Интеллектуальная поддержка принятия решений при управлении процессом вывода в ремонт электротехнического оборудования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Елтышев, Денис Константинович

• Елтышев, Денис Константинович
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Елтышев, Денис Константинович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ И РЕМОНТА ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ

1.1 Общие аспекты проблемы управления процессом вывода в ремонт

1.2 Формализация базовых структурно-функциональных элементов интеллектуальной поддержки принятия решений по выводу в ремонт

1.3 Анализ существующих исследований в области поддержки принятия решений по выводу в ремонт

1.4 Методы и модели принятия решений в задачах управления процессом вывода в ремонт

1.4.1 Общие подходы к моделированию процесса принятия решений

1.4.2 Методы и модели, основанные на теории нечетких множеств и нечеткой логике

1.5 Выводы по первой главе

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПО ВЫВОДУ В РЕМОНТ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ

2.1 Аспекты принятия решений в процессе формирования оценок фактического технического состояния

2.2 Математическая модель принятия решений по планированию объемов профилактических мероприятий

2.3 Концептуальное представление процесса интеллектуальной поддержки принятия решений по выводу в ремонт

2.4 Методика расчета приоритета и определения очередности

вывода в ремонт

2.5 Алгоритм планирования объемов ремонтных мероприятий

2.6 Выводы по второй главе

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЦЕССОМ ВЫВОДА В РЕМОНТ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ

3.1 Интеллектуальная поддержка принятия решений при комплексной оценке фактического технического состояния

3.1.1 Структурная модель комплексной оценки технического состояния

3.1.2 Определение уровней технического состояния и категорий решений в области проведения ремонтно-эксплуатационных мероприятий

3.1.3 Алгоритм параметрической оптимизации нечеткой модели оценки технического состояния

3.1.4 Алгоритм поддержки принятия решений для комплексной оценки фактического технического состояния

3.2 Методика интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении процессом вывода в ремонт

3.3 Выводы по третьей главе

ГЛАВА 4 ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ЭКСПЛУАТАЦИИ И ОБСЛУЖИВАНИЯ БАКОВЫХ МАСЛЯНЫХ ВЫКЛЮЧАТЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДИКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

4.1 Обоснование выбора объекта апробации

4.2 Формализация процесса интеллектуальной поддержки принятия

управленческих решений по выводу в ремонт

«

4.2.1 Выбор ключевых технических параметров

4.2.2 Нечеткая модель комплексной оценки фактического технического состояния

4.2.3 Интегральная оценка технического состояния

4.3 Алгоритм принятия решений при управлении процессом вывода в ремонт

4.4 Апробация методики интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении процессом вывода в ремонт

4.5 Выводы по четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная поддержка принятия решений при управлении процессом вывода в ремонт электротехнического оборудования»

ВВЕДЕНИЕ

Эффективное и надежное функционирование систем электроснабжения предприятий энергетических отраслей в значительной степени обеспечивается безаварийной работой входящего в их состав ЭО [31, 32, 49, 69, 71]. Отечественный и мировой опыт показывает [31, 32, 49, 69, 80, 81, 86, 104], что убытки от отказов ЭО весьма значительны, поскольку обусловлены не только затратами на его восстановление, но и длительными простоями оборудования, а также ущербом от перебоев в поставках энергоносителя.

Предотвратить нештатные ситуации, связанные с выходом оборудования из строя, и снизить затраты на его эксплуатацию в целом возможно путем своевременного проведения ремонтных мероприятий. Такие мероприятия должны носить опережающий характер по отношению к моментам перехода ЭО в критическое состояние, тем самым предупреждая возможные аварийные ситуации. Учитывая, что в структуре современных энергетических объектов значительная доля оборудования практически выработала свой ресурс [69, 71], последнее не может быть обеспечено превалирующей на объектах энергетики системой планово-предупредительного ремонта.

Несмотря на то, что система ППР в первую очередь ориентирована на высокий уровень надежности, она не гарантирует отсутствие отказов оборудования в межремонтный период и требует существенных затрат (материальных, трудовых, финансовых) на реализацию работ в рамках жестко регламентированных ремонтных циклов [53, 69, 80]. Практика показывает, что проводимые в соответствии с план-графиками ППР работы зачастую бывают излишними, увеличивая суммарное время простоя ЭО, и, вместо восстановления его работоспособности, приводят к дополнительному износу элементов и узлов [53, 69]. Сказанное выше во многом обусловлено [50, 53, 69] старением и абсолютным ростом количества ЭО, отсутствием приоритетов при выводе в ремонт и планировании объемов ремонтных работ, несоответствием плановых нормативов фактическим условиям эксплуатации и т.д.

Обозначенные аспекты свидетельствуют о том, что в современных условиях необходимость вывода ЭО из эксплуатации должна определяться на основе объективных оценок его фактического ТС [6, 69-71, 80, 99, 100] по результатам диагностики (мониторинга) в сочетании с субъективными экспертными оценками ответственного за эксплуатацию ЭО персонала [91]. При этом неверно распознанное состояние оборудования (в особенности критическое), а также неверно определенный приоритет его вывода в ремонт могут послужить причинами нерационального планирования объемов профилактических работ и последующего аварийного отключения со всеми вытекающими последствиями.

Ситуация ощутимо усложняется, если учитывать специфику функционирования ЭО [66, 69, 70,100, 118]:

- большое количество и территориальная распределенность разнородных объектов генерации и потребления электроэнергии;

- значительный дефицит финансовых и других видов ресурсов энергетических предприятий и необходимость в условиях рыночной конкуренции минимизировать затраты при выполнении ремонтных работ;

- высокая степень сложности ЭО, многопараметричность;

- необходимость, в условиях интенсификации производства, в организации эффективного контроля технических параметров ЭО в процессе эксплуатации и получения достоверных данных для обнаружения всех потенциально опасных дефектов;

- проблематичность установления однозначных связей между фактами наличия дефектов и предпосылками к ним.

