Идентификация металлургических процессов с ограничением вмешательства оператора в работу системы управления тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Галицкая, Любовь Владимировна

• Галицкая, Любовь Владимировна
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Галицкая, Любовь Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОСНОВЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ И МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ.

1.1. Принципы построения и использование математических моделей объектов управления.J

1.2. Обобщенный метод оценивания характеристик объекта с прогнозированием рабочих управлений.

1.3. Формирование рациональной программы управлений.

1.4. Выводы по 1 главе.

2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СПОСОБОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ.

2.1. Основы идентификации эргатических систем управления.

2.2. Способы идентификации объектов в системах управления на базе математического моделирования.

2.3. Идентификация каналов регулирования конвертерного процесса

2.4. Выводы по 2 главе.

3. ИДЕНТИФИКАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ СПЕКАНИЯ КОКСА.:.

3.1. Нормативное моделирование поведения объекта в тренажерно-обучающих комплексах .'.

3.2. Идентификация технологических процессов коксо-доменного производства.:./.:.

3.2.1. Идентификация и управление доменным процессом.

3.2.2. Разработка автоматизированной системы прогноза прочностных характеристик кокса и ее использование в работе доменных печей.

3.3. Выводы по 3 главе.L

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Идентификация металлургических процессов с ограничением вмешательства оператора в работу системы управления»

Актуальность работы. Многие действующие системы управления (СУ) промышленного назначения в ходе эксплуатации не допускают больших отклонений от нормального режима работы объекта. Данное обстоятельство затрудняет процесс построения адекватных математических моделей объектов. Использование пассивных методов идентификации ограничивается наличием жестких обратных связей в цепи управления и недостаточной дисперсией управляющих воздействий в ходе нормальной эксплуатации (НЭ) СУ. Использование активной идентификации ограничивается недопустимостью больших отклонений от нормального режима работы объекта. До сих пор остаются нерешенными вопросы идентификации нестационарных процессов, а также объектов в СУ, находящихся вблизи границы устойчивости.

Проблеме идентификации, разработке ее теоретических и прикладных вопросов посвящены работы Н. С. Райбмана, Д. Гропа, JL Лыонга, В. Я. Ротача, В. П. Авдеева, C.B. Емельянова, Н. А. Спирина, С. К. Коровина, JI. П. Мышляева, А. С. Рыкова, В.Ф. Евтушенко, С. М. Кулакова. Одной из проблем активной идентификации промышленных объектов повышенной сложности является снижение влияния исследовательской системы на нормальный ход технологического процесса. Для СУ с пониженной устойчивостью требуется разработка специальных мер, позволяющих провести идентификацию и управление со сдерживанием скатывания системы в область неустойчивости. Решение этой проблемы приводит к необходимости поиска возможности использования сложных управляющих компонентов - фрагментов программ управлений.

Применение для высококачественного управления промышленными объектами перспективных математических моделей сдерживается отсутствием способов идентификации в условиях существенной нестационарности и нелинейности протекающих в них процессов. Вопросы предварительной и уточняющей идентификации таких объектов остаются актуальными.

Совершенствование эргатических СУ сложными объектами промышленного назначения подразумевает не только построение и разумное использование математических моделей объектов, но и подготовку оперативного персонала для эффективной работы в таких системах. Создание тренажерно-обучающих комплексов (ТОК), направленных, в том числе, и на решение этой задачи, позволяет использовать их в составе СУ.

Решение отмеченных проблем позволяет сформировать аппарат идентификации, способной описывать нестационарные, нелинейные процессы в промышленных СУ.

Цель работы: разработка способов активной идентификации сложных объектов в эргатических СУ, снижающих вмешательство исследователя в процесс управления за счет изменения внешнего задания, компенсации пробными сигналами эффектов внешних воздействий, подачей исследовательского воздействия в направлении повышения устойчивости систем. Задачи исследования:

1. Провести анализ современного состояния идентификации эргатических СУ для построения и реализации способов математического описания каналов регулирования объектов с минимальным вмешательством в процесс управления.

2. Снизить влияние исследователя на нормальный ход технологического процесса за счет совмещения человеком-оператором функций по управлению и идентификации объекта.

