Методы и средства управления технологическими процессами производства радиоэлектронной аппаратуры в условиях неопределенности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, доктор технических наук Вершинина, Лилия Павловна

• Вершинина, Лилия Павловна
• доктор технических наук
• 1999

Оглавление диссертации доктор технических наук Вершинина, Лилия Павловна

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ПРОИЗВОДСТВА

РЭА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ.

1.1. Общая характеристика технологических процессов как объектов управления.

1.2. Источники неопределенности и методология работы с неопределенностями при анализе технологических процессов.

1.3. Системный подход к управлению технологическими процессами.

1.4. Автоматизированное управление технологическими процессами производства РЭА.

1.5. Традиционные методы идентификации и оценивания состояний технологических процессов и анализ их применимости в условиях неопределенности.

1.6. Фактор неопределенности в задачах оптимизации управления технологическими процессами.

1.7. Системологический анализ проблемы неопределенности в управлении технологическими процессами.

Выводы по 1 разделу.

2. РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ.

2.1. Моделирование технологических объектов в нечеткой среде

2.2. Методы формализации нечетких понятий и переменных в моделях технологических объектов.

2.4. Выбор управляющих воздействий на основе оперативной идентификации технологического объекта.

2.5. Формирование моделей управления на основе классификации состояний технологических объектов.

2.6. Оптимизация стратегии управления технологическими процессами.

Выводы по второму разделу.

3. СИНТЕЗ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ.

3.1. Типология моделей управления технологическими процессами в условиях неопределенности.

3.2. Модель технологического процесса в пространстве состояний.

3.3. Модель фазово-траекторного управления технологическим процессом.

3.4. Классификационная модель оценки технического состояния технологического оборудования.

3.5. Модель диагностики неполадок в работе технологического оборудования.

3.6. Оценка качества нечетких моделей.

Выводы по третьему разделу.

4. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ПРОИЗВОДСТВА РЭА.

4.1. Разработка и развитие структур интеллектуальных динамических управляющих систем.

4.2. Принципы построения нечетких регуляторов.

4.3. Синтез алгоритма управления для нечеткого регулятора.

4.4. Система поддержки принятия решений в многокритериальных задачах управления технологическими процессами.

Выводы по четвертому разделу.

5. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ

ИССЛЦДОВАНИЯ.

5.1. Основные направления фактической реализации разработанных методов и средств управления технологическими процессами производства РЭА.

5.2 Прогнозирование качества компонентов и мижроушов РЭА в процессе производства.

5.3. Проектирование системы межоперационного контроля в производстве изделий РЭА.

5.4. Ейлбор режимов термических оперщий в технологии РЭА.

5.5. СГЕТкмшадая процесса регулировки микроуэоюв РЭА.

5.6. Оптимизация оп^>аций сортировки в производстве компонентов ЮА.

Выводы по пятому разделу.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и средства управления технологическими процессами производства радиоэлектронной аппаратуры в условиях неопределенности»

Актуальность проблемы. Технологические процессы (ТП) служат материальной базой производства радиоэлектронной аппааратуры (РЭА), в связи с чем одним из направлений повышения эффективности производства РЭА является разработка и совершенствование методов и средств управления ТП.

Постоянное усложнение изделий РЭА, тенденция к переходу на мелкосерийное многономенклатурное производство в условиях жестких ограничений на затраты и сроки отработки и переналадки ТП ведет к тому, что управление ТП осуществляется, как правило, в условиях априорной недостаточности. Неопределенность в процесс управления вносят также погрешности и неполнота измерительной информации, шумы, неоднородность используемых материалов, дрейф параметров технологического оборудования.

В этих условиях важное значение при управлении ТП производства РЭА приобретает информация качественного характера в виде интуитивных знаний и опыта технолога. Роль такой информации на этапе отработки ТП производства РЭА и в условиях мелкосерийного производства трудно переоценить. Использование качественной информации позволяет в модели управления учесть сложные внутренние взаимосвязи исследуемого технологического объекта (ТО). Таким образом, в задачах управления ТП производства РЭА возникает новый вид неопределенности, требующий формализации, - нечеткая информация.

Основное содержание алгоритма управления ТП составляет математическая модель процесса. В условиях неопределенности вопрос построения адекватных математических моделей стоит особенно остро. Методы разработки адекватных моделей технологических операций и процессов производства РЭА, а также алгоритмов управления основываются на трудах И.П. Бушминского, А.П. Дос-танко, В.А. Лопухина, О.Ш. Даутова, Н.С. Райбмана, В.С.Сироткина, В.Н. Ильина, B.C. Благовещенского, В.А. Пузырева, В.М. Чадеева, Ш.М. Чабдарова, A.A. Колесникова, Д.Б. Юдина, Д.К. Шелеста, Ю.М. Волина, Я.Е. Львовича, В.Н. Фролова, У. Рея и др. Результаты этих исследований важны для обеспечения широкого развития автоматизации ТП производства РЭА.

Успехи разработок и промышленного выпуска средств микропроцессорной техники создали прочную основу для проектирования и внедрения автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП).

Вопросы технического обеспечения систем управления ТП производства РЭА на базе достижений современной микропроцессорной техники рассмотрены в трудах В.М. Валькова, В.Е. Вершина, Ю.В. Иванова, A.M. Михайлова, H.A. Лакоты, В.П. Корячко и др.

Несмотря на широкий фронт работ в области проектирования и автоматизации управления ТП производства РЭА, существующие АСУТП в большинстве своем способны лишь поддерживать уровень, достигнутый технологом, и малоэффективны в период освоения новых изделий, а также в условиях мелкосерийного многономенклатурного производства.

Анализ источников показал следующее: методы решения проблем неопределенности ориентированы на серийное производство РЭА; сложность моделей технологических объектов и длительный период их адаптации к реальным условиям затрудняют использование моделей в оперативном режиме; при разработке моделей управления не все виды неопределенности учитываются и могут быть формализованы традиционно применяемыми аналитическими и статистическими методами; как правило, разработка моделей управления в условиях неопределенности не рассматривается в непосредственной связи с их технической реализацией. В результате - отсутствует ориентация разработанных методов и средств управления на реальную практику их использования.

Таким образом, актуальной является научная проблема повышения эффективности производства РЭА путем разработки методов и средств управления ТП, соответствующих тенденциям развития производства РЭА и ориентированных на реальную практику их использования.

Дальнейшее развитие АСУТП связано с автоматизацией управляющих функций, то есть действий человека, направленных на принятие эффективных решений по выбору целенаправленных воздействий на ТП производства РЭА. Процедуры принятия решений по своей общей структуре совпадают с классом так называемых интеллектуальных алгоритмов.

