Методы и алгоритмы идентификации в системах управления промышленными объектами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, доктор технических наук Львова, Елена Ивановна

• Львова, Елена Ивановна
• доктор технических наук
• 2006

Оглавление диссертации доктор технических наук Львова, Елена Ивановна

Введение.

Условные обозначения.

Глава 1. Основы идентификации объектов в системах управления

1.1. Проблема идентификации в системах управления.

1.1.1. Общая характеристика методов идентификации.

1.1.2. Направления развития идентификации и промышленные приложения.

1.1.3. Проблематика многовариантной идентификации.

1.2. Принципы и задачи идентификации в системах управления при создании и эксплуатации промышленных объектов.

1.2.1. Особенности промышленных объектов управления.

1.2.2. Особенности условий создания и эксплуатации систем автоматизации управления.

1.2.3. Основные принципы и задачи идентификации промышленных объектов.

1.3. Теоретические основы вычислительных процедур динамической идентификации нестационарных объектов.

1.3.1. Общее представление метода оценивания состояния объекта и параметров (коэффициентов) его математической модели.

1.3.2. Примеры алгоритмов робастного оценивания.

1.3.3. Локально-оптимальные алгоритмы робастного оценивания состояний и параметров.

Выводы по первой главе.

Глава 2. Развитие вычислительных процедур динамической идентификации нестационарных объектов.

2.1. Многовариантные алгоритмы идентификации.

2.1.1. Формирование многовариантных алгоритмов идентификации

2.1.2. Техническая реализация многовариантных алгоритмов идентификации.

2.1.3. Численные исследования многовариантных алгоритмов идентификации на модельных данных.

2.1.4. Численные исследования многовариантного алгоритма идентификации на натурных данных.

2.2. Идентификация как процесс в замкнутой динамической системе.

2.2.1. Представление идентификатора в виде замкнутой динамической системы с новым типом обратной связи.

2.2.2. Конкретизация бинарного алгоритма идентификации.

2.2.3. Техническая реализация бинарного алгоритма идентификации.

2.2.4. Исследование бинарного алгоритма идентификации.

Выводы по второй главе.

Глава 3. Идентификация в системах управления промышленными объектами.

3.1. Динамическая идентификация типовых моделей систем автоматического регулирования.

3.1.1. Метод и алгоритмы идентификации.

3.1.2. Исследование эффективности алгоритмов идентификации.

3.2. Идентификация объектов с нанесением пробных воздействий и исключением эффектов регулирующих воздействий.

3.2.1. Метод идентификации.

3.2.2. Идентификация непрерывных объектов.

3.2.3. Идентификация циклических объектов

Выводы по третьей главе.

Глава 4. Идентификация объектов с рециклом и распределенными управлениями.

4.1. Объекты с распределенными управлениями.

4.1.1. Структура математической модели и примеры промышленных объектов.

4.1.2. Метод и алгоритм идентификации.

4.1.3. Численные и опытно-промышленные исследования.

4.2. Объекты с рециклом.

4.2.1. Структура математической модели и примеры промышленных объектов.

4.2.2. Метод и алгоритм идентификации.

4.2.3. Численные и опытно-промышленные исследования.

Выводы по четвертой главе.

Глава 5. Лабораторные комплексы для исследования и обучения методам и алгоритмам идентификации.

5.1. Автоматизированная система для модельных исследований особенностей алгоритмов динамической идентификации.

5.1.1. Общая структура автоматизированной системы.

5.1.2. Основные предпосылки использования алгоритмов динамической идентификации.

5.1.3. Характерные эффекты нарушения исходных предпосылок.

5.2. Лабораторный комплекс для натурных исследований методов и алгоритмов идентификации.

5.2.1. Общая структура комплекса.

5.2.2. Информационное, алгоритмическое и программно-техническое обеспечение комплекса.

5.3. Исследование методов и алгоритмов идентификации с использованием лабораторного комплекса.

5.3.1. Результаты идентификации объекта с рециклом.

5.3.2. Результаты идентификации объекта с распределенными управлениями.

Выводы по пятой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы идентификации в системах управления промышленными объектами»

Актуальность проблемы. Создание и эксплуатация промышленных комплексов - предприятий, цехов, участков, технологических процессов и агрегатов - требует решения широкого круга взаимосвязанных задач автоматизации управления. Одной из них является идентификация промышленных объектов в системах управления.

Решению проблемы идентификации объектов посвящено достаточно много теоретических работ, к числу которых относятся труды Н.С. Райбмана [1-4], ЯЗ. Цыпкина [5-9], П. Эйкхоффа [10], Л. Льюнга [11], П.Дж. Хьюбера [12] и др. Однако, с точки зрения практической реализации в системах автоматизации управления, известные методы и алгоритмы идентификации требуют конкретизации и дальнейшего развития. Это вызвано несколькими причинами. Во-первых, известные теоретические вычислительные процедуры идентификации, как правило, базируются на строгих ограничениях и жестких исходных предпосылках, выполнение которых на реально действующих объектах весьма затруднительно. Во-вторых, традиционные инженерные методы построения математических моделей, например, путем снятия и обработки кривых разгона, не отвечают в полной мере современным условиям разработки и функционирования самих промышленных объектов и жестким требованиям, предъявляемым к срокам создания и эффективности систем автоматизации управления. Только тесное объединение строгих математических методов обработки полученных данных с инженерными приемами формирования информативных исходных данных с учетом изменившихся условий и требований к системам автоматизации может привести к желаемому результату. В связи с этим необходимо развитие принципов и соответствующих им методов и алгоритмов идентификации в системах управления.

Кроме того, анализ практических разработок показывает, что наиболее часто задача идентификации объектов решается в рамках самостоятельного научного направления. Однако, для повышения эффективности систем управления, когда требуется системная взаимоувязка по ресурсам, ограничениям и целевым критериям, задачу идентификации необходимо решать как составную неотъемлемую часть общей проблемы управления с целенаправленной взаимосвязью с другими задачами управления, включая задачи измерения, оценивания, регулирования, прогнозирования и т.д.

Большое значение для эффективной практической деятельности имеет также доступность методов и алгоритмов идентификации для изучения, освоения, исследования и применения, чему уделяется крайне мало внимания. В связи с этим необходимо создание обучающих и испытательно-наладочных комплексов с развитым и постоянно обновляемым методическим, алгоритмическим, техническим, информационным и другими видами обеспечения.

