Автоматизация контроля и аттестации сварочного производства на основе методов идентификации ограниченно детерминированных процессов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, доктор технических наук Кривин, Валерий Вольфович

• Кривин, Валерий Вольфович
• доктор технических наук
• 2003

Оглавление диссертации доктор технических наук Кривин, Валерий Вольфович

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ОСОБЕ1IIЮСТЕЙ СВАРОЧНОГО ПРОИЗВОДСТВА ПРИ ИЗГОТОВЛЕНИИ И МОНТАЖЕ КОРПУСНЫХ ИЗДЕЛИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО МАШИНОСТРОЕНИЯ.

1.1 Общая характеристика сварочного производства.

1.2 Физические процессы при сварке плавлением.

1.3 Основные характеристики технологического процесса сварки.

1.4 Аттестация оператора сварщика РДС.

1.5 Процессы в сварочном контуре.

1.6 Методы исследования технологических свойств сварочного оборудования и материалов.

1.7 Процессорные измерительные средства.

1.8 Цели и задачи работы.

2. МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ 11РОЦЕССА СВАРКИ ПЛАВЛЕ11ИЕМ.

2.1 Выбор и обоснование математических методов идентификации процесса сварки плавлением.

2.2 Основные характеристики нелинейных систем.

2.3 Анализ эквивалентной модели процесса сварки плавлением

2.4 Идентификация состояний процесса методом сегментации неоднородного фазового пространства.

2.5 Оценка размерности фазового пространства процесса сварки.

2.6 Выбор масштаба: ЕМ-масштабировапис экспериментальных данных для выявления состояний процесса.

2.7 Выбор размера клетки ФП: оценка амплитуды стохастической составляющей процесса.

2.8 Сглаживание функции распределения: адаптивный метод выбора скользящего окна.

2.9 Получение идентификационных характеристик процесса сварки.

Выводы к главе 2.

3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССА СВАРКИ, ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ

ДАННЫХ.

3.1 Спектральные методы исследования процесса сварки.

• 3.1.1 Результаты спектральных исследований сварочного процесса.

3.2 Статистические методы исследования сварки плавлением.

3.2.1 Результаты исследования процесса сварки плавлением статистическими методами.

3.3 Регрессионные методы исследования процесса сварки.

3.4 Требования к методу идентификации технологических состояний сварочного процесса.

3.5 Исследование структуры фазового пространства процесса сварки плавлением.

3.6 Получение характеристик процесса путем идентификации технологических состояний.

Выводы к главе 3.

4. РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ-КЛАССИФИКАТОРА ДЛЯ АТТЕСТАЦИИ ПРОЦЕССА

СВАРКИ ПЛАВЛЕНИЕМ.

4.1 Основные характеристики нейронных сетей.

4.1.1 Искусственные нейронные системы.

4.1.2 Формальный нейрон.

4.1.3 Нейронные сети с пороговой функцией активации

4.1.4 Топология и анализ многослойных нейронных сетей.

4.1.5 Анализ алгоритма обратного распространения ошибки.

4.2 Выбор и обоснование системных средств программирования для нейронной сети.

4.3 Предобработка данных.

4.4 Нейросетевая модель-классификатор для аттестации оператора-сварщика.

Выводы к главе 4.

5. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ АТТЕСТАЦИИ ПРОЦЕССА СВАРКИ ПЛАВЛЕНИЕМ.

5.1 Общая структура автоматизированной системы аттестации сварочных процессов.

5.2 Устройство и принцип работы измерительного, преобразователя тока (напряжения) сварки.

5.3 Модуль АЦП — ЦАГ1 Е330 для ввода аналоговых сигналов в систему промышленного эксперимента.

5.4 Структура базы данных автоматизированной системы аттестации сварочных процессов.

5.5 Интерфейс пользователя автоматизированной системы.

5.6 Автоматизированная система аттестации сварки плавлением.

5.7 Основные практические результаты работы.

Выводы к главе 5.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация контроля и аттестации сварочного производства на основе методов идентификации ограниченно детерминированных процессов»

Отличительной особенностью сварочного производства крупногабаритных изделий энергетического машиностроения является его относительная дискретность. Это вытекает из следующих особенностей производственного процесса изготовления корпусного оборудования атомных станций:

- протяженность во времени этапа технологической подготовки производства;

- повышенные требования к качеству сварных соединений;

- протяженность во времени и в пространстве различных этапов технологического процесса сварки;

- неоднородность форм представления и локализации информации, характеризующей различные этапы производственного процесса.

При этом па различных этапах производственного процесса возникают различные отклонения (нестабильности), которые могут послужить причиной возникновения дефектов сварного соединения.

Сварочное производство и монтаж атомных энергетических установок подчиняются "Правилам и нормам в атомной энергетике" и "Основным положениям (ОН) и правилам контроля (ПК)", ГОСТ 9467-75, ГОСТ 2437691, ГОСТ 13821-77 и др. Эти документы жестко регламентируют все этапы подготовки, производства и контроля сварных соединений. Это управление заключается в том, что па этапе подготовки производства осуществляется всесторонний контроль и аттестация технологических свойств оператора-сварщика, сварочных материалов и оборудования. Необходимо также отметить, что этап подттовки производства при изготовлении корпусного оборудования АЭС сопряжен со значительными материальными затратами, а но времени превосходит собственно само производство этого оборудования.

Режимы сварки

Исправность сварочного оборудования

Например, подготовка производства корпуса реактора ВВЭР-1000 и ПО "Атоммаш" заняла около двух лет. В соответствии с этими основными правилами в сварочном производстве осуществляется нормативное управление качеством сварных соединений (рис. 1.1).

Длительные исследования, проведенные коллективом кафедр]»! "Информационные и управляющие системы" при участии автора позволили установить, что значительное количество дефектов "закладывается" не непосредственно в результате отклонений (нарушений) течения процесса сварки, а на этапе подготовки производства.

Имеются в виду разброс и нестабильность свойств и характеристик компонент сварочного процесса (оператор сварщик, сварочные материалы и оборудование). Из этого вытекает задача выявления нестабильное!ей на всех этапах производственного процесса.

Другим результатом исследований является тот факт, что компенсация псстабильностей, накопленных па этапах подготовки производства путем адекватных изменений параметров режима сварки, затруднительна. Это объясняется сложной физической природой процесса сварки, отсутствием обратной связи по показателям качества и противоречиями в критериях качества сварного соединения. В связи с этим была сформулирована концепция, направленная не па борьбу с отклонениями, а на выявление и учет этих отклонений па этапе подготовки производства.

Решение задачи уменьшения влияния нестабильности технологических свойств сварочных материалов, оборудования и оператора-сварщика связано с организацией промышленного эксперимента, формальной идентификацией данных о процессе, а также с разработкой методов классификации на основе идентификационных характеристик процесса.

Так как информация, характеризующая состояние производственного процесса, имеет разнородный характер, и се использование затруднено из-за сложности и трудоемкости обработки экспериментальных данных, то актуальной становится проблема разработки методов и алгоритмов процессорных измерений.

Это, естественно, приводит к концепции повышения качества сварных соединений за счет повышения стабильности свойств технологических компонентов процесса, путем их надежной и объективной аттестации на этапе подготовки производства [1,2].

Нормативными документами определена методика аттестации всех технологических компонентов [4,5]. Аттестация любой технологической компоненты (сварщика, электрода, источника питания) проводится по одинаковой схеме:

- производится контрольная сварка - промышленный эксперимент, в ходе которого замеряются значения ряда параметров, затем результаты замеров и контрольные соединения исследуются и анализируются с использованием заранее заданных критериев, и аттестуемый компонент относится к соответствующему классу (разряд сварщика, качество электрода и т.д.)

