Поддержка принятия решений при диагностике подвижных компонентов технических систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Вовченко, Александр Иванович

• Вовченко, Александр Иванович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Вовченко, Александр Иванович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ СОСТОЯНИЙ ПОДВИЖНЫХ

КОМПОНЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

1Л. Проблематика исследований технических систем.

1.2. Применение моделей и методов системного анализа при решении задач диагностики.

1.3. Обоснование целей и задач исследования.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОДВИЖНЫХ КОМПОНЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

2.1 Информационное описание подвижных компонентов ТС

2.2 Преобразование характеристик подвижных компонентов технических систем к дискретным оценкам на основе экспертного оценивания.

2.3 Применение экспертных оценок для преобразования характеристик подвижных компонентов технических систем

2.4 Выбор классов диагностики на основе карты ремонтного обслуживания.

2.5 Основные.результаты и выводы.

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ПОДВИЖНЫХ КОМПОНЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

3.1 Классификация состояний подвижных компонентов технических систем.

3.2 Методы распознавания образов при диагностике состояний подвижных компонентов технических систем.

3.3 Процедура принятия решений на основе биоинспирированных методов классификации и распознавания образов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Поддержка принятия решений при диагностике подвижных компонентов технических систем»

Повышение требований к эффективности, надёжности и безопасности эксплуатации сложных технических систем (промышленных, транспортных, энергетических и др.) делает необходимым проведение исследований на всех этапах жизненного цикла этих систем. Одним из необходимых условий успешного управления техническими системами является их диагностика, то есть классификация состояний системы с целыо принятия решения по режиму её дальнейшей эксплуатации или виду ремонта.

Оценку состояния механических технических систем принято производить с выделением их подвижных и неподвижных компонентов. Особая роль подвижных компонентов при анализе технических систем связана с тем, что именно эти детали механизмов, как правило, в наибольшей степени подвержены возникновению дефектов и неисправностей, что определяет актуальность темы исследования.

Анализируя научные исследования, посвященные диагностике технических систем, можно выделить три основных направления. В рамках первого направления, представленного работами Башта Т.М., Биргера И.А., Птичкова С.Н., Сухорукова В.В., Клюева В.В., Патона Б.Е., Фролова К.В. и др., основное внимание уделяется техническим вопросам измерения эксплуатационных параметров и определения допустимых интервалов их значений. Второе направление базируется на математическом моделировании процесса эксплуатации и тестовых испытаний компонентов технических систем (например, работы Баничука Н.В., Дергунова Н.П., Кравчука A.C., Ломазова В.А., Москвичева В.В., Немировского Ю.В. и др.). В настоящее время наиболее широкое распространение получило направление диагностики компонентов технических систем, основанное на применение подходов и методов системного анализа и теории принятии решений, представленное в работах таких российских и зарубежных ученых, как Горелик В.Ю., Журавлев Ю.И., Ларичев О.И., Ногин В.Д., Орлов А.И., Подиновский В.В., Саати Т. и др.

В рамках классификационного подхода при принятии решений в пространстве альтернатив большой размерности перспективным является применение биоинспирированных методов, в том числе методов иммунной сети (МИС), построенных на принципах функционирования биологической иммунной системы. Вычисление детекторов классов с помощью МИС позволяет учесть специфику для каждого из них (распределение значений в пространстве) и, тем самым, отнести испытуемый объект к тому или иному классу с более высокой точностью. Желательным решением задачи является небольшое число возможных вариантов, упорядоченных по степени соответствия, а окончательный выбор из них осуществляет лицо, принимающее решение (ЛПР).

Объектом исследования диссертационной работы являются модели и методы диагностики подвижных компонентов технических систем.

В качестве предмета исследования рассматриваются подвижные компоненты технических систем.

Цель и задачи исследования. Целыо настоящей работы является совершенствование процедуры принятия решений по выбору схемы ремонта на основе оценки состояний подвижных компонентов технических систем за счет применения биоинспирированных подходов.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решались следующие основные задачи:

- анализ проблематики диагностики механических технических систем;

- разработка и исследование информационных моделей подвижных компонентов для анализа состояния систем;

- разработка процедуры принятия решений по выбору схемы ремонтного обслуживания подвижных компонентов технических систем;

- проектирование и программная реализация автоматизированной системы оценки состояний и поддержки принятия решений по выбору режима эксплуатации подвижных компонентов технических систем.

