Интеллектуальная система диагностики информационно-измерительных систем асботехнического производства тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат технических наук Бельчанская, Елена Николаевна

• Бельчанская, Елена Николаевна
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бельчанская, Елена Николаевна

Введение

СОДЕРЖАНИЕ

1. Анализ информационно-измерительных систем управления асботехнических производств

1.1 Анализ особенностей производства асбестовых технических изделий 15 1.2. Анализ систем автоматического управления асботехнических производств

1.3 Анализ метрологических характеристик приборного парка и задач диагностики средств измерений

1.4 Анализ существующих пакетов прикладных программ для диагностики средств измерений и измерительных каналов

1.5 Выводы. Постановка задачи

2. Математическое описание измерительной информации

2.1 Экспериментальные исследования свойств измерительной информации

2.2 Исследование адекватности математических моделей измерительной информации '

2.2.1. Описание экспериментальной установки

2.2.2. Проверка адекватности математических моделей измерительной информации

2.3 Выбор математических моделей каналов управления

2.4 Разработка структурной модели автоматизированного рабочего места метролога

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная система диагностики информационно-измерительных систем асботехнического производства»

Актуальность темы. На асботехнических предприятиях парк используемых приборов контроля, управления и измерения насчитывает тысячи единиц. Перед службами встают сложные задачи по обслуживанию такого огромного количества приборов небольшим штатом отдела метрологии. Это невозможно без современных информационных технологий. Анализ проблем, решаемых метрологической службой в процессе своей профессиональной деятельности, показал, что перечень задач можно разделить на четыре группы: административные, исследовательские, экспериментальные и расчетные задачи. Все созданные, на сегодняшний день, информационно-экспертные системы, направлены на автоматизацию деятельности метрологической службы и не имеют возможности решать экспериментальные и исследовательские задачи. Как правило, решаются только задачи учета и документооборота, сводя все введенные оператором данные в статическую базу с формированием отчетов и бланков. При этом остается открытым вопрос количественной оценки текущего технического состояния средств измерения, а именно их текущих метрологических характеристик. Поэтому создание системы диагностики каналов измерения, которая представляет собой комплексную систему текущего мониторинга технического состояния приборного парка предприятия, является актуальной проблемой.

Целью работы является создание интеллектуальной системы диагностики измерительных каналов асботехнического производства и исследование ее работоспособности. Для достижения цели в работе решены следующие задачи:

• проведен анализ современных асботехнических производств, метрологических характеристик приборного парка и задач диагностики средств измерений; •разработана структура системы диагностики текущих метрологических характеристик каналов измерений;

• разработана математическая модель измерительной информации и проверена её адекватность по показаниям реальных средств измерений;

• выбрана математическая модель каналов измерения и управления; •разработаны математические модели формирования методических динамических погрешностей в линейных и нелинейных информационно-измерительных каналах;

•разработаны алгоритм и методика текущей диагностики каналов измерения нестационарных параметров;

• разработаны алгоритм и методика текущей диагностики каналов измерения стационарных параметров;

Методы исследования. Для решения поставленных задач и достижения намеченной цели использовались методы математического моделирования, теории вероятностей и теории случайных процессов, теория автоматического управления. При организации и проведении экспериментов для отображения результатов имитационного моделирования были использованы пакет прикладных программ MathCAD и отечественная SCADA система Trace Mode.

Научная новизна. Основные результаты диссертационного исследования, имеющие научную новизну, заключаются в следующем: 1 .Разработана структурная модель автоматизированного рабочего места метролога, отличающаяся от известных тем, что снабжена подсистемой текущей диагностики метрологических характеристик каналов измерения;

2.Разработаны математические модели формирования динамических методических погрешностей для линейных и нелинейных измерительных каналов, отличающиеся от известных тем, что учитывают влияние динамической характеристики цифро-аналогового преобразователя на погрешность измерения;

3.Разработана новая методика диагностики состояния каналов измерения нестационарных параметров технологического процесса, функционирующая в реальном масштабе времени;

4.Разработана новая методика диагностики состояния каналов измерения стационарных параметров технологического процесса, функционирующая в реальном масштабе времени.

