Методы и алгоритмы обработки информации в эргатических системах управления технологическими процессами (на примере производства полибутадиена) тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Суровцев Александр Сергеевич

• Суровцев Александр Сергеевич
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Суровцев Александр Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

ТЕРМИНОЛОГИЯ СМЕЖНЫХ ДИСЦИПЛИН

АББРЕВИАТУРЫ

ГЛАВА 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР

1.1 Конструирование эргатических систем

1.2 Способы повышения безопасности АСУТП, основанные на учете «человеческого фактора»

1.3 Оценка функционального состояния человека-оператора

1.4 Методы прогноза состояния человека-оператора

1.5 Заключение по литературному обзору

1.6 Выводы и постановка задач исследования

ГЛАВА 2. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ЗАДАЧИ ПОВЫШЕНИЯ ПРОТИВОАВАРИЙНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ, ОЦЕНИВАЮЩЕЙ ВОЗМОЖНЫЕ ДЕЙСТВИЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА

2.1 Обеспечение повышения противоаварийной безопасности технологических процессов

2.2 Структурный системный анализ автоматизированной системы повышения противоаварийной безопасности

2.3 Построение психофизиологического портрета человека-оператора

2.4 Оценка возможности перевода технологического процесса из предаварийного состояния в состояние нормального функционирования

2.5 Выводы по главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ ПРОТИВОАВАРИЙНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

3.1 Система автоматизированной обработки биомедицинских сигналов для построения психофизиологического портрета человека-оператора

3.2 Способ оценки функционального состояния человека-оператора

3.3 Расчет психофизиологического портрета человека-оператора по сигналам ВСР

3.3.1 Критерий для определения нахождения человека-оператора в

состоянии функционального напряжения

3.3.1.1 Ограничение прав доступа человека-оператора к управлению технологическим процессом

3.4 Разработка программного пакета для автоматизированной обработки биомедицинских сигналов

3.4.1 Реализация программного пакета

3.4.2 Программные модули разработанного пакета для построения психофизиологического портрета человека-оператора

3.4.2.1 Модули составления выборки данных для построения психофизиологического портрета человека-оператора

3.4.2.2 Модули препроцессинга данных для построения психофизиологического портрета человека-оператора

3.4.2.3 Модули процессинга

3.4.3 Пример схемы обработки записей ЭЭГ

3.4.4 Выводы по разработке программного пакета для обработки биомедицинских сигналов

3.5 Алгоритмы генерации масштабируемых во времени сигналов в задачах обработки медицинских данных

3.6 Прогнозирование функционального состояния человека-оператора на основе психофизиологических параметров

3.6.1 Методы прогнозирования вариабельности сердечного ритма

3.6.2 Результаты использования линейной регрессионной модели в задачах прогнозирования вариабельности сердечного ритма

3.6.3 Выводы по модели прогнозирования вариабельности сердечного ритма

3.7 Выводы по главе

ГЛАВА 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ ВРЕМЕНИ ПЕРЕВОДА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИЗ ПРЕДАВАРИЙНОГО СОСТОЯНИЯ В СОСТОЯНИЕ НОРМАЛЬНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

4.1 Модель зависимости латентного времени действий человека-оператора от его функционального состояния при управлении технологическим процессом

4.1.1 Синтез модели оценки времени перевода технологического процесса в состояние нормального функционирования

4.1.2 Исследование краевых случаев модели оценки времени перевода технологического процесса в состояние нормального функционирования

4.1.3 Имитационное моделирование времени перевода процесса полимеризации бутадиена в состояние нормального функционирования

4.2 Алгоритм оценки времени вывода технологического процесса из предаварийного состояния в нормальное функционирование управленческими действиями человека-оператора

4.3 Выводы по главе

ГЛАВА 5. СИСТЕМА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ ЭРГАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ НА ОСНОВЕ НАБЛЮДЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА

5.1 Функциональная модель разработанной автоматизированной системы для повышения противоаварийной безопасности технологических процессов

5.2 Программный пакет для апробации системы поддержки принятия решений

5.2.1 Математическая модель полимеризации бутадиена

5.2.1.1 Комплекс технических средств АСУТП

5.2.1.2 Математическая модель человека-оператора

5.2.1.3 Реализация информационной системы

5.2.1.3.1 Система наблюдения за состоянием технологического процесса

5.2.1.3.2 Система наблюдения за состоянием человека-оператора

5.2.1.4 Контроля деятельности человека-оператора

5.2.2 Объекты, вызывающие тенденцию к наступлению аварийного состояния технологического процесса

5.2.3 Результаты имитационного моделирования

5.3 Выводы по главе

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы обработки информации в эргатических системах управления технологическими процессами (на примере производства полибутадиена)»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В настоящее время большое число аварий на промышленных производствах возникает по причинам так называемого «человеческого фактора» [1, 2]. Анализ аварийности и травматизма в химической и нефтеперерабатывающей промышленностях, проводимый ростехнадзором, показывает, что 45-60% аварий в 2005-2015 гг. произошли по причине ошибок операторов-технологов [3, 4]. Несмотря на рост уровня автоматизации промышленных производств [4], число людей, задействованных в промышленности достаточно высоко. Согласно данным федеральной службы государственной статистики [4], численность занятых в нефтяной и химической промышленности людей в 2005 году - 955,9 тыс. человек (1,4 % от всех занятых) в 32,9 тыс. организациях (в среднем 29 человек в одной организации), в 2015 году - 738,7 тыс. человек (1 % от всех занятых) в 38,6 тыс. организаций (в среднем 28,5 человек в одной организации).

Применительно к технологическим процессам пищевой и химической промышленности одними из наиболее важных поводов возникновения аварий (и травматизма), которые можно отнести к «человеческому фактору» операторов-технологов [5, 6, 7], являются: недопустимое функциональное состояние (ФС) человека-оператора (или оператора-технолога) [8], его ошибочные действия и значение латентного времени его действий (ЛВД) при управлении технологическим процессом выше необходимого [9, 10]. Методы снижение рисков возникновение аварий в эргатических системах, к которым относятся технологические процессы химической и пищевой промышленности, от ошибочных действий операторов-технологов широко изучаются в исследовательских работах отечественных и зарубежных авторов [11, 12 и многих других]. В России в 2015 году произошло 174 аварии на опасных производственных объектах [13] и в настоящее время в химической промышленности отсутствуют системы, позволяющие выполнять непрерывное наблюдение за изменением ФС человека-оператора и оценку его ЛВД в реальном

масштабе времени, что наиболее важно при возникновении предаварийного состояния, когда от оператора требуются за короткий промежуток времени выполнить безошибочные действия. Поэтому разработка системы поддержки принятия решений (СППР), определяющей уровень доступа человека-оператора к управлению технологическим процессом, основанной на методах и алгоритмах обработки информации о его ФС и ЛВД в реальном масштабе времени, является актуальной научной задачей.

Диссертационная работа выполнена на кафедре информационных и управляющих систем ФГБОУ ВО «ВГУИТ» и производилась в соответствии с госбюджетной НИР № 01.9.60 007315 по теме «Разработка и совершенствование математических моделей, алгоритмов регулирования, средств и систем автоматического управления технологическими процессами», а также в рамках государственной программы задания по теме «Синтез многофункциональных систем пищевой и химической промышленности» № 2014/22 (номер НИР 3041).

Степень разработанности темы. Задаче повышения противоаварийной безопасности посвящены исследования отечественных авторов: А. В. Федосова (2016), В. М. Буларовой (2017), М. Х. Абдрахманова (2016), Пищухина А. М. (2015), Ю. В. Клепач (2017), М. В. Алюшина (2017), Беловой Т. И (2018), А. М. Хафизова (2016), А. И. Котинова (2018), В. Г. Бруснецова (2015), а также зарубежных: Jan Valicek (2020), Richard W. Kephard (2016), Angela R. Harrivel

(2018), Giulia Matarese (2020), William Hetzler (2016), Claudio Rivetta (2019), Jiacai Huang (2016), Ariel Rosenfeld (2015), Cleve Ashkraft (2019), Andrea Cherubini

(2019) и др. Все они в основном касаются вопросов повышения безопасности работы технологических процессов на этапах подготовки или модернизации производства и не рассматривают вопросы, связанные со способами снижения рисков аварий от «человеческого фактора», за счет непрерывного наблюдения за психофизиологическим состоянием оператора-технолога в процессе выполнения работы.