3. Разработать методику идентификации нелинейных объектов в СУ, находящихся вблизи границ устойчивости.

4. Разработать способ идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий с минимальным ухудшением состояния этих объектов.

5. Разработать алгоритмы математического моделирования (ММ), применимые для объектов, обладающих существенной нелинейностью и зашумленностью.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются действующие технологические объекты управления. Предметом исследования являются подсистемы идентификации эргатических систем управления.

Методы исследования. Использованы теоретические и практические разработки в области идентификации сложных объектов для условий их повышенной нестационарности, теории систем, дуального управления, разностных схем, теории вероятности и математической статистики.

Достоверность результатов обеспечивается исходными теоретическими, методологическими и практическими данными исследований и подтверждается использованием современных методов, источников по теме диссертации, апробацией результатов, эмпирическим исследованием функционирования разработанных методик и алгоритмов. Научная новизна

1. Впервые разработан подход к построению моделей сложных объектов в действующих СУ, при котором ограничивается негативное влияние идентифицирующей подсистемы на управляющую путем подстраивания исследовательской подсистемы под правила функционирования управляющей.

2. Предложен способ идентификации объектов с изменением заданий, обеспечивающий сближение целей управляющей и идентифицирующей подсистем, вследствие обоюдной их заинтересованности в выполнении нового внешнего задания путем смены программы управления.

3. Впервые разработан способ идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий с минимальным ухудшением состояния этих объектов.

4. Впервые разработан способ идентификации объектов в нелинейных СУ с пониженной устойчивостью, когда идентифицирующее воздействие подаются в направлении, повышающим устойчивость СУ.

5. Синтезированы способ идентификации и алгоритм математического моделирования существенно нелинейных и зашумленных объектов с переходом организационно-технологической ситуации (ОТС) в определенный класс, качественно улучшающими математическую модель объекта.

Теоретическая значимость. Впервые предложен и реализован подход к построению моделей сложных объектов в действующих СУ. Разработан способ изменения условий проведения идентификации технологических объектов, позволяющий заинтересовать человека-оператора в проведении исследований. Вынуждая человека-оператора сменить задание в дальнейшем исследователь проводит пассивную идентификацию, не вмешиваясь в работу СУ. Впервые разработаны способы идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий и объектов в нелинейных СУ с пониженной устойчивостью. В обоих случаях цели и реализующие их действия подсистем управления и идентификации совпадают, что фактически означает согласие исследователя с реализуемой программой управления. Синтезированы способ идентификации и алгоритм математического моделирования существенно нелинейных и зашумленных объектов с переходом ОТС в определенный класс.

Практическая ценность. На основе теоретических исследований разработаны способы идентификации и алгоритмы, которые позволяют использовать их для проектирования и развития автоматизированных систем сталеплавильного производства, снизить отрицательное влияние исследователя на технологический процесс. Разработанные способы и алгоритмы идентификации и управления применимы к большинству действующих технологических объектов управления (ТОУ).

Реализация результатов работы. Разработанные способы идентификации для проведения вычислительных экспериментов используются в сталеплавильном и коксохимическом производствах ОАО «ЗСМК», что подтверждается справками о внедрении результатов исследования в производство. Кроме того, результаты работы используются Томским университетом систем управления и радиоэлектроники в рамках реализации федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научнотехнологического комплекса России на 2007-2013 годы» (Государственного контракта от «03» ноября 2011 г. №07.524.11.4013) для проведения опытно-конструкторских работ по теме «Разработка Web-opиeнтиpoвaнныx геоинформационных технологии формирования и мониторинга электронного генерального плана инженерной инфраструктуры». Также результаты работы внедрены в учебный процесс на кафедре ИКСУ Национального исследовательского Томского политехнического университета для магистрантов по направлению 220400 - Управление в технических,системах. Основные защищаемые положения

1) Подход к построению моделей сложных объектов в действующих эргатических СУ, выражающийся в подаче пробных воздействий в направлении, совпадающим с программой действия человека-оператора.

2) Способ идентификации объектов с изменением заданий, позволяющий без ограничений реализовывать новую программу управления, одновременно являющуюся программой идентификации, после смены внешнего задания.

