Автоматизированное построение подсистем принятия решений при управлении процессами нефтедобычи, нефтепереработки и нефтехимии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Кирюшин, Олег Валерьевич

• Кирюшин, Олег Валерьевич
• кандидат технических наук
• 2001

Оглавление диссертации кандидат технических наук Кирюшин, Олег Валерьевич

Список сокращений

Введение 6 1 Анализ методов представления знаний в системах управления технологическими процессами в нефтедобыче, нефтепереработке и нефтехимии

1.1 Задача представления знаний в подсистемах принятия решений

1.1.1 Структуры и функции подсистем принятия решений

1.1.2 Модели представления знаний в подсистемах принятия решений

1.2 Критерии выбора и взаимная трансформация моделей представления знаний

1.3 Цель и задачи исследования 34 Основные результаты первой главы

2 Алгоритмы синтеза логических последовательностей на основе продукционных систем

2.1 Краткий алгоритм синтеза логических последовательностей

2.2 Требования к исходной информации

2.3 Формирование исходной ПС

2.4 Обобщение правил

2.5 Выявление и ликвидация конфликтов 48 2.6. Представление структуры ПС в виде иерархических сетей Петри

2.7 Метод декомпозиции сетей Петри

2.8 Анализ полученных подсетей с целью определения количества состояний

2.9 Синтез логических выражения для переменных состояния

2.10 Алгоритм минимизации логических последовательностей

2.11 Синтез логических выражений для управляющих воздействий

2.12 Объединение субавтоматов

2.13 Представление синтезированной модели в терминах нечеткой логики

2.14 Тестовая проверка метода 72 Основные результаты второй главы

3 Автоматизация процессов анализа продукционных систем одного класса и синтеза логических выражений

3.1 Задача автоматизации процесса синтеза логических выражений

3.2 Выбор форм представления информации в программе

3.2.1 Представление исходной экспертной информации для целей автоматизации

3.2.2 Мап1Инное представление структуры сети Петри

3.3 Программа синтеза логических выражений

3.3.1 Функции программы

3.3.2 Реализация процессов анализа продукционных систем и синтеза сетей Петри

3.3.3 Автоматизация процесса декомпозиции сети Петри

3.3.4 Представление графа достижимости в памяти компьютера

3.3.5 Автоматизация метода синтеза логических выражений на основе укрупненной таблицы состояний

3.3.6 Роль программы в адаптивном контуре СУ 92 Основные результаты третьей главы

4 Разработка алгоритмов управления системой поддержания пластового давления

4.1 Система поддержания пластового давления как объект управления

4.2 Последовательность разработки системы управления ГПТД

4.3 Построение модели объекта управления

4.4 Разработка модели существующей системы управления

4.5 Разработка методов и алгоритмов управления режимами работы КНС

4.5.1 Анализ КНС как объекта автоматизации

4.5.2 Решение задачи обеспечения стабильности давления газовой подушки и уровней в сепараторах

4.5.3 Решение задачи управления и поддержания режимов работы АВД

4.5.4 Трансформация продукционной системы в модель конечно-автоматного вида

4.6 Анализ эффективности полученной СУ 122 Основные результаты четвертой главы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированное построение подсистем принятия решений при управлении процессами нефтедобычи, нефтепереработки и нефтехимии»

Главным показателем эффективности работы технологических объектов является не только их производительность, но и качество продукции. \ i"

Обеспечение конкурентоспособности товара на мировом рынке все чаще становится невозможным без использования менеджмента качества, принципы которого заложены в семействе стандартов ISO 9000, и применения методов и средств, минимизирующих период времени от первоначального замысла проекта до его окончательной реализации и начала продаж товара (показатель ТТМ - «time-to-market») [1, 2]. Необходима реализация идей тотального управления качеством (Total Quality Management - TQM) на всех этапах технологического цикла от приема сырья до отгрузки готовой продукции и на всех уровнях управления производством [3].

Данные требования, предъявляемые также к предприятиям нефтяной отрасли, вынуждают сокращать сроки разработки и модернизации систем управления (СУ) технологическими объектами. С другой стороны, развитие технологической основы современных нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств, необходимость учета нелинейных взаимосвязей параметров, увеличение числа ограничений и т.д. приводят к увеличению сложности решаемых при управлении задач и, соответственно, к необходимости разработки сложных СУ. Вопросами разработки сложных СУ, посвящены работы Робертса С, Рея У., Пуйджанера Л., Мешалкина В.П., Захарова В.Н., ПосЯе-лова Д.А., Хазацкого В.Е., Куликова Г.Г., Ильясова Б.Г., Васильева В.Й., Имаева Д.Х., Вавилова A.A., Веревкина А.П., Юдицкого С.А., Клюева A.C. и др. [4 - 12].