Цель работы: повышение противоаварийной безопасности эргатических систем за счет определения уровня доступа человека-оператора к управлению технологическим процессом.

Для достижения поставленной цели определены следующие задачи диссертационного исследования:

1. Разработка системы автоматизированной обработки биомедицинских сигналов оператора-технолога, содержащей методы и алгоритмы, позволяющие учитывать его индивидуальные особенности путем построения психофизиологических портретов для определения его функционального состояния.

2. Прогнозирование функционального состояния человека-оператора технологического процесса по информации о его вариабельности сердечного ритма.

3. Построение модели зависимости латентного времени действий оператора-технолога от его функционального состояния и отклонений параметров технологического процесса от их номинальных значений.

4. Синтез эргатической системы, осуществляющей учет индивидуальных психофизиологических особенностей, прогноз функционального состояния и оценку латентного времени действий человека-оператора для оценки соотношения между необходимым и достаточным интервалами времени для определения возможности успешного перевода технологического процесса в состояние нормального функционирования в автоматизированном режиме.

5. Разработка модели процесса принятия решений в эргатических системах управления для определения уровня доступа оператора-технолога к управлению технологическим процессом с учетом прогноза его функционального состояния и оценки возможности перевода технологического процесса из предаварийного в состояние нормального функционирования в автоматизированном режиме.

Научная новизна.

По специальности 05.13.01:

1. Разработана система автоматизированной обработки биомедицинских сигналов, в которой реализованы методы и алгоритмы для формирования психофизиологического портрета оператора-технолога. Построен алгоритм расчета психофизиологического портрета оператора-технолога химического производства по информации о его вариабельности сердечного ритма в реальном масштабе времени, отличающийся тем, что на основе данных вариабельности сердечного ритма принимается решение о выдаче доступа оператора-технолога к управлению технологическим процессом (пп. 11, 13 паспорта научной специальности).

2. Построена информационная модель эргатической системы, отличающаяся учетом индивидуальных психофизиологических особенностей, прогнозом функционального состояния и оценкой латентного времени действий человека-оператора для оценки возможности перевода технологического процесса в состояние нормального функционирования в автоматизированном режиме (пп. 2, 3 паспорта научной специальности).

3. Синтезирован алгоритм принятия решений при управлении эргатической системой, отличающийся проведением определения уровня доступа оператора-технолога к управлению технологическим процессом и использованием информации о его психофизиологических особенностях, функциональном состоянии и латентном времени действий. Предложенный алгоритм позволяет производить оценку возможности операторов-технологов осуществлять перевод технологического процесса в состояние нормального функционирования в автоматизированном режиме (пп. 7, 10 паспорта научной специальности).

По специальности 05.13.06:

1. Разработан метод повышения надежности и противоаварийной безопасности АСУ, который использует информацию об изменении функционального состояния оператора-технолога и оценки значения латентного

времени его действий для принятия решений при определении уровня доступа к управлению технологическим процессом (п. 13, 14 паспорта научной специальности).

2. Предложен метод анализа человеко-машинного взаимодействия, учитывающий соотношение между достаточным и необходимым интервалами времени на перевод технологического процесса в автоматизированном режиме из предаварийного в состояние нормального функционирования, обеспечивающий повышение надежности и живучести АСУ на этапе разработки, внедрения и эксплуатации (п. 9 паспорта научной специальности).

Объект диссертационного исследования - технологические процессы пищевых и химических производств.

Предметом исследования являются математические методы и алгоритмы: построения психофизиологического портрета оператора-технолога; прогноза функционального состояния оператора-технолога; определения возможности перевода технологического процесса в состояние нормального функционирования в автоматизированном режиме. Система поддержки принятия решений для определения уровня доступа оператора-технолога к управлению технологическим процессом.

Научные положения, выносимые на защиту.

1. Система автоматизированной обработки биомедицинских сигналов, включающая методы и алгоритмы, позволяющие строить психофизиологического портрета оператора-технолога для определения его функционального состояния.

2. Способ прогнозирования функционального состояния оператора-технолога химического производства по сигналам его вариабельности сердечного ритма.

3. Модель зависимости латентного времени действий оператора-технолога от его функционального состояния и отклонений параметров технологического процесса от их номинальных значений.

4. Алгоритм оценки необходимого времени перевода технологического процесса из предаварийного состояния в состояние нормального функционирования.

5. Системный анализ и синтез эргатической системы, определяющей возможность перевода технологического процесса из предаварийного в состояние нормального функционирования в автоматизированном режиме с использованием индивидуальных психофизиологических особенностей, прогноза функционального состояния и оценки латентного времени действий.

6. Система поддержки принятия решений в эргатических системах для определения уровня доступа оператора-технолога к управлению технологическим процессом с учетом его функционального состояния и возможности перевода технологического процесса из предаварийного в состояние нормального функционирования в автоматизированном режиме.

Личный вклад соискателя заключается в выполнении теоретической части, проведение экспериментальных исследований, получении результатов, разработке и внедрении практических результатов.

Теоретическая значимость. Разработаны оригинальные методы и алгоритмы построения психофизиологического портрета оператора-технолога химического производства по информации о его вариабельности сердечного ритма, оценки латентного времени его действий при управлении технологическим процессом и система поддержки принятия решений для управления уровнем доступа человека-оператора к управлению технологическим процессом.

Практическая значимость. Результаты работы реализованы в виде пакета прикладных программ, обеспечивающих выполнение оценочных и прогностических функций в системе принятия решения и используются в учебном процессе ФГБОУ ВО «ТГТУ», ФГБОУ ВО «ВГУИТ» и в промышленности - ООО «Главэлектромонтаж» г. Воронеж, «Атос АйТи Солюшенс энд Сервисез» г. Воронеж, ООО «Воронежская инжиниринговая компания» г. Воронеж.

Апробация результатов. Основные результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: LIIV отчетной научной конференции преподавателей и научных сотрудников ВГУИТ (Воронеж, 2015); LV отчетной научной конференции преподавателей и научных сотрудников ВГУИТ (Воронеж, 2017); международной конференции «DSPA-2018» (Москва, 2018); LVI отчетной научной конференции преподавателей и научных сотрудников ВГУИТ (Воронеж, 2018); международной научной конференции «Математическое моделирование и информационные технологии в инженерных и бизнес приложениях» (Воронеж, 2018); на совместном заседании кафедр ИУС, информационной безопасности, высшей математики и информационных технологий ВГУИТ (Воронеж, 2019).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 работ, в том числе 5 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 1 статья в изданиях, входящих в Scopus, а также 3 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ в ФИПС.

Структура и объем работы. Основной текст диссертации изложен на 178 страницах машинописного текста, включающих введение, 5 глав экспериментального и аналитического материала, основные выводы и результаты, список литературы из 131 наименования, в том числе 20 - на иностранных языках, 1 приложение. Приведено 19 таблиц, 39 рисунков.

ТЕРМИНОЛОГИЯ СМЕЖНЫХ ДИСЦИПЛИН

Функциональное состояние (ФС) человека - объективный показатель, отражающий способность человека выполнять свои функции. ФС связано с психофизическим напряжением человека при выполнении работы (функциональных нагрузок) или с активностью его регуляторных систем (систем поддержания организма в балансе).

Психофизиологический портрет (1111) - математическая модель, содержащая информацию, которая используется для определения функционального состояния человека по значениям его физиологических параметров.

Латентное время действий человека-оператора при управлении технологическим процессом - интервал времени с момента получения информации от органов чувств до момента выработки управленческого решения.

АББРЕВИАТУРЫ

АСУТП - автоматизированная система управления технологическим процессом.

АСППБ - автоматизированная система повышения противоаварийной безопасности.

СЗМРО - среднее значение модулей регрессионных остатков. СКДЧО - система контроля деятельности человека-оператора.

ГЛАВА 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР 1.1 Конструирование эргатических систем

Элементами эргатических систем являются как технические системы, так и люди. Проблема «человеческого фактора» - одна из наиболее важных среди проблем, которые рассматриваются при построении эргатических систем [14, 15, 16]. Авторы статьи [14] предлагают проводить изучение потоков информации, которые проходят через человека-оператора. В статье [15] приводится список задач, которые могут возникать при рассмотрении «человеческого фактора» в эргатических системах. Часть приведенных задач - профессиональная пригодность, обучение профессии, утомляемость, стресс и текучка кадров, совершенствование и автоматизация производства.

Множество работ посвящены изучению вопроса профессиональной пригодности человека и способам её определения. Работа [17] предлагает проводить анкетирование человека-оператора для определения профессиональной пригодности. Однако такой подход не лишен недостатка, который выражен в наличии субъективности в данном подходе.

Существует ряд работ, посвященных проблемам повышения квалификации кадров и обучению операторов-технологов [18]. В ряде статей рассматривается отработка действий операторами при возникновении аварийных ситуаций [19, 20, 21, 22, 23, 24]. В статье [19] рассматривается документ об общих правилах безопасности на взрывоопасных химических производствах. В этом документе утверждается, что на таких производствах требуется, чтобы работники выполняли отработку действий при возникновении аварийных ситуаций на тренажерах. В данной статье упоминается о том, что возникновении аварии может сопровождаться сильным психологическим напряжением у человека-оператора, что нередко влечет к ошибкам в его управленческих действиях. Для снижения проблем возникновения ошибок операторов, по причине волнения, авторы

предлагают использовать тренажеры для отработки возможных аварий на производствах.

В работе [25] говорится о проблеме согласованности технических систем и людей в эргатических системах. Автор утверждает, что в настоящее время направление усилий по совершенствованию механизмов взаимодействия человека-оператора с оборудованием технологического процесса в сравнении с совершенствованием технической стороны технологического процесса дает лучше соотношение повышения безопасности функционирования технологического процесса к затратам на такое повышение.

В статье [26] выполняется обзор проблемы обработки информации человеком-оператором в эргатических системах. Говорится, что существует два способа получения информации - с органов чувств и в процессе интеллектуальной деятельности. Утверждается, что в настоящий момент в среднем человек не способен обрабатывать тот объем информации, который через него проходит, причем имеется тенденция экспоненциального роста этого объема. Приводятся средние значения скорости обработки и значения по объему хранимой информации человеческим мозгом. Авторы видят проблему в снижении продуктивности обработки информации при утомлении человека и с увеличением его возраста. Предлагается выполнять формализацию данных, с целью снижения информационной нагрузки на человека-оператора. Указываются ключевые правила, которые нужно соблюдать при формализации информации.

Авторы работы [27] предлагают подход для повышения эффективности деятельности людей-операторов в технологических системах. Достижение цели предлагается выполнять путем проведения имитационного моделирования операторской деятельности в процессе взаимодействия с другими элементами технологического процесса. Поведение оператора моделируется с использованием экспертных оценок.

В статье [28] рассматривается теоретическое исследования применения системного подхода к проектированию эргатических систем. Предлагается принцип построения эргатических систем и формальное описание правил

взаимодействия элементов систем. Показано, что предложенная математическая модель описания взаимодействия элементов позволяет выполнять оптимизацию технологического процесса для снижения нагрузки на его элементы.

Из изложенного выше следует, что «человеческий фактор» оказывает значительное влияние на эффективность и безопасность функционирования технологического процесса. Существует множество подходов к решению проблемы, выражающейся в некорректной работе людей в технологических системах. Некоторые подходы предлагают использовать математический аппарат для изучения разрабатываемых эргатических систем. Особой проблемой в эргатических системах является анализ потоков данных, которые проходят через человека-оператора в процессе трудовой деятельности. Особенность заключается в том, что современная операторская деятельность в большинстве случаев заключается в анализе информации о состоянии компонентов технологического процесса и принятии управленческих решений для поддержания его нормального функционирования. Кроме этого, ведется множество работ, посвященных профессиональному отбору людей или повышению квалификации рабочих за счет использования тренажеров. Рассмотрение работ, посвященных вопросу конструирования эргатических систем, определило направление для дальнейшего изучения - вопрос учета «человеческого фактора» для повышения безопасности в эргатических системах.

1.2 Способы повышения безопасности АСУТП, основанные на учете

«человеческого фактора»

В настоящее время работу большинства технологических процессов нельзя представить без наличия автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУТП) [29, 30, 31, 32 и 33]. В статье [34] приводятся характерные отличия автоматической системы управления от автоматизированной, которые сводятся к тому, что автоматизированная система может работать без управленческих действий человека только короткий

промежуток времени. Поэтому АСУТП требует наличия человека-оператора [35]. Необходимость наличия операторов диктуется тем, что при проектировании АСУТП нередко сложно или почти невозможно обеспечить поддержание функционирования технологического процесса в рамках нормы только управленческими действиями автоматической системы. Этому могут служить экономические причины (ограничения в бюджете на разработку АСУТП), наличие потенциальных ошибок, допущенных при проектировании АСУТП и т.д.

Одной из важных функций АСУТП является обеспечение поддержания безопасности функционирования технологического процесса. Множество технологических процессов могут потенциально нанести различной величины вред людям и окружающей среде. Проводится большое количество исследований причин и последствий аварий на производствах [36]. В статье [37] приводятся статистические данные по количеству аварий. Результаты анализа показывают тенденцию роста аварий на различных производственных объектах от года к году. Также в данной статье показано, что в последние годы большая доля аварий происходит на нефтедобывающей, нефтеперерабатывающей и химической промышленностях. Однако в данной работе отсутствует исследование путей снижения последствий и числа аварий.

Ряд исследователей описывают различные меры по повышению безопасности технологических процессов. В статье [11] приводится пример одной из наиболее важных причин аварий в нефтегазовой отрасли - ошибки при управлении процессом работы трубчатой печи. Утверждается, что множество ошибок происходит в следствии низкой квалификации операторов-технологов. Поэтому в данной статье показан пример разработки программного комплекса, целью которого является тренировка операторов, обслуживающих работу трубчатой печи. Данная статья также не содержит результатов использования разработанного программного комплекса, что лишает возможности выполнить оценку пользы от реализации данного подхода при решении проблемы снижения «человеческого фактора» в нефтегазовой отрасли. Авторы статьи [38] рассматривают возможность повышения безопасности функционирования

технологических процессов за счет повышения автоматизации, в первую очередь путем использования роботов, которые должны замещать операторов. В этой статье проводится сравнительная характеристика промышленных роботов отечественного и зарубежного производств, которые используются в нефтехимической промышленности. Говорится о потенциальной пользе, которая может быть получена при роботизации технологических процессов. Однако отсутствует подтверждение эффективности в сокращении необходимого числа операторов, которые должны выполнять работу, сопряженную с высокой опасностью для здоровья. Также отсутствует подтверждения экономической эффективности при такой оптимизации производств.

Среди статей, рассматривающих совершенствование механизмов технологического процесса для повышения безопасности в химических производствах, следует отметить статью [39]. В ней показаны пути повышения обеспечения как промышленной, так и экологической безопасности в процессе работы с взрывоопасными веществами. Проведено исследование использования различных видов ингибиторов. Для конкретных производств существует возможность нанести вред работникам при использовании ряда ингибиторов. Однако в данной статье не предлагается рассматривать учет индивидуальных особенностей операторов, входящими в контакт с ингибиторами. Это отсутствие обусловлено также тем, что статья не приводит детального описания результатов воздействия таких веществ.

Также проблему повышения промышленной безопасности, которая заключается в необходимости улучшения условий труда операторов, поднимает статья [40]. В ней проводится систематизация событий, которые могут причинить вред человеку. По результатам систематизации и исследования приводится схема предупреждения событий, причиняющих вред здоровью человека. Следует отметить, что данная работа не приводит обоснований применения данной схемы для уменьшения вреда в соответствии с группами систематизированных событий.

Авторы статей [41, 42, 43] предлагают конструировать различные обучающие системы для операторов-технологов с целью снижения рисков

возникновения аварий на производствах, возникающих по причине «человеческого фактора». В статье [41] приводятся данные по исследованию причин аварий на различных опасных производствах. Сказано, что одной из основных причин аварийности является то, что операторы совершают ошибочные для сложившегося состояния технологического процесса действия по причине низкой квалификации и нарушения правил техники безопасности. Поэтому, авторами приводится аргументация в пользе применения информационных систем обучения. В статье [42] также рассказывается о проектировании информационной системы, направленной на повышение подготовки операторов опасных производств. Приводится способ вывода оценки действий оператора по переводу технологических процессов в состояние нормального функционирования, при моделируемых аварийных ситуациях. Статья [43] рассматривает проблемы высоких психических и физиологических нагрузок на операторов технологических процессов для повышения безопасности. В данной статье приводится исследование информационных потоков, возникающих при взаимодействии человека-оператора и технологического процесса. Проводится рассмотрение методов оценки психологической напряженности людей. Также выполняется синтез путей исследования профессиональной пригодности людей. Общей чертой данных исследований является проведение анализа проблемы «человеческого фактора», однако не одна из статей не приводит оценку результатов использования предложенных методик и подходов.

Снижение вероятности возникновения аварий в технологических процессах в работах [44, 45, 46, 47, 48, 49] производится за счет повышения профпригодности операторов. В качестве основных метрик профпригодности предлагается использовать две величины. Первая величина отражает верность принятого управленческого решения, вторая величина - время принятия решения. Ряд статей предлагает использовать такие характеристики как критерий отбора персонала и при настройке рабочего оборудования систем ручного управления. Иными словами, эти два параметра в некоторой степени должны отражать индивидуальные особенности людей. Такой подход формализации

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Суровцев Александр Сергеевич, 2021 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Федосов, А. В. Влияние человеческого фактора на реализацию аварий и инцидентов, и методы его оценки // А. В. Федосов, А. В. Козлов. // Вестник молодого ученого УГНТУ, 2016, № 4 (8), СС 117-121.

2. Буларова, В. М. Роль человеческого фактора в обеспечении безопасности сложных технических систем. // В. М. Буларова, Л. Н. Ракова, К. М. Гумеров // Научный вестник «Магистр», 2017, № 2(4), Кисловодск, СС 14-19.

3. Труд и занятость в России. // Статистический сборник, федеральная служба государственной статистики (Росстат), 2017, Москва, С. 263.

4. Россия в цифрах. // Краткий статистический сборник, федеральная служба государственной статистики (Росстат), 2017, Москва, С. 513.

5. Башлыков, А. А. Применение методов теории прецедентов в системах поддержки принятия решений при управлении трубопроводными системами. / А. А. Башлыков. // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2016, СС. 23-32.

6. Тырва, В. О. Совместное управление объектом в эргатической системе: модели и реализации. / В. О. Тырва. // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова, 2018, Том 10, № 2, СС. 430-443.

7. Ловцов, Д. А. Информационная теория эргасистем: основные положения. / Д. А. Ловцов. // Правовая информатика, 2019, № 3, СС. 4-21.

8. Кореневский, Н. А. Нечеткие модели оценки уровня эргономики технических систем и её влияния на состояние здоровья человека-оператора с учетом функционального резерва организма. / Н. А. Кореневский, С. Н.

Родионова, Т. Н. Говорухина, М. А. Мясоедова. // Моделирование, оптимизация и информационные технологии, Том 7, № 1, 2019, СС. 39-53.

9. Ластовецкий, А. Г. Методы оценки надежности, безопасности и функций риска биомедицинских систем. / А. Г. Ластовецкий, Л. В. Мезенцева. // Клиническая медицина и фармакология, Том. 3, № 4, 2017, СС. 25-31.

10. Гришина, Е. А. Эргономические аспекты проектирования человеко-машинного интерфейса. / Е. А. Гришина, О. М. Власенко. // Сборник научных трудов кафедры автоматики и промышленной электроники с участием -зарубежных партнеров, Москва, 2018, СС. 7-13.

11. Абдрахманов, Н. Х., Повышение безопасности эксплуатации газопроводов. / Н. Х. Абдрахманов, В. М. Давлетов, В. В. Ворохобко, Р. Н. Абдрахманов. // Электронный научный журнал «нефтегазовое дело», 2016, том 14, № 3, СС. 183-187.

12. Cherubini, A. A collaborative Robot for the Factory of the Future: Bazar / A. Cherubini, R. Passama, B. Navarro [и др.] // International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2019, 105 (9), CC. 1-27. (На английском языке).

13. В Ростехнадзоре подвели итоги работы за 2015 год [Электронный ресурс] // gosnadzor.ru [Сайт], URL: http://www.gosnadzor.ru/news/64/1091/.

14. Хруцкий, О. В. Система информационной поддержки оператора энергетической установки. // О. В. Хруцкий, А. А. Владимирович, С. С. Александрович. // Юбилейная X Санкт-Петербургская межрегиональная конференция «Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2017).», 13 ноября 2017, Санкт-Петербург, СС. 347-348.

15. Голов, Р. С. Изменение профессиональных функций человека под влиянием интегрированного автоматизированного промышленного производства. / Р. С. Голов, В. В. Мыльник, А. В. Мыльник. // Организация производства, 2016, № 1, СС. 23-31.

16. Щербань, А. Б. Идентификационно-структурный анализ сложных систем. / А. Б. Щербань, Ю. С. Сидорова. // Труды международного симпозиума «Надежность и качество.», 2014. Режим доступа: https://cyberleninka.rU/article/v/identifikatsionno-strukturnyy-analiz-slozhnyh-sistem.

17. Колесникова, А. А. Влияние различных личностных факторов на пригодность операторов сельскохозяйственных машин. / А. А. Колесникова, В. Е. Чулкова, Е. Г. Ивакина, В. Г. Тихненко. // Сборник научных трудов «Особенности современного этапа развития естественных и технических наук.», 28 декабря 2017, Белгород, СС. 90-93.

18. Павлов, Ю. Л. Системный анализ и тренажер для управления ректификационными колоннами по критерию энергозатрат. / Ю. Л. Павлов, Н. Н. Зиятдинов, И. И. Емельянов. // Вестник Казанского технологического университета, 2016, № 10, том 19, СС. 125-127.

19. Юртаев, Д. В. Использование имитатора-тренажера для нештатных ситуаций с трубчатыми печами. / Д. В. Юртаев, А. М. Хафизов. // Научный альманах, 2015, № 7 (9), СС. 850-854.

20. Хафизов, А. М. Разработка виртуального тренажера-имитатора возникновения аварийной ситуации - снижения расхода нагреваемого продукта в трубчатой нагревательной печи. / А. М. Хафизов, Н. А. Кошелев, Д. А. Гумеров, К. А. Крышко, Д. А. Сидоров. // Фундаментальные исследования, 2016, № 10, СС. 576-580.

21. Кошелев, Н. А. Технология и проектирование компьютерных тренажеров в промышленном производстве. / Н. А. Кошелев, А. М. Хафизов. // Наука. Технология. Производство, УГНТУ, 2016, СС. 146-149.

22. Юхин, Е. Г. Разработка математической модели промышленного тренажера трубчатой печи. / Е. Г. Юхин, А. М. Хафизов. // Наука. Технология. Производство, УГНТУ, 2016, СС. 292-295.

23. Крышко, К. А. Разработка системы автоматического диагностирования состояния змеевиков трубчатой печи. / К. А. Крышко, А. М. Хафизов, М. Г. Баширов. // Материалы Международной научно-технической

конференции, посвященной дню Химика и 40-летию кафедры химико-технологических процессов филиала Уфимского государственного нефтяного технического университета в г. Салавате «Наука. Технология. Производство -2017. Прикладная наука как инструмент развития нефтехимических производств.», 2017, Уфа, СС. 375-377.

24. Хафизов, А. М. Реализация обучающего и экзаменационного режимов в виртуальном тренажере на примере аварийной ситуации - разгерметизации трубопроводов трубчатой нагревательной печи. / А. М. Хафизов, О. С. Малышева, Е. Г. Юхин, Н. А. Кошелев, И. Д. Гилязетдинов, Д. В. Жильников, Е. Ю. Ладик. // Современные наукоемкие технологии, 2016, № 12, СС. 283-288.

25. Рюкин, А. Н. Системный подход в проектировании эргатических систем. // Международный научный журнал «Символ науки.», 2017, № 9, СС. 23-26.

26. Горбачев, С. В. Влияние на безопасность движения уровня формализации информационного потока в эргатических системах. / С. В. Горбачев, К. В. Глемба. // Вестник ОГУ, октябрь 2011, № 10 (129), СС. 88-93.

27. Стенин, А. А. Экспертная оценка деятельности операторов эргатических систем. / А. А. Стенин, Губский А. Н., О. М. Польшакова. // Радиоэлектроника, информатика, управление, 2014, № 1, СС. 141-143.

28. Власов, А. П. Системный анализ подсистемы «энергосбережение» предприятия химической промышленности. // Вестник ТГТУ, 2016, том 22, СС. 199-207.

29. Еременко, В. Т. Направления и проблемы интеграции автоматизированных систем управления для предприятий с непрерывным технологическим циклом. / В. Т. Еременко, Д. С. Мишин, Т. М. Парамохина, А. В. Еременко, С. В. Еременко. // Госуниверситет - УНПК, 2014, №3 (83), май-июнь, СС. 51-58.

30. Спирин, Н. А. Математическое моделирование математических процессов в АСУ ТП. // Н. А. Спирин, В. В. Лавров, В. Ю. Рыболовлев, Л. Ю. Гилева, А. В. Краснобаев, В. С. Швыдкин, О. П. Онорин, К. А. Щипанов, А. А.

Бурыкин. // Уральский федеральный университет имени первого президента России Б. Н. Ельцина, 2014, С. 558.

31. Ямалетдинова, А. А. Моделирование созданных на основе информационных потенциальных обратных связей автоматизированных систем управления процессами. / А. А. Ямалетдинова, С. С. Гоц, А. Р. Хафизов, К. Ш. Ямалетдинова. // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефтепродуктов, 2015, № 1, СС. 107-119.

32. Глемба, К. В. Теоретические исследования повышения безопасности системы «оператор-машина-среда» на транспортных работах. / К. В. Глемба, Ю. И. Аверьянов, О. Н. Ларин. // VIII Международная научно-практическая конференция «Инновационные технологии в машиностроении», Югра. - Томск, 18-20 мая 2017, СС. 305-312.

33. Акинин, Н. И. Статистический анализ причин аварий и травматизма на опасных производственных объектах. / Н. И. Акинин, Н. Н. Бухлов, В. А. Гериш. // Пожаровзрывобезопасность, 2010, том 19, № 10, СС. 53-55.

34. Семенова, А. А. Функциональное состояние сердечно-сосудистой системы юношей среднего приобья с различной направленности физических нагрузок. / А. А. Семенова, О. Г. Литовченко. // Вестник ТвГУ, серия «Биология и экология», 2017, № 2, СС. 64-70.

35. Котин, А. И. Пути обеспечения безопасности технологических процессов, машин и механизмов. // Сборник статей международной научно-практической конференции «Наука. Технологии. Инновации.», Мции Омега Сайнс, Казань, 11 мая 2018, СС. 64-67.

36. Бурашников, Ю. М. Производственная безопасность на предприятиях пищевых производств: Учебник / Бурашников Ю. М., Максимов А. С., Сысоев В. Н. // 2-е изд., стер., М., издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2020, 518 С.

37. Хафизов, А. М. Разработка имитатора работы трубчатой печи для повышения безопасности технологического процесса и экономии энергоресурсов. // А. М. Хафизов, Е. Г. Юхин, Р. Р. Аслаев. // IV Всероссийская

научно-техническая конференция студентов, магистрантов, аспирантов, 2016, СС. 343-346.

38. Закирова, З. А. Повышения уровня безопасности на опасных производственных объектах, эксплуатирующих оборудование, работающее под избыточным давлением. / З. А. Закирова, А. И. Шаяхметова. // Электронный научный журнал «нефтегазовое дело», 2016, № 2, СС. 240-253.

39. Кривов, М. В. Методика автоматизированной оценки качества управления технологическим процессом операторами котлов утилизаторов. / М. В. Кривов, Н. С. Благодарный, В. Я. Бадеников, А. Г. Колмогоров, В. Ю. Кобозев. // Вестник АнГТУ, 2015, № 9, СС. 122-126.

40. Баранов, Ю. Н. Основы обеспечения безопасности в системе «человек-машина-среда». / Ю. Н. Баранов, А. А. Катунин, Р. В. Шкрабак, Ю. Н. Брагинец. // Вестник НЦ БЖД, 2014, № 1 (19), СС. 73-76.

41. Вишневская, Н. Л. Способы оценки напряженности труда операторов высокотехнологичных опасных производств и проблемы профессиографирования. / Н. Л. Вишневская, Л. В. Плахова. // Успехи современной науки и образования, 2016, № 12, том 5, СС. 6-10.

42. Касаткин, А. С. Система контроля бдительности оператора охранной системы. / А. С. Касаткин, С. Е. Юленков, Ю. Н. Серегин. // Научно-практический электронный журнал «аллея науки», январь 2018, № 1 (17), том 3, СС. 914-917.

43. Аверьянов, Ю. И. Методы оценки информационной перегрузки оператора в процессе управления машиной. / Ю. И. Аверьянов, К. В. Глемба, В. К. Глемба. // Вестник ЧГАА, 2010, том 56, СС. 5-10.

44. Денисов, Э. И. Управление профессиональными рисками: прогнозирование, каузация и биоинформационные технологии. / Э. И. Денисов, Л. В. Прокопенко, И. В. Степанян. // Вестник РАМН, 2012, № 6, СС. 51-56.

45. Петухов, И. В. Информационное и математическое обеспечение исследования деятельности оператора человеко-машинных систем. / И. В. Петухов, Л. А. Стешина, М. Г. Глушкова. // Вестник МарГТУ, 2010, № 3, СС. 58-66.

46. Петухов, И. В. Аппаратно-программный комплекс тестирования профпригодности операторов человеко-машинных систем. // Автоматизация процессов управления, 2011, № 2 (24), СС. 66-71.

47. Петухов, И. В. Моделирование успешной профессиональной деятельности оператора эргатических систем. // Вестник ПГТУ, 2012, № 1, СС. 51-59.

48. Петухов, И. В. Система поддержки принятия решений при оценке профпригодности операторов. // Вестник ПГТУ, 2012, №2, СС. 78-82.

49. Лавриченко, С. В. Подготовка студентов к эффективной профессиональной деятельности оперативного персонала тепловых и атомных электростанций. / С. В. Лавриченко, В. Н. Мартышев. // Современные наукоемкие технологии, 2017, № 7, СС. 124-128.

50. Гаврилова, Е. А. Вариабельность сердечного ритма. // Физиология человека, 2016, № 5, том 42, СС. 121-129.

51. Намозова, С. Ш. Влияние регуляторных занятий физической культурой на функциональное состояние организма студентов. / С. Ш. Намозова, Ш. З. Хуббиев, Л. В. Шадрин, Р. С. Минвалеев. // Теория и практика физической культуры, октябрь 2015, № 10, СС. 23-25.

52. Брусенцов, В. Г. Контроль уровня функциональной надежности как условие обеспечения профессиональной надежности человека-оператора. / В. Г. Брусенцов, М. И. Ворожбиян, О. В. Брусенцов, И. И. Бугайченко, А. В. Гончаров. // Коммунальное хозяйство городов, 2015, № 120, том 1, СС. 85-87.

53. Кулаков, В. Ф. Вариабельность сердечного ритма в оценке периоперационного риска сердечно-сосудистых осложнений. / В. Ф. Кулаков, Л. Ф. Гончаров, М. В. Грицкевич. // Кузбасский научно-медицинский вестник, 2015, № 5 (154), СС. 144-147.

54. Захарченко, Д. В. Методика неинвазивной диагностики нарушений функционального состояния оператора на основе анализа плавности прослеживания цели взглядом. // Д. В. Захарченко, В. Б. Дорохов, В. И. Торшин,

Д. С. Свешников, И. Л. Мясников, В. В. Дементиченко. // Физиология человека, 2017, № 2, том 43, СС. 71-81.

55. Абрамов, Д. Г. Особенности и перспективы создания АСУ технологическими процессами производств спецхимии. / Д. Г. Абрамов, Л. С. Звольский, А. В. Колодов, Ф. А. Попов. // Фундаментальные исследования, 2015, № 9, том 3, СС. 407-413.

