Разработка метода прогнозирования надежности накопителей информации в системах управления предприятиями тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Насыров, Ильдар Искандарович

• Насыров, Ильдар Искандарович
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Насыров, Ильдар Искандарович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПРИЧИНЫ ВЫХОДА ИЗ СТРОЯ НАКОПИТЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1 Выбор способа обслуживания оборудования систем управления предприятиями

1.2 Анализ неисправностей оборудования систем управления предприятиями

1.3 Определение наиболее критичных элементов оборудования систем управления

1.4 Анализ неисправностей и основных причин выхода из строя накопителей информации

1.5 Обоснование постановки цели и задач исследования

Выводы по 1 главе

ГЛАВА 2. МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ НАКОПИТЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ

2.1 Сравнение имеющихся реализованных методов прогнозирования надежности

2.2 Разработанный алгоритм прогнозирования надежности накопителей информации в системах управления

2.3 Критерий оценки надежности накопителей информации в системах управления

2.4 Методика формирования базы знаний экспертной системы для учета

нелинейности изменения параметров

Выводы по 2 главе

ГЛАВА 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ НАКОПИТЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ

3.1 Преимущество функционального моделирования с применением нейронных сетей

3.2 Результаты предсказания обученных нейронных сетей по скорости изменения параметра

3.3 Зависимость точности предсказания нейронной сети от времени наблюдения и количества рассматриваемых накопителей одной модели

3.4 Прогнозирование надежности накопителей информации с помощью

функционального моделирования

Выводы по 3 главе

ГЛАВА 4. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ НАКОПИТЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИИ

В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ КРУПНЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ

4.1 Применение показателя надежности для накопителей информации в системах управления крупными предприятиями

4.2 Целевая функция метода прогнозирования надежности

4.3 Разработка пользовательского интерфейса программы прогнозирования надежности накопителей информации

4.4 Перспективы развития метода прогнозирования надежности

накопителей информации

Выводы по 4 главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

А Результаты прогнозирования нейронных сетей различных типов

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка метода прогнозирования надежности накопителей информации в системах управления предприятиями»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования обусловлена наличием во всех системах управления крупными предприятиями большого количества автоматизированных рабочих мест (АРМ) с применением компьютерной техники. Чаще всего компьютеры подключены к общему домену соединением типа «звезда», т.е. иерархия между ними отсутствует. В процессе работы ежедневно выходят из строя элементы АРМ, что приводит к частичной или полной утрате их работоспособности, результатом чего являются простои.

Как показал анализ всех возникающих в АРМ неисправностей, большинство из них легко устранимы за счет замены отказавших элементов аналогичными рабочими. Единственными элементами, замена которых невозможна без существенных затрат времени на восстановление работоспособности, являются накопители информации, из-за необходимости восстановления данных.

Для сокращения этих затрат существует довольно много вариантов: от постоянного дублирования данных с каждого АРМ на сервер резервного копирования, до возможности восстановления в условиях лаборатории путем вскрытия накопителей и посекторного чтения с поверхности магнитных дисков при помощи специализированного оборудования. На данный момент не до конца решенной остается только проблема длительного простоя при восстановлении данных. Она связана не только непосредственно с восстановлением информации, но и с внезапностью выхода накопителей из строя, что сводит к минимуму эффект от наличия нужного количества резервного оборудования на складе.

Исходя из этого, актуальной является тема исследования по разработке метода прогнозирования надежности наиболее критичных элементов систем управления - накопителей информации, ориентированного на возможность своевременной замены компонент, у которых прогнозируемые значения параметров превышают критический уровень, на новые, в т.ч. самого современного типа. Применение такого метода для крупных предприятий позволит повысить эффективность функционирования систем управления, что будет иметь значение для развития

как самих предприятий, так и страны в целом.

Степень разработанности темы исследования.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых преимущественно в областях, касающихся создания и развития методов диагностирования, оценки и прогнозирования надежности технических элементов интеллектуальных систем управления: Ма-кушкина В.А., Зубова В.В., Чикурова Н.Г. - о проблемах диагностики современного оборудования, Андрейчикова A.B., Липаева В.В. - о классификации методов диагностирования, Колесова Ю.Б, Jacobsen H.A., Funabashi M. - об интеллектуальных системах, Ярушкиной Н.Г. - об экономической эффективности систем диагностирования, Жернакова C.B., Зайцевского И.В., Васильева В.И. - о российских исследованиях в области систем диагностирования, Богданова Д.В., Рутков-ской Д.П., Моисеева В.Б. - о комплексных алгоритмах диагностики, Березовского C.B., Alty J.L., Попова Э.В. - об особенностях создания систем диагностирования, Абрамова И.В., Турыгина Ю.В., Якимовича Б.А. - о надежности и современных методах организации технического обслуживания, а также ремонта технических систем и др.

Хотя задача диагностики и прогнозирования надежности технических средств систем управления имеет высокий приоритет для крупных промышленных предприятий и включена в программы корпоративного развития практически каждого из них, тем не менее, разрабатываемые новые варианты ее решения, особенно в области прогнозирования, требуют дальнейшего детального изучения и осмысления.

