Мониторинг технического состояния производственных объектов как информационных систем с использованием энтропии покрытия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат технических наук Гатилов, Михаил Алексеевич

• Гатилов, Михаил Алексеевич
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гатилов, Михаил Алексеевич

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. АНАЛИЗ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ КАК ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

1.1. Анализ понятия «информация» для мониторинга технического состояния производственных объектов

1.2. Система диагностики остаточного ресурса технологического оборудования как подсистема мониторинга технического состояния производственных объектов

1.3. Анализ опасности и риска эксплуатации газотранспортных систем

1.4. Квалиметрические основы мониторинга производственных объектов

1.5. Анализ производственных объектов как объектов управления качеством

1.6. Постановка и математическая формулировка задачи оптимального информационного управления

Выводы по главе

Глава 2. МОНИТОРИНГ ТЕХНИЧЕСКОГО

СОСТОЯНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ В ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

2.1. Информационное пространство функционирования производственных объектов, основанное на энтропии покрытия

2.2. Информационное пространство отношений элементов системы управления техническим состоянием производственных объектов

2.3. Феноменологическая модель системы управления техническим состоянием производственных объектов как стохастической системы

2.4. Методика решения задачи оптимального управления в общем случае

Выводы по главе

Глава 3. МЕТОДИКА ОПТИМАЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ В ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ

3.1. Постановка задачи текущего оценивания технического состояния производственных объектов

3.2. Анализ критерия среднего байесовского риска для оценок вектора состояния элементов системы управления техническим состоянием производственного объекта

3.3. Анализ алгоритмов оптимальной фильтрации для оценивания вектора состояния элементов системы управления техническим состоянием производственного объекта

3.4. Алгоритм нелинейной фильтрации вектора состояния в гауссовском приближении

3.5. Алгоритм фильтрации с аппроксимацией апостериорной плотности вероятности на прямоугольной решётке индексов Выводы по главе

Глава 4. АНАЛИЗ КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ОБЪЕКТА

4.1. Методика синтеза компьютеризированной модели технического состояния производственного объекта

4.2. Пространство состояний системы управления технического состояния производственного объекта как стохастической следящей системы

4.3. Методика анализа динамики технического состояния производственного объекта в информационном пространстве

4.4. Исследование технического состояния производственного объекта по имитационной модели

Выводы по главе ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Мониторинг технического состояния производственных объектов как информационных систем с использованием энтропии покрытия»

Актуальность темы диссертационного исследования.

К производственным объектам предъявляются высокие требования по надёжности и бесперебойности работы. Высокий уровень требований определён как естественной необходимостью обеспечения доходности от эксплуатации предприятий промышленности, так и требованиями законодательных и нормативных документов.

Федеральным законом «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» №116-ФЗ от 21.07.1997 г. с изменениями на 22 августа 2004 г., определено - какие предприятия или цехи, участки, площадки являются опасными производственными объектами. Так в соответствии с Приложением 1 закона к категории опасных производственных объектов относится система нефтегазоснабжения Российской Федерации, которая включает нефтяные и газовые месторождения, многониточную нефтегазотранс-портную систему. В её составе находятся около 800 компрессорных и нефте-газоперекачивающих станций.

Предприятия нефтегазового комплекса являются одними из наиболее опасных техногенных источников воздействия на человека и окружающую среду. Анализ причин возникновения аварий на предприятиях химической и г смежных отраслей промышленности показал, что 40% аварий происходит из: за неудовлетворительного технического состояния оборудования [3]. Поэтому задача мониторинга - систематического и непрерывного сбора информации о параметрах производственного объекта для определения тенденций из: менения параметров - весьма актуальна в настоящее время и наиболее аргументировано может быть решена в информационном пространстве.

В России в течение длительного времени безопасность в промышленности опиралась на концепцию абсолютной безопасности. Её реальным воплощением являлась техника безопасности, опиравшаяся на принцип реагировать и выправлять. На смену ей в семидесятые годы прошлого столетия была выдвинута новая концепция приемлемого техногенного риска, в основе которой лежит принцип предвидеть и упреждать. Стало ясно, что обеспечить абсолютную безопасность техносферы невозможно. Надо добиваться относительной безопасности, доводя аварийный риск до приемлемого, допустимого уровня.