3) Способ идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий, обеспечивающий реализацию программы двойного назначения — для компенсации эффектов контролируемых возмущений и, используемую исследователем в качестве идентифицирующего пробного воздействия.

4) Способ идентификации объектов в нелинейных СУ, когда управляющее воздействие наносится в направлении, способствующему улучшению состояний СУ.

5) Способ ММ объектов, обладающих существенной нелинейностью и зашумленностью, позволяющий назначать управления на основе предварительно сформированных моделей каналов регулирования в прогнозируемом классе ОТС.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы освещались и получили положительную оценку на 11 конференциях, в том числе: международных научно-практических конференциях «Технолого-экономическое образование в XXI веке» (Новокузнецк, 2006), «Современная металлургия начала нового тысячелетия» (Липецк, 2006), 17-й, 18-й Международных научнопрактических конференциях «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» (СИБРЕСУРС-17,18-2011, 2012) (Томск, 2011, Новосибирск, 2012); на всероссийских научно-практических конференциях: «Наука и молодежь: проблемы, поиски, решения» (Новокузнецк, 2006, 2007), «Наука и молодежь: системы автоматизации в образовании, науке и производстве» (Новокузнецк, 2007), «Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии» (Новокузнецк, 2006), на VII Всероссийской научно-практической конференции AS'2009 (Новокузнецк, 2009), на IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии и математическое моделирование» (ИТММ - 2011) (Анжеро-Судженск, 2011); на VI региональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Новокузнецк, 2006).

Публикации по теме работы. По теме диссертации опубликовано 23 печатные работы, из них одна статья в издании, рекомендованных ВАК, шесть патентов РФ на изобретение, и 16 работ - материалы международных и всероссийских научно-технических и научно-практических конференций.

Личный вклад автора заключается в разработке способов идентификации сложных объектов в эргатических СУ и в обработке полученных результатов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, приложений и содержит 166 страниц основного текста, 32 рисунка, 16 таблиц, 127 использованных источника.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Галицкая, Любовь Владимировна

3.3. Выводы по 3 главе

Применение разработанных математических моделей прогнозного определения показателей качества кокса и алгоритмов их адаптации, по предварительным данным, позволило на 0,2-0,35% на доменной печи №1 ОАО «ЗСМК» сократить расход кокса, идентифицировать процесс его спекания даже при сменах ОТС.

С учетом вышесказанного, точность прогнозирования качественных показателей кокса (М 40, М 10, А) рассчитанных с помощью математических моделей второй и третьей группы по широкой выборке данных за период работы коксохимического и доменного цехов с 2007 по 2008 г., удовлетворяет предъявляемым требованиям доменного цеха.

На основании проведенного исследования разработаны алгоритмы прогнозирования качества доменного кокса, предоставляющие возможность повышения качества статического управления шихтовкой коксовой печи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Представленная диссертация является научной квалификационной работой, в которой получено новое решение научной проблемы идентификации технологических объектов, повышающее качество и надежность алгоритмического обеспечения систем контроля, диагностики и управления, которые имеют важное народнохозяйственное значение.

В работе предложены и научно обоснованы способы идентификации сложных объектов в эргатических СУ. Для достижения поставленной цели удалось решить сформулированные задачи исследования, результатами которых стало следующее:

1. Совершенствование систем идентификации в направлении снижения влияния исследователя на нормальный ход технологического процесса возможно посредством интеграции целей идентификации и оптимизации управлений.

2. Развитый в работе способ идентификации с изменением заданий, вынуждающий человека-оператора отказаться от ранее намеченной цели и программы управления и самостоятельно сформировать и реализовать новые цель и программу управления. Он может быть использован на начальных стадиях технологического процесса.

3. Разработанный способ идентификации объектов на основе методики компенсационного управления не противоречит целям и задачам оперативного управления объектом, исследовательские воздействия совпадают с управляющими, что обеспечивает минимальное ухудшение состояния объекта в ходе его эксплуатации.

