Метод повышения эффективности операций контроля в информационно-измерительных системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.14, кандидат технических наук Керножицкий, А. В.

• Керножицкий, А. В.
• кандидат технических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат технических наук Керножицкий, А. В.

СОДЕРЖАНИЕ

Стр.

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Системный анализ проблемы

1.2. Состояние вопроса

1.2.1. Определение межконтрольного интервала по вероятности вхождения контролируемой величины в допусковый коридор

1.2.2. Определение межконтрольного интервала по коэффициенту использования устройства

1.2.3. Определение периодичности профилактик по критерию безотказности

1.2.4. Анализ существующих подходов к выбору величины межконтрольного интервала

1.3. Постановка задач исследования

2. АНАЛИЗ ОПЕРАТИВНОСТИ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

2.1. Задачи контроля и диагностирования технического состояния космического аппарата

2.2. Оперативные характеристики процесса восстановления технического состояния космического аппарата

2.3. Бортовое диагностирование технического состояния космического аппарата

Выводы

3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ОПЕРАЦИИ КОНТРОЛЯ

3.1. Выбор показателя эффективности

3.2. Разработка и исследование моделей контроля

3.2.1. Упрощающие допущения

3.2.2. Стохастическая модель контроля (СМК)

3.2.3. Детерминированная модель контроля (ДМК)

3.2.4. Смешанная модель контроля (СмМК)

Выводы

4. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ОПЕРАЦИИ КОНТРОЛЯ

4.1. Критерии выбора модели контроля

4.2. Статистическое моделирование процессов контроля

4.2.1. Математическая модель

4.2.2. Программная модель

4.3. Анализ времени задержек обнаружения аварийных ситуаций

5. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ИНДИКАЦИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОПЕРАЦИЙ КОНТРОЛЯ

5.1. Уточнение выбранного показателя эффективности

5.2. Гарантированная вероятность в случае СМК

5.3. Гарантированная вероятность в случае СмМК

Выводы

6. РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ

6.1. Первичная обработка экспериментальных данных стендовых испытаний

6.1.1. Преобразование формата экспериментальных данных

6.1.2. Отбраковка аномальных измерений путём пороговой и медианной фильтрации

6.1.3. Сглаживание по методу наименьших квадратов

6.2. Вторичная обработка экспериментальных данных стендовых испытаний

6.2.1. Построение статистической функции распределения

времени безаварийного функционирования

6.2.2. Определение закона и параметров распределения времени безаварийного функционирования

6.2.3. Анализ разработанных моделей контроля с использованием экспериментальных данных стендовых испытаний

6.3. Рекомендации по реализации разработанного метода

Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

ПРИЛОЖЕНИЯ

1. Список основных обозначений

2. Графики выборочных и аналитических функций распределения, времени ЗО АС, стохастических индикаторов и гарантированных вероятностей для ДМК, СМК и СмМК

3. Графики исходного вида параметра экспериментальных данных, результатов отбраковки аномальных измерений и сглаживания, зависимостей требуемого числа опытов от заданной точности, статистической функции распределения времени безаварийного функционирования, выбранного аналитического закона распределения и доверительных интервалов по методу А.Н. Колмогорова

4. Тексты расчётных MATLAB - программ и Delphi - программ преобразования форматов экспериментальных данных

5. Акты об использовании результатов работы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод повышения эффективности операций контроля в информационно-измерительных системах»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В настоящее время, при функционировании сложных технических систем обработка диагностической информации, как правило, проводится полностью на наземном комплексе управления (НКУ), а на борту организуется лишь её сбор и предобработка. С учётом того, что сеансы связи с НКУ ограничены и возможны только в определённые моменты времени, устранение отказов и вызванных ими последствий занимают продолжительное время, недопустимое в современных условиях. Это может вызвать массу нежелательных последствий, вплоть до срыва выполнения поставленной задачи. Обобщая итоги эксплуатации технических средств, можно сделать вывод, что до 20% сложных технических систем выходят из строя по причинам несвоевременного диагностирования и парирования возникших отказов.

