Математические модели идентификации технического состояния турбоустановок на основе нечеткой информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, доктор технических наук Крохин, Геннадий Дмитриевич

• Крохин, Геннадий Дмитриевич
• доктор технических наук
• 2008

Оглавление диссертации доктор технических наук Крохин, Геннадий Дмитриевич

СОДЕРЖАНИЕ.

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ ТУРБОУСТАНОВОК ПО ФАКТИЧЕСКОМУ СОСТОЯНИЮ.

1.1. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ЭНЕРГОУСТАНОВОК ТЭС. ОБЗОР.

1.2. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ТУРБОУСТАНОВКИ КАК КОМПЛЕКСНОГО МЕХАНИЗМА.

1.2.1. ТУРБОУСТАНОВКА - КАК ОБЪЕКТ ЭКСПЛУАТАЦИИ

И ДИАГНОСТИКИ.

1.2.2. ТУРБОУСТАНОВКА - КАК ОБЪЕКТ ИДЕНТИФИКАЦИИ

СОСТОЯНИЯ.

1.3. ИСХОДНАЯ ИНФОРМАЦИЯ О ТЕХНИЧЕСКОМ СОСТОЯНИИ ТУРБОУСТАНОВОК.

1.4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ.

1.5. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 2. ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ

ТУРБОУСТАНОВКИ.

2.1. ФОРМУЛИРОВКИ ЗАДАЧ.

2.2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ НАТУРНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ.

2.3. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИСХОДНОЙ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ.

2.4. АНАЛИЗ ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ.

2.4.1. ОЦЕНКИ ПОГРЕШНОСТЕЙ ИЗМЕРЕНИЙ И НАБЛЮДЕНИЙ.

2.4.2. НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ.

2.5. ПОКАЗАТЕЛИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТУРБОУСТАНОВКИ.

2.6. КРИТЕРИИ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТУРБОУСТАНОВКИ.

2.7. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 3. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ ПРИ ИДЕНТИФИКАЦИИ

ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТУРБОУСТАНОВКИ.

3.1. ОБРАЗЫ СОСТОЯНИЙ (ЧЕТКИЕ И НЕЧЕТКИЕ). ВЫДЕЛЕНИЕ

НЕОБХОДИМЫХ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ РАЗЛИЧИМОСТИ НЕИСПРАВНОСТЕЙ ТУРБОУСТАНОВКИ.

3.1.1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ СОСТОЯНИЙ ТУРБОУСТАНОВКИ.

3.1.2. ПОЛУЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ СОСТАВЛЕНИЯ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ.

3.1.3. ВЫДЕЛЕНИЕ, ОТБОР И ОЦЕНКА НЕОБХОДИМЫХ ПРИЗНАКОВ.

3.2. КРИТЕРИИ ПОЛЕЗНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ СОСТАВОВ ПРИЗНАКОВ.

3.3. РАЗДЕЛЕНИЕ НЕЧЕТКИХ ОБРАЗОВ СОСТОЯНИЙ И ВЫДЕЛЕНИЕ РАСПЛЫВЧАТЫХ ПРИЗНАКОВ.

3.4. ПОЛУЧЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ ПРАВИЛ КЛАССИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЙ ТУРБОУСТАНОВКИ ПО ВЫДЕЛЕННЫМ ПРИЗНАКАМ.

3.5. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 4. НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНИВАНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК

ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ТУРБОУСТАНОВОК.

4.1. НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОТКАЗОВ ТУРБОУСТАНОВКИ.

4.2. НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ СОСТОЯНИЯ ТУРБОУСТАНОВКИ.

4.2.1. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА.

4.2.2. НЕЧЕТКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ТУРБОУСТАНОВКОЙ.

4.3. НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ИДЕНТИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ ТУРБОУСТАНОВКИ.

4.4. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТУРБОУСТАНОВКИ.

4.5. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ И ОТКАЗОВ ТУРБОУСТАНОВКИ.

4.6. ОЦЕНКА ДОЛГОВЕЧНОСТИ ТУРБОУСТАНОВКИ.

4.7. АДЕКВАТНОСТЬ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ.

4.8. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 5. НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

И ЭКСПЛУАТАЦИИ ТУРБОУСТАНОВОК.

5.1. МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕСУРСА И НАДЕЖНОСТИ ТУРБОУСТАНОВКИ

С УЧЕТОМ СТРАТЕГИИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ.

5.2. НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ О ПРОДЛЕНИИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ТУРБОУСТАНОВКИ, ВЫВОДЕ В РЕМОНТ

ИЛИ ВВЕДЕНИИ ОГРАНИЧЕНИЙ.

5.3. НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ СОСТОЯНИЯ.

5.4. ОЦЕНКИ РИСКА ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ.

5.5. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 6. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТУРБОУСТАНОВОК ТЭС.

6.1. КОМПЛЕКС SKAIS: «СИСТЕМА КОНТРОЛЯ, АНАЛИЗА И СЛЕЖЕНИЯ

ЗА ИЗМЕНЕНИЕМ СОСТОЯНИЯ ТУРБОУСТАНОВКИ».

6.2. АРХИТЕКТУРА SKAIS.

6.3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ БАЗА ЗНАНИЙ SKAIS.

6.3.1. ПРОДУКЦИОННАЯ СИСТЕМА.

6.3.2. ИНТЕРПРЕТАТОР CLIPS.

6.3.3. ПРОГРАММЫ КОМПЛЕКСА SKAIS.

6.4. OPTIMIZATOR РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ.

6.5. ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЕШЕНИЙ ЗАДАЧ ТЕХНИЧЕСКОГО

ОБСЛУЖИВАНИЯ ТУРБОУСТАНОВОК.

6.6. ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математические модели идентификации технического состояния турбоустановок на основе нечеткой информации»

Применение функциональной и тестовой диагностики (далее, по тексту, технической диагностики) с мониторингом состояния оборудования приводит к повышению надежности и эффективности технического обслуживания энергоустановок электростанций. Это объясняется повышением качества информации и знаний эксплуатационно-обслуживающего персонала о работе энергоустановок, его предельных возможностей, снижением ограничений и рисков невыполнения задаваемых режимов, на основе своевременного обнаружения дефектов и предупреждения отказов в течение всего запланированного (30 лет или более) срока службы. Получаемые знания помогают достоверно прогнозировать "срок жизни" и работоспособность энергоустановок, определять их фактический (остаточный) ресурс до отказа с необходимой степенью вероятности и оценкой риска.

В представленной работе автор рассматривает, в основном, турбоустановки тепловых электростанций, [379, 380]. Турбостроительными и турбогенераторными заводами, ремонтно-наладочными и научно-исследовательскими организациями выполняется большая работа по повышению надежности и эффективности турбоустановок: увеличение наработки на отказ и межремонтного периода, повышение экономичности и коэффициента готовности. Показателем надежности отечественных турбин является назначенный ресурс их деталей, изготовленных из жаропрочных сталей. Он составляет сегодня, в среднем по России, 100 и 150 тыс. ч., причем большая часть работающих турбин типов К-160-130, К-210-130, К-300-240 уже наработали 150 тыс. ч., а турбины первых выпусков - более 150 тыс. ч., [1, 2]. Новым турбинам ТЭС и АЭС типа К-800-240-5, К-500-240-5 и меньшей мощности гарантируется очень высокий коэффициент готовности (0,98 и 0,97). г

Соответственно, при расчетном, до 170 тыс.ч., ресурсе для деталей из жаропрочных сталей и продленном, до 5 - 6 лет, межремонтном периоде. Но отечественная энергетика не успела обновить парк энергетических машин современными высокоэффективными турбоустановками, поэтому уже сейчас можно наблюдать снижение надежности турбоустаноьок установленных еще в 19601970гг., [2, 3, 6, 8, 17]. Это связано с достижением расчетного срока службы (в том числе и продленного) у большинства турбин, а также с все более массовым привлечением крупных энергоблоков ТЭС к работе в переменной части графиков нагрузки (особенно турбоустановок типов Т и ПТ). Установленная мощность около 730 российских турбогенераторов мощностью 60-1200 МВт в 1997г. составила 108 тыс. МВт, из них 450 (что больше 60% от общего числа) общей мощностью 52 тыс. МВт проработало более 25 лет. К 2000г. доля таких турбогенераторов превысила по мощности 50%, [3, 8]. Мощность энергетики России уже сегодня не может надежно обеспечить ни требующегося роста промышленности, ни увеличивающихся потребностей жилищного хозяйства. Из 216 ГВт установленной мощности электростанций около 30 ГВт находится в изолированных регионах, около 15 — 20 ГВт — в ремонте или в стадии модернизации (парк выработавшего ресурс оборудования около 60%). В 2005г. при пиковом потреблении 150 ГВт резерв мощности не превышал 10%, а зимой 2006г. был еще меньше. Это объясняется тем, что, даже при ресурсе оборудования равном 50 лет, необходимо ежегодно менять не менее 4 ГВт мощностей, а в действительности за последние 15 лет менялось ежегодно менее 1 ГВт. Поэтому у нас не только физически и технологически устаревает все оборудование, но и практически все регионы страны становятся энергонедостаточными (кроме Средней Волги). Особенно ярко это видно на примерах Москвы, Санкт-Петербурга, Северного Кавказа, Тюмени, [из доклада академика О.Н. Фаворского «Об энергетике России в ближайшие 20-30 лет». //Вестник РАН, 2007, т. 77, №2, с. 121-132].

Аналогичная ситуация наблюдается и в промышленно развитых зарубежных странах, где количество оборудования, проработавшего уже более 25 лет, составило 50% и более, [3, 8]. Но в Китае за 20 лет планируется увеличить мощности с 550 до 950 ГВт! При этом только за последние два года в стране уже введено более 100 ГВт, то есть почти половина установленной мощности энергетики России (216 ГВт). В США также за 20 лет планируется прирост с 980 до 1460 ГВт! В Германии, США, Японии, Дании уже введены и эксплуатируются энергоблоки 400-1000 МВт с температурой острого пара 570/570/570 С и давлением 31/9,1/2,6 МПа при КПД энергоблока нетто 46%! И эти параметры еще не предел для угольного энергоблока, [4]. Для сохранения мощности России, как державы, необходимо увеличить мощность электроэнергетики в ближайшие 20-30 лет до 320-350 ГВт, с переходом на новые параметры и, естественно, на новые конструкции и материалы для основного и вспомогательного оборудования.

Важным элементом эксплуатации и технического обслуживания турбоуста-новок является непрерывный контроль их рабочего состояния. Обнаружение возникших дефектов и предупреждение их на ранней стадии развития, а также своевременное принятие правильных решений по устранению дефектов до возникновения аварийной ситуации, при условии наличия необходимого количества достоверной информации, обеспечивают высокий коэффициент готовности, сокращение времени простоя, снижение затрат на ремонты, продление срока службы оборудования турбоустановок. Быстрое развитие контроля и диагностики как отрасли знаний вызвано общим изменением состояния оборудования, которое уже можно отнести по этапу эксплуатации к старению, из-за недостаточного обновления, [5, 8].

Высокая эффективность совершенствования систем контроля и диагностики отмечается институтом электроэнергетики США (EPRI), [3]. Так, например, повышение готовности на 1% для турбогенератора мощностью

500МВт дает годовой экономический эффект в 1млн. долларов. Средний коэффициент готовности ТГ в США составляет 65%. Считается возможным увеличить его до 85% за счет применения эффективных методов контроля состояния, особенно методов непрерывного контроля и уменьшения времени вывода из работы для общего обследования. Своевременная диагностика повреждений при эффективном контроле состояния (по расчетам специалистов фирмы Toshiba (Япония), может увеличить срок службы генератора на 40% нормативного, что, естественно, даст значительный экономический эффект), [3-6, 17-20]. Наиболее ненадежными узлами и системами турбоагрегатов являются (по данным АООТ «ОРГРЭС» [1,8], г. Москва):

1. Проточная часть - число отказов 9,7% (при времени на восстановление до 40% от общего времени, запланированного на капитальный ремонт);

2. Система регулирования - 23%, время на восстановление - 18%;

3. Парораспределение - 13%, время на восстановление - 8,5%;

4. Подшипники турбоагрегата - 16%, время на восстановление - 19,6%;

5. Система смазки - 8,3%, время на восстановление -5,2%;

6. Трубопроводы и арматура - 11,4%, время на восстановление - 4,1%;

7. Прочие узлы и детали турбоустановки - 10,4%, время на восстановление-11,1%.