4. Предложенный способ идентификации объектов в нелинейных системах управления с пониженной устойчивостью, согласно которому идентифицирующее воздействие на объект подаются в направлении, повышающем устойчивость СУ, может быть использован для СУ с пониженной устойчивостью.

5. Разработан алгоритм ММ существенно нелинейных объектов с переходом ОТС в определенный класс в соответствии с целенаправленным выбором управлений. Применение алгоритма позволяет за счет более высокой точности результатов моделирования получать в ходе испытаний практически отлаженные управляющие системы, пригодные к работе в широком диапазоне изменения входов и выходов объекта управления.

6. Разработаны алгоритмы прогнозирования качества доменного кокса, позволяющие снизить среднеквадратическую ошибку прогнозирования механической прочности кокса. Алгоритм, основанный на методе восстановительно-прогнозирующего управления, обеспечивает снижение ошибки на 16,9%.

СПИСОК УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ SCADA - Supervisory Control And Data Acquisition (диспетчерское управление и сбор данных)

WinCC - Windows Control Center (Центр управления Windows)

ИО - индекс отощения

КМ - корреляционная матрица

KXJI - коксохимическая лаборатория

КХП - коксохимическое производство

МИП - метод инструментальных переменных

МНК - метод наименьших квадратов

ММ - математическое моделирование

НЭ - нормальная эксплуатация

ОТС - организационно-технологическая ситуация

ПМ - пересчетная модель

РВРУ - ретроспективное восстановление рациональных управлений

РПУ - рациональная программа управления

РТУ - траектории рабочего управления

РУ - рабочие управления

РЭС - релейно-экспоненциальное сглаживание

СКО - среднеквадратическое отклонение

СУ - системы управления

ТОК - тренажерно-обучающий комплекс

ТОУ - технологический объект управления

ТП - технологический процесс

УОЦ - управление обогащения цеха

УПЦ - управление подготовки цеха

ЦОФ - центральная обогатительная фабрика I Ai, '!

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Галицкая, Любовь Владимировна, 2013 год

1. Авдеев, В. П. Автоматизированные системы с многовариантной структурой: Учебное пособие. / В. П. Авдеев, А.Г. Дьячко, Л.П. Мышляев, Е.Н. Тараборина // Новокузнецк: Сиб. металлург, институт, 1990. 88 с.

2. Авдеев, В. П. К основам натурно-математического моделирования / В. П. Авдеев // Изв. вузов. Черная металлургия. 1979. - №6. - С. 131-134.

3. Авдеев, В. П., Бегишев Г. А., Пинтов А. В., Зельцер С. Р. Выбор типопредставителей в задачах исследования и управления. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1980. - №6,- С. 98-102.

4. Авдеев, В. П., Даниелян Т. М., Белоусов П. Г. Идентификация промышленных объектов с учетом нестационарностей и обратных связей. Учебное пособие./ Сиб. металлург, институт. Новокузнецк. - 1984. - 88 с.

5. Авдеев, В. П., Киселева Т. В., Турчанинов Е. Б. Многовариантная система совместного определения задающих и управляющих воздействий. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1996. - №4. - С. 82-86.

6. Авдеев, В. П., Кустов Б. А., Мышляев Л. П. Производственно-исследовательские системы с многовариантной структурой. — Новокузнецк: Кузбасский филиал Инженерной академии. 1992. - 188 с.

7. Авдеев, В. П., Шамовский В. Э., Щелоков Е. А. Способы представления объектов в функциональных пространствах. // Изв. вузов. Черная металлургия.-1972.-№10.-С. 171-176.

8. Авен, П. О., Киселева H. Е., Мучник И. Б. Лингвистические методы типологического анализа. М.: ВНИИСИ (препринт). 1983. - 123 с. 1

9. Автоматизированные системы технологической подготовки производства в машиностроении. / Под ред. Г. К. Горанского. М.: Машиностроение. -1976.—240 с.

10. Айзатулов, Р. С., Сарапулов Ю.А., Авдеев В. П. и др. Комбинированный метод расчета конвертерного процесса. // Сталь. 1994. - №6. - С. 22-27.

11. Алгоритмы идентификации нестационарных объектов: Учебное пособие / Л.П. Мышляев, С.М. Кулаков, Е.И. Львова, В.В. Зимин. Новокузнецк: СибГИУ, 2000.- 130 с.