Однако проведенные исследования показывают, что, несмотря на все меры, принимаемые при контроле и аттестации, в реальном производстве сохраняется высокий уровень нестабильности квалификации операторов-сварщиков, характеристик уже аттестованных электродов и сварочных источников питания. Это объясняется трудностями получения объективных характеристик: практически все существующие методы контроля либо дороги и неэффективны (например, методы разрушающего контроля), либо принципиально содержат элемент необъективности — экспертные оценки, экстраполяция данных, полученных но одному элементу группы на всю группу.

Важно отмстить, что какой бы метод ни использовался на этапе классификации (принятие решения экспертом-технологом или автоматическая классификация с помощью распознавания образов, вывода в нечеткой логике, нейронных сетей), объективность ее результата зависит, прежде всего, от объективности и информативности набора идентификационных характеристик, полученных на предыдущих этапах.

Таким образом, для производства ответственных изделий корпусного оборудования в энергетическом машиностроении актуальным является решение задач: разработки математических методов получения идентификационных характеристик процесса сварки; методов классификации процесса; основанных па них алгоритмов; аппаратно-программной системы, реализующей эти методы (далее АГ1С).

Работа выполнялась в рамках госбюджетной фундаментальной научно-исследовательской работы № 1.3.99 Ф "Разработка теории и методов повышения технологической прочности, качества и надежности оборудования па основе создания математических методов расчета и моделирования, новых технологий и материалов", а также в соответствии с научным направлением ЮРГГУ (НИИ) "Теория и принципы построения информационно-измерительных систем и систем управления", утвержденного па период 1995-2000 гг. решением Ученого совета университета от 25.01.95. Отдельные этапы работы выполнялись по хоздоговорам па проведение научно-исследовательских (опытно-копструкторских) работ: "Автоматизированная система управления сваркой плавлением корпусного оборудования АЭС" 1990 г. ПО "Атоммаш"; "Автоматизированная система контроля технологических свойств сварочных материалов" 1991 г. ПО "Атоммаш"; "Информационно-регистрирующая система ИРИС-М" 1987 г. ВНИИМоптажспецетрой; "Автоматизированная система аттестации оператора-сварщика РДС" 2003 г. ОАО "ЭМК-Атоммаш".

Целыо диссертационной работы является совершенствование сварочного производства ответственных конструкций АЭС средствами автоматизации, обеспечивающими повышение качества подготовки технологичсских процессов сварки плавлением. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

- анализ вариации параметров процесса сварки как объекта исследования, его классификация и обоснование выбора математических методов идентификации;

- разработка метода выбора размерности фазового портрета процесса с целью получения топологического отображения (модели) процесса сварки;

- разработка робастных методов получения численных характеристик топологического отображения для идентификации процесса сварки;

- разработка нсйросстсвой модели-классификатора для идентификации сварного соединения в системе аттестации оператора-сварщика, сварочных материалов и оборудования;

- разработка автоматизированного аппаратно-программного комплекса для аттестации сварочного процесса.

Методы исследований. Для классификации процесса сварки плавлением использованы методы математической статистики, методы нелинейной динамики, спектральные методы анализа процессов, для обоснованного определения значений параметров - методы математического моделирования и оптимизации, для разработки интерфейса - методы проектирования профаммпых систем, а также экспериментальные методы исследования на основе созданных устройств.

Достоверность научных результатов выполненных диссертационных исследований подтверждается корректным применением фундаментальных законов соответствующих областей знаний. Основные допущения, принятые при аналитических исследованиях, моделировании и оценке достоверности результатов, не противоречат физике рассматриваемых явлений, часто используются при изучении сложных нелинейных процессов. Достоверность научных результатов подтверждается также:

- положительными результатами метрологической экспертизы и промышленных испытаний созданной (па основе теоретических исследований и разработанных автором методов и алгоритмов) автоматизированной системы котроля и аттестации сварочных процессов, а также опытом ее эксплуатации па предприятиях ряда отраслей промышленности;

- сопоставлением результатов, полученных с помощью разработанных автором методов идентификации и классификации процесса сварки плавлением, с результатами экспериментальных исследований при контроле и аггестации на основе регламентных испытаний (их расхождение не превышает 4 %), проведенных в соответствии с требованиями "Правил контроля сварных соединений конструкций атомных элекфостапций опытных и исследовательских ядерных реакторов и установок" ПК 1514-72 и других нормативных документов;

- использованием при проведении экспериментальных исследований только поверенной нысокоточпой аппаратуры и аттестованных специальных измерительных аипаратпо-профаммпых систем.

Новизна научных результатов, полученных в диссертационной работе, заключается в следующем:

1. Впервые показано, что процесс сварки плавлением классифицируется как офаничепно детерминированный (хаотический) с аддитивной стохастической составляющей. Этот результат обосновывает ограничения на использование иптефо-дифференциальпых уравнений для решения задач управления процессом в реальном времени и определяет приоритетность использования автоматизированных систем котроля и аггестации на этапе подготовки производства.

2. Разработан новый метод восстановления размерности фазового пространства процесса, отличающийся тем, что он имеет квадратичную зависимость сложности от количества исходных данных по сравнению с экспоненциальной для других методов. Этот метод позволяет обоснованно ограничить снизу количество параметров, необходимых для описания состояний исследуемого процесса.

3. Впервые получена зависимость оценки амплитуды аддитивной стохастической составляющей сигналов от размерности фазового пространства процесса, позволяющая формально обосновать точность измерительных и числовых преобразований данных о процессе при идентификации его состояний.

4. Разработан метод автоматической идентификации по многомерной эмпирической функции распределения данных, отличающийся ро-бастпостыо основных статистических моментов для количества данных порядка 106за счет их предварительной а1регации при расчете фазового портрета. Этот метод позволяет получить множество численных идентификационных характеристик, чувствительных к состояниям процесса сварки плавлением.

5. Разработано масштабирующее преобразование множества численных идентификационных характеристик процесса, отличающееся тем, что оно задает для каждого малого интервала значений масштаб, пропорциональный вероятности попадания значения в этот интервал. Оно позволяет обееиечить равномерное распределение данных в своем диапазоне, тем самым обеспечивая максимум значения энтропии (информативности) вход-пых данных нейросстсвой модели-классификатора.

6. Разработана новая автоматизированная система, отличающаяся совместным использованием подсистемы автоматической идентификации состояний процесса по масштабированной сглаженной многомерной эмпирической функции распределения данных о процессе и псйросетевой модслыо-классификатором. Это позволяет обеспечить котроль и аттестацию процесса сварки плавлением без экспертной оценки па основе регламентных испытаний сварного соединения.

Научная значимость. Диссертация решает нажпую научную проблему повышения надёжности и долговечности функционирования ответственного энергетического оборудования атомной энергетики и других отраслей народного хозяйства. Она вносит вклад в теорию автоматизации технологических процессов, обеспечивающих повышение качества сварных соединений. Впервые показано, что совместное применение разработанного метода автоматической идентификации состояний, основанного па сегментации топологического отображения процесса в восстановленном фазовом пространстве с нейросетевой модслыо-классификатором, позволяет решить проблему уменьшения нестабильности и повышения качества, а также является общим для достаточно широкого класса таких технологических процессов как металлургические, химические и др.

Практическая значимость работы.

Основным итогом диссертационного исследования являются как общие теоретические положения по идентификации процесса сварки плавлением, так и практические разработки, позволяющие обеспечить повышение качества сварных соединений при производстве корпусных изделий АЭС за счет автоматизации контроля и аттестации па этапе подготовки производства.

Практическая значимость работы заключается в создании и внедрении автоматизированной системы котроля и аттестации сварочных процессов, что позволило: высвободить людские и материальные ресурсы на проведение регламентных испытаний сварных соединений в заводских лабораториях; значительно (более чем в 20 раз) сократить время на подготовку производства в части аттестации оператора-сварщика, сварочных материалов и оборудования; существенно (более чем на 30 %) сократить брак сварных соединений при производстве корпусного оборудования АЭС. Также значимость работы заключается в предложенных инженерных методах проектирования автоматизированных систем котроля и аттестации сварочных процессов, позволяющих существенно снизить 1рудосм-косп. выполнения этих работ и повышающих их эффективность.

