Интеллектуализация автоматизированной системы аналитического контроля состава продуктов предприятий металлургии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Щербаков, Иван Вячеславович

• Щербаков, Иван Вячеславович
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Щербаков, Иван Вячеславович

Оглавление

Введение

Глава 1. Автоматизация аналитического контроля на металлургических предприятиях

1.1 Состояние аналитического контроля на предприятиях металлургии с непрерывно-периодическим технологическим циклом производства

1.2 Применение АСАК в металлургии

1.2.1 Пример функционирования АСАК НПО «Джезказганцветмет»

1.2.2 АСАК процессов обогащения руд НПО «РИВС»

1.2.3 АСАК промпродуктов ОАО «Союзцветметавтоматика»

1.3 Выводы

Глава 2. Проектирование архитектуры асак как зсаёа-системы

2.1 АСАК как БСАОА-система

2.2 Примеры применения ЗСАБА-систем

2.3 \VebSCADA

2.4 Проблемы применения УМП как подсистемы АСАК

2.5 Интеграция моделей знаний в экспертных системах

2.6 Интеграция технологий экспертных систем и пакетов прикладных программ

2.7 Общесистемный подход к проектированию архитектуры ПО

2.8 Методы проектирования архитектуры ПО

2.9 Концептуальное проектирование БСАОА системы

2.10 Архитектурное проектирование ЭСАОА-системы

2.11 Методика проектирования интеллектуальной подсистемы АСАК

2.12 Выводы

Глава 3. Проектирование и программная реализация Бсаёа-интерфейса для подсистемы интеллектуализации асак

3.1 Разработка технологии интеграции ЭС и ППП

3.2 Структурное проектирование БСАОА-системы

3.3 иМЬ-моделирование процессов обмена данными между структурными единицами

3.4 Программная реализация интерфейса интеграции ЭС с ППП

3.4.1 Описание ППП

3.4.2 Теоретические основы моделирования уравнений связи

3.4.3 Пример моделирования интенсивностей рентгеновской флуоресценции в образцах легированных сталей

3.5 Выводы

Глава 4. Оценка эффективности конфигурации интерфейса интеграции сппп

4.1 Сети Петри

4.2 Моделирование интерфейса интеграции с помощью сети Петри

4.3 Общие принципы систем массового обслуживания

4.4 Адаптация модели СМО для оценки производительности интерфейса с ППП

4.4.1 Программная реализация модели СМО

4.4.2 Анализ результатов моделирования

4.5 Выводы

Заключение

Список литературы

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуализация автоматизированной системы аналитического контроля состава продуктов предприятий металлургии»

Введение

Актуальность. Улучшение экономических показателей в металлургии возможно как за счет совершенствования технологии, так и за счет совершенствования средств и систем контроля и управления. Так как целью управления на металлургических предприятиях является получение определенного количества продукта при заданном химическом составе, возрастает роль аналитической информации о составе производственных продуктов. На современных металлургических предприятиях аналитическая информация формируется в автоматизированных системах аналитического контроля (АСАК), которые объединяют в единый автоматизированный комплекс: автоматический отбор проб; автоматизированную доставку отобранных проб на анализ; автоматизированную и механизированную подготовку доставленных проб к инструментальному анализу; автоматизированный экспрессный анализ проб; сбор, обработку, регистрацию и передачу результатов анализа оперативно-производственному персоналу; ввод и вывод информации в ЭВМ автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУТП)1.

С этой целью в промышленности используют SCADA-системы. SCADA (аббр. от англ. supervisory control and data acquisition, диспетчерское управление и сбор данных)— программный пакет, предназначенный для разработки или обеспечения работы в реальном времени систем сбора, обработки, отображения и архивирования информации об объекте мониторинга или управления. Термин SCADA обычно относится к централизованным системам контроля и управления всей системой, или комплексами систем, осуществляемого с участием человека. Компоненты SCADA-систем являются гетерогенными, поэтому для их интеграции необходимо создавать SCADA-

1 Хмара В.В. Основы теории и практика создания автоматизированных систем аналитического контроля состава продуктов предприятий цветной металлургии: Автореф. дис. ... доктора технических наук: 05.13.06 Владикавказ, 2006.

интерфейсы - интерфейсы обмена данными между SCADA и другими приложениями.

