Математическое и алгоритмическое обеспечение систем диагностирования судовых электрических средств автоматизации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, доктор технических наук Портнягин, Николай Николаевич

• Портнягин, Николай Николаевич
• доктор технических наук
• 2004

Оглавление диссертации доктор технических наук Портнягин, Николай Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ

СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ (СЭСА).

1.1. Анализ отказов и восстановлений СЭСА.

1.2.3адачи и методология диагностирования судовых электрических средств автоматизации.

1.3. Характеристика СЭСА как объекта диагностирования.

1.4. Методы технического диагностирования.

1.4.1. Анализ методов поиска дефектов.

1.4.2. Методы диагностирования, основанные на использовании аналитических диагностических моделей объекта диагностирования.

1.4.3. Методы диагностирования, основанные на использовании функциональных и логических моделей объекта диагностирования.

1.4.4. Экспериментальные методы разработки диагностических моделей.

1.5. Средства технического диагностирования.

1.5.1. Анализ и характеристики средств диагностирования судовых электрических средств автоматизации.

1.5.2. Структура и проектирование технических средств диагностирования.

1.6. Выводы и постановка задач исследований.

ГЛАВА 2. ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДА

ИЗОБАРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК.

2.1. Построение и анализ диагностических моделей.

2.1.1. Формирование множества диагностических параметров.

2.1.2. Упорядочение множества информативных диагностических параметров.

2.1.3. Минимизация множества информативных диагностических ж параметров.

2.1.4. Построение диагностической модели.

2. 2. Алгоритмы и методика диагностирования с использованием метода изоварных характеристик.

2.2.1 .Выбор глубины поиска дефектов в СЭСА.

2.2.2.Решение задач диагностики СЭСА методом изоварных характеристик в детерминированной постановке.

2.3.Основные результаты.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АГОРИТМА ИНТЕРВАЛЬНОГО

ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДОПУСТИМЫХ ГРАНИЦ ПАРАМЕТРОВ

КОМПОНЕНТ ОБЪЕКТА ДИАГНОСТИРОВАНИЯ.

3.1. Обоснование применимости интервального анализа при решении задач диагностики методом изоварных характеристик.

3.2.Алгоритм определения границ изменения диагностических параметров.

3.3. Основные результаты.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ПРОЦЕДУР ОЦЕНКИ РАБОТОСПОСОБНОСТИ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

ПРЕДОТКАЗНЫХ СОСТОЯНИЙ.

4.1. Вероятностная модель оценки состояний объекта диагностирования на основе изоварных характеристик.

4.2. Алгоритм и методика построения области работоспособности(вероятностная постановка).

4.3. Процедура определения предотказных состояний при решении задач диагностики СЭСА.

4.4. Основные результаты.

ГЛАВА 5. ОБНАРУЖЕНИЕ И ЛОКАЛИЗАЦИЯ

ДЕФЕКТОВ НЕЙРОСЕТЕВЫМИ МЕТОДАМИ.

5.1. Диагностика СЭСА методом изоварных характеристик с применением нейросетей.

5.2.Выбор структуры нейросети для решения задач диагностики методом изоварных характеристик.

5.3. Алгоритм и программа обучения нейросети при решении задач диагностики судовых электрических средств автоматиза

5.4. Основные результаты.

ГЛАВА 6. ПОСТРОЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ДИАГНОСТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА И ЭКСПЕРИМЕНТЫ ПО ПРОВЕРКЕ РАБОТОСПОСОБНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ.

6.1. Повышение надежности и информационной безопасности судовой информационной системы методами технической диагностики.

6.2.Архитектура АСКР СЭСА.

6.3.Эксперименты по проверке работоспособности разработанных алгоритмов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое и алгоритмическое обеспечение систем диагностирования судовых электрических средств автоматизации»

Применение судовых электрических средств автоматизации на судах современного флота позволяет повысить эффективность работы различных механизмов и систем, способствует повышению производительности труда судовых экипажей, дает значительный экономический эффект, сокращает затраты энергии и материалов [3,4,8,9,13,17,22,41,42,58,98,140,141,144].

Современное техническое состояние рыбопромыслового флота России характеризуется несколькими особенностями, которые порождены проблемами конкуренции и усилением требований к технологии добычи и обработки морепродуктов и ранее не проявлялись в такой значительной мере.

Прежде всего, это расширение спектра судовых электрических средств автоматизации (СЭСА) в сторону мощных электронных устройств, зачастую эти устройства являются продукцией зарубежных компаний и включены в состав судовых электрических средств автоматизации во время переоснащения, ремонта и модернизаций промысловых судов.

Наиболее распространенными являются устройства, содержащие аналоговые и цифровые компоненты, комбинационные схемы и элементы с памятью: они применяются практически во всех типах СЭСА, где требуется реализовать специальные характеристики, обеспечить плавность и точность регулирования, повысить производительность и мощность судовых электроэнергетических систем [4,5,13,18,21,22,38,41,42,45,48,89,110,136,145].

Возросшие возможности мощной полупроводниковой техники, появление мощных IJBT-транзисторов, способных управлять токами в сотни ампер и выдерживать напряжения до 1500 вольт, а также мощных тиристоров и семисто-ров, фотосемисторов и других силовых электронных приборов, использующихся в разработках современных компаний, поставляющих аппаратуру для промысловых судов, делают актуальным рассмотрение вопросов диагностирования устройств судовой автоматики [4,17,24,56,57,63,66,68,76,79,80,96,126,132,148].

Усложнение состава судовых электрических средств автоматизации, рост его количества и широкое внедрение комплексных средств автоматизации на судах, как правило, приводит к увеличению интенсивности отказов. Вследствие этого простои судов, вызванные ремонтом оборудования, и связанные с ними убытки существенно возрастают.

В настоящее время совокупные затраты на техническое обслуживание судов за амортизационный срок службы в два-три раза превышают их строительную стоимость. Расходы, связанные с ежегодным ремонтом судов, достигают половины сумм, расходуемых на строительство нового флота. Проблема снижения этих расходов всегда являлась и является одной из важнейших технико-экономических задач.

В этой ситуации задачи диагностики и регулирования мощного судового электронного оборудования выступают на передний план, так как выход из строя мощных полупроводниковых приборов во время ведения промысла может приводить к значительным экономическим потерям, а в случае выхода из строя систем управления ответственными энергетическими процессами к потере безопасности мореплавания.

Необходимо также отметить, что в силу уменьшения количественного состава промысловых судов (примерно в 2,5 раза) обострилась проблема повышения качества настройки систем автоматики СЭСАС. Участились случаи выхода генераторов из синхронизма из-за расстройки параметров электронной аппаратуры. Отсутствие эффективной системы регулирования запаса работоспособности аппаратуры приводит к неоправданным временным потерям на межрейсовых стоянках судов. Не уделяется достаточного внимания и отстройке динамических параметров электронных регуляторов, что оборачивается неминуемыми потерями топлива [125].