На защиту выносятся следующие основные положения работы:

1. Теоретические положения по формальным методам классификации технологических процессов, характеризующихся хаотическим движением своих параметров. Общие концепции построения расчетных моделей, математические модели, инженерные методики и алгоритмы для автоматизированной системы аттестации процесса сварки плавлением.

2. Общие теоретические принципы восстановления и численного анализа топологического отображения (модели) исследуемого процесса для решения проблемы автоматической идентификации его состояний.

3. Методы сегментации восстановленной многомерной эмпирической функции распределения данных, обеспечивающие робастпость статистических характеристик фазового портрета процесса.

4. Методы предподготовки данных нейронной сети для автоматической классификации процесса сварки при аттестации оператора-сварщика, сварочных материалов и оборудования на этапе подготовки производства.

Реализация результатов работы. Теоретические, методические и ап-паратпо-про1раммныс разработки нашли практическое применение па предприятиях атомного энергетического машиностроения и организациях МиI¡монтажепсцстроя, а также при проведении научно-исследовательских и опытно-коиструкторских работ в ВНИИ Атомного машиностроения.

Автоматизированная система аттестации сварочных процессов внедрена в ОАО "ЭМК-Атоммаш" и ЗАО "Энсргостройсервис" с экономическим эффектом более 1,5 млн. руб. за счет: повышения качества и снижения затрат па устранение дефектов сварных соединений; повышения производительности и уменьшения материальных за!рат при контроле и аттестации сварочных материалов и оператора-сварщика.

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на международных, республиканских, региональных и отраслевых паучпо-тсхничсских конференциях и семинарах, в том числе на: II Всесоюзной конференции "Системные исследования проблем управления качеством и автоматизации процессов управления качеством", Москва, 1980г.; семинара "АСУ технологическими процессами" Москва, 1980 г.; Международной научно-технической конференции "Современные проблемы пауки и техники", Ростов-н/Д, 1993 г.; Российской научно-технической конференции "Современные проблемы сварочной пауки и технологии "Сварка - 95", Пермь, 1995 г.; Международной научно-технической конференции "Современные проблемы машипосчроспия и технологических процессов" Севастополь 1996 г.; Международной научно-технической конференции "Новые технологии управления движением технических объектов", Новочеркасск, 1999 г.; Международной научно-технической конференции " Методы и средства измерения в системах кошроля и управления", Пенза, 1999 г.; Международной научно-технической конференции "Информационные технологии в моделировании и управлении", Санкт-Петербург, 2000 г.; Международной научно-технической конференции "Теория, методы и средства измерений, кошроля и диагностики", Новочеркасск, 2000 г., а также на кафедре "Сварка и защита от коррозии" ГАНГ, Москва 2003г., кафедре "Производство сварных конструкций MACH, Москва, 2003 г., кафедре "Вычислительная техника" Волгофад-ского ГГУ, Волгоград, 2003 г.

По материалам диссертации опубликована 27 работ, из них 1 монография, 10 научных статей, 15 докладов па научных конференциях, 1 авторское свидетельство.

Кроме того, автор принимал участие в выполнении ряда научно-исследовательских работ по теме диссертации, но которым в ВИНИТИ за-рсгис1рировано 3 научно-технических отчета.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти разделов, основных результатов работы, списка литературы и приложений. Она изложена на 285 страницах основного текста, в том числе содержит 94 рисунка и 11 таблиц. Список литературы состоит из 203 наименований. Включает 5 приложений на 5 страницах.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Кривин, Валерий Вольфович

Основные результаты, полученные в настоящей работе, могут 6i.ru, сформулированы следующим образом.

1. Па основе теоретических и экспериментальных исследований методами нелинейной динамики впервые показано, что сварочный процесс классифицируется как офапичепно детерминированный (хаотический) процесс. IIa это указывают рассчитанные по модели значения показателя Ляпунова (ЫО6), а также полученная па основе численного расчета по экспериментальным данным корреляционного иптсфала оценка размерности аттрактора процесса (А'1 2,4 :2,9). Это, в свою очередь, означает, что применение интсфо-диффсрспциальних уравнений описания процесса сварки плавлением для предсказания значений сю параметров затруднено из-за экспоненциального роста пофсшпости этою предсказания.

2. Па основе анализа корреляционной размерности контролируемых сигналом установлено, что для идентификации состояний процесса сварки плавлением необходимо пс менее трех параметров, а успешная классификация процесса по идентификационным характеристикам псйросстсвой моделью свидетельствует- о достаточности этого количества параметров.

3. Впервые разработан метод и получена оценка амплитуды стохастической составляющей сигналов о процессе 2,5 % от амплитуды контролируемого параметра). Это позволяет обосновать точность разделения состояний сварки плавлением па многомерной эмпирической функции

0 распределения параметров процесса и обосновал» пофсшпость измерительных и числовых преобразований данных при идентификации процесса сварки плавлением.

А. Разработано масштабирующее преобразование, отличающееся тем, что оно задаст для каждого малого интервала значений масштаб, пропорциональный вероятности попадания значения в этот- интервал. Это прс

• образование позволяет получить инвариантное топологическое отображение процесса и существенно повысить разрешающую способность такого отображения при сегментации фазового портрета процесса сварки.

5. Разработан метод сегментации фазового портрета, учитывающий амплитуду аддитшшой стохастической составляющей сигналов о процессе и обеспечивающий автоматическое выделение состояний процесса сварки в виде множества численных характеристик, чувствительных к изменениям процесса. Это позволяет понизит], исходную информационную размер

5 2 ность данных от более чем 10 до менее 10 значений.

6. Теоретические и экспериментальные исследования показали, что исследуемый процесс может находиться в нескольких дискретных состояниях распределения вероятностей параметров, которые значительно различаются. Показано, что выделение однородных областей па фазовом портt рстс при сегментации процесса обеспечивает робасшость предложенного метода.

7. Создан гибкий системный и пользовательский интерфейс в виде блоков системы ЯппиНпк МаП.аЬ 6.0, позволяющий в наглядной форме задавать последовательность обработки данных для получения идентификационных характерист ик процесса сварки плавлением.

8. Разработан метод предподготовки данных, позволяющий отобразить множество численных идентификационных характеристик процесса в единичный куб с равномерно распределенными значениями параметров и обеспечивающий максимум энтропии (информативности) входных данных псйросстевой модели-классификатора.

9. Разработана и обучена трехслойная нейронная сен. с сигмоидальпой функцией активации в скрытом слое и линейной функцией активации в выходном слое, обеспечивающая автоматическую аппроксимацию экс

35 перших оценок при аттестации оператора-сварщика, сварочных материалов и оборудования с пофспшостмо не более А %.

10. Создана и прошла онытно-промьпплснпос испытание в производственных условиях ОАО "ЭМК Атоммаш" и ЗАО "Эпсргостройссрвис" автоматизированная система аттестации оператора-сварщика, сварочных материалов и оборудования. Эта система позволяет- значительно сократит!, расходы (более чем в 10 раз) и время (более чем в 20 раз) па проведение аттестационных процедур, а также существенно (более чем па 30 %) сократить брак сварных соединений при производстве корпусного оборудования АЭС.

11. Экономический эффект от внедрения разработок составляет более 1,5 млн. руб. и достигнут за счет повышения качества сварных соединений, снижения затрат па устранение дефектов и сокращения времени и материал!.пых затрат на проведение регламентных испытаний при подготовке производства корпусного оборудования АЭС.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Кривин, Валерий Вольфович, 2003 год

1. Чернов A.B. Обработка информации в системах контроля и управления сварочным производством: Мопофафия /Повочсрк. гос. техн. ун-т. -11овочсркасск: 1Н ТУ, 1995. 180 с.