Вопросам разработки теории и практики создания и внедрения автоматизированных систем контроля и управления на предприятиях металлургии посвящены труды отечественных исследователей: Абрамова A.A., Арунянца Г.Г., Брегмана И.И., Верховского Б.И, Иванова В.А., Карпова Ю.А, Лисовского Д.И., Машевского Г.А., Межевича А.Н, Мустафаева Г.А., Овчаренко, Е.Я., Раннева Г.Г., Реуцкого Ю.В., Рутковского A.JL, Салихова З.Г., Тихонова. Н., Топчаева В.П., Тохтабаева Г.М., Хасцаева Б.Д., Цимехмана Л.Ш., Хмара В.В., Бондаренко A.B. и др.

Из работ зарубежных ученых наиболее известны исследования в этом направлении выполненные сотрудниками фирмы Оутокумпу Oy (Финлян-дия):Ьерра1а A., Koskinen J., Leskinen Т. и Vanninen P.

Разработкой SCADA-систем активно занимаются фирмы «Chemstations Inc.», «Wonderware», «Juniper Networks Inc.», «Communication Technologies, Inc.», в России МГТУ «СТАНКИН», НИИ Измерительных систем им. Ю.Е. Седакова, МГУ ПИ, ГУП «ИПТЭР», фирма «Ad Astra».

Таким образом, АСАК можно представить как разновидность SCADA-системы. Метод анализа, применяемый в АСАК, должен быть обеспечен унифицированными методическими и программными средствами. Весьма перспективным методом для использования в АСАК является рентгеноспек-тральный флуоресцентный анализ (РФА), который широко внедряется в аналитическую практику предприятий черной и цветной металлургии. РФА обладает развитой теорией, и для решения своих задач традиционно привлекает аппарат математического моделирования, математическую статистику, теорию планирования эксперимента, что дает возможность автоматизации и его использования в структуре АСАК. Часто поставляемые на предприятия аналитические комплексы заранее сконфигурированы для решения конкретной задачи. Решение каждой новой аналитической задачи требует обращения в

фирму-разработчика аналитического комплекса. Вместе с тем, методические исследования в полном объеме можно выполнять на производстве имея доступ к моделирующим и оптимизирующим программам.

Опыт внедрения такого программного обеспечения показал, что даже при открытом описании вычислительных алгоритмов, их реализация на практике требует высокой квалификации методиста и не всегда обеспечивает желаемый результат. Целесообразно использовать методы искусственного интеллекта для целей поддержки принятия решений инженером-методистом в процессе разработки методик аналитического контроля. Можно предложить использовать экспертную систему (ЭС), позволяющую автоматически выполнить построение градуировочной функции методики анализа, основываясь на знаниях экспертов в области РФА.

По литературным данным ЭС остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными, что сдерживает их более широкое распространение.

Стоимость внедрения и эксплуатации в режиме консультации интегрированных ЭС можно существенно снизить за счет коллективного доступа конечных пользователей к базам знаний и данных посредством \Veb-технологий. Наиболее перспективной является сейчас «рассеянная» («облачная») обработка данных — технология обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю как Интернет-сервис. Пользователь имеет доступ к собственным данным, но не должен заботиться об операционной системе и программном обеспечении, с которым он работает. Разрабатываемое для этих целей программное обеспечение и модели представления знаний не могут уже оставаться узкоспециализированными. Следовательно, исследования направленные на разработку рассеянных технологий интеллектуализации АСАК, являются актуальными, теоретически и практически значимыми.

Научная задача заключается в разработке моделей и алгоритмов интеграции методов управления в эргатических (человеко-машинных) системах управления процессами и производствами, основанных на методах интеллектуальной поддержки принятия решений.

Целыо настоящих исследований является интеллектуализация автоматизированных систем аналитического контроля в металлургии за счет разработки информационного и алгоритмического обеспечения в контексте «рассеянной» обработки данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1 .Разработать архитектуру интеллектуальной эргатической системы управления процессом аналитического контроля производства как ЗСАБА-системы.

2.Разработать технологию интеграции подсистемы автоматизированной системы аналитического контроля, выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в экспертную систему для последовательной увязки управления по иерархическим уровням в контексте рассеянных вычислений.

3.Предложить методику проектирования интеллектуальной подсистемы автоматизированной системы аналитического контроля. Выполнить функциональное и дискретно-событийное моделирование процессов управления данными и знаниями при интеграции подсистем.

4.Выполнить проектирование архитектуры программного обеспечения имитационного моделирования, отличающегося возможностью моделирования рассеянных вычислений в интегрированных системах как системах массового обслуживания и расчетом количественных характеристик.

5.Разработать методы проведения имитационных экспериментов для оценки эффективности спроектированного интерфейса.

Работа выполнялась в соответствии с инициативной темой ИРГУПС №01200954282.