В настоящее время идет становление нового направления в теории управления - алгоритмов управления, основанных на нечетких моделях интеллектуальных регуляторов и систем управления. В последние годы интенсивно ведутся работы по практическому внедрению нечетких регуляторов, экспертных систем и систем управления в промышленную и непромышленную сферы. Благодаря использованию нечетких регуляторов появилась возможность перейти к более универсальным методам управления, позволяющим расширить класс задач, решаемых в АСУТП, и повысить экономическую эффективность этих систем.

Имеющиеся немногочисленные публикации по нечеткому управлению в технологии РЭА (Л.С. Берштейн, А.Н. Мелихов, Ю.П. Рубаник, П.А. Арутюнов, Н.П. Хаберов, С.И. Ватлин) носят, в основном, обзорно-аналитический характер и не содержат достаточной теоретической базы управления ТП производства РЭА в условиях недостаточной и нечеткой информации.

Вместе с тем, современный уровень накопленных результатов в таких направлениях, как теория принятия решений, теория нечетких множеств, исследование операций, искусственный интеллект, имитационное моделирование, позволяет говорить о возможности более глубокого внедрения теоретических результатов, полученных в данных направлениях, в практику организации интеллектуального управления ТП производства в условиях неопределенности. Однако при создании конкретных моделей и алгоритмов управления ТП общие теоретические положения требуют существенной доработки и развития в рассматриваемом направлении.

Указанные проблемы управления ТП производства РЭА в условиях неопределенности предопределили цель диссертационной работы.

Цель исследования: разработка теоретических основ и создание методологической базы синтеза методов и средств управления ТП производства РЭА в условиях недостаточной и/или нечеткой информации о технологических объектах управления и свойствах внешних воздействий.

Для достижения поставленной цели в ходе выполнения теоретических исследований было необходимо: выявить особенности ТП производства РЭА как объектов управления; провести анализ современных методов идентификации и оценивания состояний сложных технологических объектов с целью выявления наиболее перспективных при решении задач управления в условиях неопределенности; разработать единый подход к формализации ТП производства РЭА и процессов управления в условиях неопределенности, учитывающий всю имеющуюся информацию как количественного, так и качественного характера; разработать теоретические основы управления ТП с учетом особенностей ТП и тенденций развития производства РЭА; разработать инструментальные средства информационной поддержки систем управления ТП производства РЭА, эффективных в условиях недостаточной и нечеткой информации; разработать методическое и программно-алгоритмическое обеспечение адаптивных систем управления, работоспособных в условиях неопределенности; провести экспериментальные исследования и апробацию разработанных методов и средств управления ТП производства РЭА.

Методы исследования; в диссертационной работе использованы методы системного анализа, теории автоматического управления, теории вероятностей и математической статистики, теории нечетких множеств, математического моделирования, теории принятия решений, исследования операций, искусственного интеллекта. Основные теоретические результаты работы подтверждены экспериментальными исследованиями и использованы при разработке процессов управления ТП производства компонентов и микроузлов РЭА.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Теоретические основы управления ТП производства РЭА в условиях неопределенности, включающие: метод формализации нечетких понятий на основе объективного вероятностного подхода; метод идентификации многомерных технологических объектов с использованием конъюнктивного правила вывода для построения многомерных матриц нечетких отношений;

- метод выбора управляющих воздействий на основе оперативной идентификации технологического объекта;

- метод формирования моделей управления на основе нечеткой классификации состояний технологических объектов;

- метод оптимизации стратегии управления ТП производства РЭА по совокупности критериев с использованием, принципа слияния нечетких целей и ограничений.

2. Модели управления ТП производства РЭА, являющиеся адаптивными к изменению условий функционирования и характеристик процесса и работающие в режиме реального времени:

- модель ТП, адаптивная к изменению структуры и параметров ТП, основанная на представлении ТП в виде нечеткой многостадийной системы;

- модель фазово-траекторного управления ТП, позволяющая корректировать режимы ТП в зависимости от текущего состояния технологического объекта;

- классификационная модель оценки технического состояния технологического оборудования;

- модель диагностики неполадок в работе технологического оборудования в условиях неполноты информации и ограниченного времени диагностирования.

3. Система поддержки принятия решений в многокритериальных задачах управления ТП.

4. Методическое и алгоритмическое обеспечение систем управления ТП производства РЭА в условиях неопределенности, включающее:

- алгоритм управления для нечеткого регулятора;

- методику прогнозирования качества компонентов и микроузлов РЭА в процессе производства;

- методику проектирования системы межоперационного контроля в производстве изделий РЭА;

- методику выбора режимов термических операций в технологии РЭА;

- методику оптимизации процесса регулировки микроузлов РЭА;

- методику оптимизации операций сортировки в производстве компонентов РЭА.

Научная новизна результатов диссертационной работы заключается в следующем:

1. Впервые реализован системный подход к решению задач управления ТП производства РЭА в условиях неопределенности.

2. Впервые для комплексного решения задач управления ТП производства РЭА предложен математический аппарат, позволяющий на единой информационной основе строить как модели технологических объектов, так и модели управления, отражать не только количественные факты и соотношения, характеризующие объект управления, но и качественные знания специалистов-технологов, которые не могут быть формализованы в традиционном математическом смысле.

3. На основе нечетких отношений формализована связь между параметрами изделия (конструктивными, электрофизическими) и режимами ТП, а также унифицирован ее вид на всех этапах ТП, независимо от типа технологических операций. Унификация вида связи позволяет в режиме реального времени совместно решать проблемы идентификации и оптимизации в задачах управления. Эффективность предложенного подхода растет с увеличением числа переменных и усложнением объекта управления.

4. В рамках решения задач управления ТП получили дальнейшее развитие теория нечетких множеств и теория принятия решений. Разработаны теоретические основы управления ТП производства РЭА в условиях неопределенности, включающие методы идентификации технологических объектов и выбора оптимальных управляющих воздействий.

5. Задачи оптимизации управления сформулированы на единой основе, сочетающей управление количеством с управлением качеством. Разработан метод оптимизации стратегии управления в условиях неопределенности по совокупности взаимосвязанных критериев.

6. На основе методов идентификации и оптимизации разработаны модели управления ТП производства РЭА, оценки технического состояния технологического оборудования и диагностики неполадок в его работе в условиях неопределенности.

7. Разработан алгоритм управления для нечеткого регулятора, осуществляющий аналитическую аппроксимацию нечеткого вывода с предварительным агрегированием нечеткой исходной информации.

8. Разработана система поддержки принятия решений в многокритериальных задачах управления на основе нечетких отношений альтернатив, позволяющая выбирать оптимальный вариант управления среди альтернативных вариантов.

Практическая ценность работы и реализация результатов.

1. Разработанные методы и средства управления ТП производства РЭА:

- предназначены для использования в условиях априорной недостаточности и/или нечеткости имеющейся информации о функционировании технологических объектов и свойствах внешних воздействий;

- позволяют легко адаптироваться к изменениям режимов работы технологического оборудования, что важно для мелкосерийного многономенклатурного производства;

- могут использовать качественную информацию в виде знаний эксперта-технолога;

- служат методологической основой для разработки методического и программно-алгоритмического обеспечения систем управления ТП в условиях мелкосерийного многономенклатурного производства;

- позволяют сократить сроки проектирования систем управления, снизить трудовые и материальные затраты на их разработку без снижения качества и надежности.