12. Александровский, Н. М., Егоров С. В., Кузин Р. Е. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими процессами. — М.: Энергия. 1973.-272 с.

13. Алексеев, Д. И., Казаков С. В, Свяжин А. Г. К вопросу о закупоривании продувочных фурм для внепечной обработки. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1993. - №3. - С. 31-34.

14. Ахромеева, Т. С., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г., Самарский А. А. Нестационарные структуры и диффузионный хаос— М.: Наука, главная редакция физ- мат. литературы. 1992. - 544 с.

15. Бородкин, С. М. Оптимальная группировка взаимосвязанных упорядоченных объектов // Автоматика и телемеханика. 1980. - №2. - С. 165-172.

16. Браверман, Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных-М.: Наука, гл. ред. физ.- мат. литературы 1983.-464 с.

17. Буторин, В. К., Верёвкин В. И., Верёвкин Г. И., Штайгер А. Ф. Способ управления электрическим режимом дуговой электросталеплавильной печи. / Патент №2101364 на изобретение. Б/И 1, 1998.-С. 194.

18. Бывайнов, М. Е. Алгоритм обнаружения изменения вида модели при текущем оценивании // Автоматика и телемеханика. 1993. - №5. - 82 с.

19. Вагнер, Г. Основы исследования операций. Т. 2. М.: Мир. - 1973 - 488 с.

20. Веников, В. А., Веников Г. В. Теория подобия и моделирования (применительно к задачам электроэнергетики). -М.: Высшая школа. 1984. - 439 с.

21. Верёвкин, В. И., Абрамович С. М., Штайгер А. Ф. О косвенном контроле состояния фурмы при управлении продувкой стали в ковше. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1997. - №6. - С. 7-10.

22. Верёвкин, В. И., Буторин В. К., Кошелев А. Е., Щелоков Е. А., Штайгер А. Ф., Обшаров М. В., Потешкин Е. Г. Способ определения наличия свищей в фурме при продувке расплава газом в ковше. / Патент №2113507 на изобретение. Б/И 17, 1998. - С. 273.

23. Верёвкин, В. И., Кошелев А. Е., Свёкров В. М., Штайгер А. Ф., Грошев И. В., Щелоков Е. А., Обшаров М. В. Способ установки фурмы для продувки расплава в ковше в положении продувки. / Патент №2113506 на изобретение. -Б/И 17, 1998.-С. 273.

24. Верёвкин, В. И., Кошелев А. Е., Штайгер А. Ф. Расчет шихтовки конвертерного процесса при наличии агрегатов доводки металла. // Математические и экономические модели в оперативном управлении производством. М.: Электрика. 1996. - №2. - С. 40-47.

25. Гайниева, Г.Р. Разработка способов оценки кокса как доменного топлива / Г. Р. Гайниева, В. И. Вызова, Л. Д. Никитин // Кокс и химия. 1991. - № 11. - С. 14-15.

26. Галицкая, Л.В. Активно-пассивная идентификация промышленных объектов в системах управления // Доклады Томского гос.ун-та систем управления и радиоэлектроники. 2012. -№1(25), ч.2, - С. 230-236.

27. Галицкая, Л.В. Идентификация эргатических систем управления с использованием ситуационного моделирования/ В.И. Веревкин, Л.В.

28. Галицкая // Материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Технолого-экономическое образование в XXI в». Новокузнецк: НФИ КемГУ, 2009. - С. 50-59.

29. Галицкая, Л.В. Тренажерные системы с использованием моделей объектов / Материалы 17-й Международной научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири (СИБРЕСУРС-17-2011)». Томск: САН ВШ; В-Спектр, 2011. - С. 218-221.

30. Гельфандбейн, Я. А. Методы кибернетической диагностики динамических систем. Рига: Зинатне. - 1967 - 542 с.

31. Гроп, Д. Методы идентификации систем / Д. Гроп. М.: Мир, 1979. - 302 с.