Беря во внимание субъективный фактор и отсутствие на большинстве энергетических объектов налаженной системы сбора и хранения накапливаемых в процессе эксплуатации ЭО данных, к вышесказанному следует отнести и объективно существующую неопределенность (неполноту, недостоверность) разнородной информации, которой зачастую приходится руководствоваться при управлении процессом вывода в ремонт оперативно-ремонтному и инженерно-техническому персоналу [91]. Тем не менее, одним из путей преодоления проблем

< ? ' 2 и*| 5 } I

4 ,, » * (

* '

/г

7

может являться разработка механизмов ИППР этим персоналом на основе моделей и алгоритмов, использующих в своей структуре аппарат НЛ и НБЗ [16, 17, 52, 93, 113, 116].

Ввиду ответственности выполняемых ЭО функций ИППР должна быть направлена на увеличение достоверности оценок фактической потребности оборудования в ремонте и принятие своевременных мер по исключению аварийных ситуаций. С применением нечетких систем это может быть достигнуто, в частности, за счет использования знаний и опыта экспертов в области эксплуатации ЭО совместно с результатами диагностического контроля, а также возможности с высокой оперативностью и интерпретируемостью результатов решать сложно формализуемые задачи комплексной оценки ТС оборудования и определения порядка его вывода в ремонт.

К настоящему моменту накоплена обширная база теоретических и практических исследований, так или иначе связанных с проблемой повышения эффективности процессов эксплуатации и ремонта оборудования энергетических объектов и систем [6-9, 16, 25, 60, 69, 101]. Помимо отдельных авторов значительная роль в развитии данного направления, в том числе и на прикладном уровне, принадлежит научно-производственным и исследовательским коллективам, среди которых: СИГРЭ, ВЭИ им. Ленина, ВНИИЭ, НИУ МЭИ, МГТУ им. Н.Э. Баумана, ИГЭУ и др.

Несмотря на существенный научно-технический задел, стоит отметить, что предлагаемые в работах большинства авторов решения, как правило, ориентированы на частные задачи, связанные с оценкой ТС отдельных видов ЭО, планированием сроков проведения ремонтных мероприятий и т.д., которые не интегрируются друг с другом на информационном и алгоритмическом уровнях. Это означает, что, во-первых, явно не определены элементы и задачи, которые могли бы быть положены в основу ИППР. Во-вторых, практически отсутствуют существенные результаты в области разработки структурных моделей, позволяющих системно увязать механизмы формирования решений на различных этапах процесса вывода ЭО в ремонт, включая выявление потребности в его проведении и оценку объемов ремонтных работ.

Важно, что в исследованиях системного характера, в частности [34, 69, 71], преимущественно используются методы и модели, которые требуют получения и обработки значительных объемов статистической информации, не обеспечивая достаточной простоты в реализации и интерпретации результата. Поэтому они не позволяют решать сложноформализуемые задачи ремонтного обслуживания ЭО в условиях неопределенности, которая обусловлена не только возможной неполнотой данных об исследуемом объекте, но и с их недостоверностью, неоднозначностью (субъективностью) и т.д. Это определяет возможность и целесообразность использования нечетко-множественного подхода [11, 37, 44] к описанию и решению проблемных задач, соответствующих указанной предметной области.

К настоящему времени широко известны работы, связанные с интеллектуализацией процесса принятия решений на основе нечетких моделей [1, 16, 74-76, 92, 93, 114-116, 120]. Однако приходится констатировать отсутствие комплексных разработок, в которых формализованы способы построения таких моделей и НБЗ, адаптированных к различным типам ЭО и особенностям их эксплуатации и ремонта. Поэтому, учитывая многопараметричность и разнородность ЭО, существует необходимость создания методического и алгоритмического обеспечения ИППР в части формирования достоверных оценок фактического ТС ЭО и его потребности в проведении профилактических мероприятий.

Таким образом, для предприятий энергетических отраслей требует решения актуальная научная задача разработки механизмов ИППР, обеспечивающих, в условиях современных реалий, оперативную комплексную оценку фактического ТС ЭО и своевременное определение потребности в ремонте оборудования, а также объемов и очередности проведения ремонтных работ.

Объектом исследования являются процессы эксплуатации и ремонта электротехнического оборудования.

Цель диссертационной работы заключается в повышении эффективности управления процессом вывода в ремонт электротехнического оборудования за

счет интеллектуальной поддержки принятия решений, направленной на снижение продолжительности простоев оборудования и объемов ремонтных работ.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

1. Определение базовых элементов и задач ИППР и анализ математических методов и моделей для их реализации.

2. Разработка структурной модели процесса интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений по выводу в ремонт ЭО в условиях неопределенности информации, позволяющей устанавливать очередность проведения и планировать объемы профилактических мероприятий.

3. Разработка методики ИППР при управлении процессом вывода ЭО в ремонт на основе достоверной оценки фактического ТС.

4. Исследование процессов эксплуатации и обслуживания баковых масляных выключателей с использованием методики ИППР.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют положения теории принятия решений, теории надежности, теории нечетких множеств, теории оптимизации, метод экспертных оценок, методы математического моделирования и объектно-ориентированного

программирования.

Научная новизна результатов диссертации заключается в следующем:

1. Разработана СМПРР ЭО, новизна которой состоит в том, что:

- для определения порядка вывода оборудования в ремонт впервые формализована иерархическая структура критериев оптимальности и сформированы функции принадлежности нечетких множеств, соответствующих лингвистическим оценкам их (критериев) возможных значений;

- предложен новый способ расчета коэффициентов относительной важности критериев оптимальности, основанный на комплексной оценке эффективности методов вычисления приоритетов и последующем выборе оптимального.

2. Разработан алгоритм поддержки принятия решений для комплексной оценки фактического ТС ЭО, новизна которого заключается в том, что параметры

/ , -и

I

иерархических моделей нечеткого логического вывода с дискретным и непрерывным выходом определяются на основе процедур нечеткой кластеризации, обучения и переобучения, позволяющих повысить достоверность фактических оценок состояния оборудования, по данным, накапливаемым в процессе его эксплуатации оборудования.