Исследование результатов обработки статистических данных по флоту Камчатки [15] показывает, что за период с 1987 по 1998 годы при систематическом снижении количества судов на флоте относительный процент аварийности возрастает (рис. В.1). Это свидетельствует о старении оборудования и недостаточной оснащенности современными средствами контроля и диагностирования технического состояния устройств, а также о малом количестве новых методов, разработок и устройств, повышающих безаварийность работы.

Процентная зависимость аварийности (рис. В.2), вызванной навигационными, техническими и экстремальными факторами, показывает, что доля навигационных и технических факторов высока и примерно одинакова [15]. Однако динамика процесса во времени обнаруживает тенденцию роста зависимости аварийности, обусловленной техническими факторами. Это свидетельствует о старении технического оборудования и необходимости повышения роли контроля над ним.

Одним из факторов, повлиявших на столь сильный рост технической аварийности, явилось старение базы флота при отсутствии надлежащего ремонта, технического обслуживания и достаточно полной оснащенности техническими средствами диагностирования.

Одной из причин увеличения аварийности является субъективный фактор, например квалификация судового обслуживающего персонала и его отношение к своим обязанностям. Как отмечают специалисты, «эффективность любого управления требует наличия достоверной и своевременной информации об окружающей обстановке, о состоянии судна и даже самого экипажа» [15]. Наличие информации должно обеспечиваться непрерывным наблюдением, которое ведётся вахтенной службой. Один вахтенный помощник на мостике или механик в машинном отделении, особенно ночью, в сложных условиях плавания, не способен обеспечить непрерывность наблюдения. Именно поэтому на передний план выступают технические средства контроля и диагностирования.

Вторым фактором, влияющим на аварийность, является компетентность персонала. Некомпетентные решения или неграмотные действия, особенно в экстремальных условиях, могут поставить в безвыходное положение весь экипаж и судно, а так как компетентность является субъективным фактором, не подлежащим формализации и объективному учету, то роль успешного решения задачи технического диагностирования, позволяющей формализовать часть функций оператора, возрастает. В этой ситуации уровень требований к обслуживающему персоналу уменьшается, что повышает составляющую надежности, зависящую от субъективного фактора.

Журнал «Морской флот» в 1995 году привёл результаты исследований газеты «Ллойдз Лист», направленные на изучение влияния человеческого фактора на аварийность морских судов. Было отмечено, что «80 % аварийных ситуаций обусловлены особенностями работы человека на судне. Только 10

КОЛ-ВО ♦ IIHVI ппкфы отрывы

Рис. В.}. Диаграмма соотношения количества судов на флоте и аварийности в период с 1985 по 1998 гг.

Рис. В.2. Диаграмма аварийности, обусловленной различными факторами, в период с 1985 по 1998 гг. аварийных ситуаций связаны с отказом и выходом из строя судовой техники и устройств в чрезвычайных обстоятельствах, когда были нарушены проектные нормы». о

II so

4Л

30 го ]0 о л * r-v/v vV.

А Я Л Г Чн-к ■. ■ J V у 'VA- Л \ * \

85 М Я- 8Я 89

41 92 93 «4 9« 9Т 99

Факторы аварийности -ш- навигационные, всего в т. ч. по вине экипажа технические, всего в т. ч. по вине экипажа

-е- пожары, всего д. в т.ч. по вине мкипажа

Рис. В.З. Зависимость состояния аварийности от человеческого фактора На рис. В.З приведены шесть временных зависимостей состояния аварийности судов рыбопромыслового флота Камчатки [15]. Три графика показывают общее состояние аварийности, а три других - зависимость аварийности от вины экипажа. Можно заметить, что кривые категории «по вине экипажа» практически точно повторяют кривые категории «всего». Это говорит о прямой зависимости состояния аварийности от качеств субъекта управления -экипажа и его отдельных членов.

Подводя итог сказанному, можно заключить, что снижение как технических, навигационных, так и субъективных факторов аварийности находится в прямой зависимости от оснащенности флота техническими средствами диагностирования, и успешное решение проблемы безаварийной эксплуатации в значительной мере определяется наличием новых подходов, методов и направлений в развитии технической диагностики.

Снизить интенсивность отказов судовых электрических средств автоматизации на стадии эксплуатации можно за счет регулярного оценивания состояния и своевременного восстановления работоспособности. Решить эти задачи позволяет своевременное и рациональное применение методов и средств диагностирования с последующей настройкой основных параметров систем.

Разработка диагностического обеспечения является обязательным условием при проектировании новых объектов, и, как правило, объект диагностирования (ОД), методы и средства диагностирования разрабатываются одновременно [21,27,30,31,32,38,46,50,53,54,57,70,71,72,76,77,132,139,141,143,145].

В настоящее время известно множество методов оценки степени работоспособности и поиска дефектов в СЭСА [3,10,12,14,24,28,30,36,37,39,45,47, 53,54,56,57,68,71,74,75,77,78,82,85.132,147,148,150,152]. Подробный анализ их эффективности показывает, что наряду с множеством определенных достоинств они имеют ряд недостатков. Как правило, это методы, предусматривающие процедуру съема информации с достаточно большого количества контрольных точек ОД. При этом процесс диагностирования предполагает выполнение разветвленных алгоритмов, сложность которых увеличивается с ростом размерности диагностируемой электрической цепи.

Методика построения таких алгоритмов основывается либо на показателибо на логическом анализе, что позволяет обнаружить одиночное дефекты при съеме информации с большого количества полюсов ОД и т. д.

Некоторые из существующих методов недостаточно полно учитывают особенности эксплуатации судового оборудования, требуют относительно больших затрат времени, сравнительно большого объема измерений и достаточно высокой квалификации обслуживающего персонала.

К недостаткам существующих систем диагностики СЭСА следует отнести низкий уровень автоматизации решения задач первого уровня - слежение за состоянием ОД, а так же локализация и поиск возникающих дефектов. Задачи второго уровня автоматизации систем диагностики - контроль запаса работоспособности, прогноз возникновения дефектов для возможности регулирования основных эксплуатационных показателей практически не автоматизированы и решаются судовыми электромеханиками традиционными средствами. Однако как видно из анализа аварийности судов промыслового флота Камчатки рис Bl, В2, ВЗ, соотношение технического и человеческого фактора составляет пропорцию примерно 1:1, а совершенствование систем диагностики в направлении решения задач первого и в особенности второго уровня позволит уменьшить влияние на аварийность как технического, так и человеческого фактора.