Актуальность выбранного направления подтверждается результатами аналитических обзоров научных трудов Международных конференций «Идентификация систем и задачи управления» 2000, 2003 г.г. В частности, подчеркивается «. поразительная актуализации проблемы построения эффективных технологий решения прикладных задач, . вызванная сложностью постановки и решения практических задач» [13]. Более того, высказывается следующая основная идея: «проблемы идентификации необходимо исследовать в контексте всей человеческой деятельности, направленной на поиск решений практических задач управления. . существует актуальная потребность создания наукоемких методологий для начальных этапов поиска решений трудных (существенно нестандартных) практических задач, содержащих трудно формализуемые условия и высокие требования к качеству управления (оценивания, прогнозирования)» [14].

Работа выполнена в соответствии с планами хоздоговорных и госбюджетных научно-исследовательских работ Сибирского государственного индустриального университета в рамках Федеральной целевой программы «Интеграция науки и высшего образования России» (1998-2001 г.г., 2002-2004 г.г., Государственный контракт № Ц 0109); Гранта Министерства образования

РФ по фундаментальным исследованиям в области автоматики и телемеханики, вычислительной техники по направлению «Автоматизированные системы управления технологическими процессами» по проекту «Многовариантная идентификация в автоматизированных системах управления технологическими процессами» (1998-2000 г.г., № ГР 01200108545); Гранта Министерства образования РФ по фундаментальным исследованиям в области технических наук по направлению «Автоматика и телемеханика, вычислительная техника, связь, метрология» (шифр гранта ТОО-3.2-2882) на выполнение НИР «Построение моделей нелинейной динамики для задач управления» (2001-2002 г.г., № ГР 01200108528); хоздоговора с ОАО «Запсибметкомбинат» на выполнение НИР «Разработка и внедрение автоматизированной системы сквозной динамической оптимизации технологических режимов коксохимпроизводства» (1994-1996 г.г.); задания Министерства образования РФ на проведение фундаментальных научных исследований в области систем автоматизации и информатизации по тематикам «Развитие концепции и методов теории идентификации» (2003-2004 г.г., № ГР 01200315619), «Развитие теории и методов управления на основе натурно-модельного подхода» (20052006 г.г., № ГР 01200510529); Гранта Губернатора Кемеровской области «Ведущая научная школа Кемеровской области» на выполнение НИР «Создание систем автоматизации управления промышленными и социальными объектами Кузбасса на основе натурно-модельного подхода» (2004 г., № 77); проекта Российского фонда фундаментальных исследований «Комплексные системы автоматизации управления на основе натурно-модельного подхода» (2006-2008 г.г., № 06-07-89042).

Цель диссертационной работы. Решение актуальной научно-практической проблемы идентификации промышленных объектов, функционирующих в составе систем управления.

В рамках поставленной цели выделены задачи: выявление особенностей современных промышленных объектов управления с точки зрения идентификации; анализ условий создания и эксплуатации систем автоматизации управления; развитие принципов идентификации промышленных объектов; формирование информативных исходных данных в действующей системе управления; развитие критериев идентификации и разработка многовариантных алгоритмов идентификации для многоцелевого использования результатов идентификации; структурный синтез алгоритмов идентификации для получения оценок коэффициентов с требуемыми свойствами; развитие вычислительных процедур динамической идентификации для типовых моделей САР; идентификация сложных объектов, характеризующихся рециклом и распределенными управляющими воздействиями; выявление и исследование характерных эффектов нарушения основных предпосылок использования алгоритмов динамической идентификации; разработка структуры и алгоритмического обеспечения автоматизированной системы для освоения и исследования алгоритмов идентификации; конкретизация, исследование и внедрение методов и алгоритмов идентификации в системах управления промышленными объектами и в составе многоцелевого учебно-исследовательского комплекса.

Методы выполнения работы. Выполнение диссертационной работы базируется на обобщении практического опыта идентификации при создании и совершенствовании систем управления и на аппарате: теории управления, теории систем, теории идентификации, системного анализа, натурно-математического моделирования.

Научная новизна. 1. Новый подход к решению проблемы идентификации, основу которого составляют: особенности современных промышленных объектов управления и условий создания и эксплуатации систем автоматизации; принципы идентификации промышленных объектов, соответствующие этим особенностям; методы и алгоритмы идентификации, удовлетворяющие разработанным принципам; критерии многоцелевой идентификации; структура и алгоритмическое обеспечение учебно-исследовательского автоматизированного лабораторного комплекса; конкретные результаты исследования и внедрения методов и алгоритмов идентификации.

2. Принципы идентификации промышленных объектов: идентификация объектов в системах управления - объектов, охваченных разветвленными прямыми и обратными управляющими связями; многовариантная идентификация для одновременного решения многоцелевых задач: исследования, обучения, пусконаладки, производственного назначения; идентификация для целей управления; идентификация в процессе всего жизненного цикла объекта - от начала испытания объекта до его утилизации; идентификация объектов сложной структуры, характеризующихся распределенными в пространстве управляющими воздействиями с различным динамическим влиянием на параметры, состояние и выходные переменные объекта, наличием внутренних положительных связей (рециклов), параметрической и структурной нестационарностью; доступность методов идентификации для изучения, освоения и применения.

3. Методы идентификации сложных по структуре, нелинейных, нестационарных объектов в составе действующих систем управления, отличающиеся возможностью активного и пассивного формирования данных специальных исследовательских экспериментов с прогнозированием траекторий рабочих режимов управления, возможностью элиминирования отрицательного, с точки зрения рабочих управлений, влияния активных исследовательских воздействий, возможностью последовательной обработки полученных данных и позволяющие в 2-Зраза сократить число экспериментов, проводимых в соответствии с составленной матрицей планирования эксперимента и решением полученной системы уравнений.

4. Критерии многоцелевой идентификации, включающие, в отличие от известных, не только точностную, но и гладкостную составляющую, характеризующую динамические свойства последовательностей получаемых оценок.

5. Новые обобщенные структуры идентификаторов:

- структура идентификатора в виде замкнутой динамической системы, открывающая широкие возможности для использования арсенала методов и средств теории управления для анализа и синтеза новых алгоритмов идентификации;

- структура идентификатора с новым типом обратной связи, позволяющая гибко учитывать изменяющиеся требования к свойствам оценок коэффициентов математической модели и повысить качество идентификации примерно в 1,5-2 раза даже при действии возмущения, соизмеримого с величиной полезного сигнала; структуры многовариантных идентификаторов, отличающиеся одновременным формированием нескольких вариантов оценок коэффициентов, обладающих разными динамическими свойствами и необходимых для многоцелевого использования.

6. Модернизированные вычислительные процедуры динамической идентификации типовых моделей САР, использование которых дает возможность получать удовлетворительные оценки коэффициентов только по начальному участку переходного процесса общей длительностью, не превышающей 10% от основной постоянной времени объекта.

7. Обобщенная структура автоматизированного учебно-исследовательского лабораторного комплекса, объединяющая натурные элементы, пересчетные математические модели, рекуррентные процедуры обработки данных и позволяющая в 2-3 раза уменьшить время на приобретение навыков, освоение новых методов и алгоритмов идентификации и выявить характерные эффекты нарушения исходных предпосылок их использования.

8. Многовариантные зависимости влияния химического состава конвертерной стали на механические свойства металлопроката, характеризующиеся неоднозначностью, нестационарностью трендов, различными динамическими свойствами и позволяющие решать задачи кратко-, средне- и долгосрочного управления и прогнозирования в комплексе «сталь-прокат».

9. Структуры и диапазоны оценок параметров математических моделей каналов преобразования изменения управляющих и внешних воздействий для шахтной печи металлизации окисленных окатышей, для блока тепловых регенераторов кислородного производства, для зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок.

Практическая значимость работы. Результаты диссертационной работы могут быть использованы: методы и алгоритмы идентификации - при создании и совершенствовании систем управления отдельными технологическими агрегатами и производственными комплексами в различных отраслях промышленности;

- многоцелевой учебно-исследовательский лабораторный комплекс «САР» и автоматизированная система для освоения и исследования алгоритмов динамической идентификации - при анализе создаваемых систем с применением алгоритмов идентификации и для обучения студентов среднего и высшего профессионального образования соответствующих специальностей.

Реализация результатов. Результаты работы внедрены и используются: в системе оперативного управления комплексом «сталь-прокат» ОАО «Запсибметкомбинат» - многовариантные алгоритмы идентификации; в системе автоматического регулирования блока тепловых регенераторов кислородного производства ОАО «Запсибметкомбинат», в системе автоматического регулирования зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок ОАО «Новокузнецкий металлургический комбинат», в системах регулирования и прогнозирования содержания углерода и степени металлизации окисленных окатышей ОАО «Оскольский электрометаллургический комбинат» - полученные математические модели каналов преобразования регулирующих и внешних воздействий; в Сибирском государственном индустриальном университете - автоматизированная система для освоения и исследования алгоритмов динамической идентификации; в Профессиональном лицее № 10 г.Новокузнецка в рамках программы непрерывного профессионального образования - многоцелевой учебно-исследовательский лабораторный комплекс «САР».

Предмет защиты. Подход к решению проблемы идентификации, отвечающий современным условиям разработки и функционирования промышленных объектов и требованиям, предъявляемым к срокам создания и эффективности систем автоматизации управления, включая:

1) принципы идентификации промышленных объектов;

2) методы идентификации:

- сложных по структуре, нелинейных, нестационарных объектов в составе действующих систем управления: объектов с распределенными в пространстве управляющими воздействиями с различным динамическим влиянием на параметры, состояние и выходные переменные объекта; объектов с рециклом (внутренней положительной обратной связью);

- метод последовательной идентификации с нанесением воздействий на прогнозируемые траектории рабочих управлений и вычитанием эффектов компенсирующих управляющих воздействий;

3) критерии многоцелевой идентификации, включающие точностную и гладкостную составляющие;

4) алгоритмы динамической идентификации:

- многовариантные алгоритмы идентификации;

- алгоритм идентификации с новым типом обратной связи;

- модернизированные вычислительные процедуры идентификации типовых моделей систем автоматического регулирования;

5) обобщенная структура автоматизированного учебно-исследовательского лабораторного комплекса, объединяющая натурные элементы, пересчетные математические модели, рекуррентные процедуры обработки данных и используемая в качестве полигона для испытания и исследования новых методов и алгоритмов идентификации объектов в системах управления;

6) зависимости, характеризующие особенности конкретных объектов: комплекса «сталь - прокат», шахтной печи металлизации окисленных окатышей, блока тепловых регенераторов кислородного производства, зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок;

7) результаты моделирования и их применения в системах управления промышленными объектами и в составе учебно-исследовательского автоматизированного лабораторного комплекса.

Личный вклад автора заключается в формировании принципов идентификации; постановке и решении конкретных задач идентификации; получении аналитическим путем многовариантных алгоритмов идентификации; формировании структур математических моделей и алгоритмов идентификации для объектов с рециклом и с распределенными управляющими воздействиями; разработке структуры и алгоритмического обеспечения автоматизированной системы для освоения и исследования алгоритмов динамической идентификации; разработке математического, алгоритмического и методического обеспечения многоцелевого учебно-исследовательского лабораторного комплекса «САР»; планировании и проведении экспериментов на промышленных предприятиях при создании систем управления шахтными печами для металлизации окисленных окатышей, блоком тепловых регенераторов кислородного производства, зоной вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок; анализе и интерпретации полученных результатов модельных, натурно-модельных и натурных экспериментов.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили одобрение на 42 конференциях, включая Международную научно-техническую конференцию «Структурная перестройка металлургии: экономика, экология, управление, технология» (Новокузнецк, 1996), Всероссийскую научнопрактическую конференцию «Системы и средства автоматизации» (Новокузнецк, 1998), Международную научно-техническую конференцию «50 лет развития кибернетики» (Санкт-Петербург, 1999), Всероссийские научно-практические конференции «Металлургия на пороге XXI века: достижения и прогнозы» (Новокузнецк, 1999, 2000), Четвертый Сибирский конгресс по прикладной и индустриальной математике, посвященный памяти М.А. Лаврентьева (Новосибирск, 2000), Международные конференции «Идентификация систем и задачи управления - SICPRO'2000, SICPRO'05» (Москва, 2000, 2005), Международные научно-практические конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы информатики, приборостроения, экономики и права» (Сочи, 2004, 2005), Всероссийскую научно-практическую конференцию «Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии» (Новокузнецк, 2001), 6-th World Congress on Integrated Resources Management R 02 (Geneva, Switzerland, 2002), Всероссийские научно-практические конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» (Новокузнецк, 2001, 2003, 2005), Всероссийскую и Международную научно-практические конференции «Электронные средства и системы управления» (Томск, 2003, 2004), Всероссийскую научно-практическую конференцию «Металлургия: технологии, реинжиниринг, управление, автоматизация» (Новокузнецк, 2004), IV Всероссийскую научно-практическую конференцию «Информационные недра Кузбасса» (Кемерово, 2005), Третью Международную конференцию по проблемам управления (Москва, 2006).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 75 печатных работ, в том числе три монографии, одно учебное пособие, девять статей в периодических изданиях, два авторских свидетельства и два патента на изобретения.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка, приложения и содержит 372 страницы основного текста, в том числе 86 рисунков и 11 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Львова, Елена Ивановна

ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертация является научно-квалификационной работой, в которой решена актуальная научно-практическая проблема идентификации промышленных объектов, функционирующих в составе систем управления, имеющая важное хозяйственное значение в развитии экономики страны. Основные выводы, теоретически и практически значимые результаты работы.

1. Отличительные особенности современных промышленных объектов управления и условий создания и эксплуатации систем автоматизации заключаются в следующем: наличие достаточно сложной структуры с разветвленными нелинейными взаимосвязями, с числом управляющих воздействий, превышающим число целевых выходных переменных; чрезвычайно сжатые сроки выполнения всех видов работ по созданию систем автоматизации управления; совместное проектирование и одновременный пуск объекта и управляющей подсистемы; многоцелевое назначение систем автоматизации управления. Эти особенности подтверждают необходимость создания нового подхода к идентификации промышленных объектов.

2. Идентификация промышленных объектов, в соответствии с выявленными особенностями, должна отвечать следующим принципам: идентификация объектов в системах управления, учитывающая наличие прямых и обратных управляющих связей; многовариантная идентификация, позволяющая одновременно решать многоцелевые задачи: исследования, обучения, пусконаладки, производственного назначения; идентификация для целей управления; идентификация в процессе всего жизненного цикла объекта; идентификация объектов сложной структуры, характеризующихся распределенными в пространстве управляющими воздействиями с различным динамическим влиянием на параметры, состояние и выходные переменные объекта, наличием внутренних положительных связей (рециклов), параметрической и структурной нестационарностью; доступность методов идентификации для изучения, освоения и применения.

3. Методы идентйфикации объектов в действующих системах управления должны объединять возможности активного и пассивного формирования данных специальных исследовательских экспериментов с прогнозированием траекторий рабочих режимов управления и возможностью модельного элиминирования отрицательного, с точки зрения рабочих управлений, влияния активных исследовательских воздействий. Это позволяет получать адекватные математические модели при уменьшении числа активных экспериментов в 5-7 раз без снижения эффективности рабочего управления.

4. Методы и алгоритмы идентификации должны быть многоцелевого назначения с одновременным получением нескольких вариантов оценок коэффициентов, обладающих разными динамическими свойствами. В критерии идентификации необходимо включать не только точностную, но и гладкостную составляющую, характеризующую динамические свойства получаемых оценок коэффициентов. Такие многовариантные алгоритмы позволяют повысить эффективность вычислений до 50% ; полученные варианты оценок коэффициентов могут быть использованы для различных целей, в частности, для кратко-, средне- и долгосрочного управления.

5. Работоспособным методом идентификации объектов с рециклом является метод с нанесением испытательных воздействий на весь объект и цепь рецикла в сочетании с последовательной обработкой экспериментально полученных данных с использованием рекуррентных алгоритмов идентификации.

6. Для объектов. с распределенными управляющими воздействиями идентификацию следует проводить в объединении итеративно повторяющихся процедур формирования информативных исходных данных и их последовательной обработки. Это позволяет в 2-3 раза сократить число экспериментов, проводимых в соответствии с составленной матрицей планирования эксперимента и решением полученной системы уравнений.

7. Введение в идентификатор нового контура параметрического регулирования позволяет гибко учитывать изменяющиеся требования к свойствам оценок коэффициентов математической модели и повысить качество идентификации примерно в 1,5-2 раза даже при действии возмущения, соизмеримого с величиной полезного сигнала.

8. Сократить время получения удовлетворительных оценок коэффициентов типовых моделей САР возможно за счет модернизации вычислительных процедур динамической идентификации, заключающейся в приведении структуры модели к виду линейно-параметрической зависимости и переопределении переменных согласно схеме Гаммерштейна. При применении таких вычислительных процедур, при уровне помех не выше 20% от изменения полезного сигнала, оценки коэффициентов сходятся к действительным значениям уже на начальном участке переходного процесса общей длительностью, не превышающей 10% от основной постоянной времени объекта.

9. С помощью автоматизированной системы для освоения и исследования алгоритмов динамической идентификации выявлены характерные эффекты нарушения исходных предпосылок их использования, заключающиеся в смещении и искажении получаемых оценок коэффициентов математических моделей. Показано, что негативное влияние эффектов на результаты идентификации можно уменьшить путем применения испытательных воздействий, процедур робастизации, методов выбора начальных значений оценок коэффициентов и настроечных параметров алгоритмов идентификации.

10. Разработан учебно-исследовательский лабораторный комплекс, объединяющий натурные элементы объекта идентификации, пересчетные математические модели и рекуррентные процедуры обработки данных. Комплекс дает возможность в 2-3 раза уменьшить время на приобретение навыков, освоение методов и алгоритмов идентификации и наглядно продемонстрировать эффекты от нарушения исходных предпосылок.

11. Полученные динамические ряды вариантов оценок коэффициентов влияния процентного содержания углерода, кремния и марганца в конвертерной стали на предел текучести, предел прочности и относительное удлинение металлопроката существенно нестационарны, вплоть до изменения знака. Эти оценки использованы для кратко-, средне- и долгосрочного прогнозирования механических свойств металлопроката и корректировки расхода ферросплавов в кислородно-конвертерном производстве стали.

12. Получены математические модели каналов преобразования изменения управляющих и внешних воздействий для шахтной печи металлизации окисленных окатышей, для блока тепловых регенераторов кислородного производства и для зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок. Использование этих моделей в системах управления позволило:

- для шахтной печи повысить точность регулирования по среднеквадратичному критерию в среднем на 12%, что увеличивает производительность печи до 1% и дает экономию природного газа до 1,5%;

- для блока тепловых регенераторов кислородного производства повысить производительность в среднем на 25%;

- для зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок повысить точность регулирования примерно на 10%.

13. Разработанные устройства идентификации защищены двумя авторскими свидетельствами и двумя патентами на изобретения.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Львова, Елена Ивановна, 2006 год

1. Райбман Н.С. Построение моделей процессов производства / Н.С. Райбман, В.М. Чадеев. М.: Энергия, 1975. - 376 с.

2. Райбман Н.С. Что такое идентификация? / Н.С. Райбман. М.: Наука, 1970. -120 с.

3. Основы управления технологическими процессами / Под ред. Н.С. Райбма-на.-М.: Наука, 1978.

4. Адаптивное управление точностью прокатки труб / Под ред. Ф.А. Данилова, Н.С. Райбмана. М.: Металлургия, 1981. - 279 с.

5. Цыпкин Я.З. Оптимальные методы адаптивной идентификации / Я.З. Цып-кин, А.С. Позняк, С.Н. Тилонов // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. М.: ВИНИТИ, 1990.- Т. 29.- С. 3-44.

6. Цыпкин Я.З. Оптимальные критерии качества в задачах идентификации /Я.З. Цыпкин //Автоматика и телемеханика.- 1982.- № 12.- С. 9-23.

7. Цыпкин Я.З. Идентификация нестационарных динамических объектов / Я.З. Цыпкин, Б.Т. Поляк // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. -М.: ВИНИТИ, 1987.-Т. 21.-С. 68-91.

8. Цыпкин Я.З. Информационная теория идентификации /Я.З. Цыпкин. М.: Наука, Физматлит, 1995. - 336 с.

9. Цыпкин Я.З. Синтез оптимальной настраиваемой модели в задачах идентификации / Я.З. Цыпкин // Автоматика и телемеханика. 1981. - № 12. - С. 62-77.

10. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления / П. Эйкхофф. -М.: Мир, 1975.-683 с.

11. Льюнг JI. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ. / JI. Льюнг; Под ред. Я.З. Цыпкина. М.: Наука, 1991. - 432 с.

12. Хьюбер Дж. П. Робастность в статистике: Пер. с англ./ Дж. П. Хьюбер. -М.: Мир, 1984.- 304 с.

13. Прангишвили И.В. Международная конференция «Идентификация систем и задачи управления» (SICPRO'2000) / И.В. Прангишвили, В.А. Потоцкий, К.С. Гинсберг // Вестник РФФИ. 2001. - №3. - С. 44 - 57.

14. Идентификация систем и задачи управления: на пути к современным системным методологиям / И.В. Прангишвили, В.А. Потоцкий, К.С. Гинсберг, В.В. Смолянинов // Проблемы управления. 2004. - № 4. - С. 2 - 15.

15. Идентификация объектов в системах управления / Л.П. Мышляев, Е.И. Львова, С.Ф. Киселев, С.Я Иванов // Изв. вузов. Чер. металлургия.- 2001.-№12.- С. 32-35.

16. Objects Identification in control systems / L.P. Myshlayev, E.I. Lvova, S.F. Kise-lev, S.Y. Ivanov // 6-th World Congress on Integrated Resources Management R 02. Geneva, Switzerland: Copyright by EMPA, Switzerland and PEAK Ltd, 2002. - № 58.

17. Мышляев Л.П. Опыт идентификации промышленных объектов в системах управления / Л.П. Мышляев, Е.И. Львова, А.А. Ивушкин // Изв. вузов. Чер. металлургия. 2005. - №6. - С. 65 - 68.

18. Авдеев В.П. Идентификация промышленных объектов с учетом нестацио-нарностей и обратных связей: Учебное пособие / В.П. Авдеев, Т.М. Дание-лян, П.Г. Белоусов. -Новокузнецк: Сибметинститут, 1984. 88 с.

19. Нанесение экспериментальных воздействий на прогнозируемые рабочие управления / В.И. Веревкин, В.П. Авдеев, А.В. Лакунцов и др. // Изв. вузов. Чер. металлургия. 1975. - № 6. - С. 163-166.

20. Летов A.M. Динамика полета и управление / A.M. Летов. М: Наука, 1969. -359 с.

21. О функционально-физических моделях металлургических процессов / В.П. Авдеев, Е.А. Щелоков, В.Э. Шамовский, Л.И. Криволапова // Изв. вузов. Чер. металлургия.- 1975.- № 2.- С. 161 -164.

22. Авдеев В.П. Восстановительно-прогнозирующие системы управления / В.П. Авдеев, В.Я. Карташов, Л.П. Мышляев, А.А. Ершов. Кемерово: КГУ, 1984.-С. 81-83.

23. Ротач В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования / В.Я. Ротач М.: Энергия, 1973. - 440 с.

24. Ротач В.Я. По поводу работ, связанных с идентификацией объектов в условиях их нормального функционирования / В.Я. Ротач // Автоматика и телемеханика.- 1969.- № 6. -С. 201.

25. Авдеев В.П. Построение моделей в системах управления / В.П. Авдеев // Изв. вузов. Черная металлургия. -1981.- № 12.- С. 100-105.

26. Авдеев В.П. Производственно-исследовательские системы с многовариантной структурой / В.П. Авдеев, Б.А. Кустов, Л.П. Мышляев. Новокузнецк: Кузбасский филиал Инж. Академии, 1992. - 188 с.

27. Авдеев В.П. К развитию производственно исследовательских автоматизированных систем управления / В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев // Изв. вузов. Черная металлургия. - 1984. - № 2. - С. 92-99.

28. Авдеев В.П. О производственно-исследовательских системах управления на базе натурно-модельных блоков / В.П. Авдеев // Изв. вузов. Черная металлургия. 1979. - № 2. - С. 130 - 137.

29. Многоцелевые системы управления социально-экономическими и технологическими процессами / В.И. Ситников, В.П. Авдеев, В.И. Носырев и др. // Социально-экономические проблемы использования трудовых ресурсов Сибири.-Кемерово, 1981.-С. 135 146.

30. Мышляев Л.П. Идентификация объектов в системах управления / Л.П. Мышляев, Е.И. Львова, С.Ф. Киселев, С.Я. Иванов // Изв. вузов. Черная металлургия. 2001. - № 12. - С. 32 - 35.

31. Проектирование систем контроля и автоматического регулирования металлургических процессов / Г.М. Глинков, В.А. Маковский, С.Л. Лотман, М.Р. Шапировский//Учебное пособие для вузов. М.: Металлургия, 1986. -352 с.

32. Масловский П.М. Формирование аналогов спланированных воздействий при функциональном описании металлургических объектов. Сообщение 2 / П.М. Масловский, В.П. Авдеев, Ю.О. Раев // Изв. вуз. Черная металлургия. -1970.-№7. -С. 171-175.

33. Масловский П.М. Формирование аналогов спланированных воздействий при функциональном описании металлургических объектов. Сообщение 1 / П.М. Масловский, В.П. Авдеев, Ю.О. Раев // Изв. вузов. Черная металлургия. 1970. -№ 2. - С. 174-177.

34. Авдеев В.П. Влияние условий управления на соответствие между параметрами технологических процессов / В.П. Авдеев В.П., В.Б. Корнев// Изв. вузов. Черная металлургия. -1971. № 12. - С. 156-158.