3. Разработан алгоритм принятия решений при управлении процессом вывода ЭО в ремонт, положенный в основу программного обеспечения, новизна которого состоит в использовании моделей нечеткого логического вывода с возможностью формализации и адаптации функций принадлежности и базы знаний, оценивающих значения параметров ЭО и его техническое состояние, с учетом специфики и опыта эксплуатации различных видов оборудования.

Практическая значимость исследования заключается в повышении эффективности эксплуатации ЭО в части принятия своевременных решений о проведении профилактических мероприятий за счет увеличения достоверности оценок фактического ТС оборудования с сокращением для баковых масляных выключателей в среднем до 20 % времени простоя и объемов ремонтных работ.

Положенный в основу методики ИППР механизм выработки управленческих решений, реализованный в программе «/ГЖУ», является универсальным и может быть формализован с учетом особенностей эксплуатации различных видов и типов ЭО, что позволяет сформировать базис для реализации на предприятиях энергетики стратегии его обслуживания по фактическому ТС.

Внедрение результатов работы. Результаты диссертационного исследования внедрены в производственную деятельность Пермского регионального управления (ПРУ) ООО «ЛУКОЙЛ-ЭНЕРГОСЕТИ» (г. Пермь) в целях интеллектуализации деятельности ответственного за эксплуатацию ЭО персонала при профилактическом обслуживании оборудования по фактическому техническому состоянию.

Полученные научные и практические результаты работы применяются в учебном процессе кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермского национального исследовательского политехнического университета в

практических курсах дисциплин «Автоматизация управления жизненным циклом продукции», «Оптимизация и моделирование энергетических систем».

Работа выполнена при поддержке гранта Президента РФ № МК-2773.2011.8 «Управление техническим состоянием электроэнергетических объектов с целью повышения параметров их энергоэффективности». Положения диссертации использованы при реализации комплексного проекта по созданию высокотехнологичного производства в соответствии с Постановлением Правительства РФ № 218, выполняемого в рамках договора 13.025.31.0009 между ОАО «Протон-ПМ» и Минобрнауки РФ.

На защиту выносятся:

- структурная модель процесса интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений по обеспечению своевременного вывода ЭО в ремонт в условиях неопределенности информации, позволяющая устанавливать очередность проведения профилактических мероприятий и планировать их объемы;

- алгоритм поддержки принятия решений по комплексной оценке фактического ТС ЭО, позволяющий формировать достоверные заключения о его потребности в ремонтно-профилактических воздействиях, и алгоритм принятия решений при управлении процессом вывода ЭО в ремонт;

- результаты исследования процессов эксплуатации и обслуживания баковых масляных выключателей с использованием методики ИППР.

Достоверность результатов основывается на практическом применении теоретических исследований и подтверждается хорошим совпадением результатов моделирования с экспериментальными данными.

Апробация результатов диссертации Результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на конференциях и семинарах различного уровня: краевой научно-технической конференции «Автоматизированные системы управления и информационные технологии» (г. Пермь, 2008); V региональной конференции «Молодежная наука Верхнекамья» (г. Березники, 2008); III, V и VI Всероссийских научно-технических

конференциях «Энергетика. Инновационные направления в энергетике. САЬБ-технологии в энергетике» (г.Пермь, 2009, 2011, 2012); IX Международной конференции «Эффективные методы автоматизации подготовки и планирования производства» (г.Москва, 2012); IМеждународной (IV Всероссийской) научно-технической конференции «Электропривод, электротехнологии и электрооборудование предприятий» (г. Уфа, 2013).

Основные положения диссертационной работы прошли обсуждение на научно-техническом семинаре кафедры «Компьютерные системы автоматизации производства» (РК-9) МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Публикации. Основное содержание диссертации опубликовано в 11 печатных работах, в том числе в 5 статьях в журналах, включенных в перечень изданий, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Елтышев, Денис Константинович

4.5 Выводы по четвертой главе

1. При формализации СМПРР определены ключевые количественные и качественные параметры для оценки фактического ТС баковых масляных выключателей на напряжение 35 кВ в режиме мониторинга (без отключения).

2. Определены структура и параметры модели иерархического НЛВ для комплексной оценки фактического ТС МВ, позволяющей формировать заключения о вариантах проведения ремонтно-эксплуатационных мероприятий. Построена НБЗ по оценке состояния МВ на основе формализованных логических правил. Выполнена настройка параметров модели на основе данных мониторинга выключателей типа С-35М. Тестирование модели подтвердило ее способность формировать достоверные заключения о фактическом состоянии выключателей со снижением количества неверно распознанных состояний по сравнению с моделями, формализованными экспертным способом, до 13,7 %.

3. Предложен способ интегральной оценки ТС МВ на основе значений фактической наработки его коммутационного и механического ресурсов. В целях реализации данного способа уточнены параметры модели НЛВ для оценки степени риска потери выключателем работоспособности с учетом информации об эксплуатации выключателей С-35М.

4. Разработан алгоритм ПР при управлении процессом вывода МВ в ремонт, позволяющий выбирать варианты проведения ремонтно-эксплуатационных мероприятий на основе заключений о ТС и значений приоритета выключателей. Алгоритм применен в процессе эксплуатации выключателей, функционирующих в структуре действующего энергообъекта, что позволило в среднем на 20 % сократить время простоя МВ и объемы ремонтных работ.

К основным результатам диссертационного исследования можно отнести следующие ключевые положения.

1. Проведен анализ особенностей эксплуатации и ремонтного обслуживания ЭО, на основе которого определены базовые элементы и задачи ИППР. Выполнена классификация математических методов и моделей принятия решений по степени формализации исследуемых с их помощью задач, и выбраны направления обеспечения ИППР на основе аппарата НЛ.

2. Разработана СМПРР ЭО, позволяющая системно увязать и соподчинить элементы, характеризующие формализованные средства (методики, модели и алгоритмы) обеспечения своевременного вывода оборудования в ремонт с учетом фактора неопределенности исходной информации.

