Методы, модели и инструментальное средство для исследования надежности и безопасности сложных технических систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Николайчук, Ольга Анатольевна

• Николайчук, Ольга Анатольевна
• доктор технических наук
• 2011

Оглавление диссертации доктор технических наук Николайчук, Ольга Анатольевна

Введение.

Глава 1. Аналитический обзор.

1.1 Методология системного анализа и принятия решений при исследовании мультндисцитинарной проблемы надежности и безопасности сложных технических систем.

1.1. ¡.Подходы и методы мультидиа/иплинарных исследований.

1.1.2. Методы декомпозиции объекта исследования.

1.1.3. Принятие решений.

1.2 Закономерности динамики состояний сложных технических объектов.

1.2.1 .Методы исследования и моделирования сложных технических систем.

1.2.2.Дискретно-непрерывные системы.

1.2.3 Методы и модели исследования свойств надежности и безопасности.

1.2.4 Техническое состояние, надежность и безопасность.

1.2.5 .Модели для решения задач техногенной безопасности.

1.2.6. Деградация технических объектов.

1.2.7.Прочностная надежность, ресурс и безопасность.

1.2.8 .Анализ и оценка риска.

1.3 Агрегирование моделей, знаний и опыта. Имитационное моделирование.

1.3.1. Агрегирование.

1.3.2.Имитационное моделирование.

1.4 Информационные технологии и искусственный интеллект в исследованиях безопасности технических объектов.

1.4.1. Технологии имитационного моделирования.

1.4.2. Системы искусственного интеллекта (ИИ) для поддержки принятия решений.

1.4.3. Онтология, как средство структурированного хранения знаний.

1.4.4 Рассуждения по аналогии.

1.4.5.Рассуждения на основе модели.

1 А.б.Инструменталъиые средства для анализа и оценки надежности, безопасности и техногенного риска.

1.5 Выводы и постановка задач исследования.

Глава 2. Методология построения инструментального средства для исследования свойств надежности и безопасности сложных технических и уникальных механических систем

2.1. Базовые положения методологии.

2.2. Метод декомпозиции объекта исследования.

2.2.1. Декомпозиция по жизненному циклу.

2.2.2. Структурная декомпозиция.

2.2.3.Модель декомпозиции по информационному аспекту.

2.2.4. Модель декол¡позиции по динамике физического процесса.

2.2.5. Метод декомпозиции СТС.

•2.3. Средства и методы методологии.

2.3.1.Метод ы.

2.3.2. Средства методологии.

2.3.3. Коннепция инструментального средства.

2.4. - Модель процесса исследования надежности и безопасности.

2.4.1 .Компоненты модели процесса исследования.

2.4.2. Структура процесса исследования.надежности и безопасности СТС.

2.4.3. Функции процесса исследования надежности и безопасности СТС.1.84'

Выводы.

Глава З.Модель закономерности динамики технического состояния СТС

3.1. Декомпозиция по информационной многоаспектностн.

3.2. Декомпозиция по динамике физического процесса.92'

3.3. Модель причинно-следственного комплекса динамики технического состояния уникальных механических систем.

3.3.1. Уровень деградационных процессов.

3.3.2. Информационный уровень физических состояний.

3.3.3. Информационный уровень технических состояний.

3.3.4. Информационный уровень функциональных состояний.

3.3.5. Система воздействующих факторов.

3.3.6. Система надеэ/сности.

3.4. Модель причинно-следственного комплекса динамики технического состояния сложных технических систем.

3.4.1. Информационный уровень нежелательных процессов.

3.4.2. Информационный уровень физических состояний.

3.4.3. Информационный уровень технических состояний.

3.4.4. Информационный уровень функциональных состояний.

3.4.5. Система безопасности.

3.5. Этапы процесса исследования, отражающие причинно-следственный комплекс динамики технического состояния.

Выводы.

Глава 4. Агрегирование моделей, знаний и опыта для анализа и обеспечения надежности и безопасности сложных технических систем

4.1 Онтология, как средство структурированного храпения знаний.

4.1.1 Онтология предметной области.

4.1.2. Онтология методов.

4'.1.3"Онтология проблемной области.

4.1.4. Онтология приложения.

4.2 Алгоритм создания гибридного метода.

4.3 Описание гибридных методов решения задач исследования.

4.3.1. Описание методов на основе продукционного подхода.

4.3.2 Описание методов на основе прецедентного подхода.

4.3.3.Описание метода прогнозирования на основе агрегации подходов.

Выводы.

Глава 5. Гибридная информационная модель динамики технического состояния - уникальных механических и сложных технических систем.,.

5.1. Описание гибридной модели.

5.1.1. Компоненты модели.

5.1.2. Входные параметры.

5.1 3. Пространство состоянии.

5.1.4. Пространство нежелательных процессов.i.

5.2. Гибридная информационная модель, как результат агрегации моделей, знаний и опыта.

5.2.1 Логический компонент.

5 2.2. Математический компонент.

5.3. Алгоритм имитационного моделирования.

Выводы.

Глава 6. Методы исследования надежности и безопасности сложных технических систем.

6.1. Метод создания модели предметной области.

6. 1.1. Модель онтологии предметной области.

6 1.2. Этапы создания онтологии предметной области.

6.1.3. Логические модели предметной области.

6.2. Метод рассуждений па основе модели.

6.2.1. Представление знаний.

6.2.2. Этапы алгоритма рассуждений на основе модели.

6.2.3. Применение продукционного метода для построения деревьев событий.

6.3. Метод рассуждений на основе прецедентов.

6.3.1. Основные принципы метода.

6.3.2. Представление прецедента.

6.3.3. Этапы алгоритма рассуждений на основе прецедентов.

6.3.4. Применение прецедентного метода для построения деревьев событий. 191 Выводы.

Глава 7. Инструментальное средство для исследования надежности и безопасности сложных технических систем.

7.1. Общая архитектура системы исследования.

7.2. Компонент моделирования информационных структур.

7.2.1. Функции компонента.

7.2.2. Моделирование предметной области «надежность и безопасность СТС».

7.3. Компонент прецедентной экспертной системы.

7.3.1. Модель компонента.

7.3.2. Функции компонента.

7.4. Компонент продукционной экспертной системы.:.

7.4.1. Модель компонента.

7.4.2. Функции компонента.

7.5. Компонент математического моделирования.

7.6. Компонент имитационного моделирования.

7.6.1. Требования к компоненту.

7.6.2. Функции компонента.

Выводы.

Глава 8. Прогнозирование динамики технического состояния СТС.

8.1. Прогнозирование технического состояния «реактора».

8.1.1. Краткое описание алгоритма исследования.

8.1.2. Описание алгоритма исследования детали УМС.

8.2. Прогнозирование технического состояния «реактора» с помощью системы имитационного моделирования.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы, модели и инструментальное средство для исследования надежности и безопасности сложных технических систем»

Актуальность. Проблема возникновения аварий и техногенных катастроф вследствие нарушения безопасности Сложных Технических Систем (СТС) обостряется, несмотря на организационно-методические и научно-технические методы, мероприятия и решения. Количество взрывов, пожаров и выбросов ядовитых веществ в промышленности, энергетике и на трубопроводном транспорте не снижается. По различным оценкам ежегодный ущерб от чрезвычайных ситуаций в последние годы составляет около 7% объема ВВП. Невосполнимы ежегодные потери человеческого и природного потенциала в результате чрезвычайных ситуаций (ЧС) [Безопасность-0б,06а,07,07а, Махутов-08].

Социальные, экономические и экологические последствия аварий и техногенных катастроф обусловливают необходимость совершенствования научных основ обеспечения надежности и безопасности СТС.

Одной из Программ фундаментальных исследований Президиума РАН на 2010-2012 гг. является «Оценка и пути снижения негативных последствий экстремальных природных явлений и техногенных катастроф, включая проблемы ускоренного развития атомной энергетики (ак. Лаверов Н.П.)».