В связи с этим возникает необходимость разработки интеллектуальных (продвинутых) СУ, которые давали бы возможность достаточно просто в производственных условиях в реальном времени, без привлечения наукоемких технологий и дорогостоящего инжиниринга получать и модернизировать структуры и параметры таких СУ.

В [13] приведена классификация СУ, к которой может быть приведена любая сколь угодно сложная СУ, в том числе и СУ с элементами искусственного интеллекта (ИИ): простые СУ, СУ с адаптацией, модельные, семиотические, семиотические с адаптацией. Основными их элементами являются: управляющие устройства (УУ), модели объектов управления (ОУ), адаптато-ры и интерпретаторы. ¡

От оперативности и качества разработки моделей этих элементов, I а также процедур их обучения в большей степени зависит оперативность и качество работы всей СУ. Наличие «быстрых» инструментов их разработки и реализации позволило бы рассматривать подобную систему как часть контура обучения, включающей в себя кроме СУ также человека-эксперта, синтезирующего и формулирующего знания. Разработка подобных инструментов, формализующих знания эксперта, является основным шагом к построению интеллектуальных СУ.

Существует большое количество программных средств, на основе которых могут создаваться интеллектуальные СУ. К ним относятся экспертное системы реального времени (ЭСРВ): 02 (фирма Gensym), RTWorks (Talarían, США), COMDALE/C (Comdale Tech., Канада), COGSYS (SC, США), ILOG Rules (ILOG, Франция) [14 - 17]. Однако, они достаточно дороги, требуют квалифицированного труда, предъявляют высокие требования к вычислительным мощностям, что в большинстве случаев не позволяет использовать их в качестве программного обеспечения для встраиваемых систем и контроллеров.

Наиболее удобным (с точки зрения описания процесса принятия peuíe-ния экспертом, последующих изменений и дополнений) методом представления знаний экспертов являются продукционные системы (ПС). Вопросам разработки и применения ПС посвящено большое количество работ, среди которых можно выделить труды Хейеса-Рота Ф. (Hayes-Roth F.) [15, 18], Лаубе-ра Р.Дж. (Lauber R.J.) [19], Бартоса Ф.Д. [20], Попова Э.В. [14, 21, 22], Заха

8 I ; рова В Н. [10, 23], Хорошевского В.Ф. [23, 25], Поспелова ДА. [13, 24, 26], Мешалкина В.П. [27] и др.

Однако, ПС характеризуются отсутствием проработанных методов проверки их на работоспособность, сложностью или невозможностью их реализации на типовых промышленных контроллерах.

С другой стороны, распространенной формой представления алгоритмов в контроллерах, микропроцессорах, программируемых логических матрицах являются логические последовательности. Методы синтеза логических последовательностей позволяют уменьшать габариты управляющих устройств, использовать более дешевые контроллеры, обходиться в ряде случаЬв имеющейся элементной базой [28, 29, 30].

Таким образом, возникает противоречие между представлением знаний о процессе принятия решений на управление и их реализацией, заключающееся в отсутствии эффективных методов формализации этих знаний, то есть методов преобразования исходных информационных моделей, содержащих знания различного уровня определенности (от формализованных соотношений до лингвистических высказываний), к формализованным моделям.

Существующие методы преобразования, основанные на использовании булевых матриц, таблиц истинности [24, 31, 32, 33, 34], циклограмм [35, 36]| и т.д. применимы лишь для функций небольшой размерности (не более 10 переменных), что непригодно для современных процессов, число переменных в которых на порядок больше. Кроме того, эти методы характеризуются также большой трудоемкостью и трудностью автоматизации.

Поэтому актуальной задачей является разработка автоматизируемых методов представления исходной информации в виде структурированных наборов продукционных правил (ПП) и преобразования ее в формализованный вид, применимый для эффективной и оперативной реализации на промышленных контроллерах. !

Целью работы является разработка автоматизируемого методического и алгоритмического обеспечения процесса синтеза логических последовательностей конечно-автоматного вида на основе информации, представленней в виде структурированных продукционных систем. Л

Для достижения поставленной цели определены следующие задачи исследования:

1) Разработать автоматизируемый метод представления исходной информации в виде структурированного набора продукционных правил и ее преобразования в вид логических последовательностей, реализуемых на микропроцессорных контроллерах.

2) Разработать метод проверки исходной информации об управлении на предмет наличия противоречивых и тупиковых ситуаций при принятии реёеI

НИИ. л

3) Разработать методы минимизации логических последовательностей большой размерности (порядка нескольких сот переменных).

4) Разработать метод декомпозиции исходной информации об управлении с целью ее реализации в распределенных системах логического типа, а также метод обеспечения согласованности работы распределенных подсистем.