Методы и средства исследований. При проведении диссертационного исследования использовались методы системного анализа, теории принятия решений, дискретной математики, теории искусственного интеллекта, а так же инструментальные средства экспертных технологий, методы проектирования и программирования информационных систем.

Обоснованность и достоверность полученных результатов обусловлена корректностью математических выкладок, согласованностью основных теоретических решений с их практической реализацией, а также результатами вычислительных экспериментов по тестированию созданных алгоритмов, которые подтверждают непротиворечивость основных теоретических результатов и выводов.

Научную новизну работы составляют:

1) информационное модельное описание подвижных компонентов сложных технических механических систем, отличающееся от существующих моделей учётом влияния неподвижных компонентов, а также стохастическим и нечётким описанием отдельных атрибутов;

2) принцип дискретного описания состояния систем на основе сочетания классификационного и экспертного подходов, отличающийся унификацией представления детерминированных, стохастических и нечётких атрибутов;

3) процедура разработки решающего правила при выборе схемы ремонтного обслуживания на основе взвешенного метрического расстояния между состояниями подвижных компонентов технических систем;

4) процедура принятия решений по выбору схемы ремонта подвижных компонентов на основе разработанной модификации метода клонального отбора и генетического алгоритма, позволяющая сократить пространство выбора.

Практическая значимость работы заключается в:

1) создании программного комплекса, предназначенного для решения задач диагностики технических систем методами теории иммунных систем;

2) внедрении разработанной автоматизированной системы исследования состояния подвижных компонентов технических систем на предприятии ОАО «Связьстрой-1» (г. Белгород), что позволило уменьшить частоту возникновения незапланированных ремонтов и добиться снижения затрат на проведение б ремонтных работ;

3) использование разработанных моделей и методов в учебном процессе в Белгородском университете кооперации, экономики и права и в Белгородской государственной сельскохозяйственной академии им. В.Я. Горина.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на VIII Международной научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (Воронеж, ВГУ, 2008), VI Международной научно-технической конференции «Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации» (Курск, КурскГТУ, 2008), I Международной научно-технической конференции «Компьютерные науки и технологии» (Белгород, БелГУ, 2009), XI Международной научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (Воронеж, ВГУ, 2011), Международной научной конференции «Perspektywiczne opracowania sq^ nauk^ i technikami» (Перемышль, Польша, 2011), III, IV, V Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» (Орел, ОрелГТУ, 2008, 2010, 2012).

Диссертационное исследование проводилось в соответствии с проектом «Информационно-вычислительные интеллектуальные системы управления роботизированными транспортными средствами для решения логистических задач промышленных и агропромышленных производств», выполняемым по Гранту РФФИ № «12-07-97526-рцентра».

По результатам исследований опубликовано 12 научных работ, в том числе 4 из них - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов кандидатских диссертаций, а так же получено Свидетельство об официальной государственной регистрации программы для ЭВМ.

Положения, выносимые на защиту:

1. Способ формирования дискретных информационных моделей подвижных компонентов технических систем, обладающих дискретными, стохастическими и нечеткими свойствами.

2. Процедура формирования решающего правила по выбору схемы ремонта подвижных компонентов технических систем.

3. Комплекс алгоритмов поддержки принятия решений по выбору схемы ремонта на основе кластеризации и распознавания образов.

4. Проектная и программная реализация автоматизированной системы исследований подвижных компонентов технических систем.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа изложена на 116 страницах основного текста, включающего 43 рисунка, 3 таблицы, список литературных источников из 119 наименований. В приложение вынесены тексты программ и графические материалы.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Вовченко, Александр Иванович

4.3 Основные результаты и выводы

В результате исследований, описанных в четвертой главе диссертационной работы, получены следующие основные результаты и выводы:

1. Предложенная процедура поддержки принятия решений применена для диагностики состояния железнодорожного подвижного состава. Рассмотренный пример показал работоспособность предложенного подхода для случаев, когда распределение классов является неоднородным.