План фундаментальных исследований РАН на период 2011-2025 гг. включает проблему «Расчетные и экспериментальные исследования критических важных элементов машинных комплексов и человеко-машинных систем для определения их базовых параметров, управления ими и повышения их защищенности в штатных, аварийных и катастрофических ситуациях. Создание новой научно обоснованной многокритериальной и многопараметрической системы обеспечения износоустойчивости, трещиностойкости, виброзащищенности, ресурса и безопасности машинных комплексов и человеко-машинных систем новых поколений для гражданских и оборонных объектов с повышенной социально-экономической эффективностью и пониженными рисками для национальной безопасности».

Министерство образования и науки курирует Федеральную Целевую Программу «Научные и научно-педагогические кадры инновационной

России» на 2009 - 2013 гг., которая включает проект: «Проведение научных исследований коллективами научно-образовательных центров в области снижения риска и последствий природных и техногенных катастроф».

Одной из критических Федеральных технологий является «Технология обеспечения безопасности продукции, производств и объектов».

Внимание к проблеме техногенной безопасности со стороны РАН, образовательных учреждений и государственных структур подтверждает ее актуальность.

Развитие методологии, методов и моделей системного анализа и обработки информации также относится к актуальным проблемам.

Требуются методы, которые позволили бы анализировать сложные проблемы как целое, обеспечивали бы рассмотрение многих альтернатив и полноту каждой, которые описываются большим числом переменных, помогали вносить измеримость, давали возможность отражать неопределенности.

Катастрофические отказы и аварии, характеризуются отсутствием не только представительной статистической выборки, но и отсутствием полной повторяемости их причинно-следственных связей. То есть катастрофические отказы и аварии являются уникальными процессами и событиями и для их прогнозирования невозможно использовать вероятностно-статистические методы или статистические методы должны рассматриваться на таком уровне структуры систем и их элементов, на котором можно выделить статистические объекты. Такой подход для оценки событий, составляющих сценарий формирования ЧС, только формируется, и настоящая работа является определенным вкладом в такой подход.

Одной из основных задач фундаментальных исследований является разработка методологии прикладных исследований, включающей базовые положения, методики, математические модели и принципы обоснования решений при проведении исследований. Методология системного анализа требует развития для эффективного решения прикладных задач, например, таких как обеспечение надежности и безопасности сложных технических систем.

Трудности формализации и моделирования; процессов обеспечения и; поддержания, надежности и безопасности обусловлены недостаточной1, структурированностью и взаимосвязью! совокупности данных и знаний из различных научных направлений и дисциплин; необходимых для решения данной проблемы; Требуется такая? структуризация и формализация знаний, характеризуемых неопределенностью' и неполнотой, которая бы обеспечивала алгоритм; исследования, позволяющий использовать, как все имеющиеся знания и опыт, так и аналитические и эвристические методы их обработки.

При-работе с данными различных типов невозможно (за исключением простейших случаев) устанавливать, связи; отражающие: существующие между элементами данных, зависимости. Если функциональные зависимости во многих случаях могут быть, представлены в- аналитическом виде, то классификационные связи типа родовидовых, причинно-следственных и др. представить в аналитическом виде не представляется возможным. Только в системах, работающих со знаниями, сведения о таких связях между объектами представляются в явной форме. Благодаря этому обеспечивается компактное представление информации и единообразие ее обработки.

Подобное состояние проблемы обеспечения надежности и безопасности CTG требует развития? принципов, методов, познавательных и прагматических моделей анализа; закономерностей^ а также: методов и технологий обработки- информации, направленных на обоснование рациональных свойств GTC и>. входящих в, их состав уникальных механических систем ("У MC). Различие' методов исследования и обеспечения надежности и безопасности;СТС и УМС подтверждает наличие системных свойств СТС.

При создании технических объектов решаются две основные проблемы:

• обеспечить функционирование объектов в соответствие с назначением;

• обеспечить эффективное функционирование, которое определяется надежностью и безопасностью как объекта в целом, так и его компонентов;

Каждая из проблем включает множество задач, относящихся к различным научным отраслям и дисциплинам, по которым требуется принимать решения. Для принятия решений необходимо сформировать 8 альтернативы, из которых, в соответствие с принятыми критериями, выбрать рациональную. При этом, критерии принятия решений должны быть согласованы по всем этапам и стадиям создания технического объекта: от обоснования выбора материала для каждого ответственного элемента, до обоснования свойств надежности и безопасности объекта в целом.

Исследованиям на разных уровнях структуры сложной системы и на разных этапах ее создания и применения должна быть свойственна методологическая общность, позволяющая активно использовать на каждом этапе жизненного цикла системы положительные результаты, получаемые при исследовании и обеспечении ее надежности и безопасности.

Дальнейшие успехи в решении проблемы повышения надежности и безопасности СТС и УМС обусловлены следующими факторами:

•развитием и использованием методологических основ исследования и обеспечения надежности и безопасности технических объектов; •совершенствованием методов исследования и обеспечения надежности и безопасности технических объектов на всех стадиях жизненного цикла;

•совершенствованием информационных технологий и методов искусственного интеллекта для решения задач обеспечения надежности и безопасности сложных технических объектов. Связь работы с научными программами, планами, темами Исследование выполнено в соответствии с:

• Программой IV.29.1. Теоретические основы и методы информационных и вычислительных технологий проектирования и принятия решений (координаторы ак. Ю.И. Шокин, чл.-к. РАН В.В. Шайдуров). Проект ИДСТУ СО РАН, «Имитационные модели и информационные технологии автоматизации исследований и принятия решений при обеспечении техногенной безопасности» (отв. исп. к.т.н. с.н.с. O.A. Николайчук, 2010-2012 гг.);

• Программой ОЭММПУ РАН «Защищенность, безопасность и эффективность многокомпонентных машиностроительных систем по критериям риска и полезности» (Координаторы ак. РАН В.М. Матросов, чл.-к. РАН H.A. Махутов). Проект ИДСТУ СО РАН, «Методы и средства 9 обеспечения отказоустойчивости и безопасности многокомпонентных машиностроительных систем» (отв. исп. к.т.н. O.A. Николайчук, 2003-2008 гг.);

• Программой 2.4. СО РАН «Математические методы оптимального управления и системного анализа». Проект ИДСТУ СО РАН, «Методы оптимального управления при структурных воздействиях и неопределенностях с приложением к техническим и социально-эколого-экономическим системам» (рук., д.ф.-м.н. В.А Батурин, отв. исп. блока к.т.н. O.A. Николайчук, 2006-2009);

• Грантами Президента России по проектам «№НШ-9508.2006.1. (20062008 гг) и «№НШ-1676.2008.1. (2009-2011 гг). Проект ИДСТУ СО РАН, Устойчивость и управление в гетерогенных динамических и других системах». Руководитель проекта ак. РАН С.Н.Васильев (в составе исполнителей к.т.н. O.A. Николайчук).

• Фондом содействия отечественной науке (рук., молодой ученый к.т.н. А.Ю. Юрин, консультант к.т.н. O.A. Николайчук, 2008 г.).

• Интеграционным проектом СО РАН «Антропогенные риски угледобывающих и нефтегазодобывающих территорий Сибири». Координатор д.т.н. проф. Москвичев В.В. (отв. исп. к.т.н. O.A. Николайчук, 20092011 гг.).

Цель исследования. Разработать методологию создания инструментального средства для исследования мультидисциплинарной проблемы надежности и безопасности СТС, базирующуюся на агрегировании разработанных и существующих моделей, знаний и опыта, отражающих динамику состояний СТС.

Задачи исследования.

S Разработать базовые положения методологии создания инструментального средства исследования надежности и безопасности для обоснования эффективных свойств надежности и безопасности СТС и входящих в их состав Уникальных Механических Систем (УМС).