Целью исследования является повышение эффективности функционирования систем управления крупными предприятиями за счет разработки метода прогнозирования и оценки надежности наиболее критичных компонент - накопителей информации.

Эта цель соответствует п. 11 "Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки эффективности, качества и надежности сложных систем" паспорта научной специальности.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:

1) разработать алгоритм прогнозирования и оценки надежности накопителей информации в системах управления;

2) определить критерий оценки надежности накопителей информации по данным их эксплуатации в системах управления;

3) составить методику формирования базы знаний экспертной системы для оценки надежности накопителей информации в системах управления с возможностью планирования очередности их замены;

4) построить функциональную модель прогнозирования надежности накопителей информации как компонентов систем управления.

Объектом исследования выбраны накопители информации в организационно-технологических и распределенных системах управления предприятиями.

Предметом исследования является надежность накопителей информации в системах управления.

Гипотезой исследования является возможность повышения эффективности функционирования систем управления за счет использования нового метода прогнозирования и оценки надежности накопителей информации.

В процессе разработки элементов нового метода прогнозирования надежности накопителей информации получены следующие результаты, обладающие научной новизной:

1) разработан алгоритм прогнозирования и оценки надежности накопителей информации в системах управления, в отличие от имеющихся аналогов сочетающий экспертную систему и блок прогнозирования, позволяющий при замене накопителей сократить затраты времени на простои при восстановлении данных и обеспечить сохранность производственной и управленческой информации;

2) определен критерий оценки надежности накопителей информации в системах управления, полученный на основе систематизации распределения накопителей по значениям параметров от времени эксплуатации, дающий возможность определить количественные выражения порогов для классификации накопителей

от величины параметров по уровням опасности;

3) составлена методика формирования базы знаний экспертной системы, включающая правила определения нелинейности (ступенчатости) изменения параметров, позволяющая интерпретировать прогнозы надежности для ранжирования очередности ремонта и замены оборудования;

4) построена функциональная модель прогнозирования надежности накопителей информации в системах управления, особенностью которой является применение нейронной сети на основе метода группового учета аргументов (МГУА) для определения скорости изменения параметров при экстраполяции из конечной точки измерений, позволяющая точнее прогнозировать параметры оборудования от времени использования.

Практическая значимость работы включает:

1) обоснование эффективности использования прогнозирования и оценки надежности накопителей информации в системах управления на основе предлагаемого метода за счет снижения затрат на ремонт техники и восстановление данных;

2) применение результатов оценки надежности накопителей информации в системах управления для планирования закупок заменяемого оборудования, позволяющих улучшить соотношение качества и цены приобретаемых компонент;

3) определение необходимой доли резерва заменяемого оборудования для обеспечения бесперебойной работы предприятия;

4) выводы и рекомендации, которые могут быть использованы как на крупных производственных предприятиях, так и в других отраслях народного хозяйства страны, в т.ч. при подготовке кадров.

Методологической основой исследования явились: научное положение о необходимости комплексной алгоритмизации диагностирования и оценки надёжности компонент систем управления; методы и принципы построения алгоритмов прогнозирования работоспособности элементов информационных систем управления; труды, обосновывающие преимущества гибридных методов диагностирования для решения слабоформализуемых задач указанного типа; научные разра-

ботки по обеспечению эффективности работы систем управления с прогнозированием надежности технической составляющей на основе подобных методов; материалы конференций и семинаров.

Структура и логика исследования подчинены решению поставленных задач. В работе использовались методы логического, структурного и системного анализа с применением аппарата функционального моделирования, а также методы сопоставления полученных результатов прогнозных оценок с практическими данными.

Положения, выносимые на защиту, являющиеся элементами разработанного метода:

1) алгоритм прогнозирования и оценки надежности накопителей информации в системах управления;

2) критерий оценки надежности накопителей информации в системах управления;

3) методика формирования базы знаний экспертной системы;

4) функциональная модель прогнозирования надежности накопителей информации в системах управления.

Достоверность полученных результатов, выводов и рекомендаций подтверждается:

- построением работы, логикой изложения, детализацией и конкретизацией представления материала;

- применением современных методов обработки информации, методологии системного анализа, функционального моделирования, теории сложных систем, принципов декомпозиции;

- сопоставлением результатов исследования с процессами, происходящими при функционировании накопителей информации в системах управления предприятиями.

Вклад автора в проведенное исследование заключается в непосредственном участии соискателя в получении исходных данных, обработке и интерпретации экспериментальных данных, разработке нового метода прогнозирования,

включающего новый алгоритм, критерий, методику и функциональную модель, а также в подготовке основных публикаций по выполненной работе.

Апробация результатов работы.

Основные положения диссертации были доложены и обсуждены на 8 международных и российских конференциях, а также республиканском конкурсе научных работ: I, II, III и IV межрегиональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Камские чтения» (ИНЭКА, апрель 2009, 2010, 2011, 2012), международной научно-технической конференции «Образование и наука - производству» (ИНЭКА, март 2010), международной научно-технической конференции ассоциации автомобильных инженеров ААИ «Автомобиле- и тракторостроение в России: приоритеты развития и подготовка кадров» (МГТУ «МАМИ», ноябрь 2010), республиканском конкурсе научных работ студентов и аспирантов на соискание премии им. Н. И. Лобачевского (МОН РТ, апрель 2011), II международной научно-практической конференции «Инновации, качество и сервис в технике и технологиях» (ЮЗГУ, май 2011), И всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Измерения, контроль и диагностика - 2012» (ИжГТУ, май 2012).