Учитывая тот факт, что для подавляющего большинства отказов аппаратуры бортовых систем (до 90%) нормальное функционирование может быть восстановлено за счёт имеющейся на борту (заложенной при проектировании) избыточности различного типа (функциональной, структурной, временной, алгоритмической), можно сделать вывод, что развитость средств диагностирования и их оперативность становятся одним из определяющих факторов, влияющих на эффективность работы системы в целом [1-24].

Таким образом, существует необходимость в применении методов бортового контроля с восстановлением, позволяющих обнаружить и парировать нарушения в работоспособности оборудования бортовых систем на ранних стадиях их развития (с минимальным временем задержки обнаружения аварийных ситуаций (30 АС)).

В связи с этим требования к системам контроля и диагностирования всё более ожесточаются особенно в смысле оперативности принятия

решений и обеспечения необходимой полноты и достоверности контроля. Одним из шагов на пути к созданию систем диагностирования, отвечающих этим требованиям, стала разработка бортового контрольно-диагностического комплекса [18], позволяющего проводить оперативный контроль с восстановлением на борту космического аппарата (КА).

Следует отметить, что ввиду наличия ограничений на объём запоминаемых и обрабатываемых данных, а также на время их обработки, как правило, не представляется возможным организовать непрерывный контроль. С другой стороны, при контроле непрерывной величины через некоторые интервалы времени достоверность контроля по мере увеличения этих интервалов снижается. В эти условиях встаёт задача выбора величины межконтрольного интервала, обеспечивающей заданное значение показателя эффективности операции контроля.

Традиционный подход к решению задачи обеспечения заданного времени 30 АС, основывается на увеличении числа циклов контроля, проводимых через равные промежутки времени, что не всегда допустимо и связано с дополнительными материальными затратами. Кроме того, такой метод контроля не учитывает случайную природу возникновения АС.

Таким образом, необходим поиск методов, которые позволят повысить оперативность операций контроля, не за счёт наращивании количества циклов контроля, а за счёт управления потоком событий, образуемым циклами контроля во времени. Известны методы управления этим потоком, когда циклы контроля располагаются через равные интервалы времени, изменяются по определённому закону (пропорционально производной контролируемой величины). Одним из перспективных подходов к решению задачи повышения оперативности операций контроля является рандомизация потока циклов контроля, однако связанные с этим вопросы изучены недостаточно.

Цель работы: Исследовать возможность повышения эффективности операций контроля за счёт введения элементов случайного управления потоком событий, образуемым циклами контроля во времени.

Основные задачи исследований:

1. Разработать показатель эффективности, который будет чувствителен к времени 30 АС. При формировании показателя эффективности воспользоваться результатами теории стохастической индикации.

2. Разработать математическую модель процесса дискретного контроля с восстановлением, которая позволит оценить численное значение, и получить аналитическое выражение показателя эффективности в области её параметров.

3. Исследовать влияние рандомизации моментов контроля на время ЗО АС.

4. Проанализировать разработанную модель контроля с постоянным (детерминированная модель контроля (ДМК)) и рандомизированным (стохастическая модель контроля (СМК)) межконтрольным интервалом, определить критерий выбора предпочтительной модели контроля.

5. Провести статистическое моделирование процессов контроля при различных моделях контроля для проверки полученных аналитических зависимостей с использованием экспериментальных данных стендовых испытаний.

Методы исследований. Для выполнения поставленных задач использовались методы теории вероятностей, а также её нового раздела -теории стохастической индикации, теории массового обслуживания, теории эффективности, теории испытаний и контроля, математической теории надёжности и теории восстановления. Экспериментальные исследования проводились путём моделирования разработанных методов и реализации разработанных алгоритмов на ЭВМ.

Научная новизна исследования состоит в том, что:

1. Разработан показатель эффективности, который чувствителен к времени ЗО АС и позволяет оценить эффективность одиночной операции контроля. При формировании показателя эффективности использовались методы теории стохастической индикации - нового раздела теории вероятностей.