S Разработать и агрегировать в систему исследования модели динамики состояний УМС и СТС, знания и опыт, отражающие основные процессы, явления и события, обусловливающие изменение состояний и приводящие к катастрофическим отказам, авариям и техногенным ЧС. Обосновать иерархию задач исследования, отражающих мультидисциплинарность процесса обеспечения надежности и безопасности СТС и УМС на стадиях создания и применения. Разработать имитационную модель динамики состояний СТС и УМС и соответствующие этой динамике методы и средства исследования техногенной безопасности. Разработать алгоритм процесса исследования в виде набора этапов, операций, процедур и действий соответствующих иерархической и итерационной структуре имитационной модели; Разработать концепцию применения информационных технологий, искусственного интеллекта и структуру программной системы для автоматизации исследований техногенной безопасности; Разработать программную систему для накопления данных и знаний, их первичной обработки и проведения эффективных вычислительных экспериментов на моделях различного типа (структурных, математических, логических и др.), для анализа опасностей и синтеза свойств безопасности. Выявить и формализовать закономерности изменения состояний УМС и СТС на основе базовых знаний физики и механики разрушения, отказов и аварий, опыта их изучения и моделирования, для обеспечения возможности обоснования адекватных методов диагностирования, прогнозирования и идентификации технического состояния объектов. Идентифицировать параметры моделей, обусловливающие и характеризующие механические, физико-химические и иные закономерности изменения состояний УМС и СТС, приводящие к катастрофическим отказам, на основе исследовательской версии инструментального средства.

Объектом исследования являются сложные технические системы и уникальные механические системы, входящие в их состав, катастрофические отказы которых приводят к авариям и техногенным катастрофам.

Рассматриваемые в работе СТС и УМС являются объектами, не допускающими активного эксперимента из-за того, что экспериментальные воздействия могут повредить дорогостоящий объект или разрушить его или привести к аварии и техногенной ЧС.

На стадии создания сложных уникальных систем, экспериментальное построение их математической модели в принципе невозможно. Однако априорную оценку свойств проектируемой системы с допускаемой точностью можно осуществить на основе использования знаний и данных о подобных системах с учетом особенностей создаваемой системы. Эти особенности могут быть учтены на основе дополнительных знаний из соответствующих отраслей науки и экспертных знаний. Математическое моделирование позволяет получать правдоподобные оценки свойств проектируемых систем и прогнозировать возможные эффекты от их применения.

СТС - это совокупность механических, электрических и электронных компонентов, реализующая некоторую последовательность какого-либо процесса включающего в разных сочетаниях переделы, этапы, операции, переходы и другие действия. В состав СТС входят средства транспортировки и связи, системы мониторинга и диагностирования, системы безопасности и др., а их функциональные и технические состояния описываются множеством взаимосвязанных параметров. СТС свойственно выполнение в процессе функционирования сложной и многофакторной целевой функции. При этом изменение параметров, в том числе характеризующих уровень надежности и безопасности, одного компонента может оказывать влияние на параметры других компонентов и СТС в целом.

В процессе эксплуатации (применения) все компоненты СТС изменяют свое техническое состояние, характеризуемое параметрами, допустимые значения которых обеспечивают возможность техническому объекту эффективно, надежно и безопасно выполнять свои функции.

В данной работе рассматриваются такие СТС, в состав которых входят Уникальные Механические Системы (УМС), характеризуемые единичностью изготовления, специфичностью воспринимаемых воздействий и реакций на эти воздействия. УМС - совокупность элементов, предназначенная для преобразования энергии, материалов и информации и подвергаемая при этом какому-либо виду раздельного или совместного механического, физического или химического воздействия, обусловливающего деградацию ее свойств и свойств ее элементов. При этом основные элементы УМС также изготавливаются в единичных экземплярах.

Аварии, развивающиеся из катастрофических отказов УМС, обусловлены и сопровождаются механо-физико-химическими воздействиями и процессами на уровне веществ, участвующих в технологическом процессе, их взаимодействии и воздействии на оборудование, здания, сооружения, обслуживающий персонал, население и природу.

Таким образом, проблема повышения надежности и безопасности СТС является комплексной, так как распространяется на все стадии и этапы жизненного цикла опасных техногенных объектов. Проблема является и мультидисциплинарной, так как требует учета взаимозависимых параметров, характеризующих предупредительные, контрольные и защитные мероприятия, как для УМС, так и СТС, изучаемых различными научными отраслями и дисциплинами. Это предполагает совершенствование прикладных методов исследования, проектирования, математического, информационного и программного обеспечения, экономического и организационного управления, планирования, контроля и т.п., учитывающих эту особенность.

Предметом исследования является методология создания инструментального средства анализа и принятия эффективных решений для обеспечения свойств надежности и безопасности УМС и СТС, включающая принципы, методы и модели структурирования, накопления и обработки информации, знаний и опыта взаимосвязанных научных дисциплин. Методология должна учитывать то, что на разных этапах жизненного цикла СТС и УМС требуются разные данные и знания и разные их представления для эффективного решения задач обеспечения надежности и безопасности.

Данная работа посвящена формализации и постановке задач, созданию методов структурирования, представления, обработки и использования информации из различных научных дисциплин, а также разработке, базирующейся на них, программной системе, обеспечивающей взаимодействие специалистов различных предметных областей на всех стадиях жизненного цикла объектов с целью создания надежных и безопасных СТС.

Методология создания инструментального средства для исследования безопасности СТС рассматривается в данной работе как совокупность разработанных и усовершенствованных принципов, методов, методик и схем проведения исследований, а также принципов, используемых для принятия и реализации решений, направленных на предупреждение и снижение последствий катастрофических отказов и аварий, развивающихся из них техногенных катастроф.

Мулътидисцитинарностъ проблемы. Обеспечение безопасности СТС

Мультидисциплинарный подход рассматривает объект исследования в виде целостной модели, где отдельная дисциплина описывает только некоторую часть объекта. При изучении сложного объекта, когда необходимо объединение большого количества дисциплин, возникает большое количества связей, что усложняет их идентификацию и исследование.

В этом случае необходимо найти основание для менее детальной декомпозиции множества дисциплин на непересекающиеся слои - системные представления объекта исследования. В этом случае каждый слой — это проекция объекта не в ту или иную предметную область или дисциплину, а в информационный слой дисциплин, имеющих один предмет исследования.

В работе рассматриваются СТС, безопасность которых нарушается вследствие отказов и аварий, обусловленных разрушением или разгерметизацией входящих в их состав УМС. В этом случае, безопасность СТС определяется свойствами, к которым относятся структурная и прочностная надежность, объемы и параметры мониторинга, диагностирования и прогнозирования технического состояния объектов, эффективность систем защиты и снижения последствий катастрофических отказов и аварий.

Специфичность технических и технологических процессов обусловливает уникальность механических систем, реализующих различные стадии процессов, и неповторимость причинно-следственных связей нарушения безопасности и формирования катастрофических отказов и аварий.

Отказы механических систем, для обеспечения безопасности которых невозможно применить структурное резервирование (сосуды, трубопроводы, емкости и т.п.), зависят от прочностной и ресурсной надежности. Аварии зависят от структурной надежности СТС и методов безопасности, обеспечивающих прерывание аварий и снижение их последствий.

Для обеспечения надежности и безопасности СТС необходимо выявлять и исследовать их источники на всех стадиях жизненного цикла СТС. Некоторые источники опасности исключить невозможно, поэтому на стадии создания СТС наделяют свойствами, которые позволяют предупредить, нейтрализовать или снизить последствия реализации опасности. На стадии применения, с помощью методов и средств мониторинга, диагностики и прогностики, обоснованных на стадии создания, периодически (или непрерывно) выявляются параметры, характеризующие приближение опасных состояний и принимаются меры по возвращению СТС в исходное состояние с помощью обслуживания и ремонта, а также противоаварийных воздействий.

