Компьютерная система автоматизации и управления технологическими процессами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Березовский, Михаил Георгиевич

• Березовский, Михаил Георгиевич
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Березовский, Михаил Георгиевич

Введение.

Глава 1. Краткие технологические сведения. Состав и структура системы управления технологическими процессами.

1.1. Технологический процесс производства вяжущего и продуктов на его 23 основе

1.2. Технологический процесс производства кирпича.

1.3. Состав и структура компьютерной системы управления и автоматизации технологическими процессами.

Выводы.

Глава 2. Непараметрические алгоритмы идентификации и управления многомерными многосвязными статическими системами.

2.1. Некоторые сведения о непараметрическом оценивании.

2.2. Непараметрический алгоритм идентификации.

2.3. Модифицированные непараметрические алгоритмы идентификации.

2.4. Математическая постановка задачи управления многомерным статическим объектом без памяти.

Выводы.

Глава 3. Исследования непараметрических моделей и алгоритмов управления методом статмоделирования.

3.1. Численные исследования. Непараметрический алгоритм идентификации.

3.2. Численные исследования. Модифицированные непараметрические алгоритмы идентификации.

3.3. Численные исследования. Многомерный непараметрический алгоритм идентификации. Особенности идентификации.

3.4. Численные исследования непараметрического регулятора с активным накоплением информации.

3.4. Автоматизация процесса управления многосвязными объектами на основе непараметрического регулятора.

Выводы.

Глава 4. Компьютерная система моделирования и управления нелинейными процессами.

4.1. Программная реализация систем моделирования и управления.

4.2. Технология работы с пакетом программ.

4.3. Применение компьютерной системы в технологическом процессе производства изделий на основе зольных вяжущих.

4.4. Применение компьютерной системы в технологическом процессе производства кирпича.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Компьютерная система автоматизации и управления технологическими процессами»

Актуальность темы. Проблемы проектирования, исследования и эксплуатации сложных промышленных объектов традиционно имеют высокую практическую значимость и являются основными в теории и практики идентификации и управления. Сложность этой задачи быстро возрастает по мере перехода к более сложным технологическим объектам. Выбор характера математического описания, т.е. вида модели процесса, зависит от природы самого процесса и от решаемой задачи управления. Так, модель процесса можно задать в виде таблицы, связывающей входные и выходные переменные, описать функциональными зависимостями, дифференциальными или разностными уравнениями, передаточными функциями и т.п. В каждом случае методы получения математического описания оказываются различными.

Эффективное управление технологическим процессом с использованием методов теории автоматического управления возможно лишь тогда, когда известно математическое описание этого процесса. Поэтому построение математического описания - идентификация технологического процесса - это важнейший этап создания любой автоматизированной или автоматической системы управления технологическим процессом.

Построение адекватных реальному объекту математических моделей достигается разными способами, зависящими, прежде всего от уровня априорной информации. Степень полноты априорных данных существенно влияет как на постановку, так и на само решение задачи построения математической модели объекта исследований.

Задаче идентификации в настоящее время посвящено большое количество работ. В теории различают два подхода к идентификации: идентификация в «узком» смысле и идентификация в «широком» смысле. Наибольшее распространение получил первый подход. Решение задачи в данном случае осуществляется в два этапа: выбор параметрической структуры модели и оценка параметров. В рамках параметрического подхода разработаны алгоритмы оценивания неизвестных параметров модели по наблюдениям входа и выхода объекта с привлечением различных методов. Д. Гроп [5], Э.П. Сейдж и Д.Л. Мел-са [59] описывают задачу идентификации в узком смысле с использованием специальных входных сигналов на основе преобразования Фурье. В работах П. Эйкхоффа [61,68] уделено большое внимание задаче оценивания параметров объекта различными методами, такими как: метод максимального правдоподобия, МНК, метод минимального среднего риска, Байесовские оценки, метод стохастических аппроксимаций рассматривался Я.З. Цыпкиным [65,66] и др. Понятие метода типовой идентификации ввел Н.С. Райбман [52]. Корреляционные методы идентификации изучались в работах Н.С. Райбмана. [52-54], Дейч А.М.[6] и др. Интенсивно разрабатываются статистические методы, ориентированные на применение ЭВМ [24,51,68]. Большое внимание в этих работах уделяется выбору параметрической структуры системы и класса моделей, к которому относится изучаемый объект. Трудность здесь состоит в том, что порой сложность системы, не позволяет однозначно определить класс моделей и ее параметрическую структуру. Например, на практике встречаются ситуации, когда априорная информация об объекте чрезвычайно мала. В подобных случаях целесообразно применять методы идентификации в «широком» смысле [7,14,18,26-31,33-36].