Поэтому тема диссертационной работы, посвященной решению крупной научно-технической проблемы создания математического и алгоритмического обеспечения для решения комплекса диагностических задач с использованием современных микропроцессорных средств, включая процедуры оценки состояния, поиска однократных и многократных дефектов, а также обнаружения и определения предотказных состояний для судовых электрических средств автоматизации (СЭСА) является актуальной.

Решение перечисленных задач невозможно без математического аппарата систем диагностики. С точки зрения развития аналитического аппарата предлагается развить приложение теории многополюсника к задачам диагностики. Теория многополюсника традиционно используется для описания сложных электрических схем автоматического регулирования и управления. Использование ее аппарата для описания диагностических задач представляется весьма перспективным особенно для задач параметрической диагностики, так как позволяет построить эффективные процедуры поиска неисправных компонент электронной цепи организовать слежение за состоянием ее элементов и прогнозировать это состояние при минимальных затратах на создание специальной аппаратуры.

Алгоритмическое и программное обеспечение предлагается развить в направлении использования специальных алгоритмов. К ним относятся процедуры: контроля и оценки работоспособности судовых электрических средств автоматизации; определение границ допуска параметров элементов ОД с учетом топологии их соединения; локализации и поиска дефектов, прогноз возможных дефектов и регулирование запаса работоспособности.

Конструирование специальной диагностической аппаратуры является важнейшим направлением развития диагностических комплексов. Последние достижения в области микропроцессорных технологий в значительной мере расширили потенциальные возможности создания и практической реализации сложных диагностических систем, вопросы, применения которых обсуждались до настоящего момента только в теоретическом плане. Современные однокристальные микроконтроллеры: TMS компании Texas Instruments, ADSP компании Analog Devices, DSP компании Motorola, AVR компании INTEL по своим возможностям приблизились к возможностям персональных ЭВМ при решении специализированных задач, однако их применение требует специальной архитектурной и схемотехнической проработки, а также применения класса зашиваемых алгоритмов.

Разработка диагностического обеспечения является обязательным условием при проектировании новых объектов и, как правило, объект диагностирования (ОД), методы и средства диагностирования ОД разрабатываются одновременно.

Анализ уже известных методов поиска дефектов и оценки запаса работоспособности СЭСА показывает, что все они, как правило, предусматривают процедуру съема информации с достаточно большего количества контрольных точек ОД. При этом процесс диагностирования предполагает выполнение разветвленных алгоритмов, сложность которых увеличивается с ростом размерности диагностируемой электрической цепи. Естественно ожидать, что с ростом числа элементов электрической цепи растет размерность, эффективность традиционных методов параметрической диагностики резко падает, и они становятся неприемлемыми. Методика построения таких алгоритмов основывается либо на показателях надежности СЕ, без учета взаимосвязи между СЕ, либо предполагается равновероятность отказов всех СЕ при их последовательном соединении, либо это метод логического анализа, позволяющий обнаружить одиночные дефекты при съеме информации с большего количества полюсов ОД и т.д.

Все они не достаточно полно учитывают особенности эксплуатации судового оборудования, требуют относительно больших затрат времени, сравнительно большого объема измерений и достаточно высокой квалификации обслуживающего персонала [31].

Современное состояние систем организации технического обслуживания и ремонта сложных технических объектов характеризуется переходом от систем планово-предупредительных ремонтов к стратегиям управления эксплуатационной надежностью объектов по их техническому состоянию. Преимущества такого подхода заключаются в экономии трудовых, материальных и финансовых ресурсов, что особенно важно в условиях развития рыночных отношений.

Цель исследования состоит в создании математического и алгоритмического обеспечения для решения комплекса диагностических задач с использованием современных микропроцессорных средств, включая процедуры оценки состояния, поиска однократных и многократных дефектов, а также обнаружения и определения предотказных состояний для СЭСА.

Идея работы заключается в построении методического аппарата решения полного комплекса задач диагностирования СЭСА с позиций приближенных, вероятностных методов оценки работоспособности объектов диагностирования с учетом возможности возникновения кратных дефектов.

Задачи, решаемые в работе. Выбранный автором путь достижения указанной цели основывается на решении следующих задач:

1. Анализ методов решения задач диагностирования СЭСА.

2. Анализ основных типов алгоритмов решения задач диагностирования СЭСА.

3. Обоснование и разработка метода изоварных характеристик - как основы программно-аппаратной реализации судовых диагностических комплексов.

4. Разработка процедур коррекции допусков параметров элементов СЭСА, в соответствии с топологией принципиальной схемы диагностируемого устройства.

5. Разработка процедуры определения и локализации предотказных состояний СЭСА.

Перечисленные задачи исследования определили содержание диссертационной работы:

В первой главе « Анализ методов и средств диагностики судовых электрических средств автоматизации» рассматриваются основные задачи диагностики и их решение существующими как цифровыми, так и аналоговыми методами применительно к судовому электрооборудованию.

Во второй главе «Обоснование и разработка метода изоварных характеристик» проводится теоретическое исследование возможных способов решения основной задачи диагностики - оценки состояния ОД, обосновывается уменьшение числа точек съема информации, до двух параметров, выделенных специальным образом четырехполюсников.

В третьей главе «Разработка интервального алгоритма определения допустимых границ параметров компонент объекта диагностирования» рассмотрена постановка и алгоритмическое решение задачи определения допустимых значений параметров элементов принципиальной схемы ОД.

Четвертая глава «Разработка процедур оценки работоспособности и прогноза вероятных дефектов» посвящена обоснованию вероятностных методов при решении задач диагностирования методом изоварных характеристик, рассмотрено решение двух, важных с точки зрения достижения цели исследования, задач - определение области работоспособности и запаса работоспособности ОД, а также прогноза возникновения вероятных дефектов.

В пятой главе «Обнаружение и локализация кратных дефектов нейросете-выми методами» обосновано использование нейросети при оценке состояния объекта диагностирования.

В шестой главе «Построение программно-аппаратного диагностического комплекса и организация экспериментов для проверки разработанных алгоритмов» рассмотрены вопросы реализации разработанных алгоритмов на основе современных микропроцессорных устройств.

При решении поставленных задач в работе используются методы математического анализа, линейной алгебры, теории моделирования, теории графов, теории нечетких множеств и нейросетей, теории измерений, теории управления и технической диагностики.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Теоретические основы метода изоварных характеристик для решения основной задачи диагностирования - оценки состояния ОД, описываемых цепями средней и высокой размерности;

2. Процедура отбора знакопостоянных функций передачи четырехполюсных и трехполюсных каналов на основе ротации топологического графа ОД;

3. Алгоритм интервального определения границ допусков параметров двухполюсных компонент ОД, с учетом топологии принципиальной схемы их соединения.

