Формализация и анализ дискретных организационно-технологических систем со структурированными агентами на индикаторных сетях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Чуев Александр Викторович

• Чуев Александр Викторович
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Чуев Александр Викторович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Современное состояние задач формализации и анализа дискретных организационно-технологических систем

1.1. Организационно-технологические системы со структурированными агентами, их разновидности

1.2. Анализ использования сетевых моделей при построении и исследовании различных систем

1.2.1. Анализ и построение систем управления технологическими процессами

1.2.2. Построение дорожных карт развития систем

1.2.3. Анализ систем массового обслуживания

1.3. Понятие о многоагентных триадных сетях и области их применения

1.4. Постановка цели и задач исследования

ГЛАВА 2. Понятие и методика построения бинарных индикаторных сетей, область их применения

2.1. Понятие бинарной индикаторной сети

2.2. Алгоритм построения дискретных систем и анализа процессов с помощью интерактивных моделей на основе БИС

2.3. Программно-алгоритмическое обеспечение для построения систем на основе моделей в форме бинарных индикаторных сетей

2.3.1. Описание интерфейса программы

2.3.2. Описание основных классов, процедур и функций

2.4. Выводы

ГЛАВА 3. Понятие и методика построения ООО-моделей систем массового обслуживания

3.1. Понятие ООО-модели

3.1.1. Уровень обеспечения

3.1.2. Уровень обслуживания

3.1.3. Уровень отчетности

3.2. Алгоритм анализа систем массового обслуживания на основе ООО-моделей

3.3. Выводы

ГЛАВА 4. Практическое применение методов, основанных на бинарных индикаторных сетях и ООО-моделях

4.1. Описание технологического процесса выращивания искусственных сапфиров на основе бинарной индикаторной сети

4.2. Автоматизация вытягивания монокристалла сапфира на основе управляющего автомата, построенного на бинарной индикаторной сети

4.3. Бинарная модель для проведения имитационного эксперимента по модернизации установки по выращиванию искусственных сапфиров

4.4. ООО-модель многофункционального центра предоставления государственных и муниципальных услуг

4.5. Бинарная сетевая дорожная карта «Обеспечение информационной безопасности МФЦ»

4.6. Выводы

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение 1. Объекты интеллектуальной собственности

Приложение 2. Акты внедрения

Приложение 3. Документация по аппаратной и программной реализации управляющего автомата

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Формализация и анализ дискретных организационно-технологических систем со структурированными агентами на индикаторных сетях»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. В настоящее время при автоматизации технологических процессов и управлении организационными системами достаточно часто стали применяться дискретные технологии. С одной стороны, это связано с развитием компьютерной техники, а с другой - со сложностями или, в некоторых случаях, невозможностью использования аналоговых технологий. Одним из перспективных направлений создания дискретных организационно-технологических систем (ОТС), в том числе их устройств управления, являются интеллектуальные системы [16, 53, 54, 67], в которых широко применяются сетевые технологии [1, 11, 13, 20, 25, 28, 50, 51, 88, 90, 94, 97, 104, 105, 109]. Перспективным является создание дискретных ОТС на основе сетей, образующих структурированные интеллектуальные агенты [24, 53, 58, 62, 83, 88, 107, 115, 116, 118]. Однако при создании «агентоцентрических» систем возникает ряд трудностей, связанных с формированием виртуальных сред функционирования агентов и, собственно, структуры и поведения агентов. Поэтому многие работы по подобной тематике имеют в основном описательный характер. Следовательно, развитие формализованных технологий построения и анализа агентоцентрических ОТС, базирующихся на сетях разного типа [83-85, 91, 97], является актуальной задачей с точки зрения практического применения идей агентного моделирования. Такие технологии позволят создать более качественные системы, ориентированные для учета конкретных особенностей создаваемого проекта. Кроме того, целесообразно унифицировать или упростить подход к построению систем, например, не использовать тройную (триадную) структуру агентов модели [88], отображающих взаимодействие целей, действий и показателей агента, заменив их более простым и удобным описанием с применением бинарных агентов, моделирующих связь между целями агента и его действиями по достижению этих целей (для конкретных алгоритмов управления агрегатами [10], а также всего технологического процесса [77] в цехе и предприятии в целом).

Таким образом, технологии, основанные на интеллектуальных агентах и сетях, являются формальным аппаратом построения и анализа дискретных ОТС

различного назначения, в том числе технических и технологических, административных и социальных, систем массового обслуживания и др. Такие модели могут быть использованы при автоматизации технологических процессов в части их моделирования и построения устройств управления, а также для анализа систем массового обслуживания в части рационализации прохождения агентов-заявок через систему и распределения нагрузки между агентами обеспечения. В связи с этим актуальна задача развития аппарата агентоцентрических систем и построения на его основе новых методов формализации дискретных ОТС.

Диссертационная работа выполнялась в рамках гранта № А-20/12 «Разработка микропроцессорной системы управления выращиванием и прецизионной обработкой монокристаллов сапфира» Программы стратегического развития БГТУ им. В.Г. Шухова на 2012-2016 гг. (№ 2011-ПР-146), гранта по Программе УМНИК «Разработка, имитационное моделирование и анализ систем с помощью бинарных индикаторных сетей» (договор №4484ГУ1/2014) и при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Белгородской области в рамках проекта № 14-41-08016 «р_офи_м» «Разработка интеллектуальных систем управления сложными технологическими процессами на основе советующих систем с техническим зрением».

Цель диссертационной работы - совершенствование методов синтеза и анализа дискретных агентоцентрических организационно-технологических систем на основе аппарата индикаторных сетей для автоматизации технологических процессов и управления организационными системами.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

1) выполнить анализ существующих методов построения и исследования дискретных ОТС на основе сетевых моделей;

2) разработать метод построения структурированных агентов и дискретных агентоцентрических ОТС на основе бинарных индикаторных сетей;

3) разработать алгоритмы и программное обеспечение для построения систем и анализа процессов на основе интерактивных моделей на бинарных индикаторных сетях;

4) разработать метод анализа систем массового обслуживания на основе трехуровневой агентоцентрической модели «Обеспечение, Обслуживание, Отчетность» (ООО-модели);

5) осуществить апробацию предложенных моделей и методов.

Объектом исследования являются процессы и системы из класса дискретных

ОТС: технологический процесс выращивания искусственных сапфиров, многофункциональный центр предоставления государственных и муниципальных услуг (МФЦ), магазин самообслуживания.

Предметом исследования являются методы анализа и синтеза дискретных ОТС и их устройств управления на основе графоаналитических представлений.

Научную новизну работы составляют:

- формализованный аппарат бинарных индикаторных сетей (БИС), отличающихся от триадных сетей упрощенной структурой (отсутствием подагента показателей), что позволяет сократить затраты на проектирование и анализ дискретных ОТС;

- метод анализа систем массового обслуживания, основанный на использовании агентоцентрической ООО-модели и позволяющий оценить, например, эффективность их работы на трех уровнях;

- метод построения управляющих автоматов и анализа технологических процессов на основе моделей в форме БИС, позволяющий упростить процесс их проектирования за счет его формализации;

- алгоритм регулирования скорости вытягивания кристалла сапфира, реализованный с помощью БИС, дающий возможность повысить качество конечного продукта;

- формализованный подход к построению дорожных карт развития систем на основе БИС, который ранее практически не был формализован.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использованы методы моделирования дискретных процессов, теории и методы систем управления, теории систем массового обслуживания, теории и методы автоматизации технологических процессов и производств, теории индикаторных сетей и сетей Петри.

Практическая значимость работы заключается в:

- применении разработанного аппарата бинарных индикаторных сетей при разработке управляющих автоматов систем управления технологическими процессами и производствами;

- разработке программного продукта, позволяющего моделировать системы с помощью бинарных индикаторных сетей;

- применении построенных моделей при организации работы систем массового обслуживания;

- применении построенных моделей при проведении экспериментов по модернизации технологических процессов и при рационализации алгоритмов управления;

- возможности прогнозирования развития систем с помощью дорожных карт.

Практическая значимость полученных результатов подтверждена

свидетельством о регистрации программы для ЭВМ № 2014616595, патентом РФ № 2514129, двумя актами внедрения в работу ГАУ БО «МФЦ», актами внедрения на ООО «ТехСапфир» и в учебный процесс кафедры «Техническая кибернетика» БГТУ им. В.Г. Шухова.

Внедрение результатов исследований:

- разработанная методика проведения имитационного эксперимента на основе БИС и алгоритм регулирования скорости вытягивания кристалла сапфира используются на ООО «ТехСапфир» (г. Белгород) при организации работ по модернизации технологического процесса;

- разработанная модель многофункционального центра предоставления государственных и муниципальных услуг (МФЦ) прошла апробацию и используется в работе ГАУ БО «МФЦ»;

- разработанная дорожная карта «Обеспечение информационной безопасности МФЦ» используется при решении задач информационной безопасности в ГАУ БО «МФЦ»;

- разработанный формализованный аппарат бинарных индикаторных сетей и его программное обеспечение используются в учебном процессе кафедры «Техническая кибернетика» БГТУ им. В.Г. Шухова в рамках дисциплины «Робототехнические системы» (для бакалавров) и «Алгоритмизация технологических процессов» (для магистрантов).

Использование результатов подтверждено актами внедрения.

На защиту выносятся положения, составляющие научную новизну работы и программное обеспечение для имитационного моделирования систем бинарными индикаторными сетями.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности.