Публикации.

По теме диссертации опубликованы 23 научные работы, в т.ч. 3 статьи в журналах по перечню ВАК, 10 статей в других изданиях, 1 монография, 9 тезисов докладов в материалах конференций и конкурсов.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Насыров, Ильдар Искандарович

Выводы, сделанные и приведенные в работе, рекомендуются к использованию как на крупных промышленных предприятиях, так и в других отраслях народного хозяйства страны, в т.ч. при подготовке кадров. Так, разработанный метод прогнозирования и оценки надежности накопителей информации используется при программной обработке данных о техническом состоянии накопителей информации в системе управления Инспекции федеральной налоговой службы России по Республике Татарстан. А тематика самой диссертационной работы использована при формировании перечня тем выпускных квалификационных работ студентов кафедры прикладной информатики и управления Набережночелнинского института (филиала) федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Казанский (Приволжский) федеральный университет».

По результатам проведенных исследований выделены четыре основных перспективных направления дальнейшего развития метода прогнозирования надежности накопителей информации в системах управления предприятиями: применение для твердотельных накопителей, для гибридных накопителей, для серверных накопителей, для других технических устройств, имеющих таблицы наподобие Э.М.А.К.Т.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Поставленная в работе задача по сокращению длительных простоев при восстановлении данных со сбойных накопителей информации, решена за счет разработки нового метода прогнозирования надежности накопителей, дающего возможность инженеру точно определить какой конкретный накопитель подлежит замене. Для предприятий, на которых предусмотрена система резервного копирования данных, метод позволяет заранее подготовить полную копию заменяемого накопителя, при этом простой сокращается со времени, требуемого на восстановление операционной системы, поиск резервной копии, восстановление данных из архива, копирование последних изменений со времени резервного копирования, до времени только технической замены оборудования. Для предприятий, где не проводится резервное копирование данных, метод позволяет создавать архивные копии только подлежащих замене накопителей, обеспечивая значительную экономию средств на серверах резервного копирования. Однако в этом случае возрастает нагрузка на заменяемый накопитель, что может привести к разрушению магнитного напыления и утрате большого количества информации в процессе копирования. Этот факт был учтен при анализе состояния накопителей путем разделения по уровням опасности, что позволило проводить копирование до наступления подобной критической ситуации.

Были получены следующие новые научные результаты, являющиеся элементами разработанного метода:

1) разработан алгоритм прогнозирования и оценки надежности накопителей информации в системах управления, в отличие от имеющихся аналогов сочетающий экспертную систему и блок прогнозирования, позволяющий при замене накопителей сократить затраты времени на простои при восстановлении данных в 4 раза за счет параллельного выполнения операций копирования инженером и работой оператора АРМ, а также обеспечить сохранность производственной и управленческой информации;

2) определены значения критерия оценки надежности накопителей информации в системах управления, полученные на основе систематизации распределения накопителей по значениям параметров от времени эксплуатации, что дало возможность определить количественные выражения порогов для классификации накопителей от величины параметров по уровням опасности;

3) составлена методика формирования базы знаний экспертной системы, включающая правила определения нелинейности (ступенчатости) изменения параметров, позволяющая интерпретировать прогнозы надежности для ранжирования очередности ремонта и замены оборудования;

4) построена функциональная модель прогнозирования надежности накопителей информации в системах управления, основанная на нейронной сети МГУА, для определения скорости изменения параметров при экстраполяции из конечной точки измерений, позволяющая прогнозировать параметры оборудования от времени использования с точностью до 10%.

Полученные результаты исследования нашли практическое выражение в том, что:

1) обосновано расчетным путем повышение эффективности эксплуатации систем управления предприятиями за счет использования разработанного метода оценки и прогнозирования надежности накопителей информации:

- снижение среднего времени ремонта одного АРМ составляет 0,1 часа в месяц. При наличии от 100 до 1000 АРМ сокращение времени ремонта, соответственно и простоев, составляет от 10 до 100 часов ежемесячно;

- при оплате труда оператора АРМ от 100 до 500 руб. в час относительная экономия от того, что замены проводятся не по факту отказа, а заранее, составляет от 11,4% до 35,4%;

- при количестве накопителей в системе управления предприятием от 200 до 1000 шт. относительная экономия постоянна и составляет 19,7%, а абсолютная изменяется пропорционально их количеству, увеличиваясь в 5 раз;

- при потерях от упущенной выгоды и претензий потребителей, в случае внезапных отказов оборудования, от 0 до 5000 руб. за час вынужденного простоя относительная экономия изменяется от 19,7% до 86,4% или, в абсолютных цифрах, от 4933 до 127633 руб. ежемесячно;

2) применение результатов оценки надежности накопителей информации в системах управления для планирования закупок заменяемого оборудования позволяет существенно улучшить соотношение качества и цены приобретаемых компонент. При времени эксплуатации пять лет замена накопителей на новые, более надежные, дает в итоге нарастающее снижение количества заменяемых накопителей более чем на 100 штук, а экономия может достигать 34%;

3) определение оценки надежности накопителей информации в системах управления, полученные на основе данных их эксплуатации, где для формализации зависимостей измеренных параметров использовался принцип полного покрытия создаваемым запасом заменяемого оборудования, дает возможность практически установить необходимую долю резервируемых компонент для обеспечения бесперебойной работы предприятия.