Здесь, в пп. 2-7, время на восстановление основных узлов турбин ТЭЦ на докритические параметры пара дано в %, от нормативного времени выделяемого на капитальный ремонт.

О повреждаемости проточных частей турбин ТЭЦ «Центрэнерго», на период 2000г., представили следующую статистику причин:

- недостатки эксплуатации (число отказов) - 45.5%, время на восстановление - 42.4%;

- дефекты ремонта - 10,3%, время на восстановление — 4.9%;

- дефекты конструкции - 18.2%, время на восстановление — 12.1%;

- исчерпание ресурса — 26,0%, время на восстановление — 40.6%.

Отказы турбин, из-за недостатков эксплуатации, составили:

- проточная часть — 27,3%;

- подшипники —18.1 %;

- маслосистема - 17.4%;

- регулирование - 7.6%;

- парораспределение — 12.8%;

- трубопроводы и арматура — 9.4%;

- прочие - 7.4%.

В целом уровень повреждаемости по элементам паровых турбин за 20002003гг. стабилен, [8]. Настораживающим фактором является рост различных видов повреждений эрозионного и коррозионного процессов, получивший на сегодня массовый характер по всему тепломеханическому оборудованию ТЭС.

Не лучшие показатели и у турбин инофирм Германии, США, Швейцарии, Японии [1, 6], работающих на старых параметрах рабочего тела. Таким образом, наибольший ущерб наносят энергоустановкам дефекты в элементах проточной части, при затрачиваемом на восстановление времени более 60% от общего времени на ремонт.

Для обнаружения, распознавания и анализа различных неисправностей в оборудовании и узлах турбоустановок используются наблюдения за отклонением от нормируемых ПТЭ (правила технической эксплуатации) эксплуатационных показателей и технических характеристик механизмов.

Считается, [3, 9-24], что современные специализированные и универсальные технические средства в измерительной и компьютерной технике, при соответствующем математическом и программном их обеспечении, способны моделировать все оцениваемые состояния оборудования, определить (но уже на моделях) плохо выявляемые дефекты и устранить неисправности, поставить достаточно точный диагноз и выполнить многосторонний анализ ошибок эксплуатации оборудования. На основе такого анализа можно выработать соответствующие мероприятия для выбора оптимальных режимов работы, способы предотвращения неполадок, составить рекомендации и технологии по необходимым модернизациям, ремонтным работам и срокам их выполнения. Ввиду этого особое значение приобретают экспертные системы, выполняющие в АСУ ТП диагностику и адаптируемые к технологическому процессу и эксплуатации энергоустановок, [25-31]. Техническая диагностика, в составе экспертной системы, способна значительно повысить работоспособность оборудования электростанции, его срок службы, эффективность технического обслуживания, снизить аварийность и, соответственно, безопасность, [8, 21, 32-44], что весьма существенно в условиях старения оборудования.

Большой вклад в решение проблем диагностики энергетических установок и оборудования тепловых электростанций внесли работы Аракеляна Э.К., Аркадьева Б.А., Барана JI.C., Барзиловича Е.Ю., Бененсона Е.И., Берлянда В.И., Биргера И.А., Бойко А.В., Борисовой Н.Н., Боришанского К.Н., Вощинина А.П., Гаскарова В.Д., Говорущенко Ю.Н., Гольдина А.С., Горелика А.А., Гуляева В.А., Дейча М.Е., Дуэля М.А., Дьякова А.Ф., Жуковского Г.В., Зарянкина А.Е., Зиле А.З., Золотарева А.А., Иванова В.А., Израилева Ю.Л., Ильина JT.H., Ицко-вича Э.Л., Кальменса В.Я., Канцедалова В.Г., Кириллова И.И., Клера A.M., Клюева В.В., Ковалева И.А., Комарова Н.Ф., Косинова Ю.П., Костюка А.Г., Косяка Ю.Ф., Куменко А.И., Кулькова Э.И., Лазутина И.А., Лебедева В.А., Лейзе-ровича А.Ш., Мадояна А.А., Мозгалевского А.В., Олимпиева В.И., Орлика В.Г., Палагина А.А., Пархоменко П.П., Паули В.К., Перминова И.А., Поварова О.А., Райбмана Н.С., Розенберга С.Ш., Ротача В.Я., Рыжкова В.К., Рубина В.Б., Руно-ва Б.Т., Самойловича Г.С., Сафонова Л.П., Сахарова A.M., Соболенко Н.А., Сорокина Г.К., Склярова В.Ф., Трояновского Б.М., Трухния А.Д., Тягунова М.Г., Филиппова Г.А., Флос С.Л., Хоменка Л.А., Цветкова В.А., Шибера В.А.,

Шубенко-Шубина Л.А., Щербина В.И., Яницкого В.А. и многих других инженеров и ученых. Следует особенно выделить здесь ведущих отечественных ученых в области электроэнергетики, первыми применивших методы искусственного интеллекта и отметивших при этом эффективность нового направления в исследовании проблемы неопределенности информации в энергетике. Это Веников В.А., Мелентьев Л.А., Руденко Ю.Н., Попырин Л.С., Воропай Н.И., Гамм А.З., Шер И.А., Криворуцкий Л.Д., Голуб И.И., Клер A.M., Деканова Н.П., Макагонова Н.Н., Массель Л.В., Андрющенко А.И., Аминов Р.З., Оруд-жев Ф.Э., Экель П.Я., Попов В.А., Богатырев Л.Л., Манусов В.З. и др.

Современные системы диагностики дают больше качественной информации о текущем состоянии оборудования, чем штатный контроль. Оценивание и идентификация параметров и характеристик реальных процессов, при сравнении их с нормативными характеристиками, позволяют оценить получаемые отклонения и принять необходимые решения для повышения эффективности работы оборудования энергоустановок. Но только опыт оперативного персонала, его интеллектуальная способность помогают анализировать происходящие изменения и неполадки, обобщая и запоминая их с помощью ЭВМ в виде формализованных опыта и знаний и извлекать такие знания при необходимости принятия решений в условиях некорректности решаемых задач, [9, 12, 20, 21, 4552, 345]. Поэтому представляется весьма целесообразной работа по повышению эффективности использования старых и созданию новых интеллектуальных методов и средств.

Для накопления, обобщения опыта и знаний (четких и нечетких) и их формализации о таких сложных механизмах, какими являются турбоустановки электростанций, особенно в условиях их старения и неполноты информации о ресурсе, необходимы интеллектуальные информационные системы, способные выполнять интеллектуализацию процедур поиска, управления и контроля технической системы, [53-56, 344, 347].

Актуальность проблемы.

Для энергетики в настоящее время характерна интенсификация использования мощностей и ресурсов установленного оборудования. Это может быть достигнуто на основе интеллектуальной диагностики эксплуатационного состояния и режимов использования оборудования. Рост степени ответственности принимаемых решений по времени вывода оборудования в ремонт ужесточил требования к качеству моделей идентификации, основой которых является информация, получаемая при диагностике состояния энергоустановок. Их выполнение в условиях старых форм технического обслуживания по системе 1111Р (планово-предупредительных ремонтов) стало неэффективным. Возникла проблема недостаточной адекватности диагностических моделей и моделей принятия решений о выводе турбоустановки в ремонт или снижении нагрузки, вследствие не использования нечеткой информации о состоянии оборудования, а также повышенной суммарной неопределенности, накапливаемой за время эксплуатации.

Различные направления в решении этой проблемы рассматривались следующим рядом авторов. Основы применения современных методов математического моделирования, прикладные методы теории систем и системного анализа, методы исследования операций, для исследования теплоэнергетических установок и ТЭС заложены в работах школы Сибирского энергетического института (JI.A. Мелентьев, Ю.Н. Руденко, JI.C. Попырин, С.М. Каплун, Ю.В. Наумов, А.З. Гамм, A.M. Клер, Н.Н. Новицкий). Оригинальные подходы к моделированию и исследованию теплоэнергетических установок развиты в работах ЦНИИКА (Ф.А. Вульман, Н.С. Хорьков), в ИПМаш. Укр. АН (А.А. Шубенко-Шубин, А.А. Палагин). Выполнены исследования оперативного контроля работы энергоблоков, с целью разработки методов организации диагностического обеспечения основного и управляющего оборудования электростанций, АН УССР (В.Ф.Скляров, В.А. Гуляев, В.М. Чаплыга, М.А. Дуэль, Ю.М. Мацевитый, Б.Е. Патон, В.А. Яницкий), НПО ЦКТИ, НПО ЦНИИТмаш., ПО JIM3 (Л.А. Хоменок, А.Н. Ремезов, И.А. Ковалев, B.C. Шаргородский, С.Ш. Розенберг, В.И. Олимпиев, Л.П. Сафонов, В.Г. Орлик), СЭИ (A.M. Клер, Н.П. Деканова,

Э.А. Тюрина), ВТИ (А.Ш. Лейзерович, В.Б. Рубин). ВТИ получен опыт разработки локальных подсистем диагностического контроля турбоустановок ТЭС (А.В. Мозгалевский, Д.В. Гаскаров, А.Ш. Лейзерович, Н.Ф. Комаров, Н.Н. Борисова). Проведены диагностические исследования неисправностей состояния энергооборудования (В.А. Яницкий, Н.Г. Барыкова, А.Б. Кузьмин, А.Д. Трух-ний, И.А. Перминов, В.Г. Орлик, А.А. Гординский, Л.С. Баран, A.M. Макаров, С.Ш. Розенберг, Л.А. Хоменок, В.Я. Гиршфельд, В.А. Цветков, Г.А. Уланов, Ю.П. Косинов, В.Г. Канцедалов, Г.П. Берлявский, В.Ф. Злепко). Определено состояние крупных ТГ (В.А. Алексеев, А.А. Палагин, А.В. Ефимов). Исследования современного состояния, проблем эксплуатации и путей обновления основного и вспомогательного оборудования ТЭС проведены НПО ЦКТИ и СЭИ (Л.А. Хоменок, А.П. Меренков, Л.В. Массель, A.M. Клер). Исследования по разработке и созданию новых методов и средств неразрушающего контроля, включая дистанционный контроль и прогнозирование долговечности металла оборудования ТЭС и АЭС, выполнены Юж. ВТИ (А.А. Мадоян, В.Г. Канцедалов, П.Б. Самойленко, Б.Р. Бродский, B.C. Гребенник, В.Ф. Злепко, Т.Г. Березина, Н.В. Бугай, И.И. Трунин). Исследования для разработки методик алгоритмического обеспечения систем централизованного контроля проведены Институтом проблем управления АН (И.М. Шенброт, Э.Л. Ицкович). Разработки измерительных информационных систем (ИИС) выполнены Институтом автоматики и электрометрии СО АН СССР (К.Б. Карандеев, Г.И. Кавалеров, С.М. Мандельштам, М.П. Цапенко, В.И. Рабинович, В.М. Ефимов). Алгоритмам переработки сигналов датчиков систем автоматического и централизованного контроля посвящены работы МЭИ (Ф.Е. Темников, А.С. Немировский, П.В. Новицкий, И.А. Зо-граф). Выполнены исследования НЭТИ для разработки экспертных систем анализа многофакторных объектов и формализации знаний (В.И. Денисов, И.А. Полетаева, В.И. Хабаров). Решение задач реального времени в электроэнергетике выполнено СЭИ (А.З. Гамм, Ю.Н. Кучеров, С.И. Паламарчук). МЭИ получен опыт разработки инструментальной среды для построения интеллектуальной системы оперативной диагностики с использованием декларативных знаний и нечетких алгоритмов (Э.К. Аракелян, М.А. Панько). В последние десятилетия научный интерес направился на создание автоматизированных систем, предназначенных для повышения эффективности управления отдельно функционирующими энергоблоками и целыми ТЭС. Этому способствовало появление нового поколения средств информационно-измерительной техники - процессорных измерительных средств (ПрИС), в которых программируемая вычислительная мощность входит в состав измерительной цепи и участвует в получении результатов измерения. ПРиС — следствие компьютеризации измерений, проявляющейся в применении вычислительной техники для автоматизации управления функционированием и обработки результатов измерения, и для реализации части измерительной процедуры в числовой форме на программной основе (Г.Я. Мирский, Э.И. Цветков, J. Finkelstein, М. Клейн, Г. Морган, JI. Рабинер, Б. Го-улд, D. Driankov, G.J. Klir, G. Olsson). Исследования по выявлению эффективности введения автоматизированных систем комплексной технической диагностики в контур управления энергоблоков ТЭС и их разработки проведены ВТИ (А.Ш. Лейзерович, А.А. Гординский, A.M. Журавель), НПО ЦКТИ (Л.П. Сафонов, А.В. Антонович, A.M. Заводовский, О.Т. Ильченко, С.В. Яцкевич).