4. Алгоритм и программа определения области работоспособности ОД в пространстве наблюдаемых диагностических параметров.

5. Алгоритм и программа локализации и определения кратных дефектов ОД в пространстве наблюдаемых диагностических параметров.

6. Алгоритм определения предотказных состояний ОД на основе обработки текущих значений компонент вектора условных вероятностей в пространстве наблюдаемых диагностических параметров.

7. Экспериментальный программно-аппаратный микропроцессорный комплекс решения задач определения работоспособности, обнаружения и локализации кратных дефектов, а также определения предотказных состояний СЭСА.

Научная новизна работы в целом определяется комплексным подходом к разработке алгоритмических, аппаратных и программных средств решения основных задач диагностики СЭСА, основанном на анализе особенностей алгоритмов мониторинга и обработки диагностической информации, а также особенностей реализации необходимых процедур решения задач диагностического комплекса:

• впервые проблема создания математического и алгоритмического обеспечения задач диагностирования СЭСА решается на основе метода изоварных характеристик с использованием процедур оптимального отбора информативных каналов наблюдения за состоянием объекта диагностирования;

• проведены обоснование, разработка и опробование алгоритма интервального определения границ допусков параметров двухполюсных элементов электрической цепи с учетом топологии их соединения;

• разработан и опробован алгоритм оценки состояния сложной электрической цепи на основе анализа многокомпонентного вектора условных вероятностей в каждой точке двумерной плоскости карты изоварных характеристик;

• разработана и реализована процедура кластеризации состояний объекта диагностирования при его наблюдении методом изоварных характеристик;

• предложена и опробована при решении задач диагностики методом изоварных характеристик трехслойная нейросеть с радиусными базисными функциями.

Научное значение работы заключается в обосновании применимости класса зашиваемых алгоритмов для практической реализации безразборных диагностических процедур, повышающих эксплуатационную надежность СЭСА.

Достоверность результатов, проведенного комплекса исследований обеспечивается теоретическим обоснованием применяемых методов и алгоритмов, компьютерными экспериментами, которые построены на конкретных примерах диагностики устройств СЭСА, натурными, лабораторными испытаниями контрольных электрических цепей, натурными экспериментами на реальных СЭСА.

Практическая ценность работы заключается в разработке математического и алгоритмического аппарата для создания систем диагностики СЭСА полным набором диагностических процедур, включая процедуры определения предотказных состояний судовой аппаратуры.

Использование результатов работы позволяет:

- реализовать в судовых условиях безразборную технологию диагностирования СЭСА;

- эффективно осуществлять процесс мониторинга состояния СЭСА, с организацией ведения электронных журналов, для наиболее ответственных устройств, с применением энергонезависимой памяти;

- обоснованно создавать микропроцессорные программно-аппаратные диагностические комплексы с полным циклом решаемых задач, с возможностью регулирования запаса работоспособности СЭСА;

- повысить на береговых предприятиях, обслуживающих флот, показатели эффективности ремонта СЭСА, благодаря внедрению безразборной технологии диагностирования.

Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:

- Международной научно-технической конференции "Транском", "Управление и информационные технологии на транспорте". СПбГУВК.1997-2003г г.;

- Международной, межвузовской школе-семинаре "Методы и средства технической диагностики". Ивано-Франковский Государственный технический университет нефти и газа.1997-2000гг.

- Научно- технических конференциях профессорско-преподавательского состава ГМА им. адм. С. О. Макарова в 2000 - 2002 гг.;

- Научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава КамчатГТУ. г. Петропавловск-Камчатский в2001 - 2003 гг.;

- Международной межвузовской школе-семинаре "Методы и средства технической диагностики". МГУ, г. Йошкар-Ола. 1998-2000 гг.

- Международная научно-практическая конференция «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики». ЮРГУ. г.Новочеркасск. 2000г.

Основные положения диссертации изложены в следующих публикациях: [23,48,53,81-108,111-113,115], в том числе: Устройство для проверки электронных схем./ Патент на изобретение № 2137148 от24.03.97 г., Устройство для проверки электронных схем./ Патент на изобретение № 2179729 от25.02.2000 г. Устройство регулярно-периодического контроля работоспособности электрических средств автоматизации./Патент на изобретение № 2196340 от 10.01.2003 г.

Далее дается анализ существующих методов и средств диагностирования судовых электрических средств автоматизации.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Портнягин, Николай Николаевич

6.4. Основные выводы

В результате проведения натурных экспериментов на реальном оборудовании были произведены диагностические процедуры :

- мониторинг основных параметров питающей электросети и регистрация основных параметров диагностирования методом изоварных характеристик блоков стабилизации напряжения сети переменного тока производственных условиях организаций г.Петропавловска-Камчатского: ФГУП КЦСМ , ООО Экспедиция, ООО «АСНИ», ТЦППКСРФ,

- проведен выбор архитектуры и обоснована структура микропроцессорного комплекса решения задач диагностики СЭСА;

- определен набор зашиваемых алгоритмов для реализации разработанных диагностических процедур;

- проведена настройка нейросети в соответствии с изложенной в главе 5 методикой;

- выявлены наиболее слабые с точки зрения электрической прочности узлы принципиальной схемы электронного стабилизатора, что позволило изменить схему электропитания и повысить эксплуатационную надежность аппаратуры.

- проведена проверка алгоритма обнаружения и локализации кратных дефектов, подтвердившая правомочность разработанной процедуры;

- проведена проверка алгоритма определения предотказных состояний ОД, посредством введения в схему устройства переменных сопротивлений, которая подтвердила эффективность использования логарифмического критерия для запуска процедуры определения предотказных состояний ОД.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основании выполненных исследований разработана экономически целесообразная методология диагностирования судовых электрических средств автоматизации. Использование предлагаемой методологии при построении автоматизированных диагностических комплексов судовых электрических средств автоматизации позволит повысить эксплутационную надежность судовых электроэнергетических систем, повысить уровень безопасности мореплавания и снизить аварийность судов флота рыбной промышленности.

Обоснован комплексный подход к решению основных задач диагностики электрических цепей средней и высокой размерности за счет уменьшения количества наблюдаемых диагностических параметров и объемов измеряемой и обрабатываемой диагностической информации с обеспечением глубины поиска дефекта до структурной единицы принципиальной схемы.

Применение результатов исследования процессов диагностирования судовых электрических средств автоматизации позволило:

1. теоретически обосновать и практически реализовать средствами микропроцессорной техники регистрацию состояний СЭСА с записью на энергонезависимую память;

2. определить оптимальную глубину поиска дефектов, при условии минимизации затрат на ремонт и эксплуатацию;

3. разработать комплекс мер, по повышению эксплуатационной надежности систем электроснабжения предприятий рыбной промышленности.