Практическаяценностьисследования. Разработанная интеллектуальная система диагностики предназначена для проведения текущей диагностики каналов измерения, что позволяет в реальном масштабе времени определять их техническое состояние, а значит, предоставляется возможность проведения диагностики информационно-измерительных систем в . ходе технологического процесса.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международной научно-технической конференции «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий» (ИННОВАТИКА-2006, г.Сочи), Всероссийской научно-технической конференции «Информационные системы и модели в научных исследованиях, промышленности и экологии» (г. Тула, 2006 г.), XII Межвузовской научно-практической конференции студентов и молодых ученых (г.Волжский, 2006 г.), Всероссийской научно-техническая конференции «Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов» (г. Пенза, 2003 г.) Всероссийской заочной конференции «Перспективы развития Волжского региона» ( г.Тверь, 2002 г.).

Внедрение результатов работы. Все разработанные алгоритмы, методики диагностики и математические модели включены в базу данных автоматизированного рабочего места метролога, внедренного в метрологической службе ОАО « Волжский завод асбестовых технических изделий» (ВАТИ). Разработанная экспериментальная установка используется филиалом МЭИ(ТУ) в г. Волжском, для проведения лабораторных занятий по дисциплинам «Интегрированные системы проектирования и управления» и «Технические средства автоматизации».

Достоверность результатов исследований подтверждена методом имитационного моделирования и результатами экспериментов. Эксперименты по проверке адекватности моделей сигналов и объектов проводились на ОАО «ВАТИ». Эксперименты по проверке работоспособности алгоритмов диагностики проводились на экспериментальной установке, созданной специально для этих целей. Результаты работы внедрены в производство и учебный процесс, что подтверждается актами внедрения.

Положения, выносимые на защиту. 1 .Структурная модель автоматизированного рабочего места метролога;

2.Математические модели методических динамических погрешностей линейных и нелинейных измерительных каналов;

3. Алгоритм и методика диагностики состояния каналов измерения нестационарных параметров технологического процесса;

4. Алгоритм и методика диагностики состояния каналов измерения стационарных параметров технологического процесса.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 10 научных журналах и сборниках трудов международных и межвузовских конференций, из них одна работа в журнале по перечню ВАК Минобразования и науки РФ.

Лично автором проведены следующие этапы научного исследования:

1. При разработке методик диагностики состояния каналов измерения автором были сформулированы алгоритмы диагностики;

2. При выборе математических моделей сигналов, лично автором проведены все экспериментальные исследования и проверка адекватности выбранных моделей;

3. При разработке математических моделей методических динамических моделей погрешностей, лично автором проведены аналитические расчеты и выкладки, а также проверка адекватности моделей моделированием на физической экспериментальной установке.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений, общим объемом 165 страниц, из них 158 страниц основного текста, 49 рисунков, 71 источник литературы, 3 приложения.

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Бельчанская, Елена Николаевна

4.4 Выводы

Была разработана экспериментальная установка на основе SCADA системы Trace Mode и контроллера DeCont для исследования работоспособности алгоритмов диагностики и проведен эксперимент.

Сравнение значений погрешности, • полученных опытным путем и вычисленных теоретически, позволяет сделать вывод об адекватности математической модели формирования погрешности, полученной в главе 3.

Экспериментальная установка, применяемая для доказательства работоспособности алгоритмов и методик диагностики каналов измерения, состоит из ЭВМ с установленной системой Trace Mode, промышленного контроллера DeCont и прибора. Проведенный эксперимент доказывает также работоспособность методик в совокупности с контроллером и SCADA системой, то есть, в условиях промышленных технологических процессов. Таким образом, можно говорить о возможностях применения системы для диагностики каналов измерений в реальном масштабе времени.

Заключение

В диссертационной работе представлены результаты исследований на основе которых можно решать проблемы диагностики каналов измерений в реальном масштабе времени, это позволит персоналу по метрологическому обслуживанию предприятия принимать не только оперативные решения, но и располагать большей информацией о текущем состоянии каналов измерений, эффективности метрологического обеспечения и всеми данными для анализа и обеспечения точности измерений.

Цель представленной диссертационной работы - создание системы диагностики интеллектуальных измерительных каналов в реальном масштабе времени - достигнуты за счет разработанного автоматизированного рабочего места метролога , снабженного подсистемой диагностики приборного парка. При этом впервые предложены методики диагностики для контроля и анализа состояния измерительных каналов.

На основе построенной системы можно решать не только задачи документооборота, но и автоматизировать обработку больших объемов информации. АРМ позволяет оперативно находить и использовать любую необходимую информацию о конкретных средствах измерений.

