Координированное управление сложным технологическим процессом: На примере нефтеперерабатывающего производства тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.07, кандидат технических наук Насибуллин, Фидус Гадельянович

• Насибуллин, Фидус Гадельянович
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Насибуллин, Фидус Гадельянович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 ПРОБЛЕМЫ И ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРОИЗВОДСТВА.

1.1 Оптимальное управление нефтеперерабатывающим производством в целом.

1.2 Построение системы управления технологическими процессами нижнего уровня.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАННЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СООТНОШЕНИЙ НА УРОВНЕ ЛОКАЛЬНЫХ

ПОДСИСТЕМ.

2. 1. Характеристика существующих методов.

2.2. Постановка задачи синтеза интервальных систем управления.

2.3. Определение предельных передаточных функций объекта с интервальной параметрической неопределенностью.

2.4. Синтез интервальных систем с одной степенью свободы.

2.5. Синтез интервальных систем с двумя степенями свободы.

2.6. Синтез многомерных интервальных систем.

2.7. Использование ЛАХ для анализа и синтеза систем с интервальной неопределенностью.

2.8.Вычисление и моделирование иррациональных передаточных функций.

2.9. Исследование эффективности предложенного метода синтеза интервальных систем

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАННЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ

СООТНОШЕНИЙ НА УРОВНЕ СИСТЕМЫ В ЦЕЛОМ

3.1.Координированное управление однотипными локальными подсистемами.

3.2.Нейросетевые алгоритмы коордированного управления.

3.3.Координированное управление неоднотипными локальными подсистемами.

3.4. Примеры синтеза координированного управления для неоднотипных подсистем.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Координированное управление сложным технологическим процессом: На примере нефтеперерабатывающего производства»

Нефтеперерабатывающая промышленность в нашей стране была создана в 1950-1980-е годы. В условиях роста добычи нефти и роста потребления топочного мазута в теплоэнергетике, технологическая база нефтепереработки в советский период формировалась без достаточного развития процессов, определяющих глубину переработки нефтяного сырья и потребительские и экологические свойства нефтепродуктов.

Основу нефтеперерабатывающей промышленности России в настоящее время составляют 28 нефтеперерабатывающих заводов. Возраст большинства из них оценивается как критический. В период социализма практически каждый завод был ориентирован на определенный вид углеводородного сырья с конкретного месторождения. В настоящее время, в связи со снижением добычи нефти в России, увеличением ее экспорта и жесткой конкуренции между компаниями за распределение нефтяного сектора многие заводы вынуждены перерабатывать различные сорта нефти, смеси нефтей различных месторождений, обладающих различными свойствами и характеристиками, которые зачастую заранее неизвестны, в том числе и так называемую "давальческую" нефть. Причем это происходит в условиях жесткой конкуренции российских НПЗ не только между собой, но и с зарубежными нефтеперерабатывающими заводами, что заставляет их ужесточить требования по увеличению глубины переработки сырья и снижению до минимума затрат на выпуск продукции с мировым уровнем потребительских и экологических свойств и обеспечению эффективного использования нефтяного сырья.

На практике управление процессами переработки нефти на заводах производится оператором-технологом, который поддерживает в допустимых пределах режимные параметры в соответствии с технологическим регламентом, обеспечивая таким образом необходимые показатели качества получаемых продуктов. Такой способ управления не позволяет эффективно компенсировать влияния многочисленных возмущений на стабилизируемые показатели качества. Даже при высокой профессиональной подготовленности обслуживающего персонала при частом действии возмущающих факторов возможен выпуск некондиционной продукции. Основным возмущающим фактором при этом, как отмечено выше, является нестабильность характеристик сырья. Кроме того, в реальных условиях технологического процесса на систему воздействуют другие случайные возмущения, имеющие различную природу возникновения (изменение параметров энергоносителей, износ оборудования и выходы из строя отдельных его элементов, гидродинамические пульсации в трубопроводах, изменение условий внешней среды: температуры, влажности и т.д.). Зачастую известны лишь возможные границы таких возмущений. Несмотря на многочисленные работы в области автоматизации в настоящее время проблема обеспечения заданного качества получаемых нефтепродуктов в условиях параметрических и сигнальных возмущений не решена.