Однако, как показывает проведенный анализ, эта проблема не могла быть успешно решена без рассмотрения целостности теплоэнергетического процесса и турбоустановки как единого "механизма". В результате, создаваемая методология технического диагностирования не позволяла уменьшить неопределенность исходной информации о техническом состоянии турбоэнергоустановки. Это и определило научную и техническую проблему, которая решается автором в представленной диссертационной работе.

Данная диссертационная работа решает обозначенную проблему: построение интеллектуальных экспертных диагностических систем использующих четкую и нечеткую информацию для диагностики сложных турбоэнерго-установок.

Объектом исследования настоящей работы являются диагностические процессы состояния функционирующих турбоэнергоустановок электростанций.

Предметом исследования является разработка и исследование интеллектуальных экспертных диагностических систем на основе вероятностных, четких и нечетких параметров технической диагностики.

Цель работы. Целью диссертационной работы является: повышение качества диагностики и идентификации технического состояния сложных турбоэнергоустановок на основе разработки методологии и моделей реализации интеллектуальных экспертных диагностических систем распознавания состояния с использованием четкой и нечеткой информации.

Задачи исследования:

1. Теоретический анализ представленных в научной литературе математических моделей технического состояния турбоустановок на основе технической диагностики.

2. Конструирование информационных моделей эксплуатационного и технического состояния турбоустановки с учетом анализа, систематизации и классификации, при экспертном, стохастическом, нечетком и четком подходах.

3. Разработка комплексной модели и алгоритма распознавания дефектных состояний турбоустановки с использованием нечеткой информации.

4. Структурирование модели интеллектуальной поддержки принятия решений при оперативном управлении нестационарными режимами турбоустановок, с учетом нечеткой исходной информации.

5. Разработка модели и методов нечеткой идентификации, нечеткой оптимизации и нечеткого оптимального управления турбоустановки.

6. Разработка моделей определения области устойчивости и допустимости режимов турбоустановки при различных нагрузках, с использованием нечеткой информации и нечетких знаний о состоянии.

7. Разработка моделей ресурса, надежности и долговечности турбоуста-новки с учетом нечеткой информации и нечетких знаний о состоянии.

8. Определение основных принципов методологии и средств реализации интеллектуальных экспертных диагностических систем контроля и анализа функционирования турбоэнергоустановок на основе повышения качества диагностики и идентификации технического состояния в процессах эксплуатации с учетом четкой и нечеткой информации.

9. Разработка интеллектуального диагностического комплекса SKAIS («система контроля, анализа и слежения за изменением состояния тур-боустановки») для турбоэнергоустановок ТЭС (исследовательский вариант).

Методы исследований. Разработанные в диссертации научные положения базируются на системном подходе к исследованию турбоустановок, моделированию и идентификации на основе технической диагностики их состояния с целью увеличения срока эксплуатации, эффективности и надежности работы с учетом неопределенности исходной информации.

Для решения поставленных задач в диссертации применялись разнообразные математические методы с использованием натурного и имитационного экспериментов, а также методы термодинамического и энергетического анализа, теории вероятностей и математической статистики, исследования операций, математического моделирования, математического программирования, прикладные методы теории систем и системного анализа, теории управления, теории информации, теории искусственного интеллекта, теории оптимизации, теории надежности, теории решений, теории нечетких множеств, нечетких логик, теории графов и теории распознавания образов.

Научная новизна.

1. В диссертации впервые разработаны методологические основы и принципы нового для турбоэнергоустановок научного направления - интеллектуальные системы контроля и анализа функционирования турбоустановок на основе повышения качества диагностики и идентификации технического состояния в процессах эксплуатации с использованием экспертной, стохастической, четкой и нечеткой информации.

2. Сконструированы информационные модели эксплуатационного и технического состояния турбоустановки для создания новой концепции "мягкого регулирования" технического обслуживания турбоустановок с учетом времени жизни в эксплуатации и отработке, и нечеткой информации.

3. Разработаны комплексная модель и алгоритм распознавания дефектных состояний турбоустановок с использованием нечеткой информации.

4. Созданы модель и алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при оперативном управлении нестационарными режимами турбоустановок с использованием нечеткой информации.

5. Разработаны модели технического обслуживания состояния турбоустановки, включая модели ресурса, надежности и долговечности турбоустановки с использованием нечеткой информации.

6. Разработаны алгоритм и управляющие правила нечеткого регулятора разрежения в конденсаторе турбоустановки.

7. Разработан и апробирован интеллектуальный программно-вычислительный диагностический комплекс SKAIS («система контроля, анализа и слежения за изменением состояния турбоустановки») для турбоэнергоуста-новок ТЭС (исследовательский вариант).

Практическая значимость и реализация результатов.

Полученные автором результаты в развитии новой концепции «технического обслуживания эксплуатации турбоустановок по фактическому состоянию», подтверждают необходимость применения интегрированных подходов и методов, использующих информационное и вычислитечьное разнообразие как основное средство решения. Использование нечеткой информации и применение для ее формализации и обработки методологии искусственного интеллекта повышает качество моделей идентификации, прогнозирования, принятия решений и оптимизации при диагностике состояния и управления турбоустановок. В результате, это позволит сформировать новую интеллектуальную (экспертную) среду, обеспечить представление объекта управления адекватной его состоянию моделью эксплуатации, встроенной в контур управления ТЭС. Решение этой проблемы - актуальная задача.

Использование разработанной автором методологии интеллектуального управления основанной на нечетких моделях идентификации состояния и технической диагностики механизмов ТЭС способствует увеличению срока службы оборудования, повышению его эффективности, надежности и готовности выполнять необходимый режим нагрузки, выработке на основе этого дополнительных электро - и теплоэнергии, и позволяют, в результате, получить народнохозяйственный эффект. Принятие эффективных решений и подготовленных рекомендаций для обслуживающего персонала ТЭС, при управлении энергетическими установками с помощью системы поддержки и мониторинга состояния в диагностическом комплексе SKAIS, обеспечивают производство электро - и теплоэнергии необходимого количества и качества. Это осуществляется за счет поддержки работоспособности, своевременного обнаружения неисправностей и предупреждения развития дефектов и отказов.

Предусмотрена возможность независимого применения результатов из разделов работы, а именно: разработанные математические модели и их характеристики в виде аналитических зависимостей, алгоритмы и рекомендации для решения отдельных задач управления и технического обслуживания турбоэнерго-установок, контроля состояния оборудования и определения его эффективности. Полученные результаты могут использоваться также в целом ряде задач: технико-экономического анализа, нормировании, оптимизации, управлении режимами и распределении нагрузки между агрегатами ТЭС, с учетом фактического состояния и ресурса турбоустановок. Особенно эффективно применение их для: принятия решений оценивания состояний при выводе в ремонт или модернизацию, определения оптимального межремонтного периода, разви тия и прогнозирования работоспособности на отдаленную перспективу, определения и оценки ресурса и долговечности основных узлов, при техническом перевооружении, а также проектирования новых, модернизации или замене отработавших ресурс элементов и узлов турбоустановок.

Представление состояния механизма нелинейными моделями идентификации на интервалах времени эксплуатации позволяет обеспечить компактность и унификацию информационной базы и структуры элементов турбоустановок. Свойство адекватности предложенных моделей и их диагностируемости обеспечивает эффективное согласование данных, относящихся к разным иерархическим уровням и задачам управления, а также объемам вычислений для работы в режиме реального времени.

Предложенные модели состояния механизма в виде непрерывных во времени функций предоставляют возможность разработки качественно новых методов расчета, оценки и идентификации состояния турбоэнергоустановок на основе диагностики. При этом параметры теплоэнергетического режима и состояния турбоэнергоустановки также могут быть представлены функциями времени. Разработанные в диссертации методы и алгоритмы легли в основу базы знаний интеллектуального диагностического комплекса SKAIS, формирующего информационную и интеллектуальную базы о поведении турбоэнергоустановки и её элементов для решения задач прогнозирования и оперативного управления агрегатами ТЭС на основе диагностики, оценивания фактического состояния турбоустановок и их готовности.

Результаты оперативного прогноза состояния могут использоваться ДИС-ом ТЭС при ведении режима, оперативной оптимизации текущего режима, своевременном выводе агрегата в ремонт или введении ограничений при выполнении диспетчерского графика нагрузки.

Полученные средства интеллектуальной системы контроля и анализа функционирования для турбоустановок могут быть использованы и в других непрерывных производствах с идентичной технологией.

Научные результаты работы использованы институтом

Новосибирсктеплоэлектропроект ОАО "Сибирский Энергетический Научно-Технический Центр"», при выполнении проектных работ по реконструкции и модернизации Новосибирских ТЭЦ, а также ЗАО "СибКОТЭС". Разработанные методы, алгоритмы и программы внедрены в ОАО "Новосибирскэнерго" Новосибирской ТЭЦ-4. Программный комплекс SKAIS является составной частью АСУ ТП Новосибирской ТЭЦ-5 и Нерюнгринской ГРЭС и находится в опытной эксплуатации, обеспечивая обслуживающий персонал по диагностике состояния турбоустановки Т-180/210-130 JIM3. Проведены экспериментальные исследования диагностических моделей оценивания изменения параметров вибросостояния на надежность вращающихся агрегатов ТЭС, обслуживаемых ОАО "Сиб-энергоремонт". Используемые в работе статистические модели были апробированы автором: при разработке системы автоматизированного анализа технико-экономических показателей турбоагрегатов Иркутской ТЭЦ-10, при диагностических исследованиях турбоагрегатов Новосибирской ТЭЦ-4, Красноярской ТЭЦ-2 и Петропавловск-КамчатскойТЭЦ-1, а также разработке нормативных энергетических характеристик энергоустановок ряда ТЭС и ТЭЦ Сибири.

Основные методические положения, алгоритмы, программы и рекомендации, полученные в работе, а также 3 учебных пособия используются при выполнении научно — технических, курсовых и дипломных работ в НГТУ, курсах повышения квалификации руководящих работников и специалистов - энергетиков (НФ ПЭИ п.к.), ХФ ЦКБ "Энергоремонт", ЦКБ "Знергоремонт". Внедрение результатов в практику проектирования и эксплуатации подтверждено шестью Актами использования научно - исследовательской работы в теплоэнергетике.

Основные положения и результаты, выносимые на защиту:

1. Методологические основы и принципы нового для турбоэнергоустано-вок научного направления — интеллектуальные системы контроля и анализа функционирования турбоустановок на основе повышения качества диагностики и идентификации технического состояния в процессах эксплуатации, с использованием экспертной, стохастической, четкой и нечеткой информации.

2. Информационные модели эксплуатационного и технического состояния турбоустановки, для создания новой концепции "мягкого регулирования" технического обслуживания турбоустановок, с учетом времени жизни, в эксплуатации и отработке, при нечеткой информации.

3. Комплексная модель и алгоритм распознавания дефектных состояний турбоустановок, с использованием нечеткой информации.

4. Модель и алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при оперативном управлении нестационарными режимами, турбоустановок, с использованием нечеткой информации.

5. Модели технического обслуживания состояния турбоустановки, включая модели ресурса, надежности и долговечности турбоустановки, с использованием нечеткой информации.

6. Алгоритм и управляющие правила нечеткого регулятора разрежения в. конденсаторе турбоустановки.

7. Интеллектуальный программно-вычислительный диагностический комплекс SKAIS («система контроля, анализа и слежения за изменением состояния турбоустановки») для турбоэнергоустановок ТЭС (исследовательский-вариант).