5) Разработать СУ системой поддержания пластового давления (ППД) на нефтяном месторождении с учетом неопределенностей, связанных с изменением параметров элементов системы ППД и внешних воздействий среды. |;

6) Разработать программное обеспечение для реализации методов представлении исходной информации об управлении, проверки ее свойств и преобразования в вид логических последовательностей.

Методы исследования. При решении поставленных в работе задач использовались: теория двузначной и нечеткой логики, теория и методы искусственного интеллекта, разработки экспертных систем, теории графов, а также методов вычислительной математики и программирования.

Научные положения, выносимые на защиту:

1.Методика синтеза логических последовательностей для реализации на базе микросхем и промышленных контроллеров на основе информации об управлении, представленной в виде структурированных наборов ПП, с промежуточным анализом свойств синтезируемой СУ на иерархических сетях Петри.

2. Методы анализа правил управления на предмет наличия противоречивых и тупиковых ситуаций, а также коррекции этих правил.

3. Метод минимизации логических последовательностей большой размерности.

4. Метод декомпозиции исходной информации для ее реализации в виде распределенной системы и обеспечения согласованности работы подсистем.

Научная новизна. Впервые получены следующие результаты:

1. Предложена иерархия методов представления знаний об управлении объектами с точки зрения их формализованности и взаимной трансформируемо-сти. Разработана методика синтеза логических моделей на основе исходных структурированных наборов ПП с промежуточным анализом свойств исходной информации на иерархических сетевых моделях (сетях Петри).

2. Предложен алгоритмизируемый метод выявления и корректировки тупиковых и противоречивых ситуаций в наборах продукционных правил.

3. Предложен алгоритмизируемый метод минимизации моделей в виде логических последовательностей большой размерности.

Практическая ценность результатов работы обусловлена:

1) разработкой методов и алгоритмов представления исходной информации об управлении в виде структурированных продукционных правил и иерархических сетей Петри в памяти компьютера, оптимальных с точки зрения экономии оперативной памяти; и

2) разработкой программных продуктов, позволяющих производить анализ свойств баз знаний об управлении, заданных в виде либо продукционных систем, либо сетей Петри, а также синтезирующего укрупненную таблицу состояний и логические последовательности конечно-автоматного вида.

3) получением алгоритмов управления системой поддержания пластового давления, включающей в себя резервуары отстоя подтоварной воды, артезианские скважины с частотно-регулируемыми центробежными насосами, сепараторы артезианской воды и насосные агрегаты высокого давления.

Апробация работы. Основные положения работы обсуждались на Международных конференциях «Методы кибернетики химико-технологических процессов» (КХТП-У-99, г. Уфа, 1999 г.), «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-12, г. Великий Новгород, 1999 г.);

- II Конгрессе газонефтепромышленников России (секция В, г. Уфа, 2000 г.);

- республиканских конференциях «Интеллектуальное управление в сложных системах-99» (г. Уфа, 1999 г.), «Проблемы авиации и космонавтики и роль ученых в их решении» (г. Уфа, 1998 г.), 49-й и 50-й научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых (г. Уфа, 1998 и 1999 Г.Г.).

Результаты исследований отражены в 12 печатных работах, получено одно свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основной текст изложен на 167 страницах, диссертация содержит 28 иллюстраций, 10 таблиц, 7 приложений, список использованных источников содержит 148 наименований.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Кирюшин, Олег Валерьевич

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ЧЕТВЕРТОЙ ЕЛАВЫ

1. Разработана методика построения системы управления технологическим процессом, включающая в себя этапы моделирования объекта управления, проведения имитационных экспериментов, моделирования существующей СУ, разработки аагоритмов управления на основе полученных результатов и проведение сравнительных имитационных экспериментов с целью определения качества полученной СУ.

2. Разработаны методы управления системой поддержания пластового давлАе-ния, обеспечивающие соответствие требуемым технологическим ограничениям и минимальности количества операций включения/выключения технологического оборудования.

3. Разработана имитационная модель кустовой насосной станции системы поддержания пластового давления, которая качественно имитирует поведение реальной КНС и используется как для разработки собственно алгоритмов управления, так и для имитации работы системы, например, с целью оптимизации процессов, тренажа персонала, прогнозирования поведения и т.д. I:

4. Разработаны алгоритмы управления КНС в виде логических моделей, принятые Муниципальным унитарным предприятием «Нефтеюганский Центр Информационных Систем» к внедрению на объектах ООО СП «ВатОйл».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации содержится решение научной задачи разработки автоматизируемых методов и алгоритмов синтеза логических последовательностей конечно-автоматного вида на основе знаний об управлении объектами нефтедобычи, нефтепереработки и нефтехимии, представленных в виде структурированных наборов продукционных правил. В ходе исследования получены следующие результаты:

1. Приведен анализ методов представления знаний в моделях функциональных блоков с точки зрения решения задач, отнесенных к двум нижним уровням АСУ ТП, разработана методика последовательной трансформации моделей представления знаний с целью синтеза формализованных алгорйтi •

MOB работы СУ, адекватных исходным знаниям. I

2. Описан метод синтеза логических последовательностей на основе экспертных знаний, представленных в виде продукционных систем, особенностью которого является наличие автоматизируемых процедур анализа исходных продукционных систем на сетевых моделях в виде иерархических сетей Петри. Логические последовательности синтезируются на основе укрупненных таблиц состояний, позволяющих декомпозировать исходную задачу синтеза управляющих устройств на уровне логических переменных и получать безызбыточную модель управляющего устройства.