Мониторинг технического состояния производственных объектов (ТСПО) позволяет предвидеть наступление критического состояния производственных объектов (ПО) и упреждать аварийные ситуации. Но при этом необходимо применение современных научных методов оптимального управления техническим состоянием ПО, использующих оптимальное оцени: вание технического состояния и выработку оптимальных управляющих воздействий в информационном, целевом пространстве состояния производственной системы.

Поэтому мониторинг технического состояния производственных объектов (ТСПО), позволяющий предвидеть и упреждать аварийные ситуации, является актуальной научной задачей.

Объект и предмет исследования.

Объектом диссертационного исследования являются информационный процессы при мониторинге технического состояния производственных объектов.

Предмет диссертационного исследования - методы мониторинга информационного состояния производственных объектов, основанные на использовании энтропии покрытия.

Цель и задачи исследования.

Целью диссертационной работы является мониторинг технического состояния производственных объектов в информационном пространстве с использованием информационной оценки текущего и потенциального состояI ний технологического оборудования, основанной на энтропии покрытия, С обеспечением процесса принятия решений в системе управления техническим состоянием производственных объектов.

В соответствии с поставленной целью автором были сформулированы следующие задачи:

1. Синтез модели ТСПО в информационном пространстве, основанном на энтропии покрытия.

2. Отображение ТСПО из предметной области в информационное пространство. '

3. Разработка методики мониторинга ТСПО в информационном пространстве.

4. Разработка алгоритмов оптимального оценивания ТСПО.

5. Исследование динамики ТСПО в информационном пространстве.

Теоретическая основа исследования.

Теоретической основой диссертационного исследования послужили научные труды зарубежных и российских ученых, фундаментальные аспекты изучения в которых были направлены на оптимизацию управления в информационных системах и оптимальную оценку состояний элементов в условиях действия возмущающих факторов внешней среды.

Предлагается подход, основанный на использовании информационной меры - энтропии покрытия, позволяющий получить отображение состояния производственных объектов (ПО) в информационном, целевом пространстве. В информационном пространстве возможно корректное решение задачи мониторинга ТСПО, которое в последующем реализуется в предметной области.

Данный подход позволяет использовать детерминированные методы оптимального управления по Понтрягину в информационном пространстве и чётко сформулировать целевую задачу мониторинга для объектов со случайными параметрами. :

В процессе получения научных результатов в диссертации использовались методы вариационного исчисления, математического моделирования, теории вероятности, методы исследования стохастических следящих систем.

Автором были использованы общенаучные методы (сравнения, анализа, синтеза, системного и структурно-функционального подходов и ряд других) и специфические методы исследования, характерные для технических систем.

Информационной и статистической базой исследования послужили данные по системе нефтегазоснабжения Российской Федерации.

Научная новизна и научные результаты, выносимые на защиту

Научная новизна исследования состоит в том, что на основе представления комплексных показателей технического состояния производственных объектов в терминах энтропии покрытия решена задача мониторинга ТСПО в информационном пространстве с реализацией управляющих воздействий по техническому сопровождению ПО в предметной области. Научная новизна содержится в следующих результатах, выносимых на защиту:

1. Модель функционирования ТСПО в информационном пространстве, образованном с использованием энтропии покрытия, основанная на представлении динамических процессов в предметной, ресурсной области в виде стохастических дифференциальных уравнений состояния и применении отображения технического состояния производственного объекта, традиционно описываемого совокупностью комплексных технических показателей надёжности, в целевое информационное пространство с обобщённым количественным представлением соответствия состояния объекта нормативным характеристикам и обеспечивающая решение задач мониторинга по оценке текущего состояния объекта, по выработке рекомендаций о выборе операций необходимого технического обслуживания, по прогнозу изменения технических показателей состояния объекта в ближайшем будущем и по предупреждению наступления катастрофических состояний ПО.

2. Методика мониторинга ТСПО для оценки текущего и потенциального состояний технологического оборудования, в которой решение задачи оптимизации состояния ПО проводится в информационном пространстве за счёт решения задачи оптимизации по принципу максимума Понтрягина с последующим обратным отображением информационных потоков в предметную область отношений в виде вектора управляющих воздействий, организующая взаимодействие технологических и организационных подсистем с целью обеспечения бесперебойного функционирования ПО, при этом впервые применяется комплексный подход к обеспечению бесперебойного функционирования ПО с учётом взаимодействия всех обеспечивающих его функционирование структур, воздействия возмущающих факторов внешней среды.