2. Сравнение с традиционным методом классификации показала неэффективность предложенного подхода при небольшом числе классов (до 900), однако при их. большем количестве процедура поддержки принятия решений на основе биоинспирированных методов оказывается эффективней.

3. Преобразование разнотипных характеристик в дискретные значения позволяет увеличить число рассматриваемых атрибутов за счёт учёта стохастических и нечётких показателей эксплуатации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате ' выполнения диссертационной работы получены следующие основные результаты и выводы:

1. На основе проведенного анализа основных принципов исследования состояния подвижных компонентов технических систем при принятии решения о возможности дальнейшего использования или необходимости ремонтных работ:

- обоснована целесообразность применения классификационного подхода принятия решений на основе биоинспирированных моделей и методов;

- предложена схема диагностических исследований подвижных компонентов технических систем;

- сформулированы основные требования к автоматизированным информационным системам исследования состояния подвижных компонентов.

2. Предложены информационные модели подвижных компонентов технических систем, предназначенные для их оценки с учетом факторов воздействия внешней среды и условий эксплуатации.

3. Разработана процедура кластеризации состояний подвижных компонентов технических систем на основе взвешенных метрических расстояний между состояниями.

4. Разработана процедура принятия решений по выбору схемы эксплуатации и ремонта подвижных компонентов на основе биоинспирированных подходов.

5. Разработана структура и схема функционирования автоматизированной системы исследования подвижных компонент, в основе которых лежат предложенные в работе модели и алгоритмы. Программно реализован исследовательский прототип системы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Вовченко, Александр Иванович, 2012 год

1. Andrew Y. Ng and Michael I. Jordan. On discriminative vs. generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive bayes, 2002.

2. Aragon V.S., Escuivel S.C., Coello C.A. Solving Constrained Optimization using a T-Cell Artificial Immune System, 2008.

3. Farmer, J.D. The Immune System, Adaptation and Machine Learning / J.D. Farmer, N. Packard, A. Perelson // Physica D. 1986. - Vol. 2. - P. 187204.

4. Forrest S., How the Immune System Generates Diversity: Pathogen Space Coverage with Random and Evolved Antibody Libraries / M. Oprea, S.Forrest. -1999

5. Forrest S., Immunity by Design: An Artificial Immune System / S. Hofmeyr, S. Forrest. // Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO). Morgan-Kaufmann, San Francisco, CA, 1999. - pp. 1289-1296.

6. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artifficial systems. University of Michigan Press, Ann Arbor, MI, 1975.

7. Kelsey J., Timmis J. Immune Inspired Somatic Contiguous Hypermutation for Function Optimisation, 2003. Available at: http://cs.york.ac.uk/rts/docs/GECCO2003/papers/2723/27230207.pdf

8. Koza J.R. Genetic Programming II : Automatic Discovery of Reusable Programs (Complex Adaptive Systems). MIT Press, 1994.

9. Thomas A., M.D. Bruce Designing Quality Databases With IdeflX Information Models , 1992 , 584 p., ISBN: 978-0-932633-18-7

10. Yildiz A.R. A novel hybrid immune algorithm for global optimization in design and manufacturing. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2009, vol. 25, pp. 261-270.

11. Yiming Yang and Christopher G. Chute. An example-based mapping method for text categorization and retrieval. ACM Trans. Inf. Syst., 12(3):252-277, July 1994.

12. Айзерман, M.A. Выбор вариантов: основы теории Текст. / М.А. Айзерман, Ф.Т. Алескеров . -М.: Наука, 1990. -231 с.

13. Антонов A.B. Системный анализ. — М.: Высшая школа, 2004. — 454 с.

14. Асанов А.З. Введение в математическое моделирование динамических систем Казань: изд. Казанского гос. университета. 2007. 205 с.

15. Барзилович Е.Ю., Каштанов В.А. Организация обслуживания при ограниченной информации о надежности системы. М.: Советское радио, 1975.