35. Авдеев В.П. Разработка и применение робастных экстраполяторов в АСУ ТП / В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев, А.В. Фролов // Идентификация и управление технологическими объектами. Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1982. -С. 25-31.

36. Строков И.П. Кибернетический подход при использовании радиоактивных нуклидов в металлургии / И.П. Строков, В.П. Авдеев. М.: Энергоиздат, 1981.-92 с.

37. Веревкин В.И. Нанесение экспериментальных воздействий на прогнозируемые рабочие управления / В.И. Веревкин, В.П. Авдеев, А.В. Лакунцов и др. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1975. - № 6. - С. 163-166.

38. Гроп П. Методы идентификации систем / П. Гроп. М.: Мир, 1979. - 302 с.

39. Алимов Ю.И. Элементы теории эксперимента: Учебное пособие / Ю.И. Алимов. Свердловск: изд. УПИ, Ч. I - 1976, Ч. II - 1977, Ч. III -1978.

40. Салыга В.И. Идентификация и управление процессами в черной металлургии / В.И. Салыга, Н.Н. Карабутов. М.: Металлургия, 1986. - 192 с.

41. Перельман И.Н. Оперативная идентификация объектов управления / И.Н. Перельман. М.: Энергоиздат, 1982. - 272 с.

42. Алимов Ю.И. Является ли вероятность "нормальной" физической величиной? Методические заметки / Ю.И. Алимов, Ю.А. Кравцов // Успехи физических наук. 1992. - Т. 162. - № 7. - С. 149 - 182.

43. Поляк Б.Т. Робастная устойчивость линейных систем / Б.Т. Поляк, Я.З. Цыпкин // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. 1991. -Т. 32.-C.3-31.

44. Мудров В.И. Метод наименьших модулей / В.И. Мудров, В.Л. Кушко. М.: Знание, 1971.

45. Кошелев А.Е. Адаптивная идентификация в системе управления конвертерной плавкой стали. / А.Е. Кошелев, В.П. Авдеев, В.И. Соловьев // Тез. докл. IV Всесоюзного совещания по статистическим методам теории управления. М.: Наука, 1978. - С. 298 - 300.

46. Кошелев А.Е. О программно-статическом управлении конверторной плавкой / А.Е. Кошелев // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Свердловск, 1978.

47. Поляк Б.Т. Помехоустойчивая идентификация / Б.Т. Поляк, Я.З. Цыпкин // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. 1988. - Т. 22.

48. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах / Я.З. Цыпкин. М.: Наука, 1968.

49. Краткий словарь иностранных слов / Сост. С.М. Локшина. М.: Русский язык, 1976. 351 с.

50. Структурный анализ сигналов при алгоритмизации технологических процессов: Учебное пособие / В.П. Авдеев, П.Г. Белоусов, Я.Г. Парпаров, В.Э. Шамовский. Новокузнецк: Сибметинститут, 1992. - 78 с.

51. Автоматизация настроек систем управления / Под ред. В.Я. Ротача. М.: Энергоатомиздат, 1984. 272 с.

52. Официальный сайт Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления»: http://sicpro.org/sicpro07/code/r07 01 .htm.

53. Пленарные доклады V международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO'06. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2006. - 56 с.

54. Третья международная конференция по проблемам управления: Тезисы докладов в двух томах. Том 1. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2006. - 218 с.

55. Болквадзе Г.Р. Модели Винера в задачах рекуррентной идентификации / Г.Р. Болквадзе // Идентификация систем и задачи управления: Труды IV международной конференции. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2005. - С. 300 - 311.

56. Добровидов А.В. Основы теории непараметрического оценивания сигналов / А.В. Добровидов // Идентификация систем и задачи управления: Труды международной конференции. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2003. - С. 82 - 122.

57. Ивашкин Ю.А. Структурно-параметрическое моделирование информационного пространства и агентные технологии накопления знаний / Ю.А.

58. Ивашкин II Идентификация систем и задачи управления: Труды международной конференции. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2003. - С. 763 - 768.

59. Бунич А.Л. Синтез и применение дискретных систем управления с идентификатором / А.Л. Бунич, Н.Н. Бахтадзе. М.: Наука, 2003. - 232 с.

60. Бунич А.Л. Системы управления с идентификатором / А.Л. Бунич // Идентификация систем и задачи управления: Пленарные доклады IV международной конференции. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2005. - С. 33 - 45.

61. Киселева Т.В. Многовариантные активные системы: Монография / Т.В. Киселева, В.Н. Бурков. Новокузнецк: СибГИУ, 2000. - 377 с.

62. Кулаков С.М. Многовариантная активная система идентификации / С.М. Кулаков, Е.И. Львова // Теория активных систем: Труды Юбилейной международной научно-практической конференции. М.: СИНТЕГ, 1999. -С. 121 -122.

63. Бутковский А.Г. К философии и методологии проблем управления / А.Г. Бутковский // Идентификация систем и задачи управления: Труды международной конференции. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2003. - С. 53 - 60.

64. Емельянов С.В. Новые типы обратной связи: Управление при неопределенности / С.В. Емельянов, С.К. Коровин. М.: Наука. Физматлит, 1997. -352с.

65. Емельянов С.В. Бинарные системы автоматического управления / С.В. Емельянов. М.: МНИИПУ, 1984. - 319с.

66. Емельянов С.В. Управление нестационарными динамическими системами с применением координатно-параметрической обратной связи / С.В. Емельянов, С.К. Коровин, Б.В. Уланов // Техническая кибернетика. -1982. №6. -С. 201-212.

67. А.с. 1298718 СССР, МКИ G05B13/02. Устройство для идентификации объекта / Н.А. Фомин, В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев и др. Заявл. 28.03.85; Опубл. 23.03.87, бюл. изобр. № 11.

68. Восстановительно-прогнозирующие системы управления: Учебное пособие / В.П. Авдеев, В.Я. Карташов, Л.П. Мышляев, А.А. Ершов. Кемерово: КГУ, 1984.-С. 68-85.

69. А.с. 1297008 СССР, МКИ G05B13/02. Адаптивная система регулирования нелинейного объекта, например шахтной печи / Г.А. Юров, Л.П. Мышляев,

70. A.Д. Сыромятников и др. Опубл. 15.03.87, бюл. изобр. № 10.

71. А.с. 1310773 СССР, МКИ G05B13/00. Система автоматической оптимизации / Л.П. Мышляев, С.Ф. Киселев, А.С. Рыков и др. Опубл. 1987, бюл. изобр. № 18.

72. Авдеев В.П. Обобщение и развитие многовариантных структур / В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев, Е.Н. Тараборина // Изв. вузов. Черная металлургия. -1991.-№6.-С. 93-100.

73. Автоматизированные системы с многовариантной структурой: Учебное пособие / В.П. Авдеев, А.Г. Дьячко, Л.П. Мышляев, Е.Н. Тараборина. Новокузнецк: Сиб. металлург, ин-т., 1990. - 88 е., ил.

74. Пат. 2038630 Россия, МКИ G05B13/02. Многовариантный идентификатор /

75. B.П. Авдеев, В.И. Салыга, С.К. Коровин и др. Опубл. 27.06.95, бюл. изобр. № 18.

76. А.с. 1305633 СССР, МКИ G05B13/02. Устройство для адаптивной идентификации объекта / В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев, Н.А. Фомин и др. Заявл. 21.11.85; Опубл. 23.04.87, бюл. изобр. № 15.

77. Мышляев Л.П. Многовариантная робастная идентификация: Монография / Л.П. Мышляев, А.Е. Кошелев, Е.И. Львова // Библиотека сборника «Математические и экономические модели в оперативном управлении производством». Выпуск №5. М.: Электрика, 2000. - 136 с.

78. Многовариантные алгоритмы рекуррентной идентификации линейно-параметрических зависимостей / Б.А. Кустов, Ю.А. Сарапулов, Е.И. Львова и др. // Изв. вузов. Чер. металлургия. 1994. - № 4. - С. 46-53.

79. Львова Е.И. О комплексной технологии многовариантной идентификации зависимостей на примере объектов черной металлургии / Е.И. Львова // Изв. вузов. Чер. металлургия. 2000. - № 4. - С. 62 - 63.

80. Карабутов Н.Н. Адаптивная идентификация систем: Информационный синтез / Н.Н. Карабутов. М.: КомКнига, 2006. - 384 с.

81. Карабутов Н.Н. Наблюдаемые информационные портреты и их применение в задачах идентификации. Часть II / Н.Н. Карабутов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. - № 3. - С. 1 - 4.

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

83. Салыга В.И. Идентификация и управление процессами в черной металлургии / В.И. Салыга, Н.Н. Карабутов. М.: Металлургия, 1986. - 192 с.

84. Мышляев Л.П. Исследование динамики процесса металлизации окатышей в шахтной печи / Л.П. Мышляев, С.Ф. Киселев, А.А. Берлин и др. // Изв. вузов. Черная металлургия.- 1986.- № 12. С. 105-109.

85. Ищенко А.Д. Статические и динамические свойства агломерационного процесса / А.Д. Ищенко. М.: Металлургия, 1972. - 320 с.

86. Опыт адаптации систем регулирования технологическими процессами /А.Е. Кошелев, В.И. Соловьев, Р.С. Айзатулов и др. // Приборы и системы управления. 1977. - № 1. - С. 9 - 11.

87. Применение математических методов и ЭВМ для анализа и управления доменным процессом / И.Г. Товаровский, Е.И. Райх, К.К. Шкодин, В.А. Ула-хович. М.: Металлургия, 1978. - 264 с.

88. Филатов А.С. Автоматические системы стабилизации толщины полосы при прокатке / А.С. Филатов, А.П. Зайцев, А.А. Смирнов. М.: Металлургия, 1982.- 127 с.

89. Кошелев А.Е. Адаптивная идентификация в системе управления конвертерной плавкой стали. / А.Е. Кошелев, В.П. Авдеев, В.И. Соловьев // Тез. докл. IV Всесоюзного совещания по статистическим методам теории управления. М.: Наука, 1978. - С. 298 - 300.

90. Цымбал В.П. Математическое моделирование металлургических процессов / В.П. Цымбал. М.: Металлургия, 1986. - 240 с.

91. Филатов А.С. Автоматические системы стабилизации толщины полосы при прокатке / А.С. Филатов, А.П. Зайцев, А.А. Смирнов. М.: Металлургия, 1982.-127 с.

92. Многовариантные структуры, средства, системы (тематические подборки статей) // Изв. вузов. Черная металлургия. 1994. - № 4, № 8. - 1995. - № 4, № 6, № 12. - 1996. - № 4, № 10. - 1997. № 6.

93. Кулаков С.М. Концепция многовариантной идентификации / С.М. Кулаков, Е.И. Львова // Идентификация систем и задачи управления: Труды международной конференции. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2000. - С. 496 - 518.

94. Устойчивые статистические методы оценки данных // Сб. статей. М.: Машиностроение, 1984. С. 83-85.

95. Авдеев В.П. Проблематика многовариантных активных систем / В.П. Авдеев, В.Н. Бурков, Т.В. Киселева // Изв. вузов. Черная металлургия. 1998. -№6.-С. 53-61.

96. Авдеев В.П. К основам натурно-математического моделирования / В.П. Авдеев // Изв. вузов. Черная металлургия. 1979. № 6. - С. 131 -134.

97. Зельцер С.Р. Способ реализации натурно-математического моделирования / С.Р. Зельцер, В.П. Авдеев, Е.Н. Тараборина // Изв. вузов. Черная металлургия. 1980.-№2.-С. 128-131.

98. ИЗ. Выбор типопредставителей в задачах исследования и управления / В.П. Авдеев, Г.А. Бегишев, А.В. Пинтов, С.Р. Зельцер // Изв. вузов. Черная металлургия. 1980. - № 6. - С. 98 - 102.

99. Шварц X. Принцип эквивалентности для дискретных линейных систем, находящихся под воздействием стохастических и детерминированных сигналов / X. Шварц // Э.И. САУ, 1973. № 19. - С. 10-24.

100. Чхартишвили Г.С. Метод идентификации динамических объектов с помощью сигналов специального вида // Приборостроение. 1972. - № 12. -С. 43-51.

101. Солодовников В.В. К проблеме идентификации и оптимизации линейных систем / В.В. Солодовников, В.Ф. Бирюков // Приборостроение. 1972. -№ 12.- С. 36-43.

102. Технологии в системном представлении / В.П. Авдеев, Н.М. Кулагин, Б.А. Кустов, С.М. Кулаков // Изв. вузов. Черная металлургия. 1995. - № 4. - С. 58 - 62.

103. Применение скрытых воздействий в автоматизированных системах управления / В.А. Даниелян, В.П. Авдеев и др. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1975.-№12.-С. 147-150.