56. Мовергоз, С. В. Оценка профессиональных рисков здоровью операторов нефтехимического производства и их физиолого-гигиеническая обусловленность. / С. В. Мовергоз, Н. П. Сетко, А. Г. Сетко, Е. В. Будычева. // Гигиена и санитария, 3016, № 95 (10), СС. 1002-1007.

57. Шкатова, Е. С. Оценка функционального состояния и функционального резерва организма по энергетической сбалансированности меридианных структур. / Е. С. Шкатова, М. А. Магеровский, Ю. Б. Мухатаев. // Сборник научных трудов по материалам VIII международной научно-практической конференции, Белгород, 30 ноября 2015, № 8 (2), СС. 132-135.

58. Дмитриев, Д. А. Вариабельность сердечного ритма и артериальное давление при ментальном стрессе. / Д. А. Дмитриев, Е. В. Саперова. // Российский физиологический журнал им. И. М. Сеченова, 2015, № 1 (101), СС. 98-107.

59. Сарычев, А. С. Вариабельность сердечного ритма при экспедиционном режиме труда в заполярье. // ЦИТИСЭ, 2016, №1 (15). Режим доступа: http: //ma123.su/_ld/2/214_. -2. pdf.

60. Глемба, К. В. Аспекты повышения безопасности подсистемы «оператор» на колесном транспорте. / К. В. Глемба, О. Н. Ларин, Ю. И. Аверьянов. // Вестник ЧГАА, 2017, том 70, СС. 34-44.

61. Демиденко, Д. Д. Перспективы оценки функционального состояния оператора в системе «студент-компьютер». / Д. Д. Демиденко, Е. А. Лавров, Н. Л. Барченко. // I международная конференция «передовые информационные системы и технологии», 15-18 мая 2014, Суммы, Украина, СС. 50-51.

62. Парфенов, С. А. Динамика показателей функционального состояния центральной нервной системы у операторов Военно-морского флота после

длительного рабочего цикла на фоне приема цитофлавина. / С. А. Парфенов, В. Г. Белов, Ю. А. Парфенов. // Журнал неврологии и психиатрии, 2017, № 8, СС. 55-58.

63. Пильник, Н. Б. Алгоритм управления качеством в системах «человек-машина» на основании оценки функционального состояния операторов. / Н. Б. Пильник, О. М. Куликова. // Фундаментальные исследования, 2016, № 6, СС. 444448.

64. Рыбченко, А. А. Оценка функционального состояния человека-оператора на основе индукционной магнитоэнцефалографии. / А. А. Рыбченко, В. И. Короченцев, Г. А. Шабанов, Ю. А. Лебедев, Н. Г. Шабанова. // Известия ЮФУ. Технические науки, 2014, № 10, СС. 42-51.

65. Машин, В. А. К вопросу классификации функциональных состояний человека // Экспериментальная психология, 2011, № 1, том 4, СС. 40-57.

66. Овсянников, В. Е. Разработка средств для исследования деятельности операторов технологического оборудования. / В. Е. Овсянников, В. И. Васильев. // Инженерный вестник Дона, 2015, № 1, СС. 121-127.

67. Машин, В. А. Психологическая нагрузка, психическое напряжение и функциональное состояние оператора систем управления // Вопросы психологии, 2007, № 6, С. 86-96.

68. Машин, В. А. Трехфакторная модель вариабельности сердечного ритма в психологических исследованиях функциональных состояний человека-оператора (материалы к докторской диссертации, ред. 25.02.2010) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://mashinva.narod.ru/ (Дата обращения 15.04.2016).

69. Фоменко, А. А. Управление восстановительным процессом квалифицированных борцов греко-римского стиля. / А. А. Фоменко, В. Г. Турманидзе, А. В. Турманидзе, Т. Н. Турманидзе. // Материалы VII Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные направления в области физической культуры, спорта и туризма.», 18-18 марта, Нижневартовск, СС. 278-281.

70. Кулганов, В. А. Интегральная оценка функционального состояния и работоспособности операторов. // Труды военно-космической академии им. А. Ф. Можайского, 2016, № 650, СС. 192-198.

71. Ковалев, С. М. Обнаружение особых типов паттернов во временных рядах на основе гибридной стохастической модели. / С. М. Ковалев, А. В. Суханов. // Известия ЮФУ. Технические науки, 2014, № 4, СС. 142-149.

72. Ковалев, С. М. Гибридный метод обучения стохастических моделей упреждения аномалий на основе нечетких продукций. / С. М. Ковалев, А. Н. Гуда, А. В. Суханов. // Вестник РГУПС, 2015, № 3, СС. 40-47.

73. Ashfaq, R. A. R. Fuzziness based semi-supervised learning approach for intrusion detection system. / R. A. R. Ashfaq, Xi-Zhao Wang, Joshua Zhexue Huang, Haider Abbas, Yu-Lin He. // Information Science, 17 мая 2016, № 1-14, СС. 484-497. (На английском языке).

74. Schlegl, T. Unsupervised anatomy detection with generative adversarial networks to guide market discovery. / T. Schlegl, P. Seebock, S. M. Waldstein, U. Schmidt-Erfurth, G. Langs. // Information processing in medical imaging, 2017, СС. 146-157. (На английском языке).

75. Kauffmann, J. Unsupervised detection and explanation of latent-class contextual anomalies. / J. Kaufmann, G. Montavon, L. A. Lima, S. Nakajima, K.-R. Muller, N. Gornitz. // Cornell University library, 29 июня 2018, СС. 1-9. Режим доступа: https://arxiv.org/pdf/1806.11326.pdf. (На английском языке).

76. Agrawal, S. Survey on anomaly detection using data mining techniques. // S. Agrawal, J. Agrawal. // Procedia computer science, 2015, № 60, СС. 708-713. (На английском языке).

77. Laskov, P. Learning intrusion detection: supervised or unsupervised? / P. Laskov, P. Dussel, C. Schafer, K. Rieck. // Lecture notes in computer science, 2015, № 3617, СС. 1-7. (На английском языке).

78. Бухарин, С. В. Кросс-валидация многомерной регрессионной модели обобщенного показателя структуры капитала предприятий. / С. В. Бухаров, А. В. Мельников, В. В. Навоев, А. И. Хорев. // Научно-практический и

методологический журнал «Финансы. Экономика. Стратегия.», март 2014, № 3, СС. 12-15.

79. Бахвалов, Ю. Н. Обучение и оценка обобщающей способности методов интерполяции. / Ю. Н. Бахвалов, И. В. Копылов. // Компьютерные исследования и моделирование, 2015, № 5, том 7, СС. 1023-1031.

80. Roberts, D. R. Cross-validation strategies for data with temporal, spatial, hierarchical, or phylogenetic structure. / D. R. Roberts, V. Bahn, S. Ciuti, M. S. Boyce, J. Elith, G. Guillera-Arroita, S. Hauenstein, J. J. Lahoz-Monfort, B. Schroder, W. Thuiller, D. I. Warton, B. A. Wintle, F. Hartlig, G. F. Dormann. //A journal of space and time in ecology, август 2017, № 40, том 8, СС. 913-929. (На английском языке).

81. Bergmeir, C. A note on the validity of cross-validation for evaluating time series prediction. / C. Bergmeir, R. J. Hyndman, B. Koo. // Monash University, апрель 2015, С. 17. (На английском языке).

82. Малышев, В. В. Применение методов машинного обучения для построения рекомендательной системы отбора анкет абитуриентов. / В. В. Малышев, С. С. Сливкин, В. С. Рукавишников, Е. В. Базаркин. // Научный вестник НГТУ, 2017, № 2, том 67, СС. 109-119.

83. Косыгин, А. Н. Пример прогнозирования временных рядов с помощью многослойной нейронной сети. / А. Н. Косыгин, В. М. Татьянкин. // 2015, С. 4. Режим доступа: https://interactive-plus.ru/e-articles/191/Action191-14800.pdf.

84. Катасева, Д. В. Нейронечеткая модель анализа и прогнозирования временных рядов. / Д. В. Катасева, А. С. Катасев, А. П. Кирпичников. // Вестник Казанского технологического университета, 2016, № 13, том 19, СС. 127-131.