Диссертационные исследования соответствуют паспорту специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации» (информационные системы управления) по областям исследования - п.п. 5, 10, 11: пункту 5 «Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», пункту 10 «Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах», пункту 11 «Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки эффективности, качества и надежности сложных систем»; и паспорту специальности 05.13.06 -«Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами» (промышленность) по областям исследования - п.п. 3, 4, 14, 15: пункту 3 «Методология, научные основы и формализованные методы построения автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) и производствами (АСУП), а также технической подготовкой производства (АСТПП) и т. д.», пункту 4 «Теоретические основы и методы математического моделирования организационно-технологических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их алгоритмизация», пункту 14

«Теоретические основы, методы и алгоритмы диагностирования, (определения работоспособности, поиск неисправностей и прогнозирования) АСУТП, АСУП, АСТПП и др.», пункту 15 «Теоретические основы, методы и алгоритмы интеллектуализации решения прикладных задач при построении АСУ широкого назначения (АСУТП, АСУП, АСТПП и др.)».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: международной научно-технической конференции молодых ученых БГТУ им. В.Г. Шухова «Исследования и инновации в ВУЗе» (Белгород, 2012); международной научно-технической конференции молодых ученых БГТУ им. В.Г. Шухова, посвященной 160-летию со дня рождения В.Г. Шухова (Белгород, 2013); всероссийской научной интернет-конференции с международным участием «Современные системы искусственного интеллекта и их приложения в науке» (Казань, 2013); II международной научной интернет-конференции «Математическое и компьютерное моделирование в биологии и химии. Перспективы развития» (Казань, 2013); юбилейной международной научно-технической конференции молодых ученых, посвященной 60-летию БГТУ им. В.Г. Шухова (Белгород, 2014); ХХУШ международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ - 28» (Рязань, 2015); ежегодных научных семинарах кафедры технической кибернетики БГТУ им. В.Г. Шухова (Белгород, 2012-2015).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 1 7 работах, из которых 5 опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК РФ, получено свидетельство Российской Федерации о государственной регистрации программы для ЭВМ и патент на изобретение.

Личный вклад соискателя. Работы [72, 75] написаны лично автором, работы [73, 74, 77, 78, 79, 81, 84, 93] написаны и опубликованы совместно с научным руководителем и научным консультантом. В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад соискателя состоит в следующем: в [76, 80] -предложена алгоритмическая и аппаратная реализации системы регулирования температуры; в [87] - построена модель магазина самообслуживания как пример

применения методики ООО-моделирования; в [10] - предложена модель в форме БИС, задающая алгоритм работы управляющего автомата для процесса вытягивания монокристалла сапфира; в [2] - предложена триадная модель цеха по выращиванию искусственных сапфиров.

Все разделы диссертационной работы написаны лично автором. Результаты исследований получены им самостоятельно, либо при его непосредственном участии.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений, списка использованной литературы из 120 наименований, изложенных на 164 страницах компьютерного текста, включая 1 таблицу и 67 рисунков, и 3-х приложений на 17 страницах.

ГЛАВА 1. Современное состояние задач формализации и анализа дискретных организационно-технологических систем

1.1. Организационно-технологические системы со структурированными

агентами, их разновидности

Рассматриваемые в данной работе вопросы относятся к области искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуального управления.

Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) был предложен Джоном Маккарти в 1956 году на семинаре в Дартмутском колледже (США). С конца 1980-х годов искусственный интеллект превратился в науку и на сегодняшний день является одной из наиболее динамично развивающихся областей знаний. Зарождение ИИ как науки связано с именами таких ученых, как У. Мак-Каллок, Дж. Маккарти, М. Минский, Ф. Розенблатт, А. Тьюринг и др. В России развитие исследований в области ИИ связано с такими учеными, как А.А. Ляпунов (один из основателей российской кибернетики), М.М. Бонгард (организатор семинара «Автоматика и мышление» в МГУ в 1954 г., автор алгоритма «Кора», моделирующего деятельность человеческого мозга при распознавании образов), Д.А. Поспелов (основатель нового направления в ИИ -ситуационного управления), М.А. Гаврилов и М.Л. Цетлин («пионеры» становления российской школы ИИ, например знаменитой Гавриловской школы) и др.

Известно несколько определений понятия искусственного интеллекта. Приведем некоторые из них.

В толковом словаре по искусственному интеллекту [64] ИИ понимается как:

- научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.

- свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека.

А.К. Тугенгольд [67] дает следующее определение. Искусственный интеллект - научное направление, в рамках которого строятся теории и модели, призванные

объяснить и использовать в технических системах принципы и механизмы интеллектуальной деятельности человека.

В учебном пособии для ВУЗов «Системы искусственного интеллекта» [16] В.В. Девятков приводит ряд высказываний отечественных и зарубежных ученых относительно понятия ИИ:

- восхищающие новые усилия заставить компьютеры думать... машины с разумом в полном и языковом смысле (J. Haugeland, 1955 г.);

- автоматизация деятельности, которую мы ассоциируем с человеческим мышлением, такой как принятие решений, решение задач, усвоение знаний (R.E. Bellman, 1978 г.);

- исследование умственных способностей с помощью использования вычислительных моделей (E. Charniak and D. McDermot, 1985 г.);

- теория эвристического поиска и вопросы создания решателей задач, относящихся к разряду творческих или интеллектуальных (Г.С. Поспелов, 1986 г.);

- система, которая способна находить оригинальные и эффективные ответы, часто неожиданные как для пользователя и конструктора ЭВМ, так и для составителя программ, по которым работает машина (А.Г. Ивахненко, 1986 г.);

- искусство создания машин, способных выполнять действия, которые потребовали бы интеллекта от людей, если бы они эти действия выполняли (R. Kurzweil, 1990 г.);

- область исследования, которая пытается понять и моделировать разумное поведение в терминах вычислительных процессов (R.J. Schalkoff, 1990 г.);

- исследование того, как заставить компьютеры делать вещи не хуже людей (E. Rich and K. Knigpt, 1991 г.);

- изучение исчислений, которые позволяют понимать, рассуждать и действовать (P.H. Winston, 1992 г.);

- отрасль науки о компьютерах, которая интересуется автоматизацией разумного поведения (J.I. Luger and W.A. Stubblefield, 1993 г.).

Как видно, определений и подходов к пониманию ИИ огромное множество. Однако стоит заметить, что все эти высказывания так или иначе связывают

искусственный интеллект с умением рассуждать и действовать (принимать решения) на основании этих рассуждений, то есть ИИ - это техническая (информационная и программно-аппаратная) реализация некоторых интеллектуальных способностей человека [67].

В.Б. Тарасов выделяет две точки зрения в решении задач ИИ [62]:

- решение задачи одним агентом на основе инженерии знаний представляет собой точку зрения классического ИИ, согласно которой агент (например, динамическая интеллектуальная система), обладая глобальным видением проблемы, имеет все необходимые способности, знания и ресурсы для ее решения.

- распределенный ИИ предполагает, что отдельный агент может иметь лишь частичное представление об общей задаче и способен решить лишь некоторую ее подзадачу. Поэтому для решения сколько-нибудь сложной проблемы, как правило, требуется взаимодействие агентов, которое неотделимо от организации многоагентной системы. Этот социальный аспект решения задач есть одна из фундаментальных характеристик концептуальной новизны передовых компьютерных технологий и искусственных (виртуальных) организаций, строящихся как многоагентные системы.

Как видно, при рассмотрении данных подходов вводятся в рассмотрение понятия агента и многоагентной системы (МАС).

Агентом считается все, что действует (слово «агент» произошло от латинского слова «agere» - действовать). Но предполагается, что компьютерные агенты обладают некоторыми другими атрибутами, которые отличают их от обычных «программ», такими как способность функционировать под автономным управлением, воспринимать свою среду, существовать в течение продолжительного периода времени, адаптироваться к изменениям и обладать способностью взять на себя достижение целей, поставленных другими.

Агентом является все, что может рассматриваться как воспринимающее свою среду с помощью датчиков и воздействующее на эту среду с помощью исполнительных механизмов (рис. 1.1) [54].

Агент Датчики 1

Восприятия

1 Среда

?

Исполнительные Действия

механизмы

Рис.1.1. Структура взаимодействия агента со средой

Рациональным агентом называется агент, который действует таким образом, чтобы можно было достичь наилучшего результата или, в условиях неопределенности, наилучшего ожидаемого результата [54].

Помимо рассмотренных высказываний относительно понятия агента существует еще ряд определений. Они подразделяются на «слабые» и «сильные», программистские и антропоморфные. Слабые определения рассматривают агента с чисто программной точки зрения. Они стремятся ответить на вопрос, какими характеристиками и параметрами должна обладать программа, чтобы она приобрела статус агента. Сильные или антропоморфные определения, напротив, пытаются снабдить агента как можно большим числом человеческих атрибутов.

Рассмотрим сначала ряд «слабых» определений, а затем перейдем к более «сильным». Базовое определение агента приведено выше и иллюстрируется рис.1. Здесь выделяются четыре базовых агентообразующих фактора - среда, восприятие, интерпретация, действие. А.К. Тугенгольд выделяет еще и пятый фактор - объект [67]. Однако в данном определении нет четкой границы между агентом и простой программой, поэтому следует ввести ряд ограничений на исходные факторы. Б. Хэйес-Рот говорит о том, что интеллектуальные агенты непрерывно выполняют три следующие функции [102]:

- восприятие динамики среды;

- действия, изменяющие среду;

- рассуждения в целях интерпретации наблюдаемых явлений, решения задач, вывода заключений и определения действий.