2. Акулов Л.Й., Нсльчук Г.А., Дсмянцснич В.П. Технология и оборудование сварки плавлением.:-М.: Машиностроение, 1981.- 270 с.

3. Сварка в машиностроении/ под ред. Акулова А.И. М.: Машиностроение, 1978.-250 с.

4. Правила контроля сварных соединений и наплавки узлов и конструкций атомных электростанций, опытных и исследовательских ядерных реакторов и установок. ПК 1514-72ИМ. Металлургия, 1975.-73 с.

5. Основные положения по сварке и наплавке узлов и конструкций атомных электростанций, опытных и исследовательских ядерных реакторов и установок. ОН 1513-72//М. Металлургия, 1975.- 56 с.

6. Гладков Э.А., Лосев В.М., Сас A.B. Вопросы идентификации моделей в дуговой сварке//'Груды МВТУ, 1981, №363 , С. 101-110.

7. Гладков Э.А., Гусли сто в H.A., Сас A.B. Динамические процессы в сварочной ванне при вариации соответствующих сил //Сварочное производст во, 1983,№ 1, С. 123-131.

8. Гладков Э.А., Львов П.С. Автоматика и автоматизация сварочных процессов. М.: Машиностроение, 1982. - 304 с.

9. Пат он IJ.lt., Подола II.В. Автоматизация сварочных процессов //Сварка и спсцмсталлургия. 1984. - С. 221 - 227.

10. Кривип В.В. Автоматизация ограниченно детерминированных процессов: Мопофафия /Юж.-Рос. гос. техн. ун-т. Новочеркасск: "Изв. вузов. Электромеханика", 2003. 176с.

11. Дсвицип U.U. Дефекты оборудования АЭС при входном контроле. //Обеспечение изготовления оборудования для АЭС на уровне трсбовапий высшей категории качества: Тез. докл. научи. техп. копф.- Волгодонск, 1980.-С. 27-29.

12. Кривип В.В. "Автоматизация процесса сбора и обработки информации и сварочном производстве средствами процессорных измерительных систем": дисс. канд. техн. паук. 1995 185 с.

13. Папарип В.М., Карпов B.C., Мазуров В.М. Прибор для измерения параметров каплспсрспоса в сварочной дую //Сварочное производство, 1985.-№5.-С. 31-32.

14. Правила аттестации сварщиков/под ред. Хапоисп H.A., Шсль-пяков A.A., Дмитриспко И.Ii. //M. НПО Ol» Г, 1993 64 с.

15. Казаков С.М., Найчср Д.Л. Сертификации технологических процессов один из основных элементов системы обеспечения качества продукции //Повышение качества и эффективности сварочного производства. - М.: МДИТП им. Дзержинского, 1992. - С. 11-14.

16. Оборудование и трубопроводы атомных энергетических установок. Сварка и наплавка. Основные положения (ПИ АЭ Г-7-009-89). Сварные соединения и наплавки. Правила контроля (ПН АЭ Г-7-010-89). /Госатомэпсргопадзор. М.: Эпсргоатомиздат, 1991. - 320 с.

17. Сварка в машиностроении. /Под ред. Ю.П.Зорина. М.: Машиностроение, 1979. - 512 с.

18. Гладков Э.А. Задачи прогнозирования качества и управления формированием шва в процессе сварки с использованием псйросетсвых моделей//Сварочное производство №10. 1996. С. Н-18.

19. Куркип С.А., Ховов В.М., Рыбачук А.М. Технолог ия, механизация и автоматизация производства сварных конструкций. Атлас. М.: Машиностроение, 1989. - 328 с.

20. Чвертко А.И., Пат он 1>.Н., Тимченко В.А. Оборудование для механизированной дуг овой сварки. Машиностроение, 1985. - 264 с.

21. JI.C. Липшиц, A.II. Хакимов Металловедение снарки и термическая обработка сварных соединений. / М.Машиностроение, 1989. 334с.

22. Контроль качества сварки. Под ред. В.II. Волчснко М.: Машиностроение, 1975. - 327 с.

23. Николаев Г.А., Куркин С.А., Винокуров В.А. Сварные конструкции. Технология изготовления./ Автоматизация производства и проектирование сварных конструкций. М.: Высш. школа, 1983.- 344 с.

24. Трофимов U.M. Повышение точности регуляторов напряжения падуге при использовании электрода //Автоматическая сварка. 1979. - № 6. - С. 55-60.

25. Юхип H.A. Исследование технологических особенностей сварки прямошовпых труб из сталей аустсиитпого класса типа 18-8 па форсированных режимах: Дисс. капд. техн. паук, Москва.

26. Псраудов Ф.И., Тарасспко Ф.П. Основы системного анализа: Учеб. 2-е изд., доп. Томск: Изд-во I П'Л, 1997. - 396 с.

27. Czckanowcki, J. (1911) "Objccliv krilcricn in der clhologic." Kor-rcspontlcrv/.-blall der Dcutschcn Gesellschaft fi.r Anlropologic, Hthnologic, und Urgeschichte 42: 1-5.

28. Tryon R.C. Cluster Analysis. New York: McGraw-I lill. 1969 297 p.

29. Sokal R., P.Sncat Principles of Numerical Taxonomy. San Francisco (1963): W.U.Freeman.

30. Мапдсль И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика. 1988.- 176 с.31. 1>. 1>олч, К.Дж. Хуапь. Многомерные статистические методы для экономики /11ср. с англ. М.: Статистика, 1979. - 317с.

31. Айвазян С.А., 1>сжасва З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, - 1974, - 240 с.

32. Айвазян С.А., Нухштабср В.М., Ншоков И.С., Мсшалкип Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607с.

33. Факторный, дискриминант пый и кластерный анализ: Пер с англ. /Дж. О.Ким, Ч.У.Мыоллср, У.Р.Клскка и др.; Под ред. И.С.Ншокова.- М.: Финансы и стат ист ика, 1989. 215с.

34. Тсрсптьсв II.В. Метод корреляционных плеяд //Вестник ЛГУ.- 1959. №9- с.137-141.

35. Загоруйко П.Г., Нлкипа В.П., Емельянов С.В., Лбов Г.С. Пакет-прикладных профамм ОТЭКС (для анализа данных). М.: Финансы и статист ика, 1986,- 160 с.

36. Ншоков И.С. Методы, алгоритмы, профаммы многомерною статистического анализа: пакет I II ICA. М.: Финансы и статистика, 1986. -232 с.

37. Сильвестров Д.С. Профаммиос обеспечение прикладной статистики: Обзор состояния. Тенденции развития. М.: Финансы и стат истика, 1988. - 240с.

38. Методы анализа данных: Подход, основанный на методе динамических ci-ущспий: Пер. с фр. /Кол. Авт. Под рук. Э. Дидэ; Под ред. И спрсдисл. С.Д.Дйвазяпа и В.М.Нухштабера. М.: Фипаисм и статистика,1985.- 357с.

39. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия: Пер. с фр. М.: Финансы и статистика, 1988. 342с.

40. Статистические методы для ЭВМ /Под ред. К.Эиелсйиа, Э.Рэлстопа, Г.С.Уилфа: Пер с англ. /Под ред. М.Н.Малютова. М.: Паука,1986.-464с.

41. Патрик Э. Основы теории распознавания образов: Пер с англ /11од ред. Ь.РЛсвипа. М.: Сов. Радио, 1980. - 408 с.

42. Фомин Я. Д., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и свял., 1986. - 264с.