2. Получены аналитические выражение показателя эффективности, в области параметров математической модели процесса дискретного контроля с восстановлением при постоянном (ДМК) и рандомизированном (СМК) межконтрольном интервале, а также при использовании смешанной (комбинированной) модели (СмМК).

3. Показано, что путём рандомизации моментов контроля (при сохранении их общего числа) в ряде случаев (в условиях ограничений на допустимое временя ЗО АС и число циклов контроля) можно добиться увеличения вероятности безотказного функционирования объекта контроля.

4. Определён критерий выбора предпочтительной модели контроля.

Достоверность научных положений, полученных результатов и выводов базируется на применении адекватного математического аппарата и подтверждается результатами статистического моделирования на ЭВМ.

Практическая ценность заключается в разработке: 1. Программного обеспечения преобразования формата экспериментальных данных стендовых испытаний к стандартному формату dBASE IV и формату векторов системы автоматизации математических расчётов MATLAB [35, 36].

Первое преобразование позволяет осуществлять эффективное управление базой данных стендовых испытаний с использованием SQL -инструкций [40, 41, 42] и делает возможным использование коммерчески доступных стандартных приложений (MS Excel, MS Access, и др.) для работы с экспериментальными данными стендовых испытаний (получение

твёрдых копий, различного рода диаграммы и графики, отчёты и др.).

Второе преобразование позволяет использовать богатые внешние библиотеки математических функций (ТооЮох) системы МАТЪАВ при решении задач обработки экспериментальных данных стендовых испытаний. Программное обеспечение разработано с использованием технологии объектно-ориентированного программирования, вследствие чего имеет открытую архитектуру и может быть легко модифицирована для преобразования файлов экспериментальных данных к любому другому стандартному представлению

2. Комплекса программ, осуществляющих первичную обработку экспериментальными данными стендовых испытаний (отбраковка аномальных измерений и сглаживание).

3. Комплекса программ, позволяющего вычислить значения показателя эффективности на базе разработанной математической модели контроля, выбрать предпочтительную модель (СМК или ДМК), максимизирующую показатель эффективности, и определить её параметры (вторичная обработка экспериментальных данных стендовых испытаний).

4. Программного комплекса для статистического моделирования процесса контроля на ЭВМ с использованием экспериментальных данных стендовых испытаний.

Полученные практические результаты позволяют могут применяться при решении задач анализа и синтеза систем автоматического контроля из состава информационно-измерительных систем различного назначения.

Результаты внедрения. Разработанные методы, модели и программы являются частью работ, проводимых в рамках ОКР "Исследование динамических характеристик объектов Заказчика при стендовых испытаниях и разработка программного обеспечения обработки измерений" и НИР "Радон-ГКНО", и используются при разработке перспективных

бортовых контрольно-диагностических комплексов в КБ "Салют" и ГНИКИ СКУ "Система".

Комплекс программ и методика их применения переданы на кафедру Систем автоматического управления БГТУ им. Д.Ф.Устинова. Результаты исследований используются в учебном процессе при дипломном проектировании и в практических занятиях по курсу "Архитектура и организация информационно-вычислительных комплексов", проводимых для студентов факультета Систем управления.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на Всероссийской молодёжной научной конференции "XXIII Гагаринские чтения" Москва, РГТУ-МАТИ, 8-12 апреля 1997 г., Всероссийской научно-практической конференции с международным участием "Новое в экологии и безопасности жизнедеятельности" СПб., МЦЭНТ, 14-16 октября 1996 года, 8-й научно-технической конференции "Экстремальная робототехника" СПб., ЦНИИ РТК, 16-18 апреля 1997 г.

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Заключение диссертации по теме «Системы обработки информации и управления», Керножицкий, А. В.

Основные результаты работы состоят в следующем:

1. Разработан показатель эффективности, который чувствителен к времени ЗО АС и позволяет оценить эффективность одиночной операции контроля. При формировании показателя эффективности использовались методы теории стохастической индикации - нового раздела теории вероятностей.