Таким образом, цель диссертационного исследования, состоящая в повышении эффективности функционирования систем управления крупными предприятиями за счет разработки метода прогнозирования и оценки надежности наиболее критичных компонент - накопителей информации, достигнута.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Насыров, Ильдар Искандарович, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Организация сервисного обслуживания сложного оборудования // Энергобезопасность и энергосбережение. - 2009. - № 6 (30). - С. 48-50.

2. ГОСТ 27.310-95. Надежность в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения [Текст]. - Введ. 1997-01-01. - М. : Изд-во стандартов, 1996. - 14 с.

3. Насыров, И. И. Проблема оценки качества и надежности оборудования сложных автоматизированных систем управления производством / И. И. Насыров, Р. И. Насыров // Третьи Камские чтения : матер, межрегион, науч.-практ. конф. 30 апр. 2011. - Наб. Челны : ИНЭКА, 2011. - С. 112-113.

4. Насыров, И. И. Автоматизация диагностики вычислительной техники в налоговой инспекции / И. И. Насыров // Образование и наука закамья Татарстана. - 2008. - № 12. - Режим доступа: http://www.nauctat.ru.

5. Глушаков, С. В. Компьютеры, программы, сети / С. В. Глушаков, А. С. Сурядный. - М. : ACT, 2009. - 640 с.

6. Насыров, И. И. Проблемы автоматизированной диагностики вычислительной техники в налоговой инспекции / И. И. Насыров // Камские чтения: матер, межрегион, науч.-практ. конф. 25 апр. 2009. - Наб. Челны : ИНЭКА, 2009. - С. 107-108.

7. Насыров, И. И. Комплексный подход к автоматизации диагностики вычислительной техники / И. И. Насыров // Социально-экономические и технические системы. - 2010. - № 1 (54). - Режим доступа: http://sets.ru.

8. Мюллер, С. Ремонт и модернизация ПК, 19-е издание / С. Мюллер. -Upgrading and Repairing PCs, 19th Edition. - M. : Издательский дом «Вильяме», 2009.-1072 с.

9. Мубарак, М. Ю. Управление запасными частями в автоматизированной системе сервисного обслуживания / М. Ю. Мубарак // Вестник МГУП. - 2008. -№ 1.-С. 164-168.

10. Берри Пресс. «Ремонт и модернизация ПК». Библия пользователя. - М. :

2001.

11. Википедия - свободная энциклопедия [Электронный ресурс]: Технология SMART. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/RAID.

12. Бобырь, М. В. Диагностика оборудования с ЧПУ на основе нечетких отношений / М. В. Бобырь // Сборник материалов Всероссийской научно-технической конференции «Интеллект - 2009». - Тула, 2009. - С. 127-129.

13. Насыров, И. И. Автоматизация учета вычислительной техники на крупных предприятиях машиностроительной отрасли / И. И. Насыров // Вторые Камские чтения: матер, межрегион, науч.-практ. конф. 24 апр. 2010. - Наб. Челны : ИНЭКА, 2010.-С. 78-79.

14. Насыров, И. И. Методика автоматизированного сбора и обработки информации о состоянии оборудования АСУП / И. И. Насыров, J1. А. Симонова // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. - 2011. - № 8. - С. 43-48.

15. Насыров, И. И. Автоматизация диагностики и учета средств вычислительной техники / И. И. Насыров // Проектирование и исследование технических систем: межвуз. науч. сб. Вып. 12. - Наб. Челны : ИНЭКА, 2008. - С. 37-40.

16. Березовский, С. В. Система управления ремонтно-техническим обслуживанием / С. В. Березовский, А. В. Зубенко, В. О. Крицков // Корпоративные системы. - 2002. - № 5. - С. 48-50.

17. Андрейчиков, А. В. Интеллектуальные информационные системы / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. - М. : Наука, 2004.

18. Bass, L. Software Architecture in Practice / L. Bass, P. Clements, R. Kazman. - Addison Wesley, 2003. - 560 p.

19. Ирвин, Д. Передача данных в сетях: инженерный подход / Д. Ирвин, Д. Харль. - СПб. : БХВ-Петербург, 2003. - 448 с.

20. Набока, М. В. Проектирование систем управления сложными информационными процессами с применением многоагентной технологии : дисс. ... канд. техн. наук : 05.13.12 / Набока Михаил Викторович. - Волгоград, 2004. - 175 с.

21. Жмурко, С. А. Основные принципы и модели построения многоагент-

ных систем / С. А. Жмурко // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. - 2008. - № 2.

22. Липаев, В. В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем / В. В. Липаев. - М. : СИНТЕГ, 2002. - 268с.