Формализована многокритериальная процедура обоснования приоритетов и очередности вывода ЭО в ремонт в условиях неопределенности информации. Сформирована иерархия охватывающих различные аспекты эксплуатации и ремонта ЭО критериев оптимальности, и предложен новый способ расчета коэффициентов их относительной важности на основе комплексного критерия эффективности. Разработан алгоритм ПР при планировании объемов профилактических мероприятий на основе оценок приоритетов вывода в ремонт.

3. Разработана методика ИППР, позволяющая комплексно оценить фактическое ТС ЭО и формировать заключения о вариантах его дальнейшей эксплуатации. В основу методики положен иерархический принцип построения нечетких продукционных моделей (моделей НЛВ), а также процедуры нечеткой кластеризации и обучения этих моделей, позволяющие адаптировать их к специфике обслуживаемого объекта и повышать достоверность оценок ТС ЭО в процессе накопления опыта его эксплуатации.

4. Проведено исследование процесса эксплуатации масляных баковых выключателей на напряжение 35 кВ на основе методики ИППР. Определены ключевые технические параметры выключателей, формализована и реализована программно модель НЛВ для комплексной оценки их фактического ТС. Сформирована база знаний по оценке ТС МВ на основе формализованных логических правил. Разработан алгоритм ПР при управлении процессом вывода МВ в ремонт, на основе выбора вариантов проведения ремонтно-эксплуатационных мероприятий. Алгоритм применяется при эксплуатации выключателей, функционирующих в структуре действующих энергообъектов, что позволило в среднем на 20 % сократить время простоя МВ и объемы ремонтных работ за счет повышения достоверности оценок его фактического ТС.

Возможные направления дальнейших исследований заключаются в расширении и систематизации механизмов ИППР с учетом их соответствующей формализации и адаптации к структурным и функциональным особенностям различных видов и типов электротехнических устройств.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Елтышев, Денис Константинович, 2013 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Алтунин, А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: монография / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин. - Тюмень: Изд-во Тюмен. гос. ун-та, 2000. - 352 с.

2. Андреев, Д.А. Анализ методов расчета коммутационного ресурса высоковольтных выключателей / Д.А. Андреев, И.А. Назарычев // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. - 2008. -№ 2. С. 69-84.

3. Андреев, Д.А. Совершенствование методов расчета эксплуатационной надежности электрооборудования электростанций и подстанций: автореф. канд.... техн. наук: 05.14.02/ Андреев Дмитрий Александрович.- Иваново, 2006.-23 с.

4. Андрейчиков, A.B. Интеллектуальные информационные системы /

A.B. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: Финансы и статистика, 2004. -424 с.

5. Бардик, Е.И. Нечеткое моделирование технического состояния высоковольтных выключателей энергосистем / Е.И. Бардик, Н.В. Костерев,

B.В. Литвинов // Научные вести Национального технического университета Украины «Киевский политехнический институт». - 2011. - № 1. - С. 12-18.

6. Барзилович, Е.Ю. Модели технического обслуживания сложных систем: учеб. пособие / Е.Ю. Барзилович. - М.: Высш. школа, 1982. - 231 с.

7. Барзилович, Е.Ю. Некоторые математические вопросы теории обслуживания сложных систем / Е.Ю. Барзилович, В.Д. Каштанов. -М.: Советское радио, 1971. - 272 с.

8. Барзилович, Е.Ю. Организация обслуживания при ограниченной информации о надежности системы / Е.Ю. Барзилович, В.Д. Каштанов. -М.: Советское радио, 1975. - 136 с.

9. Барлоу, Р. О математической теории надежности / Р. Барлоу, Ф. Прошан; пер. с англ.; под ред. Б.В. Гнеденко. - М.: Советское радио, 1969. - 488 с.

10. Башлыков, A.A. Технология построения экспертных систем для оперативной диагностики оборудования атомных энергоблоков / A.A. Башлыков// Программные продукты и системы. - №2.- 2012г.- С. 121— 125.

11. Беллман, Р. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р. Беллман, JI. Заде // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. - М.: Мир - 1976. -С. 172-215.

12. Беляевский, O.A. Система контроля изоляции по характеристикам частичных разрядов СКИ-3 / O.A. Беляевский, P.M. Идиатуллов, А.Ф.Курбатова// Сб. материалов семинара, г. Санкт-Петербург, 19-23 апреля 2004 г. - СПб.: ПЭИПК, 2005. - С. 123-128.

13. Биргер, И.А. Техническая диагностика/ И.А. Биргер. -М.: Машиностроение, 1978. - 240 с.

14. Болотин, В.В. Прогнозирование ресурса машин и конструкций. -М.: Машиностроение, 1984. - 312 с.

15. Борисов, А.Н. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, A.B. Алексеев, Г.В. Меркурьева и [др.]. - М.: Радио и связь, 1989.-304 с.

16. Борисов, А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования / А.Н. Борисов, O.A. Крумберг, И.П. Федоров. - Рига: Зинатне, 1990.-184 с.

17. Борисов, В.В. Нечеткие модели и сети / В.В. Борисов, В.В. Круглов, A.C. Федулов. - М: Горячая линия-Телеком, 2007. - 284 с.

18. Бочкарев, C.B. Диагностика и надежность автоматизированных систем: учеб. пособие для вузов / C.B. Бочкарев, А.Н. Цаплин. - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2006. — 262 с.

19. Бочкарев, C.B. Методика принятия оптимальных решений при ремонте высоковольтного электротехнического оборудования / C.B. Бочкарев, Д.К. Елтышев // Научно-технический вестник Поволжья. - 2012. - № 6. - С. 142146.

20. Вдовико, В.П. Частичные разряды в диагностировании высоковольтного оборудования/ В.П. Вдовико. - Новосибирск: Наука, 2007.— 155 с.

21. Выключатель типа С-35М-630-10: техническое описание и инструкция по эксплуатации: ОСЯ.463.006. - М.: Внешторгиздат. - 48 с.