43. Кривил В.В., Виппичепко М.Ю. Получение идентификационных характеристик процесса РДС методом сегментации фазового пространства //Изв. вузов Сев. Кавк. регион. Техн. пауки. 2000. - № 1. - С. 19-23.

44. Дйвазяп С.Д., Нсжасва З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. 240с.

45. Ваппик В.П., Чсрвопспкис Д.Я. Теория распознавания образов. М.: 11аука, 1973. - 416 с.

46. Нлиессва И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов: Статистические методы классификации и измерения связей. М.: Статистика, 1977. - 143с.

47. Фукупага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов /11ер. с англ. М.: 11аука, 1979. - 367с.

48. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа: Сб. статей: Пер. с англ. /Предисловие Ю.П.Ддлера, Ю.В.Кошсвиика. М.: Финансы и статист ика, 1988. - 263с.

49. Всйр I). Диализ генетических данных /11 ер. с апгл. М.: Мир, 1995.-400 с.

50. Нлсйхут P. Ныстрыс алгоритмы цифровой обработ ки сигналов. М., 1989. 448 с.

51. Daubcchics Ten lccturcs on wavelets/ Philadelphia. 1992. 357 pp.

52. Ж.Макс. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. В 2-х томах. М., "Мир", 1983 569 с.

53. Современные методы идентификации систем: 11ер. с англ., иод ред. П.Эйкхоффа.-М.: Мир, 1983.-400 с.

54. II. Эйкхофф, А. Ванечек, Н. Савараги, Т. Соэда, Т. Пакамизо, X. Акаике, II. Райбмаи, В. Пстсрка. Современные методы идентификации систем М. Мир, 1983. - 400с.

55. Робаст носи, в статистике. 11одход па основе функций влияния. Хампсль Ф., Ропчстти Э., Раусссу II., Штаэлв В. М.Мир, 1989 - 512 с.

56. Шустер Г. Детерминированный хаос: Введение. М.: Мир, 1988.-240 с.

57. Рыекип П.М., Титов В.П., Трубсцов Д.И. Детали перехода к хаосу в системе электронный пучок обратная электромагнитная волна //ДАН. - 1998.-Т. 358.-С. 620.

58. Кузслсв М.В., Рухадзс А.А. Электродинамика плотных электронных пучков в плазме. М.: 11аука, 1990 432 с.

59. Самарский А.Г., Тишкин В.Ф. и др. О представлении разностных схем в операторной форме//ДА11 СССР. 1981. Т. 258, №5. с. 1092.63. 1>сржс II., Помо П., Видал i» К. Порядок в хаосе. О детерминистическом подходе к турбулентности. М.: Мир, 1991 346 с.

60. Ватапабс С. Разложение Карупспа Лоэва и факторный анализ. Теория и приложения //Автоматический анализ сложных изображений /Под ред. Э.М. Иравсрмапа. М.: Мир, 1969. с. 310.

61. Кривип В.В. Випичспко С.М. Максимизация численной оценки информативности ¡рафика масштабированием параметров //Изв. вузов Ссв.-Кавк. регион. Тсхп. науки. 2003. № 3. - С. 52-54. С. 48-52.

62. Псймарк Ю.И., Ланда II.C. Стохастичсскис и хаотические колебания. М.: Паука, 1987. 424 с.

63. Апищспко B.C. Сложные колебания и простых системах. М.: Паука, 1990.312 с.

64. Кальянов Э.В., Лебедев M.I I. Стохастические колебания в системе связанных генераторов при наличии инерционности //РЭ. 1985. № 8. -С. 1570.

65. Нсльский ЮЛ., Дмитриев А.С. Передача информации с использованием детерминированного хаоса //Радиотехника и электроника. 1993. Т. 38, №7.-С. 1310.

66. Кривин В.В. Исследование сварочных процессов методами нелинейной динамики // Изв. вузов Ссв.-Кавк. регион. Техн. пауки. 2003. -№ 3. С. 41-47.

67. Рубчипский ЛJI., Сущик М.М. Прямая и обратная взаимосвязь между неупорядоченностью пространственных и временных паттернов в цепочках хаотических автогенераторов//Изв. вузов. Прикладная нелинейная динамика. 1999. Т. 7, №1. С.81.

68. Grassberger P., Procaccia J., On characterization of strange atlrac-tors // Phys. Rev.Lett. 1983. Vol.50. P346.

69. Ьспдат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989 422 с.

70. Takcns I*\ Detecting strange attractor in turbulence. //Dynamycal systems and turbulence: Lect.Notcs in Math. /lids R.A. Rand and L.S. Young. Warwick: Springier-Verlag. 1980.Vol.898.P.366. 1975, 175 c.

71. Puscher P. Konvcnlioncllc und clcklronischc Schwcissstomgucllcn Bauarten, slatischc und dynamische Higcnschaftcn, Wirkungswciss //DFS Bcr. - 1986.-№ 105.-S. 193-195.

72. Dorn Lutz, Ripllc Pclcr. Power Source influence arc welding du-namicc beheviour in mangel arc Welding with alternating current //Schwciss. und schncid.- 1986.-№ 10.-P. 176- 177.

73. Loren/ H.N. Deterministic nonpcriodic flow //J. Atm. Sei. 1963. Vol.20. P. 130.

74. Странные аттракторы /Под. ред. Я.Г. Сипая и JI.1I. Шилышко-ва. М.: Мир, 1981 378 с.

75. Шумилсв В.Ф. Оптимальная стабилизация выходных параметров источников питания сварочной дуги при случайных воздействиях. //Сварочное производство. 1990. - № 1. - С. 36-37.

76. Мазсль Л/Г. Технологические свойства электросварочной дуги. М.: Машиностроение, 1969. - 178 с.

77. Акулов А.И., 1>сльчук Г.А., Дсмспцсвич B.II. М.: Машиностроение, 1977. - 420 с.

78. Ворповицкий И.II. Электроды для сварки оборудования тепловых электростанций. М.: Эпсргоиздат, 1972. - 280 с.

79. Нрохип A.A. Основы сварки плавлением. Физико-химические закономерности. М.: Машиностроение, 1973. - 448 с.

80. Походня И.К., Заруба М.И., Пономарев B.Ii, и др. Критерии оценки стабильности процесса дуговой сварки па постоянном токе. //Автоматическая сварка. 1989. - № 8. - С. 1-4.

81. Криви н В.В., Загородний И.Г., Патеры га Р.1>. Анализ помех в каналах передачи данных АСУ TII сварочного производства // Материалы семинара АСУ технологическими процессами. М., 1980. - С.104-107.

82. Кривип В.В., Чернов Л.В., Нут С.П., Пурдаков С.М. Визуализация виртуальной реальности в тренажере для обучения оператора-сварщика // Электромеханика. 2003. № 2. С. 72-74.

83. Lucas W. Computer in arc Welding te next industrial revolution Part3: Innstrumcntation and proccssanalysis//Metal Constraction. - 1985.- № 7. -P. 431-436.

84. Новые разработки фирмы "Макса Судаж С А" (Швейцария) //Энергомашиностроение. 1988. - № 7. - 45 с.

85. Ondrcjcck P., Slovak J., Vins P. Analysis of voltage wave form in CO walding under short sircuiting confitons //Xvaracscc spravy. 1985. - № A. -P. 73-81.

86. Rchfcldt. D., Scyfcrth J. Statistical analyzys of arc welding with coated clcctrodcs. Univ. Hannover, S.a. (II W. Doc. 212-488-80). - 10 p.

87. Luts П., Ripplc Р. Dcvciopmcnt of a sustcm for proccss data acquisition and proccss analysis during arc welding // Schweissen und schneiden. -1982.- №4.- P. 80-81.

88. Кухлейко Р. Метод оценки стабильности сварочного процесса. //Ипформ, материала СЭВ. 1977. - вып. 2. - С. 183 - 185.