Иными словами, функция восприятия (рецепторы агента) обеспечивает ввод текущей информации или сообщений в базу фактов в ходе функционирования машины вывода, так чтобы их можно было непосредственно учитывать в интерпретаторе. Здесь специально оговаривается динамичность среды и подчиненность рассуждения действию: агенты рассуждают для того, чтобы выбрать действия.

Согласно П. Маэс [107], «автономные агенты - это компьютерные системы, функционирующие в сложной, динамической среде, способные ощущать и автономно действовать на эту среду и, таким образом, выполнять множество задач, для которых они предназначены». Здесь предложены два общих ограничения на среду агентов - «сложная и динамическая».

По М. Коэну [12], агенты - это программы, которые имеют взаимные обязательства, определяемые в процессе диалога, ведут переговоры и координируют передачу информации. Здесь очевидно, что переговорный процесс предполагает наличие восприятия и действия, а диалог немыслим без средств коммуникации. Агенты обладают настойчивостью, что связано с наличием своих собственных представлений о том, как выполнять задачи, или своих личных программ действий.

Более сильные определения полнее отражают когнитивные, коммуникативные, поведенческие, а особенно, интенциональные аспекты агентов. Вообще, в антропоморфных определениях агентов ведущее место отводится ментальным свойствам [61]. Как правило, особое внимание обращается на главное отличие агентов от объектов, связанное с наличием у первых внутренних механизмов мотивации и целеполагания. Любой агент, имеющий определенные цели и предпочтения, нуждается в ресурсах для их достижения и демонстрирует некоторое поведение. По И. Шоэму [115], агент есть целостная единица, описание состояния которой включает такие психические (метаинтеллектуальные [118]) компоненты как убеждения, способности, обязательства и решения. Иными словами, каждый агент имеет встроенные механизмы мотивации (формирования предпочтений).

Достаточно сильное определение интеллектуального агента дали К. Сикара и соавторы [116]. Здесь выделены следующие характеристики:

- способность решения задач, поставленных людьми или другими компьютерными агентами;

- активность, т.е. способность инициировать решение задачи и предлагать свои услуги пользователю;

- сетевая «среда обитания» и способность самоорганизации в ней;

- полуавтономность (у пользователя есть возможность управлять уровнем автономности агента);

- антиципация, т.е. способность предвидеть запросы пользователя;

- надежность;

- способность сотрудничать с людьми или другими компьютерными агентами в интересах решения задачи;

- гибкость, проявляющаяся в способности работать с неоднородными агентами и удаленными информационными ресурсами;

- адаптивность, способность оперативно приспосабливаться к изменению потребностей пользователя и факторов среды;

- настойчивость в решении задачи.

Подводя итог, сформулируем обобщенное определение интеллектуального агента. Под интеллектуальными агентами в информатике и искусственном интеллекте понимаются любые физические или виртуальные единицы [62]:

- способные действовать на объекты в некоторой среде, на других агентов, а также на самих себя (действие);

- способные общаться с другими агентами (общение);

- исходящие из некоторых потребностей и способные к целеобразованию (потребностно-целевая основа), т. е. обладающие набором интенциональных характеристик (убеждения, желания, намерения и пр.);

- несущие определенные обязанности и предоставляющие ряд услуг (наличие обязательств);

- обладающие своими собственными ресурсами, обеспечивающими их автономию (автономия);

- способные к восприятию среды (восприятие с ограниченным разрешением);

- способные строить частичное представление этой среды на основе ее восприятия, т. е. перцептивных навыков и умений (локальное представление среды);

- способные прогнозировать изменения среды (предвидение);

- способные к обучению, эволюции и адаптации (эволюционный и адаптационный потенциал);

- способные к самоорганизации и самовоспроизведению (самосохранение).

Как было сказано выше, в классической теории ИИ решение какой-либо задачи сводится к созданию некоторой одной интеллектуальной системы, называемой агентом, которая, имея в своем распоряжении все необходимые знания, способности и вычислительные ресурсы, способна решить некоторую глобальную проблему. Однако в теории многоагентных систем (МАС) за основу берется противоположный принцип, заключающийся в использовании совокупности взаимодействующих агентов, каждый из которых обладает лишь частичными знаниями и ресурсами и решает только одну локальную задачу.

Многоагентные системы - это направление ИИ, которое для решения сложной задачи или проблемы использует системы, состоящие из множества взаимодействующих агентов.

По Ю.А. Ивашкину [24] множество взаимосвязанных агентов с индивидуальными характеристиками и поведением в какой-либо активной среде представляет некоторую мультиагентную систему, воспроизводящую динамику взаимодействия и состояния агентов в процессе достижения общих и частных целей.

Теория МАС зародилась на стыке общей теории систем [6] и теории распределенного ИИ [53]. Любая МАС состоит из следующих основных компонентов [61]:

- множество организационных единиц, в котором выделяются подмножество агентов, манипулирующих подмножеством объектов;

- множество задач;

- среда, т.е. некоторое пространство, в котором существуют агенты и объекты;

- множество отношений между агентами;

- множество действий агентов (например, операций над объектами).

В МАС задачи распределены между агентами, каждый из которых рассматривается как член группы или организации. Распределение задач предполагает назначение ролей каждому из членов группы, определение меры его ответственности и требований к опыту.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Чуев Александр Викторович, 2016 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Айзерман, М.А. Динамический подход к анализу структур, описываемых графами (основы графодинамики) / М.А. Айзерман, Л.А. Гусев, С.В. Петров, И.Н. Смирнова // Автоматика и телемеханика. - 1977. - №7. - С.135-151, №9. -С.123-136.

2. Алехин, Д.В. Построение модели цеха по выращиванию искусственных сапфиров на основе многоагентной триадной сети / Д.В. Алехин, А.В. Чуев // Международная научно-техническая конференция молодых ученых БГТУ им. В.Г. Шухова, посвященная 160-летию со дня рождения В.Г. Шухова. -Белгород, 2013. - 5 с.

3. Арсеньев, Ю.Н. Проектирование систем логического управления на микропроцессорных средствах: Учеб. пособие для вузов по спец. «Вычисл. машины, комплексы, системы и сети» / Ю.Н. Арсеньев, В.М. Журавлёв. - М.: Высшая школа, 1991. - 319 с.

4. Белоусов, А.В. Анализ динамики роста монокристалла технического сапфира / А.В. Белоусов, М.Г. Овсепян, Ю.А. Кошлич, А.Г. Гребенник // Информационные системы и технологии. - 2014. - № 4(84). - С. 5-14.

5. Белоусов, Д.Р. Метод «картирования технологий» в поисковых прогнозах / Д.Р. Белоусов, И.О. Сухарева, А.С. Фролов // Форсайт. - 2012. - Т.6. - №2. - С.6-16.

6. Берталанфи, Л. фон. Общая теория систем - обзор проблем и результатов / Л. фон Берталанфи // Системные исследования. Ежегодник. - М.: «Наука». - 1969. - 203 с. - С.34-35.

7. Бобровский, С.И. Delphi 7. Учебный курс / С.И. Бобровский. - СПб.: Питер, 2008. - 736 с.

8. Бодянский, Е.В. Нейро-фаззи сети Петри в задачах моделирования сложных систем: монография (научное издание) / Е.В. Бодянский, Е.И. Кучеренко, А.И. Михалёв. - Днепропетровск: Системные технологии, 2005. - 311с.

9. Бондаревский, А.С. Имитационное моделирование: определение, применяемость и техническая реализация / А.С. Бондаревский, А.В. Лебедев // Фундаментальные исследования. - 2011. - № 12-3. - С. 535-541.

10. Брынцев, И.Ю. Автоматизация процесса вытягивания монокристалла сапфира на основе управляющего автомата, построенного на бинарной индикаторной сети Петри [электронный ресурс] / И.Ю. Брынцев, А.В. Чуев // Международная научно-техническая конференция молодых ученых БГТУ им. В.Г. Шухова. - Белгород, 2014. - 6 с.

11. Бунько, Е. Б. Программная реализация сетей Петри в асинхронных устройствах логического управления / Е.Б. Бунько, С.А. Юдицкий // Автоматика и телемеханика. - 1983. - №3. - С. 109-119.

12. Варшавский, В.А. Оркестр играет без дирижера. Размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими / В.А. Варшавский, Д.А. Поспелов. - М.: Наука, 1984. - 208 с.

13. Гордеев, А.В. Применение сетей Петри для анализа вычислительных процессов и проектирования вычислительных систем. Учеб. пособие СПб ГААП / А.В. Гордеев, А.Ю. Молчанов. - СПб.: ГААП, 1993. - 76 с.

14. ГОСТ Р ИСО/МЭК 13335-1-2006 Национальный стандарт РФ. Методы и средства обеспечения безопасности. Часть 1. Концепция и модели менеджмента безопасности информационных и телекоммуникационных технологий. М.: Стандартинформ, 2007. - 18 с.

15. Государственная программа Российской Федерации "Информационное общество (2011-2020 годы)": [Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 20 октября 2010 г. №2 1815-р]. - Российская газета. - 2010. - 16 ноября.

16. Девятков, В.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. Пособие для вузов / В.В. Девятков. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 352 с.

17. Деменков, Н.П. Языки программирования промышленных контроллеров: Учебное пособие / Н.П. Деменков. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004 г. -172с.

18. Дернер, Д. Логика неудачи / Д. Дернер. - М.: Смысл, 1997. - 243 с.

19. Джемала, М. Корпоративная «дорожная карта» - инновационный метод управления знаниями в корпорации / М. Джемала // Российский журнал менеджмента. - 2008. - Т. 6. - №4. - С. 149-168.