2. Использование модели фазово-траекторного управления позволяет расширить допуски на параметры исходных материалов и оптимальным образом назначить технологические режимы при изготовлении компонентов и узлов РЭА.

3. Модель диагностики неполадок в работе технологического оборудования дает возможность принять решение о состоянии оборудования в условиях неполноты информации и недостатка времени диагностирования.

4. Разработанный алгоритм управления для нечеткого регулятора может быть использован при разработке интеллектуальных регуляторов и систем управления на базе нечеткого аппаратного обеспечения.

5. Представленная система поддержки принятия решений реализует нечеткие модели оптимизации принятия решений при многих критериях в условиях неопределенности и может использоваться для ассистирования лица, принимающего решение при управлении ТП производства РЭА.

6. На основе разработанных методов и моделей созданы и программно реализованы методики, позволяющие обеспечить "управляемость" ТП на формирующих и контрольно-регулировочных операциях изготовления компонентов и микроузлов РЭА в условиях мелкосерийного производства.

Диссертационная работа обобщает научные исследования и результаты 11 хоздоговорных и госбюджетных НИР, выполнявшихся на кафедре микроэлектроники и технологии радиоаппаратострое-ния Ленинградского института авиационного приборостроения -Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения при непосредственном участии автора в период с 1981 по 1999 гг., в том числе в рамках Программы российско-германского сотрудничества "Интеллектуальные микросенсоры" и Межвузовской научно-технической программы МОПО РФ "Наукоемкое приборостроение".

Результаты работы прошли экспериментальную проверку и были внедрены в виде программно реализованных методик в Холдинговой компании "Ленинец" в ТП изготовления микроузлов РЛС "Балтика". Применение методик позволило оптимизировать технологические режимы изготовления резистивных слоев микроузлов по критерию минимального разброса сопротивлений резисторов, а также уменьшить объем регулировочных работ на 17-19% при сохранении заданной точности выходных параметров микроузлов.

Ряд методик и система поддержки принятия решений в многокритериальных задачах управления были внедрены в ОАО "Авангард" в ТП изготовления первичных чувствительных элементов газовых датчиков. В результате использования методик и системы поддержки принятия решений снижена трудоемкость и сокращена длительность процесса отработки технологии изготовления газовых сенсоров за счет существенного (до 25%) уменьшения объема экспериментальных работ.

Применение разработанных методик позволило выбирать оптимальные параметры технологических операций в условиях неполноты измерительной информации, неоднородности исходных материалов и нестабильности их свойств. В результате коэффициент выхода годной продукции увеличился на 12%.

Результаты исследований внедрены в СПбГУАП во все виды учебных занятий по технологическим дисциплинам - лекционные курсы, лабораторные практикумы, курсовое и дипломное проектирование.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Республиканской научно-технической конференции "Пути совершенствования технологических процессов и оборудования в производстве современных изделий радиоэлектроники" (Минск, 1983), на Всесоюзной научно-технической конференции "Теория и практика конструирования и обеспечения надежности и качества электронной аппаратуры и приборов" (Воронеж, 1984), на Всесоюзном семинаре "Контроль изделий микроэлектроники и применение микропроцессорных средств вычислительной техники" (Ереван, 1984), на Всесоюзном научно-техническом семинаре "Методы исследования надежности сложных технических систем" (Новороссийск, 1985), на II Всесоюзной конференции "Моделирование отказов и имитация на ЭВМ статистических испытаний изделий электронной техники" (Суздаль, 1985), на ХЬ Всесоюзной научной сессии, посвященной Дню радио (Москва, 1985), на III Научно-технической отраслевой конференции "Состояние и пути повышения надежности кассетных видеомагнитофонов (Ленинград, 1989), на Межотраслевой научно-технической конференции "Материалы для микроэлектроники и приборостроения" (Москва, 1991), на Международной выставке "Совтех - 91" (Москва, ВДНХ, 1991), на VII Международной научно-технической конференции "Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства контроля природной среды, материалов и промышленных изделий" (Череповец, 1997), на Международных научно-технических конференциях "Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации" (Курск, 1997, 1998), на Международной научно-технической конференции и Российской научной школе (Москва, 1998).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 30 работ, в том числе 16 статей; 3 программы зарегистрированы в Государственном координационном центре информационных технологий.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 278 страниц, в том числе 273 страницы основного текста и 20 рисунков. Список использованных источников включает 198 наименований.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Вершинина, Лилия Павловна

Выводы по пятому разделу

1. В качестве практической реализации разработанных в диссертации теоретических положений предложен ряд методик, предназначенных для решения задач управления на формирующих и контрольно-регулировочных операциях изготовления компонентов и микроузлов РЭА в условиях мелкосерийного производства.

2. Сравнительный анализ результатов, полученных на основе методик и с использованием аналитических и статистических моделей, показал эффективность применения методик при недостаточной и нечеткой информации.

3. Применение методик прогнозирования качества и оптимизации процесса регулировки при изготовлении микроузлов РЛС "Балтика" позволило уменьшить объем настроечных работ на 17-19%.

4. Применение СППР и методик выбора режимов термических операций и оптимизация операций сортировки при изготовлении газовых сенсоров позволило уменьшить объем экспериментальных работ до 25%, выбрать оптимальные параметры технологических операций в условиях неполноты измерительной информации, неоднородности исходных материалов и нестабильности их свойств. В результате выход годной продукции увеличился на 12%.

5. Результаты экспериментальной проверки и внедрения методик в производство компонентов и микроузлов РЭА подтверждают правильность и достоверность результатов, полученных в диссертационной работе.

6. Разработанные методы, модели, методики могут служить методологической базой при разработке интеллектуальных систем управления ТП на основе нечеткой микропроцессорной техники.

7. Дальнейшее использование результатов диссертационной работы позволит: обеспечить внедрение автоматизированных методов и средств управления ТП в условиях мелкосерийного многономенклатурного производства; сократить сроки разработки систем управления; снизить затраты на освоение и внедрение новых технологий в производстве РЭА.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные теоретические и практические результаты проведенных исследований состоят в следующем:

1. Классифицированы задачи управления ТП производства РЭА и установлены требования к методам и средствам управления, реализуемым на базе современных технических средств.

2. Определены характерные особенности ТП производства РЭА как объектов управления и источники неопределенности их функционирования.

3. Проведен анализ современных методов и средств управления ТП производства РЭА. Показано, что для полученных традиционным путем моделей и алгоритмов управления характерна неоправданная идеализация ТП, ограниченность применения и, как следствие, низкая эффективность управления ТП.