Зачастую исследователю приходится сталкиваться с малоизученными процессами и объектами, структура моделей, для которых неизвестна. Влияние случайных помех с неизвестными законами распределения еще более усложняют решение поставленных перед ним задач. Вследствие этого на современном этапе активно разрабатываются подходы к идентификации статических систем в условиях непараметрической неопределенности. Одним из таких подходов является использование непараметрических методов теории идентификации. За последние 50 лет было опубликовано много работ, где изучались оценки непараметрического типа. Класс непараметрических (ядерных) оценок был впервые введен М. Розенблаттом [71] в 1956 г., изучался Э. Парзеном [70] и Э.А. Надарая [33-36]. Непараметрическая оценка регрессии была предложена Э.А. Надарая, изучалась в работах В.П. Живоглядова и A.B. Медведева [7], Г.М. Кошкина и A.B. Добровидова [18], А.И. Рубана [55] и др.

В настоящее время непараметрическая идентификация в значительной степени основана на снятии характеристик объекта [9,10,26,37,31]. Активные методы идентификации характерны тем, что на вход исследуемого объекта подают стандартные входные воздействия и исследуют выходной сигнал. На практике любой производственный процесс должен удовлетворять жестким условиям различных регламентов - накладываемых ограничений. Производственный процесс должен обеспечить рентабельность производства продукции с одной стороны с другой удовлетворять различным нормативным ограничениям, которые накладываются дополнительно (техника безопасности, ограничения по охране окружающей среды и т.д.). Поэтому нарушение нормального функционирования объекта искусственными пробными воздействиями совершенно недопустимо. В этих случаях применяются пассивные методы идентификации [6,61,63,68].

Актуальность разработки непараметрических методов и алгоритмов идентификации и управления определяется тем фактом, что постановка задач идентификации и управления в «широком» смысле преобладает во множестве практических приложений.

В настоящее время в связи с увеличением объемов строительства жилья, а так же с ростом требований предъявляемых в строительстве, появилась необходимость в разработке и применении новых строительных материалов, а так же в модернизации уже существующих технологических линий, способных повысить эффективность производства.

Зольное вяжущее является аналогом портландцемента, компоненты которого преимущественно являются отходами производств, его применение позволяет утилизировать отходы предприятий и решить проблему с загрязнением окружающей среды. Зольное вяжущее значительно дешевле по себестоимости, чем портландцемент. Продукция, изготовленная на основе зольного вяжущего, по некоторым характеристикам превосходят продукцию на основе цемента, например продукция на основе легких бетонов обладает значительно меньшим весом, стоимостью и обладает хорошей шумоизоляцией и теплоизоляцией. Зольное вяжущее, как показали исследования, не имеет аналогов при производстве изделий из легких бетонов и арболитов.

Большой вклад в исследования высококальциевых зол внесли профессора АлтГТУ Г.И. Овчаренко, Г.С. Меренцова, В.Л. Свиридов и др. [13,15,22,32,3944,58], а также ряд зарубежных научных учреждений [39].

Технологический процесс производство кирпича из глин вскрышных пород разреза "Березовский" позволяет получить при определенных параметрах технологического процесса марку кирпича от 50 до 300 с морозостойкостью от 25 до 75. Имеющиеся на предприятии средства контроля позволяют определить в достаточно короткие сроки технологические параметры, которые косвенно характеризуют качество продукции. Проблема состоит в том, чтобы на их основе суметь дать оценку качеству продукции. Решением проблемы оценки качества продукции является построение автоматизированной системы управления технологическим процессом.