СТС, являющиеся причиной аварий и техногенных катастроф, создаются и эксплуатируются на основе практически всей совокупности существующих естественнонаучных и инженерных направлений и дисциплин. К ним относятся физика и механика прочности и разрушения, материаловедение, теория упругости и пластичности, системная и прочностная надежность и безопасность, теория риска и др. Это обусловливает мультидисциплинарность процесса создания и применения таких систем. Существующие модели взаимодействия специалистов, создающих и эксплуатирующих опасные техногенные объекты, не включают всей совокупности общепринятых и специальных знаний, а также алгоритмов их обработки для обеспечения- понимаемых и согласованных всеми свойств надежности и техногенной безопасности объектов, их компонентов и элементов на всех стадиях жизненного цикла. CALS- технологии пока не включают аспект принятия конкретных решений для обеспечения надежности и безопасности СТС.

В работе рассматривается надежность и безопасность СТС, в состав которых входят уникальные механические системы, а также электронные и электрические подсистемы, которые в данной работе не рассматриваются, так как легко поддаются структурному резервированию. Не рассматриваются также объекты массового и серийного производства, так как обеспечение их надежности и безопасности в значительной степени осуществляется благодаря экспериментальным исследованиям и испытаниям, приближенным к реальным условиям эксплуатации.

Методы исследования. Для решения сложных проблем, подобных рассматриваемой, их разделяют на подпроблемы, задачи и подзадачи и представляют во взаимосвязи, как для принятия эффективных решений, так и для обоснования эффективного алгоритма, обеспечивающего решение задач различными методами и программными средствами.

Основными методами исследования является системный анализ, теория моделирования, теория множеств, имитационное моделирование, информационные технологии и методы искусственного интеллекта, объектно-ориентированное проектирование и программирование.

Значительный вклад в развитие системного анализа и применения его для решения различных прикладных проблем внесли H.H. Моисеев, О.И. Ларичев, C.B. Емельянов, Д.М. Гвишиани, Ю.С. Попков, В.А. Геловани, В.Н. Садовский, В. Г. Афанасьев, В.М. Глушков, В. П. Кузьмин, Ю. Г. Марков, И. Б. Новик, Л. А Петрушенко, М.И. Сетров, B.C. Тгохтин, А.И. Уемов, Э.Г. Юдин, Берталанфи Р., Клир Дж., Р. Акофф, О. Ланге, Р. Мертон, М. Месарович, Т. Парсонс, У. Росс Эшби и многие другие.

Моделирование в технических, экономических и экологических системах развивается благодаря работам Бусленко Н.П., Васильева С.Н., Батурина, В.А., Гурмана В.И., Острейковского В.А., Советова Б.Я., Соколова Б.В. и др. Развитие и приложение информационных технологий осуществлялось в трудах Мешалкина В.П., Осипова Г.С., Евгенева Г.Б., Бычкова И.В., Ноженковой Л.Ф., Норенкова И.П., Гавриловой Т.А., Еремеева А.П., Хорошевского В.Г., Соколова Б.В., Трахтенгерца Э.А., Бермана А.Ф., Черняховской Л.Р., Юсупова P.M., Уразбахтиной Л.Б., Буча Г. и других.

1 *

Современная теория безопасности СТС развивается благодаря таким научным направлениям, как динамика сложных систем (Матросов В.М., Васильев С.Н., Андриенко А.Я., Бурков В.Н., Кульба В.В., Новиков А.Д., Павлов Б.В., Пархоменко П.П., Портнов-Соколов ЮЛ., Северцев H.A., Фролов К.В., Виттих В.А., Цвиркун А.Д., Елисеев C.B., Хенли Э., Кумамото X., Клир Дж. и др.), прочностная надежность и ресурс механических систем (Махутов H.A., Болотин В.В., Фролов К.В., Гаденин М.М., Гетман А.Ф., Клюев В.В., Морозов Е.М., Матвиенко Ю.Г,, Москвичев В.В., Рябинин И.А., Тимашев С.А., Берман А.Ф., Капур К., Ламберсон JI. и др.), нелинейная динамика (Малинецкий Г.Г., Потапов А. Б., Медоус Д, Форрестер и др.), теория катастроф (Арнольд В.И., Томпсон Дж., Лоренц Э.), теория самоорганизованной критичности (Курдюмов С.П., Бак П., Танг К., Вайзенфельд К. ), синергетика (Лоскутов А.Ю., Хакен Г., Пригожин И. и-др.), теория нормальных аварий (Перроу Ч.), анализ и оценка техногенного риска (Андриенко А.Я., Берман А.Ф., Быков A.A., Ямалов И.У., Белов П.Г, Владимиров В.А., Гражданкин А.И., Елохин А.И., Измалков В.И., Живетин В.Б., Зайнетдинов Р.И., Лисанов М.В., Махутов H.A., Печенин H К., Печеркин A.C. и др.). I

Научная новизна полученных результатов. Полученные в работе результаты направлены на развитие методов системного анализа, управления и обработки информации для решения актуальной прикладной проблемы исследования и обеспечения надежности и безопасности уникальных механических и сложных технических систем. Декомпозиция проблемы, обоснование задач, структурирование и выявление связи между данными и знаниями различных научных направлений и дисциплин, необходимых для решения задач надежности и безопасности СТС, обеспечивает взаимодействие специалистов на всех стадиях жизненного цикла технических объектов. Модели и алгоритмы исследования являются вкладом 1 в методологию исследования, агрегирующую общепринятые знания, специализированные знания и данные различных отраслей науки и прикладных дисциплин. Применение программной системы обеспечивает имитационное моделирование, позволяющее прогнозировать изменение состояния опасных объектов на любой стадии жизненного цикла.

17

Нижеперечисленные научные результаты получены впервые:

Разработана методология построения инструментального средства для исследования свойств надежности и безопасности функционирования сложных технических систем, обеспечивающая структурирование, представление, накопление, обработку и использование информации из различных научных дисциплин, предметом исследования которых является обеспечение надежности и безопасности систем.

Создан новый метод декомпозиции- объекта исследования, основанный на моделях декомпозиции структуры объекта, жизненного цикла объекта, информационных аспектов состояний объекта и процессов изменения состояний.

На основе предложенного метода декомпозиции разработана причинно-следственная модель объекта, включающая параметры, характеризующие функциональный, технический, физический аспекты ч состояний, и причинно-следственные связи на множестве параметров.

Представлен новый метод агрегирования математических, логических и информационных моделей данных и знаний и алгоритмов их обработки, основанный на предлагаемых моделях онтологий предметной и проблемной областей.

Создана гибридная информационная модель динамики состояний технической системы, основанная на предлагаемых причинно-следственной модели объекта и методе агрегирования.

Предложены новые модели и методы обработки причинно-следственной информации на основе прецедентного и продукционного подходов.

На основе предложенной методологии разработаны алгоритм, архитектура и исследовательская версия специализированного инструментального средства, позволяющего прогнозировать параметры приближения катастрофических отказов, аварийных ситуаций, аварий и техногенных ЧС.

Практическая значимость. Полученные научные результаты использованы при решении задач и обосновании рекомендаций, направленных на систематизированный сбор и анализ информации для построения систем принятия решений, построения моделей исследования и прогнозирования, направленных на обеспечение надежности и безопасности сложных технических объектов, и при разработке различных программных документов, программных продуктов в том числе:

• Институтом машиноведения РАН (г. Москва) для проведения исследований по идентификации технического состояния и обеспечения надежности уникальных деталей машин и аппаратуры;

• При обосновании мероприятий Программы снижения риска и смягчения последствий природных и техногенных ЧС на территории Иркутской области на период 2002-2010 гг.;

• При разработке концепции и Программы устойчивого развития Иркутской области на 2006-2010 гг.,

• При разработке среднесрочной целевой Программы «Информатизация Иркутской области на период 2003-2006 гг.»;

• При разработке программных систем для оценки и восстановления технического состояния оборудования на Ростовском электровозоремонтном заводе, ЗАО «Восточно-Сибирская топливная компания», ОАО «Ангарская нефтехимическая компания».