3. Предложен автоматизируемый метод выявления и коррекции конфликтных и тупиковых ситуаций в ПС.

4. Определены принципы и разработан метод представления ПС в виде сетевых моделей и их последующей декомпозиции. Предложен метод определения количества декомпозированных подсетей.

5. Разработан метод, позволяющий минимизировать выражения с большим количеством переменных и наиболее легко поддающийся автоматизации.

6. Разработаны алгоритмы управления КНС в виде логических моделей, принятые Муниципальным унитарным предприятием «Нефтеюганский Центр Информационных Систем» к внедрению на объектах ООО СП «ВатОйл». А

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Кирюшин, Олег Валерьевич, 2001 год

1. Вест Дж., Чинфрани Ч.А., Цикалс Д.Д. Принципы менеджмента качества основа семейства стандартов ИСО 9000:2000. // СТК, № 7, 2000. -С. 7477.

2. Качалов В. Проблемы управления качеством в вузах. // СТК, № 7, 2000. -С. 68-73.

3. Ивлев В., Попова А. Применение ARIS TOOLSET для сертификации по стандартам ISO серии 9000. // СТК, № у, 2000. -С. 82-89.

4. Куликов Е.Е., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. -Уфа, 1999. -129 с.

5. Веревкин А.П., Дадаян Л.Е. Анализ и синтез автоматических систем регулирования сложных объектов нефтепереработки и нефтехимии: Учебное пособие. -Уфа: Изд. Уфим. нефт. ин-та, 1989. -94 с.

6. Линдерфер П. Централизованные ЭВМ в системах управления с сетевой структурой. // Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -1987. № 9. -С. 64 68.

7. Стэклин К.А. Снижение аварийности на производстве при использовании экспертных систем. // Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -1990, № 2. -С. 102-110.

8. Рей У. Методы управления технологическими процессами: Пер. с англ. -М.: Мир, 1983. -368 с, ил.

9. Роберте С. Динамическое программирование в процессах химической технологии и методы управления. М.: Мир, 1965. -488 с.

10. Захаров В.Н. и др. Системы управления. Задание. Проектирование. Реализация. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: «Энергия», 1977. -424 с.

11. И. Puigjaner L. Integrated Eogistics for Improved Performance of Flexible Manufacturing Plants. //

12. Веревкин А.П. Автоматическое управление технологическими процессами нефтепереработки по показателям качества продуктов. / Диссертация на соискание ученой степени доктора техн. наук. -Уфа: 1999.

13. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981. -232 с, ил.

14. Попов Э.В. Экспертные системы реального времени.// Открытые системы, 1995, № 2.

15. F. Hayes-Roth, N Jacobstein. The state of Knowledge-Based Systems. Communications of the ACM, March, 1994, v.34, n.3, pp. 27-39.

16. P. Harmon. The market for intelligent software products. Intelligent Software Strategies, 1992, v.8, n.2, pp. 5-12.

17. В. Moore. Memorandum. 1993, April. Gensym Corporation.

18. Построение экспертных систем. Пер. с англ./ Под ред. Ф.Хейеса-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. -М.: Мир, 1987.-441 с, ил.

19. Lauber R.J. Artificial Intelligence Techniques in Real-time Control Systems. // 12 th World Congress International Federation of Automatic Control. Sydney. Australia. 1993. Vol. 1.

20. Фрэнк Дж. Бартос. Искусственный интеллект: принятие решений в сложных системах управления.// Мир компьютерной автоматизации, № 4, 1997, -С. 2-27.

21. Попов Э.В. Экспертные системы. (Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ).- Техническая кибернетика, 1987, № 5, С. 5-18.

22. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б. Статические и динамические экспертные системы (классификация, состояние, тенденции). Методические материалы. -М.: Центральный росс, дом знаний, 1995. -126 с.

23. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Справочник./ Под ред. Захарова В Н., Хорошевского В.Ф.-М.: Радио и связь, 1990. Кн. 1 426 с, кн. 2 - 304 с, кн 3 - 368 с.

24. Поспелов Д.А. Большие системы. Ситуационное управление. -М.: Знание, 1975. -64 с.