Получены следующие основные результаты, определяющие научную новизну работы и ее практическую значимость: предложен и теоретически обоснован новый оригинальный метод изоварных характеристик, позволяющий определять область работоспособности СЭСА по двум диагностическим параметрам при минимальном объеме измерений и осуществлять контроль состояния всех компонент сложной электрической цепи; обоснована возможность использования теории конечных интервалов для определения границ допусков параметров элементов с учетом топологии их соединения, что позволяет повысить точность определения границ области работоспособности; разработаны методы и алгоритмы поиска однократных и многократных дефектов в аналоговых СЭСА на основе изоварных карт с детерминированной моделью объекта диагностирования; разработаны методы и алгоритмы поиска однократных и многократных дефектов дискретных СЭСА на основе статистической линеаризации вольтамперных характеристик элементов; разработаны нейросетевые алгоритмы для определения областей предотказных состояний элементов СЭСА с учетом компонент вектора условных вероятностей нахождения элементов СЭСА в этих состояниях; разработаны оптимизированные алгоритмы основных диагностических процедур, реализуемые современными микропроцессорными средствами на реальных СЭСА; произведен выбор архитектуры автоматизированной микропроцессорной системы диагностирования СЭСА, обеспечивающей накопление и обработку диагностической информации с минимальными объемом памяти и временем выполнения алгоритмических процедур; разработан и реализован нейросетевой алгоритм определения элементов, находящихся в предотказном состоянии для стабилизатора переменного напряжения; разработана и реализована программно-аппаратно автоматизированная система тестового диагностирования СЭСА по методу изоварных характеристик. Впервые : создан и программно опробован нейросетевой алгоритм обнаружения и локализации неисправностей до уровня структурной единицы ОД, позволяющий автоматизировать процесс ремонта и замены СЭСА; разработан, обоснован, программно реализован и опробован алгоритм определения допустимых границ изменения параметров компонент ОД на основе теории интервалов; создан и программно опробован на примере электронного стабилизатора переменного тока алгоритм определения основных показателей работоспособности и определения предотказных состояний судовых электрических средств автоматизации позволяющий регулировать уровень основных эксплуатационных показателей. разработан и создан рабочий образец автоматизированного диагностического микропроцессорного программно-аппаратного комплекса на основе исследованных в диссертации алгоритмов и программной реализации решения диагностических задач судовых электрических средств автоматизации, на базе которого проведены натурные испытания аппаратуры электропитания ряда предприятий рыбной промышленности Камчатской области.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Портнягин, Николай Николаевич, 2004 год

1. Абрамович Ф.П., Вагенкиехт М.А., Хургии Я.И. Решение нечетких систем линейных алгебраических уравнений LR-типа.-В сб.: Методы и системы принятия решений.Рига.:РПИ, 1987.-е.35-47.

2. Аленфельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления М.: Мир, 1987.- 360с.

3. Айзинов С.Д., Белавинский А.Ю., Солодовниченко М.Б. Комплексная оценка надежности судовых радиоэлектронных средств/ Эксплуатация морского транспорта(под ред. П.С.Емельянова) //СпБ.:Наука, 2003.-с242-247.

4. Акулов Ю.И., Коробков А.Ф., Мнушко Ю.В. Судовая электроника и электроавтоматика. М.: Транспорт, 1982. - 271 с.

5. Абрамов О.В. Параметрическая коррекция систем управления. М.: Энергия, 1984.-180 с.

6. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.

7. Авхач М.Я. Настройка технических объектов. М.: Машиностроение, 1980.-250 с.

8. Баранов А.П., Раимов М.М. Моделирование судового электрооборудования и средств автоматизации.- СПб.: Элмор, 1997 232 с.

9. Баранов А.П., Кузнецов С.Е. Эксплуатационная надежность электроэнергетической системы атомного ледокола «Арктика»/ Эксплуатация морского транспорта(под ред. П.С.Емельянова) //СпБ.:Наука, 2003.-281-292.

10. Ю.Бендерская Е.Н., Колесников Д.Н., Пахомова В.И. Функциональная диагностика систем управления. Учебник, СПб.: СПбГПУ, 2000.-143с.

11. Бендерская Е.Н., Колесников Д.Н., Пахомова В.И., Сиднев А.Г., Тихонов Н.Д., Цыган В.Н. Моделирование систем с использованием теории массового обслуживания. Учебное пособие.- СПб.:СПбГПУ, 2003.-180 с.:ил.

12. Биргер И.А. Техническая диагностика М.: Машиностроение, 1978—240 с.

13. З.Бабаев A.M., Ягодкин В.Я. Автоматизированные судовые электроприводы. М.: Транспорт, 1986. - 448 с.

14. Бендлер Дж. У. и др. Диагностика неисправностей в аналоговых цепях. ТИИЭР, N 8, т.73, 1985, с.35-87.

15. Бублык Б.С. Безопасность мореплавания, технология перевозки грузов. Петропавловск-Камчатский.: КГ АРФ, 1998. - 50 с.

16. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1977.-204 с.

17. Варжапетян А.Г. и др. Автоматизация контроля параметров водной среды. Л.: Судостроение, 1988. - 242 с.

18. Варжапетян А.Г., Глущенко В.В. Системы управления. М.: Вузовская книга, 2000.-126 с.

19. Виленкин Н.Я. Комбинаторика. -М.: Наука, 1969. 328 с.

20. Виксне П., Фомин Д., Черников В. Однокристальный цифровой нейро-процессор с переменной разрядностью операндов. Известия вузов. Приборостроение. т.36, №7, 1996, с. 13—21

21. Вихров Н.М., Гаскаров Д.В., Грищенков А.А., Шнуренко А.А. Управление и оптимизация производственно-технологических процессов.- СПб.: Энер-гоатомиздат, 1995.-301с.:ил.

22. Веретенников Л.П. Исследование процессов в судовых энергетических установках. Л.: Судостроение, 1984. - 210 с.

23. Гаврилкевич М.В. Введение в нейроматематику. Обозрение прикладной и промышленной математики. М. ТВП ,1994, с.377—388

24. Гаскаров Д.В., Голинкевич Т.А., Мозгалевский А,В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры.-М.:Сов.радио, 1974.-224 с.

25. Гаскаров Д.В. Методы контроля и прогнозирования электронных приборов в процессе произволства.-Л.:Изд-во ЛЭТИ, 1976.-176 с.

26. Гаскаров В.Д., Строганов В.И., Францев В.И. Системы прогнозирования на экспертной основе. СПб.: Энергоатомиздат, 2002.-218 с.

