Наука. 1987.

54. Slovic P., Fichhoff В., Lichtenstein S. Behavioural decision theory.- Annu.

55. Phsychol. Rev. vol. 28,1997.

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

57. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974.

58. Моисеев Н.Н. Предисловие к книге Орловского С.А. Проблемыпринятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. : 1981.

59. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.:1. Наука. 1987.

60. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология.-М.: Наука, 1988.

61. Белкин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные моделиаппроксимации информации. М.: Наука, 1990.

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

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

64. Simon Н.А. The new science of management decision. Englewood Cliffs,

65. N. J., Prentice-Hall Inc., 1975. '

66. Eom S.B. Decision support systems research: reference disciplines andaccumulative tradition. The International Journal of Management Science,23, 5, October 1995, - pp. 511-523.

67. Rumbaugh J., Blacha M. Premerlani W., Eddy F. Lorensen W. Object

68. Oriented Modeling and Design. Prentice-Hall, Inc., 1991.

69. Salza S., Pichetti L. LOGIBASE+: efficient implementation of a rule-basedinterface to a computer database management system // ONel, 1/2, 1992. -pp. 77-85.

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

71. Ларичев О.И., Мошкович E.M. Качественные методы принятиярешений. -М.: Наука, 1996.

72. Simon Н.А. The new science of management decision. Englewood Cliffs, . N.J., Prentice-Hall Inc., 1975.

73. Вальд А. Статистические решающие функции В кн.: Позиционныеигры. М.: Наука, 1976.- 360 с

74. Гришко А.К., Тюрина Л.А. Системный подход к проблеме повышения качества продукции. Труды междун. Симпозиума «Надежность и качество», Пенза, ИИЦ Пенз. Гос. Ун-та, 2004, с.251-254.

75. Юрлов Ф. Ф. Технико-экономическая эффективность сложныхрадиоэлектронных систем М.: Советское радио, 1980.- 280 с.

76. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику: Учеб пособие длявузов./Под ред. В.А.Садовничего. 3-е изд., стер. - М.: Высш. Шк.; 2001.-384 с.

77. Алмаметов В.Б. Межмодельное взаимодействие при проектировании

78. РЭС. /Алмаметов В.Б., Юрков Н.К., Кочегаров И.И., Гришко А.К./ Труды междун. Симпозиума «Надежность и качество», Пенза, ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2003, с. 159-160.

79. Ерош И.Л., Игнатьев М.Б., Москалев Э.С. Адаптивныеробототехнические системы (Методы анализа и системы обработки изображений): учебное пособие для втузов. Л.: Ленингр. ин-т авиац. приборостр., 1985, - 144 с.

80. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику. Учеб. пособие длявузов. 3-е изд., стер. М.: Высш. Шк.; 2001. - 384 с.

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

82. Матьяш В.А. Реверсивные методы структурной разработкипрограммных систем на начальных этапах жизненного цикла. Дисс. на соиск. уч. ст. канд. тех. наук. СПб, ГУАП, 1999.

83. Синтез моделей вычислительного эксперимента / Бржезовский А.В.,

84. Жаков В.И., Путилов В.А., Фильчаков В.В. СПб.: Наука, 1992. - 231 с.

85. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.:1. Наука, 1986. 288 с.

86. Блинов А.В., Трусов В.А., Юрков Н.К. Иерархическая модель системытехнологического проектирования. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС., Межвуз. Сб. науч тр., Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та. 2000, Вып.9. с. 241-247f *

87. Щ 77. Блинов А.В., Юрков Н.К., Якимов А.Н. Иерархическая модель системытехнологического проектирования. Измерительная техника, М. 1999, N5. с. 17-20

88. Горбатов B.C. и др. Пакет программ для моделирования сложныхдинамических объектов. // Микропроцессорные средства и системы. -М. 1990.-№3.-с. 24-26.

89. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контролясложных систем. Л.: Энергоатомиздат, 1988. - 192 с.

90. Бржезовский А.В., Жаков В.И., Путилов В.А., Фильчаков В.В. Синтезмоделей вычислительного эксперимента. СПб: Наука, 1993. - 231 с.

91. Гришко А.К. Концептуальное моделирование предметной областипроизводственных систем. Межвуз. сб. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС. Вып.13., — Пенза, изд-во Пенз. Гос. Ун-та, 2004, с.93-96.

92. Олейник А.Г., Олейник О.В., Фридман А.Я. Реализация оболочкиэкспертной системы в среде СУБД Foxpro // Информационные технологии поддержки принятия решений. Апатиты: изд. Кольского научного центра РАН, 1998. - с. 20-30.

93. Олейник А.Г., Фридман А.Я., Фридман О.В. Особенности экспертногоанализа нестационарных пространственных объектов // Системыинформационной поддержки регионального развития. Апатиты: КНЦ РАН, 1998.-с. 50-55.

94. Блинов А.В., Курносов В.Е., Юрков Н.К. Теоретические и прикладныеаспекты проблемы оптимального проектирования РЭС. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС., Межвуз. сб. науч. тр., -Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та. 2000, Вып. 9. с. 43-52

95. Морозов В.П., Дымарский Я.С. Элементы теории управления ГАП:

96. Математическое обеспечение. Д.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1984,-427 с.

97. Маквецов Е.Н., Юрков Н.К. Автоматизированное обучение методамсоздания и управления модулями ГПС. «Состояние, опыт и направления работ по комплексной автоматизации на основе ГАП, РТК и ПР», Пенза, 1985. С.4

98. Юрков Н.К. Рекуррентная модель управления иерархическоймногоуровневой распределенной производственной системой. Труды межд. симпозиума «Надежность и качество-2003», Изд-во ПГУ, -Пенза, 2003, с. 20-24.

99. Гхосал А. Прикладная кибернетика и ее связь с исследованиемопераций. -М.: Высш. шк. 1982. 120 с.

100. В.А.Кофанов. Автоматизированная настройка модифицированныхалгоритмов 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.

101. Абнер Д.Э., Юрков Н.К. Робастная устойчивость автоматических системуправления технологическим процессом производства. Труды междун. симпоз. "Надежность и качество-2000", Пенза, Изд-во ПГУ, 2000. с. 342-344

102. Адаптивные системы и их приложения. Отв. ред. А.В. Медведев. Изд-во

103. Наука», Новосибирск, 1978.

104. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.:1. Наука, 1982.

105. Живоглядов В.П., Медведев А.В. Непараметрические алгоритмыадаптации. Фрунзе: Ил им, 1974.

106. Живоглядов В.П. Адаптация в автоматизированных системахуправления технологическими процессами. Фрунзе: Илим, 1974.

107. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.:1. Наука, 1982.

108. Горищ А.В., Новиков Н.Н., Юрков Н.К. Булевы матрицы в задачах контроля технического состояния дискретных устройств компонентов ИИС. Измерительная техника, М.: 2000, № 6. с. 17-20

109. Тыугу Э.Х. Концептуальное проектирование. М.: Наука, 1984, 256 с.

110. Игнатьев М.Б., Путилов В.А., Смольков Г.Я., Модели и системы управления комплексными экспериментальными исследованиями. -М.: Наука, 1986,232 с.

111. Юрков Н.К., Гришко А.К. Разработка, внедрение и обучение пользованию программным модулем «Технолог-1» автоматизированного проектирования технологических процессов: Отчет по НИР № 64(01/02). - Пенза, 1995, - 124 с.