85. Евстегнеева, В. А. Анализ временных рядов в прогнозировании природно-очаговых инфекций. / В. А. Евстегнеева, Т. В. Честнова, О. Л. Смольянинова. // Электронный журнал «Вестник новых медицинских технологий.», 2015, № 4, 7 С. Режим доступа: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2015-4/5324.pdf.

86. Петрушин, В. Н. Выявление периодичности и прогнозирование временных рядов в экономике. / В. Н. Петрушин, С. А. Дроздов, Г. О. Рытиков. // Электронный журнал «Cloud of science», 2015, № 2, том 2, СС. 247-262.

87. Конев, В. А. Обзор подходов к прогнозированию групп временных рядов. / В. А. Конев, М. С. Конева. // Сборник трудов третьей международной конференции «прикладные исследования и технологии», 12-14 сентября 2016, Москва, СС. 144-146.

88. Лысяк, А. С. Методы прогнозирования временных рядов с большим алфавитом на основе универсальной меры и деревьев принятия решений. / А. С. Лысяк, Б. Я. Рябко. // Вычислительные технологии, 2014, № 2, том 19, СС. 76-93.

89. Зинькевич, И. Э. Сравнительный анализ методов прогнозирования слабо коррелированных временных рядов. / И. Э. Зинькевич, Л. О. Кириченко, Т. А. Радивилова. // Системные технологии, 2017, № 2 (109), СС. 43-50.

90. Чопоров, О. Н. Особенности применения методов интеллектуального анализа данных и многоуровневого мониторинга при решении задачи рационализации медицинской помощи. / О. Н. Чопоров, С. В. Болгов, И. И. Манакин. // Научный журнал «Моделирования, оптимизация и информационные технологии.», 2015, № 1 (8), 11 С. 1-11. Режим доступа: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2015/04/ChoporovBolgovManakin%20_1_15_1.pdf.

91. Долгов, Д. И. Эргатические системы управления как фактор повышения конкурентоспособности предприятия. / И. Д. Долгов, И. Е. Ильина // Общество: политика, экономика, право. - 2011. - №1 - C. 47-52.

92. Сороко, С. И. ЭЭГ Корреляты генофенотипических особенностей возрастного развития мозга у детей аборигенного и пришлого населения северо-востока России. / С. И. Сороко, С. С. Бекшаев, В. П. Рожков // Российский физиологический журнал им. Сеченова. - 2012. - №1 - С.3 - 26.

93. EEGLab Documentation [Электронный ресурс] // ucsd.edu [Сайт], URL: https://sccn.ucsd.edU/wiki/EEGLAB_Wiki#Documentation. (На английском языке).

94. scipy documentation [Электронный ресурс] // scipy.org [Сайт], URL: https://docs.scipy.org/doc. (На английском языке).

95. R documentation [Электронный ресурс] // rdocumentation.org [Сайт], URL: https://www.rdocumentation.org/. (На английском языке).

96. CUDA toolkit documentation [Электронный ресурс] // nvidia.com [Сайт], URL: https://docs.nvidia.com/cuda. (На английском языке).

97. Troelsen, A. Pro C# 5.0 and the .Net 4.5 Framework. // Apress. - 2012. -С. 1487. (На английском языке).

98. Кузнецов, С. Ю. Использование вейвлет преобразования для анализа поверхности ЭМГ. / С. Ю. Кузнецов, Д. В. Боровик, О. Л. Виноградова // Физиология мышечной деятельности. - 2010. - №1. Режим доступа: http: //phmag. imbp. ru/articles/Kuznetcov .pdf.

99. Rumbaugh, J. The Unified Modelling Language. Reference Manual. / J. Rumbaugh, I. Jacobson, G. Booch. // 2004. - Second edition. - С. 722. (На английском языке).

100. Petricek, T. Functional Programming for the Real World with examples in F# and C#. / T. Petricek, J. Skeet // 2009 - С. 560. (На английском языке).

101. Kemp, B. Full specification of EDF+ [Электронный ресурс] / B. Kemp, J. Olivan // edfplus.info [Сайт], URL: https://www.edfplus.info/specs/edfplus.html. (На английском языке).

102. Туровский, Я. А. Моделирование формирования устойчивых зрительных вызванных потенциалов при различных частотах фотостимуляции. / Я. А. Туровский, С. В. Борзунов, А. С. Суровцев, С. А. Зайцев, А. С. Коновской. // Биофизика, Том 64, № 2, 2019, СС. 350-357.

103. Туровский, Я. А. Алгоритмы генерации масштабируемых во времени сигналов в задачах обработки медицинских данных. / Я. А. Туровский, С. В. Борзунов, А. А. Вахтин, А. С. Суровцев, А. В. Алексеев // Цифровая обработка сигналов. Москва. - 2018. - №1. (XX-1) - С. 238 - 241.

104. Гусева, Н. Л. Адаптивное биоуправление в психофизиологической подготовке операторов / Н. Л. Гусева, Д. Н. Меницкий, О. С. Булгакова, Н. Б. Суворов // Известия Южного федерального университета. Технические науки. -2008. - №3(113). - С. 18-23.

105. Ушаков, И. Б. Методологические аспекты динамического контроля функциональных состояний операторов опасных профессий / И. Б. Ушаков, А. В. Богомолов, Ю. А. Кукушкин // Медико-биологические и социально-психологические проблемы безопасности в чрезвычайных. - 2010. - №4. - С. 6-12.

106. Балуева-Дюкова, К. В. Связь осознаваемых и неосознаваемых показателей возбуждения со способностью к пониманию своих эмоций / К.В. Балуева-Дюкова, Ю. А. Кравченко // Шаги. - 2017. - С. 8-13.

107. Савченко, В. В. Бортовая система мониторинга функционального состояния оператора транспортного средства / В. В. Савченко // Объединенный институт машиностроения НАН Беларуси. Минск. - 2012. - №1(18). - С. 20-25.

108. Ковальчук, А. С. О возможности идентификации психофизического состояния человека-оператора по вариабельности сердечного ритма / Ковальчук

A. С. // Динамика систем, механизмов и машин. Омск. - 2014. - С. 37-40.

109. Нигрей, А. А Исследование проблемы распознавания психофизиологического состояния человека-оператора / А. А. Нигрей // Скиф. Вопросы студенческой науки. - 2017. - №10(10). - С. 61-64.

110. Кубланов В. С. Анализ биометрических сигналов в среде МаНаЬ / В. С. Кубланов, В. И. Борисов, А. Ю. Долганов // Учебное пособие. Екатеринбург Издательство Уральского Университета. - 2016. - С. 1-119.

111. Петрукович, В. М. Оценка когнитивной деятельности операторов по нестационарным периодам вариабельности сердечного ритма / В. М. Петрукович,

B. Я. Апчел, М. В. Зотов // Вестник Российской Военно-Медицинской Академии. Санкт-Петербург. - 2011. - №2(34). - С. 138-146.

112. Туровский, Я. А. Способ перманентной аутентификации личности и состояния пользователя компьютера на основании паттернов поведения. Патент РФ 2619196 С2. // Я. А. Туровский, С. Д. Кургалин, С. В. Борзунов. - 2016.

113. Баевский, Р. М. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем / Р. М. Баевский // Вестник аритмологии. - 2001. - №24. - С. 65-87.

114. Travis, E. O. Guide to NumPy: 2nd Edition / O. E. Travis // Paperback. -2015. - С. 1-371. (На английском языке).

115. Шипулинов, А. Б. Наглядная статистика. Используем R! / А. Б. Шипулинов, Е. М. Балдин, П. А. Волкова, А. И. Коробейников, С. А. Назарова, С.

B. Петров, В. Г. Суфиянов. // 2014. - С. 1-296.

116. Вьюгин, В. В. Математические основы теории машинного обучения и прогнозирования / В. В. Вьюгин // Москва. - 2013. - С. 1-391.

117. McNamara, J. Creating Excel files with Python and XlsxWriter / J. McNamara // 2016. - C. 1-525. (На английском языке).

118. Статистика. Руководство пользователя. Версия 6. // 2001 - C. 1-225.

119. What is a Gantt Chart? [Электронный ресурс] // gantt.com [Сайт], URL: http://www.gantt.com. (На английском языке).

120. Гланц, С. Медико-биологическая статистика / С. Гланц // Москва. -1999. - C. 1-462.