4. Предложен единый подход к формализации ТП производства РЭА и процессов управления в условиях неопределенности, позволяющий объединять имеющуюся объективную и субъективную информацию и решать задачи управления на единой информационной основе.

5. Разработаны теоретические основы управления ТП производства РЭА, включающие: метод идентификации многомерных технологических объектов с использованием конъюнктивного правила вывода для построения многомерных матриц нечетких отношений; метод выбора управляющих воздействий на основе оперативной идентификации технологического объекта; метод формирования моделей управления на основе нечеткой классификации состояний технологических объектов; метод оптимизации стратегии управления ТП по совокупности критериев с использованием принципа слияния нечетких целей и ограничений.

6. Рассмотрены методологические аспекты применения теории нечетких множеств в управлении ТП производства РЭА, касающиеся надежности, точности и устойчивости получаемых решений. Предложен метод формализации нечетких понятий на основе объективного вероятностного подхода, позволяющий повысить надежность результатов моделирования.

7. Разработаны модели управления, адаптивные к изменению условий функционирования и характеристик процесса и работающие при априорной недостаточности и/или нечеткости информации: модель ТП производства РЭА, адаптивная к изменению структуры и параметров ТП, основанная на представлении ТП в виде нечеткой многостадийной системы; модель фазово-траекторного управления ТП производства РЭА, позволяющая корректировать режимы ТП в зависимости от текущего состояния технологического объекта; классификационная модель оценки технического состояния технологического оборудования в процессе производства РЭА; модель диагностики неполадок в работе технологического оборудования в условиях неполноты информации и ограниченного времени диагностирования.

8. Разработана СППР в многокритеральных задачах управления на основе нечетких отношений альтернатив, позволяющая ассистировать ЛПР при управлении ТП производства РЭА и выбирать оптимальный вариант управления среди альтернативных вариантов.

9. Разработан алгоритм управления для нечеткого регулятора, осуществляющий аналитическую аппроксимацию нечеткого вывода с предварительным агрегированием нечеткой исходной информации. Алгоритм позволяет производить быстрый и качественный вывод, не использует нечетких отношений, поэтому его применение особенно эффективно в случае многомерного входа технологического объекта в ТП производства РЭА.

10. Разработанные методы и средства в ряде случаев, например, при решении задач оперативно-диспетчерского управления, позволяют строить модель управления без построения модели объекта. В результате существенно упрощается процедура проектирования правил управления и снижаются затраты на их разработку.

11. Показано, что в случае задачи большой размерности при разработке моделей управления ТП производства РЭА переход от "четкой" постановки задачи к "нечеткой" существенно упрощает ее решение, обеспечивая приемлемый по качеству результат. В связи с этим, разработанные методы и средства можно использовать и в условиях "определенности" вместо многомерных статистических методов, часто трудно реализуемых на практике.

12. На основе разработанных методов и моделей созданы и программно реализованы методики, позволяющие обеспечить "управляемость" ТП на формирующих и контрольно-регулировочных операциях изготовления компонентов и микроузлов РЭА в условиях мелкосерийного производства: методика прогнозирования качества компонентов и микроузлов РЭА в процессе производства; методика проектирования системы межоперационного контроля в производстве изделий РЭА; методика выбора режимов термических операций в технологии РЭА; методика оптимизации процесса регулировки микроузлов РЭА; методика оптимизации операций сортировки в производстве компонентов РЭА.

13. Проведены экспериментальные исследования и апробация разработанных методик при изготовлении компонентов и микроузлов РЭА на предприятиях ХК "Ленинец" и ОАО "Авангард".

Применение методики прогнозирования качества компонентов и микроузлов РЭА в процессе производства и методики оптимизации процесса регулировки микроузлов РЭА позволило уменьшить объем настроечных работ микроузлов РЛС "Балтика" на 17-19%.

Применение методики выбора режимов термических операций, методики оптимизации операций сортировки в производстве компонентов РЭА, СППР в многокритериальных задачах управления ТП производства РЭА позволило уменьшить объем экспериментальных работ до 25% в процессе отработки технологии изготовления газовых сенсоров, выбрать оптимальные

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Вершинина, Лилия Павловна, 1999 год

1. Абрамов В.А., Пискунов А.И., Рубаник Ю.Т. Модификация многошаговой процедуры принятия решения Беллмана-Заде в размытых условиях для систем микроэлектроники //Изв. АН СССР. Сер. Техн. кибернетика. 1985.N4. С.166-173.

2. Аведьян Э.Д., Симсарьян В.А. Адаптивный функциональный преобразователь в задаче определения параметров технологического процесса по косвенным показателям //Автоматика и телемеханика. 1969.№11. С.94-99.

3. Аверкин А Н. Построение нечетких моделей мира для планирования в условиях неопределенности./В кн.: Семиотические модели при управлении большими системами. М.:АН СССР, 1979. С.69-73.

4. Аверкин А.Н., Головина Е.Ю., Сергиевский А.Е. Проектирование нечетких регуляторов на основе триангулярных норм //Изв. АН СССР. Сер. Теория и системы управления. 1997.№5. С.112-118.

5. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.:Финансы и статистика, 1989.608с.

6. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных.

7. М.:Финансы и статистика, 1983.472с.

8. Алиев P.A. Принцип инвариантности и его применение для проектирования промышленных систем управления.

9. М. :Энергоатомиздат, 1985.128с.

10. Алиев P.A., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М.:Радио исвязь, 1990.263с.

11. Алиев P.A., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатом-издат, 1991.240с.

12. Арутюнов П.А. Экспертные системы электронные консультанты технолога в производстве СБИС (современное состояние проблемы, перспективы) //Микроэлектроника. 1991.Т.20.Вып.4. С.323-336.

13. Балакирев B.C., Проталинский О.М. Применение математического аппарата нечетких множеств при автоматизации технологических процессов //Измерение, контроль, автоматизация. 1985. 2(54). С.85-93.

14. Батыршин И.З. О мерах энтропии размытых множеств/В кн.: Исследование операций и аналитическое проектирование в технике. Вып. 1. Казань:КАИД978. С.40-45.

15. Батыршин И.З. О некоторых свойствах мер невероятностной энтропии размытых множеств/В кн.: Прикладной многомерный статистический анализ. М.:Наука,1978. С.345-348.

16. Беллман Р. Динамическое программирование. М.:Изд.иностр.лит., 1960.400с.

17. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях/В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Сб.переводов под ред. И.Ф.Шахнова//М.:Мир, 1976. С.172-215.

18. Берж К. Теория графов и ее применения. М.: ИЛ,1962.319с.

19. Бир С.Т. Кибернетика и управление производством. М.:Наука, 1965.275с.

20. Биркгоф. Теория решеток. М.:Наука, 1984.568с.

21. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига, Зинатне, 1990.184с.

22. Бородюк В.П., Лецкий Э.К. Статистическое описание промышленных объектов. М.:Энергия,1971.111с.

23. Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. М.:Радио и связь, 1984.288с.

24. Буловский П.И., Миронов В.М. Технология радиоэлектронного аппаратостроения. М.'Энергия, 1971.344с.

25. Булычев Ю.Г., Манин A.A. Синтез адаптивных систем оптимального управления стохастическими объектами на основе прогнозирующей модели //Автоматика и телемеханика. 1995.№9. С.81-92.

26. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.:Наука, 1978. 400с.

27. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М.:Сов.радио, 1973.439с.

28. Вальков В.М., Вершин В.Е. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Л.:Политехника, 1991.269с.

29. Варжапетян А.Г., Вершинина Л.П. Имитационные модели в задачах управления качеством РЭА //Состояние и пути повышениянадежности кассетных видеомагнитофонов.Тез.докл. III научн,-техн.отраслевой конф.Л.Д989. С.30-32.

30. Варжапетян А.Г., Вершинина Л.П. Надежность систем на элементах 5-го поколения //Надежность и эксплуатация сложных систем: Сб. науч. тр./ЛИАП., 1985. Вып. 177. С.32-34.

31. Варжапетян А.Г., Вершинина Л.П. Обеспечение качества построения имитационных моделей электронных схем //Электронная техника.Сер. Управление качеством, стандартизация, метрология, испытания. 1984.Вып. 4(109). С. 13-17.

32. Варжапетян А.Г., Вершинина Л.П. Обеспечение надежности больших интегральных схем //Труды XL Всесоюзн.научн.сессии, поев. Дню Радио: Тез.докл. М.,1985.4.1. С.50-51.

33. Варжапетян А.Г., Вершинина Л.П., Ястребов А.П. Контроль параметров БИС на этапе проектирования //Контроль изделий микроэлектроники и применение МСВТ: Тез.докл. Всесоюзн. НТС.Ереван, 1984. С.79-80.

34. Васильева О.И., Ионов И.П., Кантор П.С. Дуальное управление искусственной вентиляцией легких с использованием нечеткого регулятора в цепи обратной связи //Мед.техника.1989.№1. С.11-21.

35. Ватлин С.И. Анализ обоснованности нечетких классификационных моделей управления в сложных технических системах. Минск:МРТИ, 1993.136с.

36. Вершинин М.И., Вершинина Л.П. Программа "Идентификация состояния объекта управления в условиях неопределенности".

37. Гос. ФАП 50990000047. 1999.

38. Вершинина Л.П. Идентификация фазовых характеристик объекта на основе адаптивной модели нечеткой логики //Распознавание-97.Сб. материалов 3 Межд. конф./Курск,1997. С.41-42.

39. Вершинина Л.П. Модель субоптимального управления технологическим процессом с неопределенными параметрами динамики//Информатика-машиностроение. 1999.№4. С.5-6.

40. Вершинина Л.П. Нечеткая модель технологической системы в пространстве состояний//Изв.вузов.Сер.Приборостроение. 1997. Т.40, №7. С.67-69.

41. Вершинина Л.П. Нечеткий классификационный алгоритм распознавания образов //Медико-экологические информационные технологии 98. Материалы межд. техн. конф.Курск,1998. С.209-211.

42. Вершинина Л.П. Об одном способе размещения элементов на плате //Конструирование и управление качеством радиоаппаратуры: Межвуз.сб.научн.тр./ЛИАП. 1983.Вып. 163. С.37-41.

43. Вершинина Л.П. Об особенностях задач оптимизации при проектировании технологических процессов регулировки РЭА //Автоматические и автоматизированные системы в приборостроении: Межвуз.сб.научн.тр./ЛИАП. 1988. С.49-53.

44. Вершинина Л.П. Определение траектории движения объекта контроля по нечетким данным //Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства контроля природной среды, материалов и промышленных изделий. Материалы межд. НТК. Череповец, 1997. С.70-71.

45. Вершинина Л.П. Оптимизация доводки в производстве компонентов электронных приборов//Изв. вузов. Сер. Приборостроение. 1999.Т.42,№3-4. С.68-70.

46. Вершинина Л.П. Оптимизация операций сортировки в производстве компонентов электронных устройств //Технология и конструирование в электронной аппаратуре. 1998.№2. С.34-35.

47. Вершинина Л.П. Особенности идентификации технологических процессов как объектов управления/ГУАП,1999.7с.Деп. в ВИНИТИ 10.02.99,№436-В99.

48. Вершинина Л.П. Особенности планирования эксперимента при исследовании на ЭВМ радиоэлектронных устройств //Конструирование РЭА: Межвуз.сб.научн.тр./ЛИАП.1989. С.57-61.

49. Вершинина Л.П. Прогнозирование качества электронных устройств на основе нечеткой логики //Технология и конструирование в электронной аппаратуре. 1998.№1. С.9-11.

50. Вершинина Л.П. Программа "Оптимизация системы межоперационного контроля". № Гос. ФАП 50990000046. 1999.

51. Вершинина Л.П. Программа "Синтез системы управления технологическим процессом на основе нечеткой логики". № Гос. ФАП 50980000067. 1998.

52. Вершинина Л.П. Синтез алгоритмов адаптивного управления технологическими процессами в электронном приборостроении //Изв. вузов. Сер.Приборостроение. 1999.Т.42,№1. С.57-60.

53. Вершинина Л.П. Управление термическими операциями в технологии электронных приборов

54. ГУАПД 999.7с. Деп. в ВИНИТИ 10.02.99, №435-В99.

55. Вершинина Л.П., Горохов Л.В. Моделирование процесса изготовления толстопленочных прецизионных резистивных плат //Технология и конструирование в электронной аппаратуре. 1993,№3-4. С.34-36.

56. Вершинина Л.П., Горохов Л.В., Сесин А.Е. Повышение стабильности композиционных паст //Материалы для микроэлектроники и приборостроения. Тез. докл. межотраслевой НТК. М.,1991. С.11-12.

57. Вершинина Л.П., Горохов Л.В., Сесин А.Е. Способ контроля вязкости паст при изготовлении толстопленочных плат //Материалы для микроэлектроники и приборостроения. Тез. докл. Межотраслевой науч.-техн. конф. М.,1991. С. 15.

58. Вершинина Л.П., Лопухин В.А. Оптимизация контрольных операций в приборостроении //Изв. вузов.Сер. Приборостроение. 1999.Т.42, №7. С.61-64.

59. Вершинина Л.П., Лопухин В.А. Оптимизация контроля на формирующих операциях в производстве компонентов электронных приборов //Научное приборостроение,1999.Т.9.№2. С.83-84.

60. Волин Ю.М., Островский Г.М. Оптимизация технологических процессов в условиях частичной неопределенности исходной информации //Автоматика и телемеханика. 1995.№12. С.85-98.

61. Волкович В.Н., Даргейко Л.Ф. Метод ограничений в задачах векторной оптимизации //Автоматика и телемеханика. 1976.№3. С.13-17.

62. Воронин А.Н. О формализации выбора схемы компромиссов в задачах многокритериальной оптимизации //Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1984.№2. С.173-176.

63. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.:Наука, 1971.348с.

64. Гибкие производственные системы в радиоаппаратострое-нии/Под ред. Н.П.Меткина.М.:Радио и связь, 1988.262с.

65. Горохов Л.В., Брагина О.Б. Печь инфракрасная, малогабаритная, конвейерная: Информ.листок№85-0860.М.:ВИМИ,1985.

66. Горохов Л.В., Сморкалов Ю.А. Установка трафаретной печати //Сб.рефератов НИОКР.Сер.ТП.М.:ВИМИ,1983.Вып.15. С.17. Per. №И-53640.

67. Градецкий В.Г., Рачков М.Ю., Ульянов C.B. и др. Мобильные системы с роботами вертикального перемещения //Изв. АН СССР. Сер. Техн. кибернетика. 1991.№6. С.171-199.

68. Гусев Л.А., Смирнова И.М. Размытые множества //Автоматика и телемеханика. 1973.№5. С.66-85.

69. Гуткин Л.С. Оптимизация радиоэлектронных устройств по совокупности показателей качества. М.:Сов.радио, 1975.367с.

70. Дроздов Н.В., Мирошник И.В., Скорубский И.В. Системы автоматического управления с микроЭВМ. Л. .'Машиностроение, 1989.284с.

71. Ежкова И.В., Поспелов Д.А. Принятие решений при нечетких основаниях. Схемы вывода //Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1978.№2. С.5-11.

72. Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. М. ¡Наука, 1976.239с.

73. Жуковин В.Е. Многокритериальные задачи принятия решений при неопределенности/В кн.: Методы принятия решений в условиях неопределенности. Рига:РПИ,1980. С.63-68.

74. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной, его применение к принятию приближенных решений. М.:Мир, 1976.198с.

75. Замалин Е.Ю., Боднарь О.Б. Некоторые задачи моделирования технологических процессов изготовления приборов микроэлектроники //Микроэлектроника. 1995.Т.24.№4. С.309-314.

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

77. Захаров В.Н., Ульянов C.B. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управленияЛ.Научно-организационные, технико-экономические и прикладные аспекты //Изв.РАН. Сер. Техническая кибернетика. 1992. №5. С.171-196.

78. Захаров В.Н., Хорошевский В.Ф. Искусственный интеллект: программные и аппаратные средства:Справочник. М.:Радио и связь, 1990. Кн.З. 363с.

79. Иванов Ю.В., Лакота H.A. Гибкая автоматизация производства РЭА с применением микропроцессоров и роботов. М.:Радио и связь, 1987.464с.

80. Ивахненко А.Г. Начала индуктивной теории нечеткого распознавания и прогнозирования случайных процессов и событий. Киев: АН УССР.Ин-т кибернетики им. В.М.ГлушковаД 991.48с.

81. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.:Радио и связь, 1987.117с.

82. Информационно-семантические проблемы в процессах управления и организации/Б.Н.Петров, Г.М.Уланов, С.В.Ульянов, Э.М.Хазен. М.:Наука, 1977.366с.

83. Исследование операций: в 2-х т./Под ред. Дж.Моудера, С.Эмалуати. М.:Мир,1981.Т1-712с.,Т.2-677с.

84. Кар Дж. Проектирование и изготовление электронной аппаратуры/Пер. с англ. О.А.Соболевой, А.Е.Фридмана; Под ред. И.М.Теплякова. М.:Мир, 1986.386с.

85. Касавин А.Д. Адаптивные алгоритмы кусочной аппроксимации в задаче идентификации //Автоматика и телемеханика. 1972.№ 12. С.98-104.

86. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Принцип описания химико-технологических процессов с помощью нечетких множеств //Доклады АН СССР, 1978.Т.243,№1. С.159-162.

87. Кини P.JI. Функции полезности многомерных альтернатив /В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Сб.переводов под ред. И.Ф.Шахнова//М.:Мир, 1976. С.59-79.

88. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения /Под ред. И.Ф.Шахнова. М.:Радио и связь, 1981.560с.

89. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.:Радио и связь, 1990.544с.

90. Колесников A.A., Гельфгат А.Г. Проектирование многокритериальных систем управления промышленными объектами.

91. М. .Энергоатомиздат, 1993.304с.

92. Колявин В.П., Костенко Ю.Н., Скосырский Г.С. Прогнозирование технического состояния изделий электронной техники в процессе производства //Обзоры по электронной технике. Сер.8.Управление качеством, метрология, стандартизация. 1980. Вып.1(722).58с.

93. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.:Радио и связь, 1982.432с.

94. Красненкер A.C. Метод малых улучшений в задачах векторной оптимизации //Автоматика и телемеханика. 1975.№3. С.76-79.

95. Краснопрошин В.В., Ватлин С.И. Двухуровневая схема анализа обоснованности классификационных моделей //Математические методы распознавания образов: Тез. докл. 5 Всесоюзной научн. конф. М.,1991. С.66-69.

96. Красовский A.A. Проблемы физической теории управления //Автоматика и телемеханика. 1990.№11. С.3-28.

97. Кудинов Ю.И. Нечеткие системы управления //Изв.АН СССР. Сер. Техн.кибернетика. 1990.№5. С.196-206.

98. Кузьмин В.Б., Травкин С.И. Теория нечетких множеств в задачах управления и принципах устройства нечетких процессоров //Автоматика и телемеханика. 1992.№11. С.3-19.

99. Кухтенко А.И. Основные этапы формирования теории инвариантности. 4.1 ¡Основополагающие работы //Автоматика. 1984.№2. С.3-13.

100. Кухтенко А.И. Основные этапы формирования теории инвариантности. 4.2 ¡Расширение тематики исследований //Автоматика. 1985.№2. С.З-14.

101. Кухтенко А.И. Основные этапы формирования теории инвариантности. Ч.З:Нелинейные инвариантные системы //Автоматика. 1985.№6. С.3-14.

102. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.:НаукаД979. 200с.

103. Лопухин В.А. Обеспечение точности электронной аппаратуры. Л. Машиностроение, 1980.269с.

104. Лопухин В.А., Шафранский B.C. Автоматизация и оптимизация контроля в производстве радиодеталей. Л. .Энергия, 1980.160с.

105. Львович Я.Е. Методы поиска экстремума в задачах разработки конструкции и технологии РЭА/ВПИ. Воронеж, 1977.77с.

106. Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат,1991,136с.

107. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.:Финансы и статистика, 1988.176с.

108. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы.М.:Мир,1978.311с.

109. Микропроцессорные инвариантные корреляционно-экстремальные системы/Р.А. Алиев, Т.А. Бадалов, Н.Ф. Мусаева и др. //Теория инвариантности, теория чувствительности и их применение: Тез.докл. VII Всесоюз. совещания. М.:Наука,1987. С.152-153.

110. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.:Наука, 1981.487с.

111. Негойце К. Применение теории систем к проблемам управления. М.:Мир,1981.179с.

112. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/Под ред. Д.А.Поспелова. М.:Наука,1986.312с.

113. Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения/Под ред. Р.Ягера. Пер. с англ. В.Б.Кузьмина. М.:Радио и связьД 986.408с.

114. Опойцев В.И. Идентификация статических объектов кусочно-линейными функциями //Автоматика и телемеханика.1970.№6. С.146-153.

115. Ордовский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.:Наука, 1981.208с.

116. Павлов В.В. Инвариантность и автономность нелинейных систем управления. Киев :Наук.думка, 1971.271с.

117. Перельман И.И. Анализ современных методов адаптивного управления с позиций приложения к автоматизации технологических процессов (обзор) //Автоматика и телемеханика. 1991.№7. С.3-30.

118. Подиновский В .В., Ногин В.В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач.М. :Наука, 1982.254с.

119. Поляков В.В. Повышение надежности принятия решений в нечетких условиях //Нечеткие системы: моделирование структуры и оптимизация: Межвуз.сб.научн.тр./КГУ,1987. С.83-82.

120. Поспелов Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. М.:Наука, 1986.284с.

121. Потюпкин А.Ю. Решение задачи идентификации нечетких систем //Известия РАН. Сер. Теория и системы управления. 1996.№4. С.40-46.

122. Прикладные нечеткие системы/Под ред. Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно. М.:Мир,1993.368с.

123. Применение самоорганизации для разбиения множества данных на заранее не заданное число классов /А.Г.Ивахненко, Ю.В.Коппа, С.А.Петухова и др. //Автоматика, 1985.№5. С.9-16.

124. Проектирование технологических процессов изготовления РЭА /В.В.Павловский, В.И. Васильев, Т.Н.Гутман. М.: Радио и связь, 1982.160с.

125. Пузырев В.А. Управление технологическими процессами производства микроэлектронных приборов. М.'Радио исвязь, 1984.160с.

126. Разработка датчика концентрации газов на базе микроэлектронного первичного чувствительного элемента: Отчет о НИР (заключит.) /СП6.ГУАП.НИР-53-22-142-2.ГР №01.9.50001370; Инв. №02.9.90004380.СПб., 1996.21с.

127. Райбман Н.С. Методы нелинейной и минимаксной идентификации/ В кн.: Современные методы идентификации систем. Подред. П.Эйкхоффа. Пер. с англ. Я.З.Цыпкина. М.:Мир.1983. С. 177-277.

128. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. М.¡Энергия, 1975.375с.

129. Расстригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. М.:Сов. Радио,1980.232с.

130. Рей У. Методы управления технологическими процессами/Пер. с англ. А.М.Шафира. Под ред. С.А.Малого. М.:Мир, 1983.368с.

131. Рубаник Ю.Т., Пискунов А.И., Абрамов В.А. Использование нечетких моделей для оценки условия надежности изделий микроэлектроники //Электронная техника. Сер. Управление качеством, стандартизация, метрология, испытания. 1981.Вып.4(90).1. С.58-61.

132. Савараги Е. Соэда Т., Накамизо Т. Классические методы и оценивание временных рядов /В кн.: Современные методы идентификации систем. Под ред. П.Эйкхоффа. Пер. с англ. Я.З.Цыпкина. М.:Мир.1983. С.73-147.

133. Салуквадзе М.Е. Задачи векторной оптимизации в теории управления. Тбилиси:Мицнириеба, 1975.201 с.

134. Сваровский С.Г. Аппроксимация функций принадлежности значений лингвистической переменной. /В кн.: Математические вопросы анализа данных. Новосибирск:НЭТИ,1980. С.127-131.

135. Силов В.Б. Методы решения обратных задач для нечетких отношений //Управление при наличии расплывчатых категорий: Тезисы докладов IV научн.-техн.семинара. Фрунзе:Илим.1981. С.45-46.

136. Сироткин B.C., Пресс Ф.П. Управление технологическими процессами производства полупроводниковых приборов. М.:Энергия, 1979.208с.

137. Справочник по теории автоматического управления/Под ред.

138. A.А.Красовского. М. :Наука, 1981.711с.

139. Стечкин С.Б., Субботин Ю.Н. Сплайны в вычислительной математике. М.:Наука, 1976.248с.

140. Тарасов В.Б. Инструментальные средства разработки нечетких интеллектуальных систем //Новости искусственного интеллекта. 1991.№3. С.93-107.

141. Технология и автоматизация производства радиоэлектронной аппаратуры/Под ред. А.П.Достанко, Ш.М. Чабдарова.М.:Радио и связь, 1989.624с.

142. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам/Под ред.

143. B.Л.Стефанюка. М.:Мир, 1989.388с.

144. Флейшман Б.С. Основы системологии.М.:Радио и связь, 1962.368с.

145. Хаберев Н.П. Модель оптимального планирования и управления на участках производства массовых тонкопленочных резисторов //Экономика и математические методы. 1972.Т.8,вып.2. С.56-57.

146. Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. М.:Мир,1969.396с.

147. Ханке Х.-И. Фабиан X. Технология производства радиоэлектронной аппаратуры/Пер. с нем. А.И.Кирпиченкова, А.Р.Артюхова, В.А.Плоских и др.; Под ред. В.Н.Черняева.1. М.: Энергия, 1980.464с.

148. Хастингс H., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. М. ¡Статистика, 1980.95с.

149. Хедли Дж. Нелинейное и динамическое программирование. М.:Мир,1967.506с.

150. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М. .-Наука, 1968.399с.

151. Цыпкин Я.З. Адаптивные алгоритмы оптимизации при априорной неопределенности //Автоматика и телемеханика. 1979.№6. С.94-108.

152. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий.

153. М. :Энергоатомиздат, 1983.184с.

154. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. М.:Мир,1978.420с.

155. Шер А.П. Согласование нечетких экспертных оценок и функция принадлежности в методе размытых множеств /В кн.: Моделирование и исследование систем автоматического управления. Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1978. С.111-118.

156. Экспертные системы при создании и функционировании систем управления. Вып. 1,2. М.:НПО ЦНИИКАД990.

157. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. М: Финансы и статистика, 1987.191с.

158. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.:Сов.радио, 1974.399с.

159. Alang-Rashid N.K., Heger A. S. A method for transforming operators skill to fiizzy logic controller //Conf. Theory and Adv.Technol. 1992.V.8.№3.P.217-249.