Общие подходы и методика построения автоматических систем управления технологическими процессами нефтепереработки по показателям качества продуктов разработаны в диссертационной работе на соискание ученой степени доктора технических наук Веревкина А.П.

В настоящей работе предлагается один из вариантов построения систем нижнего уровня с использованием методов координированного управления технологическими процессами по расчетным соотношениям между управляемыми координатами локальных подсистем с коррекцией их в динамике по динамической модели показателей качества. Использование такого решения позволит обеспечить заданные показатели качества получаемых нефтепродуктов на переходных режимах, обусловленных воздействием сигнальных и параметрических возмущений.

Работа выполнена на кафедре "Информатики" УГАТУ и в ОАО Новоуфимский НПЗ. Решаемые в диссертационной работе вопросы являются составной частью исследований, проводимых кафедрой «Информатики» Уфимского государственного авиационного технического университета в рамках федеральной целевой программой «Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки на 1997-2000 годы», гранта министерства образования РФ «Оптимизация кибернетических многомерных систем управления на основе системного подхода», а также в рамках совместных работ по созданию и внедрению на АО НУНПЗ новых информационно-управляющих систем.

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является разработка методов и структурных решений для синтеза алгоритмов координированного управления сложным технологическим процессом в условиях неопределенности на примере нефтеперерабатывающего производства. Для достижения этой цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработка метода синтеза локальных подсистем управления в условиях интервальной параметрической неопределенности, локальных подсистем

2. Разработка методов синтеза координированного управления выходными координатами динамических объектов, обеспечивающих поддержание заданных функциональных соотношений между выходными координатами на уровне системы в целом.

3. Исследование эффективности разработанных методов и структурных решений применительно к оперативному управлению первичными процессами нефтеперерабатывающего производства с целью стабилизации заданных показателей качества получаемых продуктов.

Научная новизна

1. Предложен оптимизационный метод синтеза систем управления динамическими объектами в условиях интервальной параметрической неопределенности, являющийся развитием метода обратных операторов применительно к рассматриваемому классу систем. Метод обеспечивает минимальный разброс динамических свойств замкнутых систем в условиях изменения коэффициентов динамического оператора объекта в заданных интервалах. Это позволяет обеспечить высокую точность поддержания заданных значений совокупности управляемых координат, связанных между собой функциональными соотношениями. Достоинством метода является его универсальность (т.е. возможность его применения как для детерминированных объектов, так и для объектов с интервальной параметрической неопределенностью), строго формализованный подход к выбору корректирующих устройств в сочетании с достаточно простой процедурой их вычисления. Рассмотрены особенности применения предложенного метода для синтеза систем с одной и двумя структурными степенями свободы.

2. Предложен оптимизационный метод определения верхних и нижних границ расположения АФХ объекта управления при изменении коэффициентов динамического оператора объекта в заданных интервалах. Предельные передаточные функции объекта с интервальной параметрической неопределенностью, соответствующие этим границам, являются исходной информацией для синтеза систем управления в условиях интервальной параметрической неопределенности с помощью предлагаемого оптимизационного метода.

3. Разработан упрощенный вариант предложенного ранее оптимизационного метода синтеза систем управления объектами в условиях интервальной параметрической неопределенности, основанный на использовании логарифмических амплитудно-частотных характеристик. К его достоинствам следует отнести формализованный подход к выбору параметров базового режима неизменяемой части системы, удобную процедуру аппроксимации иррациональных выражений дробно-рациональными передаточными функциями, расширение областей гарантированных запасов устойчивости и обеспечение заданных показателей качества управления для любых допустимых сочетаний значений параметров объекта.

4. Исследована эффективность предлагаемых методов к обеспечению заданных функциональных соотношений на уровне локальных подсистем на примерах синтеза интервальных систем с одной и двумя структурными степенями свободы.

