Методика прогнозирования надежности сложных технологических систем в металлургии с учетом временной зависимости вероятности отказов узлов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.26.03, кандидат технических наук Заверняев, Константин Валерьевич

• Заверняев, Константин Валерьевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Заверняев, Константин Валерьевич

ВВЕДЕНИЕ.з

1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1.1. Методы разрушающего и неразрушающего контроля

1.1.1. Методы разрушающего контроля.

1.1.2. Методы неразрушающего контроля.

1.2. Моделирование сложных технологических систем и методы расчета их надежности

1.2.1. Основные понятия и определения надежности.ю

1.2.2. Концепция статистического моделирования.

1.2.3. Основные математические модели, используемые в расчетах надежности.

1.2.4. Общий логико-вероятностный метод анализа систем.

1.2.5. Системный анализ СТС с помощью диаграмм типа «дерево отказов».

1.2.5. Анализ и прогнозирование временных рядов. Метод «Гусеница».

1.3. Существующие программные комплексы моделирования и расчета показателей надежности.

1.4. Постановка задачи исследования.

1.5. Выводы по главе 1.

2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЕЖНОСТИ С УЧЕТОМ ВРЕМЕННОЙ ЗАВИСИМОСТИ ВЕРОЯТНОСТИ ОТКАЗОВ УЗЛОВ

2.1. Допущения, принятые при разработке модели.3d

2.2. Особенности моделирования показателей надежности металлургического оборудования.

2.3. Описание математической модели.

2.4. Описание интерфейса программно-вычислительного комплекса.

2.4.1. Интерфейс программы.

2.4.2. Создание, редактирование и моделирование.

2.5. Проверка работоспособности модели.

3. ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

3.1. Анализ поведения гипотетической сложной системы.

3.2. Сопоставление результатов моделирования сданными по отказам металлургического оборудования.

3.3. Выводы по главе 3.

4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ГОРЯЧЕШТАМПОВОЧНОГО КОМПЛЕКСА.

4.1. Изучение структуры автоматизированного горячештамповочного комплекса.

4.2. Представление исследуемого комплекса в виде дерева отказов».

4.3. Данные по отказам узлов исследуемой сложной технологической системы.

4.4. Прогноз изменения надежности работы горячештамповочного комплекса во времени.юз

4.5. Рекомендации по замене узлов и деталей исследуемого оборудования.

4.6. Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика прогнозирования надежности сложных технологических систем в металлургии с учетом временной зависимости вероятности отказов узлов»

В настоящее время, в эпоху научно-технического прогресса, во всем мире значительно выросло число машин и технологических систем (ТС) высокой конструктивной сложности, способных выполнять ответственные задачи. Сложность технологических систем предопределяет рост числа отказов, а следовательно, числа аварий и катастроф с все более тяжелыми последствиями, в том числе и в металлургической промышленности.

Быстрое развитие и усложнение техники, небывалое расширение масштабов промышленных производств, их автоматизации и, естественно, спектра возможных последствий аварий, внедрение автоматизированных систем управления (АСУ) во все области практики - все это заставляет науку уделять больше внимания вопросам организации, управления и анализа сложных процессов с точки зрения их структуры и организации. Теперь от науки требуются рекомендации не только по управлению сложными системами и процессами, но и по проектированию, разработке и прогнозированию их поведения, а значит и предотвращению возможных аварий.

В процессе функционирования и выполнения технологического процесса производства техническое состояние деталей металлургического оборудования, подвергающихся непрерывным разрушающим воздействиям, непрерывно ухудшается. Это обусловлено результатом воздействия технологических нагрузок и ряда других факторов, которые носят случайный характер. Данные факторы ведут к возникновению и протеканию различного вида повреждений элементов конструкции сложных технологических систем (СТС) в результате износа, физического старения, поломок и др., что сопровождается разрушением деталей оборудования. Достигнув критического уровня повреждения, накопленные в результате процесса эксплуатации, приводят к нарушению работоспособного состояния оборудования, преждевременной выработке деталью ресурса, и как следствие, к ее отказу. Отказ любого элемента оборудования, в свою очередь, приводит к остановке процесса производства, ухудшая его технологические показатели.