Апробация работы. Полученные результаты исследований докладывались и обсуждались: на научно-техническом совещании «Оптимизации систем технического водоснабжения ТЭС и АЭС» (г. Зеленодольск, Криворожская ГРЭС-2, 1981 г.); на Всесоюзном научно-техническом совещании «Состояние и пути развития средств технической диагностики тепломеханического оборудования» (г. Москва, ВДНХ, 1982г.); на Всесоюзном научно-техническом совещании «Опыт разработки, внедрения и эксплуатации АСУ ТП на ТЭЦ» (г. Минск, Зап. ВТИ, 1991г.); на научно-технической конференции «Региональные проблемы энергетики Поволжья» (г. Саратов, СПИ, 1992г.); на межвузовском научном семинаре по проблемам теплоэнергетики (г. Балаково,

1994г.); на 2-й, 3-й, 4-й и 5-й международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения, АПЭП-94, 96, 98 и АПЭП-2000» (г. Новосибирск, НГТУ, 1994, 1996, 1998 и 2000 г.); на международной научно-технической конференции «Научные основы высоких технологий» (г. Новосибирск, НГТУ, 1997г.); на третьем и четвертом Сибирском конгрессе по прикладной и индустриальной математике, ИНПРИМ-98 и ИНПРИМ-2000 (г. Новосибирск, ИМ СО РАН, 1998 и 2000г.); на 30-м и 33-м теплоэнергетических коллоквиумах: «Турбомашины для ТЭС. Проблемы развития. Использование. Конструкции и результаты применения» и «Надежность теплоэнерго-установок в условиях либерализации рынка энергии» (г. Дрезден, Технический университет, Германия, 1998 и 2001г.); на 3-м и 4-м Русско-Корейском международном симпозиуме по науке и технике, KORUS'99 и KORUS'2000 (r. Новосибирск, НГТУ, 1999г. и г. Ульсан, Корея, 2000г.); на 7-м Европейском конгрессе по искусственному интеллекту и мягким вычислениям, EUFIT'99 (г. Аахен, Рейнско-Вестфальский технический университет, Германия, 1999г.); на международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии» ИСТ'2000 (г. Новосибирск, НГТУ, 2000г.); на международных конференциях CONTROL-2003, CONTROL-2005- и CONTROL-2008 «Теориям практика построения и функционирования АСУ ТП» (г. Москва, МЭИ (ТУ), 2003,

2005 и 2008г.); на второй международной научно-технической конференции «Энергетика. Экология. Энергосбережение. Транспорт» (г. Тобольск, 2004 г.); на международном конгрессе « IF AC WS ESC'06. ENERGY SAVING CONTROL IN PLANTS AND BUILDINGS» (r. Bansko, Bulgaria, 2006г.); на научных семинарах ФЭН и АВТФ НГТУ (г. Новосибирск, 1997, 2001, 2003 - 2008г.); на научных семинарах кафедры АСУ ТП МЭИ* (ТУ) (г. Москва, 2002 и 2008г.); на научных семинарах и Секции Ученого совета ИСЭМ СО РАН (г. Иркутск, 2002,

2006 >и 2008г.) и получили, положительную оценку.

Личный вклад соискателя. Автору принадлежат формулировки и обоснование цели работы, выбор объектов исследования, постановки задач, методология и структурирование системы и выделение ее диагностических элементов, разработка моделей и алгоритмов, организация натурных экспериментов и анализ полученных результатов. Практически все эксперименты выполнены также при его личном участии.

Публикации. Результаты диссертационной работы опубликованы в 46 научных работах, в том числе: в 3-х учебно-методических пособиях, 23 докладах - на Международных научных конференциях, симпозиумах и конгрессах, и 11 статьях - в журналах, рекомендуемых ВАК РФ для опубликования научных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора наук. Отдельные результаты отражены в зарегистрированных в ВНИТЦ отчетах по НИР. В автореферате приведен список из 37 наиболее значимых работ по теме диссертации.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения; содержит 393 страницы машинописного текста и 4 приложения на 110 страницах; работа иллюстрирована 103 рисунками; содержит 33 таблицы; список литературы на 33 страницах, включающий 380 наименований. В 4-х приложениях приведены отдельные результаты, практической реализации разработанных методов и методик, и Акты о внедрении работы.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Крохин, Геннадий Дмитриевич

6.6. ВЫВОДЫ

В Главе 6 Диссертации и Приложениях 1-4 на отдельных примерах представлены результаты проектирования и внедрения экспертной диагностической системы функционально-гибридного типа с именем SKAIS. Разработано математическое и программное обеспечение, построенное с применением методологии и методов теории искусственного интеллекта, системного анализа и теории исследования операций, которое может стать базой при разработке нового поколения гибридных систем диагностики для отрасли. Получены следующие основные результаты и выводы.

1. Диагностический комплекс SKAIS - "Система контроля, анализа и слежения" (предлагаемая для включения в контур управления турбоэнергоустановками ТЭС в полуэкспертном варианте, или в режиме "советчика") - представляет собой управляемый в диалоговом режиме комплекс интеллектуальных и диагностических процедур, проводимых на функционирующей турбоустановке.

2. Система контроля SKAIS использует информацию от штатных приборов КИП и А турбоэнергоустановок ТЭС, но также предусматривает подключение комплекса к блочному или общестанционному ИВК системы АСУ ТП ТЭС.

3. Структура базы данных SKAIS отражает структуру данных о состоянии технологического оборудования ТЭС с турбоэнергоустановками любого типа сложности.

4. Разработан программный модуль OPTIMIZATOR, с помощью которого можно решать задачи многокритериальной оптимизации функций в четкой и нечеткой постановках с приложением к задачам технической диагностики и идентификации состояния турбоэнергоустановок ТЭС.

5. Назначением системы технической диагностики турбоэнергоустановок ТЭС является поддержание исправного и работоспособного состояния оборудования за счет своевременного предупреждения развития распознаваемых дефектов.

6. Предложены методика и алгоритм задачи оценивания технического состояния турбоустановки. В качестве математического аппарата при моделировании используются нечеткие уравнения в отношениях. При решении используются четкие и нечеткие исходные данные, получаемые при технической диагностике на ТЭС, теория нечетких множеств и другие методы теории искусственного интеллекта и теории исследования операций. Решение задачи выполняется с помощью программного комплекса SKAIS.

7. Раннее предупреждение развития дефектов, их распознавание будут способствовать созданию и развитию новой стратегии технического обслуживания турбоэнергоустановок ТЭС на основе технической диагностики их состояния. Раннее обнаружение и локализация дефектов помогают эффективно изменять сроки ремонтов, проводить оптимальную организацию ремонтных кампаний, планировать расходы запчастей и материалов и успешно проводить маркетинг энергетического производства.

8. Полученный автором в процессе работы опыт, первые результаты и имеющиеся литературные источники, подтверждают убеждение, что с помощью методов технической диагностики можно обнаружить как явные, так и скрытые дефекты и принять необходимые меры по предупреждению отказов. В результате, эта стратегия позволит "отодвинуть" расчетное время наработки на отказ, увеличить ресурс работы и долговечность турбоустановки, и продлить срок службы.

9. Экономический эффект от внедрения SKAIS при техническом обслуживании одной турбоустановки типа Т-100-130 ТМЗ составляет в ценах 1995г.) 200-250 млн. рублей в год.

10. В масштабах современного развития отрасли и дефицита мощностей внедрение разработанной стратегии технического обслуживания турбоустановок по фактическому состоянию, с использованием экспертной диагностической системы на основе технической диагностики, позволит осуществить крупный вклад в решение важной народно-хозяйственной проблемы - модернизировать действующие и проектируемые турбоэнергоустановки ТЭС (оснащенные АСУ ТП) за счет использования интеллектуальных диагностических систем, с целью повышения эффективности и увеличения времени жизни агрегатов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе за период 1977 - 2006г.г. описаны методологические основы и средства реализации интеллектуальных экспертных диагностических систем распознавания состояния сложных теплоэнергетических установок, с использованием четкой и нечеткой информации и знаний, повышения качества диагностики и идентификации состояния в процессах управления, эксплуатации и технического обслуживания. Выполнена разработка математических моделей диагностики технического состояния турбоэнергоустановок электростанций. Впервые разработаны методологические основы и принципы нового для теплоэнергоустановок научного направления - средства реализации интеллектуальных систем для контроля и анализа функционирования турбоустановок с использованием экспертной, стохастической, четкой и нечеткой информации.

Получены следующие основные результаты исследований: 1. Разработаны методологические основы и принципы нового для турбоэнергоустановок научного направления — интеллектуальные системы контроля и анализа функционирования турбоустановок на основе повышения качества диагностики и идентификации технического состояния в процессах эксплуатации с использованием экспертной, стохастической, четкой и нечеткой информации.

2. Сконструированы информационные модели эксплуатационного и технического состояния турбоустановки для создания новой концепции "мягкого регулирования" технического обслуживания турбоустановок с учетом времени жизни в эксплуатации и отработке, и нечеткой информации.

3. Разработаны комплексная модель и алгоритм распознавания дефектных состояний турбоустановок с использованием нечеткой информации.

4. Созданы модель и алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при оперативном управлении нестационарными режимами турбоустановок с использованием нечеткой информации.

5. Разработаны модели технического обслуживания состояния турбоустановки, включая модели ресурса, надежности и долговечности турбоустановки с использованием нечеткой информации.

6. Разработаны алгоритм и управляющие правила нечеткого регулятора разрежения в конденсаторе турбоустановки.

7. Разработан и апробирован интеллектуальный программно-вычислительный диагностический комплекс SKAIS («система контроля, анализа и слежения за изменением состояния турбоустановки») для турбоэнергоустановок ТЭС (исследовательский вариант).

Использование разработанной методологии интеллектуального управления, основанной на нечеткие модели идентификации состояния и технической диагностики механизмов ТЭС, способствует увеличению срока службы оборудования, повышению его эффективности, надежности и готовности выполнять необходимый режим нагрузки, выработке на основе этого дополнительных электро - и теплоэнергии, и позволяют получить существенный народнохозяйственный эффект.

Принятие эффективных решений и подготовленных рекомендаций для обслуживающего персонала ТЭС, при эксплуатации турбоустановок с помощью системы поддержки и мониторинга состояния в экспертном диагностическом комплексе SKAIS, обеспечивают продление срока службы и дополнительное производство электро - и теплоэнергии необходимого качества и количества. Это осуществляется за счет поддержки работоспособности, своевременного обнаружения неисправностей и предупреждения отказов.

Полученные результаты могут эффективно использоваться при решении важных задач: технико-экономического анализа, нормирования, оптимизации, управления режимами и распределения нагрузки между агрегатами ТЭС, с учетом фактического состояния и ресурса энергоустановок. Особенно эффективно применение разработанных, в виде управляющих правил, рекомендаций обслуживающему персоналу: для принятия решений при выводе в ремонт или модернизацию; определения оптимального межремонтного периода; развития и прогнозирования работоспособности на перспективу с определением оценки долговечности основных узлов; техническом перевооружении, а также проектировании новых, модернизации, или замене отработавших ресурс элементов и узлов турбоустановок. Полученные средства интеллектуальной системы контроля и анализа функционирования для турбоустановок могут быть использованы и в других непрерывных производствах с идентичной технологией.

Основные теоретические результаты проверены на основе вычислительных и натурных экспериментов, подтверждающие их достоверность. Часть результатов передана в опытное внедрение на реальных объектах. Разработанные на основе теории искусственного интеллекта, системного анализа и методологии исследования операций модели и методы технической диагностики механизмов ТЭС доведены до алгоритмической и программной реализации на ряде электростанций. Представляется, что совместно с уже внедренными подсистемами диагностики турбоустановок, они могут явиться интеллектуальной базой для создания новых распределенных гибридных подсистем диагностики в теплоэнергетике.

НАПРАВЛЕНИЕ ДАЛЬНЕЙШИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

1. Разработка новой информационной технологии решения неформализованных задач контроля и диагностики энергоустановок с учетом разной степени важности и неполноты исходных данных и знаний.

2. Разработка системы адаптивной идентификации для работы СТД в режиме реального времени.

3. Разработка банка данных вероятных аварийных ситуаций, наиболее опасных узлов и режимов работы, дефектов материалов и конструкций.