121. Рунион, Р. Справочник по непараметрической статистике. Современный подход. / Р. Рунион // «Финансы и статистика». - Москва. - 1982. -

C. 1-198.

122. Gelman, A. P value and statistical practice / A. Gelman // Epidemiology. -2013. - Volume 1. - №1. - C. 1-4. (На английском языке).

123. U-КРИТЕРИЙ МАННА-УИТНИ [Электронный ресурс] // medstatistic. ru [Сайт], URL: http: //medstatistic. ru/theory/mann.html.

124. Северцев, Н. А. Моделирование безопасности структурно-сложных систем и определение показателя безопасности при управлении системой оператором. / Н. А. Северцев, А. В. Бецков, А. Н. Дарьина. // Надежность и качество сложных систем, № 3 (23), 2018, СС. 5-11.

125. Бахтеев, К. Р. Создание гибридного накопителя электроэнергии большой мощности для предотвращения кратковременных нарушений электроснабжения промышленных потребителей. / К. Р. Бахтеев. // Проблемы энергетики, Том 20, № 3-4, 2017, СС. 34-44.

126. Гареев, Е. М. Особенности восприятия пороговых электрических стимулов человеком: неунитарность. / Е. М. Гареев. // Сенсорные системы, Том 25, № 3, 2011, СС. 218-226.

127. Дроздов, А. Л. Психофизиологическое восприятие и отражение: понятия и терминология. / А. Л. Дроздов, Е. В. Севериновская, А. Г. Родинский. // Днепропетровская медицинская академия Министерства здравоохранения Украины. Учебно-методическое пособие, Днепр, 2017, 49 С.

128. Григорьев, И. В. Численное исследование процесса полимеризации бутадиена. / И. В. Григорьев. // Дифференциальные уравнения и смежные проблемы, 2018, СС. 184-189.

129. Подвальный, С. Л. Модульная структура системы многоальтернативного моделирования процессов полимеризации. / С. Л. Подвальный, А. В. Баранов. // Вестник Воронежского государственного технического университета, Том 9, № 5 (1), 2013, СС. 41-43.

130. Зароченцев, В. М. Динамика реакций в ячейке с идеальным смешением в растворе. / В. М. Зароченцев, Т. В. Кондратенко, А. К. Макоева. // Инженерный вестник дона, № 2, 2018, СС. 1-13.

131. Воскресенский, А. В. Структурообразование эпоксидных полимеррастворов с добавлением бутилкаучука. / А. В. Воскресенский // Вестник ПГУАС: Строительство, наука, образование, № 2 (3), 2016, СС. 53-55.

ПРИЛОЖЕНИЯ

180

Приложение А

Еа^огАпа!}^!.9

Правообладатель: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный университет» (ФГБОУ ВО «ВГУ») (1II))

Авторы: Туровский Ярослав Александрович (К11), Борзунов Сергей Викторович (Яи), Суровцев Александр Сергеевич (ЯII)

Заявка № 2018611863

Дата поступления 27 февраля 2018 Г.

Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 05 ШОНЯ 2018 г.

; ;;

по интеллектуальной собственности

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2018616640

Г.П. Ивлиев

шш

ГП АвЭЛ С Ч TB3VO" Т А К

ч<£ гэм

ООО «ГЛАВЭЛЕКТРОМОНТАЖ»

Адрес: 394014, г. Воронеж, улица Лебедева, 10. ИНН 3663098109 / КПП 366301001 т. [phone]; 212-00-46. E-mail: gemfgjavk-tr.ru / http://gem.avk-tr.ru

«Утверждаю»

Липектст Кулаков А.В

Результаты работы, полученные аспирантом Воронежс1фг6 государственного университета инженерных технологий Суровцевым A.C., профессором кафедры ИУС Воронежского государственного университета инженерных технологий Авциновым И.А. и доцентом кафедры ЦТ Воронежского государственного университета Туровским Я.А., по теме «Методы и алгоритмы обработки информации в эргатических системах управления технологическими процессами» использованы при:

- проведении комплекса работ по проектированию, разработке методов и алгоритмов управления автоматизации технологическим процессом элеваторного комплекса по хранению и переработке семечки (ООО «КДВ-Краснодар»);

- автоматизации зерносушильного комплекса (ООО «ЭКС ПП Экологические технологии» Тульская область, г. Венев).

- работы по автоматизации линии сушки послеспиртовой барды с повышенным содержанием белка и цеха производства этилацетата («Аннинский спирт-завод Воронежская область»).

- проведении работ по реконструкции элеваторного комплекса и разработке ряда разделов рабочей и конструкторской документации (Компания «СМАРТ»),

«УТВЕРЖДАЮ»

Директор Монько H.A.

(долж&зеть, ФИО)

Филиал «Атос АйТи Солюшенс энд

АКТ

Результаты работы, полученные аспирантом Воронежского государственного университета инженерных технологий Суровцевым A.C., профессором кафедры ИУС Воронежского государственного университета инженерных технологий Авциновым И. А. и доцентом кафедры ЦТ Воронежского государственного университета Туровским Я.А., оформленные в виде прикладных программ (Туровский Я. А., Кургалин С. Д., Суровцев А. С. CardioClient. - Св-во о гос. регистрации программы для ЭВМ. М.: ФИПС, 2015. № 2015660550 от 2.10.2015; Туровский Я. А., Кургалин С. Д., Суровцев А. С. EmonetService. - Св-во о гос. регистрации программы для ЭВМ. М.: ФИПС, 2015. № 2015660890 от 12.10.2015; Туровский Я. А., Борзунов С. В., Суровцев А. С. Factor_Analysis_1.9. - Св-во о гос. регистрации программы для ЭВМ. М.: ФИПС, 2018. № 2018616640 от 5.06.2018), использованы при проектировании безопасной системы обслуживания дизель-генераторной установки обеспечивающей бесперебойное электропитания филиала «Атос АйТи Солюшенс энд Сервисез» в г. Воронеж.

Клименко П.Ф.,

руководитель отдела охраны труда и техники безопасности

(ФИО, должность)

(подпись, число, год)

#

«УТВЕРЖДАЮ»

Директор Носов Ю.А

(должность, ФИО)

ООО«

Т/ ЯШШ / - V "азван"е организации)

мёлшшя Инжиниринговая компания»

*инирицг( ¡ая А (печать, подпись, число, год)

компания, уШ/ //

АКТ

Результаты работы, полученные аспирантом Воронежского государственного университета инженерных технологий Суровцевым А. С., профессором кафедры ИУС Воронежского государственного университета инженерных технологий Авциновым И. А. и доцентом кафедры ЦТ Воронежского государственного университета Туровским Я.А., по теме «Методы и алгоритмы обработки информации в эргатических системах управления технологическими процессами (на примере производства полибутадиена», использованы при проектировании, разработке и внедрении АСУТП комбикормового завода производительностью 10 т/ч ООО «Экокором» расположенного по адресу: Воронежская область, Анненский р-н, с.

Николаевка.

одпись,число, год)

П1

АКТ

Настоящим актом подтверждено, что в учебном процессе и при подготовке бакалавров по направлению 27.03.04 «Управление в технических системах» и магистров по направлению 27.04.04 «Управление в технических системах» используются материалы диссертационной работы аспиранта кафедры «Информационных и управляющих систем» ВГУИТ Суровцева Александра Сергеевича «Методы и алгоритмы обработки информации в эргатических системах управления технологическими процессами (на примере производства полибутадиена)».

Заместитель заведующего кафедрой «Информационные процессы

и управление»

«УТВЕРЖДАЮ»

Проректор по научной и инновационной

[ьности ФГБОУ ВО ВГУИТ

АКТ *

Настоящим актом подтверждено, что в учебном процессе и при подготовке бакалавров по направлениям 15.03.04 «Автоматизация технологических процессов и производств» и 27.03.04 «Управление в технических системах» и магистров по направлениям 15.04.04 «Автоматизация технологических процессов и производств» 27.04.04 «Управление в технических системах» используются материалы диссертационной работы аспиранта кафедры «Информационных и управляющих систем» Суровцева Александра Сергеевича «Методы и алгоритмы обработки информации в эргатических системах управления технологическими процессами (на примере производства полибутадиена)».

Зав. кафедры ИУС

Хаустов И. А.