16. Барлоу Р. Э., Прошан Ф. Статистическая теория надежности и испытания на безотказность / Пер. с англ. Ушакова И. А. М.: Наука, 1984 327 с.6.

17. Барлоу Р., Прошан Ф. Математическая теория надежности: Пер. с англ. / Под ред. Б. В. Гнеденко. -М.: Сов. радио, 1969.-488 с.

18. Беляев Ю. К., Надежность технических систем: Справочник: Ю. К. Беляев, В. А. Богатырев, В. В. Болотин и др. / Под ред. И. А. Ушакова. -М.: Радио и связь, 1985.-608 с.

19. Беляев Ю.К., Вопросы теории надежности / Е. Ю. Бартилович, Ю. К. Беляев, В. А. Каштанов и др./ Под ред. Б. В. Гнеденко. М.: Радио и связь, 1983.

20. Билан И.Е. Исследование причин износа и долговечности конвейерных лент на железнорудных горнообогатительных комбинатах и рудниках// Вопросы рудного транспорта. Киев: Наукова думка, 1974. Вып. 13. С.152- 177.

21. Бусленко Н. П., Калашников В. В., Коваленко И. Н., Лекции по теории сложных систем. М.: Сов. Радио, 1973. - 440 с.

22. 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.

23. Вовченко, А.И. Автоматизация оценки и прогнозирования технического состояния железнодорожных колесных пар Текст. / А.И. Вовченко, В.А. Ломазов// Информационные системы и технологии. -2010.- №4.-С. 95-100.

24. Вовченко, А.И. Моделирование и анализ транспортных систем на основе эволюционных методов Текст. / А.И. Вовченко, В.А. Ломазов //История. Политология. Экономика. Информатика. Научные ведомости БелГУ. 2011. - №7 (102), вып. 18/1. - С. 118-122.

25. Вовченко, А.И. Разработка автоматизированной системы научных исследований железнодорожного подвижного состава. Текст. / А.И. Вовченко // Вестник УМО. Экономика, Статистика и Информатика. -2011. №5. - С. 147-151.

26. Волкова, В.Н. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник Текст. / В. Н. Волкова, В. Н. Козлов .- М.: Высш.шк., 2004 -616 с.

27. Вопросы теории надежности технических систем /Кондратенков В. А., Котельников Г. Н., Мамченков В. JL, Отрохов В. П. Смоленск: Русич, 1998-221 с.

28. Вудс Д., О'Брайен Дж., Хейнс JI. Роль человеческих факторов в управлении атомными энергетическими установками // Человеческий фактор. М.: Мир,1991. Т. 4. С. 406-487.

29. Габдулхаков Р. Т. Анализ надежности технических средств сложных систем управлейия на этапе проектирования: Автореферат дис. на соискание учен. степ. канд. техн. наук. Уфа.:(ЛТА), 1984.

30. Гадасин В. А., Ушаков И. А. Надежность сложных информационно управляющих систем. М.: Сов. радио, 1975 - 193 с.

31. Гнеденко Б. В., Беляев Ю. К., Соловьев А. Д. Математические методы в теории надежности. М.: Наука, 1965. - 524 с.

32. Гнеденко Б. В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1966. - 432 с.

33. Голинкевич Т. А. Прикладная теория надежности. Учебник для вузов, -М.: Высш. школа, 1985, 168с,

34. Горбань А. Н. Обучение нейронных сетей. М. : ПараГраф, 1990.

35. Горелик АЛ. Методы распознавания: Учебное пособие для вузов/A.JI. Горелик, В.А. Скрипкин.-4-e изд., испр.-М.:Высш. шк.

36. Горелик В.А. Критерии оценки и оптимальности риска в сложных организационных системах. / Горелик В.А., Золотова Т.В. // М.: ВЦ РАН, 2009. 162с.

37. Горелик В.А., О взаимодействии игроков иерархической системы в условиях неопределенности и подход к решению методом штрафных функций. / Горелик В.А., Родюков A.B., Тараканов А.Ф. // Системы управления и информационные технологии. 2008, №4.

38. ГОСТ 12.1.012-90. Вибрационная безопасность. Общие требования. М.: Изд-во стандартов, 1996. 28 с.