4. Разработка базы знаний параметров моделей поведения агрегатов в интервалах допустимых (до пределов срабатывания АСР и 3) отклонений физических параметров состояния и режимов их эксплуатации.

5. Диагностика пред-дефектного состояния материала и конструкции агрегата, контроль изменения его физико-механических свойств и структуры до появления нарушений сплошности. Изучение свойств материалов конструкций основных узлов, особенно причин их трещинообразования и разрушения, и зависимости влияния технологии теплоэнергетического процесса на «время жизни» агрегата.

6. Применение имитационного моделирования для проверки чувствительности новых методов диагностики и контроля.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Крохин, Геннадий Дмитриевич, 2008 год

1. Горин В.И., Дьяков А.Ф., Нечаев В.В., Ольховский Г.Г. Электростанция из органических топлив. //Теплоэнергетика. 1993, №6. — С. 12-22.

2. Костюк А.Г., Трояновский Б.М., Трухний А.Д. Надежность паровых турбин. //Теплоэнергетика. 1981, №9. - С. 12-18.

3. Алексеев Б.А. Основное оборудование в энергосистемах. Определение состояния (диагностика) крупных турбогенераторов. Обзор отечественного и зарубежного опыта. М.: Изд-во НЦ ЭНАС, 2001. 152С.

4. Лейзерович А.Ш., Берлянд В.И. Турбинная тематика на конференции "ASME International 2000".//Электрические станции. 2001, №1. - С. 59-62.

5. Цветков В.А. Диагностика мощных генераторов. М.: НУЦ ЭНАС, 1995. -235С.

6. Трояновский Б.М. Энергетика и турбостроение Японии. (В 2-х ч.). //4.1. Теплоэнергетика, 1995, №10. С.72 - 77; 4.2. Теплоэнергетика, 1995, №11. -С.60 - 67.

7. Тезисы докладов на совещании «Состояния и пути развития средств технической диагностики тепломеханического энергооборудования».1. М.: ВДНХ, 1982.-64С.

8. Хоменок Л.А. Современное состояние, проблемы эксплуатации и пути обновления паротурбинного оборудования. //Сб. Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования. Выпуск 12. СПб., 2000. С. 4 - 27.

9. Лейзерович А.Ш., Бухны Д.И., Радин Ю.А. и др. Система информационной поддержки оператора группового щита управления неблочной электростанции. //Электрические станции. 1994, №7. — С. 27-31.

10. Лейзерович А.Ш., Гординский А.А., Журавель A.M. О показателях эффективности автоматизированных систем комплексной технической диагностики оборудования энергоблоков. //Теплоэнергетика. 1991,2. С. 25-28.

11. Лейзерович А.Ш., Рубин В.Б. Задачи технической диагностики теплоэнергетического оборудования. //Электрические станции. 1987, №3. — С. 11-13.

12. Лейзерович А.Ш., Сафонов Л.П., Антонович А.В., Гординский А.А., Журавель A.M., Яцкевич С.В. Создание и освоение автоматизированных систем диагностического контроля энергоблоков ТЭС.

13. Теплоэнергетика. 1995, №2. - С. 57-62.

14. Барыкова Н.Г. Диагностика неисправностей технологических объектов с использованием структурных моделей. //Теплоэнергетика. 1979, №8. — С. 31-34.

15. Кузьмин А.Б. Функциональное диагностирование технической системы управления. //Автоматика и телемеханика 1994, №5. - С. 183-189.

16. Лейзерович А.Ш. Продление срока службы паровых турбин. //Энергохозяйство за рубежом. 1985, № 1. - С. 5-12.

17. Лейзерович А.Ш. Диагностический контроль паровых турбин. //Энергохозяйство за рубежом. 1986, №6. - С. 9-15.

18. Bohnstedt J., Leopold J. Schaden und Reparaturen an Dampfturbinen. //Der Maschinenschaden. 1985. V.58, H.3. - S. 81 - 88.

19. Zorner W., Andreae К. -II., Emshoff H., Miiller H. Diagnosesystem zur Betriebsiiberwachung von Dampfturbinenanlagen. /VGB Kraftwerkstechnik, 1991, H.6.

20. Солсбери Дж. К. Детальный контроль экономичности электростанции. //Труды американского общества инженеров-мех. Серия А. Энергетические установки и машины. 1961. Т.83, №4. - С. 103-134.

21. Лейзерович А.Ш. Концепция оперативной технической диагностики тепломеханического оборудования энергоблоков ТЭС. //Электрические станции. 1991, №7. - С. 2 8-31.

22. Крохин Г.Д. Программа решения проблемы диагностики энергетического оборудования. // «Материалы межвузовского научного семинара по проблемам теплоэнергетики»,- Саратов, СГТУ, 1996. С.21-25.

23. Заводовский A.M. Диагностическая служба на ТЭС. // Энергетика. Изв. ВУЗов. 1983, № 10. - С. 67-70.

24. Яницкий В.А. Экспериментальная система поддержки вахтенного персонала при управлении работой энергоблоков в регулировочном диапазоне. //Электрические станции. 1992, №3. — С. 2 - 6.

25. Скляров В.Ф., Гуляев В.А. Диагностическое обеспечение энергетического производства. Киев: Техника, 1985. 215С.

26. Яницкий В.А. Контроль работы энергоблоков с анализом возникающих ситуаций в АСУ технологическим процессом. //Электрические станции. -1980, №9.-С. 12-14.

27. Трухний А.Д., Лейзерович А.Ш., Грак В.Г., Шишко А.Ю. Диагностический контроль накопления малоцикловой термоусталостной поврежденности металла ротора паровых турбин. //Теплоэнергетика. 1989, №12.-С. 40-45.

28. Перминов И.А., Орлик В.Г., Гординский А.А., Дуэль Л.М. Диагностика состояния проточных частей мощных паровых турбин с применением станционных вычислительных комплексов. //Труды ЦКТИ. Л.: 1992, вып. 273.-С. 58-61.

29. Баран Л.С. Система технической диагностики конденсатора: эргономические аспекты. // Теплоэнергетика. 1993, №3. — С. 68 - 71.

30. Макаров A.M., Шалобасов И.А., Смирнов И.И. Теоретические и экспериментальные исследования по диагностированию энергетической арматуры. //Электрические станции. 1994, №8. - С. 16-18.

31. Хоа Ле Куанг. Диагностика технического состояния проточной части паровой турбины. //Вестник МЭИ. М.: Изд-во МЭИ, 1997, №3. - С. 11-14.

32. Системы поддержки принятия решений для исследования и управления энергетикой. /Под ред. А.П. Меренкова, JI.B. Массель. — Новосибирск: Наука СП РАН, 1997.- 162С.

33. Ляшенко Л.И., Гиршфельд В .Я., Крючков Б.И. Система оперативного поиска и принятия решений (СОППР) для оператора при аварийных ситуациях на энергоблоках ТЭС. //Теплоэнергетика. 1981, №10. - С.62 - 64.

34. Гуляев В.А., Скляров В.Ф., Полищук В.Б. Техническая диагностика энергетического оборудования — вопросы построения интегрированных экспертных систем. //Известия АН СССР. Энергетика и транспорт. 1990, №2.-С. 14-26.

35. Розенберг С.Ш., Хоменок Л.А. Диагностика состояния осевых зазоров проточной части цилиндра паровой турбины. //Труды ЦКТИ. Л.: 1992, вып. 273. - С.72-76.

36. Орлик В.Г., Оксман И. А., Перминов И. А. и др. Диагностика пропариваний, присосов и тепловых ударов в концевых уплотнениях паровых турбин. //Труды ЦКТИ. Л.: 1992, вып. 273. - С.62-66.

37. Крохин Г. Д. Диагностика состояния турбинной установки ТЭС (постановка задачи).// «Физико-технические и экологические проблемы теплоэнергетики». Сб-к научн. трудов.- Новосибирск, НГТУ, 1993. — С.7-11.

38. Березина Т.Г., Бугай Н.В., Трунин И.И. Диагностирование и прогнозирование долговечности металла теплоэнергетических установок. Киев, Тэхника, 1991. 120С.

39. Ильченко О.Т., Антонович А.В., Мельник И.М., Яцкевич С.В. и др. Разработка опытной автоматизированной системы технической диагностики для энергоблока 300 МВт Зуевской ГРЭС-2. //Энергетика и электрификация. 1989, №1.- С. 17-20.

40. Палагин А.А., Ефимов А.В., Меньшикова Е.Д. Моделирование функционального состояния и диагностика турбоустановок. Киев: Наукова думка, 1991.- 192С.

41. Цветков В.А., Уланов Г.А. О диагностическом обслуживании энергетических агрегатов. //Электрические станции. 1996, №1. — С. 21-24.

42. Канцедалов В.Г., Берлявский Г.П., Злепко В.Ф., Гусев В.В. Непрерывный ультразвуковой автоматизированный контроль и диагностика работающего тепломеханического оборудования. //Электрические станции. 1995, №7. - С. 22-30.

43. Лейзерович А.Ш., Антонович А.В., Берлянд В.И. и др. Комплексный диагностический контроль температурного и термонапряженного состояния турбины в составе функций АСТД блока 300 МВт. //Электрические станции.- 1992, № 10.-С. 32-38.

44. Лейзерович А.Ш., Бейзерман Б.Р., Комаров Н.Ф., Борисова Н.Н. и др. Первый опыт применения локальной подсистемы диагностического контроля турбины на базе персональной ЭВМ. //Электрические станции. 1993, №4. -С. 18-22.

45. Беликов Н.В., Занимонец Ю.М., Козлов Е.Г. Автоматизированные системы для испытаний, контроля и диагностики паровых турбин всех типов. //Теплоэнергетика. 2000, №1 Г. - С. 39-41.

46. Аракелян Э.К. Особенности выбора структуры общестанционной автоматизированной системы комплексной диагностики. // Теплоэнергетика.- 1994, №10.-С. 19-22.

47. Костюк Р.И., Биленко В.А., Радин Ю.А. АСУ ТП северо-западной ТЭЦ на базе ПТК Teleperm ME. //Теплоэнергетика. 1997, №10. - С. 8-15.

48. Михлевский А.А., Тесленко А.Н., Радзиевский В.И., Михлевский С.А. Опыт разработки и внедрения информационно-управляющей системы парового котла. //Теплоэнергетика. 2000, №9. - С. 33-37.

49. Байрашевский Б.А. Оперативный контроль изменения экономичности работы ТЭЦ и энергосистемы.//Энергетика. Известия ВУЗов. 1991, №3. — С. 70 - 75.

50. Баран Л.С. Разработка человеко-машинного интерфейса систем диагностики. //Электрические станции. 1996, №6. - С. 34 - 36.

51. Денисов В.И., Полетаева И.А., Хабаров В.И. Экспертная система для анализа многофакторных объектов. Дисперсионный анализ. Прецедентный подход. Новосибирск, НЭТИ, 1992. 128С.

52. Коттон К.Ц, Шофилд П. Анализ изменения рабочих характеристик паровых турбин. //Труды американского общества инженеров-мех. Серия А. Энергетические машины и установки. 1971, Т.93, №2. — С. 62-73.

53. Аракелян Э.К., Крохин Г.Д., Мухин B.C. Концепция построения математических моделей энергооборудования на базе нечеткой информации. //Вестник МЭИ, № 5.- М.: Изд-во МЭИ, 2005. С.28-33.

54. Попков В.И., Демирчян К.С. Проблемы диагностики и прогнозирования надежности энергетического оборудования. //Известия АН СССР. Энергетика и транспорт. 1979, №6. - С. 3 -12.

55. Лейзерович А.Ш., Сорокин Г.К. Разработка стандарта по приспособленности технического оборудования энергоблоков ТЭС к диагностированию. //Теплоэнергетика. 1993, №5. — С. 62- 64.

56. Цыпкин Я.З. Управление динамическими объектами в условиях ограниченной неопределенности. Современное состояние и перспективы развития. //Измерение, контроль, автоматизация. 1991, № 3-4. - С. 3-21.

57. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем. Математические основы. М.: Мир, 1978. -312С.

58. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. Томск, НТЛ, 1997. — 389С.

59. Заде JI. Понятие состояния в теории систем.//Сб. Общая теория систем. Под ред. М. Месаровича.- М.: Мир, 1966. С.49 - 65.