• При разработке программной системы для диагностирования технического состояния компрессоров электровозов;

• Для повышения техногенной безопасности герметичных объектов посредством своевременного выявления разгерметизации и принятия необходимых мер. Использование программной системы позволило обосновать техническое решение, направленное на повышение безопасности СТС. На техническое решение получен патент на полезную модель «Устройство для сбора утечек из оборудования, работающего под давлением, и контроля за концентрацией среды утечек (Патент РФ №81556 от 20.03.2009. Бюл. №8. МПК. Р17Б 5/02. 2008.01.01).

Личный вклад автора. Постановка задач исследования; разработка основных положений, определяющих научную новизну и практическую значимость работы; разработка базовых положений, методов, моделей, информационной базы, функций и структуры программной системы; проверка адекватности моделей и выполнение исследований. В разработке

19 программного обеспечения экспертных систем, баз знаний и данных, вычислительных модулей принимали участие сотрудники лаборатории Информационных технологий исследования техногенной безопасности ИДСТУ СО РАН, которым автор выражает глубокую благодарность.

Автор выражает признательность научному консультанту д.т.н. профессору А.Ф. Берману за консультации, ценные советы и внимание к работе, а также коллегам по лаборатории Информационных технологий исследования техногенной безопасности к.т.н. с.н.с. А.Ю. Юрину и к.т.н. с.н.с. А.И. Павлову.

Апробация результатов диссертации. Материалы, изложенные в диссертации докладывались на 34 международных и 21 российских симпозиумах, конференция и семинарах, в том числе: Современные методы математического моделирования природных и антропогенных катастроф (Красноярск-1999, 2001, 2009); Интеллектуальные системы (Москва-2000); Complex System: Control and modeling Problems. International Conference (Russia, Samara -2000.); Intelligent Systems and Information Technologies in Control, IS&ITC - 2000. (St.Petersburg/Pskov); International Workshop on Control of Dynamical Systems (Irkutsk, Russia, July 10-14, 2000); Международная конференция «Разрушение и мониторинг свойств металлов» (Екатеринбург-2003); XII Международная конференция по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (Владимир-2003); Modelling and Analysis of Safety and Risk in Complex Systems. International Scientific School (Saint-Petersburg -2004); Международные научно-технические конференции «Интеллектуальные системы» (IEEE AIS'04) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2004) (Дивноморское-2004); Международная конференция «Искусственный интеллект. Интеллектуальные многопроцессорные системы» (Украина, Кацивели-2004, 2006); VIII МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «Кибернетика и высокие технологии XXI века» С&Т*2007 (Воронеж-2007); X-th Joint International Scientific Events on INFORMATICS, XHIth International Conference "Knowledge-Dialogue-Solutions" (Bulgaria, Vama-2007); Международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» САЙТ (2007, 2009); The 18th International China Harbin Fair for Trade and Economic Cooperation (Харбин-2007); XIV Международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва-2007); Международная научно-техническая конференция

Интеллектуальные системы» (AIS'08) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2008) (Геледжик-2008); Одиннадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (Дубна-2008); XV Международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва-2008, 2009); Мультиконференция по информационным технологиям и управлению в промышленности (Москва-2009); Девятая сессия международной научной школы «Фундаментальные и прикладные проблемы надежности и диагностики машин и механизмов». Санкт-Петербург, ИПМАШ РАН; Международная конференция «Математическая теория систем», 26-30 января 2009 г., Москва; 3-я международная научная конференция «Автоматизация в промышленности», 3-5июня, Москва, ИПУ РАН, 2009; III Всероссийская конференция «Инфокоммуникационные и вычислительные технологии и системы» (Улан-Удэ — 2010).

Публикации. Основное содержание диссертации опубликовано в 82 статьях и научных докладах. В том числе 20 статей в журналах из перечня ВАК РФ. Получен Патент на полезную модель, а также 6 свидетельств о регистрации программных продуктов и баз данных.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, заключения, 8 глав, включает 251 страницу, в т.ч. 102 рисунка и 3 таблицы. Список литературы включает 281 наименований. Приложение, включающее документы, подтверждающие использование результатов в прикладных исследованиях и разработках на 17 стр. Всего 268 стр.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Николайчук, Ольга Анатольевна

Основные выводы

На основе системного анализа, формализации, абстрагирования, обобщения, аналогии, моделирования и других научных методов осмысления результатов эмпирических исследований, включающих наблюдение, эксперимент, сравнение, описание и измерение и отраженных в специальной научно-технической литературе получены следующие результаты:

• Разработана методология построения инструментального средства для исследования свойств надежности и безопасности функционирования сложных технических систем, которая обеспечивает структурирование, представление, накопление, обработку и использование информации из различных научных дисциплин.

• Предложен метод декомпозиции объекта исследования, обеспечивающий анализ и структурирование проблем и задач исследования свойств надежности и безопасности СТС.

• Создана причинно-следственная модель объекта, описывающая функциональный, технический, физический аспекты процесса изменения состояний и обеспечивающая структурирование и представление информации для исследования и принятия решений.

• Разработан метод агрегирования математических, логических и информационных моделей данных и знаний и алгоритмов их обработки, который позволяет обрабатывать разнородную и взаимосвязанную информацию по заданной проблеме.

• Разработана гибридная информационная модель динамики состояний технической системы, которая позволяет выявлять закономерности изменения состояний объекта.

• Разработаны модели и методы обработки причинно-следственной информации на основе прецедентного и продукционного подходов для обеспечения поддержки принятия решений при выборе свойств надежности и безопасности объекта.

• Разработаны алгоритм, архитектура и исследовательская версия специализированного инструментального средства, включающего модуль онтологии, модули продукционной и прецедентной экспертных систем и позволяющего прогнозировать параметры наступления катастрофических отказов, аварийных ситуаций, аварий и техногенных ЧС и осуществлять поддержку принятия решений по предупреждению, ликвидации и снижению последствий ЧС.

• Приведены результаты применения предложенной методологии автоматизации исследований для прогнозирования технического состояния уникальной механической системы «трубчатый реактор», являющейся компонентом СТС «производство полиэтилена низкой плотности».

Практическая ценность работы заключается в применении полученных результатов для решения задач обеспечения техногенной безопасности и сопутствующих им задач анализа и оценки риска аварийных ситуаций.

Научные результаты использованы при разработке различных программных документов, программных систем, решении некоторых задач и обосновании рекомендаций, направленных на обеспечение техногенной безопасности сложных технических объектов.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на

• повышение универсальности агрегирования моделей, знаний и опыта;

• обеспечение точности моделей, отражающих закономерности изменения технического состояния объектов и приближения признаков техногенных ЧС;

• повышение адекватности представления, извлечения и обработки знаний;

• расширение специализированной онтологии за счет автоматизированного ввода данных и знаний из электронных источников;

• создание мультиагентной системы имитационного моделирования свойств надежности и безопасности сложных технических систем на основе использования разнородной информации;

• создание полно функционального инструментального средства для исследования надежности и безопасности сложных технических систем.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Сложные механические и технические системы, являющиеся причиной техногенных ЧС, создаются на основе практически всей совокупности существующих естественнонаучных и инженерных знаний. Это обусловливает мультидисциплинарность проблемы обеспечения их надежности и безопасности.

Существующие методология и модели:

• не включают всей совокупности мультидисциплинарных знаний и алгоритмов их обработки для обеспечения свойств надежности и техногенной безопасности таких объектов на всех стадиях их жизненного цикла.

• не обеспечивают эффективного взаимодействия и принятия согласованных решений специалистами, создающими и эксплуатирующими опасные техногенные объекты.