20. Ельчанинов, Д.Б. Моделирование систем с динамической структурой L-сетями Петри / Д.Б. Ельчанинов, В. Г. Лобода // Математическое моделирование и информационные технологии: сб. материалов мини-конф. - Белгород: Издательство БелГТАСМ, 1997. - С. 179-188.

21. Ена, О.В. Автоматизация процессов разработки технологических дорожных карт. Расчет интегральных показателей применимости / О.В. Ена, К.В. Нагаев // Бизнес-информатика. - 2013. - №3(25). - С. 56-62.

22. Жихарев, А.Г. Разработка средств и методов имитационного моделирования транспортных потоков города / А.Г. Жихарев, С.И. Маторин, Н.О. Зайцева // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия История. Политология. Экономика. Информатика. - 2014. - № 1 (172). -Выпуск 29/1. - С. 66-69.

23. Закревский, А.Д. Параллельные алгоритмы логического управления. Изд. 3 / А.Д. Закревский. - М.: Едиториал УРСС, 2012. - 200 с.

24. Ивашкин, Ю.А. Агентные технологии и мультиагентное моделирование систем: учеб. пособие / Ю.А. Ивашкин. - М.: МФТИ, 2013. - 268 с.

25. Игнатенко, В.А. Технология синтеза систем управления для процессов производств строительных материалов на основе помеченных и информационных сетей Петри: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06 / Игнатенко Владимир Александрович. - Белгород: Изд-во БГТУ им. В.Г. Шухова, 2012. - 171 с.

26. Карасев, О.И. Методология разработки технологических дорожных карт [Электронный ресурс] / О.И. Карасев. - М.: ИСИЭЗ, 2009. - Режим доступа: http://www.slideshare.net/ssuser7c02b4/karasev.

27. Клейнрок, Л. Теория массового обслуживания. Пер. с англ. / Л. Клейнрок; пер. И.И. Грушко; ред. В.И. Нейман. - М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.

28. Котов, В.Е. Сети Петри / В.Е. Котов. - М.: Наука, 1984. - 158 с.

29. Кузнецов, О.П. Анализ влияний при управлении слабоструктурированными ситуациями на основе когнитивных карт / О.П. Кузнецов, А.А. Кулинич, А.В. Марковский // Человеческий фактор в управлении. - 2006. - С.313-344.

30. Кузык, Ю.А. Что такое дорожная карта [Электронный ресурс] / Ю.А. Кузык // Наука и технологии России - STRF.ru. - 2009. - Режим доступа: http: //www. strf. ru/material. aspx?CatalogId=223&d_no=20108#. VavbJrXQRW9.

31. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в Волшебных Странах: учебник / О.И. Ларичев. - М.: Логос, 2000. - 2 96 с.

32. Лидин, К.Л. Многообразие построения дорожных карт [Электронный ресурс] / К.Л. Лидин - 2006. - Режим доступа: http: //www. uzluga. ru/potrc/Метод+Дорожных+Карт+Развития+Технологийc/main. h tml.

33. Ломазова, И.А. Некоторые алгоритмы анализа для многоуровневых вложенных сетей Петри / И.А. Ломазова // Известия РАН. Теория и системы управления. - М.: РАН, 2000. - С. 965-974.

34. Магергут, В.З. Принципы построения, методы анализа и синтеза адаптивных позиционных систем регулирования и практика их применения в химической промышленности: дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.06 / Магергут Валерий Залманович. - М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2001. - 496 с.

35. Магергут, В.З. Развитие аппарата продукционных правил управления объектами с использованием диаграмм поведения узлов / В.З. Магергут, А.Г. Бажанов, Р.А. Ващенко // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2014. - №9. - С. 35-41.

36. Магергут, В.З. Разработка и применение программ логического управления и адаптивной настройки регуляторов в управлении технологическими процессами / В.З. Магергут, Д.П. Вент, А.В. Ермолаев // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. - 2003. - №3. - С. 164-166.

37. Магергут, В.З. Разработка методов анализа и реализации систем логического управления в гибких автоматизированных химико-технологических производствах: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.07 / Магергут Валерий Залманович. -М.: МХТИ им. Д.И. Менделеева, 1990. - 198 с.

38. Магергут, В.З. Синтез и анализ адаптивных позиционных систем автоматического управления / В.З. Магергут, А.В. Соболев, А.Ф. Егоров, Д.П. Вент; Под ред. академика Вента Д. П. - Новомосковск: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2006. - 246 с.

39. Максимов, В.И. Структурно-целевой анализ развития социально-экономических ситуаций / В.И. Максимов // Проблемы управления. - 2005. - №3. - С. 30-38.

40. Марк, Г. Методология структурного анализа и проектирования / Г. Марк, К. МакГоуэн. - М.: МетаТехнология, 1993. - 240 с.

41. Многоподходное имитационное моделирование [Электронный ресурс] / AnyLogic // Режим доступа: http://www.anylogic.ru/multimethod-modeling.

42. Мюллер, Г. Выращивание кристаллов из расплава. Конвекция и неоднородности / Г. Мюллер: Пер. с анг. - М.: Мир, 1991. - 143 с.

43. Нагаев, К.В. Автоматизация проектирования технологических дорожных карт. Сбор информации и консолидация экспертных мнений / К.В. Нагаев, Е.М. Курбатова // Бизнес-информатика. - 2014. - №1(27). - С. 52-60.

44. ОАО «РОСНАНО». Дорожная карта «Использование нанотехнологий для создания высокоэффективного обрабатывающего инструмента» [Электронный ресурс]. Режим доступа: http: //www. rusnano. com/upload/OldNews/Files/33819/current.pdf.

45. ОАО «РОСНАНО». Дорожные карты [Электронный ресурс]. Режим доступа http: //www. rusnano. com/investment/roadmap.

46. ОАО «РОСНАНО». Пояснительная записка к дорожной карте «Использование нанотехнологий для создания высокоэффективного обрабатывающего инструмента» [Электронный ресурс]. Режим доступа http://www.rusnano.com/upload/OldNews/Files/29827/current.pdf.

47. Об утверждении правил организации деятельности многофункциональных центров предоставления государственных и муниципальных услуг: [Постановление Правительства Российской Федерации от 22 декабря 2012 г. № 1376]. - Российская газета. - 2012. - Федеральный выпуск № 5976. - 31 декабря.

48. Пат. 2514129 Российская Федерация, МПК G05D 23/00. Система регулирования температуры электронагрева [Текст] / Кижук А.С., Рубанов В.Г., Чуев А.В.; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВПО «Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова». - №2514129; заявл. 09.01.2013; опубл. 25.02.2014.

49. Петросов, Д.А. Имитационное моделирование в задачах конфигурирования дискретных объектов с заданным поведением: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.18 / Петросов Давид Арегович. - Белгород: Изд-во БГТУ им. В.Г. Шухова, 2010. - 153 с.

50. Питерсон, Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем / Дж. Питерсон. - М.: Мир, 1984. - 264 с.

51. Попеленко, А. А. Применение окрашенных сетей Петри для моделирования распределённых вычислительных систем / А.А. Попеленко, А.Н. Федотенков // АСУ и приборы. - Харьков: ХИРЭ, 1988. - С. 109-114.

52. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика / Д.А. Поспелов. - М.: Наука, 1986. - 228 с.

53. Пэранек, Г.В. Распределенный искусственный интеллект / Г.В. Пэранек, под. ред. Э. Кьюсиака // Искусственный интеллект: применение в интегрированных производственных системах. - М.: Машиностроение, 1991. - С.238-267.

54. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. - 2-е изд.: пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. - 1408 с.

55. Робертс, Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам / Ф.С. Робертс. - М.: Наука, 1986. - 496 с.

56. Российская Федерация. Законы. Об организации предоставления государственных и муниципальных услуг [Текст]: федер. закон: [принят Гос. Думой 7 июля 2010 г.: одобр. Советом Федерации 14 июля 2010 г.]. - Российская Газета. - 2010. - Федеральный выпуск № 5247. - 30 июля.

57. Рубенчик, А. «Дороги, которые мы выбираем»: применение дорожных карт в архитектуре предприятия [Электронный ресурс] / А. Рубенчик // Information Management. - 2014. - №2. - Режим доступа: http: //www.cfin.ru/management/strategy/plan/roadmapping. shtml

58. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. -М.: Радио и связь, 1993 - 278 с.

59. Свидетельство 2014616595 Российской Федерации о гос. регистрации программы для ЭВМ. Приложение для моделирования бинарных индикаторных сетей / А.В. Чуев, В.З. Магергут, С.А. Юдицкий; заявитель и правообладатель ФГБОУ ВПО «Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова». - №2014616595, заявл. 05.05.2014; опубл. 27.06.2014.

60. Советов, Б. Я. Применение микропроцессорных средств в системах передачи информации / Б.Я. Советов, О.И. Кутузов, Ю.А. Головин, Ю.В. Аветов. -М.: Высш. шк., 1987. - 256 с.

61. Тарасов, В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте [Электронный ресурс] / В.Б. Тарасов // Новости искусственного интеллекта. - 1998. - №2. Режим доступа: http://www.raai.Org/library/ainews/1998/2/TARASOV.ZIP

62. Тарасов, В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика / В.Б. Тарасов. - М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352 с.

63. Технологический регламент ООО «Техсапфир». [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.techsapphire.ru/.

64. Толковый словарь по искусственному интеллекту [Электронный ресурс] / Авторы-составители А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. - М.: Радио и связь, 1992. - 256 с. - Режим доступа: http://www.raai.org/library/tolk.