60. Харкевич А.А. Рассуждения о коэффициенте полезного действия. //Вестник АН СССР. 1965, № 6. - С. 27-33.

61. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах. Л.: Химия, 1983. 352С.

62. Бенедикт Р. Инженерный анализ экспериментальных данных. // Труды американского общества инженеров-мех. Серия А. Энергетические машины и установки. 1969, Т. 91, №1. - С.32-47.

63. Бузлуков В.А., Теплицкий М.Г., Ойберман Л.Б., Ефимов А.В., Палагин А.А., Меньшикова Е.Д. Получение характеристик оборудования турбоустановок методом натурно-вычислительного эксперимента. //Теплоэнергетика. 1987, №8. - С. 19-21.

64. Сахаров A.M. Тепловые испытания паровых турбин. М.: Энергоатомиздат, 1990.-23 8С.

65. Методы оптимизации сложных теплоэнергетических установок.// A.M. Клер, Н.П. Деканова, Т.П. Щеголева и др. Новосибирск: ВО «Наука».С.и.ф., 1993.- 116С.

66. Болотин В.В. Ресурс машин и конструкций. М.: Машиностроение, 1990. 448С.

67. Брайсон А., Хо Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления. Оптимизация, оценка, управление. М.: Мир, 1972. -544С.

68. Перельман И.И. Оперативная идентификация объектов управления. М.: Энергоиздат, 1982.-272С.

69. Гамм А. 3., Герасимов Л. Н., Голуб И. И. и др. Оценивание состояния в электроэнергетике. М.: Наука, 1983. 302С.

70. Гамм А.З., Голуб И.И. Наблюдаемость электроэнергетических систем. М.: Наука, 1990.-200С.

71. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М., СПб., К.: Изд. дом «Вильяме», 2007. 912С.

72. Шеффе Г. Дисперсионный анализ. М.: ГИ ФМЛ, 1963. 626С.

73. Moore R., Schweppe F. Model identification for adaptive control of nuclear power plants. // Automatica, 1983, v.9, p.309.

74. Сейдж Э.П., Мелса Дж. Л. Идентификация систем управления. М.: Наука, 1974. 247С.

75. Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979. 203С.

76. Дейч A.M. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979.-240С.

77. Алберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание. М.: Наука, 1977. — 224С.

78. Каминскас В. Идентификация динамических систем по дискретным наблюдениям (в 2-х ч.). Вильнюс, «Мокслас»: Ч. 1-1982, — 245С. 4.2-1985, -153С.

79. Современные методы идентификации систем.//П. Эйкхофф, А. Ванечек, Е. Савараги, Т. Соэда, Т. Накамизо, X. Акаике, Н. Райбман, В. Петерка. М.: Мир, 1983. - 400С.

80. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991. -432С.

81. Льюнг Л. О точности модели в идентификации систем. //Известия РАН. Техническая кибернетика. 1992, № 6. - С. 55-64.

82. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров. М.: Статистика, 1979. -349С.

83. Бессонов А.А., Загашвили Ю.В., Маркелов А.С. Методы и средства идентификации динамических объектов. Л.: Энергоатомиздат, ЛО, 1989. — 280С.

84. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971.-400С.

85. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. М.: Мир, 1975. — 685С.

86. Фильтрация и стохастическое управление в динамических системах. М.: Мир, 1980. 407С.

87. Дисперсионная идентификация.//Под ред. Н.С. Райбмана.- М.: Наука ФМЛ, 1981. 336С.

88. Катковник В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных. Метод локальной аппроксимации. М.: Наука ФМЛ, 1985. -336С.

89. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука ФМЛ, 1977. 392С.

90. Фурсов В.А Анализ точности и построение алгоритмов идентификации по малому числу наблюдений. //Известия РАН. Техническая кибернетика. -1991. №6. С. 130-135.

91. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука ФМЛ, 1984. 320С.

92. Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева. М.: Университетская книга, Логос, 2006. 640С.

93. Обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем. //Под ред. М. Бассвиль и А. Банвениста. М.: Мир, 1989. 278С.

94. Пугачев B.C., Синицын И.Н. Теория стохастических систем. М.: Логос, 2000.- 1000С.

95. Hellendoorn Н., Driankov D. Fuzzy Model Identification. Berlin: Springer, 1997.-319P.

96. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации. Ушверсум Вшниця, 1999. - 302С.

97. Коровин С.К., Фомичев В.В. Наблюдатели состояния для линейных систем с неопределенностью. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. -224С.

98. Крохин Г.Д. Функциональная диагностика энергоустановок электростанций (математические модели и диагностический комплекс). Автореферат диссертации кандидата техн. наук. Новосибирск, НГТУ, 1997. — 26С.

99. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ, 1963. 830С.

100. Хартли Р. Передача информации. // Теория информации и ее приложения.- М.: Физматиздат, 1959. — С.5 — 35.

101. Эшби У. Росс. Введение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959. 432С.

102. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. М., СПб., Киев: Вильяме, 2003. 864С.

103. Земельман М.А. Метрологические основы технических измерений. М.: Изд-во стандартов, 1991. 228С.

104. Горский Ю.М. Информационные аспекты управления и моделирования. М.: Наука, 1978. 224С.

105. Стратонович P. JL, Гришанин Б. А. Ценность информации при невозможности прямого наблюдения оцениваемой величины. // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1966, №3. - С.3-15.

106. Трауб Дж., Васильковский Г., Вожьняковский X. Информация, неопределенность, сложность. М.: Мир, 1988. 184С.

107. Zadeh L. A. Fuzzy sets. // Information and control. 1965.V.8, No.3.-P.338-353.

108. Беллман P., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях. // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.- С. 172215.

109. Прикладные нечеткие системы. /Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др.- М.: Мир, 1993.-368С.

110. Алиев Р. А., Церковный А. Э. , Мамедова Г. А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991.-240 С.

111. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 167С.

112. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. 304С.

113. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. -256С.

114. Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Сукур Л .Я. Диалоговые системы принятия решений на базе ЭВМ. Рига: Зинатне, 1986. 195С.

115. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига: Зинатне, 1990. 184С.

116. Язенин А.В. Методы оптимизации и принятия решений при нечетких данных. Автореферат дисс. доктора физ.-мат. наук. Тверь: ТГУ, 1995. — 49С.121. ,Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ, 1999. 270С.

117. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. //Под редакцией P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. — 407С.

118. Колмогоров А.Н. Теория передачи информации. //Сб. Теория информации и теория алгоритмов.- М.: Наука, 1987. — С. 29 — 58.

119. Кулик Б.А. Логика естественных рассуждений. СПб.: Невский Диалект, 2001.- 128С.

120. Крохин Т.Д. Распознавание образов при диагнозе элементов и узлов турбинной установки ТЭС. // «Физико-технические и экологические проблемы теплоэнергетики». Сб-к научн. трудов.- Новосибирск, НГТУ, 1993.- С.3-7.

121. Крохин Т.Д. Математическая модель расчета и диагноза вакуума турбинных установок , ТЭС. // «Физико-технические и экологические проблемы теплоэнергетики». Сб-к научн. трудов.- Новосибирск, НГТУ, 1993. -С.11-16.

122. Крохин Г.Д. Использование нечеткой информации для математических моделей диагностики функционирующих энергоустановок тепловых электростанций. 1. Формализмы. // Вестник ИГТУ, № 3 . Иркутск, 2004. — С. 110-114.

123. Теплосиловые системы. Оптимизационные исследования.// A.M. Клер, Н.П. Деканова, Э.А. Тюрина и др. Новосибирск: Наука, 2005. - 235С.

124. Шумский А.Е. Функциональное диагностирование нелинейных динамических систем в условиях параметрической неопределенности моделей. //Автоматика и телемеханика. 1994, №3. — С. 184-188.

125. Крохин Г.Д., Мухин B.C. Моделирование ресурса и надежности оборудования турбоустановки с учетом стратегии его ремонта.// Промышленные АСУ и контроллеры, № 10. 2007. - С.22-25.

126. Крохин Г.Д., Мухин B.C. Нечеткие модели принятия решений о продлении эксплуатации турбоустановки, выводе в ремонт или введении ограничений.// Промышленные АСУ и контроллеры, № 12. 2007. - С.33-38.

127. Крохин Г.Д., Мухин B.C. Оценка долговечности турбоустановок на базе нечетких моделей состояния. // Труды Международной научной конференции CONTROL-2008 «Теория и практика построения и функционирования АСУ ТП». М.: Изд-во МЭИ, 2008. С. 103-105.

128. Нечипоренко В.И. Структурный анализ систем (эффективность и надежность). М.: Советское радио, 1968. — 256С.

129. Кузьмин В.Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений. М.: ФМЛ, 1982. — 168С.

130. G.D. Krokhin, V.S. Mukhin, I.L. Ivanova. Construction of Intellectual Model of Functionating Thermal-Power Station Power-Plants Diagnosis./IFAC WS ESC'06. ENERGY SAVING CONTROL IN PLANTS AND BUILDINGS, October 2-5, 2006 Bansko, Bulgaria. p. 177 - 181.

131. Круглов B.B., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Физматлит, 2001. — 224С.

132. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. //А. Н. Аверкин, И. 3. Батыршин, А.Ф. Блишун, В. Б. Силов, В. Б. Тарасов. М.: Наука, ФМЛ, 1986. -312С.

133. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М:: Радио и связь, 1982.-432С.

134. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. М.: Мир, 1974. -464С.

135. Дроздов А.В., Спесивцев А.В. Формализация экспертной информации при логико-лингвистическом описании сложных систем. // Известия РАН. Технич. Кибернетика. 1994, №2. - С. 89-96.

136. Крохин Г.Д., Манусов В.З. Нечеткие модели функциональной диагностики энергоустановок электростанций. //Научный вестник НГТУ. -Новосибирск, НГТУ, 1997, №3. С. 161 -168.

137. Крохин Г.Д., Мухин B.C. Использование показателя «похожесть» при оценке состояния энергооборудования электростанции в темпе процесса.//Промышленны АСУ и контроллеры, № 11, 2004. С.27 - 29.

138. Крохин Г.Д., Манусов В.З. Нечеткие модели для интеллектуального промышленного регулятора в системе автоматического управления энергоблоком тепловой электростанции. 1. Модели.*//Научный вестник НГТУ, №2(17). Новосибирск, 2004.- С. 129-139.

139. Аракелян Э.К., Крохин Г. Д., Мухин B.C. Концепция мягкого регулирования технического обслуживания энергоустановок ТЭС на основе интеллектуальной диагностики.// Вестник МЭИ, № 1. — М.: Изд-во МЭИ, 2008. С. 14-20.

140. Кавалеров Г.И., Мандельштам С.М. Введение в информационную теорию измерений. М.: Энергия, 1974. -376С.

141. Потапов А.А., Яцкевич С.В., Лейзерович А.Ш. Некоторые принципы определения интегральных критериев технического диагностирования энергетического оборудования. //Теплоэнергетика. 1988, № 11. — С. 36-39.

142. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184С.

143. Иган Дж. Теория обнаружения сигналов и анализ рабочих характеристик. М.: Наука ФМЛ, 1983. 213С.

144. Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement: First edition. — ISO, Switzerland, 1993. 10 IP. РУКОВОДСТВО по выражению неопределенности измерения. /СПб.: Гп. ВНИИМ им. Д.И. Менделеева, 1999. - 134С.

145. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: ГИ ФМЛ, 1963. 500С.

146. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. -240С.

147. Васильев В. И. Распознающие системы. Справочник. Киев: Наукова думка, 1983. 422С.

148. Шаракшанэ А.С., Железнов И.Г. Испытания сложных систем. М.: Высшая школа, 1974. 184С.

149. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. М.: Советское радио, 1980. — 408С.

150. Браверман Э. М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. 464С.

151. Соболенко Н.А., Тягунов М.Г. Хоанг К.Т.Д., Шкурин А.Н. Представление знаний об оборудовании электростанций для автоматизированной системы диагностики его технического состояния. //Изв. РАН. Энергетика. 1993, №4. - С. 97-102.

152. Методы решения задач реального времени в электроэнергетике. // Гамм А. 3., Кучеров Ю. Н., Паламарчук С. И. и др. Новосибирск: Наука СО,1991. - 264С.

153. Биргер И. А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978. -240С.

154. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978. -413С.