23. Модели и алгоритмы концептуального проектирования автоматизированных систем управления / Д. В. Богданов, Е. Б. Мазаков, О. Б. Неилко и др.; под ред. С. Г. Чекинова. - М. : Спутник+, 2004. - 323 с.

24. Bruce, Allen. Monitoring Hard Disks with SMART / Allen Bruce // Linux Journal. - Retrieved August 8, 2010.

25. Основы надежности и современные методы организации технического обслуживания и ремонта технических систем (техники) / И. В. Абрамов, Ю. В. Турыгин, С. А. Юрченко, Б. А. Якимович. - Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2002. -188с.

26. Насыров, И. И. Алгоритм диагностирования оборудования верхнего уровня АСУП на предприятиях машиностроения / И. И. Насыров, Л. А. Симонова // Автомобиле- и тракторостроение в России: приоритеты развития и подготовка кадров: матер, междунар. науч.-техн. конф. ААИ, посвященной 145-летию МГТУ «МАМИ», 17 ноября 2010. - М. : МГТУ «МАМИ», 2010. - С. 215-217. - Режим доступа: http://www.mami.ru/science/mami 145/scientific/article/s07/s07_35.pdf.

27. Fenton, В. Fault diagnosis of electronic systems (using artificial intelligence) / B. Fenton, M. McGinnity, L. Maguire // IEEE Instrumentation & Measurement Magazine. - 2002. - № 9. - P. 16-20.

28. Yan, H. H. Power system security assessment using a hybrid expert system/neural network architecture / H. H. Yan et al. // Proc. of IEEE. ISCS. - New York. - 1992.-P. 1713-1716.

29. El Fergany, A. A. Fault diagnosis in power systems - substation level -through hybrid artificial neural networks and expert system / A. A. El Fergany, M. T. Yousef, A. A. El_Alaily // IEEE. - 2001. - P. 207-211.

30. Froning, J. N. Exercise ECG analysis and measurement using an expert system approach / J. N. Froning, M. D. Olson, V. F. Froelicher // Proc. of 10th 1С. - IEEE

Engineering in medicine & biology society. - 1988. - P. 1-2.

31. Pacheco, R. A hybrid intelligent system applied to financial statement analysis / R. Pacheco et al. // Proc. of 5th FUZZ IEEE. - New Orleans. - 1996. - P. 10071012.

32. Ярушкина, H. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем : учебное пособие / Н. Г. Ярушкина. - М. : Финансы и статистика, 2004. - 320 с.

33. Averbukh, А. В. Hybrid intelligence architecture for real time processing / A. B. Averbukh // IEEE. - 1999. - P. 4107-4110.

34. Prentzas, J. A web-based ITS controlled by a hybrid expert system / J. Prent-zas, I. Hatzilygeroudis, C. Koutsojannis // Proc. of IEEE ICALT. - 2001. - P. 239-240.

35. Alty, J. L. Reducing large search spaces through factoring-heuristic DEN-DRAL and Meta-DENTRAL / J. L. Alty, M. J. Coombs // Expert Systems, Concepts and Examples. - Manchester, England : NCC Publications. - 1984.

36. Alty, J. L. The handling of uncertain evidence - MYCIN and PROSPECTOR / J. L. Alty, M. J. Coombs // Expert Systems, Concepts and Examples. - Manchester, Ml 7ED, England : NCC Publications. - 1984.

37. Burton, R. R. INTERLISP-D: Overview and Status / R. R. Burton et al. // Papers on Interlisp-D. - Xerox Palo Alto Research Center. - Report SSL-80-. - Palo Alto, Calif.-Sept. 1980.-P. 1-10.

38. Herrmann, C. A hybrid fuzzy-neural expert system for diagnosis / C. Herrmann // Proc. of IJCAI. - Montreal. - 1995. - P. 1-10.

39. Якимович, Б. А. Применение нейросетевых алгоритмов в прогнозном нормировании изделий машиностроения / Б. А. Якимович, П. Н. Раскин, А. И. Коршунов // Информационные технологии в инновационных проектах: тр. IV между нар. научн.-технич. конф. Ижевск, 29-30 мая, 2003. В 4 частях. Ч. 1. - Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2003. - С. 84-86.

40. Насыров, И. И. Алгоритм моделирования работоспособности компонентов оборудования АСУП машиностроительных предприятий / И. И. Насыров, JI. А. Симонова // Инновации, качество и сервис в технике и технологиях: матер. II междунар. науч.-практ. конф. 19-21 мая 2011. - Курск, Юго-Западный гос. ун-т,

2011.-С. 275-278.

41. Нестерук, Г. Ф. О применении нейро-нечетких сетей в адаптивных системах информационной защиты / Г. Ф. Нестерук, J1. Г. Осовецкий, Ф. Г. Нестерук // Нейроинформатика-2005: матер. VII всерос. научно-техн. конф. - М. : МИФИ (ТУ), 2005.-Ч. 1.-С. 163-171.

42. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, JI. Рутковский. - М. : Горячая линия -Телеком,2004.

43. Акимов, С. В. Мультиагентная модель автоматизации структурно-параметрического синтеза / С. В. Акимов // Системы управления и информационные технологии. - 2005. - № 3 (20). - С. 45-48.