22. Гладков, Л.А. Генетические алгоритмы / Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М.; под ред. В.М. Курейчика. - М.: Физматлит, 2006. - 320 с.

23. Глушань, В.М. Нечеткие модели и методы многокритериального выбора в интеллектуальных системах поддержки принятия решений / В.М. Глушань, В.П. Карелин, О.Л. Кузьменко // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2009. - Т. 93. - № 4. - С. 106-113.

24. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - 9-е изд., стер. - М.: Высшая школа, 2003. -479 с.

25. Гнеденко, Б.В. Математические методы в теории надежности / Б.В. Гнеденко, Ю.К. Беляев, А.Д. Соловьев. - М.: Наука, 1965. - 524 с.

26. ГОСТ 1516.3-96. Электрооборудование переменного тока на напряжения от 1 до 750 кв. Требования к электрической прочности изоляции. -Введ. 1999-01-01. - М.: Изд-во стандартов, 1998. - 50 с.

27. ГОСТ 18322-78. Система технического обслуживания и ремонта техники. Термины и определения. - Введ. 1980-01-01,- М.: Изд-во стандартов, 1979.-11 с.

28. ГОСТ 20074-83. Электрооборудование и электроустановки. Метод измерения характеристик частичных разрядов. - Введ. 1984-01-07.- М.: Изд-во стандартов, 1983.-22 с.

29. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Термины и определения. -Введ. 1991—01—01. — М.: Изд-во стандартов, 1990. - 13 с.

30. ГОСТ 27002-89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. - Введ. 1991-07-01. - М.: Изд-во стандартов, 1989. - 37 с.

31. Гук, Ю.Б. Анализ надёжности электроэнергетических установок /

Ю.Б. Гук. - Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1988. - 244 с.

32. Гук, Ю.Б. Теория надежности в электроэнергетике / Ю.Б. Гук. -Д.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. - 208 с.

33. Гутов, И.А. Математические модели для прогнозирования технического состояния изоляции электрооборудования / И.А. Гутов // Ползуновский вестник. -2009.-№4.-С. 68-75.

34. Давиденко, И.В. Особенности организации корпоративной системы управления техническим обслуживанием маслонаполненного оборудования / И.В. Давиденко, Б.А. Забелкин, Д.Ф. Губаев, A.M. Ильюхин // Известия высших учебных заведений. Проблемы Энергетики. - 2008. - № 9-10. - С. 100-111.

35. Давиденко, И.В. Разработка системы многоаспектной оценки технического состояния и обслуживания высоковольтного маслонаполненного электрооборудования: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.14.12/ Давиденко Ирина Васильевна. - Екатеринбург, 2009. - 45 с.

36. Дрягин, Д.С. Методы управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования на промышленном предприятии: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 08.00.05 / Дрягин Денис Сергеевич. - Санкт-Петербург, 2007. - 19 с.

37. Дюбуа, Д. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатке / Д. Дюбуа, А. Прад; пер. с фр.; под ред. С.А. Орловского. -М.: Радио и связь, 1990. - 288 с.

38. Елтышев, Д.К. К вопросу о планировании ремонтов электротехнического оборудования с учетом технического состояния / Д.К. Елтышев // Энергетика. Инновационные направления в энергетике. CALS-технологии в энергетике: материалы V Всерос. науч.-техн. интернет-конф., г. Пермь, 1-30 ноября 2011 г. - Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политех, ун-та, 2012.-С. 215-222.

39. Елтышев, Д.К. К вопросу о применении генетических методов для решения задач поддержки жизненного цикла электрооборудования / Д.К. Елтышев, А.Б. Петроченков, C.B. Бочкарев // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2009. -

№2.-С. 136-142.

40. Елтышев, Д.К. Методика планирования профилактических ремонтов электротехнического оборудования на основе нечеткого многокритериального анализа/ Д.К. Елтышев //Научные исследования и инновации. - 2012.- Т. 6.— № 1-4.-С. 194-202.

41. Елтышев, Д.К. Разработка системы поддержки жизненного цикла высоковольтного электротехнического оборудования на основе методов генетического моделирования / Д.К. Елтышев, А.Б. Петроченков, В.К. Гладков // Вестник Ижевского государственного технического университета.- 2010. — №1.- С. 113-117.

42. Елтышев, Д.К. Структурная модель и алгоритм поддержки принятия решений при ремонте высоковольтного электротехнического оборудования / Д.К. Елтышев // Научное обозрение. - 2012. - № 6. - С. 241-246.

43. Елтышев, Д.К. Функциональная модель процесса принятия решений при управлении ремонтами электротехнического оборудования / Д.К. Елтышев, C.B. Бочкарев // Вестник ПНИПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. - 2012. - № 6. - С. 185-191.

44. Заде, Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л. Заде; пер. с англ.; под ред. Н.И. Моисеева, H.A. Орловского. -М.: Мир, 1976. - 165 с.

45. К вопросу об оценке состояния электроэнергетического оборудования / Д.К. Елтышев и [др.] // Молодежная наука Верхнекамья: материалы V регион, конф., г. Березники, 14 мая 2008 г. - Березники, 2008. - С. 202-210.

46. Кизим, A.B. Постановка и решение задач автоматизации работ по ремонту и техническому обслуживанию оборудования / A.B. Кизим // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2009. - № 2. - С. 131-135.

47. Кини, Р.Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / Р.Л. Кини, X. Райфа; пер. с анг.; под ред. И.Ф. Шахнова. - М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.

48. Китушин, В.Г. Макродиагностика технического состояния оборудования / В.Г. Китушин, Ф.Л. Бык, Д.Е. Шерварли // Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики: сб. науч. трудов. — Вып. 60: Методы и средства исследования и обеспечения надежности систем энергетики / отв. ред. Н.И. Воропай, А.И. Таджибаев. - СПб.: «Северная звезда», 2010.-С. 480-486.