32. Даниельянц, Л. Г., Ершов А. А., Авдеев В. П. и др. Исследование эффективности алгоритмов сглаживания экспериментальных данных.// Изв. вузов. Черная металлургия 1978-№6-С. 153-159.

33. Двоенко, С. Д. Распознавание последовательности событий в режиме реального времени. // Автоматики и телемеханика. 1996. - С.149-157.

34. Дейч, А. М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия. -1985.-240 с.

35. Дозорцев, В.М., Шестаков Н.В. Компьютерные тренажеры: опыт внедрения на российском рынке, М. 1996. 116 с.

36. Дубровский, С. А., Кулаков С. М., Нехорошев А. Н. и др. Об учете управления при идентификации конвертерных процессов. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1973. -№8. - С. 166-170.

37. Зельцер, С.Р. Натурно-математическое моделирование в системах управления. Учебное пособие. КемГУ, Кемерово, 1987. - 41 с.

38. Исследовательский комплекс на основе НММ. В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев, С.Р. Зельцер и др. В кн. Автоматизация моделирования и испытаний технических систем, - ДВНЦ АН СССР, Владивосток, 1983. - С. 20-33.

39. Калман, Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. Пер. с англ. М.: Наука. 1971- 400 с.

40. Капустин, Н. М. Разработка технологического процесса обработки деталей на станках с помощью ЭВМ М.: Машиностроение. - 1976. - 281 с.

41. Карташов, В.Я. Цифровые системы контроля с идентификацией динамических свойств и характеристик сложных объектов. / Диссертация на соискание доктора техн.наук Томск. 1998. - 464 с.

42. Катковник, В. Я., Кульчинский О. Ю. Возможность применения методов типа стохастической аппроксимации для адаптивной стабилизации дискретной линейной динамической системы. // Автоматика и телемеханика. 1976. - №9. - С. 113-123.

43. Кендалл, М. Д., Стюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука. — 1973.-900 с.

44. Киселева, А. Н., Мучник И. Б, Новиков С. Г. Стратифицированные выборки в задаче о типопредставителях. // Автоматика и телемеханика. 1986. - №5. -С. 108-117.

45. Коган, А. Е. Внепечные и ковшевые процессы. Учебное пособие. / Новокузнецк: Изд- во СибГМИ. 1990. - 99 с.

46. Кочо, В. С., Богушевский В. С., Соболев С. К. и др. Исследование характера изменения некоторых параметров конвертерного процесса дляавтоматизации прекращения продувки. // Изв. вузов. Черная металлургия. -1969.-№7.-С. 29-34.

47. Ковалев, Е.Т. Введение в технические условия показателей СШ и С8Я для оценки качества доменного кокса в Украине / Е. Т. Ковалев // Бюллетень НТИ ЧМ. 2004. - №9. - С. 17-19.

48. Кошелев, А. Е., Воронин Н. И., Петрунин М. В. и др. О косвенном контроле содержания углерода в конвертерной ванне. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1981.-№12.-С. 105-110.

49. Кулагин, Н. М., Кулаков С. М., Авдеев В. П., Пермякова-Фетинина Е. П. Многовариантное типирование интеллекта с гибкой профессиональной ориентацией. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1996. - №10. - С. 71-79.

50. Кулаков, С. М., Авдеев В. П., Бондарь Н. Ф. Многовариантное прогнозирование расчетных показателей. // Изв. вузов. Черная металлургия. -1996.-№4.-С. 77-82.

51. Кулаков, С. М., Веревкин С. В. Ретроспективное восстановление рациональной длительности плавки электростали. // Изв. вузов. Черная металлургия.-2001.-№4.- С. 65-71.

52. Львова, Е. И., Пермякова-Фетинина Е. П., Кораблина Т. В., Андрианов О. Н. К развитию многовариантных типологических систем. // Тезисы докладов Международной научно-практической конференции «Управление большими системами». М.: СИНТЕГ. - 1997. - С. 256.

53. Львова, Е.И. О комплексной технологий многовариантной идентификации зависимостей на примере объектов черной металлургии / Е.И. Львова // Изв. вузов. Черная металлургия. 2000. - № 4. - С. 62-63.