160. Arikawa H. Fuzzy development station //Instrum. And Autom.1989. v.l7.№9.P.392-419

161. Batie N. Trillas E. Entropy and fuzzy integral //J. of Math. Analysis and Applications. 1979.V.69.P.469-474.

162. Bellman R.E., Kalaba R., Zadeh L.A. Abstraction and Pattern Classification//! Math.Anal. and Appl.,1969.V.13.P.17.

163. Beznji H.R. Learning and tuning fuzzy logic controllers through reinforcements //IEEE Trans. On Neural Networks.l992.V3.№5.P.131-143.

164. Braae M., Rutherford D.A. Theoretical and Linguistic Aspects of Fuzzy Logic Controller //Automation. 1979.V.12.P.553-557.

165. Buckley J .J., Ying H. Fuzzy controlled Further limit theorems for linear control rules // Fuzzy Sets and Systems. 1990. V.36.№2.P.542-566.

166. Capocelli R., De Luga A. Fuzzy sets and decision theory //Information and Control. 1973.V.23 .P.446-473.

167. Czogala E., Pedrycz W. On Idefication in Fuzzy Systems and its Application in Control Problems //Fuzzy Sets and Systems. 1981. V.6.P.74-83.

168. De Luga A., Termini S. A definition of a non-probabilistic entropy in the setting of fuzzy sets theory //Information and Control. 1972.V.20.P.301-312.

169. Dodds D.R. Fuzziness in knowledge-based robotics systems //Fuzzy Sets and Systems. 1988.V.26.№2.P. 125-133.

170. Dole Y., Bose B.K. Fuzzy CAD for variable structure PI(D) controller //IECON'89: 15th Annu.Conf.IEEE Ind /Electron.Soc.(Philadelphia,Nov.6-10,1989).N.Y.1989.v. l.P.946-983.

171. Dunn G.C. A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and its Use in Detecting compact well-separated cluster //J. of Cybernetics, 1974.V.3.P.32-57.

172. Fucuda T., Shibata T. Theory and application of neural networks for industrial control systems //IEEE Trans. Insustr. Electr.1992. V.39.№6.P.87-104.

173. Gupta M.M., Qi J. Design of fuzzy logic controllers based on generalized T-operators //Fuzzy Sets and Systems. 199l.V.40.№3. P.247-261.

174. Higashi M., Klir G.J. On measure of fuzziness and fuzzy complements //Int.J. of General Systems. 1982.V.8.P. 169-180.

175. Kickert W.J.,Mamdani E.H. Analysis of fuzzy logic controller //Fuzzy Sets and Systems. 1978.№ 1 .P.29-44.

176. King R.E. Expert supervision and control of large-scale plant //J.Intell. and Robotic Systems.l992.V.5.№2.P.145-163.

177. Lee C.C. Fuzzy logic control systems: Fuzzy logic controller //IEEE Trans.Syst.,Man and Cybern. 1990. V.SMC-20.№2.P.511-543.

178. Lee C.C. Fuzzy logic in control systems: Fuzzy logic controller I,II //IEEE Trans.Syst.Man and Cybern. 1990.V.20.№2.P.91-115

179. Loo S.G. Measure of fuzziness //Cybernetica.l977.V.3.P.201-207.

180. Mamdani E.H. Fuzzy reasoning and its application. London: Acad.Press,1981.381c.

181. Saaty T.L. Measuring the fuzziness of sets //J. of Cybernetics. 1974.V.4.P.53-61.

182. Shing K.G., Gui X. Design of knowledge-based controller for intelligent control system //IEEE Trans.Syst.Man and Cybern. 1991. V.21.№2.P.373-382.

183. Skala H.G. On many-valued logics, fuzzy sets, fuzzy logics and their applications //Fuzzy Sets and Systems.l978.V.l.P.129-149.

184. Soderstrom T., Ljung L., Gustavsson I. A Theoretical Analysis of Recursive Identification Methods //Automatica.№14.1978.P.241-244.

185. Stellakis H.M., Valavanis K.R. Fuzzy logic-based formulation of organizer of intellegent robotic systems //J.Intell.Rob.Syst. 1991. V.4№l.P.l 13-129.

186. Sugeno M. Fuzzy measure and fuzzy integral //Trans.SICE. 1972. V.8.№2.P.95-102.

187. Takeda E. Multiple criteria decision problem with Fuzzy domination structures //Fuzzy Sets and Systems. 1980.V.3.№2.P.123-126.

188. Thole U., Zimmermann H.G., Zysno P. On the suitability of minimum and products operators for intersection of fuzzy sets //Fuzzy Sets and Systems.l979.V.2.P.167-180.

189. Tong R. Synthesis of Fuzzy models for industrial process — some recent results //Int. J. of General Systems.l978.V.4.P.143-162.

190. Tong R.M. A control engineering review of fuzzy systems //Automática. 1977.№ 13 .P.559-569.

191. Tong R.M. Analysis of fuzzy control algorithms using the relation matrix //Int.J.Man-Machine Stud.l976.№8.P.679-686.

192. Valavanis K.R., Saridis G.N. Information-theoretic modelling of intellegent robotic systems //IEEE Trans.Syst.,Man and Cybern.1988. V. 18.№6.P.77-94.

193. Yager R.R. Measuring tranquility and anxeity in decision-making: an application of fuzzy sets //Int. J. of General Systems. 1982. V.8.P.139-146.

194. Ying H., Sheppard L.C., Tucker D.M. Expert-system-based fuzzy control of arterial pressure by drug infusion //Medical Progress Through Tecnology. 1988 .V. 13 .№2.P. 118-132.

195. Zadeh L.A. Calculus of fuzzy restrictions./In: Fuzzy Sets and Their Applications to Cognitive and Decision Processes. Ed. By L.A. Zadeh et al. New York: Academic Press. 1975.P. 1-11.

196. П. 1.1 Процессорный модуль семейства HC12(CPU12) фирмы1. Motorola

197. MEM, которая оценивает значение трапецеидальных функций принадлежности по входным значениям; необходима для ввода информации в нечеткую систему управления;

198. REV и REVW, которые выполняют невзвешенную или взвешенную MIN-MAX оценку списка правил; используется для реализации нечеткого вывода;

199. WAV, которая выполняет дефаззификацию (преобразует нечеткую переменную в четкое значение по методу среднего); необходима для формирования управляющих воздействий после нечеткого вывода.

200. П1.2. Семейство программируемых логических контроллеров SIMATIC S5 фирмы Siemens.

201. Наряду со стандартными системами S5-95U, S5-115U и S5-155U серийно выпускаются следующие ПЛК:

202. S5-95F и S5-115F, два отказоустойчивых ПЛК, которые могут применяться везде, где существует опасность для людей, окружающей среды, производства

203. S5-115Н и S5-155Н, две отказоустойчивые системы для автоматизации производств, простой которых влечет за собой большие убытки.

204. ПЛК поставляются в комплекте с программным обеспечением расширяющим функциональные возможности контроллеров. В комплекте со стандартными функциональными блоками пакета