89. Sasch Л. Ncwc Grundsätze zur Bcurteiling der dynamischen Hi-gcnschcn von Glcischslrom quellen für das lichtbogcn - Langschwassen. //Schwasscn und Schneiden. - 1982. -№11.- P. 525 - 529.

90. Кривип В.В., Чернов A.B., 1>ут С.II. Система отслеживания движения в тренажере оператора ручной дуговой сварки // Электромеханика. 2003.-№3.-С. 74-75.

91. Лакатош Л., Калик А. Метод объективной оценки сварочных свойств электродов с основным покрытием и технологии их механизированного производства. Братислава. - 1>.И. - 1984. - С.93-114.

92. Нечеткие множества в моделях управления искусственного интеллекта /Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1986. - 396 с.

93. Ягср Р.Р. Множества уровня для оценки принадлежности нечетких подмножеств. В кн.: Нечеткие подмножества и теория возможностсй. Последние достижения /Под ред. Ягера P.P. M.: Радио и связь, 1986. -406 с.

94. Выбор структуры и технических средств при автоматизации дуговой сварки /Л.К. Коротынский, Я.Ф. Кисилсвский, U.C. Мухлыгип и др. Авт оматическая сварка. 1984. - № 10. - 59-61.

95. Кривип В.В. Оценка аддитивной стохастической составляющей сигналов процесса сварки плавлением // Электромеханика. 2003. № 3. - С. 64-66.

96. Коротынский А.И., Мухлыгип U.C., Зайепко В.П. Выбор информационных параметров при контроле режимов аргоиодуговой сварки псплавящимся электродом //Автоматическая сварка. -1988.-№ 6. С. 33 - 36.

97. Кривип В.В. Измерительный преобразователь сигналов о процессе сварки // Электромеханика. 2003. № 4. - С. 26-28.

98. Кривип В.В., Загороди и й И.Г. К вопросу о применении микропроцессорной техники в АСУТП сварочного производства // Материалы семинара АСУ технологическими процессами. -М.,1980.-С. 100-103.

99. Комплекс технических средств и оценка эффективности АСУ процесса аргоиодуговой сварки труб /Гладков Э.А., Широковский 11.А., Полянский П.В. и др. //Сварочное производство. 1986. - № 1. - С. 3-5.

100. Тарссв А.П. Микропроцессорная система регистрации параметров режима сварки труб большого диаметра //Автоматическая сварка. -1987. -№ 7. -С. 57-60.

101. Система автоматического управления процессом аргоподуго-вой сварки па основе однокристальной ЭВМ /Подола II.В., Рудепко М.М., Кобылипа A.M. //Сварочное производст во. 1986. - № 2. - С. 7-9.

102. Микропроцессорное управление электросварочным оборудованием. /Ьортпякон Ю.А., Шавсров В.П., Куратов и др. //Сварочное производство. 1986. -№ 11.-С. 11-12.

103. A.c. 1004038 (СССР) MICH B23IC9/00. Управляемый источник для электроду! овой сварки // Кривип В.В., Гужа вин A.A., Юхип H.A. и др. 1983. Б.И., - №10.

104. Оборудование для дуговой сварки: Справочное пособие. /Под ред. В.В. Смирнова. Л.: Эпсргоатомиздат. Лспишр. отделение, 1986. -567 с.

105. Иванов В.П., Цветков Э.И. Процессорные измерительные средства//! 1риборы и системы управления. -1984. -№ 5. С. 20-22.

106. Гитис Э.И., Пискулон Н.Л. Аналого-цифровые преобразователи. М.: Энергоиздат, 1981. - 360 с.

107. Грановский В.А. Динамические измерения. Л.: Эисргоатом-издат, 1984.-220 с.

108. Цапспко N1.11. К определению основных целей измсрс-ния//Измсритсл1.пая техника. 1983. - № 5. - С. 12-14.

109. Цветков Э.И. Измерительно-вычислительные средства и формальная метрология //Измерительная техника. 1983. - № 9. - С. 25-28.

110. ГОСТ 1.25-76. ГСС. Метрологическое обеспечение. Основные положения. 12 с.

111. ГОСТ 8.000-72. ГСИ. Основные положения. М.: 1972. - 4 с.

112. ГОСТ 8.009-84. ГСИ. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений. 38 с.

113. ГОСТ 16263-70. ГСИ. Метрология. Термины и определения. -М., 1970.- 54 с.

114. Рабинович С.Г. Пофсшности измерений. Л.: Энергия, 1978.262 с.

115. Основные понятия теории динамических измерений. К. II. Широков, В.О. Артюпов, В.А. Грановский и др. // Измерительная техника. 1975. -№ 12.-С. 9-13.

116. Островерхов В.В. Динамические пофсшности аналого-цифровых преобразователей. Л.: Энергия, 1975. - 174 с.

117. Особенности машинного проектирования электронных схем каналов передачи данных повышенной помехозащищенности /Загородпий

118. И/Г., Кринии Ii.Ii., Натсрыга Р.1>. //Теоретическая электротехника. 1979. -№2. - С. 159-164. Респ. межвед. науч.-тсхп.сб.- Льном, 80.- Вып. 28.- С. 159164.

119. Чернов A.B., Наклыкова И.А., Сысоев 10.С. Методика поли-критсриальпой оценки сварочпо-тсхпологичсских свойств электродов

120. Современные проблемы сварочной пауки и техники: Тез. докл. мсждупар.научп. техп. копф. - Ростов-п/Д, 1993. - С. 57.

121. Машиностроение, 1979. 512 с.

122. Попон Ii.ll. Теория линейных систем автоматического раули-ровапия и управления. М.: Паука, 1989. -304 с.

123. Чернов A.B., Фролов В.А. и др. Исследование динамических характеристик источников питания для сварки //Производство и надежность сварных конструкций: Тез. докл. научп. копф. стран СНГ. Кали-нишрад, Моск. обл. - М., 1993. - С. 57.

124. Чернов A.B., Фролов В.А. и др. Влияние динамических свойств источников питания на стабильность процесса сварки плавящимся электродом //Современные проблемы сварочной пауки и техники: Тез. докл. мсждупар. паучп.-техп. копф. Ростов-н/Д, 1993. - С. 127.

125. Микропроцессорная система управления сварочным источником питания /В.В. Кривин, С.II. Игнацсвич, A.B. Чернов //Современныепроблемы сварочной пауки и техники: Тез. докл. Международной научи, техн. конф. Ростов-п/Д, 1993. - С. 31-33.

126. Автоматизированная система управления сваркой плавлением корпусного оборудования АЭС: Отчет ПИР /Повочсрк. политехи, ип-т.: Рук. Чернов А.И. Г.Р. 01860007396. - Инн. № 0280065932. - Новочеркасск, 1988.-70 с.

127. Информационно-регистрирующая система для оценки технологических свойств электродов для ручной дуговой сварки. /Акулов А.И., Нубликова И.А., Чернов A.B., Сысоев Ю.С. //Сварочное производство, 1992. -№ 12.-С. 31-32.

128. Фролов В.А., Чернов A.B. Исследование влияния неравномерности углов открытия тиристоров в сварочных источниках питания: Стабильность, качество и работоспособность сварных конструкций //Межвузовский сборник научных трудов. М., 1993. - С. 129-136.

129. Чернов A.B., Фролов В.А. и др. Влияние динамических свойств источников питания на стабильность процесса сварки плавящимся электродом //Современные проблемы сварочной пауки и техники: Тез. докл. междупар. паучн.-техп. копф. Ростов-п/Д, 1993. - С. 127.

130. Чернов A.B., Фролов В.А. и др. Исследование динамических характеристик источников питания для сварки //Производство и надежность сварных конструкций: Тез. докл. паучн. конф. стран СНГ. Калининград, Моск. обл. - М., 1993. - С. 57.