Объектом исследования являются автоматизированные системы аналитического контроля химического состава продукта в металлургической отрасли.

Предметом исследования служат методы и модели управления данными и знаниями, а также интеграции технологий сбора, обработки данных и оперативного управления в человеко-машинных системах аналитического контроля технологических процессов.

Методами и средствами исследования являются методологические основы теории представления структур данных и знаний, методы дискретной математики - аппарат теории множеств и отношений, алгебраическая теория моделей, формальных систем и теория графов, методы инженерии знаний, методы имитационного моделирования, объектного подхода (анализ, проектирование, программирование), методы математической статистики для обработки результатов экспериментов.

Научную новизну работы составляют и на защиту выносятся следующие положения:

1 .Архитектура интеллектуальной эргатической системы управления процессом аналитического контроля металлургического производства, отличающаяся рассмотрением компонентов как компонентов \VebSCADA-системы.

2.Оригинальная технология интеграции подсистемы АСАК, выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в экспертную систему отличающаяся последовательной увязкой управления по иерархическим уровням в контексте рассеянных вычислений.

3.Методика проектирования интеллектуальной подсистемы автоматизированной системы аналитического контроля, отличающаяся объединением этапов структурного анализа и моделирования проектируемого программно-

го обеспечения (метод 8АОТ и процессный подход) и проведения имитационных экспериментов для оценки эффективности конфигурации подсистемы, а также полученные на этапах проектирования функциональные и дискретно-событийные модели (в нотациях ГОЕИО, Процедура и ЕРС) иерархии процессов управления данными и знаниями при интеграции подсистем.

4.Архитектура программного обеспечения имитационного моделирования, отличающегося возможностью моделирования рассеянных вычислений в интегрированных системах как СМО и расчетом количественных характеристик.

5.Методы проведения имитационных экспериментов для количественной оценки эффективности конфигурации ЗСАБА-интерфейса, отличающиеся: построением имитационной модели интегрированной ЭС как СМО с помощью разработанного программного обеспечения и сопоставлением количественных данных с результатами моделирования с использованием раскрашенной сети Петри для подтверждения корректности используемых алгоритмов.

Практическая реализация результатов работы. Система опробована при интеграции программного продукта, используемого в системе АСАК Челябинского металлургического комбината ОАО «Мечел», в прототип ЭС инженера-методиста. Это дает возможность автоматизированного построения градуировочной (функции в виде аналитических моделей) методики контроля химического состава продукции. Получено свидетельство Роспатента об официальной регистрации программы для ЭВМ №2011615348.

На основе результатов исследования разработан программный комплекс (ПК)2 для моделирования обработки данных в гетерогенных распределенных системах «С^уБЭт», апробированный при создании подсистемы ин-

2 Программный комплекс - набор взаимодействующих программ, согласованных но функциям и форматам данных, предназначенный для решения крупномасштабных задач [Брукс Ф. Мифический человеко-мссяц, или как создаются программные системы: Пер. с англ. - СПб.: Символ-Плюс, 1999.]

13

теграции в интеллектуальной АСАК (БСАОА-интерфейс), выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в ЭС.

Разработанные в диссертации методики и модели на основе использования информационно-программных эмуляторов интегрируемых систем использованы в учебном процессе кафедры «Информационные системы» Ир-ГУПС в курсе для студентов «Современные методы и средства проектирования информационных систем».

Предложенные технологии и модели интегрируемых подсистем могут быть использованы при проектировании и разработке интеллектуальных АСАК в контексте рассеянных вычислений в АСУТП.

Степень достоверности результатов и выводов. Достоверность полученных результатов и выводов подтверждается разработкой и тестированием прототипа ЭС для автоматизированного построения градуировочной функции, использующей рассеянные вычисления. Результаты моделирования интеллектуальной подситсемы АСАК, с использованием программного обеспечения «(ЗБувЗт» сопоставлены с данными, полученными с помощью свободно распространяемого пакета СРЫТоо^.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на: третьей всероссийской научно-практической интернет-конференции «Проблемы и перспективы образовательного пространства в условиях становления информационного общества» (Иркутск, 2010), международной научно-практической конференции «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образование» (Одесса, 2010), второй межвузовской научно-практической конференции «Транспортная инфраструктура сибирского региона» (Иркутск, 2011), третьей межвузовской научно-практической конференции «Транспортная инфраструктура сибирского региона» (Иркутск, 2012), XVII Байкальской Всероссийской конференция «Информационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск, 2012).