65. Точ, Д.С. Разработка моделей и методов оценки взаимовлияния целей, операций и показателей в процессах развития крупномасштабных систем : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.18 / Точ Дмитрий Сергеевич. - М., 2009. - 26 с.

66. Тубольцева, О.М. Моделирование деловых процессов на основе специализированного УФО-метода / О.М. Тубольцева, С.И. Маторин // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия История. Политология. Экономика. Информатика. - 2014. - № 15 (186). - Выпуск 31/1. - С. 83-89.

67. Тугенгольд, А.К. Искусственный интеллект и интеллектуальное управление в мехатронике: учеб. пособие / А.К. Тугенгольд. - Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2010. - 146 с.

68. Тычинский, А.В. Управление инновационной деятельностью компаний: современные подходы, алгоритмы, опыт / А.В. Тычинский. - Таганрог: ТРТУ, 2006. - 108 с.

69. Хачатурова, С.М. Электронный учебник по дисциплине «Математические модели системного анализа» [Электронный ресурс] / С.М. Хачатурова. - Режим доступа: http://ermak.cs.nstu.ru/mmsa/main/Proba.htm.

70. Хинчин, А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. / А.Я. Хинчин; под ред. Б.В. Гнеденко. - М.:Физматгиз, 1963. - 236 с.

71. Цыганков, Д. Дорожные карты - как один из эффективных методов определения технологических приоритетов для отрасли [Электронный ресурс] / Д. Цыганков. - Режим доступа: http://tsygankov.ru/teach/trm.doc.

72. Чуев, А.В. Бинарная сетевая дорожная карта «Обеспечение информационной безопасности многофункционального центра предоставления государственных и муниципальных услуг (МФЦ)» / А.В. Чуев // Вестник ИрГТУ. -2015. - №12(107). - С. 164-170.

73. Чуев, А.В. Имитационное моделирование, проектирование и анализ систем с помощью бинарных индикаторных сетей / А.В. Чуев, В.З. Магергут //

Юбилейная Международная научно-техническая конференция молодых ученых, посвященная 60-летию БГТУ им. В.Г. Шухова. - Белгород, 2014. - 6 с.

74. Чуев, А.В. Моделирование дискретных химико-технологических процессов на основе бинарных индикаторных сетей Петри / А.В. Чуев,

B.З. Магергут, С.А. Юдицкий // Математическое и компьютерное моделирование в биологии и химии. Перспективы развития. [Текст]: II Международная научная Интернет-конференция: материалы конф. (Казань, 24 сентября 2013 г.): в 2 т. / Сервис виртуальных конференций Pax Grid; сост. Синяев Д.Н. - Казань: ИП Синяев Д.Н., 2013. - Т.2. - С.102-108.

75. Чуев, А.В. Моделирование различных видов сложных систем на основе индикаторных сетей / А.В. Чуев // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. - 2015. - №6. -

C. 216-221.

76. Чуев, А.В. Некоторые аспекты проектирования систем управления температурой при большой мощности источника питания / А.В. Чуев, А.С. Кижук // Материалы научно-практической конференции «Белгородская область: прошлое, настоящее, будущее». - 2012. - Т.2. - С. 176-181.

77. Чуев, А.В. Построение бинарной имитационной модели процесса выращивания искусственных сапфиров / А.В. Чуев, В.З. Магергут, С.А. Юдицкий // XXVIII Международная научная конференция Математические Методы в Технике и Технологиях ММТТ-28. Сборник трудов. - 2015. - Т. 10. - С. 348-353.

78. Чуев, А.В. Построение триадной модели агента на примере установки по выращиванию искусственных сапфиров / А.В. Чуев, В.З. Магергут // Междун. науч.-техн. конф. молодых ученых «Исследования и инновации в ВУЗе»: избранное. - Белгород: Изд-во БГТУ, 2013. -Ч.1. - С. 347-352.

79. Чуев, А.В. Применение индикаторных сетей Петри в разработке систем управления сложными технологическими процессами [Электронный ресурс] / А.В. Чуев, В.З. Магергут, С.А. Юдицкий // Региональная научно-техническая конференция по итогам конкурса ориентированных фундаментальных исследований по междисциплинарным темам, проводимого Российским фондом

фундаментальных исследований и Правительством Белгородской области. -Белгород, 2015.

80. Чуев, А.В. Разработка физической модели для исследования алгоритмов управления нагревателем большой мощности / А.В. Чуев, А.С. Кижук // Международная научно-техническая конференция молодых ученых БГТУ им. В.Г. Шухова: сб. докл. - Белгород: Изд-во БГТУ, 2012. - Ч.4. - С.262-265.

81. Чуев, А.В. Расширение концепции ООО-модели для систем массового обслуживания на примере многофункционального центра предоставления государственных и муниципальных услуг / А.В. Чуев, С.А. Юдицкий, В.З. Магергут // Научные ведомости БелГУ. - 2015. - № 1(198), вып. 33/1. - С. 8593.

82. Шайкин, А.Н. Моделирование и управление химико-технологическими процессами с использованием нечётких сетей Петри: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06 / Шайкин Александр Николаевич. - М.: Изд-во РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2002. - 168 с.

83. Юдицкий, С.А. Алгебраическое представление модели многоагентных сетей/ С.А. Юдицкий // Управление большими системами. - 2011. - вып. 34. - С. 30-45.

84. Юдицкий, С.А. Бинарные сетевые дорожные карты процессов управления проектами / С.А. Юдицкий, В.З. Магергут, А.В. Чуев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2013. - №4. - С. 1-9.

85. Юдицкий, С.А. Динамическое экспресс-моделирование организационных систем (информационная технология ДЭМОС) / С.А. Юдицкий, И.Ю. Вукович. - М.: Институт проблем управления - Препринт - 1998.

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

87. Юдицкий, С.А. Моделирование виртуальных систем массового обслуживания на индикаторных сетях Петри / С.А. Юдицкий, В.З. Магергут, А.В. Чуев, Л.В. Желтова // Современные системы искусственного интеллекта и их

приложения в науке. Всероссийская научная интернет-конференция с международным участием: материалы конф. - 2013. - С.157-162.

88. Юдицкий, С.А. Моделирование динамики многоагентных триадных сетей / С.А. Юдицкий. - М.: СИНТЕГ, 2012. - 112 с.

89. Юдицкий, С.А. Оглядываясь назад. Моделирование. Медитация. Сопереживание / С.А. Юдицкий, Сб. статей. 2013-2015. - М., 2015. - 104 с.

90. Юдицкий, С.А. Однородная многоуровневая триадная модель развития больших систем на индикаторных сетях / С.А. Юдицкий // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2012. - №2. - С. 23-28.

91. Юдицкий, С.А. Основы предпроектного анализа организационных систем: учеб. пособие / С.А. Юдицкий, П.Н. Владиславлев. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 144 с.

92. Юдицкий, С.А. Предпроектное моделирование функционирования организационных систем / С.А. Юдицкий, П.Н. Владиславлев. - М.: Научтехлитиздат, 2004. - 120 с.

93. Юдицкий, С.А. Программно-алгоритмическое обеспечение моделирования процессов на бинарных индикаторных сетях / С.А. Юдицкий, В.З. Магергут, А.В. Чуев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2014. - №9. - С. 11-18.

94. Юдицкий, С.А. Разработка принципов и методов построения устройств логического управления дискретными технологическими процессами на основе сетей Петри: дис. ... докт. техн. наук: 05.13.05 / Юдицкий Семён Абрамович. - М.: Изд-во Институт проблем управления, 1986. - 353 с.

95. Юдицкий, С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем / С.А. Юдицкий. - М.: СИНТЕГ, 2001. - 112 с.

96. Юдицкий, С.А. Триадное моделирование на индикаторных сетях поведения дискретных систем / С.А. Юдицкий, В.З. Магергут // Труды 13-й национальной конференции с международным участием по искусственному интеллекту. - 2012. - Т.3. - С. 234-241.

97. Юдицкий, С.А. Триадно-сетевые дорожные карты развития систем / С.А. Юдицкий // Управление большими системами. - 2013. - № 42. - С.55-74.

98. Юдицкий, С.А. Триадный подход к моделированию систем сетецентрического управления. / С.А. Юдицкий, П.Н. Владиславлев, Д.С. Точ // Управление большими системами. - М.: ИПУ РАН, 2010. - вып.28. - С. 24-39.

99. Agerwala, Т. A Complete Model for Representing the Coordination of Asynchronous Processes, Hopkins Computer Research Report №39, Computer Science Program / T. Agerwala. - Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland, July 1974. -p. 58.

100. Federal Aviation Administration. NAS Enterprise Architecture. Infrastructure Roadmaps, Version 7.0. December 18, 2012.

101. Hack, M. Petri Net Languages, Computation Structures Group Memo 124, Project MAC / M. Hack. - Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, June 1975. - p. 128.

102. Hayes-Roth, B. An Architecture for Adaptive Intelligent Systems / B. Hayes-Roth // Artificial Intelligence. - 1995. - Vol.72. - P.329-365.

103. Holt, A. W. Events and conditions / A.W. Holt, F. Commoner // New York: Applied Data Research. - 1970.

104. Jensen, K. Colored Petri Nets / K. Jensen // V.2: Analysis Methods-Spring-Verlag. - 1994. - p. 411.

105. Jensen, К. Colored Petri Nets / К. Jensen // V.1: Basic Concepts-Springer-Verlag. - 1992. - p. 358.

106. Lee, S. Customization of technology roadmaps according to roadmapping purposes: overall process and detailed modules / S. Lee, Y. Park // Technology Forecasting & Social Change. - 2005. - №72 - P. 267-583.