27. Гаскаров Д.В., Попеначенко В.И., Попов С.А. и др. Выбор информативныхпараметров при контроле качества изделий электронной техники. Л.: Общ-во «Знание», 1979. 32 с.

28. Глазунов Л.П. Структурные методы диагностики сложных систем // Поиск неисправностей в технических системах при их производстве и эксплуатации. Л.: Знание, 1977. - С. 10-12.

29. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск.: Наука, 1996.

30. Грундсленькис Я.А., Тенгерис Я.К. Автоматизация построения топологической модели сложной системы для решения задач диагностики // Гибридные вычислительные машины и комплексы. Вып. 3. Киев: Наукова думка, 1980.-С. 88-93.

31. Гуткин Л.С. Оптимизация радиоэлектронных устройств. М.: Машиностроение, 1981. - 125 с.

32. ГОСТ 27518-87. Диагностирование изделий. Общие требования. М.: Изд-во стандартов, 1988. - 6 с.

33. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1990. - 13 с.

34. ГОСТ 27002-28. Надежность в технике. Термины и определения. М.': Изд-во стандартов, 1983. - 21 с.

35. Демирчян К.С., Бутырин П.А. Моделирование и машинный расчет электрических цепей. М.: Высшая школа, 1988. - 335 с.

36. Дубровский Л.К., Мозгалевский А.В. Контроль работоспособности САУ с помощью эквивалентной модели // Техническая диагностика. — Изв. ЛЭТИ Л., Вып. 303. 1972. - С. 96-98.

37. Дубровский Л.К. Определение работоспособности сложных систем // Методы и системы технической диагностики: Сб. статей. Вып. 2. — Саратов.: СГУ, 1981. - С. 45-48.

38. Дмитренко Л.Л., Калявин В.П. Формализация структурного проектирования технических средств диагностирования // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики: Сб. статей. — Харьков: Высшаяшкола, 1983.-С. 63-71.

39. Дмитриев А.К., Александров В.В. Применение алгоритмов распознавания образов в задачах технической диагностики // Техническая диагностика: Сб. статей. М.: Наука, 1972. - С. 127-130.

40. Дялов В.А., Кабанов А.Н., Милов J1.T. Контроль динамических систем. -Л.: Энергия, 1978.-88 с.

41. Зубарев Ю.Я. Автоматизация процессов управления. — Л.: Судостроение,1980. 130 с.

42. Захаров О.Г. Настройка судового оборудования. Л.: Судостроение, 1982. -320 с.

43. Синтез линейных электрических и электронных цепей / П.А. Ионкин, Н.Г. Максимович, В.Г. Миронов, Ю.С. и др. Львов: Высшая школа, 1982. -312 с.

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

45. Калявин В.П., Мозгалевский А.В., Галка В.Л. Надежность и техническая диагностика судового электрооборудования и автоматики: Учебник. — СПб.: Элмор, 1996. 246 с.

46. Кейн В.М. Оптимизация систем управления по минимаксному критерию. -М: Наука, 1985, 248с

47. Киселев Н.В., Сечкин В.А. Техническая диагностика методами нелинейного преобразования. Л.: Энергия, 1980. - 112 с.

48. Коваленко В. В. Автоматическое регулирование систем. М.: Энергия,1981.- 160 с.

49. Колесников Д.Н., Сиднее А.Г., Юрганов А.А. Моделирование случайных факторов в задачах автоматики и вычислительной техники. Учебное пособие. СПб.: СПГПУ, 1994.-104 с.

50. Колесников Д.Н., Дашутина Е.В., Пахомова В.И. Введение в MATLAB с примерами решения задач оптимизации и моделирования. СПб.: СПбГПУ, 1995.-110 с.

51. Королев В.И., Сахаров В.В., Щергина О.В. Компьютерное моделирование переходных процессов в электрических цепях и системах. Учебное пособие. СПб.: СПбГУВК, 2004.-164 с.

52. Корнеев В.В., Кисилев А.В. Современные микропроцессоры. М.: НО-ЛИДЖ, 2000.- 320с.; ил.

53. Костанди Г.Г. Устройство контроля работоспособности технических объектов по показателям качества переходной характеристики // Вопросы технической диагностики и управления в сложных объектах. Л.: ЛЭТИ, 1971.-с. 10-14.

54. Краснов И.А. Методы управления запасом работоспособности судового электрооборудования. Учебное пособие. Л.: УВК, 1991.-64 с.

55. Крутько П.Д. Решение задачи идентификации методом теории чувствительности // Изв. АН СССР. Техническая диагностика. 1969. - № 6. - с. 146-153.

56. Ксенз С.П. Поиск неисправностей в радиоэлектронных системах методом функциональных проб. М.: Сов. радио, 1965. - 135 с.

57. Кузнецов С.Е. Основы технической эксплуатации судового электрооборудования и средств автоматизации: Тексты лекций. М.: В/О «Мортехин-формреклама», 1985. - 56 с.

58. Кузнецов С.Е., Филев B.C. Основы технической эксплуатации судового электрооборудования и автоматики. СПб.: Судостроение, 1995. - 448 с.

59. Кузнецов С.Е. Игнатенко А.В. Компьютеризированные информационные системы для диагностирования СЭСА // Тезисы доклада НТК конференции ППС ГМА, СПб.: ГМА, 2001. с.71-73

60. Кузнецов С.Е., Пюкке Г.А. Диагностирование электрических цепей // Тезисы докладов конференции «Проблемы применения новой техники и технологий для предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на транспорте». СПб.: ГМА, 1996. - с. 18.

61. Кузнецов С.Е., Пюкке Г.А. Контроль работоспособности СЭСА И Тезисы докладов на юбилейной конференции профессорско-преподавательскогосостава, научных сотрудников и курсантов ГМА им. адм. С. О. Макарова.- СПб.: ГМА, 1997.-С. 30.

62. Кузнецов С.Е., Пюкке Г.А. Контроль работоспособности судового оборудования // Тезисы докладов на юбилейной научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных работников и курсантов. СПб.: ГМА, 1996.-С 18.

63. Кузькин В.И., Шанн Ю.Г., Яблонский В.И. Схема проверки транзисторов перед включением // Серия «Преобразовательная техника». 1973. - № 6.- С. 28-32.

64. Кулибанов Ю.М., Кутузов О.И., Жерновкова C.J1., Завьялов Н.М. Имитационное моделирование. Статистический метод. СПб.: Судостроение, 2002.-131 с.

65. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Советское радио, т. 1. 1966. 715 с.

66. Лурье О.Б. Интегральные микросхемы в усилительных устройствах. Анализ и расчет. М.: Радио и связь, 1988. - 176 с.

67. Липаев В.В. Колин К.К., Серебряиский Л.А. Математическое обеспечение управляющих УВП. М.: Советское радио, 1972. -527с.