5. Предложены структурные решения системы координированного управления как однотипными так и неоднотипными локальными подсистемами, заключающиеся в организации дополнительных обратных связей по ошибкам координации, что принципиально позволяет обеспечить высокое качество координации при действии на систему как параметрических, так и сигнальных возмущений.

6. Определены условия устойчивости рассматриваемого класса систем координированного управления, показана возможность применения в контурах координации звеньев бесконечно большим коэффициентом усиления. Разработана методика синтеза передаточных функций устройств координации, обеспечивающих требуемое качество функционирования системы как по выходным координатам локальных подсистем, так и по ошибкам координации при действии на систему как параметрических, так сигнальных возмущений.

7. Предложена нейросетевая реализация алгоритмов координированного управления, основанная на использовании однослойных (для однотипных подсистем) и двухслойных (для неоднотипных подсистем) динамических нейросетей персептронного типа, позволяющие реализовать в дискретной форме физически нереализуемые в непрерывном виде передаточные функции устройств координации. Кроме того, нейросетевые алгоритмы позволяют обеспечить устойчивость системы для более широкого класса как однотипных, так и неоднотипных локальных подсистем, в том числе и для подсистем, обладающих существенными инерционными свойствами.

8. Исследована эффективность предложенных технических решений, алгоритмов и методик на примерах синтеза систем координированного управления однотипными и неоднотипными локальными подсистемами.

9. Исследована эффективность предложенных технических решений, алгоритмов и методик на примерах синтеза систем координированного управления вакуумной колонной установки АВТМ Новоуфимского НПЗ.

Практическая значимость и внедрение результатов

Результаты диссертационной работы в качестве методики внедрены в институте проблем нефтехимпереработки АН РБ и инженерном центре нефтехимпереработки "ИНТЭКО", которая выполняет расчетно-исследо-вательские и проектно-конструкторские работы для нефтеперерабатывающих и нефтехимических заводов Башкирской нефтехимической компании. В частности, в настоящее время представленная методика используется при реконструкции установки АВТМ-9 и модернизации системы управления этой установки на Новоуфимском нефтеперерабатывающем заводе. Указанные работы ведутся ООО инженерным центром "ИНТЭКО" и в настоящее время находятся на стадии проектирования, определено конструктивное лицо и структура системы управления. Применение данных результатов позволяет обеспечивать заданные соотношения, следовательно физические показатели качества боковых отборов ректификационных колонн в динамических режимах. и

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертации доложены и обсуждены на:

1. Республиканская научно-техническая конференция "Проблемы авиации и космонавтики и роль ученых в их решении", Уфа, УГАТУ, 1998.

2. Третья Международная научно-практическая конференция "Математические методы и компьютеры в экономике". Пенза, 1998.

3. Новые технологии управления движением технических объектов. Сборник трудов научно-техническая конференция. Новочеркасск, 1999.

4. Третий Сибирский конгресс по прикладной и индустриальной математике, посвященный памяти JI.C. Соболева. Новосибирск, 1998.

5. 12-е Международное совещание по интервальной математике. Красноярск, 1997.

6. 10-я Международная конференция "Коммерческий учет энергоносителей". С.-Петербург, 1999.

7. 11-я Международная конференция "Совершенствование измерений расхода жидкости, газа и пара". С.-Петербург, 1999.

Публикации

Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 11 печатных работах , из них - 4 статьи, 7 тезисов докладов. Кроме того, имеются научно-технические отчеты.