Личный вклад. Результаты, составляющие новизну и выносимые на защиту, получены лично автором.

Публикации. Основное содержание работы опубликовано в 14 статьях, 3 из них в изданиях рекомендованных ВАК, получено свидетельство о регистрации.

Объем и структура работы. Диссертация объемом 131 стр. состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 111 наименований и приложения, основной текст изложен на 119 стр.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Щербаков, Иван Вячеславович

4.5 Выводы

Выполнены вычислительные эксперименты по оценке эффективности интерфейса интеграции ЭС с ППП. С использованием CPN Tools получена модель системы в виде стохастической временной сети Петри. Показано, что полученная модель является активной, то есть в СП отсутствуют «мертвые» переходы.

Разработан программный модуль, позволяющий количественно оценить характеристики производительности системы в зависимости от потока заявок и количества обслуживающих устройств. Полученные результаты подтверждены сопоставлением с результатами моделирования в среде CPN Tools.

Заключение

В процессе настоящих исследований достигнута цель разработки информационного и алгоритмического обеспечения интеллектуализации автоматизированных систем аналитического контроля в контексте рассеянной обработки данных для повышения эффективности аналитического контроля состава технологических продуктов металлургии.

В процессе реализации цели получены следующие результаты:

1.Впервые предложена архитектура интеллектуальной эргатической системы управления процессом аналитического контроля производства в виде WebSCADA-системы.

2.Разработана оригинальная технология интеграции подсистемы АСАК, выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в ЭС для последовательной увязки управления по иерархическим уровням в контексте рассеянных вычислений, что позволяет повысить степень автоматизации моделирования градуировочной функции.

3.Предложена методика проектирования интеллектуальной подсистемы АСАК, отличающаяся объединением этапов структурного анализа и моделирования проектируемого программного обеспечения (метод SADT и про

118 цессный подход) и проведения имитационных экспериментов для оценки эффективности конфигурации подсистемы. Разработаны функциональные и дискретно-событийные модели (в нотациях ГОЕБО, Процедура и ЕРС) иерархии процессов управления данными и знаниями при интеграции систем.

4.Спроектирована архитектура программного обеспечения имитационного моделирования, отличающегося возможностью моделирования рассеянных вычислений в интегрированных системах как СМО и расчетом количественных характеристик.

5.Предложены методы проведения имитационных экспериментов для количественной оценки эффективности подсистемы интеллектуализации АСАК, включающие: построение имитационной модели интегрированной ЭС как СМО с помощью разработанного программного обеспечения; сопоставление количественных данных с результатами моделирования с использованием раскрашенной сети Петри для подтверждения корректности используемых алгоритмов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Щербаков, Иван Вячеславович, 2013 год

Список литературы

1. Хмара В.В. Основы теории и практика создания автоматизированных систем аналитического контроля состава продуктов предприятий цветной металлургии: дисс. ... д-ра технических наук: 05.13.06 Владикавказ, 2006.-316 с.

2. http://www.scma.ni/ru/products/5.html — Автоматизированные комплексы и системы различного назначения ОАО «Союзцветметавтомати-ка».

3. Русинов Л.А. Автоматизация аналитических систем определения состава и качества веществ. Л.: Химия, 1984. - 160 с.

4. Григорьева Э.Ф., Гильберт Э.Н., Копылова Л.А., Полякова В.В. Аналитический контроль на предприятиях и в организациях цветной металлургии. Обзорная информация. Серия научная организация труда в цветной металлургии. Выпуск 1. Москва. 1986 г. - 35 с.

5. Карпов Ю.А., Ориент Н.М. Роль химии в аналитическом контроле. Заводская лаборатория. - 1981, - Т. 48, № 2 - С. 7 - 11.

6. Плеханов Ю.В., Жуковецкий О.В., Хмара В.В. Новые средства автоматического аналитического контроля для обогатительных и гидрометаллургических процессов // Мат. Всесоюз. сем. «Новые модификации приборов и средств автоматизации для обогащения, металлургии и экологии». М. 1998. С.4-6.

7. Плеханов Ю.В., Хмара В.В. Автоматизированный контроль обогатительных и гидрометаллургических процессов в цветной металлургии // Мат. Всесоюз. сем. «Новые модификации приборов и средств автоматизации для обогащения, металлургии и экологии». М. 2000. С. 3-4.

8. Плеханов Ю.В., Хмара В.В. Автоматический аналитический контроль обогатительных и гидрометаллургических процессов в цветной металлургии // Цветные металлы. 2002. № 3. с. 77 - 80.