155. Кэнал JI. Н. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога.// ТИИЭР. 1972, т.60, №10. -С. 122-141.

156. Бонгард М. М. Проблема узнавания. М.: Наука, 1967. — 320С.

157. Верхаген К., Дёйн Р., Грун Ф. и др. Распознавание образов (состояние и перспективы). М.: Радио и связь, 1985. 104С.

158. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986. — 264С.

159. Айзерман М.А. Нечеткие множества, нечеткие доказательства и некоторые нерешенные задачи теории автоматического регулирования.//Автоматика и телемеханика.- 1976, № 7. С. 171 - 177.

160. Красовский А. А. Проблемы физической теории управления. //Автоматика и телемеханика. 1990, № 11. - С. 3-27.

161. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столяров Е.М. Методы оптимизации. М: Наука, 1978.-352С.

162. Zimmermann H.J. Fuzzy programming and linear programming with several objective functions. //Fuzzy sets and systems. 1978. V.l, No.l, - P. 45 - 56.

163. Батыршин И.З. Методы представления и обработки нечеткой информации в интеллектуальных системах. / Новости искусственного интеллекта. 1996, №2. С. 9 - 65.

164. Заде J1. А. Основы нового подхода к анализу сложных систем принятия решений. //Математика сегодня: Сб. М.: Знание, 1974. - С.5-49.

165. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука ФМЛ, 1981. 208С.

166. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Нечеткая оптимизация. Киев: Выща школа, 1991. 192С.

167. Кюнци Г.П., Крелле В. Нелинейное программирование. М.: Советское радио, 1965. -303С.

168. Левнер Е.В., Птускин А.С., Фридман А.А. Размытые множества и их применение. М.: ЦЭМИ РАН, 1998. 108С.

169. Малиновский В.П., Фоменко И.М. Использование декларативных знаний для решения некоторых задач диагностики. //Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1980, №5. — С. 144-148.

170. Микишев В.В., Соколов С.М. Принципы разработки инструментальной среды для построения интеллектуальных систем оперативной диагностики. //Вестник МГТУ. Сер. Приборостроение. 1994, №2. - С. 29-39.

171. Панько М.А., Аракелян Э.К. Особенности нечетких алгоритмов регулирования в сравнении с классическими.// Труды международн. науч. конф. CONTROL 2000. - М.: МЭИ, 2000. - С. 65 - 67.

172. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1987.- 144С.

173. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука ФМЛ, 1988. 384С.

174. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. М.: Наука, 1970.-664С.

175. Элементы теории испытаний и контроля технических систем. //Городецкий В.И., Дмитриев А.К., Марков В.М., Петухов Г.Б., Юсупов Р.М.-Л.: Энергия, 1978.- 192С.

176. Соловьев И.А., Зуев А.В., Кириллов В.А. и др. Обработка данных теплофизических экспериментов с учетом погрешностей всех измеряемых величин. //Инж.-физ. журн. -1992. Т.62, № 2. С. 294-300.

177. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное издание. //С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. — М.: Финансы и статистика, 1983. 471 С.

178. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. Справочное издание. //С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1985. - 487С.

179. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Справочное издание. //С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607С.

180. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. 900С.

181. Ломакина Л.С., Сагунов В.И. Оптимизация глубины диагностирования непрерывных объектов. //Автоматика и телемеханика. 1986, №3. — С. 146152.

182. Назаров В.И. Коррекция коэффициентов математической модели энергоблока для задачи контроля достоверности информации в АСУ ТП ТЭС и АЭС. // Известия ВУЗов. Энергетика. -1994, №3-4. С.97-100.

183. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука ФМЛ, 1967. -408С.

184. Григорьев Ф.Н., Кузнецов Н.А., Серебровский А.П. Управление наблюдениями в автоматических системах. М.: Наука, 1986. 216С.

185. Гуляев В.А., Чаплыга В.М., Кедровский И.В. Методы и средства обработки диагностической информации в реальном времени. Киев: Наукова думка, 1986. — 224С.

186. Гамм А.З., Колосок И.Н. Обнаружение грубых ошибок в электроэнергетических системах. Новосибирск: Наука, 2000. — 152С.

187. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. — 646С.

188. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1991. -304С.

189. Новицкий П.В. Основы информационной теории измерительных устройств. Л.: Энергия, 1968. 248С.

190. Заде JI. А. Тени нечетких множеств. //Проблемы передачи информации. 1966, №1.-С. 37-44.

191. Классификация и кластер. / Под ред. Дж. Вэн Райзина. М.: Мир, 1980. -389С.

192. Goguen J.A. L-fuzzy sets. //J. Math. Anal. Appl., 1967, V.18. pp. 145-174.

193. Goguen J.A. On Fuzzy Robot Planning. // Fuzzy Sets and their Applications to Cognitive and Decision Processes. Academic Press, 1975.

194. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. М.: Мир, 1977. -320 С.

195. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высшая школа, 1989. — 232С.

196. Нильсон Н. Обучающиеся машины. М.: Мир, 1967. — 180С.

197. Шиханович Ю. А. Введение в современную математику. М.: Наука, 1965. 376С.

198. Петров Б. Н., Уланов Г. М., Гольденблат И. И., Ульянов С. В. Теория моделей в процессах управления. М.: Наука, 1978. 224С.

199. Нечипоренко В.И. Структурный анализ и методы построения надежных систем. М.: Советское радио, 1968. — 256С.

200. Гриф М.Г. Автоматизация проектирования процессов функционирования человеко-машинных систем по вероятностным и нечетким показателям. //Автореферат дисс. на соиск. учен. ст. док. тех. наук. Новосибирск: НГТУ, 2002. 35С.

201. Кендалл М., Стьюарт Дж. А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. — 736С.

202. Ким Дж. О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989. -215С.

203. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. М.: Наука, 1990.-240С.

204. Мироновский JI.A. Функциональное диагностирование линейных динамических систем. //Автоматика и телемеханика. 1979, №8. — С. 120-128.

205. Мироновский Л.А. Функциональное диагностирование нелинейных дискретных объектов. //Автоматика и телемеханика. 1989, №6. — С. 150-157.

206. Руденко Ю.Н., Ушаков И. А. Надежность систем энергетики. Новосибирск: Наука СО, 1989. -328С.

207. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.-232С.

208. Никифоров И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. М.: Наука, 1983. — 200С.

209. Палагин А. А., Ефимов А.В. Имитационный эксперимент на математических моделях турбоустановок. Киев: Наукова думка, 1986. -130С.

210. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. М.: Мир, 1978. -418С.

211. Крохин Г.Д., Шалин А.И. Нечеткие модели отказов энергоустановок тепловых электростанций.// Научный вестник НГТУ, № 2(23), 2006.- С. 135 -149.

212. ГОСТ 27002 89. Надежность в технике. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1989. - 30С.

213. Владимиров В.Н. Физическая природа разрушения металлов. М.: Металлургия, 1984.-280С.

214. Северцев Н.А. Надежность сложных систем в эксплуатации и отработке. М.: Высшая школа, 1989. 432С.

215. Технические средства диагностирования. Справочник. //Под ред. В.В. Клюева. М.: Машиностроение, 1989. - 672С.

216. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 719С.

217. Смирнов А.Н., Герике Б.Л., Муравьев В.В. Диагностирование технических устройств опасных производственных объектов. Новосибирск: Наука, 2003. — 244С.

218. Хаусдорф Ф. Теория множеств. М. Л.: ОНТИ, 1937. - 100С.

219. Bohme G. Fuzzy Logik. Einfuhrung in die algebraischen und logischen Grundlagen. Berlin: Springer - Verlag, 1993. - 315S.

220. Сю Д., Мейер А. Современная теория автоматического управления и ее применение. М.: Машиностроение, 1972. 552С.

221. Усенко В.В. Модель быстрого фази контроллера.// Труды международн. науч. конф. CONTROL 2000. - М.: МЭИ, 2000. - С. 68-73.

222. Driankov D., Palm R. Advances in Fuzzy Control. New York: Physica -Verlag, 1998. — 421P.

223. Palm R., Driankov D., Hellendoorn H. Model Based Fuzzy Control.Berlin: Springer, 1996. 185P.

224. Zimmermann H.J. Fuzzy Set Theory and Its Applications.// Second. Revised. Edition. Kluwer Academic Publisher, Boston /Dordrecht/, London. -1991.- 400P.

225. Медведев Г.А., Тарасенко В.П. Вероятностные методы исследования экстремальных систем. М.: Наука ФМЛ, 1967. 456С.

226. Driankov D., Hellendoorn Н., Reinfrank М. An Introduction to Fuzzy Control. Berlin: Springer, 1996.-316P.

227. Ротач В.Я. О фази-ПИД регуляторах. //Теплоэнергетика. 1999, № 8. -С.32-36.

228. Теряев Е.Д., Шамриков Б.М. Цифровые системы и поэтапное адаптивное управление. М.: Наука, 1999. 330С.

229. Левиатов А. Ю. Принятие решений об оценке качества сложных объектов при нечетких основаниях. // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1980, №1. - С. 190-195.

230. Working Н. and Hotelling Н., Application of the theory of error to the interpretation of trends.//J. Amer. Stat. Assoc.- 1929. Mar. Suppl. P. 73-85.

231. Hoel P.G. Efficiency problems in polynomial estimation.// Ann. Math. Stat. -1958. V.29. P. 1134-1145.

232. Gafarian A.V. Confidence bands in straight-line regression.// J. Am. Stat. Assoc. 1964. V.59. - P. 182-213.

233. Graybill F.A. On quadratic estimation of variance components.// Annals Math. Stat. 1954. V.25. - P. 367-372.

234. Bowden D.C. Simultaneous confidence bands for linear regression models.//J. Am. Stat.Assoc. 1970. V.65. - P. 413-421.

235. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука СО, 1981. — 161 С.

236. Мироновский JI.A. Функциональное диагностирование динамических систем (обзор). //Автоматика и телемеханика. 1980, №8. — С.96-121.

237. Мелентьев Л. А. Оптимизация развития и управления больших систем энергетики. М.: Высшая школа, 1976. 336С.

238. Мелентьев Л. А. Системные исследования в энергетике. Элементы теории, направления развития. М.: Наука, 1979. -415С.

239. Математическое моделирование и оптимизация в задачах оперативного управления тепловыми электростанциями.// A.M. Клер, Н.П. Деканова, С.К. Скрипкин и др. Новосибирск: Наука. С.п. РАН, 1997. - 120С.

240. Методы и модели исследования живучести систем энергетики. //Под ред. Руденко Ю. Н. Новосибирск: Наука СО, 1990. - 285С.

241. Жуковский Г.В., Розенберг С.Ш., Фершалов А.А., Хоменок Л.А. и Разработка системы диагностики причин изменения экономичности ЦВД-ЦСД турбин ТЭС. //Труды ЦКТИ. Л.: 1992, вып. 273. - С.93- 102.

242. Ибрагимов И.А., Хасьминский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. М.: Наука ФМЛ, 1979. 528С.

243. Назаров Н.Г. Метрология. Основные понятия и математические модели. М.: Высшая школа, 2002. 348С.

244. Сергеев А. Г., Крохин В. В. Метрология. Учебное пособие. М.: Логос, 2001. — 408С.

245. Сизиков B.C. Математические методы обработки результатов измерений. СПб.: Изд-во Политехника, 2001. 240С.

246. Соболев В.И. Основы измерений в многомерных системах. М.: Энергия, 1975.- 128С.

247. Тихонов В.И., Хименко В.И. Выбросы траекторий случайных процессов. М.: Наука, 1987. 304С.

248. Тойберт П. Оценка точности результатов измерений. М.:

249. Энергоатомиздат, 1988. — 89С.

250. Фомин А.Ф., Новоселов О.Н., Плющев А.В. Отбраковка аномальных результатов измерений. М.: Энергоиздат, 1985. — 200С.

251. Цветков Э.И. Процессорные измерительные средства. JL: Энергоатомиздат, 1989. 224С.

252. Максимов В.П., Егоров И.В., Карасев В.А. Измерение, обработка и анализ быстропеременных процессов в машинах. М.: Машиностроение, 1987. — 208С.

253. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001. 382С.

254. Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Финансы и статистика, 1986. 134С.