104. Пробные воздействия в системах регулирования металлургических объектов / П.М. Масловский, В.П. Авдеев, Ю.О. Раев, П.Г. Белоусов // Изв. вузов. Черная металлургия. -1971. № 10. - С. 152 - 155.

105. Мышляев Л.П. Прогнозирование в системах управления: Монография / Л.П. Мышляев, В.Ф. Евтушенко. Новокузнецк: СибГИУ, 2002. - 348 с.

106. Гуляев А.И. Временные ряды в динамических базах данных / А.И. Гуляев. -М.: Радио и связь. 1989. 128 с.

107. Алгоритмы идентификации нестационарных объектов: Учебное пособие / Л.П. Мышляев, С.М. Кулаков, Е.И. Львова, В.В. Зимин. Новокузнецк: СибГИУ, 2000.- 130 с.

108. Автоматизация управления углеобогатительными фабриками / Л.П. Мышляев, С.Ф. Киселев, А.А. Ивушкин и др. Новокузнецк: СибГИУ, 2003. -304 с.

109. Системы автоматизации на основе натурно-модельного подхода: Монография в 3-х т. Т.2: Системы автоматизации производственного назначения / Л.П. Мышляев, А.А. Ивушкин, Е.И. Львова и др.; Под ред. Л.П. Мышляева.- Новосибирск: Наука, 2006. 483 с.

110. Поляк Б.Т. Помехоустойчивая идентификация / Б.Т. Поляк, ЯЗ. Цыпкин // Идентификация и оценка параметров систем: Труды IV симпозиума ИФАК.- Тбилиси, 1976. Ч. 1. -С. 190-213.

111. Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление / Р. Ли. М.: Наука, 1966. - 176 с.

112. А.с. 798701 СССР, МКИ G05B13/02. Адаптивное устройство для идентификации объекта управления / Е.В. Бодянский, В.А. Добрыдень, О.Г. Руденко.- Заявл. 13.07.78; Опубл. 1981, бюл. изобр. № 3.

113. Хасин Г.А. О рациональном использовании прочностных характеристик сортового проката из конструкционных сталей / Г.А. Хасин, Л.М. Пучков, Э.Л. Осминин и др. // Сталь. 1978. - №7. - С. 653-655.

114. Девятченко JI.Д. Статистический контроль качества сортового проката по ковшовому химическому составу / Л.Д. Девятченко, Л.Е. Валяева, Г.В. Мезенцев и др. // Заводская лаборатория. 1978. - № 4. -С. 473-475.

115. Литваков Б.М. Об одном итерационном методе в задаче аппроксимации функций по конечному числу наблюдений / Б.М. Литваков // Автоматика и телемеханика. 1966. - №4. - С. 104 -113.

116. Львова Е.И. Принципы идентификации в системах управления при создании и эксплуатации промышленных комплексов / Е.И. Львова, А.А. Ивуш-кин, Л.П. Мышляев // Системы управления и информационные технологии. -2006.- №3.1(25)-С. 157- 159.

117. Авдеев В.П. Стратовариантная структура сложных систем / В.П. Авдеев // Изв. вузов. Черная металлургия. 1983. - №2. - С. 127-129.

118. А.с. 1049866 СССР, МКИ G05B13/02. Адаптивный прогнозатор / В.И. Ни-китенко, В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев и др. Заявл. 20.07.82; Опубл. 23.10.83, бюл. изобр. № 39.

119. Пугачев B.C. Основы автоматического управления / B.C. Пугачев. М.: Наука, 1974, С. 155-163.

120. Турецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием / X. Турецкий. М.: Машиностроение, 1974. - 368 с.

121. Алгоритмы управления непрерывным групповым дозированием / В.П. Авдеев, С.Ф. Киселев, Л.П. Мышляев и др. // Изв. вузов. Чер. металлургия. -1984.-№2.-С. 121 125.

122. К вопросу об управлении непрерывным групповым дозированием / С.Ф. Киселев, Л.П. Мышляев, В.И. Соловьев и др. // Изв. вузов. Чер. металлургия. -№ 4.- 1984. -С. 104-110.

123. Алгоритмизация управления процессами шихтоподготовки: Учебное пособие / Л.П. Мышляев, В.П. Авдеев, С.Ф. Киселев, Ю.Н. Марченко. Новокузнецк: КузПИ, 1989. - 81 с.

124. Львова Е.И. Идентификация объектов сложной структуры в системах управления / Е.И. Львова, А.А. Ивушкин, Л.П. Мышляев // Информационные недра Кузбасса: Труды IV Всероссийской научно-практической конференции. Кемерово: ИНТ, 2005. - С. 71 - 73.

125. Алгоритмизация объектов управления с запаздыванием: Учебное пособие / Л.П. Мышляев, В.П. Авдеев, В .Я. Карташов, М.Б. Купчик. Кемерово: Кемеровский государственный университет, 1989. - 83 е., ил.

126. Кафаров В. Принципы математического моделирования химико-технологических систем / В. Кафаров, В.Н. Перов, В.М. Мешалкин. М.: Химия, 1974. - 344 е., ил.

127. Автоматизация управления углеобогатительными фабриками / Л.П. Мышляев, С.Ф. Киселев, А.А. Ивушкин и др. Новокузнецк: СибГИУ, 2003. -304 с.

128. Ищенко А.Д. Статические и динамические свойства агломерационного процесса / А.Д. Ищенко. М.: Металлургия, 1972. - 320 с.

129. Бродянский Б.М. Производство кислорода / Б.М. Бродянский, Ф.И. Меер-зон. М.: Металлургия, 1970. - 368 с.

130. Хальд А. Математическая статистика с техническими приложениями: Пер. с англ. / А. Хальд; Под ред. Ю.В. Линника. М.: Иностранная литература, 1956.

131. Бородюк В.П. Организация эксперимента при сборе статистических данных для регрессионного анализа / В.П. Бородюк, Г.Ф. Филаретов; Под ред. Г.К. Круг // Планирование эксперимента. М.: Наука, 1966.

132. Веселая Г.Н, О математических моделях технологических процессов, полученных по данным пассивных наблюдений / Г.Н. Веселая, Н.В. Егорова; Под ред. Г.К. Круг // Проблемы планирования эксперимента. М.: Наука, 1969.

133. Лецкий Э.К. Последовательные алгоритмы вычисления коэффициентов регрессионной модели / Э.К. Лецкий; Под ред. Г.К. Круг // Проблемы планирования эксперимента. М.: Наука, 1969.

134. Дрейпер, Смит. Прикладной регрессионный анализ / Дрейпер, Смит. М.: Статистика, 1973.