С использованием СУБД базы технических характеристик приборов на протяжении всего срока существования прибора на предприятии автоматически ведется паспорт, содержащий информацию практически обо всех связанных с прибором работах. Формирование полного перечня средств измерений по различным условиям и полуавтоматического составление графиков поверки, калибровки, аттестации позволяют создавать план работ по метрологическому обслуживанию приборного парка.

В СУБД технических характеристик приборов решаются задачи регистрации передвижения средств измерений на предприятии и составления уведомлений на сдачу приборов в поверку, калибровку и аттестацию для каждого из подразделений организации, что позволяют сменить организующую роль метролога на роль, контролирующую процесс работы экспертной системы.

Анализ алгоритмического и программного обеспечения современных систем управления показывает, что в структуре информационно-измерительных систем, функционирующих в составе управляющих комплексов имеются линейные и нелинейные программно-аппаратные каналы обработки информации. При этом нелинейные свойства ИИС могут проявляться во-первых, из-за наличия в каналах обработки информации нелинейных преобразований над измеряемой величиной например извлечение квадратного корня или возведение в степень. Во-вторых не линейные свойства у ИИС обязательно проявятся в условиях, когда результатом функционирования ИИС является не линейное взаимодействие нескольких линейных каналов обработки информации, например, деление или умножение измерительной информации приходящей в систему по разным линейным каналам обработки информации.

В настоящее время процент нелинейных информационно-измерительных систем в управляющих комплексах постоянно растет из-за необходимости применения в алгоритмах управления технологических параметров, измеряемых косвенными методами (например, количество тепла, степень насыщения и др.).

В связи с этим при проектировании и диагностики программно -аппаратных информационно-измерительных систем необходимо учитывать следующее:

1. Квадратичная нелинейность (извлечение квадратного корня из измеряемой величины) в программно-аппаратном канале обработки информации оказывает на сигнал влияние подобное фильтрующему элементу с коэффициентами усиления меньше единицы, а увеличение диапазона шкалы измерения влечёт за собой увеличение погрешности программно-аппаратной обработки сигнала при неизменном периоде опроса датчиков. При этом следует отметить, что увеличение погрешности прямо пропорционально квадрату диапазона шкалы.

Для программно-аппаратных каналов обработки информации, содержащих квадратическую нелинейность необходимо иметь в виду, что чем больше уровень обрабатываемого сигнала, тем меньше сказывается влияние дискретности переработки информации и наоборот, чем меньше значения измерительной информации, тем большее влияние на погрешность оказывает дискретность обработки информации;

При этом следует учесть, что чем ближе математическое ожидание (окрестность точки линеаризации) к нулю, тем при меньших значениях коэффициента диапазона шкалы достигается уровень погрешности для линейной безинерционной обработки сигнала.

2. Полиномиальная нелинейность в программно-аппаратном канале обработки информации оказывает влияние на сигнал подобно фильтрующему элементу с коэффициентом усиления больше единицы. При этом, чем больше математическое ожидание сигнала (Мх), тем больше сказывается влияние дискретности переработки информации.

Чувствительность датчика является основным фактором, влияющим на погрешность обработки информации в программно-аппаратной канале обработки информации. При этом увеличение чувствительности влечет за собой увеличение погрешности дискретной обработки информации, причем увеличение погрешности прямо пропорционально квадрату чувствительности датчика.

С другой стороны, увеличением чувствительности датчика характеристики программно-аппаратного канала с полиномиальной нелинейность» можно привести к характеристикам программно-аппаратного канала с линейной безинерционной обработкой информации, что существенно упрощает проектирование информационно-измерительных систем.

3. Для программно-аппаратных каналов, содержащих квадратические нелинейности помеха тем опаснее, чем меньше уровень обрабатываемого сигнала, а в тех случаях когда дисперсия помехи соизмерима с дисперсией полезного сигнала погрешность информационно- измерительной системы не может быть меньше 20 %, что почти полностью исключает их применение в системах управления и, наоборот, в ИИС с большими уровнями обрабатываемых сигналов даже большие уровни помехи не могут привести к существенному увеличению погрешности.

С другой стороны, для программно-аппаратных каналов содержащих полиномиальные нелинейности помеха тем опаснее, чем больше уровень обрабатываемого сигнала, а в системах с малым уровнем обрабатываемых сигналов не страшны высокие уровни помех, даже если дисперсия помехи соизмерима с дисперсией полезного сигнала.

4. Для ИИС с нелинейными программно-аппаратными каналами обработки информации существуют оптимальные режимы функционирования программно-аппаратных каналов информационно-измерительной системы. При этом, чем больше скорость изменения помехи, тем дальше смещается положение оптимального режима в область малых значений периода опроса датчиков и тем меньше оптимальная величина относительной погрешности обработки информации в программно-аппаратном канале ИИС.

5. Математические модели процесса формирования погрешностей в программно-аппаратных ИИС с линейными программно-аппаратными каналами обработки информации полученные в 3 главе могут быть использованы для анализа и метрологических характеристик информационно-измерительных систем функционирующий в составе управляющих комплексов.

С целью проверки достоверности полученных результатов программно-аппаратный канал был имитирован на ЭВМ, для экспериментальных исследований использовалась экспериментальная установка на основе SCADA системы Trace Mode и контроллера DeCont.

Анализ экспериментальных данных показывает, что на всем диапазоне измерений прибора его показания адекватны.

Сравнение значений погрешности, полученных опытным путем и вычисленных теоретически, позволяет сделать вывод об адекватности математической модели формирования погрешности, полученной в главе 3.

Экспериментальная установка, применяемая для доказательства работоспособности алгоритмов и методик диагностики приборного парка, состоит из ЭВМ с установленной системой Trace Mode, промышленного контроллера DeCont и прибора. Проведенный эксперимент доказывает также работоспособность методик в совокупности с контроллером и SCADA системой, то есть, в условиях промышленных технологических процессов. Таким образом, можно говорить о возможностях применения экспертной системы для диагностики текущего состояния каналов измерения.

На основании исследований проведенных в диссертационной работе, получены следующие результаты и выводы:

1.Проведен анализ современных асботехнических производств, анализ метрологических характеристик приборного парка и задач диагностики, анализ существующих пакетов прикладных программ для диагностики средств измерения.

2.Разработаны математические модели измерительных сигналов и выбраны динамические характеристики каналов управления, адекватность которых проверена по показаниям реальных средств измерений. Модели включены в базу знаний автоматизированного рабочего места метролога;

3.Разработана структурная модель автоматизированного рабочего места метролога. Структура системы отличается от известных тем, что снабжена подсистемой текущей диагностики метрологических характеристик каналов измерения;

4.Разработаны математические модели формирования методической динамической погрешности в типовых линейных и нелинейных информационно-измерительных каналах, отличающаяся от известных тем, что учитывает влияние динамической характеристики цифро-аналогового преобразователя на погрешность измерения.

5. Разработаны новые алгоритмы и методики диагностики каналов измерения нестационарных и стационарных параметров технологических процессов, функционирующие в реальном масштабе времени.

Рассмотренные основные результаты и выводы позволяют классифицировать диссертационную работу как решение важной научной проблемы диагностики состояния каналов измерений в реальном масштабе времени.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бельчанская, Елена Николаевна, 2008 год

1. Бенкин Н.Г., Шанин Н.П. Оборудование заводов резиновой промышленности. Л.: Химия, 1978.

2. Шанин Н.П., Бородулин М.М., Колбовский Ю.Я. производство асбестовых технических изделий.- Л.: Химия. 1983.

3. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных процессов. М.: Мир,1989.

4. Метрология интеллектуальных измерительных систем / В. П. Шевчук, В. И.

5. Капля, А. П. Желтоногов, Д. Н. Лясин. Волгоград: ВолгГТУ, 2005.210 с.

6. Новицкий П.В., Зограф. И.А. Оценка погрешностей результатов измерений.- Л.: Энергоатомиздат, 1991. 300 с.

7. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ М.: Радио и связь, 1988.

8. Лясин Д.Н., Данилов С.И., Шевчук В.П. Критерий качества линейных программно-аппаратных информационно-измерительных каналов / ВолгГТУ. Волгоград, 1999. - 16 с. - Деп. в ВИНИТИ 21.06.99, № 1990. -В99.

9. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика- М.: Высшая школа, 1998.

10. Цветков Э.И. Основы теории статистических измерений Л.: Энергия, 1979.

11. Ю.Быков Ю.М. Основы обработки информации в АСУ химическихпроизводств-Л.: Химия, 1989.

12. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ — М.: Радио и связь, 1988.

13. Муха Ю.П., Шевчук В.П. Прикладные методы для автоматизированного проектирования АСУ ТП. Методы проектирования информационных подсистем АСУ ТП. (учебное пособие).- Волгоград, из-во «Полиграфист», 1992.

14. Автоматизация управления в химической промышленности: Учебник для вузов / Под ред. Дудникова Е. Г. М.: Химия, 1987. - 368 с.

15. Адаптивное управление технологическими процессами. / Ю.М. Соломенцев, В.Г. Митрофанов, С.П. Протопопов и др. — М.: Машиностроение, 1980. 536 с.

16. Анисимов И.В. Основы автоматического управления технологическими процессами нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности. Л.: Химия, 1967. - 408 с.

17. Алиев Т.А., Мусаева Н.Ф. Алгоритм определения дисперсии помехи случайных сигналов. // Приборы и системы управления, 1997, № 12. С. 33-34.

18. Голубятников В.А., Шувалов В.В. Автоматизация производственных процессов в химической промышленности. — М.: Химия, 1972. 248 с.

19. Гультяев А.Н. Визуальное моделирование в среде Matlab. СПб.: Питер,2000.-432 с.

20. ГОСТ 21878 76. Случайные процессы и динамические системы. Термины и определения.

21. Дьяконов В.П. MathCAD 2001. Учебный курс. СПб.: Питер, 2001. - 624 с.

22. Муха Ю.П, Шевчук В.П. Прикладные методы для автоматизированного проектирования АСУ ТП. Методы проектирования управляющих подсистем АСУ ТП. (учебное пособие). Волгоград, из-во «Полиграфист», 1992.

23. Иванов В.А. и др. Математические основы теории автоматического регулирования: Учебн. пособие для вузов. / Под ред. Б.К. Чемоданова. — М.: Высшая школа, 1971. 808 с.

24. Иванченко H.H. Автоматическое регулирование. Теория и элементы систем:

25. Учебник для вузов. — М.: машиностроение, 1978. — 736 с.

26. Клюев A.C., Колесников A.A. Оптимизация автоматических систем управления по быстродействию. М.: Энергоиздат, 1982. - с.

27. Каримов Р.Н., Волгин B.B. Статистические характеристики случайных сигналов в системах автоматического управления. — Саратов: Изд-во СПИ, 1971.-164 с.

28. Кудрявцев Е.М. MathCAD 2000 Pro. М.: ДМК Пресс, 2001. - 576 с.

29. Данилов С.И. Параметрический синтез измерительных каналов в автоматизированной системе управления технологическим процессом.-Автореф. Канд. Дисс. Волгоград, ВолгГТУ, 2000.- 16 с.

30. Розенберг A.A. Введение в теорию точности измерительных систем.- М: Наука, 1971.-320 с.

31. Красовский A.A., Буков В.Н., Шендрик B.C. Универсальные алгоритмы управления непрерывными процессами. М.: Энергия, 1977. — 272 с.

32. Левин В.И. Структурно-логические методы исследования сложных систем с применением ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 304 с.

33. Литовка Ю.В. Определение периодичности поиска оптимальных управлений. // Приборы и системы управления, 1998, № 4. С. 16-17.

34. Литовка Ю.В. Субоптимальное управление технологическими объектами. // Приборы и системы управления, 1998, № 1. — С. 13-14.

35. Макаров И.М., Менский В.М. Линейные автоматические системы. — М.: Машиностроение. 1982. 504 с.

36. Исследования в области методологии метрологического обеспечения ИИ С/ сб. науч. Трудов. Львов: ВНИИМИУС, 1984.- 84с.

37. MathCAD 6.0 PLUS. Финансовые, инженерные и научные расчеты в среде Windows 95. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1997. -712 с.

38. Гудкова E.H. Исследование свойств средств измерения давления// II Межвузовская научно-практическая конференция студентов и молодых ученых, г. Волжский.: Тезисы докладов : Изд-во ТОО «Полиграфист, 1997 -С. 183

39. Гудкова E.H. Оптимизация управления процессом адсорбции // Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов: Сборник статей Всероссийской научно-технической конференции.- Пенза, 2003 С. 89

40. Шамигулов П.В. Использование программы MathCAD для решения задачтеории автоматического управления: Учебное пособие по дисциплине «Теория автоматического управления». Волжский: Филиал ГОУВПО «МЭИ (ТУ)» в г. Волжском, 2004. - 38 с.