25. Базы знаний интеллектуальных систем./ Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. -СПб.: Питер, 2000.- 384 с, ил.

26. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.

27. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения./ В.П. Мешалкин. -М.: Химия, 1995. -368 с.28. http://www.xiiinx.com.29. http ://www. ее .Washington, edu/class/3 71 /doc/cupl .html.

28. Муравьева E.A. Синтез логических структур большой размерности на основе расширенных булевых матриц. /Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. -Уфа: 2001.

29. Князев A.B., Кузнецов H.A., Фролов А.Б. Модели дискретных устройств./ Под ред. В.Н. Вагина. -М.: Моск. энерг. ин-т, 1987. -80 с.

30. Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов. -М.: Физматгиз, 1962. -476 с.

31. Миллер Р. Теория переключательных систем. Т.1. -Комбинационные схемы: Пер. с англ. -М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1970. -416 с.

32. Лысиков Б.Г. Арифметические и логические основы цифровых автоматов: (Учебник для вузов по спец. «Электрон, вычисл. машины»). 2-е изд., перераб. и доп. -Мн.: Высш. шк., 1980. -336 с.

33. Чернов Е.А. Проектирование станочной электроавтоматики. -М.: машиностроение, 1989. -304 с, ил.

34. Юдицкий С.А., Магергут В.З. Логическое управление дискретными процессами. Модели, анализ, синтез: -М.: Машиностроение, 1987. -176 с, ил.

35. Dadhiawala R., SkidharanN., Raulefs P., Pickering C. Real-time AI systems: A deinition and an architecture. lJCAI-89 // Proc. 11* Int. Joint Conf. Artif. Intel!., Detroit. 1989. Vol. 1.

36. Willis M.J., Tham M.T. Advance Process Control. // http ://lorien.ncl. ac.uk/ming/advcontrl.

37. Tham M.T., Willis M.J., Montague G.A., Morris A.J. Adaptive Systems in Chemical Process Control. / IF AC Conf., ITAC'91, Singapore, Jan., 1991.

38. Технические средства автоматизации химических производств: Справ, изд. / B.C. Балакирев, Л.А. Барский, А.В. Бугров и др. -М.: Химия, 1991.-272 с; ил.

39. Клюев А.С. Автоматическое регулирование. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Энергия, 1973. -392 с, ил.

40. Ротач В.Я. Расчет настройки промыгаленных систем регулирования. М.-Л.: Госэнергоиздат, 1961. -344 с.

41. Высокоэффективная АСУ установкой первичной перегонки нефти. Уайт Д.К. и др. // Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -1987, № 9. -С. 98 -104.

42. Кейн Л. Справочник современных АСУ ТП // Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -1987, № 3, -С. 87 125.

43. Основы автоматики и автоматизацрш химических производств. Учебное пособие для вузов. Казаков А.В., Кулаков М.В., Мелюшев Ю.К. -М.: Машиностроение, 1970. -376 с.

44. Беляков В.Л. Автоматизация промысловой подготовки нефти и воды. -М.: Недра, 1988. -232 с.

45. Голубятников В.А., Шувалов В.В. Автоматизация производственных процессов и АСУП в химической промышленности. -М.: Химия, 1978. (Автоматизация химических производств) - 376 с; ил.

46. Анзимиров Л.В. 32-разрядные компоненты TRACE MODE для Windows NT. // Приборы и системы управления. 1997. № 9. С. 4-6.

47. Соболев B.C. Программное обеспечение современных систем сбора и обработки измерительной информации.// Приборы и системы управления. № 1, 1998.-С. 55.

48. Системы диспетчерского управления и сбора данных (SCADA-системы)// Мир компьютерной автоматизации, 1999, № З.-С. 4-9.

49. Инструментальная система программирования логических контроллеров ISaGRAF. Учебное пособие. Издание второе, перераб. и дополи./ М.А. Шамашов. Самара: Самарский муниципальный комплекс непрерывного образования «Университет Наяновой», 1997, 118 с.

50. ISaGRAF. Версия 2.10. Часть 1. Руководство пользователя. -CJ International// Перевод Е.А. Поповой.-М.: АО «RTSoft», 1995.

51. Любашин А.Н. Что такое ISaGRAF? // МКА, № 2/1995. -С. 31-36.

52. Шмелев Г.С., Ашкалиев Э.Я., Ляпин A.B. Опыт реализации стандарта МЭК 1131-3 (ISaGRAF) в среде операционной системы реального времени.// Приборы и системы управления, № 4/1997.-С. 8-10.

53. Открытые технологии и базовые аппаратно-программные средства для систем промышленной автоматизации и телекоммуникаций. Каталог. -М.: RTSoft, 2000.-100 с.

54. Кунцевич H.A. SCADA-системы и муки выбора. // Мир компьютерной автоматизации, 1999, № 1. -С. 72 78.