49. Китушин, В.Г. Надежность энергетических систем. Ч. 1. Теоретические основы: учеб. пособие/ В.Г. Китушин. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003.256 с.

50. Кондратьев, A.B. Становление системы планового ремонта электрооборудования / A.B. Кондратьев // Электрика. - 2008. - № 1. - С. 7-15.

51. Костерев, В.В. Надежность технических систем и управление риском: учеб. пособие / В.В. Костерев. - М.: МИФИ. - 2008 - 280 с.

52. Круглов, В.В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети /

B.В Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Годунов. - М.: Физматлит, 2001. - 221 с.

53. Кудрин, Б.И. Организационные проблемы эффективности электропотребления и электроремонта / Б.И. Кудрин // Электрика. - 2002. - № 8. -

C. 3-6.

54. Кузнецов, В.И. О комплексном обследовании масляных баковых выключателей 110-220 кВ / В.И.Кузнецов, И.Г.Сазонова, Г.А.Коновалова// Электрические станции. - 2006. -№ 5. - С. 77-78.

55. Ларичев, О.И. Вербальный анализ решений / О.И. Ларичев; отв. ред. А.Б. Петровский; Институт системного анализа. - М.: Наука, 2006. - 181 с.

56. Ларичев, О.И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в волшебных странах / О.И. Ларичев. - М.: Логос, 2000. - 296 с.

57. Леоненков, A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH/ A.B. Леоненков. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

58. Львов, Ю.Н. Диагностика трансформаторного оборудования / Ю.Н. Львов, М.Ю. Львов. - Энергетик. - 2000. - № 11. - С. 26-27.

59. Львов, Ю.Н. Методологические аспекты диагностики мощных силовых

трансформаторов / Ю.Н. Львов, М.Ю. Львов // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования.- СПб.: ПЭИПК, 2000. — Вып. 11.— С. 5-10.

60. Маньшин, Г.Г. Управление режимами профилактик сложных систем / Г.Г. Маньшин. - Минск: Наука и техника, 1976. - 256 с.

61. Мельник, В.Ю. Применение неметрического метода Парето для задачи планирования технического обслуживания и ремонта / В.Ю. Мельник, В.А. Камаев, Л.В. Кизим // Известия Волгоградского государственного технического университета, 2011. - № 12. - С. 103-106.

62. Методические указания по диагностике развивающихся дефектов трансформаторного оборудования по результатам хроматографического анализа газов, растворенных в масле: РД 153-34.0-46.302-00: утв. РАО «ЕЭС России» 12.12.2000: ввод, в действие с 01.01.2001.-М.: ЭНАС, 2001 -41 с.

63. Методические указания по диагностике электрических аппаратов, распределительных устройств электростанций и подстанций: МУ 0632-2006: утв. концерном «Росэнергоатом» 31.03.2006: ввод, в действие 01.06.2006. - М, 2006. -47 с.

64. Методические указания по определению расхода коммутационного ресурса выключателей при эксплуатации. - М.: ОРГРЭС, 1992. - 9 с.

65. Методы прогнозирования технического состояния и анализ надежности электроэнергетического оборудования на предприятии ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» / Д.К. Елтышев и [др.] // Вестник ПГТУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. - 2008. - № 2. - С. 142-153.

66. Михеев, Г.М. Цифровая диагностика высоковольтного электрооборудования/ Г.М.Михеев.- М.: Издательский дом «Додэка XXI», 2008.-304 с.

67. Надежность технических систем: учеб. пособие для вузов технических специальностей / Е.В. Сугак и [др.]; под общей ред. Е.В. Сугака и Н.В. Василенко. - Красноярск: НИИ СУВПТ, МГП «Раско», 2001. - 496 с.

68. Назары ч ев А.Н. Методика оценки фактического ресурса

электрооборудования с учетом воздействия эксплуатационных факторов / А.Н. Назарычев, Д.А. Андреев // Повышение эффективности работы энергосистем: труды ИГЭУ. - Вып. 6. - М.: Энергоатомиздат, 2003. - С. 288-306.

69. Назарычев, А.Н. Методы и модели оптимизации ремонта электрооборудования объектов энергетики с учетом технического состояния/ А.Н. Назарычев. - Иваново: Изд-во Иван. гос. энерг. ун-та, 2002. - 168 с.

70. Назарычев, А.Н. Основные принципы и критерии управления техническим состоянием электрооборудования / А.Н. Назарычев // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. - Вып. 2. - 2006. — С. 1-5.

71. Назарычев, А.Н. Технология организации комплексной системы эксплуатации и ремонта электрооборудования по техническому состоянию / А.Н. Назарычев, Д.А. Андреев // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования. - СПб: ПЭИПК, 2004. - Вып. 24. - С. 15-24.

72. Наместников, A.M. Модификация метода анализа иерархий для решения задач многокритериального выбора при проектировании РЭС / A.M. Наместников // Континуальные логико-алгебраические и нейросетевые методы в науке, технике и экономике: труды междунар. конф. - Ульяновск, 2000.-Т. 1.-С. 105.

73. Неклепаев, Б.Н. Механическая и коммутационная износостойкость выключателей / Б.Н. Неклепаев, А.А Востросаблин // Промышленная энергетика. - 1992. -№ 8. - С. 14-16.

74. Нечаев, Ю.И. Нейро-нечеткая система поддержки принятия решений при оценке поведения сложного динамического объекта / Ю.И. Нечаев // Нейроинформатика: сб. науч. тр. X Всерос. науч.-техн. конф. 42. — М.: МИФИ, 2008.-С. 97-164.

75. Нечаев, Ю.И. Нейропрогноз на основе логического вывода по прецедентам / Ю.И. Нечаев, Д.Г. Тихонов // Нейроинформатика: сб. науч. тр. VII Всерос. науч.-техн. конф. 4.2. - М.: МИФИ, 2005. - С. 197-204.

76. Нечаев, Ю.И. Принятие решений в интеллектуальных системах

реального времени с использованием концепции мягких вычислений / Ю.И. Нечаев, А.Б. Дегтярев, Ю.Л. Сиек // Искусственный интеллект. - 2000. -№ 3. - С. 525-533.