44. Funabashi, М. Fuzzy and neural hybrid expert systems: synergetic AI / M. Funabashi et al. // AI in Japan. IEEE Expert. - 1995. - P. 32-40.

45. Jacobsen, H. A. A generic architecture for hybrid intelligent systems / H. A. Jacobsen // IEEE Fuzzy Systems. - Ancourage. Alaska. - 1998. - P. 709-714.

46. Passold, F. A hybrid expert system in anesthesiology for critical patients / F. Passold, R. G. Ojeda, J. M. Barreto // IEEE. - 1996. - P. 1486-1489.

47. Wiriyacoonkasem, S. Adaptive learning expert system / S. Wiriyacoonkasem, A. Esterline // IEEE. - 2000. - P. 445-448.

48. Meesad, P. A hybrid intelligent system for medical diagnosis / P. Meesad, G. Yen // Proc. of IJCNN'01. - Washington. - 2001. - P. 2558-2563.

49. Lam, D. A hybrid expert system and neural network approach for environmental application / D. Lam, D. Swayne // Proc. of ICESD. - Bangkok. - 1994. - P. 298-303.

50. Luo, R. C. The development of object-oriented knowledge base and adaptive motion planning for autonomous mobile robots / R. C. Luo, M. H. Lin, Sh. H. Shen // Proc. of the 2001 IEEE/RSJ ICIRS. - Maui. - 2001. - P. 108-113.

51. Nikolopoulos, C. A hybrid expert system for investment advising / C. Niko-lopoulos // IEEE. - 1994. - P. 1818-1820.

52. Mori, H. A hybrid intelligent system for fault detection in power systems / H.

Mori et al. // Proc. of IEEE 1JCNN. - Honolulu. - 2002. - Vol. 2. - P. 2138-2143.

53. Lhotska, L. Efficiency enhancement of rule-based expert systems / L. Lhot-ska, T. Vlcek // Proc. of the 15th IEEE CBMS. - 2002. - P. 1063-1068.

54. Sivathasan, S. ECG Diagnosis using neural network and fuzzy expert system / S. Sivathasan, F. Cecelja, W. Balachandran // Proc. of PREP'99. UMIST. - Manchester. - 1999.-P. 340-343.

55. Муромцев, Д. И. Введение в технологию экспертных систем / Д. И. Муромцев. - СПб. : СПб ГУ ИТМО, 2005.

56. Жернаков, С. В. Диагностик САУ СУЛА на базе нечеткой ЭС PB / С. В. Жернаков, Е. Г. Молотков // Труды международного семинара "Мягкие вычисления - 96". - Казань : КГТУ, 1996.

57. Жернаков, С. В. Об одной методике построения гибридных экспертных систем диагностики и контроля ГТД в условиях неопределенности / С. В. Жернаков // Труды III Конгресса двигателестроителей Украины с иностранным участием. - Харьков : ХАИ, 1998.

58. Жернаков, С. В. Интеллектуальные средо-ориентированные системы моделирования испытаний авиационных ГТД на базе гибридных экспертных оболочек / С. В. Жернаков, Е. Г. Молотков, Л. X. Юлдыбаев // Межвуз. научн. сб. "Испытания авиационных двигателей". - Уфа : УГАТУ, 1997.

59. Жернаков, С. В. Система поддержки принятия решений диагностической ЭС PB в условиях неопределенности / С. В. Жернаков // Труды международной конференции "Мягкие вычисления и измерения - 98". - С.-Петербург : СГЭУ, 1998.

60. Жернаков, С. В. Разработка средо-ориентированных интеллектуальных систем моделирования авиационных ГТД на базе статических гибридных экспертных оболочек / С. В. Жернаков // Межвуз. науч. сб. "Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах". - Уфа : УГАТУ, 1997.

61. Жернаков, С. В. Применение разнородных знаний экспертных систем для диагностики ГТД в условиях неопределенности / С. В. Жернаков // Труды III

Конгресса двигателестроителей Украины с иностранным участием. - Харьков : ХАИ, 1998.

62. Попов, Э. В. Статические и динамические экспертные системы / Э. В. Попов, И. Б. Фоминых, Е. Б. Кисель, М. Д. Шапт. - М. : Финансы и статистика, 1996.-320 с.

63. Рыбина, Г. В. Инструментарий для разработки экспертных систем: проблемы и тенденции / Г. В. Рыбина // Научная сессия МИФИ. - 2004. - Том 3. - С. 36-38.

64. Насыров, И. И. Автоматизация диагностики вычислительной техники на крупных предприятиях / И. И. Насыров // Образование и наука - производству: матер, междунар. науч.-техн. и образов, конф. 28-31 марта 2010. - Наб. Челны : ИНЭКА, 2010. - С. 214-216.

65. Зубов, В. В. Экспертная система диагностирования цифровых устройств и БИС / В. В. Зубов, В. А. Макушкин, А. Г. Оглоблин // Средства связи. - 1988. -№ 3. - С. 32-36.

66. Зубов, В. В. Экспертная система диагностирования цифровых устройств ДИЭКС на персональной ЭВМ / В. В. Зубов, В. А. Макушкин // Экспертные системы на персональных компьютерах. - М. : МДНТП, 1990. - С. 115-120.