39. ГОСТ 25478-91. Автотранспортные средства. Требования к техническому состоянию по условиям безопасности движения. Методы проверки. М.: Изд-во стандартов, 1992. 36с.

40. ГОСТ Р 51709. 2001. Автотранспортные средства. Требования безопасности к техническому состоянию и методы проверки. Введ. 01-07-88. -М.: ГОСТ СТАНДАРТ РОССИИ, 2001. - 27 с.

41. Государственный стандарт Российской Федерации №20911-89 «Техническая диагностика. Термины и определения.»

42. Государственный стандарт Российской Федерации №21624-81 «Система технического обслуживания и ремонта автомобильной техники. Требования к эксплуатационной технологичности и ремонтопригодности изделий»

43. Деменков Э.А. Повышение эффективности работы узлов трения с низкомодульными твердосмазочными покрытиями, автореф. ТПИ, Тверь, 1994.

44. Дергунов Н.П.Схема процесса старения (модель параметрического отказа). Международная конференция "Разрушение и мониторинг свойств металлов". / Дергунов Н.П., Габигер В.В., Севостьянов А.Д., Чернышев Е.И. // Екатеринбург.: ИМАШ УрО РАН. Май 2001 г.

45. Дж. Рамбо, М. Блаха Object-Oriented Modeling and Design with UML -Питер, 2007, 544 с.

46. Дружинин Г. В. Надежность производственных автоматизированных систем. М.: Энергоатомиздат, 1986. - 480 с.

47. Еремеев А. В. Генетические алгоритмы и оптимизация. Учебноепособие Омск: Изд-во Ом. Гос. Ун-та, 2008 - 48 с. ISBN 978-5-77790929-9

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

49. Журавлев Ю.И. Распознавание образов и распознавание изображений, Распознавание, классификация, прогноз. / Журавлев Ю.И., Гуревич И.Б. // 1989. — Т. 2. — С. 5-73. (совм. с И. Б. Гуревичем)

50. Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения, / Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. // М.: Фазис, 2006. ISBN 5-7036-0108-8.

51. Зарубин, В. С. Математическое "моделирование в технике Текст. / В.С.Зарубин, А. П. Крищенко.- М: МГТУ им. Н.Э. Баумана.- 2003,496 с.

52. Ивахненко А.Г. Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. Киев: Техника, 1971

53. Искусственные иммунные системы и их применение / под ред. Д. Дасгупты. М. : ФИЗМАТЛИТ, 2006 - 344 с.

54. К.В. Воронцов. Машинное обучение. // Курс лекций, 2011 URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6<Woron-ML-l.pdf (дата обращения: 12.04.2012)

55. К.ЮАнистратов, С.Н.Горьков, Опыт работы ООО «КА технокомплект» по сервисному обслуживанию карьерной техники, М,, «Горная Промышленность», №3/2006, с. 15-17

56. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Калан. М. : Вильяме, 2001.-288 с.

57. Карташев В.А. Система систем. Очерки общей теории и методологии. — М.: Прогресс-академия, 1995. — 416 с.

58. Карьерный автотранспорт. Авт.: Мариев П. Д., Кулешов А. А., Егоров А. Н., Зырянов И.В., СПб, «Наука», 2004 г.

59. Каширина И. Л. Нейросетевые технологии. Текст. / Каширина И.Л. // Учебное пособие. Воронеж ВГУ, 2008. - 72 с.

60. 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 с.;Вып.2-335 с.

61. Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. — М.: ДМК Пресс; Компания АйТи, 2003, 288 с., ISBN: 594074-200-9

62. Кокс Д. Р., Смит В. Л. Теория восстановления. М.: Сов. радио, 1967. -300 с.

63. Кравчук А. С. Вариационный метод в контактных задачах. Состояние проблемы, направления развития Текст. / А. С. Кравчук // Прикладная математика и механика (ПММ). 2009. - Т. 73, вып. 3. - С. 492-502. -Библиогр.: с. 500-502 (54 назв.). - ISSN 0032-8235

64. Кравчук, А. С. Численное моделирование деформаций и разрушения на наноуровне Текст. / А. С. Кравчук, С. В. Карлышков // Вестник Самарского государственного университета. 2007. - N 4. - С. 209-224. - Библиогр.: с. 222-224 . - ISSN 1810-5378

65. 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.

66. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник Текст. / О. И. Ларичев М.:1. Логос, 2003.

67. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник Текст. / О. И. Ларичев М.: Логос, 2003.

68. Ларичев, О. И. Теория и методы принятий решений Текст. / О. И. Ларичев. М.: Логос, 2006. - 392 с.

69. Ларичев, О. И. Теория и методы принятий решений Текст. / О. И. Ларичев. М.: Логос, 2006. - 392 с.

70. Машков Ю.К., Трение и модифицирование трибосистем, СПб, «Наука», 2000 г.

71. Минский М. Л. Персептроны / М. Л. Минский, С. Пейперт. М. : Мир, 1971.-360 с.

72. Надежность технических систем. Вып. 2. СПб, 1998. - 122 с

73. Немировский Ю. В. Математическое моделирование упругихмакрохарактеристик для 1-периодических сред. /Ю. В. Немировский, Г.Л. Горыиии // Известия Алтайского государственного университета. Сер. Математика и мсеханика. № 2. 2012. с.

74. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде Текст. /

75. B.Д. Ногин-М.: Физматлит, 2002.

76. Ногин В.Д. Принятие решений при многих критериях (учебно-методическое пособие). СПб: Изд-во Ютас, 2007. 104 с.

77. Орлов А.И., Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений : учебник. Гриф УМО. — М. : КноРус, 2011. — 568 с.

78. Орлов А.И., Теория принятия решений. Учебник для вузов.— М.: Экзамен, 2006. — 576 с.

79. Попов Е.В. Технический объект и предмет технических наук // Философские вопросы технического знания. М.: Наука, 1984. С. 22-39.

80. Ю2.Растригин Л.А. Статистические методы поиска. М.: Наука, 1968 ЮЗ.Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики / Ф. Розенблатт. - М. : Мир, 1965.-387 с.

81. Романовский И. В. Дискретный анализ 4-е изд. Текст. / И. В. Романовский. - СПб.: Невский Диалект; БХВ-Петербург, 2008. —1. C. 336.

82. Ю5.Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организациясистем. — М.: Радио и связь, 1991. — 224 с. Юб.Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. Текст. / Т. Саати. -М.: Радио и связь, 1989. -316 с.

83. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. Текст. / Т. Саати. М.: Радио и связь, 1989. - 316.

84. Саати, Т., Керне, К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. Текст. / Т. Саати, К. Керне. М.: Радио и связь, 1991.-224с.

85. Самарский A.A., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры 2-е изд., испр. М.: Физматлит, 2002. -320 с.

86. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: Учебное пособие для вузов / Под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. — М.: Высш. шк., 2004. — 616 с.

87. Системный анализ: краткий курс лекций / Под ред. В.П. Прохорова. — М.: КомКнига, 2006. — 216 с.

88. Системный подход в современной науке (к 100-летию Людвига фон Берталанфи). — М.: Прогресс-Традиция, 2004. — 560 с.

89. Соловьев А. Д. Основы математической теории надежности / Материалы лекции, прочт. в Политехи, музее на сем. по надежности и про- граммным методам контроля качества продукции. М.: Знание, 1975.

90. Тарасик В.П. Математическое моделирование технических систем. Учебник для вузов Изд.: Мн.: Дизайн-ПРО; Год: 2004; Стр: 640

91. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. — М.: Мысль, 1978. —272 с.

92. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника : теория и практика / Ф. Уоссермен. М. : Мир, 1992. - 380 с.

93. Фогель JL, Оуэне А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. М.: Мир, 1969.

94. И8.Чабб Д.П., Лофери К.Р.(мл.), Притскер А.А.Б. Имитационное моделирование систем человек-машина // Человеческий фактор. М.: Мир, 1991. Т. 3. С. 368-423.

95. Чикуров Н.Г. Моделирование технических систем Текст. / Чикуров Н.Г. // Учебное пособие. Уфа УГАТУ, 2009. - 357 с.