3. Методика информационного оценивания текущего и потенциального состояний технологического оборудования, основанная на оптимальном оценивании состояния ПО с применением аппарата марковской теории оптимальной нелинейной фильтрации, позволяющая максимально точно по выбранному критерию оптимальности оценивать текущее значение вектора состояния ПО с учётом всей накопленной информации и текущих результатов наблюдения, а также давать прогноз его поведения в ближайшем будущем для последующего отображения полученных статистик вектора состояния в информационное пространство, обеспечивающего решение задачи мониторинга детерминированными методами с применением принципа максимума Понтрягина.

4. Методика анализа динамики ТСПО в информационном пространств ве, основанная на представлении системы мониторинга ТСПО как стохастической следящей системы, учитывающая воздействие на состояние ПО случайных факторов внешней среды и позволяющая провести исследование динамического поведения такой системы в информационном пространстве, что обеспечивает оценку устойчивости поведения системы, а также позволяет оценить её динамические характеристики, получить характеристики предельного множества состояний по информационным фазовым портретам системы. »

Практическая значимость исследования.

Совокупность выводов и предложений, содержащихся в диссертационном исследовании, может быть использована при решении таких практических задач, как оценка технического состояния элементов опасных производи ственных объектов, прогноз наступления аварийных ситуаций, выработка функций технического обеспечения СУ ТСГТО.

Результаты диссертационного исследования могут использоваться при разработке теоретических и прикладных учебных дисциплин, а также при подготовке методической литературы по вопросам мониторинга в информационных системах. Работа может быть использована как основа для дальт г нейшей научной разработки проблематики безопасности промышленного объекта Российской Федерации.

Апробация результатов.

Основные теоретические положения и выводы диссертации изложены в 7 авторских публикациях общим объёмом 3,6 п.л., а также представлены в докладах и сообщениях на научных конференциях и семинарах по проблематике обеспечения промышленной безопасности опасных производственных объектов в предприятиях нефтегазового комплекса Российской Федерации.

Структура диссертации.

Диссертационная работа изложена на 166 страницах печатного текста, включает 2 таблицы, 15 рисунков и состоит из оглавления, введения, четырёх глав, заключения и библиографического списка, в котором указаны 68 наименований использованной литературы.

Заключение диссертации по теме «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики», Гатилов, Михаил Алексеевич

Выводы по главе

1. Объектно-ориентированный подход позволяет реализовать на комт пьютере систему мониторинга ТСПО. При этом заданная система классов учитывает с достаточной детализацией состояние объекта и элементов системы управления. Реализация проводилась на языке программирования С++. I

2. Система управления техническим состоянием производственного объекта испытывает воздействие многочисленных возмущающих воздействий большей частью природного характера, поэтому должна исследоваться как стохастическая следящая система. В этих целях была разработана методика исследования динамических характеристик СУ ТСПО как стохастической следящей системы. Выполнение исследовательских операций по указанной методике позволяет определить устойчивость функционирования системы, предсказать наступление аварийных ситуаций и выработать рекомендации по их предотвращению.

3. Моделирование поведения производственного объекта на ЭВМ позволило убедиться в действенности предложенного в работе методического аппарата мониторинга технического состояния производственных объектов в информационном пространстве, что подтверждается соответствующими фазовыми портретами на комплексной плоскости.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведённый анализ информационных подходов позволяет сделать два вывода. Первый: информационная мера должна задаваться или выбираться для каждого приложения строго индивидуально. Второй: для информационного мониторинга технического состояния производственного объекта в качестве информационной меры, образующей информационное пространство отношений, должна применяться энтропия покрытия, позволяющая оценивать техническое состояние производственного объекта не только с количественных, комплексных позиций, но и с учётом соответствия этого состояния техническим требованиям.

2. Действующая система контроля технического состояния производственных объектов не в состоянии обеспечить своевременность и адекватность проводимых технических регламентно-восстановительных работ и не в состоянии предсказать наступление кризисных, аварийных состояний производственных объектов.

3. Методология квалиметрического подхода обладает широко используемым вероятностным, и регрессионным процедурами и имеет только практическую ценность, а в научном плане не представляет существенного интереса. К тому же разрозненность комплексных технических показателей не обеспечивает создание единой системы управления техническим состоянием производственных объектов.

4. Решение задачи мониторинга технического состояния производственных объектов возможно в целевом информационном пространстве, являющемся отображением предметной среды и элементов системы управления техническим состоянием производственных объектов в информационное пространство, основанное на информационной мере - энтропии покрытия. При этом возможно построение целевого функционала, основанного на этой мере, и решение задачи оптимизации.