9. Брегман И.И., Хмара В.В., Голант Ю.А., Нефедьев Ю.И., Оголь А.Ф. Автоматизированная система аналитического контроля (АСАК) метал-

лургических предприятий цветной металлургии - М.: Цветметинформация, 1984. 60 с.

10. Хмара В.В., Брегман И.И., Оголь А.Ф., Тиуиова Г.С. Автоматизированная система оперативного аналитического контроля состава продуктов медьзавода НПО «Джезказкганцветмет» // Мат. Всесоюз. сем. «Проблемы автоматизации медной подотрасли». Свердловск. 1988. С. 30 -32.

11. Хмара В.В., Брегман И.И., Оголь А.Ф., Ли И.Е. Автоматизированная система аналитического контроля продуктов на Джезказганском ГМК //Цветные металлы, 1986. № 11. С. 103 - 106.

12. Хмара В.В., Нефедьев Ю.И., Брегман И.И., Голант 10.А., Ли И.Е.,

Оголь А.Ф. АСАК - центральное звено многомашинной интегрированной АСУ медеплавильного завода Джезказганского ГМК // Мат. Всесоюз. сем. «Развитие работ по созданию автоматизированных систем автоматического контроля в цветной металлургии». М. ЦНИР Цветмет. 1983. С. 49, 50.

13. Бондаренко A.B. Создание АСАК процессов обогащения руд — актуальное направление деятельности аналитического центра ЗАО «НПО «РИВС» //Научно-практическая конференция РИВС, 2010 С. 44.

14. Вин Зо Анализ подходов к интеграции приложений // «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации: Труды XV Международного научного технического семинара», Алушта. - М: МИФИ, 2006.

15. Гартман Т. Управление производством: моделирующая программа ChemCad // The Chemical Journal.-2002.-№2.- C.44-46.

16. Андреев Е.Б., Куцевич H.A., Синенко O.B. SCADA-системы: взгляд изнутри - М.: РТСофт, 2004. - 176 с.

17. Козарин Л., Некрасов А., Попков А. Установка OpenSCADA на панельный компьютер Avalune // Компоненты и технологии,- 2010. №5.

18. http://www.rapidscada.ru — RapidSCADA.

19. http://www.free-scada.org — FreeSCADA.

20. Аблин И.Е. MasterSCADA - тиражируемые решения для автоматизации зданий // Информатизация и Системы Управления в Промышленно-сти.-2010.-№6(30).

21. Радкевич В.В. Использование некоторых SCADA-систем в газовой отрасли // Информатизация и Системы Управления в Промышленности.-2007.-№2(14).

22. http://mikronika-energo.ru/products/asutp/ges-asu-tp/ — АСУ ТП

ГЭС.

23. http://www.web-scada.ru — АСДК «ДИСА».

24. В.П. Иванников облачные вычисления в образовании, науке и госсекторе // «Пленарные доклады пятой международной конференции параллельные вычисления и задачи управления», Москва, 2010.

25. Береза A.C., Прохоров В.П., Прохоров A.B., Крохмаль А.Е. Концепция развития функций SCADA-системы TRACE MODE на основе технологии экспертных систем принятия и исполнения решений // ИСУП.-2005.-№1(5).

26. Справочник по искусственному интеллекту в 3-х т. // под ред. Э.В. Попова и Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.

27. Частиков А.П., Дедкова Т.Г., Алешин A.B. Системы искусственного интеллекта: Учеб. Пособие. - Краснодар: КубГТУ, 1998. - 166 с.

28. А. П. Частиков. Разработка экспертных систем среда CLIPS.- С. Пб.: БВХ-Петербург, 2003.

29. Геловани В.А., Башлыков A.A., Бритков В.Б., Везилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений во внештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001.

30. Гаврилова ТА. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. - М: Мир, 1993.

31. Микулич Л.И. Промышленная технология создания систем, основанных на знаниях // В сб.: Экспертные системы на персональных компьютерах. М.: МДНТП им Ф.Э. Дзержинского, 1990.

32. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с анг. -М.: Энергоатомиздат, 1991.

33. Тихомиров В.В. Повышение качества управления автоматизированным производством на основе процедуры распределенного мониторинга состояний объектов в режиме реального времени с применением инструментов трехмерного моделирования: автореф. ... канд. технических наук: 05.13.06 Москва, 2009.

34. http://synopsis.kubsu.ru/informatic — модели представления знаний.

35. Рогозин О.В. Применение фреймовой модели представления знаний на примере решения задачи Эйнштейна // В сб.: Качество, Инновации, Образование. М.: Фонд "Европейский центр по качеству", 2008.

36. Николайчук О.А. Моделирование знаний для исследования динамики технического состояния уникальных объектов // Проблемы управления. - 2009. - № 4. - С. 58-65.

37. Парамонов А.И. Интенсиональные представления в виде нечеткой гибридной модели знаний / А.И. Парамонов // Штучний штелект, 2008,№4, С. 605-611.

38. Jacobsen Н.А. A generic architecture for hybrid intelligent systems // IEEE Fuzzy

39. Averbukh A.B. Hybrid intelligence architecture for real time processing // IEEE. 1999. P. 4107-4110. Systems. Ancourage. Alaska. 1998. P. 709714.

40. Щербаков И.В. Интеграция пакетов прикладных программ в Web-ориентированную экспертную систему на основе CLIPS // Труды XVII Бай-

кальской Всероссийской конференции "Информационные и математические технологии в науке и управлении". Том 2. - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2012.

41. Робачевский А., Немнюгин С., Стесик О. Операционная система UNIX. Спб: Изд-во «БХВ-Петербург», 2010, 656 с.

42. Бойкова О.Г. Гибридная экспертная система для управления процессами коксования: автореф. дисс. ... канд. технических наук: 05.13.07 Санкт-Петербург, 2000. - 20 с.

43. Николайчук O.A. Моделирование знаний для исследования динамики технического состояния уникальных объектов // Проблемы управления. -2009.-№ 4.-С. 58-65.

44. Мягкий А.Е. Разработка и исследование гибридной интеллектуальной информационной системы «ДИСПЕТЧЕР»: автореф. ... канд. технических наук: 05.13.01 Краснодар, 2003.

45. Лобанов В.В. Модели и методы синтеза и реализации специализированных гибридных экспертных систем: автореф. дисс. ... канд. технических наук: 05.13.18 Саратов, 2006. -20 с.

46. Харисов А. Р. Разработка нечеткой экспертной системы диагностики и мониторинга состояния оборудования на примере глиноземного производства: автореф. дисс. ... канд. технических наук: 05.13.06 Екатеринбург, 2007.-20 с.

47. Клепак И. Я. Алгоритмы автоматизации и управления технологическими процессами газопромысловых объектов с применением компьютерных моделей: автореф. дисс. ... канд. технических наук: 05.13.06 Томск, 2009. -20 с.

48. Самарина А. М. Интегрированная система обучения операторов управлению процессом электролиза в производстве алюминия: автореф. дисс. ... канд. технических наук: 05.13.06 Санкт-Петербург, 2012.-20 с.

49. Сорокин Д. Н. Ситуационное управление в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом на основе нечетких адаптивных

124

моделей: автореф. дисс. ... канд. технических наук: 05.13.01 Москва, 2009. -20 с.

50. http://www.intuit.ni/department/se/swebok/4/5.html — Общесистемный подход к проектированию архитектуры/

51. Томашевский В., Жданова Е. Имитационное моделирование в среде GPSS. - М.:Бестселлер, 2003. - 416 с

52. Казаков O.JL, Миненко С.Н., Смирнов Г.Б. Экономико-математическое моделирование: Учебно-методическое пособие. М.: МГИУ, 2006.

53. Бочкарева Е.В. Разработка имитационной модели взаимодействия информационных процессов в системах распределенного технологического мониторинга: Автореф. дис. ... канд. технических наук: 05.13.17 Новосибирск, 2011.

54. Шалыто А.А. Switch-технология. Алгоритмизация и программирование задач логического управления. СПб.: Наука, 1998. 628 с.

55. http://www.iacp.dvo.ru/lab_ll/otchet/ot2000/pn3.html (Статья «Кратко о Сетях Петри»).

56. Вин Зо Моделирование процессов интеграции информационных систем: Дис. ... канд. техн. Наук. - Москва, 2007, 97 с.

57. Martin Stianko Технология ОРС - Основные принципы и преимущества // Automatizace, 2000,№10.

58. Молчанова Е.И., Федоров, В.В., Войнич П.В. Проектирование экспертной системы для построения градуировочной функции в рентгеноф-луоресцентном анализе// Сборник трудов ИИТМ ИрГУПС «Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем», Иркутск, 2009, вып.7.- С.23-31.

59. Молчанова Е.И, Федоров В.В., Щербаков И.В. Подход к проектированию web-ориентированных гибридных экспертных систем // Системы

управления и информационные технологии. №3(45) - Воронеж: ВГТУ, 2011. С. 80-86.