54. Масловский, П. М., Авдеев В. П., Раев Ю. А. Формирование аналогов спланированных воздействий при функциональном описании металлургических объектов, сообщение 1. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1970. - №2. - С. 174-177.

55. Масловский, П. М., Авдеев В. П., Раев Ю. О., Белоусов П. Г. Пробные воздействия в системах регулирования металлургических объектов. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1971. -№10. - С. 152-155.

56. Методы анализа данных, подход, основанный на методе динамических сгущений.: Пер. с фр. / Кол. авт. под рук. Э. Дидэ. Под ред. С. А. Айвазяна. -М.: Финансы и статистика. — 1985. — 358 с.

57. Моисеев, Н. Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, гл. ред. физ.-мат. литературы. - 1974. - 226 с.

58. Новосельцев, В.Н. Математическое моделирование в век компьютеров. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.lgkb.kazan.ru/00l4

59. Основы автоматического управления. / Под ред. В. С. Пугачева. — М.: Наука.- 1974. 720 с.

60. Основы управления технологическими процессами. / Под ред. Н. С. Райбмана. -М.: Наука. 1978. - 440 с.

61. Острем, К. Введение в стохастическую теорию управления. М.: Мир. -1973.-322 с.

62. Отчет о НИР. / АС Прогноз качества кокса. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.Zsmk/asu/CAPCS/Oтдeл Информационных Систем /ДП

63. Пат. 2012065 РФ 1Ш С1 Тренажер оператора систем управления. В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев, С.Р.Зельцер и др. 30.04.94.

64. Кузбасская государственная педагогическая академия. № 2004116646/09; заявл. 01.06.04; опубл. 10.03.06, Бюл. № 07. -7 е.; 1 ил.

65. Перельман, И.Н. Оперативная идентификация объектов управления / И.Н. ■! Перельман. М.: Энергоиздат, 1982. - 272 с. '

66. Пугачев, B.C. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. М.: Физматгиз. - 1962. - 340 с.

67. Райбман, Н. С., Чадеев В. М. Построение моделей процессов производства. -М.: Энергия. 1975. - 376 с.

68. Растригин, JI. А. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов. Радио. - 1980. - 232 с.

69. Растригин, JT. А. Статистические методы поиска. М.: Наука .- 1968. - 306 с.

70. Растригин, JI. А., Маджаров Н. Е Введение в идентификацию объектов управления. М.: Энергия. 1987. - 216 с.

71. Ротач, В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования / В.Я. Ротач. М.: Энергия. - 1973. - 439 с.

72. Ротач, В.Я. Теория автоматического управления: учебник для вузов. — 2-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство МЭИ, 2004. - 400 е., ил.

73. Соскин, JL Б., Цветков В. Д. Задача обучения ЭВМ. Классификации технологических объектов, заданными сложными иерархическими признаками. / В сб. «ВТ в машиностроении». Минск: КТК. - 1973. - 39 с.

74. Спирин, H.A. Оптимизация и идентификация технологических процессов в металлургии: учебное пособие / H.A. Спирин, В.В. Лавров, С.И. Паршаков, С.Г. Денисенко. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ - УПИ, 2006. - 307 с.

75. Справочник по теории автоматического управления./ Под ред. А. А. Красовского. -М.: Наука. 1987. 712 с.

76. Станкевич, A.C. и др. Составление шихт для коксования на основе оптимизации и прогноза прочности кокса по химико-петрографическим показателям углей // Кокс и химия 2002. — №3. - С.9-11.

77. Столяр, В. А., О синтезе и реализации алгоритмов для системы регулирования доменной печи. Канд. диссертация Новокузнецк - 1973- 173 с.

78. Теория и практика прогнозирования в системах управления / С. В. Емельянов, С. К. Коровин, JI. П. Мышляев и др. Кемерово; М.: Издат. Объединение «Российские университеты»: Кузбассвузиздат - АСТШ, 2008.-487 с.

79. Типологическая диагностика и образование: коллективная монография. / Под ред. Е. П. Гусевой. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. - 1994. - 215 с.

80. Туркенич, Д. И. Управление плавкой стали в конвертере. М.: Металлургия .-1971.-360 с.