5. Общий подход к решению задачи мониторинга технического состояния производственных объектов заключается в следующем: 1) в предметной области отношений состояние объектов описывается системами стохастических дифференциальных уравнений, учитывающих возмучающие воздействия окружающей среды, нестабильность поведения элементов системы; 2) осуществляется оптимальное текущее оценивание состояния элементов системы; 3) проводится отображение состояний элементов системы управления техническим состоянием производственных объектов в информационное пространство; 4) в информационном пространстве проводится решение задачи оптимизации информационных потоков в системе, результатом решения при этом являются матрицы управляющих коэффициентов, входящие в стохастические дифференциальные уравнения состояния; 5) в предметной области отношений проводится ресурсный обмен (изменение состояния элементов) в соответствии с полученными результатами по управлению. На круг управления замыкается и повторяет свою работу на всех последующих этапах.

6. В качестве информационной меры, определяющей информационное пространство отношений, задаётся энтропия покрытия в обобщённой версии, так как она позволяет определить целевое состояние производственного объекта на текущем этапе жизненного цикла. При этом состояние элементов системы управления техническим состоянием ПО также описывается с единых позиций с применением энтропии покрытия в обобщённой версии.

7. В результате представления объектов в информационном пространстве с применением обобщённой энтропии покрытия мы имеем постановку задачи оптимального управления в понтрягинской форме, что позволяет получить её решение, являющееся матрицей управляющих коэффициентов в уравнениях состояния - ресурсного обмена.

8. Решение задачи оптимального управления позволяет организовать взаимодействие элементов системы управления техническим состоянием производственных объектов с целью оптимального расходования предоставленных ресурсов. Методика мониторинга опирается в первую очередь на оптимальные оценки текущего состояния производственного объекта. Поэтому очередным отправным результатом является получение оптимальных\оценок состояния производственных объектов в текущем времени. Такими возможностями обладает аппарат оптимальной нелинейной фильтрации.

9. Проведён анализ байесовского подхода к оптимальному оцениванию производственных объектов. Показано, что функция потерь (штрафов) должна задаваться только из физического смысла решаемой задачи.

10.Проанализированы оценки, соответствующие различным финкциям потерь. Рекомендовано к использованию применение простой функции потерь для анализа результатов наблюдения на небольших выборках и на малых интервалах времени и квадратичной для регулярного мониторинга ПО в штатных условиях его эксплуатации.

11.В главе представлены алгоритмы фильтрации, которые получены в дискретном времени и в форме, удобной для реализации на микропроцессорной технике. Приведены структурные схемы этих алгоритмов и проведена их реализация в виде компьютеризированных моделей.

12.Показано, что наиболее скоростным и достаточно надёжным является модифицированный алгоритм расширенного дискретного фильтра Калма-на. Более точными являются алгоритм дискретно-непрерывной фильтрации и с представлением АПВ на решётке индексов. Быстродействие этих алгоритмов примерно сравнимо, но алгоритм дискретно-непрерывный фильтрации более удобен именно для процессов с дискретным и непрерывными параметрами и разработан специально для этой достаточно распространённой ситуации. Для этого алгоритма проведено математическое исследование по возможности ускорения вычислительных процедур.

13.Алгоритм с аппроксимацией АПВ на прямоугольной решётке индексов обладает большей гибкостью и более удобен для применения на верхних ярусах системы оценивания в СУ ТСПО. Он позволяет гибко управлять настройкой алгоритмов управления в информационном пространстве и позволяет представить для них все необходимые данные. В случае если под уравнениями наблюдения понимать обобщённые показатели или энтропию покрытия, которые служат для связей между элементами системы, то применение такого алгоритма позволяет детально отслеживать состояние внутренних параметров элементов. В этих целях предусматривается его применение на верхних ярусах подсистемы фильтрации.

14. Объектно-ориентированный подход позволяет реализовать на компьютере систему мониторинга ТСПО. При этом заданная система классов учитывает с достаточной детализацией состояние объекта и элементов системы управления. Реализация проводилась на языке программирования С++.

15.Система управления техническим состоянием производственного объекта испытывает воздействие многочисленных возмущающих воздействий большей частью природного характера, поэтому должна исследоваться как стохастическая следящая система. В этих целях была разработана методика исследования динамических характеристик СУ ТСПО как стохастической следящей системы. Выполнение исследовательских операций по указанной методике позволяет определить устойчивость функционирования системы, предсказать наступление аварийных ситуаций и выработать рекомендации по их предотвращению.