Структура и объем работ

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть содержит 140 страниц машинописного текста и 39 рисунков. Список использованной отечественной и зарубежной литературы включает 91 наименований.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация технологических процессов и производств (в том числе по отраслям)», Насибуллин, Фидус Гадельянович

Основные результаты, полученные в диссертационной работе: 1. Предложен оптимизационный метод синтеза систем управления динамическими объектами в условиях интервальной параметрической неопределенности, являющийся развитием метода обратных операторов применительно к рассматриваемому классу объектов. Метод обеспечивает минимальный разброс динамических свойств замкнутых систем в условиях изменения коэффициентов динамического оператора объекта в заданных интервалах, что позволяет обеспечить высокую точность поддержания заданных значений совокупности управляемых координат, связанных между собой функциональными соотношениями. Рассмотрены особенности применения предложенного метода для синтеза систем с одной и двумя структурными степенями свободы. Предложен оптимизационный метод определения верхних и нижних границ расположения АФХ объекта управления при изменении коэффициентов динамического оператора объекта в заданных интервалах. Предельные передаточные функции объекта с интервальной параметрической неопределенностью, соответствующие этим границам, являются исходной информацией для синтеза систем управления в условиях интервальной параметрической неопределенности с помощью предлагаемого оптимизационного метода.

2. Разработан упрощенный вариант предложенного оптимизационного метода синтеза систем управления объектами в условиях интервальной параметрической неопределенности, основанный на использовании логарифмических амплитудно-частотных характеристик.

3. Предложены структурные решения системы координированного управления как однотипными так и неоднотипными локальными подсистемами, заключающиеся в организации дополнительных обратных связей по ошибкам координации, что принципиально позволяет обеспечить высокое качество координации при действии на систему как параметрических, так и сигнальных возмущений. Определены условия устойчивости рассматриваемого класса систем координированного управления, показана возможность применения в контурах координации звеньев с бесконечно большим коэффициентом усиления. Разработана методика синтеза передаточных функций устройств координации, обеспечивающих требуемое качество функционирования системы как по выходным координатам локальных подсистем, так и по ошибкам координации при действии на систему как параметрических, так и сигнальных возмущений.

4. Предложена нейросетевая реализация алгоритмов координированного управления, основанная на использовании однослойных (для однотипных подсистем) и двухслойных (для неоднотипных подсистем) динамических нейросетей персептронного типа, позволяющие реализовать в дискретной форме физически нереализуемые в непрерывном виде передаточные функции устройств координации. Кроме того нейросетевые алгоритмы позволяют обеспечить устойчивость системы для более широкого класса как однотипных, так и неоднотипных локальных подсистем, в том числе и для подсистем, обладающих существенными инерционными свойствами.

5. Исследована эффективность предложенных технических решений, алгоритмов и методик на примерах синтеза систем координированного управления однотипными и неоднотипными локальными подсистемами.

6. Исследована эффективность предложенных технических решений, алгоритмов и методик на примере синтеза системы координированного управления вакуумной колонной установки АВТМ Новоуфимского НПЗ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе разработаны методы и структурные решения для синтеза алгоритмов координированного управления сложным технологическим процессом в условиях неопределенности и действия широкого класса возмущений как на сам процесс, так и систему управления процессом на примере нефтеперерабатывающего производства. Полученные результаты внедрены в инженерном центре нефтехимпереработки "ИНТЭКО" (г.Уфа), в Башкирском научно-исследовательском институте нефтепереработки (БашНИИНП) и используются при проектировании систем управлений технологическими процессами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Насибуллин, Фидус Гадельянович, 2000 год

1. Аверкин A.B., Батыршин И.З., Блишун А.Ф.; под ред. Поспелова Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Изд-во Наука, 1986. - 312 с.

2. Александров H.A. Ректификационные и абсорбционные аппараты. 3-е изд., перераб. М.: Изд-во Химия, 1978. - 280 с.

3. Алиев P.A. и др. Производственные системы с искусственным интеллектом. М.: Радио и связь, 1990. 264 с.

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

5. Аузан P.M. Модель процесса ректификации нефти для задач управления.// Вопр. пром. киберн./ Тр. ЦНИИ КА, 1978. Вып. 55., 23-29с.

6. Ахмеджанов Ф.М., Крымский В.Г. Исследование устойчивости автоматических систем с интервальной параметрической неопределенностью на основе модифицированных частотных методов -Уфа: УГАТУ, 1995. Деп. в ВИНИТИ № 2998-В95., 26 с.