81. Файн, В. С., Сорокин В. Н., Вайнштейн В. С. Непрерывно-групповое опознание образов. / Некоторые экспериментальные результаты. // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1969. - №6. - С. 44-47.

82. Фейгенбаум, М. Универсальность поведения нелинейных систем. // УФН-1983. том 141. - вып. 2. - С. 344-374.

83. Фельдбаум, А. А. Основы теории оптимальных автоматических систем. — М.: Наука.-1966.-623 с.

84. Фетинина, Е. П. Типологические методики и алгоритмы в автоматизированных технологиях обучения и обработки данных на примере металлургических объектов. Кандидатская диссертация. Новокузнецк. -СибГИУ. 150 с.

85. Цветков, В. Д. Системно-структурное моделирование в автоматизации проектирования технологических процессов. Минск: Наука и техника. -1979.-262 с.

86. Цымбал, В.П. Математическое моделирование металлургических процессов / В. П. Цымбал. М.: Металлургия, - 1986. - 240 с.

87. Ш.Цыпкин, Я. 3. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука. - 1968.-224 с.

88. Цыпкин, Я. 3. Информационная теория идентификации. М.: Наука. - 1995. - 336 с.

89. Цыпкин, Я. 3. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука. -1984.-320 с.

90. Эйкхофф, П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир. - 1975. — 683 с.

91. Ядыкин, И. Б. и др. Адаптивное управление непрерывными технологическими процессами. -М.: Энергоатомиздат. 1985. - 280 с.

92. Bonner, R. Е. On some clustering techniques. IBM.J. Res. and Develop. V8.N0.I, -1964.

93. Braun, S. G., Ram Y. M. Structural parameter identifikation in the fregnency domain: the use of overdetermined systems. Trans. ASME: Dyn., Measur. and Contr. - 1987. - p. 120-123.

94. Glasgow, J. A., Porter W. F. Development and operation of BOF dynamic control "J. Metals". 1967.- №8.

95. Ljung L. System Identification Toolbox User's Guide. Электронный ресурс. Режим доступа: http://ac.tut.fi>aci/courses/76500/2004/ht/MANUALl.PDF

96. Mar Farlane Donald. Efflunt gas analysis for endpoint corbon control. "J. Metals".-1964.-№9.

97. Meuer, H. W., Glasgow J. A. Iron and Steel Engr., 1966, v43, -№7-p. 116-122.

98. Oppenheim J., A.S. Willsky. Signals and Systems. Prentice Hall: Englewood Cliffs, N.J. 1985.-321 p.

99. Schilling, D. Rechenprogramme Ent bcheidungstabellen und Speicher bei der Prozepge Staltung. "ZIC mitt" - 1973. - №8.

100. Soderstrom Т., Stoica P. System Identification. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.it.uu.se/edu/course/homepage/systemid/vtl0/SYSID10c01 .pdf

101. The Economics of Alternative Methods of Metal Processing. Annals of the CJRP, 1983.V.32, N2. - p. 551-557.

102. WinCC. Описание системы, версия 5 AV6393-1ABA05-0AA0 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ad.siemens.de/wincc

103. WinCC. Официальный сайт / www.siemens.com/wincc

104. Общая схема структурно-параметрического синтеза рациональных программ управлений

105. Разработка и оперативная коррекция классификатора организационно- технологических ситуации и принимаемых решений в действующей системе управления

106. Распознавание класса Кц организационно-технологической ситуации

107. Ретроспективно- оперативное восстановление рациональных длительностей технологических циклов и других наиболее значимых управляющих воздейсгаий

108. Нахождение для данной Г нормативной длительности горячего периодатехнологического цикла Т^1

109. Определение интервала времени |7 о1 ' ^Ы .' соответствующего нормативнойдлительности Тр — t0{1 >

110. Нахождение для дайной Г \ структуры 3 ) программы базовых управлений; структуры Ь (/ ^ ) зависимости переменных состояния от времени

111. Программирование управлений у (.',)- V рищг

112. Оценивание выходной величины объекта в моменты времени возможных наблюдений /1. Р14. 5. Распознавание группы г решений

113. Определение траектории переменных состояния £ ^ ((^ соответствующей