16.Моделирование поведения производственного объекта на ЭВМ позволило убедиться в действенности предложенного в работе методического аппарата мониторинга технического состояния производственных объектов в информационном пространстве, что подтверждается соответствующими фазовыми портретами на комплексной плоскости.

Таким образом, предложенный информационный методологический аппарат, основанный на применении энтропии покрытия, решает задачу мониторинга технического состояния производственных объектов в информационном пространстве и обеспечивает устойчивое функционирование производственных объектов, обеспечивая предсказание и предупреждение наступления аварийных ситуаций.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гатилов, Михаил Алексеевич, 2010 год

1. Азгальдов Г.Г., Зорин В.А., Павлов А.П. Квалиметрия для инженеров-механиков. М.: МАДИ, 2006. - 220 с.

2. Азгальдов Г.Г., Береза Т.Н. Об учете категории качества при вычислении сравнительной эффективности объектов // Экономика и математические методы, 1996. Т. 32. - Вып. 3. - С. 77-94.

3. Абрамов В.Е. Автоматическое рубрицирование и реферирование текстовой информации (в том числе и на иностранных языках): Дисс. канд. техн. наук. М.: НИЦИ при МИД России, 2008. - 163 с.

4. Абрамов В.Е. Морфологический анализатор для задач автоматической обработки текстовой информации // Вестник ВГТУ, 2007. -Т. 3. № 12.-С. 51-57.

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

6. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы. М.: Финансы и статистика, 1999. - 248 с.

7. Алиев P.A., Либерзон М.И. Методы и алгоритмы координации в промышленных системах управления. М.: Радио и связь, 1987. - 208 с.

8. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов: Пер. с англ. -М.: Мир, 1976.-755 с.

9. Афанасьев В.Г., Зеленцов В.А., Миронов А.Н. Методы анализа надёжности и критичности отказов сложных систем. М.: МО РФ, 1992. -99 с.

10. Барановский Н.Т., Васькин Ф.И. Автоматизированная обработка экономической информации. -М. «Финансы и статистика», 1991. -301 с.

11. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. М.: ИНФРА-М, 1999: - 260 с.

12. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. -М.: Наука, 1987.-600 с.

13. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учебное пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. -304 с.

14. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1976.-С. 172-215.

15. Бердникова Т.Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2001. - 215 с.

16. Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Экспертные оценки. М.: Наука, 1973. -297 с.

17. Бобровников Г.Н., Клебанов А.И. Прогнозирование в управлении техническим уровнем и качеством продукции. М.: Издательство стандартов, 1984. - 232 с.

18. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление: Пер. с англ. М.: Мир, 1972. - 511 с.

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

20. Брахман Т.Р. Многокритериальное^ и выбор альтернативы в технике. М.: Радио и связь, 1984. - 288 с.

21. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений. М.: Инфра-М, 1996. — 567 с.

22. Бусленко В. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. -299 с.

23. Бурый A.C., Сухов A.B. Оптимальное управление сложным техническим комплексом в информационном пространстве // Автоматика и телемеханика, 2003. № 8. - С. 145-162.

24. Варайский Ф.С. Информатика. Новый систематизированный толковый словарь-справочник. — М.: Либерия, 2001. 536 с.

25. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем: Практикум: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2000. - 179 с.

26. Галеев Э.М., Тихомиров В.М. Краткий курс теории экстремальных задач. -М.: Изд-во Моск. ун-та, 1989.

27. Гамберг А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование. -М.: Финансы и статистика, 1990. 383 с.

28. Гарди Буч. Объектно-ориентированный анализ и проектирование (с примерами приложений на С++). Второе издание. Rational Санта-Клара, Калифорния. Перевод с английского под редакцией И. Романовского и Ф. Андреева. - М., 2005.

29. Гарди Буч, Джеймс Рамбо, Ивар Якобсон. Язык UML. Руководство пользователя. (The Unified Modeling Language: Users Guide). M.: Издательство: ДМК пресс, 2007. - 496 с.

30. Гатилов М.А. Анализ опасности и риска эксплуатации газотранспортных систем // Компрессорная техника и пневматика, 2006. -№7.

31. Гатилов М.А., Соколов Ф.П. Предварительный анализ опасности и оценка надёжности компрессорной установки // Компрессорная техника и пневматика, 2008. № 5.

32. Глушков В. Основы безбумажной информатики. М.: Наука, 1987.

33. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, практика и методология. М.: Финпресс, 1998. - 414 с.

34. Горский В.Г., Моткин Г.А., Петрунин В.А. и др. Научно-методические аспекты анализа аварийного риска. М.: Экономика и информатика, 2002.

35. Гребенников П.И., Леусский А.И., Тарасевич JI.C. Микроэкономика: Учебник. Изд. 2-е, перераб. и доп. / Под общ. ред. JT. С. Тарасевича. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1998.-447 с.

36. Грешилов A.A., Стакун В.А., Стакун A.A. Математические методы построения прогнозов. М.: Радио и связь, 1997. - 220 с.

37. Дикарев В.Е. Модели надежности и эффективности систем. К.: Наукова думка, 1989. - 124 с.

38. Дитрих Я. Проектирование и конструирование. Системный подход. -М.: Мир, 1981.-454 с.

39. Дородницын A.A. Информатика: предмет и задачи // Природа, 1985. — № 2. С. 26-29.

40. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986. - 295с.

41. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе / Под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 2000. - 437 с.

42. Жожикашвили В.А., Вишневский В.Л. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1989. - 192 с.

43. Жук П.И. Определение структурных параметров сложных систем // Кибернетика, 1987.-№3.-С. 114-119.

44. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1976. - 166 с.

45. Зайченко Ю.П., Гонта Ю.В. Структурная оптимизация сетей ЭВМ. -К.: Техника, 1997.- 168 с.

46. Зеленцов В.А., Гагин A.A. Надежность, живучесть и техническое обслуживание сетей связи. М.: МО СССР, 1991. - 169 с.

47. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. — М.: Статистика, 1980.-438 с.

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

49. Ивченко Б.П., Мартыщенко JI.A., Монастырский M.JI. Теоретические основы информационно-статистического анализа сложных систем. СПб.: Лань, 1997.-320 с.

50. Калинин В.Н., Резников Б.А. Теория систем и управления. Структурно-математический подход. Л., 1978. - 125 с.

51. Калинин В.Н., Резников Б.А., Варакин Е.И. Теория систем и оптимального управления. Структурно-математический подход. Части 1 и 2. -Л., 1979, 1987.- 137, 123 с.

52. Кастеллани К. Автоматизация решения задач управления. М.: Мир, 1982.-472 с.

53. Касти Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. -М.: Мир, 1982.

54. Кини Р., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения: Пер. с англ. / Под ред. И.Ф. Шахнова. М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.

55. Клещев А.С., Черняховская М.Ю. Системы представления проблемно-ориентированных знаний // Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1982. № 5. - С. 43-63.

56. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей. М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000. - 245 с.

57. Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов. М.: Наука, 1987.-303 с.

58. Королюк B.C. Стохастические модели систем. Киев: Наукова думка, 1989.-208 с.

59. Королюк B.C., Свищук A.B. Предельные теоремы для полумарковских эволюций в схеме асимптотического фазового укрупнения. -Киев: АН УССР. Институт математики, 1984. 15 с.

60. Кофман А. Введение в теорию нечётких множеств: Пер. с франц. -М.: Радио и связь, 1982. 432 с.

61. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967. -408 с.

62. Кучин Б.Л., Якушева Е.В. Управление развитием экономических систем: технический прогресс, устойчивость. М.: Экономика, 1990. - 160 с.

63. Ландэ Д.В., Литвин А.Б. Феномены современных информационных потоков // Сети и бизнес, 2001. -№ 1. С. 14-21.

64. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. -М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

65. Литвинцева H.A. Психологические тесты для деловых людей. М.: Интел-Синтез, 1996. - 317 с.

66. Ловцов Д.А. Информационная теория эргасистем: Тезаурус. 2-е изд., испр. и доп. - М.: Наука, 2005. - 248 с.

67. Логинов В.П., Устинов НД. Приближённые алгоритмы нелинейной фильтрации // Зарубежная радиоэлектроника, 1975. № 3. - С. 3-28.

68. Методы и алгоритмы автоматизированного проектирования сложных систем управления / В.Л. Волкович, А.Ф. Волошин, Т.М. Горлова и др. К.: Наукова думка, 1984. - 216 с.

69. Миронов А.Н. Теоретические основы и методы многомодельного прогнозирования долговечности сложных военно-технических систем космического назначения: Дисс. докт. техн. наук. СПб.: ВИКУ, 2001. - 452 с.

70. Михок Г., Урсяну В. Выборочный метод и статистическое оценивание/ Пер. с рум. В.М. Остиану; под ред. В.Ф. Матвеева. М.: Финансы и статистика, 1982. - 245 с.

71. Михалевич B.C., Волкович В.JI. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. - 286 с.

72. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975. - 528с.

73. Мюррей У., Паппас К. Создание переносимых приложений для Windows. СПб.: BHV Санкт-Петербург, 1997. - 816 с.

74. Одрин В.М. Метод морфологического анализа технических систем. -М.: ВНИИПИ, 1988.-310 с.

75. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. -М.: Наука, 1981. 208 с.

76. ПБ 08-624-03 Правила безопасности в нефтяной и газовой промышленности (утв. постановлением Госгортехнадзора РФ от 5 июня 2003 г. № 56).

77. Платонов П.Н., Рыбаков Г.В., Крылов Е.П., Тульчинский Ю.В. Технико-экономическое обоснование создание создания новой продукции // Стандарты и качество, 1986. № 8. - С. 14-15.

78. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. - 232 с.

79. Политаенко A.B. Метод определения числа и мест размещения узлов коммутации вычислительной сети. 5-я Всесоюзная школа-семинар по вычислительным сетям. - Ч. 1. - Москва-Владивосток: НСК АН СССР, 1980. -С. 105-108.

80. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981.-253 с.

81. Резников Б.А. Анализ и оптимизация сложных систем. Планирование и управление в АСУ. Л.: ВИККИ, 1981. - 148 с.

82. Резников Б.А. Методы и алгоритмы оптимизации на дискретных моделях сложных систем. Л.: ВИККИ, 1983. - 250 с.

83. Резников Б.А. Системный анализ и методы системотехники: Часть 1. Методология системных исследований. Моделирование сложных систем. -М.: МО СССР, 1990. 522 с.

84. Резников Б.А. Теория систем и оптимального управления. Принятие решений в условиях неопределенности и адаптация. Часть 3. Л.: МО СССР, 1988. - 196 с.

85. Рубальский Г.Б. Модель обслуживания удаленных объектов // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1980. № 1. - С. 86-92.

86. Рябинин И.А., Черкесов Г.Н. Логико-вероятностные методы исследования надёжности структурно-сложных систем. М.: Радио и связь, 1981.-264 с.

87. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.:Радио и связь, 1991. - 224 с.

88. Савицкая Г.В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности. М.: ИНФРА-М, 2001. - 288 с.

89. Савчук В.П. Байесовские методы статистического оценивания: Надёжность технических объектов. М.: Наука, 1989. - 328 с.

90. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и её применение в связи и управлении. М.: Связь, 1976. - 496 с.

91. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Красовского. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1982. - 712 с.

92. Справочник по теории вероятностей и математической статистике /

93. B.C. Королюк, Н.И. Портенко и др. М.: Наука, 1985. - 640 с.

94. Стратонович P.JI. Избранные вопросы теории флюктуаций в радиотехнике. -М.: Советское радио, 1961. 558 с.

95. Стратонович P.JI. Теория информации. М.: Советское радио, 1975. -424 с.

96. Сухов A.B. Динамика информационных потоков в системе управления сложным техническим комплексом // Теория и системы управления, 2000. № 4. - С. 111-120.

97. Сухов A.B. Методы и технологии выработки управленческих решений. М.: ВА РВСН им. Петра Великого, 2003. - 283 с.

98. Сухов A.B. Программно-математическое обеспечение информационного анализа случайных величин и процессов. — М.: ВА им. Дзержинского, 1992. — 132 с.

99. Сухов A.B., Гатилов М.А., Зайцев М.А. Оптимальное управление техническим состоянием производственных объектов в информационном пространстве с использованием энтропии покрытия // Компрессорная техника и пневматика, 2010. № 4.

100. Теория информации и её приложения (сборник переводов под ред. А. А. Харкевича) / JT. Заде, Р. Хартли, К. Шеннон и др. М.: Физматгиз, 1959. - 328 с.

101. Теория управления. Терминология. Вып. 107. М.: Наука, 1988. -56 с.

102. Теория прогнозирования и принятия решений / Под ред.

103. C.А. Саркисяна. М.: Высшая школа, 1977. - 384 с.

104. Тихонов В.И. Нелинейное преобразование случайных процессов. -М.: Радио и связь, 1986. 296 с.

105. Тихонов В.И. Оптимальный приём сигналов. М.: Радио и связь, 1983.-320 с.

106. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Советское радио, 1966.-678 с.

107. Тихонов В.И., Кульман Н.К. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный приём сигналов. М.: Советское радио, 1975. - 704 с.

108. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. М.: Советское радио, 1977.-408 с.

109. Тихонов В.И., Харисов В.Н., Смирнов В.А. Оптимальная фильтрация дискретно-непрерывных процессов // Радиотехника и электроника, 1978. № 7.

110. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998.-347 с.

111. Трахтенгерц Э.А. Программное обеспечение автоматизированных систем управления. -М.: Статистика, 1997.

112. Урсул А.Д. Проблема информации в современной науке. Философские очерки. М.: Наука, 1975. - 283 с.

113. Федюкин В.К. Квалиметрия. Измерение качества промышленной продукции: Учебное пособие. М.: КноРус, 2009. - 320 с.

114. Фельдбаум A.A. Проблемы самоприспосабливающихся (адаптивных) систем // Измерения, контроль, автоматизация, 1989. № 3(71). -С. 35-40.

115. Фельдбаум A.A. Самонастраивающиеся автоматические системы. -М.: Наука, 1965.

116. Филин Б.П. Методы анализа структурной надежности сетей связи. -М.: Радио и связь, 1988. 322 с.

117. Харкевич A.A. О ценности информации // Проблемы кибернетики. Вып. 4.-М.: Наука, 1960.

118. Хартли P.B.JI. Передача информации // Теория информации и её приложения.-М.: Физматгиз, 1959.

119. Цвиркун А.Д., Акинфиев B.K. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем. Синтез и планирование развития. М.: Наука, 1993.- 160 с.

120. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении. -М.: Наука, 1991.- 166 с.

121. Черныш Е.А. и др. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие. М.: ПРИОР, 1999. - 176 с.

122. Чечкин A.B. Математическая информатика. М.: Наука, 1991. -416 с.

123. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. — М.: Статистика, 1977. 200 с.

124. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Иностранная литература, 1963. - 830 с.

125. Шилейко A.B., Кочнев В.Ф., Химушин Ф.Ф. Введение в информационную теорию систем. -М.: Радио и связь, 1985. 280 с.

126. Шилов Г.Е. Математический анализ (функции одного переменного). Ч. 1-2.-М.: Наука, 1969.-528 с.

127. Шрейдер Ю.А. Об одной модели семантической теории информации // Проблемы кибернетики. Вып. 13. 1965. С. 233-240.

128. Экенроде Р.Т. Взвешенные многомерные критерии // Статистическое измерение качественных характеристик. М.: Статистика, 1972. - С. 35-46.

129. Энциклопедия информациологии / Под ред. A.M. Прохорова. М.: Информациология, 2000. - 467 с.

130. Эффективность технических систем // Под ред. В.Ф. Уткина, Ю.В. Крючкова. М.: Машиностроение, 1988. - 589 с.

131. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: Советское радио, 1974. - 273 с.

132. Ярлыков М.С. Применение марковской теории нелинейной фильтрации в связи и управлении. М.: Советское радио, 1980. - 358 с.

133. Bard Y. Nonlinear Parameter Estimation. Academic Press, New York, London, 1974.

134. Bayes T. An essay towards solving a problem in the doctrine of changes (with a bibliographical note by G. A. Barnard) // Biometrica. 1958. V. 45. № 2. P. 293-315.

135. Cornfield T. The Bayesian outlook and its application // Review Int. Stat. Inst. 1967. V. 35. № 1. P. 5 17.

136. Harris B. A survey of statistical methods in systems reliability using Bernoulli sampling of components // Proc. Conf. Theory and appl. of Reliab. Emphasis Bayesian and Nonparametr. Meth. New York, 1976. P. 86 98.

137. Higgins J. J., Tsokos C. P. A study of the effect of the loss function on Bayes estimation of failure intensity, MTBF, and reliability // Appl. Math. Comput. 1980. V. 6. P. 145 166.

138. Jazwinski A. H. Stochastic Processes and Filtering Theory. Academic Press. New York, 1970.

139. Mulbauer W/ КУ Pipeline Risk Management Manual" A Systematic Approach to Loss Prevention and Risk Assessment. Houston, Texas: Gulf Publishing Company, 1992.

140. The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., 1987. V. 75. № 8 (Труды института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике, США. Хаотические системы.) М: Мир. 1987. Т. 75. № 8.