60. Молчанова Е.И, Федоров В.В., Щербаков И.В. Методический подход к созданию гибридных экспертных систем как wcb-приложений // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. №3(31) - Иркутск: ИрГУПС, 2011. С. 139-146.

61. Сидорова Е.А. Методы и программные средства для анализа документов на основе модели предметной области: Дис. ... канд. физ.-мат. Наук. - Новосибирск, 2006, 125 с.

62. Массель А.Г. Интеллектуальная поддержка принятия решений в исследованиях и обеспечение энергетической безопасности России и ее регионов: Дис. ... канд. техн. Наук. - Иркутск, 2011, 130 с.

63. Подкаменный Д.В. Методика и инструментальные средства анализа и реипженеринга унаследованного программного обеспечения в области энергетики: Дис. ... канд. техн. Наук. - Иркутск, 2011, 125 с.

64. Осама Ель Сайед Ахмед Мохамед Шета. Методика и инструментальные средства построения хранилища данных и знаний для поддержки исследований в энергетике: Дис. ... канд. техн. Наук. - Иркутск, 2010, 137 с.

65. Передеряев И.И. Разработка моделей и средств информационной поддержки процессов подготовки и аттестации научных кадров: Дис. ... канд. техн. Наук. - М., 2007, 134 с.

66. Федоров В.В. Методика проектирования web-ориснтированных гибридных экспертных систем на примере рентгенофлуоресцентного анализа: Дис. ... канд. техн. Наук. - Иркутск, 2012.

67. Щербаков И.В., Молчанова Е.И. Разработка объектно-ориентированного расширения языка среды разработки экспертных систем CLIPS // Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции "Современные проблемы и пути их решения в

науке, транспорте, производстве и образование 2010" - с.З- 12. - т.4, Технические науки.- Одесса: Черноморье, 2010.

68. Аккуратов Е.Е.Знакомьтесь: Java. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. 230 с.

69. Гамма Э., Хелм Р., Дотонсон Р., Влиссидес Дою. Приемы объектно-ориентированного программирования. Паттерны проектирования СПб: Питер, 2001. 368 с.

70. Krall A. Efficient JavaVM just-in-time compilation.// In Proceedings of the International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques, 1998, P. 54-61.

71. Wilson P. R. Uniprocessor Garbage Collection Techniques. In Proc of International Workshop on Memory Management in the SpringerVerlag Lecture Notes in Computer Science series., St. Malo, France, September 1992.

72. Смирнов Н.И. JAVA2: Учебное пособие. M.: "Три Л", 2000. - 320с.

73. Фролов А., Фролов Г. Программирование для Windows NT Том 27, часть 2, М.: Диалог-МИФИ, 1996, 272 стр.

74. Щербаков И.В., Молчанова Е.И. Разработка объектно-ориентированного расширения языка среды разработки экспертных систем CLIPS // Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции "Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образование 2010" - с.З- 12. - т.4, Технические науки.- Одесса: Черноморье, 2010.

75. Hunter, D., Beginning XML, Wrox Press Inc, USA, 2001 .Marchal, В., Applied XML Solutions, Sams Professional Pub, USA, 2000.

76. http://www.businessstudio.ru/description/standards/ - Нотации моделирования бизнес-процессов.

77. Т. Pender. UML Bible. Wiley. 2003.

78. X. Гома. UML. Проектирование систем реального времени, распределенных и параллельных приложений. - М.: ДМК-пресс, 2002. - 704 с.

79. Akehurst D. H., Kent S. A Relational Approach to Defining Transformations in a Mctamodel // J.-M. Jezequel, H. Hussmann, S. Cook (Eds.): UML 2002 -The Unified Modeling Language 5th International Conference, Dresden, Germany, September 30 - October 4, 2002. Proceedings, LNCS 2460, pp. 243258, 2002.

80. Молчанова Е.И., Смагунова A.H., Прекина И.М. Программная оболочка для проведения РФА на аналитическом комплексе CPM-25-IBM // Аналитика и контроль,- 1999.-№2.- С.38-43.

81. Лаврентьев Ю.Г., Кузнецова А.И. Уравнение связи в рентгеноф-луоресцентном анализе // Заводская лаборатория, 1979, т. 45, № 4, с. 315-326.

82. Молчанова Е.И., Смагунова А.Н., Козлов А.В., Азьмуко Н.Н. Уравнения связи в рентгенофлуоресцентном анализе (обзор) // Заводск. лаборатория,- 1994, Т.60, №2.-С. 12-21.