255. Головченко В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации. Новосибирск: Наука СИФ РАН, 1999. 88С.

256. Надежность теплоэнергетического оборудования ТЭС и АЭС. //Гладышев Г.П., Аминов Р.З. Гуревич В.З., Елизаров Д.П., Клемин А.И., Ларин Е.А., Трухний А.Д., Яковлев Г.Г.- М.: Высшая школа, 1991. — 304С.

257. Надежность технических систем. Справочник. //Под ред. И.А. Ушакова. М.: Радио и связь, 1985. - 608С.

258. Чуев Ю. В., Михайлов Ю. Б. и др. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Советское радио, 1975.- 398С.

259. Негойце К.В. и др. Проблема оптимизации в размытых условиях. //Автоматика и телемеханика. — 1978, №3. С.121 — 130.

260. Мину М. Математическое программирование. М.: Наука, 1990. 488С.

261. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето — оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука ФМЛ, 1982. 256С.

262. Байхельт Ф., Франкен П. Надежность и техническое обслуживание. Математический подход. М.: Радио и связь, 1988. — 392С.

263. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука ФМЛ, 1978-352С.

264. Ковальски Р. Логика в решении проблем. М.: Наука ФМЛ, 1990. -280С.

265. Yu P. I., Zeleny М. Linear multiparametric programming by multicriteria simplex method. //Management science. 1976. V. 23, No.2. — P. 159-170.

266. Кини P.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 560С.

267. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990.-208с.

268. Фактор неопределенности при принятии оптимальных решений в больших системах энергетики. //Под ред. Мелентьева Л. А.- Иркутск: СЭИ,1974. 253 С.

269. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1969. — 384С.

270. Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. М.: Советское радио, 1975. 256С.

271. Гладун В.П. Эвристический поиск в сложных средах. Киев: Наукова думка, 1977.- 167С.

272. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985.-509С.

273. Халмош П. Теория меры. М.: ИЛ, 1953. -292С.

274. Плискин Л.Г. Оптимизация непрерывного производства. М.: Энергия,1975.-336С.

275. Исследование операций, в двух томах. //Под ред. Дж. Моудера и С. М. Элмаграби. — М.: Мир, 1981. Том 1.-712 С.; Том 2. 680С.

276. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. -568С.

277. Цыков П.В. Применение нечеткой модели объекта диагностирования в диагностической экспертной системе. (В 3-х ч.). 4.1. Нечеткая модель. //Приборы и системы управления. 1992, №4. — С. 5-7.

278. Цыков П.В. Применение нечеткой модели объекта диагностирования в диагностической экспертной системе. (В 3-х ч.). 4.2. Концепция построения диагностической экспертной системы. //Приборы и системы управления. 1992, №5.-С. 10-12.

279. Цыков П.В. Применение нечеткой модели объекта диагностирования в диагностической экспертной системе. (В 3-х ч.). Ч.З. Структурно-алгебраическая модель объекта диагностирования. //Приборы и системы управления. 1992, №6. - С. 4-7.

280. Обработка знаний. //С. Осуга. М.: Мир, 1989. - 293С.

281. Искусственный интеллект. Справочник. (В 3-х кн.). Кн.1. Системы общения и экспертные системы.//Под ред. Э.В. Попова. — М.: Радио и связь, 1990. 464С.

282. Искусственный интеллект. Справочник. (В 3-х кн.). Кн.2. Модели и методы.//Под ред. И.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. — 304С.

283. Искусственный интеллект. Справочник. (В 3-х кн.). Кн.З. Программные и аппаратные средства.//Под ред. В.Н.Захарова, В.Н.Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990. - 368С.

284. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука ФМЛ, 1987. 288С.

285. Приобретение знаний. //Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990. - 304С.

286. Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: Изд. дом Вильяме, 2001. — 623С.

287. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М.: Наука ФМЛ, 1982. 320С.

288. Частиков А.П., Гаврилова Т.А, Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: «БХВ-Петербург», 2003. 608С.

289. Представление и использование знаний.// X. Уэно, Т. Кояма, Т. Окамото и др. М.: Мир, 1989. - 220С.

290. Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. М.: Финансы и статистика, 1990. — 239С.

291. Пащенко Ф.Ф., Чернышов К.Р. Методы и системы управления и идентификации на основе знаний. //Автоматика и телемеханика. 2000, №2. — С. 3-28.

292. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. М.: Высш. шк, 2003.-431С.

293. Дал У., Дейкстра Э., Хоор К. Структурное программирование. М.: Мир, 1975.-248С.

294. Растригин Л.А. Системы экстремального управления. М.: Наука ФМЛ, 1974.-632С.

295. Растригин Л.А. Статистические методы поиска. М.: Наука ФМЛ, 1968. -376С.

296. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992. — 504С.

297. Попырин Л.С. Математическое моделирование и оптимизация теплоэнергетических установок. М.: Энергия, 1978. — 716С.

298. Фиакко А., Мак-Кормик Г. Нелинейное программирование. Методы последовательной безусловной минимизации. М.: Мир, 1972. — 240С.

299. Negoita C.V. Sularia М. On fuzzy mathematical programming and tolerances in planning. // Economic computation and economic cybernetics studies and research. 1976. No.l. - P. 3-15.

300. Построение экспертных систем. //Под ред. Ф. Хейес-Рот, Д. Уотерман, Д. Ленат. М.: Мир, 1987. - 441С.

301. Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. М.: Наука, 1975. 472С.

302. Клюев В.В., Пархоменко П.П., Абрамчук В.Е., Амбросович В.Д. и др. Технические средства диагностирования: Справочник. М.: Машиностроение, 1989. 672С.

303. Коллакот Р.А. Диагностика повреждений. М.: Мир, 1989.— 518С.

304. Коллакот Р.А. Диагностирование механического оборудования. Д.: Судостроение, 1980. 296С.

305. Мозгалевский А.В. Техническая диагностика (непрерывные объекты). Обзор. //Автоматика и телемеханика. 1978, №1. — С. 145-166.

306. Мозгалевский А.В., Гаскаров Д.В. Техническая диагностика (непрерывные объекты). М.: Высшая школа, 1975. 208С.

307. Сафонов Л.П., Дуэль М.А., Гординский А.А., Журавель A.M. и др. Системные требования к диагностическому обеспечению энергетических объектов. //Энергетика и электрификация. 1988, №4. - С. 11-14.

308. Яницкий В.А. Автоматический контроль и оперативная диагностика нарушений работы оборудования в АСУ непрерывными технологическими процессами. //Управляющие системы и машины. 1982, №4. - С. 116-119.

309. Яницкий В.А., Бачило С.Н., Стасева Г.И. Автоматический контроль и анализ отклонений от нормы температур пароводяной среды в котле при помощи ЭВМ. //Электрические станции. 1984, №7. - С. 39 - 41.

310. Берман А.Ф. Информационный подход к проблеме физики отказов механических систем. // Надежность и контроль качества.- 1994, №5. С. 1522.

311. Арутюнов П.А. Теория и применение алгоритмических измерений. М.: Энергоатомиздат, 1990. -256С.

312. Абрамов О.В., Розенбаум А.Н. Прогнозирование состояния технических систем. М.: Наука, 1990. — 126С.

313. Попырин JL С. Каплун С. М. Проблема информации при технико-экономических исследованиях тепловых электростанций. // Теплоэнергетика. 1971, №6. - С.55-58.

314. Стефани Е.П. Перспективы развития автоматизированных систем управления в энергетике. //Теплоэнергетика. 1981, №10. — С.2-6.

315. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1974.-224с.

316. Беляев Ю.К. Богатырев В.А., Болотин В.В. и др. Надежность технических систем: Справочник. М.: Радио и связь, 1985. 607С.

317. Сергиевская Е.Н. Тенденции развития АСУ ТП ТЭС. //Теплоэнергетика. -2000, №11.-С. 65-69.

318. Кулик Б.А. Логические основы здравого смысла. СПб: Политехника, 1997.- 132С.

319. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1990. 287С.

320. Пытьев Ю.П. Возможность. Элементы теории и применения. М.: Эдиториал УРСС, 2000. 190С.

321. Мелентьев Л. А. О роли математических моделей и информации в управлении большими системами в энергетике. //Известия АН СССР. Энергетика и транспорт. 1969, №5. - С.З - 12.

322. Современная прикладная теория управления. (В 3-х ч.). /Под ред. А.А, Колесникова. Москва- Таганрог, 2000. Ч.З. Новые классы регуляторов технических систем. — 647С.

323. Барзилович Е.Ю. Модели технического обслуживания сложных систем. М.: Высшая школа, 1982. 231С.

324. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. (В 3-х т.). М.: Советское радио, 1972. Т.1 744С., Т.2 - 344С., Т.З - 664С.

325. Герцбах И.Б., Кордонский Х.Б. Модели отказов. М.: Сов. Радио, 1966.- 166С.

326. Гоппа В.Д. Введение в алгебраическую теорию информации. М.: Наука ФМЛ, 1995.- 112С.

327. Ездаков А.Л. Использование интеграции моделей различного уровня сложности в диагностических системах. // Изв. АН СССР. Технич. Кибернетика. 1994, №2. - С. 114-121.

328. Ицкович Э.Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин. М.: Энергия, 1975. -415С.

329. Баранов В.В. Оптимальные методы диагностики управляемых стохастических систем. // Изв. АН СССР. Технич. Кибернетика. 1994, №1. -С. 120-131.

330. Башлыков А.А. Интеллектуальная диагностическая система: опыт разработки и эксплуатации. //Сб-к: «Нетрадиционные модели и системы с нечеткими знаниями». М.: Энергоатомиздат, 1991. С. 69-77.

331. Буравлев А.И., Доценко Б.И., Казаков И.Е. Управление техническим состоянием динамических систем. М.: Машиностроение, 1995. 240С.

332. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. Л.: Энергоатомиздат, 1988. 192С.

333. Основы современной системотехники. //Под ред. М. Рабина. — М.: Мир, 1975. 528С.

334. Гусев Л. А., Смирнова И.М. Развитие теории размытых множеств.//Измерение. Контроль. Автоматизация. 1978, №3. - С.39 - 47.

335. Шалин А.И. Надежность и диагностика релейной защиты энергосистем. Новосибирск НГТУ, 2002. 384С.

336. Горский Ю.М. Новорусский В.В. Способ вероятностной оценки достоверности гипотез в сложных диагностических задачах. // Изв. АН СССР. Технич. Кибернетика. 1967, №5. - С. 122-127.

337. Гребенюк Г.Г. Метод диагностики непрерывных объектов на графах. //Автоматика и телемеханика. 1995, №10. — С. 137-146.

338. Фомина М.В. Методы исследовательского построения иерархического представления состояний сложного объекта. // Изв. АН СССР. Технич. кибернетика. 1985, №6. - С. 193-201.

339. Оруджев Ф. Д. Экспертные оценки и теория нечетких множеств в исследовании электрических систем. // Электричество. 1983, №4. - С. 4-11.

340. Блишун А. Ф. Формирование отношения предпочтения по расплывчатым описаниям. // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. -1981, №2. -С.204-210.

341. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и связь, 1987. 120С.

342. Проников А.С. Надежность машин. М.: Машиностроение, 1978. 592С.

343. Краковский Ю.М. Математические и программные средства оценки технического состояния оборудования. Новосибирск: Наука, 2006. 228С.

344. Арнольд В.И. "Жесткие" и "мягкие" математические модели. М.: Изд-во МЦНМО, 2004. 32С.

345. ГОСТ 20911 89. Техническая диагностика. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1989. - 13С.

346. ГОСТ 23564 79. Техническая диагностика. Показатели диагностирования. М.: Изд-во стандартов, 1979. - 16С.

347. ГОСТ 23563 79. Техническая диагностика. Контролепригодность объектов диагностирования. Правила обеспечения. М.: Изд-во стандартов, 1979.- 12С.

348. ГОСТ 34.003 — 90. Автоматизированные системы. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1990. — 23С.

349. ГОСТ 23269 78. Турбины стационарные паровые. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1978. - 14С.

350. Правила организации технического обслуживания и ремонта оборудования, зданий и сооружений электростанций и сетей.

351. СО 34.04.181-2003. М.: РОАО Э и Э "ЕЭС России", 2004. -446С.

352. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ В МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТУРБОУСТАНОВОК