Методология построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Красников, Степан Альбертович

• Красников, Степан Альбертович
• доктор технических наук
• 2011

Оглавление диссертации доктор технических наук Красников, Степан Альбертович

Введение.

Глава 1. Анализ методов и средств контроля качества жидких сред.

1.1. Инструментальные методы контроля качества пищевых сред.

1.2. Инструментальные методы контроля качества технологических сред.

1.3. Модели и численные методы инструментального контроля, используемые для контроля качества жидких сред.

Выводы по главе

Глава 2. Концептуальные основы методологии построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам.

2.1. Классификация спектральных характеристик жидких сред на физически однородные и физически неоднородные спектры.

2.2. Статистическое описание физически однородных спектров 46 жидких сред на основе усеченного нормального распределения.

2.3. Метод спектральной компьютерной квалиметрии.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Модели баз знаний экспертных систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам.

3.1. Модель «состав — структура — свойство» для жидких сред, состояние которых наблюдается по спектральным характеристикам.

3.2. Модель идентификации макросостояний жидких сред.

3.3. Модель идентификации микросостояний жидких сред.

Выводы по главе

Глава 4. Построение экспертных систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам.

4.1. Экспертная система контроля качества углеводородных жидких сред по инфракрасным спектрам молекулярного поглощения.

4.2. Экспертная система контроля наличия органических примесей в этиловом спирте по многомерным спектрам.

4.3. Экспертная система спектрально-текстурного анализа жидких сред по данным многозональной телевизионной структурометрии.

Выводы по главе 4.

Глава 5. Построение экспертных систем идентификации малых концентраций примесей в жидких средах по оптическим спектрам.

5.1. Экспертная система идентификации малых концентраций примесей бинарных растворов по оптическим спектрам атомного поглощения.

5.2. Экспертная система идентификации малых концентраций примесей углеводородных соединений по инфракрасным спектрам молекулярного поглощения.

5.3. Экспертная система идентификации субмикроскопических примесей жидких сред по оптическим спектрам динамического когерентного светорассеяния.

Выводы по главе 5.

Глава 6. Построение экспертных систем контроля примесей тяжелых металлов и изотопов в жидких средах.

6.1. Обоснование выбора метода измерений при низких концентрациях тяжелых металлов.

6.2. Обработка информации в информационно-аналитическом комплексе на основе ICP-MS.

6.3. Формирование базы данных спектральных и неспектральных влияний отдельных нуклидов и их прочных композиций.

Выводы по главе 6.

Глава 7. Согласование систем контроля качества и обеспечивающих информационных систем.

7.1. Особенности информационных технологий в задачах обеспечения экспертных систем контроля качества.

7.2. Оценка уровня развития систем контроля качества.

7.3. Методика согласования организационной зрелости систем контроля качества и уровня развития обеспечивающих систем обработки информации.

Выводы по главе 7.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам»

В производственных системах чрезвычайно важно обеспечить стабильные характеристики и стабильное качество выпускаемой продукции, поскольку остановки и переналадки здесь обходятся очень дорого. Снижение качества продукции влечет за собой разнообразные тяжелые последствия: утрату позиций на рынке, прямые и косвенные экономические потери, а также социальные и даже политические последствия, что особенно характерно для производства товаров массового спроса: продукции пищевой промышленности и нефтепродуктов.

Сложность обеспечения эффективного контроля качества продукции, в том числе, жидких продуктов обусловлена разнообразием природы контролируемых величин, наличием связей между ними, влиянием различных химических и физических явлений, а также особенностями технологий производства. Особую сложность придает то, что при контроле качества измеряются, как правило, значения величин на пределе порога чувствительности средств измерения. Часто это наличие каких-либо примесей, присутствие которых в продукции допустимо лишь в малых и особо малых концентрациях.

Традиционные аналитические средства измерения разнообразны, основаны на разных принципах, имеют ограниченные возможности применения и часто предназначены для применения в лабораторных условиях. Для наиболее полного контроля состава контролируемых жидких продуктов все шире применяются спектральные методы, условия и особенности применения которых для реализации комплексного контроля качества нуждаются в системном упорядочении. При использовании таких тонких методов, как спектральный анализ, результат измерения имеет нетривиальный вид, его интерпретация невозможна без соответствующей расшифровки, а оценка связи вида спектральной характеристики с оценкой показателя качества продукции предполагает применение детальных математических, физических, химических и физико-химических моделей.

Контроль содержания тяжелых металлов, прежде всего, в продуктах питания - постоянно актуальная проблема. На этом фоне в последнее время значительно обострилась проблема радиационного контроля всех видов продукции, так как широкое применение средств измерения на основе радиоактивных датчиков, недостаточно безопасные технологии их утилизации, известные аварии и катастрофы на объектах атомной промышленности и энергетики привели к распространению радиоактивных элементов в природе, в сырьевых материалах для производства и в самом производстве. Для радиометрического контроля тяжелых металлов широко применяются спектральные методы; их применение в условиях контроля качества продукции нуждается в методологическом обосновании.

В этих условиях повышение эффективности решений, принимаемых по оценке качества, может быть достигнуто за счет системного обобщения задач контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам с использованием средств и методов искусственного интеллекта. Одним из мощнейших направлений искусственного интеллекта являются информационные технологии экспертных систем. Применительно к задачам контроля качества жидких сред экспертные системы целесообразно строить как совокупность программно-информационных комплексов, обеспечивающих некоторое множество целей и функций. Этот подход отражает стремление объединить различные информационные и программные средства так, чтобы при объединении они обеспечивали новые, в частности, интеллектуальные функции.

Здесь база данных экспертных систем будет содержать сложные информационные образы - спектральные характеристики жидких сред, а база знаний - совокупность моделей, связывающих эти характеристики с качеством жидких сред. Такие экспертные системы могут создаваться и как специализированные программные оболочки с учетом деталей соответствующего производства. В этих экспертных системах возможно создание интерфейсов более высокого уровня по отношению к непосредственным задачам контроля качества, позволяющим согласовать решение этих задач с экономическими, экологическими и социальными аспектами производства продукции.

В настоящее время, в условиях рыночной экономики важную роль в любом производстве играют интегрированные информационные системы, объединяющие все стороны деятельности от поставки сырья до анализа финансового положения компании. В этой среде должна найти свое место и информационные технологии поддержки контроля качества продукции реального времени на основе методов экспертных систем.

В решение круга проблем, связанных с совершенствованием систем контроля качества жидких сред, существенный вклад внесли:

- в исследование моделей, методов и систем контроля качества жидких сред - Большаков О.В., Бородин A.B., Бурачевский И.И., Елисеев М.Н., Ивашкин Ю.А., Калмановский В.И., Кантере В.М., Краснов А.Е., Красуля О.Н., Маклаков В.В.; Протопопов И.И., Тужилкин В.И., Bertino М., Buchles В., Cammins G., Cliff М., Deming Е., Dohnal М., Dohus G., Jekman E., Heymann H., Kelih S., Krosby F., Lawless H., Numers C., Paik E., Pécora R., Pedrycz W., Petry F., Popper R., Pijuzy P., Yan X., Zhang Q., Shewhart W. и др.;

- в развитие спектральных методов анализа - Абрамова И.М., Аврамен-ко E.H., Балашов A.A., Вагин В.А., Дроханов А.Н., Жижин Г.Н., Кузин P.E., Пустовойт В.И., Рогов И.А. и др.;

- в развитие основ теории и практики процессов и систем контроля качества, построения экспертных и информационных систем - Гаврилова Т.А., Дорохов H.H., Калянов Г.Н., Корнюшко В.Ф., Костров A.B., Куликов Г.Г., Логиновский О.В., Макаров Р.И., Мешалкин В.П., Низамутдинов О.Б., Николаев А.Б., Попов Э.В., Поспелов Г.С., Поспелов Д.А., Рудинский И.Д., Саймон Г., Советов Б.Я., Швецов А.Н. и др.

Вместе с тем, непосредственное применение результатов известных работ для разработки методологии построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам, в частности для построения специализированных баз знаний экспертных систем, невозможно, прежде всего, из-за отсутствия моделей, количественно связывающих качество жидких сред с их спектральными характеристиками.

Таким образом, актуальна разработка методологии построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам.

Объектом исследования являются системы контроля качества жидких сред по их спектральным характеристикам.

Предметом исследования является методология построения систем контроля качества жидких сред, основанная на системном подходе и совокупности моделей, связывающих качество жидких сред с их спектральными характеристиками.

Цель и задачи исследования.

Цель работы — совершенствование систем контроля качества жидких сред за счет последовательного использования спектральных характеристик и разработанных методов их анализа.

Для ее достижения необходимо решить следующие задачи.

Разработать концептуальные основы методологии построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам, как базовых методов интеллектуального обеспечения контроля качества применительно к условиям различных производств.

Сформировать модели баз знаний экспертных систем для контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам. Разработать прототипы экспертных систем для контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам.

Разработать прототипы экспертных систем для идентификации малых концентраций примесей в жидких средах.

Разработать прототип экспертной системы для контроля примесей тяжелых металлов в жидких средах по данным масс-спектрометрии с индуктивно-связанной плазмой.

Разработать прототип экспертной системы для спектрально-текстурного анализа жидких сред по данным многозональной телевизионной струк-турометрии. Сформировать научно-методические основы согласования экспертных систем контроля качества продукции и информационных систем, обеспечивающих процессы контроля качества жидких сред. Научная новизна заключается в следующих результатах работы. ^ На основе последовательного применения системного подхода создана методология построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам. Ее концептуальные основы включают:

- метод спектральной компьютерной квалиметрии, основанный на совместном использовании инструментальных средств (методов, датчиков и приборов) оперативного контроля разнообразных свойств жидких сред и компьютерных систем обработки их спектральных характеристик. Ядром метода СКК является специализированная экспертная система (СЭС), в диссертации разработана базовая архитектура такой системы, единая для систем контроля качества всех рассматриваемых в работе жидких сред. Метод СКК упорядочивает использование экспертных систем для контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам на основе общих системных принципов, он является системным методом высшего по отношению к первичным методам уровня.

- классификацию спектральных характеристик жидких сред на физически однородные и физически неоднородные спектры;

- статистическое описание спектральных характеристик жидких сред на основе усеченного нормального распределения.

Сформирована совокупность моделей баз знаний экспертных систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам:

- модель «состав - структура - свойство» для жидких сред, состояния которых наблюдаются по их спектральным характеристикам;

- модель макросостояний жидких сред как кластеров в многомерном пространстве спектральных характеристик, определяемых их общегрупповыми функционально-технологическими свойствами;

- модель идентификации микросостояний жидких сред путем оценивания совокупности значений показателей их функционально-технологических свойств параметрическим и непараметрическим методами.

Разработаны архитектура и прототипы экспертных систем контроля качества жидких сред по их спектральным характеристикам:

- углеводородных соединений по инфракрасным спектрам молекулярного поглощения;

- органических примесей в этиловом спирте по многомерным спектрам (совокупности оптических спектров возбуждения - испускания флуоресценции, поглощения - отражения);

- спектрально-текстурного анализа жидких средах по данным многозональной телевизионной структурометрии.

Разработаны архитектура и прототипы экспертных систем для идентификации малых концентраций различных примесей в жидких средах по оптическим спектрам атомного поглощения, инфракрасным спектрам молекулярного поглощения, оптическим спектрам динамического когерентного светорассеяния, а также по данным масс-спектрометрии и радиационной спектрометрии. Предложена методика согласования уровня развития базовой экспертной технологии и обеспечивающих информационных систем в условиях экспертной системы контроля качества жидких сред. Теоретическая значимость результатов работы состоит в том, что разработанная методология построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам как специализированных ЭС вносит существенный вклад в совершенствование (повышение оперативности и достоверности) систем управления качеством жидких продуктов, в развитие их научно-методических и теоретических основ.

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанные прототипы экспертных систем обеспечивают автоматизированный контроль качества и позволяют отказаться от привлечения экспертов и физико-химических лабораторий. Основные результаты работы использованы в реальных проектах и в промышленных масштабах в конкретных производствах, а также в учебном процессе университета; их использование разработано и освоено при участии автора. Кроме того, по материалам диссертации получено 2 патента РФ, 2 разработки получили свидетельства об отраслевой регистрации, получено свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.

Результаты работы внедрены в следующих организациях: ВНИИ ПН, НТЦ УП РАН, ВНИИ ПБ, ООО «ИнтелКомТех», ООО «СпектрКомТех». Теоретические и практические результаты диссертации вошли в содержание дисциплин профессионального цикла по кафедре информационных технологий ФГБОУ ВПО «МГУТУ им. К.Г. Разумовского». Результаты работы могут непосредственно использоваться в научно-исследовательских работах и оказании консультационных услуг по данному профилю.

Апробация работы. Основные результаты работы обсуждались на: Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы науки и высшего образования» (Унечский ф-л МГУТУ, май 2006); Международной научной конференции, посвященной 90-летию со дня рождения Нобелевского лауреата академика A.M. Прохорова «Фундаментальные основы инженерных наук» (Москва, октябрь 2006); III научно-практической конференции «Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий» (Сочи, октябрь 2006); V Международной выставке и научно-практической конференции «Аналитические методы измерений и приборы в пищевой промышленности» (Москва, 2007); VII научно-практической конференции ВФ МГУТУ «Технологии, научно-техническое и информационное обеспечение в образовании, экономике и производстве региона» (Вязьма, май 2007); XIII Международной научно-практической конференции «Стратегия развития пищевой промышленности» (Москва, ноябрь 2007); VIII научно-практической конференции ВФ МГУТУ «Технологии, научно-техническое и информационное обеспечение в образовании, экономике и производстве региона» (Вязьма, май 2008); V научно-практической конференции «Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий» (Сочи, октябрь 2008); VI Международной научно-практической конференции «Аналитические методы измерений и приборы в пищевой промышленности. Экспертиза, оценка качества, подлинности и безопасности пищевых продуктов» (Москва, декабрь 2008); VI Международной научно-практической конференции «Аналитические методы измерений и приборы в пищевой промышленности. Экспертиза, оценка качества, подлинности и безопасности пищевых продуктов» (Москва, декабрь 2008); Международной научной конференции студентов и молодых учёных «Экологически безопасные ресурсосберегающие технологии и средства переработки сельскохозяйственного сырья и производства продуктов питания» (Москва, 2009); I Международной научно-практической конференции «Инженерные инновационные технологии автоматизации и управления в агропромышленном комплексе» (Москва, октябрь 2009); XVII Международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии» (Москва, октябрь 2009); I Международной межвузовской конференции «Современные методы аналитического контроля качества и безопасности продовольственного сырья и продуктов питания» (Москва, ноябрь 2010); 53-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук» (Долгопрудный, ноябрь 2010); II Международной научно-практической конференции «Инженерные инновационные технологии автоматизации и управления в агропромышленном комплексе» (Москва, декабрь 2010); Международной научно-практической конференции «Стратегические аспекты управления экономикой в регионе» (Владимир, октябрь 2011).

Практические результаты работы отражены в ряде НИР, выполненных в МГУТУ, где автор был основным исполнителем:

- по заказу Министерства сельского хозяйства РФ, «Разработка методологии применения экспертных систем компьютерной квалиметрии для идентификации и контроля качества ликероводочной продукции и этилового спирта», по договору № 1/11-04 от 26 ноября 2004 г., № гос. регистрации 0120.0500.670;

- по заказу Министерства образования и науки РФ, «Разработка принципов построения интеллектуальных экспертных систем реального времени для контроля состояний многопараметрических объектов и процессов». Аналитическая ведомственная целевая программа «Развитие научного потенциала высшей школы», мероприятие 1 «Проведение фундаментальных исследований в рамках тематических планов», № гос. регистрации 1.1.06, 2006 - 2010 гг.;

- по заказу Министерства образования и науки РФ, «Разработка принципов описания многокомпонентных систем на основе объединения алгебры нечетких множеств и нейроноподобных алгоритмов». Аналитическая ведомственная целевая программа «Развитие научного потенциала высшей школы», мероприятие 1 «Проведение фундаментальных исследований в рамках тематических планов», 2011 г.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 99 работ, в том числе 3 монографии, 20 статей в изданиях из перечня ВАК; получены 2 патента РФ, 2 свидетельства об отраслевой регистрации разработки и свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Автор выражает искреннюю благодарность за плодотворное сотрудничество при выполнении исследований по теме диссертации докторам наук Краснову А.Е., Кострову A.B., Красуле О.Н, Вагину A.B., Шлёнской Т.В., Грузинову Е.В., Жирову М.В.; кандидатам наук Воробьевой A.B., Абрамовой И.М., Алаторцеву Е.И., Дроханову А.Н., Жировой В.В., Кожину О.В., Янько-ву В.Ю.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Красников, Степан Альбертович

Выводы по главе 7

В условиях рыночной экономики важную роль в любом производстве играют интегрированные информационные системы, объединяющие все стороны деятельности от поставки сырья до анализа финансового положения компании. В этой среде должны найти свое место и информационные технологии поддержки контроля качества продукции на основе методов экспертных систем. При этом важно обеспечивать эффективность использования ресурсов, затрачиваемых на создание специализированных ИС, обеспечивающих основной бизнес-процесс - контроль качества; это достигается согласованием уровней развития составляющих системы контроля качества и планомерным управлением их развитием.

Для решения этой задачи сформированы научно-методические основы согласования экспертных систем контроля качества продукции и обеспечивающих информационных систем, предложена методика согласования уровня развития базовой экспертной технологии и обеспечивающих информационных систем. Для каждой из составляющих разработана методика оценки ее зрелости и планомерного управления ее развитием.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным результатом работы является созданная на основе последовательного применения системного подхода методология построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам. В ее основе лежит разработанный метод спектральной компьютерной квалиметрии, в основе применения которого - разработанная базовая архитектура специализированных экспертных систем, единая для различных рассматриваемых жидких сред. Концептуальные основы методологии включают также классификацию спектральных характеристик жидких сред на физически однородные и физически неоднородные спектры и совокупность статистических моделей спектральных характеристик жидких сред.

При применении метода спектральной компьютерной квалиметрии в условиях различных производств и с учетом свойств различных контролируемых жидких сред получены также следующие результаты.

Разработаны модели баз знаний экспертных систем для контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам:

- модель «состав - структура - свойство» для жидких сред, состояния которых наблюдаются по их спектральным характеристикам;

- модель идентификации макросостояний жидких сред, как кластеров в многомерном пространстве их спектральных характеристик, определяемых их общегрупповыми функционально-технологическими свойствами;

- модель идентификации микросостояний жидких сред путем оценивания совокупности значений показателей их функционально-технологических свойств параметрическим и непараметрическим методами.

Созданы и апробированы прототипы экспертных систем для контроля качества жидких сред по их спектральным характеристикам при контроле углеводородных соединений по инфракрасным спектрам молекулярного поглощения, органических примесей в этиловом спирте по многомерным спектрам, спектрально-текстурного анализа жидких средах по данным многозональной телевизионной структурометрии.

Разработаны прототипы экспертных систем для идентификации малых концентраций примесей бинарных растворов по их оптическим спектрам атомного поглощения, малых концентраций примесей углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам молекулярного поглощения, субмикроскопических примесей жидких сред по оптическим спектрам динамического когерентного светорассеяния, а также для контроля примесей тяжелых металлов и радионуклидов в жидких средах по данным масс-спектрометрии и радиационной спектрометрии.

Предложена методика согласования уровня развития базовой экспертной технологии и обеспечивающих информационных систем.

Таким образом, разработанная на основе применения системного подхода методология построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам как специализированных экспертных систем позволяет на единой научно-методологической основе обеспечить совершенствование (повышение оперативности и достоверности) систем управления качеством жидких продуктов и последовательное формирование и развитие их научно-методических и теоретических основ.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Красников, Степан Альбертович, 2011 год

1. Авраменко E.H., Есельсон М.П. Спектральный анализ в пищевой промышленности. -М: Пищевая промышленность, 1979. 183 с.

2. Акулов Н.И., Юдаев В.Ф. Получение моторного топлива на основе бензина и водно-спиртового раствора. // Производство спирта и лике-роводочных изделий. № 3, 2004, с. 19-21.

3. Акулов Н.И., Юдаев В.Ф. Стабильность смеси бензина с водно-спиртовыми растворами. // Производство спирта и ликероводочных изделий. № 1, 2005, с. 34

4. Алакаева Л.А. Спектрофотометрические методы исследования комплексных соединений: Учебное пособие. Нальчик, 2003. - 61 с.

5. Алаторцев Е.И., Балашов A.A., Вагин В.А. и др. Автоматизированная система идентификации и контроля качества горючего на основе фурье-спектрометра АФ-1 // Оптический журнал, 1999, №10, с.89-103.

6. Александровская Л.Н., Кузнецов А.Г., Мельникова Е.А. Оценка статистических характеристик испытаний методом Монте-Карло. // Партнеры и конкуренты, 2003, № 12, с. 20 ч- 24.

7. Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности. Материалы Международной конференции 1 ч- 2 февраля 2005 г. М.: Издательский комплекс МГУПП, 2005. - 268 с.

8. Анисимов М.А., Кияченко Ю.Ф., Николаенко Г.Л., Юдин И.К. Измерение вязкости жидкостей и размеров взвешенных частиц методом корреляционной спектроскопии оптического смешения. // Инженерно-физический журнал. Т. XXXVIII, № 4. 1980. - с. 651 - 655.

9. Анискин Д.Ю. Модели и численные методы оценки качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам. Автореф. дисс. канд. техн. наук. М.: МГУТУ, 2006. - 23 с.

10. Красников, С.А. Разработка методик идентификации и контроля качества углеводородных соединений / Анискин Д.Ю., Краснов А.Е., Красников С.А. // Техника и технология. № 5. 2006. с. 87 - 89.

11. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

12. Аристова Н.И., Жилякова Т.А., Лутков И.П. Измерение массовой концентрации лимонной кислоты в сусле и вине. // Виноделие и виноград-ство. 2002. № 5. с. 26-27.

13. Ашапкин В.В., Кутуева Л.И., Захарова М.Г. и др. Контроль качества продукции физико-химическими методами. // Вино и виноматериалы. М.: ДеЛи принт, 2005. - 124 с

14. Багатурия Н.Ш., Бегиашвили H.A. Грузинские вина, приготовленные различными способами. // Виноделие и виноградарство, 2004, № 6, с. 18-19.

15. Балашов A.A., Вагин В.А., Висковатых A.B. и др. Аналитический Фурье-спектрометр АФ-1 широкого применения // ПТЭ, 2003, №2, с.87-89.

16. Балашов A.A., Вагин В.А., Висковатых A.B. и др. Фурье-спектрометры непрерывного сканирования // Успехи современной электроники, 2006, №9, с.70-82.

17. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2002. - 632 с

18. Богдасаров O.E., Р.Г. Крышталь, A.B. Медведь, В.В. Шеремет. Газовый датчик на основе ПАВ-резонатора с «фазовым форматом» выходного сигнала. Датчики и системы, 11, 2003, с. 9-14.

19. Большая медицинская энциклопедия: в 30-т. Гл. ред. Б.Б. Петровский. -М.: Советская энциклопедия, 1989. Т.4.

20. Боровиков В.П. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. -Спб.: Питер, 2003, 256 с.

21. Бородин A.B. Научно-практические основы построения знание-ориентированной системы поддержки принятия решений для перерабатывающих предприятий АПК. Автореф. дисс. д. техн. наук. М.: МГУПБ, 2001.

22. Бродский Е.С. Аппаратура для хромато-масс-спектрометрии. Современное состояние и тенденции развития. // Партнеры и конкуренты. 2002. № 11.

23. Буйташ П., Кузьмин Н.М., Лейстнер Л. Обеспечение качества результатов химического анализа. М.: Наука, 1993. - 42 с.

24. Буряков М.А., Крылов Е.В., Макась А.Л. и др. Журнал аналитической химии, 1993, т. 48, вып. 1, с. 156-165.

25. Валуйко Г.Г., Шольц-Куликов Е.П. Теория и практика дегустации вин. Симферополь: «Таврида», 2001. - 248 с.

26. Васильев В.А., Добровидов A.B., Кошкин Г.М. Непараметрическое оценивание функционалов от распределений стационарных последовательностей. М.: Наука, 2004. - 508 с.

27. Великая Е.И., Суходол В.Ф. Лабораторный практикум по курсу общей технологии бродильных производств (Общие методы контроля). -М.: Легкая и пищевая промышленность, 1983. 312 с.

28. Воробьева A.B., Ефимова Т.В., Жиров М.В., Краснов А.Е. Оптимизация параметров спектроанализаторов статического когерентного светорассеяния для контроля дисперсных структур жидких сред. // Автоматизация в промышленности. 2006. № 9. с. 51-54.

29. Востриков C.B., Губрий Г.Г., Мальцева О.Ю. Основы органолептиче-ского анализа спиртных, слабоградусных и безалкогольных напитков. -М: Пищевая промышленность, 1998.

30. Вытовтов A.A., Басати И.А. Товароведная характеристика и экспертиза качества водок: Учебное пособие. СПб: ГИОРД, 2005. - 160 с.

31. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. для вузов. -М.: Высш. шк., 2003. -431 с.

32. Головня Р.В., Еникеева Н.Г. Сенсорный анализ для организации контроля качества традиционных и новых пищевых продуктов / Современные методы анализа пищевых продуктов. М: Наука, 1987. - 268 с

33. Горшкова Т.Б., Ежова Т.Н., Муравская Н.П. Цвет и его измерение. // Мир измерений. 2003. № 8. с. 4-8.

34. ГОСТ 12258-79. Советское шампанское, игристые и шипучие вина. Метод определения двуокиси углерода в бутылках.

35. ГОСТ 12280 75. Вина, виноматериалы, коньячные и плодовые спирты. Метод определения альдегидов.

36. ГОСТ 13192-73. Вина, виноматериалы и коньяки. Метод определения Сахаров.

37. ГОСТ 13195 73. Вина, виноматериалы, коньяки и коньячные спирты. Соки плодово-ягодные спиртованные. Метод определения железа.

38. ГОСТ 18164-72. Вода питьевая. Методы определения содержания сухого остатка.

39. ГОСТ 26927-86. Сырье и продукты пищевые. Метод определения ртути.

40. ГОСТ 26930-86. Сырье и продукты пищевые. Метод определения мышьяка.

41. ГОСТ 26932-86. Сырье и продукты пищевые. Метод определения свинца.

42. ГОСТ 26933-86. Сырье и продукты пищевые. Метод определения кадмия.

43. ГОСТ 30178-96. Сырье и продукты пищевые. Атомно-абсорбционный метод определения токсичных элементов.

44. ГОСТ 30538-97. Продукты пищевые. Методика определения токсичных элементов атомно-эмиссионным методом.

45. ГОСТ 3351-74. Вода питьевая. Методы определения вкуса, запаха, цветности и мутности.

46. ГОСТ 4.23-83. Система показателей качества продукции. Смазки пластичные. Номенклатура показателей

47. ГОСТ 4.24-84. Система показателей качества продукции. Масла смазочные. Номенклатура показателей

48. ГОСТ 4.25-83. Система показателей качества продукции. Нефтепродукты. Топлива жидкие. Номенклатура показателей.

49. ГОСТ 4151-72. Вода питьевая. Методы определения общей жесткости.

50. ГОСТ 4595. Метод Кубеля. Окисляемость перманганатная.

51. ГОСТ 511. Нефтепродукты светлые. Определение октановых чисел по моторному методу

52. ГОСТ 51309-99. Вода питьевая. Определение содержания элементов методом атомной спектрометрии.

53. ГОСТ 52522-2006. Спирт этиловый из пищевого сырья, водки и изделия ликероводочные. Методы органолептического анализа.

54. ГОСТ 72 08-93. Вина виноградные и виноматериалы виноградные обработанные. Общие технические условия.63.64,65,66,67