В диссертационной работе, на основе представлений о системном анализе, методах принятия решений, математическом моделировании, структуре и функциях предпроектных исследований, проектирования и конструирования сложных. технических систем, методах и подходах информационных технологий и искусственного интеллекта, принципах разработки программного обеспечения, разработана методология построения инструментального средства исследования надежности и безопасности сложных технических объектов.

Методология включает базовые положения, методы, модели, принципы принятия решений, отражающие структуру процесса исследования, совокупность знаний, описывающих исходное состояние опасных объектов и его последовательное изменение на различных иерархических уровнях процесса изменения состояний, методы и алгоритмы формализации и обработки знаний. Созданы научные и методические предпосылки решения актуальной прикладной проблемы обеспечения безопасности сложных технологических систем и входящих в их состав уникальных механических систем.

На основе предложенной методологии реализован исследовательский прототип специализированного инструментального средства, обеспечивающий имитационное моделирование динамики технического состояния и поддержку принятия решений исследователем при решении задач идентификации, прогнозирования и генезиса технического состояния.

Агрегирование совокупности существующих и разработанных подходов, методов, моделей и принципов принятия решений в единый методологический комплекс позволяет эффективно использовать современные информационные технологии для единообразного представления и накопления аналитических и экспериментальных данных о закономерностях изменение технического состояния объектов и признаках приближения техногенных катастроф.

Решены все поставленные в работе задачи, необходимые для достижения цели исследования, заключающейся в разработке методологии создания инструментального средства для исследования мультидисциплинарной проблемы надежности и безопасности СТС, базирующуюся на агрегировании разработанных и существующих моделей, знаний и опыта, отражающих динамику состояний СТС, что позволяет сделать следующие выводы:

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Николайчук, Ольга Анатольевна, 2011 год

1. Абросимов-00. Абросимов A.A. Управление промышленной безопасностью. М.: КМК Лтд., 2000.

2. Аверченков-09. Аверченков В.И., Рытов М.Ю., Гайнулин Т.Р. Математическое моделирование процесса выбора состава технических средств систем защиты //Вестник компьютерных и информационных технологий. 2009. №9. С.45-49.

3. Александров-08. Александров A.A. Структура системы логистической поддержки жизненного цикла наукоемкой продукции. //Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Сер. «Машиностроение». 2008. №1. С. 120-125.

4. Алексеев-08. Алексеев A.A., Борзенков С.Л., Полозов В.А. Методологические аспекты управления риском на основе стандарта API 581 // Безопасность труда в промышленности. 2008. №2. С.65-70.

5. Антонова-05. Антонова Г.М., Цвиркун А.Д. Оптимизационно-имитационное моделирование для решения проблем оптимизации современных сложных производственных систем // Проблемы управления. 2005. № 5. С. 19-27.

6. Арнольд-90. Арнольд В.И. Теория катастроф. М., Наука, 1990. — 128 с.

7. Архипова-08. Архипова Н.И., Кульба В.В. Управление в чрезвычайных ситуациях. М.: ГРРУ, 2008.

8. ACM СЗМА. Программный комплекс автоматизированного структурно-логического моделирования ПК АСМ СЗМА. Регистрационный № 2003611101 Роспатента РФ. URL: http://wvvw.szma.com и http://www.safety.fromru.com

9. Асратян-04. Асратян Р.Э., Козлов А.Д., Лебедев В.Н., Мараканов И.Н. Распределенная интегрированная информационная система поддержки принятия решений // Проблемы управления. 2004. № 2. С.14-20.

10. Ахромеева-08. Ахромеева Т.С., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Самарский A.A. Структуры и хаос в нелинейных средах. 2008.

11. Бабак-05. Бабак О.В., Татаринов А.Э. Об одном подходе к решению задач классификации в условиях неполноты информации. // Кибернетика и системный анализ. 2005. №6. С. 116-123.

12. Бак-91. Бак П., Чен К. Самоорганизованная критичность// В мире науки. 1991. №3. С.16-24.

13. Батурин-05. Батурин В.А., Бычков И.В., Урбанович Д.Е. и др. Моделирование и оценка состояния медико-эколого-экономических систем. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2005.

14. Баранов-07. Баранов В.В., Матросов В.М. Модели полезности и риска в задачах управления деградирующими системами. //Проблемы управления. 2007. №5. С.15-20.

15. Башлыков-02. Башлыков A.A., Еремеев А.П. Экспертная диагностическая система в составе интеллектуальной системы поддержки принятия решений реального времени // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 3. С. 35-40.

16. Безопасность-06. Основы анализа и регулирования безопасности: Часть 1. Науч. рук. К.В. Фролов М.: МГФ "Знание", 2006.

17. Безопасность-Оба. Безопасность гражданского и оборонного комплексов и управление рисками: Часть 2. Науч. рук. К.В. Фролов М.: МГФ "Знание", 2006.

18. Безопасность-07. Прикладные вопросы анализа рисков критически важных объектов: Часть 3. Науч.рук. К.В. Фролов. М.: МГФ "Знание", 2007.

19. Безопасность-07а. Научно-методическая база анализа риска и безопасности: Часть 4. Научн. руковод. К.В. Фролов М.: МГФ "Знание", 2007.

20. Белов-03. Белов П.Г. Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере. Уч. Пособие. М.: Академия, 2003.

21. Бенькович-02. Бенькович Е.С., Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Практическое моделирование динамических систем. СПб.:БХВ-Петербург, 2002.

22. Берман-91. Берман А.Ф. Обеспечение надежной и безопасной эксплуатации оборудования методом экспертных систем //Надежность и контроль качества. 1991. №11. С.45-50.

23. Берман-93. Берман А.Ф., Мороз В.Г. Хрупкое разрушение труб под влиянием внешних воздействий //Проблемы прочности. 1993. №2. С.40-46.

24. Берман-94. Информационный подход к проблеме физики отказов механических систем // Надежность и контроль качества. 1994. №5.

25. Берман-946. Берман А.Ф. Формализация эмпирического смысла процесса отказа уникальных механических систем // Проблемы машиностроения и надежности машин. 1994. № 3. С.89-95.

26. Берман-98. Берман А.Ф. Деградация механических систем. Новосибирск: Наука, 1998.

27. Берман, Васильев-06. Берман А.Ф., Васильев С.Н. Технология обеспечения приемлемого риска аварий механических систем // Проблемы человеческого риска. 2006. №1. С.61-69.

28. Берман, Васильсв-07. Берман А.Ф., Васильев С.Н. Условия и источники техногенного риска // Проблемы человеческого риска. 2007. №1 С. 45-50.

29. Болотин-90. Болотин В.В. Ресурс машин и конструкций. М.Машиностроение, 1990.

30. Бонгард-67. Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Физматгиз, 1967.

31. Борщев-93. Борщев А., Карпов Ю., Колесов Ю.: Спецификация и верификация систем логического управления реального времени. В сб. "Системная информатика", вып.2, ИСИ СО РАН, Н-ск, 1993.

32. Броек-80. Броек Д. Основы механики разрушения. Пер. с англ. М.: Высшая школа, 1980.

33. Буравлев-95. Буравлев А.И., Доценко Б.И., Казаков И.Е. Управление техническим состоянием динамических систем. /Под общ. Ред. Казакова И.Е. М.: Машиностроение, 1995.

34. Бурков-01. Бурков В.Н., Грацианский Е.В., Дзюбко С.И., Щепкин A.B. Модели и механизмы управления безопасностью. М.: Синтег, 2001.

35. Бусленко-78. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.:Наука,1978.

36. Буч-98. Буч Гради. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Бином, СПб: Невский диалект, 1998.

37. Бычков-08. Бычков И.В. Фундаментальные научные исследования как основа безопасности Байкальского региона // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2008. №3. С.70-74.

38. Вагин-01. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Изв. РАН. ТиСУ. 2001. № 6. С. 114-123.

39. Вагин-02. Вагин В.Н. Знание в интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 6. С. 8-18.

40. Вагин-04. Вагин В.Н., Головина В.Ю, Загорянская А.А, Фомина Н.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.

41. Варшавский-05. Варшавский П.Р. Метод рассуждения на основе прецедентов для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Сб. тр. Научной сессии МИФИ-2005. В 15т. Т. 3. М.: МИФИ, 2005. С.154-155.

42. Васильев-00. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. М.: Физматлит, 2000.

43. Васильев-01. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектуальному управлению // Изв. АН. Теория и системы управления. 2001. №1.

44. Виноградов-02. Виноградов А.Н., Жилякова Л.Ю., Осипов Г.С. Динамические интеллектуальные системы. ГПредставление знаний и основные алгоритмы. //Известия академии наук. Теория и системы управления. 2002. №6. С.119-127.

45. Виноградов-03. Виноградов А.Н., Жилякова Л.Ю., Осипов Г.С. Динамические интеллектуальные системы. II. Моделирование целенаправленного поведения. //Известия академии наук. Теория и системы управления. 2003. №1. С.87-94.

46. Виттих-98. Виттих В.А. Интеграция знаний при исследовании сложных систем. //Теория и системы управления. 1998. №5.

47. Владимиров-00. Владимиров В.А., Воробьев Ю.Л., Кащенко С.А., Малинецкий Г.Г. и др. Управление риском. Риск, устойчивое развитие, синергетика. М.: Наука,2000.

48. Владова-08. Владова А.Ю., Владов Ю.Р. Методика и результаты аналитической идентификации технического состояния теплоэнергетического оборудования. //Вестник компьютерных и информационных технологий. 2008. №1. С.22-29.

49. Волик-98. Волик Б.Г. О концепциях техногенной безопасности //Автоматика и телемеханика. 1998. №2.

50. Волков-08. Волков И. А., Коротких Ю.Г. Уравнения состояния вязкоупругопластических сред с повреждениями. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008.

51. Воробьев-98. 2Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г., Махутов H.A. Теория риска и технологии обеспечения безопасности. Подход с позиций нелинейной динамики. Часть I// Проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях. 1998. №11. С.5-21.

52. Воронин-05. Воронин В.В. Теоретические проблемы диагностических экспертных систем. Владивосток: Дальнаука, 2005.

53. Гаврилова-00. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний и интеллектуальные системы. СПб.: Питер, 2000.

54. Гаврилова-02. Гаврилова Т.А. Логико-лингвистическое управление как введение в управление знаниями // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 6. С. 36-40.

55. Гафаров-06. Гафаров H.A., Гончаров A.A., Кушнаренко В.М. Определение характеристик надежности и технического состояния оборудования сероводородосодержащих нефтегазовых месторождений. М., 2006.

56. Геловани-01. Геловани В.А., Башлыков A.A., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные систехмы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001.

57. Гетман-97. Гетман А.Ф., Колин Ю.Н. Неразрушающий контроль и безопасность эксплуатации сосудов и трубопроводов давления. М.: Энергоатомиздат, 1997.

58. Головина-02. Головина Е.Ю. Программные инструментальные средства для создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений на базе логико-семиотического аппарата//Новости искусственного интеллекта. 2002. № 3. С.41.

59. Горелик-04. Горелик A.JL, Скрипкин В.А. Методы распознавания: Учеб. пособие для вузов. 4-е изд., испр. М.: ВШ., 2004.

60. Городецкий-02а. Городецкий В.И., Самойлов В.В., Малов А.О. Современное состояние технологии извлечения знаний из баз и хранилищ данных (часть 1) // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 3. С.3-12.

61. Городецкий-026. Городецкий В.И., Самойлов В.В., Малов А.О. Современное состояние технологии извлечения знаний из баз и хранилищ данных (часть 2). //Новости искусственного интеллекта. 2002. № 4. С. 3-9.

62. Гражданкин-00. Гражданкин А.И., Белов П.Г. Экспертная система оценки техногенного риска опасных производственных объектов // Безопасность труда в промышленности. 2000. №11. С.6-10.

63. Гражданкин-01. Гражданкин А.И., Лисанов М.В., Печеркин A.C. Использование вероятностных оценок при анализе безопасности опасных производственных объектов // Безопасность труда в промышленности. 2001. №5. С.8-12.

64. Гранкин-08. Гранкин Б.К., Козлов В.В., Лысенко И.В., Петров Г.Д. Метод контроля технического состояния уникальных механических объектов при длительной их эксплуатации. //Мехатроника, автоматизация, управление. 2008. №3. С.20-23.

65. Губарев-08. Губарев В.Ф., Жуков А.О. Исследование метода итеративной идентификации многомерных дискретных систем. //Проблемы управления и информатики. 2008. №5. С.23-38.

66. Гурман-03. Гурман В.И., Рюмина Е.В. Оценка влияния инноваций на развитие экономики и состояние окружающей среды //Вестник РГНФ. 2003. № 4. С. 24-36.

67. Дворянкин-03. Дворянкин A.M., Кизим A.B., Жукова И.Г., Сипливая М.Б. Искусственный интеллект. Базы знаний и экспертные системы. Учеб.пособис -Волгоград: Изд-во ВГТУ, 2003.

68. Девятков-00. Девятков В.В. Онтологии и проектирование систем. //Приборы и системы. Управление. Контроль. Диагностика. 2000. №1. С.6-13.

69. Декомпозиция-06. Декомпозиция систем. URL: http://knol.google.com/k/taisa-ЬогоУ8ка/декомпозиция-как-системы-разбивать-на/21и6гуо76ЬууЬ/1

70. Джексон-01. Джексон П. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Учеб. пособие. М.: Вильяме, 2001.

71. Динцис-06. Динцис Д.Ю. Совместное использование нечеткологпческих и дискретных моделей технологических и управленческих систем. //Приборы и системы. Управление. Контроль. Диагностика. 2006. №5. С.61-64.

72. Евгенев-01. Евгенев Г.Б. Системология инженерных знаний: Учебное пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001.

73. Егоров-05. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Михайлова П.Г. Модели и методы решения задач оперативного управления безопасностью непрерывных химико-технологических систем. Управление в условиях неопределенности //Control sciences. 2005. №6. С.50-55.

74. Елохин-02. Елохин А.Н. Анализ и управление риском: теория и практика. ООО «Полимедиа», 2002.

75. Емельянов-98. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК, 1998.

76. Еремеев-07. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Реализация механизма временных рассуждений в современных интеллектуальных системах. //Известия РАН. Теория и системы управления. 2007. №2. С.120-136.

77. Ефимов-08. Ефимов В.Ф. Основные показатели опасности техногенных аварий и защитных мероприятий для предприятий машиностроительного комплекса //Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Сер. «Машиностроение». 2008. №1. С.114-119.

78. Жернаков-03. Жернаков C.B. Базы знаний прецедентов активных экспертных систем для процесса мониторинга параметров авиационного двигателя. //Автоматизация и современные технологии. 2003. №2. С.28-33.

79. Жуковский-04. Жуковский В.И., Жуковская JI.B. Риск в многокритериальных и конфликтных системах при неопределенности. М.:Едиториал УРСС, 2004.

80. Захаров-04. Захаров H.A. Интеллектуальные системы в промышленности //Автоматизация в промышленности. 2004. № 12. С. 49-51.

81. Ивашкин-04. Ивашкин Ю.А. Структурно-параметрическое моделирование и идентификация аномальных ситуаций в сложных технологических системах // Проблемы управления. №3. 2004.

82. Йордон-99. Йордон Эдвард, Аргила Карл Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании /Пер. с англ. М.: Лори, 1999.

83. Капур-80. Капур К., Ламберсон Л. Надежность и проектирование систем. Пер. с англ. М.: Мир, 1980.

84. Капустий-06. Капустий Б.Е., Русын Б.П., Таянов В.А. Сравнительный анализ различных оценок вероятности распознавания. //Проблемы управления и информатики. 2006. №4. С.89-96.