55. Золотарев СВ. Системы SC ADA в среде ОС QNX. // Мир ПК, 1996, №4. -С. 114.

56. Кузнецов А. SCADA-системы: программистом можешь ты не быть. // Современные технологии автоматизации, 1996, № 1. -С. 32 35.

57. Жданов A.A. Современный взгляд на ОС реального времени. // Мир компьютерной автоматизации, 1999, № 1. -С. 54 60.

58. Калядин А.Ю. На Востоке заяц, на Западе - Wintel. // Мир компьютерной автоматизации, 1999, № 1. -С. 66 - 68.

59. Автоматическое проектирование информационно-управляющих систем. Проектирование экспертных систем на основе системного моделирования./ Г.Г. Куликов, А.Н. Набатов, A.B. Речкалов и др., Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. -Уфа, 1999.-233 с.

60. Евсеев О.В. Продукционная управляющая система для гибких производственных систем. -Техническая кибернетика, 1987, № 5, -С. 93-112.

61. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. Пер. англ. -М.: Энергоатом издат, 1991. -286 с, ил.

62. Ларьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. -М.: Мир, 1991.- 568 с, ил.

63. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ. -М.: Мир, 1990.-560 с, ил.

64. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998.-376 с.

65. Ершова О.В., Вальдберг Н.Г., Чистякова Т.Б. Построение экспертной системы для управления карбидной печью.// Математические методы в технике и технологиях. Сб. трудов 13 междун. науч. конф. ММТТ-2000. Т.6. Секция 12. СП6.-2000. -С. 145-146.

66. Керридж А.Е. Использование экспертных систем.// Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -1987. № 9. -С. 107-110.

67. Потапова Т.Б. Структурная модель управления технологическим участком непрерывного производства как база знаний для экспертной системы.// Приборы и системы управления. 1996, № 9. -С. 27-29.

68. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики.: Учеб. пособ./ В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов; УГАТУ, Уфа, 1985. -80 с.

69. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц. -М.: Радио и связь, 1982.- 432 с, ил.

70. Zadeh L.A. "Fuzzy Sets", Informat. Contr. vol. 8, pp. 338-353, 1965.

71. D. McNeill and P. Freiburger. Fuzzy Logic. New York: Simon and Schuster, 1993.

72. Нечеткие множества в моделях управлений и искусственного интеллекта./ Под ред. Д.А. Поспелова. -М.: Наука, 1986. -312 с.

73. Деменков Н.П. Особенности нечеткого адаптивного управления./ Пром. АСУ и контроллеры, № з, 2000. -С. 31-32.

74. Фролов СВ., Елизаров И.А., Назаров В.Н., Третьяков А.А. Реализация нечеткого регулятора на микроконтроллере Ремиконт Р-130./ Пром. АСУ и контроллеры, № 3, 2000. -С. 54-57.

75. Fuzzy Logic Toolbox User's Guide. The Math Works Inc., 1995. -203 p.

76. Li-Xin Wng. Adaptive Fuzzy Systems and Control. Design and Stability Analizes. New Jersey: PTR Prentice Hall, 1994. -232 p.

77. Babuska R. Fuzzy Modelling and Identification Toolbox/ User's Guide (August 1998) // http:// iridia.ulb.ac.be/FAMIMO.

78. Васильев B.B. и др. Система специального математического обеспечения для моделирования параллельных процессов. // Управляющие системы и машины, 1987, № 5. -С. 50 55.

79. Лескин А.А., Мальцев П.А., Спиридонов A.M. Сети Петри в моделировании и управлении. -Л.: Наука, 1989. -133 с.

80. Соколов В.А. Замечание о классе функций, вычислимых сетями Петри.// Моделирование и анализ вычислительных систем. Ярославль: Изд-во ЯрГУ, 1987.-С. 119-123.

81. Покозий Е.А. Методы спецификации и верификации параллельных моделей с непрерывным временем./ Автореферат диссертации. Новосибирск, 1999.

82. Анисимова О.Б. Моделирование сетей Петри на ЭВМ. / Моделирование и оптимизация вычислительных систем и процессов. Ярославль: Изд-во ЯрЕУ, 1988.-С. 102- 107.

83. Кушнаренко О.Б., Тамаров Б.В. Пакет программ работы с сетями Петри. / Параллельные вычислительные системы и процессы. Ярославль: Изд-во ЯрГУ, 1991.-С. 40-42.

84. Дубинин В.Н. Комплекс программ «ПЕТРИС» для построения и исследования сетей Петри. // http://diamond.stup.ac.ru/KOI/SOFT/DESCRIPT/ 0007.ru.html.

85. Соколов В.А., Кушнаренко О.Б., Подземский О.Л., Тамаров Б.В. К проблеме построения компиляторов для параллельных систем распределенного типа. // Многопроцессорные вычислительные системы и параллельные алгоритмы. Ярославль: Изд-во ЯрГУ, 1991. -С. 8 14.