107. Maes, P. Artificial Life Meets Entertainment: Life Like Autonomous Agents / P. Maes // Communication of the ACM. - 1995. - Vol.38, №11. - P.108-114.

108. Merlin, Р. A Methodology for the Design and Implementation of Communication Protocols, Report RC-5541 / P. Merlin. - IBM T. J. Watson Research Center, Yorktown Heigts, New York, June 1975.

109. Noe, J. Macro E-nets for representation for parallel systems / J. Noe, G.J. Nutt // IEEE Trans. of Comp. - 1973. - №8. - P. 718-727.

110. Nutt, G. J. Evaluation nets for computer performance analysis / G.J. Nutt // AFIPS FJCC. - v. 41. - 1972. - Pt.1. - P. 279-286.

111. Patil, S. Coordination of Asynchronous Events, Ph.D. dissertation. / S. Patil // Department of Electrical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts. - May 1970. - p. 234.

112. Phaal, R. Developing a Technology Roadmapping System / R. Phaal, C. J. P. Farrukh, D. R. Probert // Engineering Department, University of Cambridge, CB2 1RX. -UK, 2005.

113. Phaal, R. Technology roadmapping - A planning framework for evolution and revolution / R. Phaal, C. J. P. Farrukh, D. R. Probert // Technological Forecasting & Social Change. - 2004. - № 71. - P. 5-26.

114. Rec. Project MAC Conf. Concurrent Syst. And Parallel Computation // ACM. -New York, 1970, P.1-52.

115. Shoham, Y. Agent Oriented Programming / Y. Shoham // Artificial Intelligence. - 1993. - Vol.60, №1. - P.51-92.

116. Sycara, K. Distributed Intelligent Agents / K. Sycara, A. Pannu, M. Williamson, D. Zeng, K. Decker // IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications. - 1996. -Vol.11, №6. - P.36-46.

117. Tabak, D. Petri net representation of decision models / D. Tabak // IEEE Trans. Syst., Man, Cyber, 15. - 1985. - № 6. - P. 812-818.

118. Tarasov, V.B. Artificial Meta-Intelligence: a Key to Enterprise Reengineering / V.B. Tarasov // Proc. of the Second Joint Conference on Knowledge-Based Software Engineering (JCKBSE'96) (Sozopol, Bulgaria, September 21-22, 1996). - Sofia: BAIA, 1996. - P. 15-24.

119. Yuditskiy, S. Triad Model of Business System Development Based on the Interaction of objectives, performance indicators and operations. / S. Yuditskiy, L. Zheltova, I. Muradyan //Submission № 503, 17 th IFAC World Congress. - 2008.

120. Zervos, C. R. Colored Petri nets: their properties and applications / C. R. Zervos, K. B. Irani // Systems Engineering Laboratory TR 107. - University of Michigan, 1977.

Приложение 1. Объекты интеллектуальной собственности

П. 1.1. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ «Приложение для моделирования бинарных индикаторных сетей»

П. 1.2. Патент на изобретение «Система регулирования температуры

электронагрева»

Приложение 2. Акты внедрения

П. 2.1. Акт №1 о внедрении результатов диссертационной работы в

ГАУ БО «МФЦ»

П. 2.2. Акт №2 о внедрении результатов диссертационной работы в

ГАУ БО «МФЦ»

П. 2.3. Акт о внедрении результатов диссертационной работы в

ООО «ТехСапфир»

о внедрении результатов диссертационной работы Чуева Александра Викторовича «Формализация и анализ дискретных организационно-технологических систем со структурированными агентами на индикаторных сетях»

Настоящим подтверждается, что результаты диссертационного исследования в части разработанного алгоритма регулирования скорости вытягивания монокристалла сапфира и методики проведения экспериментов по модернизации установки по выращиванию кристалла на основе бинарной индикаторной сети используются в технологическом процессе выращивания искусственных сапфиров на ООО «ТехСапфир». Разработанный Чуевым A.B. алгоритм позволяет добиться более однородной структуры кристалла и получить в итоге более качественную продукцию, а методика проведения экспериментов позволяет проводить предварительное имитационное моделирование новых внедряемых технологий с оценкой их эффективности, а также дает операторам наглядное представление об эффективности используемых технических решений.

АКТ

Главный инженер

П. 2.4. Акт о внедрении результатов диссертационной работы в учебный процесс

минобрнауки россии

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «БЕЛГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. В.Г. ШУХОВА» (БГТУ им. В.Г. Шухова)

Костюкова ул.. д.46. Белгород, 308012. тел.[phone]. факс [phone]. E-mail: [e-mail], http://www.bsr

Комиссия в составе зав. каф. «Техническая кибернетика», д-ра техн. наук, проф. Рубанова В.Г.; членов каф. «Техническая кибернетика»: проф. каф.. д-ра техн. наук, проф. Магергута В.З.. проф. каф.. канд. техн. наук. доц. Кижука A.C., доц. каф., канд. техн. наук Бажанова А.Г. составила настоящий акт в том, что на кафедре «Техническая кибернетика» внедрены в учебный процесс математический аппарат бинарных индикаторных сетей (БИС), методика их построения, а также программное приложение для моделирования БИС, разработанные аспирантом кафедры «Техническая кибернетика» Чуевым A.B. в рамках выполнения его диссертационной работы «Описание и анализ дискретных организационных и технических систем на индикаторных сетях».

Разработанная технология используется в учебном процессе кафедры «Техническая кибернетика» БГТУ им. В.Г. Шухова в рамках дисциплины «Робототехнические системы» (для бакалавров направления 220200.62 «Автоматизация и управление») и «Алгоритмизация технологических процессов» (для магистрантов направления 220200.68 «Автоматизация и управление»).

кафедры «Техническая кибернетика»

АКТ ВНЕДРЕНИЯ

Заведующий кафедрой, профессор

Доцент

Профессор

Профессор

Приложение 3. Документация по аппаратной и программной реализации

управляющего автомата

П. 3.1. Описание операций графа действий БИС для УА системы вытягивания

монокристалла сапфира

Позиция Содержание позиций Нагружаемые переменные

ё0 Двигатель не работает

ё1 Вращение двигателя со скоростью У1 и включение таймера и1 ^.1, и

ё2 Вращение двигателя со скоростью У2

ё3 Вращение двигателя со скоростью У3 ^1-3

ё4 Вращение двигателя со скоростью У1 и включение таймера и1 и и2 иь и2

ё5 Корректировка скорости с увеличением ^2-1

ёб Корректировка скорости с уменьшением ^2-2

ё7 Вращение двигателя со скоростью У2 ^1-2

ё8 Корректировка скорости с увеличением ^2-1

ё9 Корректировка скорости с уменьшением ^2-2

ё10 Вращение двигателя со скоростью У3 ^1-3

ё11 Корректировка скорости с увеличением ^2-1

ё12 Корректировка скорости с уменьшением ^2-2

ё13 Вращение двигателя со скоростью У1 и приращением и включение таймера и1 ^3-1, И1

ё14 Вращение двигателя со скоростью У2 и приращением ^3-2

ё15 Вращение двигателя со скоростью У3 и приращением ^3-3

ё1б Вращение двигателя со скоростью У1 и приращением и включение таймера и1 и и2 ^3-1, Иь и2

ё17 Корректировка скорости с увеличением ^2-1

ё18 Корректировка скорости с уменьшением ^2-2

ё19 Вращение двигателя со скоростью У2 и приращением ^3-2

ё20 Корректировка скорости с увеличением ^2-1

ё21 Корректировка скорости с уменьшением ^2-2

ё22 Вращение двигателя со скоростью У3 и приращением ^3-3

ё23 Корректировка скорости с увеличением ^2-1

ё24 Корректировка скорости с уменьшением ^2-2

П. 3.2. Описание условий срабатывания переходов графа действий БИС для УА

системы вытягивания монокристалла сапфира

Переход ы Описание условий срабатывания Условия срабатывания переходов

10 Затравка выполнена успешно затравка

11 Выбор режима тумблерами и нажатие на ПУСК , Р

12 2-ой период кристаллизации Х0-1

13 3-ий период кристаллизации Х0-2

14 Завершение процесса Х0-3

15 Выбор режима тумблерами и нажатие на ПУСК а\ , Р

16 В период коррекции превышен допустимый прирост Ао

17 Достигнут нижний предел допустимого прироста Во

18 2-ой период кристаллизации Х0-1

19 Достигнут нижний предел допустимого прироста Во

110 2-ой период кристаллизации Х0-1

111 2-ой период кристаллизации Х0-1

112 В период коррекции превышен допустимый прирост Ао

113 В период коррекции превышен допустимый прирост А±

114 Достигнут нижний предел допустимого прироста В1

115 3-ий период кристаллизации Х0-2

116 Достигнут нижний предел допустимого прироста В1

117 3-ий период кристаллизации Х0-2

118 3-ий период кристаллизации Х0-2

119 В период коррекции превышен допустимый прирост А1

120 В период коррекции превышен допустимый прирост А2

121 Достигнут нижний предел допустимого прироста В2

122 Завершение процесса Х0-3

123 Достигнут нижний предел допустимого прироста В2

124 Завершение процесса Х0-3

125 Завершение процесса Х0-3

126 В период коррекции превышен допустимый прирост А1

127 Выбор режима тумблерами и нажатие на ПУСК ах ,а2, Р

128 2-ой период кристаллизации Х0-1

129 3-ий период кристаллизации Х0-2

130 Завершение процесса Х0-3

131 Выбор режима тумблерами и нажатие на ПУСК ах ,а2, Р

132 В период коррекции превышен допустимый прирост Ао

133 Достигнут нижний предел допустимого прироста Во

134 2-ой период кристаллизации Х0-1

135 Достигнут нижний предел допустимого прироста Во

136 2-ой период кристаллизации Хо-1

137 2-ой период кристаллизации Хо-1

138 В период коррекции превышен допустимый прирост Ао

139 В период коррекции превышен допустимый прирост А1

140 Достигнут нижний предел допустимого прироста В1

141 3-ий период кристаллизации Хо-2

142 Достигнут нижний предел допустимого прироста В1

143 3-ий период кристаллизации Хо-2

144 3-ий период кристаллизации Хо-2

145 В период коррекции превышен допустимый прирост А1

146 В период коррекции превышен допустимый прирост А2

147 Достигнут нижний предел допустимого прироста В2

148 Завершение процесса Хо-3

149 Достигнут нижний предел допустимого прироста В2

150 Завершение процесса Хо-3

151 Завершение процесса Хо-3

152 В период коррекции превышен допустимый прирост А2

П. 3.3. Индикаторные формулы БИС для УА системы вытягивания монокристалла

сапфира

ъ Р(1|)

10 (С12(т)=1) ^ (С12(т+1)=1)Л^0(т+1)=1)Л^1=0)

11 ^0(т)=1)л^1(т)=0)л^1=0)л(Р=1)л(а1=1)л(а2=0) ^ ^0(т+1)=0)л^1(т+1)=1)л^1-1=1)л(Т1=1)

12 ^1(т)=1)л^2(т)=0)л^1-1=1)л(Т1=1)л(Х0-1=1) ^ ^1(т+1)=0)л^2(т+1)=1)л^1-1=0)л(71-2=1)л^1(т)=1)л(С15(т)=1)

13 (d2(т)=1)л(d3(т)=0)л(Z1-2=1)л(X0-2=1) ^ №2(т+1)=0)л^3(т+1)=1)л£1-2=0)л£1-3=1)л^2(т)=1)л(С16(т)=1)

14 (d3(т)=1)л(d0(т)=0)л(Z1-3=1)л(X0-3=1) ^ (d3(т+1)=0)л(d0(т+1)=1)л(Z1-3=0)л(Z1=0)л(s3(т)=1)л(C17(т)=1)

15 №0(т)=1)л^4(т)=0)л£1=0)л(р=1)л(а1=1)л(а2=1) ^ (d0(т+1)=0)л(d4(т+1)=1)л(Z1-1=1)л(T1=1)л(T2=1)

16 (d4(т)=1)л(d5(т)=0)л(Z1-1=1)л(T1=1)л(T2=1)л(A0=1) ^ (d4(т+1)=0)л(d5(т+1)=1)л(Z1-1=0)л(Z2-1=1)

17 ^4(т)=1)л^6(т)=0)л^1-1=1)л(Т1=1)л(Т2=1)л(Б0=1) ^ (d4(т+1)=0)л(d6(т+1)=1)л(Z1-1=0)л(Z2-2=1)

18 (d4(т)=1)л(d7(т)=0)л(Z1-1=1)л(T1=1)л(T2=1)л(X0-1=1) ^ (d4(т+1)=0)л(d7(т+1)=1)л(Z1-1=0)л(Z1-2=1)л(s1(т)=1)

19 (d5(т)=1)л(d6(т)=0)л(Z2-1=1)л(B0=1) ^ (d5(т+1)=0)л(d6(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z2-2=1)л(C13(т+1)=C13(т)+1)

110 (d5(т)=1)л(d7(т)=0)л(Z2-1=1)л(X0-1=1) ^ (d5(т+1)=0)л(d7(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z1-2=1)л(s1(т)=1)

111 (d6(т)=1)л(d7(т)=0)л(Z2-2=1)л(X0-1=1) ^ (d6(т+1)=0)л(d7(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z1-2=1)л(s1(т)=1)

112 ^6(т)=1)л^5(т)=0)л^2-2=1)л(А0=1) ^ (d6(т+1)=0)л(d5(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z2-1=1)л(C14(т+1)=C14(т)+1)

113 (d7(т)=1)л(d8(т)=0)л(Z1-2=1)л(A1=1) ^ №7(т+1)=0)л^8(т+1)=1)л£1-2=0)л£2-1=1)

114 (d7(т)=1)л(d9(т)=0)л(Z1-2=1)л(B1=1) ^ (d7(т+1)=0)л(d9(т+1)=1)л(Z1-2=0)л(Z2-2=1)

115 (d7(т)=1)л(d10(т)=0)л(Z1-2=1)л(X0-2=1) ^ (d7(т+1)=0)л(d10(т+1)=1)л(Z1-2=0)л(Z1-3=1)л(s2(т)=1)

116 (d8(т)=1)л(d9(т)=0)л(Z2-1=1)л(B1=1) ^ (d8(т+1)=0)л(d9(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z2-2=1)л(C10(т+1)=C10(т)+1)

117 (d8(т)=1)л(d10(т)=0)л(Z2-1=1)л(X0-2=1) ^ (d8(т+1)=0)л(d10(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z1-3=1)л(s2(т)=1)

118 (d9(т)=1)л(d10(т)=0)л(Z2-2=1)л(X0-2=1) ^ (d9(т+1)=0)л(d10(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z1-3=1)л(s2(т)=1)

119 (d9(т)=1)л(d8(т)=0)л(Z2-2=1)л(A1=1) ^ (d9(т+1)=0)л(d8(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z2-1=1)л(C11(т+1)=C11(т)+1)

120 (d10(т)=1)л(d11(т)=0)л(Z1-3=1)л(A2=1) ^ (d10(т+1)=0)л(d11(т+1)=1)л(Z1-3=0)л(Z2-1=1)

121 (d10(т)=1)л(d12(т)=0)л(Z1-3=1)л(B2=1) ^ (d10(т+1)=0)л(d12(т+1)=1)л(Z1-3=0)л(Z2-2=1)

122 (d10(т)=1)л(d0(т)=0)л(Z1-3=1)л(X0-3=1) ^ (d10(т+1)=0)л(d0(т+1)=1)л(Z1-3=0)л(Z1=0)л(s3(т)=1)

123 (d11(т)=1)л(d12(т)=0)л(Z2-1=1)л(B2=1) ^ (d11(т+1)=0)л(d12(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z2-2=1)л(C6(т+1)=C6(т)+1)

124 (d11(т)=1)л(d0(т)=0)л(Z2-1=1)л(X0-3=1) ^ (d11(т+1)=0)л(d0(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z1=0)л(s3(т)=1)

125 (d12(т)=1)л(d0(т)=0)л(Z2-2=1)л(X0-3=1) ^ (d12(т+1)=0)л(d0(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z1=0)л(s3(т)=1)

126 (d12(т)=1)л(d11(т)=0)л(Z2-2=1)л(A2=1) ^ (d12(т+1)=0)л(d11(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z2-1=1)л(C7(т+1)=C7(т)+1)

127 ^0(т)=1)л^13(т)=0)л^1=0)л(р=1)л(а1=0)л(а2=0) ^ (d0(т+1)=0)л(d13(т+1)=1)л(Z3-1=1)л(T1=1)

128 (d13(т)=1)л(d14(т)=0)л(Z3-1=1)л(T1=1)л(X0-1=1) ^ ^13(т+1)=0)л^14(т+1)=1)л£3-1=0)л л(Z3-2=1)л(s1(т)=1)л(C15(т)=1)

129 (d14(т)=1)л(d15(т)=0)л(Z3-2=1)л(X0-2=1) ^ (d14(т+1)=0)л(d15(т+1)=1)л(Z3-2=0)л(Z3-3=1)л(s2(т)=1)л(C16(т)=1)

130 (d15(т)=1)л(d0(т)=0)л(Z3-3=1)л(X0-3=1) ^ (d15(т+1)=0)л(d0(т+1)=1)л(Z3-3=0)л(Z1=0)л(s3(т)=1)л(C17(т)=1)

131 №0(т)=1)л^16(т)=0)л£1=0)л(р=1)л(а1=0)л(а2=1) ^ (d0(т+1)=0)л(d16(т+1)=1)л(Z3-1=1)л(T1=1)л(T2=1)

132 (d16(т)=1)л(d17(т)=0)л(Z3-1=1)л(T1=1)л(T2=1)л(A0=1) ^ (d16(т+1)=0)л(d17(т+1)=1)л(Z3-1=0)л(Z2-1=1)

133 (d16(т)=1)л(d18(т)=0)л(Z3-1=1)л(T1=1)л(T2=1)л(B0=1) ^ (d16(т+1)=0)л(d18(т+1)=1)л(Z3-1=0)л(Z2-2=1)

134 (d16(т)=1)л(d19(т)=0)л(Z3-1=1)л(T1=1)л(T2=1)л(X0-1=1) ^ (d16(т+1)=0)л(d19(т+1)=1)л(Z3-1=0)л л^3-2=1)л^1(т)=1)

135 (d17(т)=1)л(d18(т)=0)л(Z2-1=1)л(B0=1) ^ (d17(т+1)=0)л(d18(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z2-2=1)л(C13(т+1)=C13(т)+1)

136 (d17(т)=1)л(d19(т)=0)л(Z2-1=1)л(X0-1=1) ^ (d17(т+1)=0)л(d19(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z3-2=1)л(s1(т)=1)

137 (d18(т)=1)л(d19(т)=0)л(Z2-2=1)л(X0-1=1) ^ (d18(т+1)=0)л(d19(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z3-2=1)л(s1(т)=1)

138 ^18(т)=1)л^17(т)=0)л^2-2=1)л(А0=1) ^ (d18(т+1)=0)л(d17(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z2-1=1)л(C14(т+1)=C14(т)+1)

139 (d19(т)=1)л(d20(т)=0)л(Z3-2=1)л(A1=1) ^ №19(т+1)=0)л^20(т+1)=1)л£3-2=0)л£2-1=1)

t40 (d19(т)=1)л(d21(т)=0)л(Z3-2=1)л(B1=1) ^ (d19(т+1)=0)л(d21(т+1)=1)л(Z3-2=0)л(Z2-2=1)

t41 (d19(т)=1)л(d22(т)=0)л(Z3-2=1)л(X0-2=1) ^ (d19(т+1)=0)л(d22(т+1)=1)л(Z3-2=0)л(Z3-3=1)л(s2(т)=1)

t42 (d20(T)=1Hd21(T)=0^(Z2-1=1^(B1=1) ^ (d20(т+1)=0)л(d21(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z2-2=1)л(C10(т+1)=C10(т)+1)

t43 (d20(т)=1)л(d22(т)=0)л(Z2-1=1)л(X0-2=1) ^ (d20(T+1)=0Hd22(T+1)=1HZ2-1=0HZ3-3=1^(s2(T)=1)

t44 (d21(т)=1)л(d22(т)=0)л(Z2-2=1)л(X0-2=1) ^ (d21(т+1)=0)л(d22(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z3-3=1)л(s2(т)=1)

t45 (d21(т)=1)л(d20(т)=0)л(Z2-2=1)л(A1=1) ^ (d21(т+1)=0)л(d20(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z2-1=1)л(C11(т+1)=C11(т)+1)

t46 (d22(т)=1)л(d23(т)=0)л(Z3-3=1)л(A2=1) ^ (d22(т+1)=0)л(d23(т+1)=1)л(Z3-3=0)л(Z2-1=1)

t47 (d22(T)=1Hd24(T)=0^(Z3-3=1^(B2=1) ^ (d22(т+1)=0)л(d24(т+1)=1)л(Z3-3=0)л(Z2-2=1)

t48 (d22(т)=1)л(d0(т)=0)л(Z3-3=1)л(X0-3=1) ^ (d22(T+1)=0^(d0(T+1)=1^(Z3-3=0^(Z1=0Hs3(i)=1)

t49 (d23(т)=1)л(d24(т)=0)л(Z2-1=1)л(B2=1) ^ (d23(т+1)=0)л(d24(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z2-2=1)л(C6(т+1)=C6(т)+1)

t50 (d23(т)=1)л(d0(т)=0)л(Z2-1=1)л(X0-3=1) ^ (d23(т+1)=0)л(d0(т+1)=1)л(Z2-1=0)л(Z1=0)л(s3(т)=1)

t51 (d24(т)=1)л(d0(т)=0)л(Z2-2=1)л(X0-3=1) ^ (d24(т+1)=0)л(d0(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z1=0)л(s3(т)=1)

t52 (d24(T)=1Hd23(T)=0^(Z2-2=1^(A2=1) ^ (d24(т+1)=0)л(d23(т+1)=1)л(Z2-2=0)л(Z2-1=1)л(C7(т+1)=C7(т)+1)

q1 (С1(т)=0)л(С2(т)=1)л(С3(т)=1) ^ (С2(т+1)=1)л(С3(т+1)=1)л(С1(т+1)=1)

q2 (C2(т)=0)л(C4(т)=1)л(C5(т)=1)л(s3(т)=1)л(M=30) ^ (C4(т+1)=1)л(C5(т+1)=1)л(C2(т+1)=1)л(s3(т+1)=0)

q3 (С6(т)=3)л(С7(т)=3)л(С3(т)=0) ^ (С3(т+1)=1)л(С6(т)=3)л(С7(т)=3)

q4 (C4(т)=0)л(C8(т)=1)л(C9(т)=1)л(s2(т)=1)л(M=25) ^ (C8(т+1)=1)л(C9(т+1)=1)л(C4(т+1)=1)л(s2(т+1)=0)

q5 (С10(т)=3)л(С11(т)=3)л(С5(т)=0) ^ (С5(т+1)=1)л(С10(т)=3)л(С11(т)=3)

q6 (C12(т)=1)л(s1(т)=1)л(C8(т)=0)л(M=5) ^ (C12(т+1)=1)л(C8(т+1)=1)л(s1(т+1)=0)

q7 (С13(т)=3)л(С14(т)=3)л(С9(т)=0) ^ (С9(т+1)=1)л(С13(т)=3)л(С14(т)=3)

q8 (С15(т)=1)л(С9(т)=0) ^ (С15(т+1)=1)л(С9(т+1)=1)

q9 (С16(т)=1)л(С5(т)=0) ^ (С16(т+1)=1)л(С5(т+1)=1)

q10 (С17(т)=1)л(С3(т)=0) ^ (С17(т+1)=1)л(С3(т+1)=1)

П. 3.4. Лента поведения БИС для УА системы вытягивания монокристалла

сапфира

6£ 14

0=£* 00 ГО 1Н

Т=£* Г^ ГО т—1

ю ГО 14

1л гО тН

го 14

го ГО тН

го 14

■¡Н гО тН

о го 14

СП г\| гН

т=г* 00 гм -

р^ ГМ гН

чэ гм -

1Л ГМ гН

чг гм -

го ГМ гН

ГМ ГМ -

г-Н ГМ «

0=1^ о гм

1=1« СП *н чЧ

00 ■н 14

г-*н 1-Н

ш ■н 14

ю ■и 1-Н

■н 14

го ■1-Н

гм ■н 14

г-н 14 -

о ■н

СП т-Н

ой 1-Н

Т=£5 1-Н

'О 1-Н

т=г* 1Л 1-Н

о=т* -=г т—1

Т=Т5 го т 1

гм т—1

т 1

о

м о "О 1-Н "О ГМ "О го "О "СЗ и") "О "О Г-ь "О 00 СП тз (НО 1-Н <н "О ГМ ч—1 "О ГО ш <н "О иэ ч—1 "О Г-. "О со "О 6ТР о гм "О ч-Н (Ч "О го (Ч тэ см "О

П. 3.5. Функциональная схема управляющего автомата, построенная на

элементов серии К555

базе

№ позиции Наименование технологической величины, место отбора Предельное значение технологической величины Место установки Наименование и техническая характеристика Тип. марка Завод изготовитель Ед. изм. Кол-во Примечание

1-а Масса кристалла 200 кг шток Тенз одатчик STA со встроенным преобразователем сигнала Диапазон измерений: 0 -200 кг; Точность: +/- 0.5 кг; Разрешение: 0.5 кг; Вых. сигнал: 4...20 мА. STA «Тензо-М». г. Москва шт. 1

1-6 шток Встроенный датчик скорости сервопривода HS-MFS (энкодер) Точность: 131072 импульс о в/обо рот. HS-MFS «MITSUBISHI ELECTRIC:», г. Москва шт. 1

1-Е шток Сервопривод HS-MFS13G5 Мощность: 1000 Вт: Питающая сеть: 3 фазы, 380 В; Ном. частота: 3000 об/ынн; КПД: 80%. HS-MFS13G5 «MITSUBISHI ELECTRIC», г. Москва шт. 1

он, аа щит Тумблер Рабочее напряжение: 220 В.; Рабочий ток: 5 А.; 2 контактные группы. ТВ1-1 «МФК Техэнерго», г. Москва шт. 2

ПЧ щит Сервоусилитель MR-J2 Питающая сеть: 220... 380 В; Выходная частота: ОД...400 Гц: Аналоговые входы: 2 (0...10 В): Аналоговые выходы: 2. MR-J2 «MITSUBISHI ELECTRIC», г. Москва шт. 1

u>

On

О a

О)

a к

к «

% к

¡a о

О) to о н и

ё н о

о 2 Р Р

а Ф к тз р

н к

со

ё S s

а

о а

О)

о

о р

и

Е *

К и

ё к

¡а

К о н

о

и р

8МН 2010 шит ПЛК ЭМН 2010 Днскретные входы: 8; Днскретные выходы: 8; Аналоговые входы: 6 (0... 10 В, 4...20 мА); Аналоговые выходы: 2 (0... 10 В, 4...20 мА). С2010С-2321-01-5 «Сегнетнкс», г. Москва шт. 1

ТЮ2Л-ББ2.8 логический сигнал шит Элемент пша «НЕ» К555ЛН1 ОАО «НПО Спецэлектро», г. Москва шт. 8

ББ4.1-004.25 логический снгнал шит Элемент тппа «И» К555ЛИ1 ОАО «НПО Спецэлектро», г. Москва шт. 25

ББ1.1-001.10 логический снгнал шит Элемент тппа «И» К555ЛИЗ ОАО «НПО Спецэлектро», г. Москва шт. 10

БЭЗ. 1-003.73 логический снгнал шит Элемент типа «ИЛИ» К555ЛЛ1 ОАО «НПО Спецэлектро», г. Москва шт. 73

Б05.1-005.25 логический С1ннал шит КБ - триггер КМ555ТР2 ОАО «НПО Спецэлектро», г. Москва шт. 25

Р щит Кнопка (грибовидный толкатель с фиксацией) Рабочее напряжение прп переменном токе 24-3ЗОВ при постоянном токе 24-440В Частота включений в час -1200. Износостойкость механическая — 1^106 циклов. КЕ-141 «Эльком», г. Москва шт. 1

П. 3.7. Программная реализация БИС на языке ББО