2. Получены аналитические выражение показателя эффективности в области параметров математической модели процесса дискретного контроля с восстановлением при постоянном (ДМК) и рандомизированном (СМК) межконтрольном интервале, а также при использовании комбинированной модели (СмМК).

3. Показано, что путём рандомизации моментов контроля (при сохранении их общего числа) в ряде случаев (в условиях ограничений на допустимое временя 30 АС и число циклов контроля) можно добиться увеличения вероятности безотказного функционирования объекта контроля.

4. Определён критерий выбора предпочтительной модели контроля.

5. Разработано программное обеспечение преобразования формата экспериментальных данных стендовых испытаний к стандартному формату dBASE IV и формату векторов системы автоматизации математических расчётов MATLAB [35, 36]. Первое преобразование позволяет осуществлять эффективное управление базой данных стендовых испытаний с использованием SQL - инструкций [40, 41, 42] и делает возможным использование коммерчески доступных стандартных приложений (MS Excel, MS Access, и др.) для работы с экспериментальными данными стендовых испытаний (получение твёрдых копий, различного рода диаграммы и графики, отчёты и др.).

Второе преобразование позволяет использовать богатые внешние библиотеки математических функций (ТооШох) системы МАТЬАВ при решении задач обработки экспериментальных данных стендовых испытаний. Программное обеспечение разработано с использованием технологии объектно-ориентированного программирования, вследствие чего имеет открытую архитектуру и может быть легко модифицирована для преобразования файлов экспериментальных данных к любому другому стандартному представлению

6. Разработан комплекс программ, осуществляющих первичную обработку экспериментальных данных стендовых испытаний (отбраковка аномальных измерений - пороговая и медианная фильтрация и сглаживание по методу наименьших квадратов) в целях устранения ошибок, вносимых в экспериментальные данные элементами измерительно-преобразовательного тракта.

7. Разработан комплекс программ, позволяющий вычислить значения показателя эффективности на базе разработанной математической модели контроля, выбрать предпочтительную модель, максимизирующую показатель эффективности, и определить её параметры (вторичная обработка экспериментальных данных стендовых испытаний).

8. Разработан программный комплекс для статистического моделирования процесса дискретного контроля с восстановлением на ЭВМ с использованием экспериментальных данных стендовых испытаний.

Полученные практические результаты позволяют могут применяться при решении задач анализа и синтеза систем автоматического контроля из состава информационно-измерительных систем различного назначения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Керножицкий, А. В., 1998 год

ЛИТЕРАТУРА

1.Цапенко М.П. Измерительные информационные системы: Структуры и алгоритмы, системотехническое проектирование. - М.: Энергоатомиздат, 1985.-438 с.

2. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. - М.: Мир, 1981. -Т.1. -310с. -Т.2. -290 с.

3. РозенфельдА. Распознавание изображений//ТИИИЭР. -1981. -№5. -с. 120133.

4. Техническое зрение роботов / В.И. Мошкин, A.A. Петров, B.C. Титов, Ю.Г. Якушенков; Под общ. ред. Ю.Г. Якушенкова. - М.: Машиностроение, 1990. -272 с.

5. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. - М.: Мир, 1992. -286 с.

6. "Раскат-ГКНО": Отчёт, Раздел 2 /БГТУ им. Д.Ф.Устинова, Руководитель работы В.А. Керножицкий, шифр У1-03-5028; Инв.№ 5100 - СПб., 1995.-214 с. Библиограф.: с. 209-214 (78 назв.)

7. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. - JL: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, - 1988. -192с.

8. Сорокин A.A., Шкарпет В.Э. Структуры автоматизированных измерительных комплексов и систем: Учебн. пособие / - Л.: ЛМИ им. Д.Ф. Устинова, 1989. - 78 с.

9. Бразилович Е.Ю., Беляев Ю.К., Каштанов В.А. Вопросы математической теории надёжности / Под ред. Б.В. Гнеденко. - М.: Радио и связь, 1983. -376 с.