Одним из методов обеспечения надежного функционирования деталей металлургического оборудования на стадии эксплуатации, а также, оценки показателей надежности на стадии проектирования, является использование математического описания (моделирования) процессов повреждения на основе моделей типа «дерево отказов» ТС. А наиболее полное представление о поведении изучаемого объекта достигается при учете в модели различных временных факторов и показателей.

Наряду с решением данных задач, использование математического описания процесса повреждения элементов металлургического оборудования поможет решить значительный комплекс проблем, оказывающих влияние на технические и технико-экономические показатели производства.

Большинство процессов накопления повреждений в деталях металлургического оборудования происходит в течение длительных промежутков времени, т.е. имеют ярко выраженную динамику протекания. Эти процессы являются причиной отказов деталей оборудования и изменения его состояния во времени. Учет в моделях повреждений большой инерционности деталей, возрастания периодичности внешних воздействий, взаимодействия обратимых и необратимых процессов, малой скорости процессов, в совокупности с адаптированными фундаментальными принципами динамики машин и теории автоматического управления, позволят решить задачи, связанные с надежностью сложных систем, к которым относится металлургическое оборудование.

В последнее время, наиболее остро встает проблема [7,14] дальнейшего развития и реализации методов прогнозирования надежности на основе моделей отказов [21,47], которые базируются на закономерностях процессов повреждения с учетом их вероятностной природы. Это направление является ключевым для решения основных задач, связанных с оценкой надежности на стадии проектирования и эксплуатации, при наличии реального образца машины. Наиболее частым является использование методов статистического моделирования повреждений, учитывающих вероятностные режимы эксплуатации оборудования, внешние воздействия и характер протекания процессов накопления повреждений [37]. При этом актуальность такого подхода объясняется необходимостью дальнейшего совершенствования методов прогнозирования трибологической надежности деталей, подвергающихся таким видам повреждений, как изнашивание и усталостное разрушение, имеющих ярко выраженный характер в металлургических машинах, и являющихся основными причинами их отказов.

Актуальным направлением использования моделей повреждения является разработка методов расчета предельных состояний отдельных деталей и машины в целом.

Решение такой задачи позволит провести нормирование показателей надежности (безотказности и долговечности), запасов прочности детали, и машины в целом, регламентировать скорости протекания процессов накопления повреждений, а так же переход СТС в предельные состояния в целом, что обеспечит наиболее эффективное использование оборудования

Целью диссертационной работы является повышение надежности и предотвращение аварий сложных технологических систем в металлургии как на стадии проектирования, так и на стадии эксплуатации, поскольку в большинстве своем металлургическое оборудование уникально и не подходит для проведения технологических испытаний.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать методику расчета кинетических параметров надежности для элементов сложных технологических систем, учитывающих временную зависимость вероятности их отказов.

2. На основе разработанной методики реализовать алгоритм моделирования и расчета состояния таких систем.

3. Разработать программный комплекс для определения вероятности отказа как отдельных элементов, так и всей СТС в целом.

4. Предложить метод оценки технического состояния существующего металлургического оборудования и дать рекомендации по повышению его надежности в процессе эксплуатации.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Разработан метод (методика) расчета показателей надежности элементов СТС с учетом временной зависимости вероятности их отказа.

2. Разработана вычислительная программа моделирования состояния СТС, позволяющая прогнозировать сроки и причины возникновения отказов и аварийных ситуаций.

3. Впервые разработан программный комплекс для оценки и прогнозирования технического состояния СТС с учетом временной зависимости вероятности отказов узлов.

Достоверность полученных выводов и расчетов обусловлена использованием современных методов математического моделирования, основанных на фундаментальных формулах и законах теории вероятности и надежности, удовлетворительным согласованием расчетных и экспериментальных данных, полученных на существующем оборудовании металлургических производств.

Практическая значимость работы состоит в том, что разработанные и приведенные в данной работе метод и программный комплекс для его реализации позволяют проводить оценку надежности любой сложной технологической системы, прогнозировать и предотвращать отказы и аварии на производстве, как на стадии проектирования, так и на стадии эксплуатации СТС.

Диссертационная работа состоит из 4 глав, заключения и 2 приложений, изложена на 126 страницах машинописного текста, содержит 77 рисунков и 2 таблицы. Библиографический список использованной литературы содержит 162 наименования.

Заключение диссертации по теме «Пожарная и промышленная безопасность (по отраслям)», Заверняев, Константин Валерьевич

4.6. Выводы по главе 4

1. При помощи разработанного программно-вычислительного комплекса проведено исследование работы горячештамповочного комплекса на базе кривошипного пресса КГ8042 при помощи разработанного программно-вычислительного комплекса.

2. Сделаны выводы о низкой эффективности существующей конструкции и высокой вероятности возникновения отказов и аварий в процессе эксплуатации комплекса.

3. Даны рекомендации по усовершенствованию конструкции отдельных узлов пресса, а именно фрикционной муфты, входящих в состав СТС.

4. С использованием того же программного комплекса создана новая модель модернизированной СТС, показатели вероятности отказа элементов которой, как и всей СТС, оказались значительно ниже показателей исходной технологической системы, что подтвердило правильность данных рекомендаций.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Существующие эффективные методики контроля и обеспечения безотказной работы металлургического оборудования, в большинстве своем, требуют наличия образца машины или лабораторных (аналоговых) моделей ее элементов (узлов), в отсутствии которых (на этапе проектирования) возможно применение только математического моделирования.

Все распространенные математические модели и методики моделирования либо позволяют исследовать технологические системы без учета временной зависимости вероятности отказов узлов, что ведет к значительной потере информативности, либо требуют априорных статистических данных по отказам, что зачастую невозможно из-за уникальности большинства проектируемых металлургических машин.

Разработанные метод прогнозирования изменения технического состояния сложных технологических систем в металлургии с учетом временной зависимости вероятности отказов узлов и программно-вычислительного комплекс для его реализации, адаптированный на основе данных по отказам существующего оборудования, позволяют рассматривать достоинства и недостатки работы элементов СТС как по отдельности, так и «в сборе» уже на стадии проектирования оборудования.

Моделирование существующей СТС (горячештамповочного комплекса), анализ ее конструктивных особенностей и причин, влияющих на показатели вероятности отказа как всей системы, так и отдельных элементов конструкции, позволил произвести прогнозирование работы модифицированной технологической системы и сделать выводы о правомерности рекомендаций, без использования каких-либо априорных статистических данных по отказам, без испытаний аналоговых моделей на лабораторных стендах и без проведения экспериментов на существующем оборудовании.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Заверняев, Константин Валерьевич, 2009 год

1. Авидженис А. Отказоустойчивость - свойство, обеспечивающее постоянную работоспособность цифровых систем. // Труды института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике. Том 66, №10. М.: Мир, 1978, - с.5-25.

2. Анохин А.Н. Анализ деятельности оператора: модели и методы. Учеб. пособие. — Обнинск: ИАТЭ, 1992. 88 с.

3. Антонов А.В., Острейковский В.А. Оценивание характеристик надежностиэлементов и систем ЯЭУ комбинированными методами. — .: Энергоатомиздат, 1993.

4. Башарин Г.П. Модели информационно-вычислительных систем. М.: Наука, 1993. 156 с.

5. Березин Е.А. Оптимальное распределение ресурсов и элементы синтеза систем. Под. Ред. Е.В. Золотова. М., «Сов. Радио», 1974, -304 с.

6. Седуш В .Я., Ченцов Н.А., Ченцова Н.С. Прогнозирование сроков отказа металлургического оборудования. // Металлургическая и горнорудная промышленность. 1994. №3. - С. 75-77

7. Белов П.Г., Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере: Учеб. Пособие для студ. Высш. Учеб. Заведений М.: Издательский центр «Академия», 2003. - 512 с.

8. Браун Р., Мэзон Р., Фламгольц Э. и др. Исследование операций: В 2-х томах. -М.: Мир, 1981. -677 е., ил.

9. Ю.Барзилович Е.Ю., Мезенцев В.Г., Савенков М.А. Надежность авиационных систем. — М: Транспорт, 1982.

10. Бессонов А.А., Мороз А.В. Надежность систем автоматического регулирования. —Л.: Энергоатомиздат (Ленинград, отд-е), 1984.

11. Буртаев Ю.Ф., Острейковский В.А. Статистический анализ надежностиобъектов по ограниченной информации. — М.: Энергоатомиздат, 1995.

12. Бухштаб А.А. Теория чисел. М.: Просвещение, 1966. -384 с.

13. Рыньков Р.Н. Прогнозирование усталостного ресурса элементов изделий при слуайном нагружении на основе теории информации // Надежность и контроь качества. 1995 №8. - С. 20-28

14. Ван дер Варден Б.А. Математическиая статистика. М.: ИЛ, 1960

15. Василькова В.В., Порядок и хаос в развитии социальных систем, синергетика и теория социальной самоорганизации, СПб, Лань, 1999, 478с.

16. Вентцель Е.С. Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инжинерные приложения: Учеб. Пособие для студ. Втузов. 3-е изд., перераб., и доп. - М.: Издательский центр «Академия», 2003. - 464 с.

17. Вероятностные методы в вычислительной технике: Учеб. пособие для вузов по спец. ЭВМ /Под ред. А.Н.Лебедева и Е.А.Чернявского. М.: Высш. школа, 1986. - 312 с.

18. Гаскаров Д.В., Истомин Е.П., Кутузов О.И. Сетевые модели распределенных систем СПб.: Энергоатомиздат, Санкт-Петербургское отделение, 1998 - 353 с.

19. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей, М.: Физматгиз, 1988. -406 с.

20. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. — М.: 1965.

21. Голиков В.П. Некоторые аналитические методы вычисления функций надежности сложных структур. В кн. 'Основные вопросы теории и практики надежности'. М.: Сов.радио, 1975, с.43-57.

22. Голованов О.В. и др. Моделирование сложных дискретных систем на ЭВМ третьего поколения. Опыт применения GPSS. М.: Энергия, 1978. - 178 с.

23. Главные компоненты временных рядов: Метод «Гусеница» Под ред. Д.Л.Данилова, А.А.Жиглявского, Санкт-Петербургский университет, 1997 - 345 с.

24. Горбань А.Н., Обучение нейронных сетей, М.: СП Параграф, 1990

25. ГОСТ 27.310-95. Межгосударственный стандарт. Надежность в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения. М.: Издательство стандартов, 1997. 12 с.

26. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Расчет надежности. Основные положения. М.: Издательствово стандартов, 1989. 15 с.

27. ГОСТ 24.701-86. Единая система стандартов автоматизированных систем управления. Надежность автоматизированных систем управления. Основные положения. М.: Издательство стандартов, 1987.-17 с.

28. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-8БА: анализ временных рядов: Учеб. пособие. СПб: Изд-во СПбГУ, 2004. 76 с.

29. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-88А: прогноз временных рядов: Учеб. пособие. СПб: Изд-во СПбГУ, 2004. 52 с.

30. Голяндина Н.Э., В.Некруткин, Д.Степанов Варианты метода "Гусеница''-SSA для анализа многомерных временных рядов.

31. Труды II Международной конференции "Идентификация систем и задачи управления" SICPRO'03. Москва, 2003, с. 2139-2168.

32. Гриншпан Л. А. Методы анализа стохастических сетевых моделей вычислительных систем/Под ред. В. С. Танаева. Минск: Наука и техника, 1988.

33. Глазунов Л.П., Грабовецкий В.П., Щербаков О.В. Основы теории надежности автоматических систем управления. — Л.: Энергоатомиздат (Ленинградское отд-е), 1984.

34. Голинкевич Т.А. Прикладная теория надежности. — М.: Наука, 1985.ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Термины и пределения. — М.:Изд-во стандартов, 1989.

35. Дружинин В.Г. Надежность автоматизированных систем. — М.: Энергия, 1977.

36. Дебок Г., Т.Кохонен, Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт, М.: Издательский Дом "Альпина, 2001, 317 с.

37. Тарасов Ю.Л., Миноранский Э.И., Перов С.Н. Прогнозирование надежности конструкций по критерию усталостного повреждения // Надежность и долговечность машин и сооружений. К.:Наукова думка. Вып.6. 1984., С.91-96.

38. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. 2-е изд., доп. - М.: Наука, 1982. - 296 с.

39. ЕС ЭВМ. ППП для моделирования и исследования на ЭВМ дискретных систем (GPSS/360). Руководство программиста ПРО 309.007 Д2. 1977.-51 с.

40. Иглхарт Д.Л., Шедлер Д.С. Регенеративное моделирование сетей массового обслуживания / Пер. с англ.; Под ред. В.В.Калашникова. М.: Радио и связь, 1984. - 136 с.

41. Исследование операций / Пер. с англ.; Под ред. Дж. Моудера и С. Эл маграби. М.: Мир, 1981. Т.1 - Методологические основы и математические методы. - 712 с. Т.2 - Модели и применения. -677 с.

42. Капица С.П., С.П. Курдюмов, Г,Г, Малинецкий, Синергетика и прогнозы будущего, М., Наука, 1997, 283 с.

43. Коллинз Дж. Повреждение материалов в конструкциях. Анализ, предсказание, предотвращение. (J.A. Collins Failure of materials in Mechanical Design, New York, 1981): Пер. с англ. М.:Мир, 1984. -624с.

44. Кордонский Х.Б., Герцбах И.Б. Модели отказов. Под ред. Гнеденко Б.В. М.: Советское радио, 1966. - 166 с.

45. Литвиненко К. Методы неразрушающего контроля //Техсовет № 4 (46) Ек.: «Абак-Пресс», 2007, С. 38.

46. Кроновер P.M., Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. Москва: Постмаркет, 2000, 352 с.

47. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании/Пер с англ.; Под ред. Ю.П.Адлера и В.Н.Варыгина. М.: Статистика, 1978. - Вып.1 - 221 е.; Вып.2 - 335 с.

48. Клейнрок J1. Теория массового обслуживания / Пер. с англ.; И.И.Грушко; ред. В.И.Нейман. М.: Машиностроение, 1979.-432 с.

49. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями / Пер. с англ.; Под ред. Б.С.Цыбакова. М.: Мир, 1979. - 600 с.

50. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ.Т 2. Получисленные алгоритмы. М.: Мир, 1977. -728 с.

51. Коваленко И.Н., Кузнецов Н.Ю. Методы расчета высоконадежных систем. М.: Радио и связь, 1988. - 176 с.

52. Неразрушающий контроль. В 5-ти кн. Практ. пособие/ И.Н. Ермолов, Н.П. Алешин, А.К. Гурвич, А.И. Потапов; Под ред. В.В. Сухорукова. М., Высш. шк., 1991.

53. Кутузов О.И., Задорожный В.Н. Аналитико-статистический метод для расчета высоконадежных систем связи // Техника средств связи. Техника проводной связи. -1990. Вып. 1. - С. 121-130.

54. Куперин Ю.А., Нейросетевые технологии в финансах, Учебн.пособие, СПбГУ, 2001, 84 с.

55. Кутузов О.И., Т.М. Татарникова, Моделирование телкоммуникационных сетей. Учебное пособие СПГУТК им. М.А. Бонч-Бруевича., 2001, 51 с.

56. Малинецкий Г.Г., А.Б.Потапов. Современные проблемы нелинейной динамики.- М.:Эдиториал УРСС, 2000, 336 с.

57. Малинецкий Г.Г,, Хаос.Тупики, парадоксы, неадежды, "Компьютерра", №47, 1998.

58. Малинецкий Г.Г, Синергетика. Король умер. Да здравствует король! url: www.iph.ras/~mifs/malinlr.htm

59. Можаев А.С. Общий логико-вероятностный метод анализа надежности сложных систем. Уч. пос. Л.: ВМА, 1988. 68с.

60. Можаев А.С., Громов В.Н. Теоретические основы общего логико-вероятностного метода автоматизированного моделирования систем. СПб. БИТУ, 2000. -145 с.

61. Надежность автоматизированных систем управления: Учеб. пособие для вузов / Атовмян И.О., Вайрадян А.С., Руднев Ю.П. и др. — М.: Высшая школа,1979.

62. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.

63. Осипов Е. Метод Тусеница''-SSA для анализа временных рядов с пропусками. В сб. Математические модели. Теория и приложения, СПб, изд-во НИИХ, 2005.

64. Острейсковский В.А. Многофакгорные испытания на надежность. — М.:Энергия, 1978.

65. Острейсковский В.А. Старение и прогнозирование ресурса оборудования атомных станций. — М.: Энергоатомиздат, 1990.

66. Острейсковский В.А. Физико-статистические модели надежности элементов ЯЭУ. — М.: Энергоатомиздат, 1986.

67. Острейсковский В.А., Сальников H.J1. Вероятностное прогнозирование работоспособности элементов ЯЭУ. — М.: Энергоатомиздат, 1990.

68. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989. -368 с.

69. Пронников А.С. Параметрическая надежность машин. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002 - 560 е.: ил.

70. Плакс Б.И. Расчет надежности систем со сложной структурой ускоренным методом Монте-Карло //Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1983. - N6. - С. 158-162.

71. Полляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на ЭВМ. М.: Сов. радио, 1971.-400 с.

72. Половко A.M. Основы теории надежности. — М.: Наука, 1964.

73. Потапов В.И., Задорожный В.Н., Кузнецова Е.М. Методология имитационного моделирования вычислительных систем: Учеб. пособие. Омск, 1983. - 80 с.

74. Потапов В.И., Задорожный В.Н., Кузнецова Е.М. Программные средства моделирования вычислительных систем: Учеб. пособие. -Омск, 1984.-80 с.

75. Пригожин И., Конец определенности, Время, Хаос и Новые законы Природы, РХД, Ижевск, 2000, 205с.

76. Пригожин И., И Стенгерс, Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой, М.: Эдиториал УРСС, 2000, 308 с.

77. Пригожин И., И Стенгерс, Время, хаос, квант, М., Прогресс, 1994, 259 с.

78. Пугачев B.C. Основы теории вероятностей и математической статистики, М.: Изд-во «Знание», 1967, - 169 с.

79. Разработка системы моделирования дискретных процессов "ППП СМДП-В" (GPSS-V). Руководство программиста. 4.1 101 е., 4.2 -152 е., Ч.З - 164 е., 4.4 - 139 е., 4.5 - 174 с.

80. Райншке К., Ушаков И.А. Оценка надежности систем с использованием графов. М.; Радио и связь, 1981. -264с.

81. РД 03-418-01. Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов. Госгортехнадзор России, 2001. // Безопасность труда в промышленности. -2001. -№10. С.40-50.

82. Рыков С.А. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация: Учебное пособие для вузов. М.: «МИСИС», Издательский дом «Руда и металлы», 2005. - 352 с.

83. ЭЗ.Рябинин И.Д., Черкесов Г.Н. Логико-вероятностные методы исследования надежности структурно-сложных систем.-М.:Радио и связь, 1981. 264 с.

84. Рябинин И.А. Надежность и безопасность сложных систем. // СПб.: Политехника, 2000. -248 с.

85. Рябинин И.А. Логико-вероятностная теория безопасности и ее возможности. // Труды Международной Научной Школы 'Моделирование и анализ безопасности, риска и качества в сложных системах' (МА БРК 2001). СПб.: Издательство ООО 'НПО 'Омега', 2001, с.23-28.

86. Эб.Рябинин И.А., Парфенов Ю.М., Юрлов Ю.Е. Процедура получения функции работоспособности технической системы путем построения деревьев орграфа. // Алгоритм N148. В кн.: Сборник алгоритмов и программ. Вып.7. Л.: ВМА, 1979.

87. Сборник задач по теории надежности / Под ред. A.M. Половко, И.М.Маликова. — М.: 1972.

88. Сборник задач по теории вероятности, математической статистике и теории случайных функций / Под ред. А.А. Свешникова. — М.: 1970.

89. Синергетическая парадигма. Многообразие поисков и подходов. -М.: Прогресс-Традиция, 2000, 536 с.

90. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. М., 1978. - 64 с.

91. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М., 1973. -212с.

92. Софиев А.Э., Гинесин В.Г., Хвилевицкий Л.О. Экспертиза безопасности средств и систем автоматизации технологических процессов. // Безопасность труда в промышленности. -2002. -№4. -С.5-9.

93. Степанов Д., Н.Голяндина Варианты метода "Гусеница''-SSA для прогноза многомерных временных рядов. Труды IV Международной конференции "Идентификация систем и задачи управления" SICPRO'05. Москва, 2005, с. 1831-1848.

94. Теория прогнозирования и принятия решений. Учеб. Пособие. Под ред. С.А. Саркисяна. М., «Высш. Школа», 1977, 351 е.: ил.

95. Уоссерман Ф., Нейрокомпьютерная техника, М.:Мир, 1992.

96. Ушаков И.А. Вероятностные модели надежности информационновычислительных систем. — М.: Энергоатомиздат, 1991.

97. Харин Ю.С., Степанова М.Д. Практикум на ЭВМ по математической статистике: Для мат. спец. ун-тов. Минск, 1987. -304 с.

98. Хенли Э.Дж., Х.Кумамото. Надежность технических систем и оценка риска. М.: Машиностроение, 1984.

99. Хомяков Д.М., Хомяков П.М. Основы системного анализа. М.: Изд-во МГУ, 1996.-108 с.

100. Черкесов Г. Н., Можаев А.С. Логико-вероятностные методы расчета надежности структурно-сложных систем. В кн. Надежность и качество изделий. М.: Знание, 1991, с.34-65.

101. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. - М.: Мир, 1978. - 418 с.

102. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS / Пер. с англ.; Пер. В.И.Гаргера, И.Л.Шмуйловича; Ред. М.А.Файнберг. М.: Машиностроение, 1980. - 592 е.,

103. Эбелинг В., А.Энгель, Р.Файстель, Физика процессов эволюции. Синергетический подход, М.: УРСС, 2001, 326.

104. Ястребнецкий М.А. Надежность технических средств в АСУ технологическими процессами. М.: ЭНЕРГОИЗДАТ, 1982. -232 с.

105. Маклинток Ф., Аргон А. Деформация и разрушение материалов.-М.: Мир, 1970.-443 с.

106. Barlow R. E., Bounds on Integrals with Applications to Reliability Problems, Ann. Math. Stat., 36, 565—574 (1965).

107. Barlow R. E., Proshan F., Mathematical Theory of Reliability, Wiley N.Y., 1965. Имеется преревод;: Барлоу P., Прошан Ф. Математическая теория надежности.— М.: Cob. радио, 1969.

108. Barlow R. Е. Statistical Theory of Reliability and Life Testing: Proba bility Models, Holt, Rinehartand Winston, N.Y., 1974.

109. Barlow R. E., Marshall A. W., Bounds for Distributions with Monotone Hazard Rate, I & II, Ann. Math. Stat., 35, 1234—1274 (1964).

110. Barlow R. E. Tables of Bounds for Distribution with Monotone Hazard Rate, /. Amer. Stat. Assoc, 60, 872—890 (1965).

111. Barlow R. E., Bounds on Interval Probabilitier for Restricted Families of Distribution, in Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, III, 229—257 University of California Press, Berkeley, 1967.

112. Bellman R. E., Dreyfus S. E., Applied Dynamic Programming, Princeton Univ. Press, Princeton, N.J ./Oxford Univ. Press, London, 1962.

113. Birnbaum Z. W., Esary J. D., Marshall A. W., Stochastic Characterizations of Wearout for Components and Systems, Ann. Math. Stat., 37, 816—825 (1966).

114. Bodin L., Approximations to System Reliability Using a Modular Decomposition, Technometrics, 12, No. 2, 335—344 (1970).

115. Carruthers A. J., MacGow L, Hackemer G. G., A Study of the Optimum Size of Plant Maintenance Gangs, in Operational Research in Maintanance, Jardine A. K. S. (Ed.), Manchester Univ. Press, Manchester/Barnes and Noble, N.Y., 1970.

116. Cox D. R., Renewal theory, Methuen, London/Wiley, N.Y., 1962.

117. Cilliers P., Complexity and Postmodernism: Understanding Complex Systems, Routledge, London, New-York, 1998, 156 p J Cohen, I Stewart, The Collapse of Chaos, Penguin Books, USA, 1994, 495 p.

118. Dean В. V., Replacement Theory in Progress in Operation Research, 1 R. L. Ackoff (Ed.), Wiley, N.Y., 1961.

119. Duncan J., Scholnick L. S., Interrupt and Opportunistic Replacement Strategies for Systems of Deterioration Components, Operational Res. Quart.,24, No. 2, 271—283 (1973).

120. Eilon S., King J. R., Hutchinson D. E. A Study in equipment Replacement

121. Operational Res. Quart., 17, No. 1, 59—71 (1966).

122. Glasser G. J., Planned Replacement; Some Theory and Its Application /. Quality Tech., 1, H0-119 (1969).

123. General Electric Company, Tables of the Individual and Cumulative Terms of the Poisson Distribution, Van Nostrand, Princeton, 1962.

124. Ghurchman G. W., Ackoff R. L., Arnoff E. L., Introduction to Operations Research, Wiley, N.Y., 1957.

125. Gox D. R., Smith W. L., Queus, Methuen, London/Wiley, N.Y., 1961.

126. Harter H. L., New Tables of the Incomplete Gamma Function Ratio and of Percentage Points of the Chi-Square and Beta Distribution, U.S. Government Printing Office, Washington, D.C., 1964.

127. Hastings N. A. J., The Repair Limit Relacement Method, Operational Res. Quart., 20, No. 3, 337—349 (1969).

128. Hastings N. A. J., Equipment Replacement and the Repair Limit Method, in Operational Research in Maintainance, A. K. S. Jardine (Ed.), Manchester University Press, Manchester/Barnes and Noble, N. Y., 1970.

129. Hastings N. A. J., Peacock J. В., Statistical Distributions, Butterworth, London/Halsted Press (Wiley), New York, 1974.

130. Jardine A. K. S., Maintenance, Replacement and Reliability, Pitman London/Halsted Press (Wiley), N.Y., 1973.

131. Jorgenson D. W., McCall J. J., Radnor R., Optimal Replacement Policy North-Holland, Amsterdam, 1967.

132. Karlin S., Total positivity. Stanford University Press, Stanford, 1968.

133. King J. R., Probability Chatrs for Decision Making, Industrial Press. N.Y., 1971.

134. Leadbetter M. R., Smith W. A. On the Renewal Function for the Weibull Distribution, Technometrics, 5, 393—396 (1963).

135. Lomnicki Z. A., A Note on the Weibull Renewal Process, Biometrika, 53, 375-381 (1961).

136. Mann N. R., Schafer R. E., Singpurwalla N., Methods for Statistical Analisis of Riliability and Life Data, Wiley, N.Y., 1974.

137. Marshall A. W., Proschan F., Mean Life of Series and Parallel Systems, Appl. Prob., 7, 165—174(1970).

138. McCall J. J., Maintenance Policies for Stochastically Failling Equipment a Survey, Management ScU, 11, No. 5, 493—524 (1963).

139. Molina С. E., Poisson's Exponential Binomial Limit, Van Nostrand, N.Y. 1942.

140. Mantegna R.N., Stenley H.E. An introduction to econophysics. Correlations and complexity in finance. Cambridge University Press. 2000, 145 p.

141. Morse P. M., Queues, Inventories & Maintenance, Wiley, N.Y., 1963 pp. 168—170.

142. Munford A. G., Shahani A. K., A Nearly Optimal inspection Policy. Operational Res. Quart., 23, No. 3, 373—379 (1972).

143. Mozhaev A.S. Theory and practice of automated structural-logical simulation of system. International Conference on Informatics and Control (ICI&C97). Tom 3. St.Petersburg: SPIIRAS, 1997, p.1109-1118.

144. Pearson K., Tables of the Incomplete Gamma Function, Cambridge University Press, Cambridge, 1934.

145. Pierskalla W. P., Voelker J. A., A Survey of Maintenance Models: the Control and Surveillance of Deteriorating Systems, Nav. Res. Log. Quart. 23, No. 3, 353—388(1976).

146. Smith W. L., Renewal Theory and its Ramifications. /. Roy, Stat, Soc, Series B, 20, 243—302 (1958).

147. Barlow R. E., Prochan F., Mathematical Theory of Reliability, Wiley N.Y., 1965.

148. Smith W. L., Regenerative Stochastic Processes, Proc. Roy. Stat. Soc, "A, 232 (1955).

149. White D.J,, Setting Maintenance Inspection Intervals using Dynamic Programming, /. Ind. Eng., 18, No. 6, 376—381 (1967).

150. Yaneer Bar-Yam, "Significant points" in the study of complex systems, http://www.necsi.org

151. Yaneer Bar-Yam, Concepts in Complex Systems, http://www.necsi.org