68. Мартыненко О.Н., Сердаков А.С. Некоторые возможности оптимизации глубины контроля в радиоэлектронной аппаратуре // Автоматика и телемеханика. 1981.-№ 8.-С. 17-19.

69. Меренков А.П., Хасилев В.Я. Теория гидравлических цепей. М: Наука, 1985,278с.

70. Методика выбора диагностических параметров для непрерывных объектов, представленных логическими моделями в форме графа с помощью ЭВМ: Научно-технический отчет. Горький: ВНИИНМАШ, 1978. - 82 с.

71. Методика диагностирования непрерывных динамических объектов по их частотным характеристикам: Научно-технический отчет. Горький: ВНИИНМАШ, 1977. - 60 с.

72. Методика построения логических моделей непрерывных объектов диагностирования: Научно-тех. отчет Горький: ВНИИНМАШ, 1976. - 60 с.

73. Методы теории чувствительности в автоматическом управлении / Под ред. Е.Н. Розенванссера, P.M. Юсупова. Л.: Энергия, 1971.-334с.

74. Миронов В.Н., Обухов С.Г. Процедуры тестового диагноза вентильных преобразователей // Электричество. 1983. - № 2. - С. 53-59.

75. Мироновский Л.А. Функциональное диагностирование линейных динамических систем // Автоматика и телемеханика. 1980. - № 8. - С. 120-128.

76. Мозгалевский А.В. Вопросы функционирования судового диагностического комплекса // Совершенствование судоремонта. — Л.: Судостроение, 1974.-С. 206-210.

77. Мозгалевский А.В. Задачи технической диагностики для непрерывных объектов // Техническая диагностика. Челябинск: Изд-во ЧПИ, 1976. -С. 3-6.

78. Мозгалевский А.В., Калявин В.П., Хузин Р.З. Построение оптимальных алгоритмов поиска дефектов в сложных системах // Изв. вузов. Приборостроение. 1979. - № 2. - С. 70-76.

79. Мозгалевский А.В., Волынский В.И., Гаскаров Д.В. Техническая диагностика судовой автоматики. Л.: Судостроение, 1972. - 224 с.

80. Мозгалевский А.В., Калявин В.П. Системы диагностирования судового оборудования: Учеб. пособие. Л.: Судостроение, 1987. - 224 с.

81. Мозгалевский А.В., Гаскаров Д.В. Техническая диагностика: Учеб. пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1975. - 207 с.

82. Мозгалевский А.В., Гаскаров Д.В., Глазунов Л.П.и др. Автоматический поиск неисправностей. М.: Машиностроение, 1967.

83. Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей. — М.: Физмат-лит, 1994. 192 с.

84. Нейман Л.Р., Демирчян К.С. Теоретические основы электротехники. 3-е изд.-Т. 1.-Л: Энергия, 1981.-534 с.

85. Нелепин Р.А., Шахов Г.В., Чецкий В.И. Диагностирование судовых электрических машин с использованием частотных характеристик // Водныйтранспорт. 1980. - № 6.

86. Норри Д., Ж. де Фриз. Введение в метод конечных элементов. М: Мир, 1981,304с

87. Об одном методе оценки действительного значения системы управления по временной характеристике / А.В. Мозгалевский, К.К. Муромцев, И.А. Немировский и др. // Вопросы технической диагностики. Таганрог: ТРТИ, 1973. - Вып. 9. - С. 59-64.

88. Основы технической диагностики / Под ред. П.П. Пархоменко. М.: Энергия, 1976. -464 с.89,Овчаренко Н.И. Аналоговые и цифровые элементы автоматических устройств энергосистем. М.: Энергоатомиздат, 1989. - 320 с.

89. Пархоменко П.П., Согомонян Е.С. Основы технической диагностики. — М.: Энергия, 1981. 320 с.

90. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А., Кузнецов С.Е. Диагностирование электрических цепей методом изовар / Изв. Вузов. Электромеханика.-ЮРГТУ, Новочеркасск.-1998.-№1.- С35-40.

91. Портнягин Н.Н. Применение метода статистических испытаний для определения области работоспособности судовых электрических средств ав-томатизации./Эксплуатация морского транспорта (под ред. П.С.Емельянова) //СпБ.:Наука,2003.-С340-345.

92. Портнягин Н.Н. Алгоритм и программа обучения нейросети при решении задач диагностики судовых электрических средств автоматизации: Журнал / Изв. Вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки.-ЮРГТУ, Новочеркасск.-2004.-спец.вып.- С50-60.

93. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А. Теория, методы и эксперименты решения задач диагностики судовых электрических средств автоматизации: Монография // Судостроение СПб-2004 - 157 с.ил.

94. Портнягин Н.Н. Процедура прогноза возникновения дефектов при решении задач диагностики судовых электрических средств автоматизации: Журнал / Изв. Вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки.-ЮРГТУ, Новочеркасск.-2004.-спец.вып.-С 60-65.

95. Портнягин Н.Н. Повышение надежности и информационной безопасности судовой информационной системы методами технической диагностики// Проблемы информационной безопасности.-СПб.: СПбГПУ, 2003, №3 — С43-49.

96. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А. Устройство для проверки электронных схем: Патент на изобретение № 2137148 // Изобретения. Заявки и патенты. -М.: ФИПС, 1999, Бюл.25.- С 32.

97. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А. Устройство для проверки электронных схем: Патент на изобретение № 2179729 // Изобретения. Заявки и патенты. М.: ФИПС, 2002, Бюл.5. - С 44.

98. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А. Устройство регулярно-периодического контроля работоспособности электрических средств автоматизации: Патент на изобретение № 2196340 // Изобретения. Заявки и патенты-М.: ФИПС, 2003, Бюл.1.- С 27.

99. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А. Имитационная модель судового генераторного агрегата с САРН и АРЧ : Программа для ЭВМ// ФАП № 50200000187 .-М.: ВТИНЦ, 31.10.2000.-С 1-2.

100. Портнягин Н.Н. Программа построения функции вероятности работоспособных состояний объекта диагностирования: Программа для ЭВМ № 2003 612661//Программы для ЭВМ. Базы данных. Топология интегральных микросхем. -М.: ФИПС, 2003, Бюл.6. -С42.

101. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А. . Программа построения семейства изоварных характеристик объекта диагностирования: Программа для ЭВМ № 2004610272 //Программы. Базы данных. Топология интегральных микросхем. -М.: ФИПС, 2004, Бюл.1.-С23.