131. Модуль гибкого автоматизированного производства ЭП1С карт-днищ: Отчет ПИР. /Повочсрк. политехи, ип-т.: Рук. Чернов A.B. Г.Р. 01840017637. - Ипв. № 02870045849. - Новочеркасск, 1986. - 85 с.

132. Ллскип Jl.lt. Инерционность расплавления электродной проволоки и проилавлепия металла изделия при автоматической сварке под флюсом //Автоматическая сварка. 1963. - № 10. - С 1-7.

133. Ворповицкий И.II. Электроды для сварки оборудования тепловых электростанций. М: Эпсргоиздат. - 1972. - 280 с.

134. Автоматизированная система контроля технологических свойств сварочных материалов: Отчет ПИР /Повочсрк. политехи, ип-т: Рук. Чернов А.В. Г.Р. 01870033686. - Ипв. № 02890021817. - Новочеркасск, 1989.-48 с.

135. Исследование и разработ ка гибких автоматизированных систем элсктрошлаковой и дуговой сварки: Отчет- ПИР /Повочсрк. политехи, ип-т.: Рук. Чернов А.В. Г.Р. 01890031332. -11овочсркасск, 1991. - 70 с.

136. Abarbancl, I I.D.I., Brown, R., Sidorowich, J.J., and Tsimring, L.Sh.T. "The analysis of observed chaotic data in physical systems" //Rev. Modern Physics 1993, №65, c. 1331-1392.

137. D. Kaplan and L. Glass, Understanding Nonlinear Dynamics, 1995, Springer-Vcrlag 233 pp.

138. Zcng X., Lucas J., Pang M.T.C. Ncwral Network Knowledge Base Systcmc For Process Control of TIG Welding /Liverpool: The University of Liverpool 1989 342 pp.

139. Человеческий фактор. В 6 т. Т.З. Моделирование деятельност и, профессиональное обучение и отбор операторов: Пер. с апгл. /Холдинг Д., Гол детей п П., Эбсртс Р. и др. (Часть 2. Профессиональное обучение и отбор операторов). М.: Мир, 1991. 302 с.

140. Рудман М.Д., Cojiobob А.В. Исследование влияния параметров режима сварки па форму и размеры сварного шва. Самара: СГАУ, 1994. 18с.

141. Искусственный интеллект: Справочник. М.: Радио и связи. -Книга 1. Системы общения и экспертные системы; Книга 2. Модели и методы; Книга 3. Профаммпые и аппаратные средст ва., 1990. - 363 с.

142. Э.А. Тахтенгерц. Компьютерная поддержка принятия решений. М.:СИМТНГ. 1998, с. 376

143. Випо1радов B.C. Оборудование и технология дуговой автоматической и механизированной сварки. М.: Высш. шк.: Академия, 1997.- 318 с.

144. Справочник по сварочным работам /Сост. Ф.А. Хромчспко -М.: 1IIJO ОЬТ, 1998.-429 с.163. 11атоп, Н. Н., Лапчинский, В.Ф. Сварка и родственные технологии в космосе: Особенности и псрсискгивы Киев: Паук, думка, 1998. -183 с.

145. М.В. Шахматов, В.В. Нрофсев, В.В. Коваленко. Технология изготовления и расчет сварных оболочек. Уфа: 1>.и., 1999. 272 с.

146. Э.Г. Ьабепко, 11.11. Казапова Расчет режимов электрической сварки и наплавки. Хабаровск: ДВГУПС, 1999. 69 с.

147. Лопасв, Н. И., Янишсвская, А. Г. Тепловые процессы при сварке Омск: Изд-во ОмГТУ, 1997. - 79 с.

148. Сварка и свариваемые материалы: Справочник: В 3 т. / Под общ. ред. д.т.п. В.П.Волчспко. М.: Изд-во Ml ТУ им. Н.Э.Баумана, 1998.

149. Г.А. Кривов, В.Р. Рябов, А.Я. Ищспко. Сварка в самолетостроении Киев: МИИВЦ, 1998. - 695 с.

150. Г.В. Рыбина, В.В. Смирнов, М.В. Шубинцсва. Введение в инструментальную систему G2: Компьютер, учеб. по методам разраб. экспсрт. систем реал, нрсмсии на базе инструментальных систем G2-IGIM. -М.:МИФИ, 1997.-81 с.

151. И.М. Сирица Модели представления и методы приобретения знаний для построения экспертных систем: Учеб. пособие. М.: Изд-воМАИ, 1998. - 86 с.

152. Рудаков II.И., Сафонов И.В. Обработка сигналов и изображений. MATLAB 5.x /Под общ. ред. В.Г. Потемкина. М.: Диалог-МИФИ,1999. 287с. (Пакеты прикладных профамм; Кн. 2).

153. Ьсркинблит М.Ь. Нейронные сети. /М: МИРОС, 1993 542 с.

154. Уосссрмаи Ф. 11сйрокомпыотсрпая техника./М.: Мир, 1992 389 с.

155. Тихонов A.II. О решении некорректно поставленных задач и методе регуляризации //Доклады AII СССР. T.I51, №3. 1963 С 54-58.

156. Гультяев А.К. Визуальное моделирование в срсдс MATLAB: Учеб. курс. CI16:11итер, 2000. 432с.

157. О.В. Герман. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. Минск: Дизайн ПРО, 1995. - 255 с.

158. А.И. Галушкин Теория нейронных сетей. М., "Радиотехника",2000.-с. 415.

159. Bcalc H.M.L. A derivation of conjugate gradients in F. A. Loostma //Numerical methods for nonlinear optimization. London: Academic Press, 1972. PP 23-26

160. Dennis J.H., Schnabcl R.B. Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear liquations. Hnglcwood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1983 p 148.

161. Кривии В.В. Предобработка данных для псйроссти при классификации процесса сварки //Электромеханика. 2003. № 2. - С. 67-71.

162. Розснблатт Ф. Принципы пейродипамики. М., Мир, 1965, с.

163. Аналитические самонастраивающиеся системы. Под ред. H.H. Солодовпикова. М., Машиностроение, 1965. - с. 355.

164. В.А. Головко Нейронные сети: обучение, организация и применение. М., "Радиотехника", 2000. - с. 256.

165. Grossberg S., Adaptive pallcrn Classification and universal recoding // Biological Cybcrnclics, 1976, № 23, pp 121-134.

166. Kojas Raul. Theorie der neuronalen Netze. Hinc systematische Hin-fuchrung. Berlin: Springer-Verlag. 1993.

167. Кривип B.B. Применение исйросстсвых моделей при аттестации процесса сварки плавлением //Информационные технологии в моделировании и управлении: Тр. II междупар. пауч.-практ. копф., СПб. 20-22 июня 2000г.- СПб.: Изд-воСПб ГГУ, 2000.- С, 207-209.

168. Д.-Э.1>эстспс, В.-М. Ван Дсп 1>срг, Д. Вуд; Псйроппые сети и финансовые рынки: Принятие решений в торговых операциях /Пер. с англ. С.В. Курочкипа под ред. A.I1. Коваленко и К.С. Пастухова. М.: TB1I, 1997. - XX, 235 с.

169. Лапкип 10. II. Самоадаптирующисся нейронные сети Красноярск: Ип-т биофизики, 1997. - 21 с.

170. Антонов В.М. Обучаемые системы управления Липецк: Липец. гос. техн. ун-т, 1998. - 414 с.

171. A.B. Коновалов, С.М. Образцов, АЛ. Шимксвич. 11ейросетс-вой алгоритм безусловной оптимизации Обнинск: ФЭИ, 1998. - 12 с.

172. Толстой Г.П. Ряды Фурье. М.: Паука, Физматлит, 1980.

173. Королюк B.C., Портспко II.И., Скороход A.B., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятности и математической статистике.- М.: 11аука, Физматлит,1985.