83. Молчанова Е.И. Рентгенофлуоресцентный анализ сталей с использованием уравнений связи //Диссертация д.т.н. Иркутск 2000, 285 с.

84. Лосев Н.Ф. Количественный рентгеноспектральный флуоресцентный анализ. М.: Наука, 1969, 336 с.

85. Павлинский Г.В., Лосев Н.Ф. К оценке избирательного возбуждения флуоресценции в случае смешанного первичного излучения //Журнал техн. физики, 1969, т. 39, № 9, с. 1664-1675.

86. Афонин В.П., Гуничева Т.Н., Пискунова Л.Ф. Рентгенофлуоресцентный силикатный анализ - Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1984, -227с.

87. Pavlinsky G.V., Duchanin A.Ju. Calculation of photo-and Auger electron contribution to X-Ray fluorescence excitation of elements with low atomic number// X-Ray Spectrom., 1994, v. 23, p. 221-228.

88. Павлинский Г.В. Основы физики рентгеновского излучения. - М.: Физмат, 2007, - 240 с.

89. Марк Д., Гоуэн М.. Методология структурного анализа и проектирования (SADT). Пер. с англ., М., 1993.

90. Алексеев Е.Р. // Scilab: Решение инженерных и математических задач. - М. : ALT Linux ; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. - 269 с.

91. Джарратано Д., Райли Г. // Экспертные системы: принципы разработки и программирование, 4-е издание. - М.: ООО «И.д. Вильяме», 2007. -1152 с.

92. Камер Д. // Сети TCP/IP, том 1. Принципы, протоколы и структура. — М.: «Вильяме», 2003. — С. 880.

93. Птиц-Моултис Н., Кирк Ч.. XML Современная технология создания документов для Internet. - СПб.: БХВ-Петербург, 2000. - 716 с.

94. Алексей Гультяев Виртуальные машины. Несколько компьютеров в одном. - СПб.: Питер, 2006. - 224 с.

95. Щербаков И.В. Методика использования виртуальных машин при разработке гибридных экспертных систем // Третья Всероссийская научно-практическая интернет-конференция «Проблемы и перспективы образовательного пространства в условиях становления информационного общества» 15.02.2010-15.03.2010, Иркутск, 2010. - С.110-115.

96. Workshop on Practical Use of Coloured Petri Nets and Design/CPN, Aarhus 1998, Department of Computer Science, University of Aarhus, PB-532, 103-115.

97. http://www.daimi.au.dk - CPN Tools home page.

98. http://wiki.daimi.au.dk/cpntools-help - CPN Tools help / online version.

99. K.Jensen (ed.): Proceedings of the 2nd Workshop on Practical Use of Coloured Petri Nets and Design/CPN, Aarhus 1999, Department of Computer Science, University of Aarhus, PB-541, 21-40.

100. Lindstrom В., Wells L. Design/CPN Performance Tool Manual, Version 1.0. // Department of Computer Science, Aaurhus University, Aarhus, Denmark, 1999.

101. Han В., Billington J. Experience with Modelling TCP's Connection Management Procedures. // Proceedings of 5th Workshop and Tutorial on Practical Use of Coloured Petri Nets and the CPN Tools. Aarhus, Denmark. 2004. p. 57.-77.

102. Christensen S., Haagh T. B. Overview of CPN ML Syntax. // University of Aarhus, 1996.

103. John R. Fallows, Jonas Jacobi Pro JSF and Ajax: Building Rich Internet Components. //Apress, 2006.

104. Hlavats I. JSF 1.2 Components. // Packt Publishing, 2009.

105. http://primefaces.org/documentation.html - Primefaces Documentation.

106. Крейн, Д. Ajax в действии Текст. / Д. Крейн, Э. Паскарелло, Д. Дарен; пер. с англ. М.: Вильяме, 2006. - 639 с.

107. Парс Р., Морони Д., Гриб Д. Основы ASP.NET AJAX. : Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2008. - 288 с.

108. Пауэлл Томас. Ajax: настольная книга программиста / Томас Пау-элл ; пер. с англ. и ред. Ф.М. Елистратова. М.: Эксмо, 2009. - 720 с.

109. Пауэре Ш. Добавляем AJAX. Спб.: БХВ-Петербург, Русская Редакция, 2008.-448 с.

110. Chopra V., Li S., Genender J. Professional Apache Tomcat 6.— Wrox Press, 2007. — 629 с.

111. Куцевич H.А. SCADA-системы. Стратегия клиентских приложений // Мир компьютерной автоматизации.- 2001.- №1,- С.33-36.