102. Портнягин Н.Н., Рапопорт М.Б. и др. Устройство для обработки сейсмических данных: Авторское свидетельство № 747591// Госкомитет СССР по делам изобретений и открытий, 1980

103. Портнягин Н.Н., Шевчук М.А. Устройство для определения геометрических параметров орудий рыболовства: Авторское свидетельство №1273042// Госкомитет СССР по делам изобретений и открытий, 1986

104. Портнягин Н.Н Решение задач диагностики судовых электрических средств автоматизации методом изоварных характеристик/Сборник материалов международной научно-технической конференции// НИОТЭ // Владикавказ -2003.С67-70

105. Портнягин Н.Н., Рапопорт М.Б. СпецпроцессорМК-1.Экспресс-информация.-М. :ВИЭМС, 1977.-19с.

106. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А., Кузнецов С.Е. Методы регулирования при решении задачи параметрической оптимизации судового электрооборудования /Электрофорум/ Научно-инженерный журнал// СПб.: ЦНИИСЭТ,-2001, №1.-С.22-23

107. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А. Диагностирование судовых электрических средств автоматизации при кратных дефектах// Сборник тезисов докладов научно-технической конференции 1ШС и научных сотрудников и курсантов/ СПб.: ГМА.-2002.- С67-68.

108. Портнягин Н.Н. Определение области работоспособности судовых электрических средств автоматизации методом статистических испытаний /Вестник КамчатГТУ. Научный журнал /Петропавловск-Камчатский.: КамчатГТУ, 2002, вып. 1.-С 148-152.

109. Портнягин Н.Н., Дуров А.А. Аппаратно-программный комплекс для мониторинга поверхностных электрических цепей / Вестник КамчатГТУ/ Научный журнал / Петропавловск-Камчатский.: КамчатГТУ,2002, вып.1.-С111-115.

110. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А. Теория и методы диагностики судовых электрических средств автоматизации: Монограф ия//Петропавловск-Камчатский.: КамчатГТУ, 2003. 117 с.

111. Портнягин Н.Н., Шевчук М.А. и др. Применение микропроцессорной техники в учебном процессе: Отчет о научно-исследовательской работе № 01860114332, М.; ВИНИТИ.-1988.-68 с.

112. Портнягин Н.Н., Шевчук М.А. и др. Исследование путей технической реализации судовой автоматизированной системы для обработки данных эхосъемок: Отчет о научно-исследовательской работе № 01828055772, М.; ВИНИТИ.-1986.-65 с.

113. Пфанцагль И. Теория измерений. М: Мир, 1976, 166с.

114. Розенванссер Е.Н., Юсупов P.M. Чувствительность систем управления. — М.: Наука, 1981.-464 с.

115. Самосейко В.Ф., Висленев Ю.С. Надежность судового электрооборудования. М.: Транспорт, 1986. - 168 с.

116. Сахаров В.В.,Климов Е.Н., Попов С.А. Идентификация и диагностика судовых технических систем. JL: Судостроение, 1978. - 176 с.

117. Сигорский В.П. Методы анализа электрических схем с многополюсными элементами. Киев: АН УССР, 1958. - 402 с.

118. Скляревич А.Н. Линейные системы с возможными нарушениями. М.: Наука, 1975.-352 с.

119. Смагин Ю.Е. Матричные испытания радиоэлектронных устройств с помощью ЭВМ. -М.: Энергия, 1979. 152 с.

120. Соловьев Н.Н. Судовые электроэнергетические системы. — М.: Транспорт, 1987.-221 с.

121. Советов Б.Я. Информационная технология. ~ М.: Высшая школа, 1994, 367 с.

122. Советов Б.Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1998.-319 с.

123. Сотсков Б.С. Основы теории и расчета элементов и устройств автоматики и вычислительной техники. М.: Высшая школа, 1970. - 271 с.

124. Судовые системы автоматического контроля / З.Я. Вирьянский, Н.М. Пив-невский и др. Д.: Судостроение, 1974. - 300 с.

125. Ткаченко А.Н. Судовые системы автоматического управления и регулирования. Л.: Судостроение, 1984. - 288 с.

126. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992.

127. Фролов В.Н. и др. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС. М.: Высшая школа, 1991. -463 с.

128. Фрейдзон И.Р. Судовые автоматизированные электроприводы и системы. Л.: Судостроение, 1980. - 440 с.

129. Хайдуков О.П., Осокин Б.В. Судовые электрические средства автоматизации судов. М.: Транспорт, 1974. - 327 с.

130. Харари Ф. Теория графов. М.: Мир, 1979. - 300 с.

131. Шамин В.Б. Частотный метод поиска неисправного элемента в непрерывном объекте с обратной связью //Поиск неисправностей в технических системах при их производстве и эксплуатации.-Л.:Знание,1977 48 с.

132. Шаталов A.M. Процедура формирования диагностического словаря для поиска неисправностей в блоке судовой автоматики: Сб. трудов КТИР-ПиХ. Калининград: КТИРПиХ., 1981. - С. 33-38.

133. Шатихин Л.Г. Структурные матрицы и их применение для исследования систем. М.: Машиностроение, 1991.

134. Шибанов Г. П. Распознавание в системах самоконтроля. М.: Машиностроение, 1973. - 424 с.

135. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир,1975.-648 с.

136. Юсупов P.M. Элементы теории испытаний и контроля технических систем. Д.: Энергия, 1978. - 220 с.

137. Jain А.К., Mohiuddin J.M. Artificial Neural Networks : A Tutorial. Computer, March, 1996, p.31-44.

138. Lawrence J. Introduction in Neural Networks: Design, Theory and Applications. California Scientific Software. 1994. 423p.

139. Homick, Stinchcombe, White. Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators. Neural Networks, 1989, v.2, N 5 127-Cybenko. Approximation by Superpositions of a Sigmoidal Function. Mathematical Control Signals Systems. 1989, 2

140. Hop field J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities.- In: Proc. Nat. Acad. Sci. USA, v.79,1982, p.2554-2558.

141. Gann Lisa CAE in 1990 s. Electronic Devise № 1 1990: 65-72 p.

142. Howard Demuch, Mark Beale. "Neural Network Toolbox for use with MATLAB".-The Math Works.Inc., 1997.

143. Kelton W.D., Sadovski R.P. Simulation with Arena.-McGray-Hill, 1998.

144. Pegden C.D., Shannon D.A., Sadovski R.P. Introduction to Simulaition Using SIMAN.- 2nd ed, McGray-Hill, 1995.

145. Schriber T. An Introduction to Simulation Using GPSS/H John Willey & Sons. 1991.-348 p.

146. M.Yasunga, N.Msuda, M.Yagyu, M.Asai, M.Yamada, A.Masaki. Design, Fabrication and Evoluation of a 5-Inch Wafer Scale Neural Network LSI Composed of 576 Digital Neurons, Proc.Int. Joint Conf on Neural Networks IJCNN'90, June 1990