174. Топчсев Ю.И. Атлас для проектирования систем автоматического регулирования. М.: Машиностроение, 1989.

175. Набспко К.И. Основы численного анализа. М.: Паука, Физ-матлит, 1986.

176. Псйрокомпыотипг. Вопросы теории и практики: Сб. науч. тр. Киев: Ип-т кибернетики, 1995. - 81 с.

177. А.М. Урманов, А.В. Грибок, А.П. Волов. Исследование методов слепого разделения свернутых сигналов при помощи специализированных нейронных сстсй Обнинск: ФЭИ, 1998. - 22 с.

178. Терехов, С. А. Псйросстсвыс пспарамстричсскис метод.] анализа экспериментальных данных /С.А. Терехов. Спсжипск: ВПИИТФ, 1998.- 18 с.

179. А.II.Горбат., ВЛ.Дунип-Ь'арковский, A.II. Кирдип 11сйроип-формат ика -11овосибирск: CII "11аука" PAII, 1998. 296 с.

180. B.C. Медведев, В.Г. Потемкин Нейронные сети Mallab 6 М., Диалог-МИФИ, 2002. - с. 489.

181. Н.М. Мирксс Нейрокомпьютер: Проект- стандарта Повоси

182. А.П. Радчспко. Ассоциативная намять. 11сйроппыс сети. Опт имизация псйропроцсссоров CI16.: Паука, 1998.-260 с.

183. Ьрюзгип A.A. 11ро1раммировапис в системе Windows. Практическое руков-во. /- М.: Ml I "Малин", 1992 290 с.

184. Кофлии Р., Дрискол Ф. Операционные усилители и линейные иптаральпые схемы. М.: Мир, 1979.- 360 с.бирск: Паука. Сиб. предприятие РАН, 1999. 337 с.1. УТВЕРЖДАЮ

185. Зам. генерального директора должность руководителя1. АКТ

186. О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ (ОПЫТНО-КОНСТРУКТОРСКОЙ) РАБОТЫ № 127

187. Разработка Волгодонского института (филиала)

188. Южно-российского государственного технического университета

189. Технический уровень разработок=указать номер авторского свидетельства, патента

190. В ид в 11 едрс 11 и я Выполнение производственных работ п сди и I «ч I гом,и мелкосерийном н¡кугушдстве

191. Наименование документов, подтверждающих внедрение:

192. ЭФФЕКТИ ВНОСТЬ ШIКДРК1 . и я

193. Социальный эффект ц разтпис пауки и научных нсслсдопякнйвид эффекта (защита здоровья человека, охрана окружающей среди, совершенствование организационной структуры управления, развитие науки и научных исследований и т.д.)

194. Экономический эффекг от ьиедрсния разработок доетишут (достигается) за счетсокращения г.рсмспи материальных рссурсоп на пропеденне регламентныхнпи.пяний при подготовке проптподстпя корпусного оборудопяння АЗС

195. Получен фактический экономический эффект с момента ьпедрспня52?тыс, руб. (пятьсотдиялцять девять тысяч рублей)сумма цифрами и прописью

196. Годовой ожидаемый экономический эффект составляет1320тыс. руб. (одни миллион трис!я дкядн.ять тысяч рублей) .сумма цифрами и прописью1. Ш'ИЛОЖКНИК,1. Л.А. Дармастукфамилия и инициалы

197. НТЛ1иколаснко фамилия и инициалы1. Гланпый бухгалтер

198. Директор фипансокого управления1. Утверждаю1. Утверждаю1. Директор Л ВИ(ФЦ<МТУ(1ШИ)уу!. Д1 «Ч^1. А Черно» Л.В.1. А 2002 г.1. Главный сварщик1. ЗЛО " Энергостройсервис"па 1»»1щинщ' 2002 г.чНерешцикои В.Н.

199. Акт оимтно-проммшленпмх испытаний автоматизированной системы

200. Наименование документов, подтверждающих внедрение (с указанием Кя. даты;кт1шедрения----—------официальные формы отчетности, акты, протоколы комиссий и т. д.1. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ВНЕДРЕНИЯ

201. Г'.пп:.тнм.:-гкий эффект от внедрения разработок дос-шгттr'.u.i г- )i) -.ci ■ уменьшения количествадефект.овлрии з г о то в ден и ируд о в ан иа.А Э.С

202. Наименование документов, подтверждающих внедрение (с указанием Кв. да, ил.зкгвнсд1»снии„.официальные формы отчетности, акты, протоколы комиссий и т. д.впкдллшп1. 0ргамм.":и1м»',им"-тг»\'н:',!иск11с проплат цсч-пк;аптоматиздц«« ."рояссса^нраилсиип.

203. О-г.пгглпч.-гчаш эффс-кт от внедрения расраышж д'.тлг>п" ! длстигпг-тгя) ?а иррьипспия.качсстпа.изделий АЭС• г"- г---'» СО".?«—.'.Л. .''«.■■уч.ч ,ц.д,"г<<м<г°с'.< 1 *г>"г"!ч>1мч.1Г. .• : .'и 1310 и.*'* Триста .сорок.

204. Л'"«-".1— «'Ч-ПСП'!«* ¡111М Т» (|'1 III 1'.МК ТМЧ'ГСК'М м ¡ч'Мр' П1 •„■• Ч'Т • I Ь1С.1. Ч.•!" ЦСУ СССР ^и-.;.^:;:::!• /ч-.-»¡«'(г".:-) "^по^мя-'Т I"! причин-.1Щ »>•».•»•Г I

205. ГС 'И '.</*• |-1 Даг"МГ>1( I ."■К"?!'ПМ! ¡Ч«— ' »")'.'),-К I"385 1ьк »^Г. Д'риста г.оссм».лссят пять ть?с. руС.и г. .- у гл: г::. Ш1И Триста.вохсмьдесятлятьтыс.руб.-у .;%:,. :: грог/л г:,'.) Фчкт1"К".*Ю1Й аффект Г»\»д»-г по »ч^т^ч'м'.т ип " И'г

206. Ь'Г. "\"'|ГГ».1 Г>\'ЛЛ"Г ПТМ1ММ.'Ч'М|:1 1М"ЛП1 ">,'Т,1!:1Т\'и^ПЛ*)ЖЕНИК: 1. Расчет (рак-гич'-.'к«"-«» «|.\ч.'>»*ч«>'} •цЬал-К ( и С НИ'гКггУК«Н«и1НЫМИ ПОДПИСЯМИ

207. Гл. бухгалюр Начальник ИЭО Другие службыа>. и.2851 <■> '.'к .УИГЛРЖЛАГО" ((.рсягрилтия)1. И^Уиич Н.С. ф. и. о11»гтекло1. Я К То ькедрении результатов научно-исслсловат^кскои (опытно-конструкторской) работы № 40С0

208. И:?.-:ачск1!с в«сг?яс«кч рвзр^оток „измеримо иоораб'зткаданиц^о„у^арке.крсье ;>Кочие фу,.лч'и внедренной ? эг > ;

209. СЛ»И.)ИА*к»Ч1» Л» пи»"' ГрСТийОЯЫ КОМИССИЙ ИТ Вtiш::о<л i» з;ni ¡lp::iр.ш

210. Of.r.i-naj и: ) 1\ чЬк icck.ic .реачумсспдсиних и и«Он n-'t'y* 1л »дкгорнст ИХ по Cî>av»t»"M:j с ».м .ча мггд^ *»м !. .г мантомрезультатов измерении на автоы'дтизировтииап2. С.'оцнллььий э^фокг

211. Дг.езос \част::с НИЛ в получении фактического эффекта сосгзацллтис. руГ.1. С'мчл h .траста десять 310

212. Л" .у'.'сьт!: > i :p.n.-.:::.j р:зрлСот ¡а*у. UJ ob