10. Барлоу Р., Прошан Ф. Статистическая теория надёжности и испытания на безотказность./ Пер. с англ. - М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1984. - 328 с.

П.Маньшин Г.Г., Кирпич C.B. Обеспечение качества функционирования автоматизированных систем / Под ред. В.А. Прохоренко. - Мн.: Наука и техника, 1986. - 222 с.

12. Ушаков И.А. Вероятностные модели надёжности информационно-вычислительных систем. - М.: Радио и связь, 1991. - 132 с.

13. Маньшин Г.Г. Управление режимами профилактик сложных систем. Мн., "Наука и техника", 1976. -256 с.

14. Шаталов В.А., Селетков С.Н., Скребушевский B.C. Применение ЭВМ в системе управления космическим аппаратом.- М.: "Машиностроение", 1974. -208 с.

15. Городецкий В.И., и др. / Под ред. P.M. Юсупова. Элементы теории испытаний и контроля технических систем. - JL: Энергия, 1978. -192 с.

16. Петухов Г.Б. / Под ред. P.M. Юсупова. Методы теории стохастической индикации в прикладной кибернетике. - JL: Изд-во ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1975. - 155 с.

17. Керножицкий A.B. Влияние рандомизации моментов контроля на время обнаружения аварийных ситуаций. // Информационные технологии и интеллектуальные методы. Выпуск №2. / Под ред. P.M. Юсупова. - СПб., СПИИ РАН 1997, с. 134-138.

18. "Радон-ГКНО": Отчёт, Раздел 2 /БГТУ им. Д.Ф.Устинова, Руководитель работы В.А. Керножицкий, шифр У1-03-6006; Инв.№ 5109 - СПб., 1996.-217 с. Библиограф.: с. 170-189 (237 назв.)

19. "Исследование динамических характеристик объектов Заказчика при стендовых испытаниях и разработка программного обеспечения обработки измерений": Отчёт /БГТУ им. Д.Ф.Устинова, Руководитель работы В.А. Керножицкий, шифр У1-В-01; Инв.№ 197 - СПб., 1997.-73 с. Библиограф.: с. 70-73 (110 назв.)

20. Дружинин Г.В. Процессы технического обслуживания автоматизированных систем. - М.: Энергия, 1973. -272 с.

21. Волков J1.H. Управление эксплуатацией летательных комплексов. -М.: Высшая школа, 1975. -406 с.

22. Дедков В.К., Северцев H.A. Основные вопросы эксплуатации сложных систем. - М.: Высшая школа, 1975. -406 с.

23. Шаракшанэ A.C., Железнов И.Г. Испытания сложных систем. - М.: Высшая школа, 1974. -184 с.

24. Червоный A.A., Лукьяшенко В.И., Котин Л.В. Надёжность сложных систем. - М.: Машиностроение, 1976. -288 с.

25. Харькевич A.A. Спектры и анализ. - М.: Госуд. изд-во физико-математ. литературы, 1962. -236 с.

26. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука: Пер. с англ. / Под ред. Масловского E.K. - М.: Мир, 1978. -418 с.

27. Петухов Г.Б. Теоретические основы и методы исследования эффективности оперативных целенаправленных процессов. - Л.: Изд-во ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1979. - 176 с.

28. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и её инженерные приложения. -М.: Наука, 1988. -480 с.

29. Седякин Н.М. Избранные вопросы теории случайных импульсных потоков, - Л.: Изд-во ЛВИКА им. А.Ф. Можайского, 1963. -153 с.

30. Петухов Г.Б. и др. Основы теории массового обслуживания. - Л.: Изд-во ВИКА им. А.Ф.Можайского, 1974.- 248 с.

31. В.П. Сигорский. Математический аппарат инженера. -Киев: Техника, 1975, 768с.

32. Градштейн И.С., Рыжик И.М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. - М.: Наука , Главная редакция физико-математической литературы, 1971.- 1108 с.