7. Бакан Г.М., Камета A.C., Сальников Н.М. Математическая модель процесса переработки нефти в сложной ректификационной колонне.// Ин-т кибернетики АН УССР. Киев, 1983. - 27 с.

8. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1975. 767 с.

9. Ю.Борисов А.Н., Алексеев A.B. Обработка нечеткой информации всистемах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. - 304 с. П.Брайсон А. Прикладная теория оптимального управления. Оптимизация, оценка и управление. — М.: Мир, 1972. - 356с.

10. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. М.: Наука.-1980.-976 с.

11. Вавилов A.A., Имаев Д. X . Машинные методы расчета системуправления. -JL: Изд-во ЛГУ,1981.-232 с.

12. Васильев В. И. И др. Многоуровневое управление динамическими объектами. М.: Наука, 1987. -309 с.

13. Васильев В.И., Гусев Ю.М., Крымский Ю.Г. Синтез регулятора простой структуры многосвязной системы, устойчивой при бесконечных коэффициентах усиления// Изв. вузов. Приборостроение. 1984. №2., 21-26с.

14. Васильев В.И. Гусев Ю.М., Крымский В.Г. и др. О структурном синтезе многосвязных следящих систем// Известия вузов. Приборостроение. 1975. №1., 37-40с.

15. Веревкин А.П., Иванов В.И. Принципы построения автоматических систем управления ректификационными колоннами и их комплексами. // Динамика неоднородных систем. Вып. 14 / М.: ВНИИСИ, 1988. 68-74с.

16. Веревкин А.П. Автоматическое управление технологическими процессами нефтепереработки по показателям качества продуктов. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Уфа 1999.-343с.

17. Веревкин А.П. О решении задач управления ректификационными установкам показателям качества продуктов разделения.// Всероссийская научная конференция "Теория и практика массообменных процессов". Уфа. 1996. 193-194с .

18. Веревкин А.П. , Муниров Ю.С.О моделях ректификационных колонн при оперативном управлении по показателям качества продуктов.// Нефтепереработка и нефтехимия. / НТИС. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1996. №7-8., 12-14с.

19. Вощинин А.П. Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределенности: Книга + дискета. М.: МЭИ (СССР); София: Техника (НРБ), 1989.- 224с.

20. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП «Параграф», 1990.160 с.

21. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996.- 285с.

22. Горовиц A.M. Синтез систем с обратной связью: Пер. с англ./ Под ред. М.В.Меерова. М.: Сов. Радио, 1970,- 600с.

23. Городецкий В.И., Захарин Ф.М. Методы теории чувствительности в автоматическом управлении / Под ред. E.H. Розенвасера и Р.М.Юсупова. -Л.: Энергия, 1971.-356с.

24. Гуревич И.Л. Технология переработки нефти и газа. Ч. 1-я. 3-е изд.,пер. и доп. М.: Изд-во Химия, 1972. 360 с.

25. Гусев Ю.М. Ефанов В.Н. Крымский В.Г. и др. Анализ и синтез линейных интервальных динамических систем: (Состояние проблемы)// Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1991. №1 ,3- 24с; №2., 3- 30с.

26. Дамбраускас А.П. Симплексный поиск. М.: Энергия, 1979. 176 с.

27. Дудников Е.П. , Балакирев В.Н. , Цирлин A.M. Построение математической модели химико-технологических объектов.-Л.:Химия, 1970.-311с.

28. Ермаченко А.И. Методы синтеза линейных систем управления низкой чувствительности. М.: Радио и связь, 1981.- 104 с.

29. Ефанов В.Н., Крымский В.Г., Тляшов Р.З. Синтез алгоритма управления многосвязным объектом с интервальными параметрами. Изв. вузов. Приборостроение, 1991, №8, 48-54с.

30. Захаров В.Н., Ульянов C.B. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. II. Эволюция и принципы построения // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1993. №4, 189-205с.