86. Р. Harmon. The Size of the Commercial AI Market in the US. Intelligent Software Strategies. 1994, v.lO, n.l, pp. 1-6.

87. Горбань A., Росиев Д. Нейронные сети на персональном компьютере. -Новосибирск: Наука, 1996.

88. Горбань А. Нейроинформатика и ее приложения. // Открытые системы. -№4-5, 1998.-С. 36-41.

89. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Персептроны и теория механизмов мозга. -М.: Мир, 1965.

90. Гордиенко Е.К., Лукьяница А.А. Искусственные нейронные сети. I. Основные определения и модели.//Изв. РАН. Техническая кибернетика, 1994, № 5. -С. 79 92.

91. Свешников СВ., Шквар A.M. Нейротехнические системы обработки информации. -Киев: Наукова думка, 1983. -222 с.

92. Короткий СГ. Нейронные сети: основные положения. // ВУТЕ/Россия, 2000, № 5, -С 18-21.

93. Мисюрев А.В. использование искусственных нейронных сетей для распознавания рукопечатных символов. // ВУТЕ/Россия, 2000, № 5, -С 22-25.

94. Короткий СГ. Нейронные сети: алгоритм обратного распространения. // ВУТЕ/Россия, 2000, № 5, -С. 26-29.

95. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учеб. пособие. / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов, С.С. Валеев и др.; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1997. -92 с.

96. Абиев Р.Г., Алиев P.A., Алиев P.P. Синтез САУ с обучаемым на нейронной сети нечетким контроллером. // Изв. РАН. Техническая кибернетика,1994, № 2.-С. 192- 197.

97. Еремин Д.М., Мадыгулов Р.У. Определение параметров нейроподоб-ных сетей, используемых при управлении динамическими объектами.// Вопросы кибернетики, устройства и системы: Межвуз. сб. науч. тр. -М.: МИРЭА,1995.

98. К вопросу моделирования и управления непрерывными технологическими процессами с помощью нейронных сетей. // Теоретические основы химической технологии, 1995, Т. 29, № 2. -С. 205 212.

99. Клемеп! И., Понтон Д.В. Анализ эффективности использования нейронных сетей для моделирования процессов дистилляции. // Теоретические основы химической технологии, 1992, Т. 26, № 3. -С. 412 424.

100. А novel approach to indirect measurements. Rape R. "Measurement", 1992, 10, # 4, 148-156. (Опубликовано в Экспресс-Информации КИТ № 24/1995 «Новый метод косвенных измерений»).

101. Макаров И.М., Лохин В.М. и др. Новое поколение интеллектуальных регуляторов.// приборы и Системы Управления, 1997., № 3. -С. 2 6.

102. А declarative neural network description language. Korb Т., Zell А., "Microprocess and Microprogramm", 1989, 27, # 1-5, pp. 181-188.

103. Goddard N. : The Rochester Coimectionist Simulator: User Manual, Tech. Report, Univ. of Rochester, NY, 1987.

104. Роберт Хехт-Нильсен. Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы. // Открытые системы. -№ 4-5, 1998. -С. 23 28.

105. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Программный комплекс для проектирования нечеткого логического регулятора.// Приборы и системы управления. -1997. №8.-С. 19-21.

106. Соколов В.А. Об одной задаче в теории сетей Петри.// Междун. конф. «Математические методы в исследовании операций»: Тез. докл. -София, 1987.-С. 48.

107. ПО. Application of fuzzy sets and approximate reasoning. Schwarta D.G. "Proc. of the IEEE", 1994, 82, # 4, 482-498.

108. N.K. Liu and T. Dillon, "An approach towards the verification of expert systems using numerical Petri nets", Int. J. of Intelligent Systems, vol. 6, pp. 255 -276, 1991.

109. R. Agarwal and M. Tanniru, "A Petri-net approach or verifying the integrity of production systems". Int. J. Man-Machine Studies, vol. 36, no. 3, pp. 447 -468, 1992.

110. Developing a Strategy for Expert System Verification and Validation. Lee S., O'Keefe R.M. "IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics", Vol. 24, No. 4, April 1994, 648-655.

111. Сазыкин В.Г. Особенности решения задач экспертными системами реального масштаба времени.// Приборы и системы управления. 1995, № 10. -С. 11-14.

112. Кириллов В.Ю. Об автоматной интерпретации сетей Петри. // Техническая кибернетика, 1987, №5,-0. 151 163.

113. Веревкин А.П., Муртазин Т.М. Моделирование процессов принятия решений в сложных системах управления. // Проблемы нефтегазового комплекса России. / Материалы международной конференции, УГНТУ.- Уфа, 1998. -С. 85 88.