Создание систем моделирования и управления технологическими процессами, представляющими собой последовательную цепочку технологических объектов, функционирующими в условиях неопределенности, невозможно без разработки специального программного обеспечения. Для успешного решения практических задач в программном обеспечении реализованы базовые непараметрические алгоритмы идентификации и управления, а также их модификации. В частности, производился учет ограничений, накладываемых на управляющее воздействие, обеспечивалась работа с запаздывающими процессами, а так же влияние взаимной зависимости между выходными переменными объекта. Особое внимание уделено решению проблемы оптимизации моделей и регуляторов. При создании программного обеспечения учитывалось современное состояние информационных технологий разработки и поддержки программных продуктов, а также принятые стандарты.

Задачи идентификации и управления двумя технологическими процессами: технологическим процессом производства зольного вяжущего и продуктов на его основе и технологическим процессом производства кирпича из глин вскрышных пород разреза "Березовский-1" могут быть решены с применением созданного программного обеспечения, реализующего алгоритмы идентификации и управления для многомерных нелинейных статических систем. В этом случае формируется иерархическая многоконтурная цифро-аналоговая схема управления. Анализ данной схемы управления технологическими процессами дает основания ожидать повышения качества выпускаемой продукции, сокращения издержек производства, а так же гибкой реакции производства и возможность своевременного вмешательства в ход технологического процесса за счет создания системы контроля и автоматизации технологических процессов, что, безусловно, приводит к существенному экономическому эффекту, который может быть оценен при вводе системы в действие.

Всё вышесказанное свидетельствует об актуальности темы диссертационной работы.

Диссертационная работа выполнялась в Сибирском государственном аэрокосмическом университете.

Цель работы состоит в синтезе, анализе и исследовании непараметрических алгоритмов идентификации и управления многомерными статическими системами, а также создание алгоритмического и программного обеспечения входящих в состав компьютерной системы управления качеством выпускаемой продукции технологического процесса производства вяжущего и продуктов на основе зол Канско - Ачинского угольного бассейна и технологического процесса производства кирпича из глин вскрышных пород разреза "Берёзов-ский", Шарыповского района Красноярского края.

На пути достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать модификации непараметрического алгоритма идентификации и управления для многомерных, многосвязных статических систем в условиях нормального функционирования объекта;

- разработать алгоритмы идентификации и управления технологическим процессом производства зольных вяжущих и продуктов на их основе;

- разработать алгоритмы идентификации и управления технологическим процессом производства кирпича;

- создать программное обеспечение, с помощью которого провести численное исследование и анализ предложенных алгоритмов;

- осуществить экспериментальную проверку компьютерной системы управления технологическим процессом производства зольного вяжущего и продуктов на его основе и технологическим процессом производства кирпича.

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы использовались методы теории вероятностей, математической статистики, функционального анализа, идентификации, теории автоматического управления, теории оптимизации, статистического моделирования и теории систем управ* ления базами данных. Часть исследования проводились совместно с научными сотрудниками научных учреждений (НИИЖБ, АлтГАУ, Новосибирским Государственным Университетом).

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Предложены модификации непараметрического алгоритма идентификации для многомерных объектов с использованием теории систем управления базами данных.

2. Разработаны модификации алгоритмов управления многомерными статическими многосвязными системами.

3. Получены алгоритмы управления и идентификации технологическим процессом (последовательная цепочка технологических объектов) производства вяжущего и продуктов на его основе и технологическим процессом производства кирпича.

4. Даны способы настройки непараметрических моделей и регуляторов.

5. Проведены численные исследования разработанных алгоритмов идентификации и управления.

Практическая ценность работы и реализация полученных результатов.

Предложенные в диссертационной работе алгоритмы управления и идентификации могут использоваться для решения широкого круга практических задач в различных информационных системах обработки экспериментальных данных, в моделировании и в создании систем управления для многомерных статических объектов. На основе созданных алгоритмов спроектировано программное обеспечение, позволяющее решать практические задачи, связанные с построением моделей технологических объектов, а также для управления технологическими процессами, в частности, управления такими технологическими процессами как: производство продукции на основе зольных вяжущих и производство керамического кирпича методом пластического формования. Разработанное алгоритмическое обеспечение и схемные решения при создании данной компьютерной системы могут широко использоваться на предприятиях строительного профиля, а также и в других отраслях промышленности.

Учитывая, что объемы ресурсов шлаков и зол огромны, а их использование составляет менее 10%, внедрение компьютерной системы управления и автоматизации процессом производства изделий на основе зольного вяжущего, например, при производстве изделий из ячеистого пенозолобетона отразится на: снижение материалоемкости за счет снижения норм расхода цемента (-40%); снижение использования энергоресурсов, теплоэнергии (-50%); улучшение качественных характеристик строительного материала; снижение стоимости 1м жилья (от 16% и выше); решение одной из важнейшей проблемы человечества - утилизации отходов производства.

В современных условиях производство кирпича является одним из важнейших направлений нашей отечественной промышленности. Это объясняется ежегодно повышающимися темпами строительства и дефицитом данного материала. В соответствии с целями, назначением, а также в соответствии с недостатком существующего уровня систем локального управления, выделим следующие преимущества от внедрения компьютерной системы управления: повышения качества готовой продукции; экономия энергоресурсов; экономия технических ресурсов; улучшение общих экономических показателей производственной деятельности.

Практическая ценность результатов диссертационной работы подтверждена актом о практическом использовании результатов исследования.

На защиту выносятся:

1. Непараметрические алгоритмы идентификации и управления многомерными статическими многосвязными системами в условиях нормального функционирования.

2. Модификации непараметрических алгоритмов идентификации и управления многомерными статическими многосвязными системами с активным накоплением информации.

3. Результаты применения синтезированных алгоритмов к задачам построения программного комплекса входящего в компьютерную систему управления и автоматизации технологическими процессами.

4. Результаты численного исследования и рекомендации по настройке непараметрических алгоритмов предложенных алгоритмов идентификации и управления для многомерных статических систем;

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались:

- на П-У1 Всероссийских научно-практических конференциях студентов, аспирантов и молодых специалистов «Решетневские чтения», Красноярск, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003 гг.;

- на Межвузовской конференции «Молодежь и наука - третье тысячелетие», Красноярск, 1999 г.;

- на Межвузовской конференции «Информатика и информационные технологии» Красноярск, 1999 г.;

- на У-У1 Всероссийских научно-практических конференциях «Проблемы информатизации региона ПИР», Красноярск, 2001 гг.;

- на Международной конференции «Математические модели и методы их исследования», Красноярск, 2002 г.;

- на конференции "Кибернетика и технологии XXI века", Воронеж, 2002 г.;

- на Региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Наука. Техника. Инновации", Новосибирск, 2002 г.

- на Международной конференции "Перспективные материалы и технологии, конструкции, экономика", Красноярск, 2004 г.

Публикации. По результатам диссертационной работы опубликовано 12 работ, в том числе 6 статей и 6 докладов в материалах конференций. Личное участие автора диссертации заключается в разработке и исследовании алгоритмов идентификации в условиях непараметрической неопределенности по входным и выходным переменным изучаемого объекта. Автору принадлежат варианты модификаций непараметрических алгоритмов и их программная реализация. Проведена серия численных экспериментов, на основании которой даны практические рекомендации по применению предложенных алгоритмов, в том числе для многомерных процессов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы состоящей из 83 наименований и приложения. Содержание работы изложено на 164 страницах основного текста, проиллюстрировано 85 рисунками и 10 таблицами. В приложении приведены документы, свидетельствующие о практической реализации результатов исследований и разработок автора.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Березовский, Михаил Георгиевич

ВЫВОДЫ

Глава содержит описание программного обеспечения, реализующего алгоритмы идентификации и управления для нелинейных статических систем. Наибольшее внимание уделено подробностям программной реализации и технологии работы с программным обеспечением.

Характерной особенностью программного обеспечения можно назвать его направленность на работу с пользователем, не знакомым с основами программирования. Более того, пользователю предоставлен широкий спектр сервисных возможностей, включающих дружественный интерфейс, возможность графического представления данных, гипертекстовую справочную систему, установочный модуль и так далее. Для работы с пакетом программ от пользователя требуются определенные знания в области статистического моделирования и математической статистики.

Программное обеспечение реализовано в системе Windows с применением объектно-ориентированного подхода, что повышает его надежность и универсальность. В дальнейшем созданные программные модули могут быть включены в состав интеллектуальной компьютерной системы моделирования и управления сложными технологическим объектами, такими как приведенными выше в данной главе при разработке системы ускоренных прогнозов качества продукции по косвенным показателям

Задачи идентификации объектом лежат в основе управления технологическими процессами которые могут быть решены с применением созданного программного обеспечения, реализующего алгоритмы идентификации и управления для многомерных многосвязных объектов. В этом случае формируется многоконтурная схема идентификации и управления. Данная схема включает в себя интеллектуальную компьютерную систему, использующую описанное программное обеспечение. Непараметрические алгоритмы идентификации и управления, реализованные в программном обеспечении, составляют основу функционирования цифрового контура управления автоматизации технологического процесса производства вяжущего и изделий на его основе.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе были предложены непараметрические алгоритмы идентификации и управления для нелинейных многомерных статических систем, а также создано алгоритмическое и программное обеспечение компьютерной системы моделирования данными процессами. Анализ существующих методов идентификации и управления показывает необходимость развития непараметрических алгоритмов к решению указанных проблем в условиях недостатка априорных сведений.

В работе получены следующие основные результаты.

1. Разработаны и исследованы алгоритмы идентификации объектов и процессов, принадлежащих к классу нелинейных статических, с использованием непараметрических методов регрессионного оценивания заданной выборкой.

2. Предложены подходы к оптимизации непараметрических моделей. Исследованы вопросы оптимизации алгоритмов по параметрам размытости с применением теории системы управления базами данных, даны практические рекомендации по выбору оптимизационной стратегии.

3. Проведены численные исследования работы непараметрической модели. В результате исследования даны рекомендации по использованию алгоритмов, предложены их модификации и способы настройки.

4. Разработано программное обеспечение, реализующее созданные алгоритмы идентификации и управления, а также их модификации. Программное обеспечение вошло в состав комплекса, обеспечивающего настройку параметров аналоговых регуляторов и работу цифрового контура цифро-аналоговой системы управления технологическим процессом по производству продукции на основе зольного вяжущего и технологическим процессом производства кирпича.

Результаты данной работы могут быть использованы для управления технологическими процессами, которыми нельзя управлять с применением известных подходов теории автоматического управления.

Предложенные в диссертационной работе алгоритмы идентификации и управления ориентированы на использование в программном обеспечении интеллектуальных компьютерных систем моделирования и управления для многомерных статических систем.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Березовский, Михаил Георгиевич, 2004 год

1. Агафонов Е.Д., Медведева H.A. Об исследовании непараметрических оценок производной кривой регрессии // Информатика и системы управления: межвузовский аспирантский и докторантский сборник науч. трудов. -Красноярск: Изд-во КГТУ, 1996. - С. 176-182.

2. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука., 1975. - 768 с.

3. Воронов A.A. Основы теории автоматического регулирования. М.: Наука., 1979.-320 с.

4. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2000. - 479 с.

5. Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979. - 304 е.

6. Дейч A.M. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979.-240 с.

7. Живоглядов В.П., Медведев A.B. Непараметрические алгоритмы адаптации. Фрунзе: Илим, 1974. - 136 с.

8. Заде J1. Чезоер Ч. Теория линейных систем.- М.: Наука, 1970.-589с.

9. Иванилов A.A. Об алгоритмах идентификации линейных систем с запаздыванием // Стохастические системы управления. Новосибирск: Наука, 1978.-С. 109-119.

10. Иванилов A.A., Ковязин С.А. Непараметрическая оценка производной функции регрессии и ее применение к задаче идентификации // Адаптивные системы и их приложения. Новосибирск: Наука, 1978. - С. 109-119.

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

12. Иващенко H.H. Автоматическое регулирование. Теория и элементы систем. М.: «Машиностроение», 1978 - 320 с.

13. П.Игнатова O.A. Вяжущие из гидратированной золы ТЭС и получение бетонов и растворов на его основе.: Автореф. дис. . к-та. техн. наук. -Новосибирск, 1993г. 24 с.

14. Н.Катковник В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных. -М.: Наука, 1985. -415с.

15. Каракулов В.M. Стеновые материалы из золы Канско-Ачинских углей от парогенераторов с жидким шлакоудалением.: Автореф. дис. . к-та. техн. наук. Барнаул, 1998 г. - 24 с.

16. КолемаевВ.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш.шк., 1991. - 400 с.

17. Колмогоров А.Н., Фомин C.B. Элементы теории функций и функционального анализа.- М.: Наука, 1989.-624 с.

18. Кошкин Г.М. О равномерной сходимости в среднеквадратическом непараметрических оценок условных функционалов // Математическая статистика и ее приложения. Томск: ТГУ, 1979. - С. 39-52.

19. Куликовский Р. Оптимальные адаптивные процессы в системах автоматического регулирования М.: Наука, 1967.-423с.

20. Лапко A.B., Медведев A.B. Непараметрические алгоритмы восстановления неизвестных зависимостей. -ГФАП, 1976. № 1100-1853.

21. Лепешенкова Г.Г. Гидратация, твердение и строительно-технические свойства цементов с добавкой кислых и основных зол ТЭС.: Автореф. дис. . к-та. техн. наук. Москва, 1983г."

22. Липаев В.В. Проектирование математического обеспечения АСУ (системотехника, архитектура, технология).-М.: Сов. Радио, 1977.-412с.

23. Льюнг Л. Идентификация систем, М.: Наука, 1991.-421с.

24. Маджаров Н.Е., Растригин Л.А. Введение в идентификацию объектов управления. М: Энергия, 1977. - 216 с.

25. Медведев A.B. Непараметрические системы адаптации. Новосибирск: Наука, 1983.-173 с.

26. Медведев A.B. О сходимости непараметрических алгоритмов управления //Известия академии наук киргизской ССР №1. Фрунзе: Илим, 1975. - С. 27-32.

27. Медведев A.B. Непараметрические оценки плотности вероятности и ее производных // Автоматизация промышленного эксперимента. Фрунзе: Илим, 1973.- С. 22-31.

28. Медведев A.B. Адаптация в условиях непараметрической неопределенности //В кн. Адаптивные системы и их приложения. Новосибирск: Наука, 1978.-С. 4-34.

29. Медведев A.B., Цыкунова И.М. О сходимости непараметрических алгоритмов поиска экстремума. В сб.: «Обработка информации в автоматизированных системах». Фрунзе: Илим, 1974.

30. Медведева H.A. Непараметрические модели и регуляторы // Известия Вузов. Физика. 1995. № 9. С. 124-129.

31. Меренцова Г.С. Физико-химические и технологические основы регулируемого структурообразования золобетонов.: Автореф. дис. . д-ра техн. наук. С.-Петербург, 1997г. -28 с.

32. Надарая Э.А. Непараметрические оценки плотности вероятности и кривой регрессии.- Тбилиси: Тбил. ун-т, 1983.-286 с.

33. Надарая Э.А. Об оценке регрессии // Теория вероятностей и ее применение. Т9, вып. 1, 1964.- С. 157-159.

34. Надарая Э.А. Непараметрические оценки кривой регрессии // Труды ВУ АН ГрССР.- Тбилиси: вып. 5, 1965.- С. 56-68.

35. Надарая Э.А. Замечания о непараметрических оценках плотности вероятности и кривой регрессии // Теория вероятностей и ее применение. Т. 15, вып. 1, 1970.- С. 139-142.

36. Никитченко О.Г. Применение активированных зол гидроудаления теп-лоэлектростанций в качестве составляющей комплексных минеральных вяжущих: Автореф. дис. . к-та. техн. наук. Харьков, 1991 г. 4-12 с.

37. Новиков Н.Ф., Рукосуев Ю.А. Об адаптивных алгоритмах управления качеством. //В кн. Адаптивные системы и их приложения. Новосибирск: Наука, 1978.-С. 158-163.

38. Овчаренко Г.И., Плотникова Л.Г., Францен В.Б. Оценка зол углей КАТЭКа и их использование в тяжелых бетонах. Барнаул.:АлтГТУ, 1997. 210 с.

39. Овчаренко Г.И. Золы углей КАТЭКа в строительных материалах // Издательство Красноярского университета 1991. - С. 25-31.

40. Овчаренко Г.И., Свиридов B.JI. Цеолиты в строительных материалах: Учебное пособие. Барнаул.: АГТХ им. П.И. Ползунова, 1996. - 321 с.

41. Ордынцев В.М. Математическое описание объектов автоматизации. М.: Машиностроение, 1965. - 360 с.

42. Павленко С.И. Бетоны из твердых отходов промпредприятий и комплексное их использование в строительстве. Новокузнецк.: Сиб. государственная горно-металлургическая академия, 1996. - 120 с.

43. Павленко С.И., Малышкин В.И., Баженов Ю.М. Бесцементный мелкозернистый бетон из вторичных минеральных ресурсов. Новосибирск.: Сиб. отделение академии наук, 2000.

44. Перегудов Ф.И., Ф.П. Тарасенко Основы системного анализа. Томск: НТЛ, 1997.-396 с.

45. Пирумов У.Г. Численные методы. М.: МАИ, 1998. - 188 с.

46. Плотникова Л.И. Оценка свойств зол углей КАТЭКа и их использование в тяжелых бетонах: Автореф. дис. . к-та. техн. наук. Барнаул, 1997. -28 с.

47. Проталинский А.Н. Исследование керамзитобетонов с добавкой золы-уноса бурого угля: Автореф. дис. . к-та. техн. наук. Новосибирск, 1981. -28 с.

48. Пугачев B.C. Теория случайных функций. М.: Физматгиз, 1960.-827с.

49. Пугачев B.C. Статистические методы в технической кибернетике. М.: Советское радио, 1971. - 192 с.

50. Растригин JI.А. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов. радио, 1980. - 232 с.

51. Райбман Н.С. Что такое идентификация. М.: Наука, 1970. - 120 с.

52. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Адаптивные модели в системах управления. -М.: Сов. радио, 1966. 160 с.

53. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. -М.: Энергия, 1975. 376 с.

54. Рубан А.И. Методы анализа данных. Учебное пособие: в 2 ч. Красноярск: КГТУ, 1994.

55. Савинкина М.А., Лотвиненко А.Т. Золы Канско-Ачинских бурых углей. -Новосибирск.:Наука, 1979. 320 с.

56. Самарский A.A. Теория разностных схем. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1983.-616 с.

57. Свиридов В.Л. Строительные материалы и изделия на основе природных цеолитов Сибири и Дальнего Востока.: Автореф. дис. . д-ра техн. наук. -Барнаул, 2000.

58. Сейдж Э.П., Мелса Д.Л. Идентификация систем управления. М.: Наука, 1974.

59. Современные методы идентификации систем: Пер. с англ. / Под ред. П. Эйкхоффа. М.: Мир, 1983. - 400 с.

60. Теория автоматического управления. 4.2.: Теория нелинейных и специальных систем автоматического управления / Под ред. A.A. Воронова. - М.: Высшая школа, 1977. - 288 с.

61. Фельдбаум A.A., Дудыкин А.Д., Мановцев А.П., Миролюбов H.H. Теоретические основы связи и управления. М.: Физматгиз, 1963.-932 с.

62. Хардле В. Прикладная непараметрическая регрессия. М.: Мир, 1993.- 349 с.

63. Царюк A.M. Бетоны с дисперсными минеральными добавками вулканического происхождения: Автореф. дис. . к-та. техн. наук. НИИЖБ, Москва, 1991.

64. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах.- М.: Наука, 1968.-428С.

65. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука. 1984.-320 с.

66. Штейнберг Ш.Е. Идентификация в системах управления. М.: Энерго-атомиздат, 1987. - 80 с.

67. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: 1975.-412с.69. "Энтин З.Б. Химия и технология тонкомолотых многокомнонентов: Дис. .д-ра техн. наук. М.: РХТУ им. Менделеева, 1993.

68. Parzen Е. On Estimation of a Probability Density, Function and Mode // IEEE Transactions on Information Theory, vol. Pami-4, №6, 1982.- p. 663-666.

69. Rosenblatt M. Remarks on some nonparametric estimates of a density function // Ann. Math. Statist. 1956. - V.27, № 3. - Pp. 832-835.1. СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ АВТОРА

70. Berezovskiy, M.G. Adaptive nonparametric model / M.G. Berezovskiy, A.V. Kuchmasov, A.R. Nizameev, L.A. Slonova // The collection of conferences reports " Cybernetics and technologies of XXI century ", Voronezh 2002. -pp 95101.