33. Иоффе А.Я. и др. Справочное пособие по прикладной математике. - Л.: Изд-во ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1975.- 253 с.

34. Четвериков В.Н., Баканович Э.А., Меньков A.B. Вычислительная техника для статистического моделирования. М., "Сов. радио", 1978. -312 с.

35. Егоренков Д.Л., Фрадков A.JI., Харламов В.Ю. Основы математического моделирования. Построение и анализ моделей с примерами на языке MATLAB. - СПб.: Изд-во БГТУ им. Д.Ф.Устинова, 1994. -190 с.

36. MATL AB. Demo Disk User's Guide. The MathWorks, Inc, 1989.

37. P.M. Юсупов, Г.Б. Петухов и др. Статистические методы обработки результатов наблюдений. - JL: Изд-во ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1984. -563 с.

38. Л.Г. Евланов Контроль динамических систем. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979, 432 с.

39. Г.Б. Петухов., Н.К. Белоконь Методы теории стохастической индикации в исследовании операций и прикладной кибернетике. - Л.: Изд-во ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1987. - 191 с.

40. A.C. Марков, A.B. Керножицкий Программирование в среде Microsoft Access 2.0. - Изд-во БГТУ им. Д.Ф.Устинова, СПб, 1996. - 64 с.

41. М. Грабер Введение в SQL. -М.: Изд-во "Лори", 1996. -375 с.

42. С. Бобровски Oracle 7 и вычисления клиент / сервер. -М.: Изд-во "Лори", 1996. -651 с.

43. И. Вучков, Л. Бояджиева, Е. Солаков. Прикладной линейный регрессионный анализ. -М.: Финансы и статистика, 1987. -239 с.

44. Р. Отнес, Л. Эноксон. Прикладной анализ временных рядов. -М.: Мир, 1982. -428 с.

45. A. Restrepo (Palacios), L. Chacon. Smoothing Property of the Median Filter. // IEEE Transactions on Signal Processing, -v. 42, N. 6 - 1994 -P. 1553-1556.

46. Петров В.А. Влияние на точность статистической фильтрации изменения размерности при линейных преобразованиях вектора состояния. // Межвузовский сб.: Вероятностные методы исследования динамических систем, СПб.: ЛИТМО, 1992.

«

-9547. Дж. П. Хьюбер. Робастность в статистике. Пер. с англ. М.: Мир, 1984, 304 с.

48. J.-S. Lin and Y.-T. Kim. Fast Algorithms For Training Stack Filters.// IEEE Transactions On Signal Processing, v. 42 n. 4 -1994 - p. 772 - 781.

49. L. Yin, Y. Neuvo. Fast Adaptation and Performance Characteristics of FIR-WOS Hybrid Filters. // IEEE Transactions on Signal Processing. - v. 42, N. 7 -1994-P. 1610-1629.

50. P.M. Юсупов, Г.Б. Петухов и др. Статистические методы обработки результатов наблюдений. - Л.: Изд-во ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1984. -563 с.

51.Л.Г. Евланов Контроль динамических систем. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979, 432 с.

52. A.c. 840856. Генератор случайных импульсов. / В.А. Керножицкий, В.А. Беломытцев, A.A. Бурба. - Заявл. 06.10.78, №-2671088/18-24, Опубл. В Б.И., 1981. №-23 МКИ G 06 F 1/02, G 07 С 15/00.

53. ГОСТ 27.002-83. Надёжность в технике. Термины и определения. - Введ. с 21.03.83. Взамен ГОСТ 13377-75. - Переиздан. - 21 с. УДК 62192:001.4.006.354. Группа ТОО СССР.

54. ГОСТ 16504-74. Качество продукции. Контроль и испытания. Основные термины и определения. - Введён с 01.01.75. - Переиздан - 21 с. УДК 658.562:001.4 (083.74). Группа ТОО.

55. ГОСТ 14.318-83. Виды технического контроля. - Введён с 09.02.83. -Переиздан - 5 с. УДК 658.513:002:006.354. Группа Т53 СССР.