67. Макушкин, В. А. Экспертная система для контроля и диагностирования цифроаналоговых устройств / В. А. Макушкин, К. А. Щербицкий // Новые информационные технологии в планировании, управлении и в производстве. - М. : МДНТП, 1991.-С. 121-125.

68. Володичев, Д. С. ОМЕОАМО]^ - эффективная система управления вычислительными ресурсами / Д. С. Володичев, В. А. Макушкин - М. : Научная сессия МФТИ. - 2004. - Том 12. - С. 199-201.

69. Насыров, И. И. Критерии оценки надежности накопителей информации на жестких дисках / И. И. Насыров, Р. И. Насыров // Социально-экономические и технические системы. - 2011. - № 3 (60). - Режим доступа: http://www.sets.ru.

70. Насыров, И. И. Формирование базы прецедентов экспертной системы для принятия решения при диагностировании сложного оборудования АСУП / И.

И. Насыров, Л. А. Симонова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Сер. Информатика. Телекоммуникации. Управление. - 2011. - № 2 (120). - С. 13-17.

71. Насыров, И. И. Методика формирования базы знаний экспертной системы диагностики накопителей информации в системах управления промышленными предприятиями / И. И. Насыров, Р. И. Насыров // Измерения, контроль и диагностика - 2012: матер, всеросс. науч.-техн. конф. 14-16 мая 2012. - Ижевск : Иж-ГТУ, 2012.-С. 253-256.

72. Насыров, И. И. Методика формирования базы знаний интеллектуальной системы для диагностирования систем управления промышленными предприятиями / И. И. Насыров, Р. И. Насыров // Четвертые Камские чтения: матер, межрегион. науч.-практ. конф. 27 апр. 2012. - Наб. Челны : ИНЭКА, 2012. - С. 105106.

73. Сафонов, В. О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов / В. О. Сафонов. - СПб. : Санкт-Петербургская организация общества «Знания России», 2002.

74. Платонов, Ю. М. Диагностика, ремонт и профилактика персональных компьютеров / Ю. М. Платонов, Ю. Г. Уткин. - М. : Горячая линия - Телеком, 2003.-312 с.

75. Змитрович, А. И. Интеллектуальные информационные системы / А. И. Змитрович. - Мн. : НТООО "ТетраСистемс", 1997. - 368 с.

76. Джарратано, Д. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование / Д. Джарратано, Г. Райли. - М. : Издательский дом «Вильяме», 2006.

77. Таусенд, К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / К. Таусенд, Д. Фохт. - М. : Финансы и статистика, 2000.

78. Люгер, Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.: Пер. с англ. / Джордж Ф. Люгер. - М. : Издательский дом «Вильяме», 2008. - 864 с.

79. Карпов, Л. Е. Методы добычи данных при построении локальной метрики в системах вывода по прецедентам / Л. Е. Карпов, В. Н. Юдин. - М. : ИСП

РАН. - 2006. - Препринт № 18.

80. Переверзев, В. Н. Логистика. Справочная книга по логике / В. Н. Пере-верзев. - М. : Мысль, 1995. - 221 с.

81. Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем. Проектирование экспертных систем на основе системного моделирова-

п

ния: [Монография] / Науч. ред. : Куликов Г. Г. - Уфа: Уфим. гос. авиац. техн. унт, 1999.-223 с.

82. Константиновская, Л. В. Прогнозирование / Л. В. Константиновская. -2011. - Режим доступа: www.astronom2000.info.

83. Дудник, Л. Н. Разработка методического обеспечения для контроля и прогнозирования технического состояния основных блоков компьютерной сети : автореф. дисс. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Дудник Людмила Николаевна. -Краснодар, 2011. - 23 с.

84. Насыров, И. И. Математическая модель оценки работоспособности компонентов оборудования АСУП / И. И. Насыров // Сб. матер. Респ. конк. науч. работ студентов и аспирантов на соискание премии им. Н. И. Лобачевского. - Казань : МОН, 2011.-С. 570-571.

85. Насыров, И. И. Прогнозирование работы средств вычислительной техники на основе нейронных сетей различных типов / И. И. Насыров, Л. А. Симонова // Вестник КГТУ им. А. Н. Туполева. - 2010. - № 4. - С. 155-160.

86. Насыров, И. И. Анализ зависимости работы накопителей информации на жестких дисках для нечеткой нейросетевой модели оценки надежности систем управления промышленными предприятиями / И. И. Насыров, Р. И. Насыров // Проектирование и исследование технических систем: межвуз. науч. сб. Вып. 18. -Наб. Челны: ИНЭКА, 2011. - С. 20-24.

87. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд, испр. : Пер. с англ. / С. Хайкин. - М. : Издательский дом «Вильяме», 2006. - 1104 с.

88. Chlondowski, Zbigniew. S.M.A.R.T. Site: attributes reference table / Zbig-niew Chlondowski // S.M.A.R.T. Linux. - Retrieved January 17, 2007.

89. Википедия - свободная энциклопедия [Электронный ресурс] : Техноло-

гия SMART. - Режим доступа: http://www.ru.wikipedia.org/wiki/SMART.

90. Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Каллан. - М. : Издательский дом «Вильяме», 2001. - 287 с.

91. Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети / В. В. Круглов, В. В. Борисов. - М. : Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 с.

92. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский.

- М. : Финансы и статистика, 2002. - 344 с.

93. Тарков, М. С. Нейрокомпьютерные системы / М. С. Тарков. - М. : БИНОМ, 2006. - 142 с.

94. Зайцевский, И. В. Нейронные сети и их приложения / И. В. Зайцевский,

A. П. Свиридов, Д. А. Слесарев. - М. : МЭИ, 2002. - 95 с.

95. Комарцова, JT. Г. Нейрокомпьютеры / JI. Г. Комарцова, А. В. Максимов.

- М. : Изд-во МГТУ им. Баумана, 2002.

96. Извлечено из файла справки NeuroShell 2. - (С) Ward Systems Group, Inc., перевод (С) НейроПроект.

97. Шибзухов, 3. М. Некоторые вопросы теоретической нейроинформатики / 3. М. Шибзухов // В кн.: XIII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2011". Лекции по нейроинформатике. - М. : НИЯУ МИФИ. -2010.-С. 44-72.

98. Доленко, С. А. Адаптивное построение иерархических нейросетевых классификаторов / С. А. Доленко, Ю. В. Орлов, И. Г. Персианцев, Ю. С. Шугай // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2005. - № 1-2. - С. 4-11.

99. Бояринов, Ю. Г. Нейро-нечёткий метод группового учета аргументов для поддержки принятия решений по управлению региональными социально-экономическими системами / Ю. Г. Бояринов, О. В. Стоянова, М. И. Дли. - М. : Физматлит, 2005. - 168 с.

100. Головко, В. А. Нейронные сети: обучение, организация и применение /

B. А. Головко. - М. : ИПРЖР, 2001. - 256 с.

101. Specht, D. The General Regression Neural Network - Rediscovered / D. Specht // Neural Networks. - 1993. - V. 6. - P. 1033-1034.

102. Дьяконов, В. П. МАТЬАВ 6.5 вР 1/7/7 8Р1/7 8Р2 БтиНпк 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики / В. П. Дьяконов, В. В. Круглов. - М. : СОЛОН-ПРЕСС, 2006. - 456 с.

103. Круглов, В. В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голунов. - М. : Физматлит, 2001. - 224 с.

104. Насыров, Р. И. Функциональное моделирование работоспособности оборудования систем управления машиностроительным предприятием / Р. И. Насыров // Автомобиле- и тракторостроение в России: приоритеты развития и подготовка кадров: матер. 77 междунар. науч.-техн. конф. ААИ, 27-28 марта 2012. Кн. 13. - М. : МГТУ «МАМИ», 2012. - С. 215-217. - Режим доступа: Ь«р://шшш. mami.ru/storage/files/77confAAI_program.pdf.

105. Насыров, И. И. Прогнозирование надежности накопителей информации на жестких дисках / И. И. Насыров, Р. И. Насыров // Образование и наука закамья Татарстана. - 2011. - № 22. - Режим доступа: http://www.nauctat.ru.

106. Колесов, Ю. Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы / Ю. Б. Колесов, Ю. Б. Сениченков. - М. : БХВ-Петербург, 2006. - 224 с.

107. Насыров, И. И. Автоматизация учета диагностируемых средств вычислительной техники / И. И. Насыров // Социально-экономические и технические системы. - 2008. - № 5 (48). - Режим доступа: http://sets.ru.

108. Насыров, И. И. Структура базы учетных данных о вычислительной технике в налоговой инспекции / И. И. Насыров, Л. А. Симонова // Образование и наука закамья Татарстана. - 2009. - № 15. - Режим доступа: http://www.nauctat.ru.

109. Оценка надежности накопителей, установленных в настольных компьютерах и бытовых электронных устройствах. - Режим доступа: http://www.ixbt. com/storage/reliability.shtml.

110. Насыров, Р. И. Целевая функция при разработке программы оценки и прогнозирования надежности накопителей информации в системах управления предприятиями / Р. И. Насыров // Научно-технический вестник Поволжья. - 2013. -№ 1. - С. 226-229.

111. Насыров, И. И. Экономическая эффективность автоматизации учета и

диагностики оборудования АСУП / И. И. Насыров, А. Н. Силина // Социально-экономические и технические системы. - 2010. - № 4 (57). - Режим доступа: http://sets.ru.

112. Насыров, И. И. Программа ранжирования накопителей информации по степени надежности в компьютерных системах управления предприятиями / И. И. Насыров, Г. В. Ломаев, Р. И. Насыров, С. Н. Тимергалиев // Образование и наука закамья Татарстана. - 2012. - № 25. - Режим доступа: http://www.nauctat.ru.

113. Мнение компании SEAGATE. Корпоративные SSD поддерживают темпы бизнеса. - Режим доступа: http://www.seagate.comyru/m/point-of-view/enterprise-ssds-support-the-speed-of-business-master-pov/.

114. Насыров, И. И. Гибридный метод прогнозирования надежности накопителей информации / И. И. Насыров, Р. И. Насыров, Г. В. Ломаев. - Saarbrücken, Deutschland : Palmarium academic publishing, 2012. - 143 p.