114. Тадао Мурата. Сети Петри: Свойства, анализ, приложения. ТИИЭР, т. 77, № 4, апрель, 1989, -С. 41 85.

115. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирования систем: Пер. с англ. -М.: Мир, 1984. -264 с, ил.

116. Закревский А.Д. О корректности параллельных алгоритмов логического управления. // Техническая кибернетика, 1987, № 4, -С. 106 112.

117. Бандман О.Л. Поведенческие свойства сетей Петри (обзор французских работ). // Техническая кибернетика, 1987, № 5, -С. 134 150.

118. Беликов В.К., Рутнер Я.Ф. матричное задание и анализ раскрашенных сетей Петри. // Техническая кибернетика, 1987, № 5, -С. 164 167.

119. Nutt G. Evaluation Nets for Computer Systems Performance Analysis. FJCC PRESS, 1972, Vol. 41, Pt. 1, pp. 279 286.

120. Веревкин А.П., Муртазин Т.М. Моделирование процессов принятия решений в сложных системах управления.// Проблемы нефтегазового комплекса России./ Материалы международной конференции УГНТУ. -Уфа, 1998. С. 85-88.

121. Веревкин А.П., Динкель В.Г. Технические средства автоматизации химико-технологических процессов: Учебное пособие. -Уфа: Изд. Уфим. нефт. ин-та, 1989. -87 с.

122. Усенко В.В., Мухин B.C. Некоторые матричные соотношения и их применение для решения структурных задач. -Тр./ Моск. энерг. ин-т. -1980. -Вып. 482. -С. 19-23.

123. Воробьев Н.В. Минимизация функций алгебры логики. // http://www5.newmail.ru/Lections/minfal/vorob04.htm.

124. Колдуэлл С. Логический синтез релейных устройств. Пер. с англ. -М.: Изд-во иностранной литературы, 1962. -740 с.

125. Фридман А, Менон П. Теория и проектирование переключательных систем. -М.: Мир, 1978. -580 с.

126. Топольский Н.Г. Бесповторный метод оптимального структурного синтеза автоматов. Техническая кибернетика, 1974, № 5, с. 110-120.

127. Технология и техника добычи нефти: Учебник для вузов / А.Х. Мир-заджанзаде, И.М. Ахметов, A.M. Хасаев, В.И. Гусев. Под ред. проф. А.Х. Мирзаджанзаде. -М.: Недра, 1986. -382 с.

128. Бухаленко Е.И., Абдуллаев Ю.Г. Монтаж, обслуживание и ремонт нефтепромыслового оборудования: Учебник для учащихся профтехобразования и рабочих на производстве. -2-е изд., перераб. и доп. -М.: Недра, 1985, 391 с.

129. Moon D. MACLISP Reference Manual. MIT Press, Cambridge, Mass.,1973

130. Taiteiman W. INTERLISP Reference Manual//XEROX PARC, 1974

131. Турчин В.Ф. Метаалгоритмический язык. // Кибернетика, № 4. -С. 45 54.

132. Clocksin W., Mellish С Programming in PROLOG // Berlin, Springer Verlag, 1982 I

133. Пильщиков B.H. Язык ПЛЭНЕР. -M.: Наука, 1983.

134. Brownston L., Farrell R., et al. Programming Expert Systems in 0PS5: An introduction in Rule-Based Programming // Addison-Wesley Publ. Сотр. Inc., 1985.

135. EXSYS User Manual // EXSYS Inc., 1985.

136. MDBS. Guru User Manual // MDBS Inc., 1986.

137. ART User's Manual // Inference Systems Inc., Ca., 1984

138. Florentin J.J. Software Review: KEE // Expert Systems. Vol. 4, No. 2., 1987. P. 18-120. \138

139. CATALYST Gensym Corp., G2 // In object-Oriented Technology on Sun Workstations. Cataiist, January, 1993.

140. Учебно-методическое пособие к лабораторной работе «Построение системного проекта с использованием IDEF-технологии»./ Сост. О.В. Кирю-шин. -Уфа: Изд-во Уфимск. гос. нефт. техн. ун-та, 2000. -32 с.

141. Казимир В.В., Демишевская Н.В. INTERNET-ориентированная система имитационного моделирования. // http://www.vstiIvinnica.ua/conf/docs/kazimir/index.html.

142. Епанешников А., Епанешников В. Программирование в среде DELPHI: Учеб. пособие: В 4-х ч. -М.: Диалог-МИФИ, 1998. -336 с.

143. Сергиевский М.В., Шалашов А.В. Турбо Паскаль 7.0: Язык, среда программирования. -М.: Машиностроение, 1994. -254 с.

144. Griswold R. А History of the SNOBOL Programming Language // SIGPLAN Notices. Vol. 13, No. 8. P. 275 308.