56. Надёжность и эффективность в технике: Справочник: HI7 в 10 т. / Ред. совет: B.C. Авдуевский (пред.) и др. - М.: Маашиностроение, 1986. - (В пер). Т1: Методология. Организация. Терминология. / Под ред. А.И. Рембезы. -224 с.

57. Калявин В.П., Мозгалевский A.B., Галка B.J1. Надёжность и техническая диагностика судового электрооборудования и автоматики. - СПб.: Элмор, 1996. -296 с.

58. Справочник по безопасности космических полётов / Г.Т. Береговой, В.И. Ярополов, И.И. Борянский идр. - М.: Машиностроение, 1989. -336 с.

59. Губинский А.И. Надёжность и качество функционирования эргатических систем. -JL: Наука, 1982. -269 с.

60. Абраменко Б.С., Маслов А.Я., Немудрук J1.H. Эксплуатация автоматизированных систем управления. -Б. м.: Изд-во МО СССР, 1984. - 485 с.

61. Абраменко Б.С., Григорьев В.А., Дорохов А.И., Зеленцов В.А. и др. Эксплуатация и ремонт средств связи. / Под ред. А.Я. Маслова. - СПб.: Изд-во ВИККА им. А.Ф. Можайского, 1995. -533 с.

62. Голяков А.Д., Миронов В.И., Смирнов В.В. Испытания систем ракетно-космической техники. / Под ред. В.В. Смирнова. - СПб.: Изд-во ВИККА им. А.Ф. Можайского, 1992. -398 с.

63. Ростовцев Ю.Г. Основы построения автоматизированных систем сбора и обработки информации. - СПб.: Изд-во ВИККА им. А.Ф. Можайского, 1992.-717 с.

64. Барзилович Е.Ю. Модели технического обслуживания сложных систем. -М.: Наука, 1982. -231 с.

65. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. -JL: Энергоатомиздат. Ленинградское отделение, 1988. 192 с.

66. Буравлёв А.И., Доценко Б.И., Казаков И.Е. Управление техническим состоянием динамических систем. / Под ред. Казакова И.Е. - М.: Машиностроение, 1996.- 240 с.

67. Надёжность, живучесть и безопасность технических систем. Материалы краткосрочного семинара 3 - 4 марта 1992 г. / Под ред. Половко A.M.,

СПб., общество "Знание", Санкт-Петербургский Дом научно-технической пропаганды, 1992. -113 с.

68. Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.И. Введение в системный анализ. / Под ред. Л.А. Петросяна. -Л.: Изд-во Ленинградского университета, 1988. - 232 с.

69. Исследование операций: В 2-х томах. Пер. с англ. / Под ред. Дж. Моудера, С. Элмаграби.; т. 2. Модели и применение. / Браун Р., Мэзон Р., Фламгольц Э. И др. - М.: Мир, 1981. -677 с.

70. Резников Б.А. Системный анализ и методы системотехники. ч.1. Методология системных исследований. Моделирование сложных систем. -Б. м.: Изд-во МО СССР, 1990. -522 с.

71. Артемьев В.М., Ивановскй А.В. Дискретные системы со случайным периодом квантования. - М.: Энергоатомиздат, 1986. -96 с.

72. Скляревич А.Н., Скляревич Ф.К. Вероятностные модели объектов с возможными изменениями. - Рига: Зинатне, 1989. -366 с.

73. Морозевич А.Н., Трибуховский Б.Б., Дмитриев А.Н. Гармонические сигналы в цифровых системах контроля и управления. - Минск: Навука [ тэхшка, 1990. -182 с.

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

75. Аоки М. Оптимизация стохастических систем: Пер. с англ. - М.: Наука, 1971.-424 с.

76. Акипов П.С. Сигналы и их обработка в информационных системах. - М.: Радио и связь, 1994. -256 с.

77. Залманзон Л.А. Преобразование Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. - М.: Наука, 1989. -496 с.