31. Ивахненко А.Г. Юрачковский Ю.Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и связь, 1987.- 457с.

32. Изерман Р. Цифровые системы управления. М. : Мир, 1984. - 541 с.

33. Кабальнов Ю.С., Лютов А.Г., Насибуллин Ф.Г. Управление динамическими системами в условиях интервальной неопределенности// Принятие решений в условиях неопределенности. Межвуз. науч. сб., Уфа: УГАТУ, 1999, с. 40-45.

34. Кабальнов Ю.С., Шевченко Д.И. Синтез многомерных САУ на основе оптимизационной процедуры приближения передаточных функций. -Уфа: УАИ, 1992. 42с. - Деп. в ВИНИТИ 24.07.92., № 2440-В92.

35. ЗР.Кабальнов Ю.С., Лютов А.Г., Насибуллин Ф.Г. Синтез систем управления в условиях интервальной параметрической неопределенности // Изв. Вузов, Авиационная техника. № 1, 2000.-7-10с.

36. Кабальнов Ю.С., Лютов А.Г., Насибуллин Ф.Г. Синтез систем управления в условиях интервальной параметрической неопределенности. Уфа: УГАТУ, 2000- 36 е.- Деп. в ВИНИТИ 26.04.00, №1230-В00.

37. Кабальнов Ю.С., Лютов А.Г., Насибуллин Ф.Г. Управление динамическими системами в условиях интервальной неопределенности// Проблемы авиации и космонавтики и роль ученых в их решении. Межвузовский научный сборник, Уфа, 1999. 40-45с.

38. Кабальнов Ю.С., Лютов А.Г., Насибуллин Ф.Г. Координированное управление группой автономных динамических объектов// Новые технологии управления движением технических объектов. Сборник трудов н.-т. конф. Новочеркасск, 1999.- 10-11с.

39. Кабальнов Ю.С., Лютов А.Г., Насибуллин Ф.Г. Координированное управление группой автономных динамических объектов.// Вычислительная техника и новые информационные технологии.

40. Межвуз. Сбор. науч. тр. Уфа. 1999.- 45-48с.

41. Кабальнов Ю.С., Лютов А.Г., Насибуллин Ф.Г. Координированное управление группой автономных динамических объектов. Уфа: УГАТУ, 2000.- 24с Деп. в ВИНИТИ 26.04.00, №1229-В00.

42. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. Новосибирск : Наука, 1986. -222 с.

43. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы. 1984. 832 с.

44. Красовский A.A., Буков В.Н., Шендрик B.C. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. М.: Наука, 1977. 271 с.

45. Мееров М.В. Синтез структур систем автоматического управления высокой точности. М.: Наука, 1967.-423с.

46. Мееров М.В. Системы многосвязного регулирования. М.: Наука, 1965.384 с.

47. Мееров М.В., Михайлов Ю.Н., Фридман В.Г. Основы автоматического управления. М.: Изд-во Недра, 1979. -488 с.

48. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.- 344с.

49. Мирошник И.В. Согласованное управление многоканальными системами. JL: Энергоатомиздат, 1990. 160 с.

50. Многоуровневое управление динамическими объектами /В.И. Васильев, Ю.М. Гусев, В.Н. Ефанов и др. ; Под. ред. В.Ю. Рутковского и С.Д. Землякова. М.: Наука, 1987.- 309с.

51. Морозовский В.Т. Многосвязные системы автоматического регулирования. М.: Энергия, 1970. 288 с.

52. Муравьев А.Г. и др. Передаточные функции колонного ректификационного аппарата.// «Журнал прикладной химии» .-Л.: 1984.-7с.

53. Обучающиеся системы обработки информации и принятия решения : Непараметрический подход / A.B. Лапко, C.B. Ченцов, С.И. Крохов и др. Новосибирск: Наука, 1996.- 296 с.

54. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988.- 208 с. («Академические чтения»).