77. Нечеткие алгоритмы оценки технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса электрооборудования / Н.В. Костерев, Е.И. Бардик, Р.В. Вожаков и [др.] // Научные труды Донецкого национального технического университета. Электротехника и энергетика. - 2008 - № 8. - С. 65-70.

78. Ногин, В.Д. Принятие решений при многих критериях: учебно-методическое пособие / В.Д. Ногин. - СПб.: Изд-во «ЮТАС», 2007. - 104 с.

79. Объемы и нормы испытаний электрооборудования: РД 34.45-51.300-97: 6-е издание, с изм. и доп.: утв. ОАО РАО «ЕЭС России» 08.05.97:- М.: НЦ ЭНАС, 2004. - 256 с.

80. Овсянников, А.Г. Стратегии технического обслуживания и ремонта и диагностика оборудования / А.Г. Овсянников // Электроцех. - 2008. — №9. — С.6-9.

81. Оперативное управление в электроэнергетике. Подготовка персонала и поддержание его квалификации / под ред. В.П. Будовского. - 2005 - № 1. - 48. с.

82. Орловский, С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации / С.А. Орловский. - М.: Наука, 1981. - 206 с.

83. Основные положения методики инфракрасной диагностики электрооборудования и ВЛ: РД 153-34.0-20.363-99: утв. Департаментом стратегии развития и научно-технической политики ОАО РАО «ЕЭС России» 14.12.99: ввод, в действие с 06.01.00. -М.: СПО ОРГРЭС, 2001 - 136 с.

84. Основы технической диагностики. В 2-х книгах. Кн. I. Модели объектов, методы и алгоритмы диагноза / Под ред. П.П. Пархоменко. - М.: Энергия, 1976. -464 с.

85. Петроченков, А.Б. Планирование процесса эксплуатации электротехнического оборудования с использованием теории марковских процессов / А.Б. Петроченков, С.В. Бочкарев, A.B. Ромодин, Д.К. Елтышев // Электротехника. - 2011. - № 11. - С. 20-24.

86. Положение о технической политике ОАО «ФСК ЕЭС» в

распределительном электросетевом комплексе: утв. решением Правления ОАО РАО «ЕЭС России» 24.07.2006: № 1504пр/1. - Москва, 2006. - 84 с.

87. Положение о технической политике ОАО «ФСК ЕЭС»: утв. Советом директоров ОАО «ФСК ЕЭС» 08.02.2011. - Москва, 2011. - 147 с.

88. Поляков, B.C. Оценка эффективности эксплуатации и диагностики высоковольтного электрооборудования / B.C. Поляков // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования. - СПб.: ПЭИПК, 2009. -Вып. 32. - С. 6-20.

89. Поляков, B.C. Технологии тепловизионной диагностики электрооборудования и опыт их использования / B.C. Поляков // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования.- СПб.: ПЭИПК, 2001.-Вып. 13.-С. 4-26.

90. Правила организации технического обслуживания и ремонта оборудования, зданий и сооружений электростанций и сетей: СО 34.04.181-2003: взамен РДПр 34-38-030-92: утв. ОАО РАО «ЕЭС России» 25.12.03: ввод, в действие с 01.01.04. - М.: Типография ЦСИ №2004, 2004. - 446 с.

91. Правила технической эксплуатации электрических станций и сетей Российской Федерации: СО 153-34.20.501-2003: утв. Минэнерго России 19.06.03: ввод, в действие с 30.06.03 М.: ЗАО «Энергосервис», 2003. -161 с.

92. Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях / Под ред. Н.Г. Ярушкиной. - Ульяновск, 2004. - 137 с.

93. Ротштейн, А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети / А.П. Ротштейн. -Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. - 320 с.

94. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, JI. Рутковский; пер. с польск. И.Д. Рудинского. - М.: Горячая линия-Телеком, 2006. - 452 с.

95. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати; пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1993. - 320 с.

96. Сборник методических пособий по контролю состояния

электрооборудования/ Под ред. Ф.Л.Когана.- М.: ОАО «Фирма ОРГРЭС», 1998.-493 с.

97. Сви, П.М. Методы и средства диагностики оборудования высокого напряжения / П.М. Сви. - М.: Энергоатомиздат, 1992. - 239 с.

98. Синягин, H.H. Система планово-предупредительного ремонта оборудования и сетей промышленной энергетики / H.H. Синягин, H.A. Афанасьев, С.А. Новиков. - 2-е изд., перераб. - М.: Энергия, 1978. - 408 с.

99. Смирнов, H.H. Обслуживание и ремонт авиационной техники по состоянию / H.H. Смирнов, A.A. Ицкович. - 2-е изд., перераб. и доп. -М: Транспорт, 1987. - 272 с.

100. Таджибаев, А.И. Анализ связи оценки состояния с задачами управления техническим состоянием электрооборудования электрических комплексов / А.И. Таджибаев // Вестник Самарского государственного технического университета. Технические науки. - 2006. - № 41. - С. 196-198.

101. Таджибаев, А.И. Научные основы систем оценки технического состояния электрооборудования электротехнических комплексов: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.09.03 / Таджибаев Алексей Ибрагимович. - Самара, 2006. -38 с.

102. Taxa, Хэмди А. Введение в исследование операций / Х.А. Taxa; пер. с англ. - 7-е издание. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2005. - 912 с.

103. Федосов, Е.М. Методы диагностики состояния изоляции по характеристикам частичных разрядов / Е.М. Федосов // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб.- Уфа: УГАТУ, 2008.-С. 203-207.

104. Филатов, A.A. Ликвидация аварий в главных схемах электрических соединений станций и подстанций / A.A. Филатов. - М.: Энергоатомиздат, 1983. — 112 с.

105. Ходашинский, И.А. Идентификация нечетких систем: методы и алгоритмы / И.А. Ходашинский // Проблемы управления. - 2009. - №4. - С. 15-23.