41. Сергеев А. Г. Метрология. М.: Логос, 2004. - 287 с.

42. Капля В. И., Капля Е. В. Теория эксперимента. Учебное пособие. -Волжский: филиал ГОУВПО МЭИ(ТУ) в г. Волжском. 2003. - 50 с.

43. Ордынцев В.М. Математическое описание объектов автоматизации. М.:

44. Машиностроение, 1965. 360 с.

45. Основы управления технологическими процессами / С.А. Анисимов, В.Н.

46. Дынькин, А.Д. Красавин и др.: под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1978. -440 с.

47. Основы автоматизации управления производством: Учебн. пособие для вузов / И.М. Макаров, H.H. Евтихиев, Н.Д. Дмитриев и др.: Под общ. ред. И.М. Макарова. -М.: Высшая школа, 1983. 504 с.

48. Очков В.Ф. MathCAD 7 Pro для студентов и инженеров. М.: Компьютер1. Press, 1998.-384 с.

49. Первозванский A.A. Математические модели в управлении производством.-М.: Наука, 1975.-616 с.

50. Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления: Учебник длявузов. Т.2. -М.: Наука, 1965. 312 с.

51. Полоцкий JIM., Лапшенков Г.И. Автоматизация химических производств.

52. Теория, расчет и проектирование систем автоматизации. — М.: Химия, 1982.-296 с.

53. Теория автоматического управления: Учебник для вузов по спец. «Автоматика и телемеханика» в 2-х ч. Ч. I: Теория линейных систем автоматического управления. / Под ред. A.A. Воронова. — М.: Высшая школа, 1986. 367 с.

54. Теория автоматического управления: Учебник для вузов по спец. «Автоматика и телемеханика» в 2-х ч. Ч. II: Теория нелинейных и специальных систем автоматического управления. / Под ред. A.A. Воронова. -М.: Высшая школа, 1986. — 504 с.

55. Теория автоматического управления: нелинейные системы автоматическогоуправления при случайных воздействиях: Учебник для вузов. / Под ред. A.B. Нетушила. — М.: Высшая школа, 1983. — 432 с.

56. Инноватика-2006). / Материалы Международной конференции и Российской научной школы. Часть 1. М.: Радио и связь, 2006 - С. 37-38

57. Шевчук В.П. Теория информационных каналов систем управления. Математические основы описания линейных и нелинейных программно-аппаратных каналов обработки информации: Учебное пособие.-Волгоград: ВолгГТУ, 1993.- 128 с.

58. Управление технологическими системами./ В.Н. Брюханов, С.П. Протопопов и др. Тверь: ТвГТУ, 1995. - 264 с.

59. Управление технологическими системами в машиностроении. / И.В. Абрамов, В.Н. Брюханов, А.Г. Схиртладзе и др. —Ижевск: ИжГТУ, 1995. -305 с.

60. Шевчук В.П. Теория информационных каналов систем управления. Часть 3. Математические основы описания линейных и нелинейных программно аппаратных каналов обработки информации: Учеб. пособие. Волгоград, 1993.- 128 с.

61. Цветков Э.И. Основы математической метрологии. Приборы и системы управления, 1996, № 11, с. 41-42.

62. Цветков Э.И. Методические погрешности статистических измерений. JL: Энергоатомиздат, 1984. - 144 с.

63. Математическое обеспечение сложного эксперимента. Т.1. Обработка измерений при исследовании сложных систем Киев: Наук думка, 1982.

64. Орнатский П.П. Автоматические измерения и приборы аналоговые и цифровые-Киев: Вища школа, 1980.

65. Рабинович С.Г. Погрешности измерений. Д.: Энергия, 1978. - 262 с.

66. Бельчанская E.H. Экспертная система диагностики технического состояния приборов. /Бельчанская E.H., Шевчук В.П., Кириенко Е.Н, Мазин Г.С. //Приборы и системы. Управление. Контроль. Диагностика.-2008.-№7.

67. Автоматизация настройки систем управления / В.Я. Ротач, В.Ф. Кузищин,

68. A.C. Клюев и др.; Под ред. В.Я.Ротача.-М.: Энергоатомиздат, 1984.-391 с.

69. Данилюк А.Г., Туманов М.П. Учет особенностей программной реализацииалгоритмов управления и переменного запаздывания при разработке САУ на ЭВМ. // Приборы и системы управления, 1998, № 11. С. 64-66.