55. Пухов Г.Е., Жук К.Д. Синтез многосвязных систем по методу обратных операторов. Киев, Наукова думка, 1966. 218 с.

56. Рей У. Методы управления технологическими процессами . М. : Мир , 1983.- 368 с.

57. Розенвасер E.H., Юсупов P.M. Чувствительность систем автоматического управления. Л.: Энергия, 1969.-460с.

58. Свечников C.B., Шквар A.M. Нейротехнические системы обработкиинформации. Киев: Наукова думка, 1983. - 222 с.

59. Сейдж Эндрю П. Идентификация систем управления. Под ред. Н.С. Райбмана М.: Наука 1974.-326с.

60. Сивцев В.И., Чулии H.A. Автоматизированный синтез систем редактирования на основе частотного метода теории автоматического управления. М . : Машиностроение , 1982. - 55 с.

61. Сиразетдинов Р.Т. К построению гарантированной области расположения корней характеристического уравнения замкнутой системы//Изв. вузов. Авиац. техника. 1984. №4., 72- 76с.

62. Смагина Е.М., Дугарова И.В. Синтез модального регулятора для системы с неопределенными параметрами.: Автоматика и телемеханика, 1990, №11, 176-182с.

63. Смидович Е.В. Технология переработки нефти и газа. Ч. 2-я. 3-е изд., пер. и доп. М.: Изд-во Химия, 1980. - 328 с.

64. Соболев О.С. Однотипные связанные системы автоматического регулирования. М.: Энергия, 1973. 135 с.

65. Соболев О.С. Методы исследования линейных многосвязных систем. М.: Энергоатомиздат, 1986.- 120 с.

66. Солодовников В.В., Тумаркин В.М. Теория сложности и проектирование систем управления. М.: Наука, 1990. - 168 с.

67. Справочник современных автоматизированных систем управления технологическими процессами.// Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. 1987-№3.-60с.

68. Справочник по теории автоматического управления, Под редакцией Красовского A.A. -. М.: Наука, 1987. 712 с.

69. Танатаров М.А., Ахметшина М.Н., Фасхутдинов P.A., Волошин Н.Д.,

70. Золотарев П.А. Технологические расчеты установок переработки нефти. М.: Изд-во Химия, 1987. - 352 с.

71. Теория автоматического управления / Под. ред. A.B. Нетушила. М.: Высшая школа. 1976.- 400 с.

72. Уиндроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Мир,1989.-440 с.

73. Управление динамическими системами в условиях неопределенности. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Кабальнов Ю.С. и др. Наука, 1998.- 452 с.

74. Цейтлин Я.М. Проектирование оптимальных линейных систем. Д.: Машиностроение. 1973.- 240 с.

75. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.:

76. Наука, 1968.-400 с. 83.Чельцов A.B. Измерительные устройства для контроля качестванефтепродуктов-М.:1981.- 356с. 84.Черножуков Н.И. Технология переработки нефти и газа. Ч. 3-я. 6-е изд., пер. и доп. М.: Изд-во Химия, 1978. - 424 с.

77. Шински Ф. Системы автоматического регулирования химико-технологических процессов. М.: Изд-во Химия, 1974. - 336 с.

78. Янушевский Р.Т. Теория линейных оптимальных многосвязных систем управления. М.: Наука. 1973 .- 460с.

79. Foss A.S., Denn М.М. Chemical Process Control, AIChE Symposium Series 72 (1976).-33-36p.

80. Greiss F.K.,Ray W. H. Proc . IFAC Symp New Trends Sys. Anal., Springer -Verlag, 1997. -326p.

81. Handbook of intelligent control :Neural ,fuzzy and adaptive approaches / (Ed.D.A.White, D. A. Sofge . ) N . Y. : Van Nostrand Reinhold, N.Y.,1992.-568 p.

82. Hassoun M.N. Fundamentals of artificial neural networks.N. Y.:MIT Press, 1995.-511 p.

83. Rosenbrock H.H. Computer aided control system design.-L : Acad, press, 1974. -230 p.