106. Ходашинский, И.А. Основанные на производных и метаэвристические

методы идентификации параметров нечетких моделей / И.А. Ходашинский,

B.Ю. Гнездилова, П.А. Дудин, A.B. Лавыгина// Идентификация систем и задачи управления SICPROW: сб. тр. VIII Междунар. конф., г. Москва, 26-30 января 2008 г. - М.: Изд-во ИЛУ РАН, 2009. - С. 501-528.

107. Ходашинский, И.А. Технология идентификации нечетких систем типа синглтон и Мамдани / И.А. Ходашинский // Идентификация систем и задачи управления SICPRO'08: сб. тр. VII Междунар. конф., г.Москва, 28-31 января 2008 г. -М.: Изд-во ИЛУ РАН, 2008. - С. 137-163.

108. Хорошев, Н.И. Система поддержки принятия решений при управлении фактическим техническим состоянием электротехнического оборудования на основе адаптивной комплексной модели краткосрочного прогнозирования: автореф. дис.... канд. техн. наук: 05.13.06 /Хорошев Николай Иванович. — Пермь, 2012.-16 с.

109. Хренников, А.Ю. Диагностика состояния электрооборудования электростанций и подстанций с помощью средств инфракрасной техники / А.Ю. Хренников, В.В. Щербаков, С.А. Языков // Электро. - 2006. - № 2. - С. 1520.

110. Хренников, А.Ю. Расследование технологических нарушений электрооборудования подстанций / А.Ю. Хренников, В.Г. Гольдштейн, A.A. Складчиков // Энергоэксперт. - 2011. - №5 (28). - С. 74-83.

111. Хренников, А.Ю. Тепловизионная диагностика как инструмент предупреждения аварийности высоковольтного электрооборудования подстанций / А.Ю. Хренников, М.Г. Сидоренко, Е.П. Стратан // Электро. -2008.-№4.-С. 27-31.

112. Чернышев, H.A. Приборы безразборного контроля высоковольтных выключателей / H.A. Чернышев // Промышленная энергетика. - 2004. - № 2. -

C. 17-18.

113. Штовба, С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику [Электронный ресурс] / С.Д. Штовба. - Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/bookl/index.php, свободный. - Загл. с экрана.

114. Штовба, С.Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического вывода в системе MATLAB/ С.Д. Штовба// Exponenta Pro. Математика в приложениях. - 2003. - № 2. - С. 9-15.

115. Штовба, С.Д. Проектирование нечетких классификаторов в системе MATLAB / С.Д. Штовба, О.Д. Панкевич // Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB: сб. тр. II Всерос. науч. конф., г. Москва, 25-26 мая 2004 г. - М.: Изд-во ИПУ РАН, 2004. - С. 1320-1335.

116. Штовба, С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С.Д. Штовба. - М.: Горячая Линия - Телеком, 2007. - 288 с.

117. Электрические аппараты высокого напряжения / Г.Н.Александров и [др.]; под ред. Г.Н. Александрова. -2-е изд., доп. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. -503 с.

118. Электротехнический справочник. В 4 т. Т. 3. Производство, передача и распределение электрической энергии / Под общ. ред. В.Г. Герасимова и [др.]. - 9-е изд., стер. -М.: Издательство МЭИ, 2004. - 964 с.

119. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года: утв. распоряжением Правительства РФ от 13.11.09 № 1715-р.

120. Ярушкина, Н.Г. Гибридные системы, основанные на мягких вычислениях. Определение. Архитектура. Теоретические возможности и опыт практического использования/ Н.Г Ярушкина// Программные продукты и системы. - 2002. - № 3. - С. 19-22

121. Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: учеб. пособие / Н.Г. Ярушкина. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 с.

122. Ящура, А.И. Система технического обслуживания и ремонта энергетического оборудования: справочник/ А.И.Ящура.- М.: НЦ ЭНАС, 2006. - 504 с.

123. Chu, A. A comparison of two methods for determining the weights of belonging to fuzzy sets / A. Chu, R. Kalaba, K. Springarn // Journal of Optimization Theory and Applications. - 1979. - Vol. 27. - P. 531-541.

124. Crawford, G. A note on the analysis of subjective judgement matrices /

G. Crawford, C. Williams // Journal of Mathematical Psychology. - 1985. - Vol. 29. -Issue4.-P. 387-405.

125. Golany, B. A multicriteria evaluation of methods for obtaining weights from ratio-scale matrices / B. Golany, M. Kress // European Journal of Operational Research. - 1993. - Vol. 69. -Issue 2. - P. 210-220.

126. Guide for Diagnostic Field Testing of Electrical Power Apparatus. Part 1. Oil Filled Power Transformers, Regulators, and Reactors. - IEEE 62, 1995.

127. Hepu, D. Multicriteria analysis with fuzzy pairwise comparison / D. Hepu // International Journal of Approximate Reasoning. - 1999. -Vol. 21. - P. 215-231.

128. High-voltage test techniques. Partial discharge measurements: IEC 60270 3d edition: approved on 2000-12-01, pp. 58.

129. Ishizaka, A How to derive priorities in AHP: a comparative study / A. Ishizaka, M. Lusti// Central European Journal of Operations Research.- 2006-Vol. 14. - Issue 4. - P. 387-400.

130. Ishizaka, A Review of the main developments in the analytic hierarchy process/ A. Ishizaka, A. Labib// Expert Systems with Applications.- 2011.-Vol. 38.-Issue 11.-P. 14336-14345.

131. Mon, D.L. Evaluating weapon system using fuzzy analytic hierarchy process based on entropy weight / D.L. Mon, C.H. Cheng, J.C. Lin // Fuzzy Sets and Systems. - 1994. - Vol. 62. - Issue 2. - P. 127-134.

132. Wang, Y.M. On the extent analysis method for fuzzy AHP and its application / Y.M. Wang, Y. Luo, Z. Hua // European Journal of Operational Research. - 2008. - Vol. 186. - P. 735-747.