85. Карзов -93. Карзов Г.П., Марголин Б.З., Швецова В.А. Физико-механическое моделирование процессов разрушения. СПБ.: Политехника, 1993.

86. Карпов-05. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. СПб.: Петербург, 2005.

87. Киященко-06. Киященко Л.П., Тищенко П.Д. Феномен трансдисциплинарности/опыт философского анализа. М.: НАУКА, 2006.

88. Киященко-09. Киященко Л.П., Моисеев В.И. Философия трансдисциплинарности. М. 2009.

89. Клещев-10. Грибова В.В., Клещев A.C., Шалфеева Е.А. Управлениепрограммными средствами в интеллектуальных системах // Известия РАН. Теория и системы управления. 2010. №6. С.122-142.

90. Клир-90. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ. М. 990.

91. Коллинз-84. Коллинз Дж. Повреждение материалов в конструкциях. Анализ, предсказание, предотвращение: Пер. с англ. М.: Мир, 1984.

92. Колчин-02. Колчин А.Ф., Овсянников М.В., Стрекалов А.Ф., Сумароков C.B. Управление жизненным циклом продукции. М.: Анахарсис, 2002.

93. Кочкаров-05. Кочкаров A.A., Малинецкий Г.Г. Управление безопасностью и стойкостью сложных систем в условиях внешних воздействий // Проблемы управления. 2005. № 5. С. 70-76.

94. Корнеев-00. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин C.B., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Нолидж, 2000.

95. Крышевич-98. Крышевич О.В., Переездчиков И.В. Модель управления опасностями системы человек-машина-среда //Вестник московского государственного технического университета. 1998. №2.

96. Кузнецов-06. Кузнецов H.A., Кульба В.В., Микрин Е.А. и др. Информационная безопасность систем организационного управления. Теоретические основы: в 2 т. М.: Наука, 2006.

97. Ю1.Кулида-05. Кулида Е. Д., Лебедев В. Г. Особенности разработки базы знаний в интегрированной инструментальной среде G2. //Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2005. № 3. С. 20-25.

98. Ю2.Кулида-99. Кулида Е. Л., Лебедев В. Г., Чесноков А. М. Проектирование интеллектуальных систем поддержки операторов сложных объектов //Автоматизация "проектирования. 1999. № 1

99. Ю4.Курдюмов-07. Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. "Пролог. Синергетика и системный анализ". 2007.

100. Ларичев-03. Ларичев О.И., Афанасьев В.М., Чугунов Н.В. Web-конструктор для построения систем поддержки принятия решений // Новости искусственного интеллекта. 2003. № 4. С. 21-25.

101. Легасов-88. Легасов В.А., Чайванов Б.Б., Чернопленов А.Н. Научные проблемы безопасности современной промышленности. Безопасность труда в промышленности. М.: Недра, 1988. №1

102. Липаев-02. Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. 2-е изд. М.: СИНТЕГ, 2002.

103. Лисанов-04. Лисанов М.В. О техническом регулировании и критериях приемлемого риска // Безопасность труда в промышленности. 2004. №5. С. 11-14.

104. Луценко-02. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами. Краснодар, КубГАУ, 2002.

105. Малинецкий-02. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики/ Изд. 2-е, исправл. и доп. М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 360 с.

106. Малинецкий-02а. Малинецкий Г.Г. Сценарии, стратегические риски, информационные технологии // Информационные технологии и вычислительные системы. №4. 2002.

107. Матвиенко-06. Матвиенко Ю.Г. Модели и критерии механики разрушения. М: Физматлит. МАИК-Наука, 2006.

108. Матвиенко-10. Моделирование деформирования и разрушения тел с надрезами //Вестник научно-технического развития. Национальная Технологическая Группа. 2010. № 9 (37).

109. Маршал-89. Маршал В. Основные опасности химических производств/ Пер. с англ. М.: Мир, 1989.

110. Матросов-86. Матросов В.М., Васильев С.Н. ЭВРОЛОГ, или о творческих возможностях одной системы с профессиональным искусственным интеллектом // Будущее науки, 1986. Вып. 19. С. 10-23.

111. Махутов-00. Махутов H.A., Грацианский Е.В. Научные проблемы безопасности на рубеже веков //Проблемы безопасности при ЧС. 2000. Вып.1. С.9-13.

112. Махутов-03. Махутов H.A., Матвиенко Ю.Г. Предельное состояние и ресурс конструкций //Сборник материалов семинара «Оценка технического состояния и ресурса оборудования химических, газо- и нефтеперерабатывающих производств». Афиша. 2003. С. 49-55.

113. Махутов-98. ЗМахутов H.A., Гаденин М.М. Техногенная безопасность как одна из общих забот мирового сообщества// Глобальные проблемы как источник чрезвычайных ситуаций. М.: УРСС, 1998. С. 35-39.

114. Махутов-05. Махутов H.A. Конструкционная прочность, ресурс и техногенная безопасность. 4.1, 4.2: Новосибирск: Наука, 2005.

115. Махутов-07. Махутов H.A. и др. Особенности сценарного анализа возникновения и развития техногенных катастроф // Проблемы безопасности и ЧС. 2007. Вып.З.

116. Месарович-78. Месарович М.Д. Математическая теория систем / М.Д. Месарович, М. Такахара. М.: Мир, 1978.

117. Мешалкин-97. Мешалкин В.П., Бобров Д.А., Гордеева Ю.Л. Гибридная экспертная система проектирования ресурсосберегающих установок первичной нефтепереработки. //Программные системы и продукты. 1997. №1. С. 24-28.

118. Мешалкин-97б. Мешалкин В.П., Поспелова Л.Я., Гурьева Л.В. Инструментальная гибридная ЭС «Экран-ХТС» для решения неформализованных задач химической технологии. //Программные системы и продукты .1997. №1. С.7-11.

119. Мешалкин-95. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы .теории, опыт разработки и применения. М.: Химия, 1995.

120. Мистров-09. Мистров Л.Е. Метод декомпозиции в задаче синтеза организационно-технических систем информационной безопасности // Научно-практический журнал. 2009. №1. С. 45-53.

121. Михайлов-00. Михайлов Ю.Б.Математические основы повышения точности прогнозирования количественных характеристик процессов. М.: Научтехлитиздат, 2000.

122. Можаев-00. Можасв A.C., Громов В .И. Теоретические основы общего логико-вероятностного метода автоматизированного моделирования систем. СПб. ВИТУ, 2000.

123. Москвичев-02. Москвичев В.В. Основы конструкционной прочности технических систем и инженерных сооружении: в 3 ч. Ч. 1: Постановка задач и анализ предельных состояний. Новосибирск: Наука, 2002.

124. Муромцев-90. Муромцев Ю.Л. Безаварийность и диагностика нарушений в химических производствах. М.: Химия, 1990.

125. Надежность-86. Надежность и эффективность в технике: Справочник в 10 т.-М.: Машиностроение, 1986 . Т.1: Методология. Организация. Терминология.

126. Надежность-08.Надежность технических систем и техногенный риск. Под редакцией Акимова В.А., Лапина В.Л., Попова В.М., Пучкова В.А., Томакова В.И., Фалеева М.И. Электронный ресурс МЧС РФ. URL: http://www.obzh.ru/nad/

127. Несущая способность-03. Несущая способность парогенераторов водо-водяных энергетических реакторов /H.A. Махутов и др. М.: Наука, 2003.

128. Николаев-85. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения. Л., 1985.

129. Николайчук-99а. Берман А.Ф., Николайчук O.A. Структуризация процесса исследования безопасности сложных технических систем. //Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М.: ВИНИТИ. 1999. Вып.6.

130. Николайчук-99б. Берман А.Ф., Николайчук O.A. Моделирование процесса исследования безопасности сложных технических систем. //Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М.: ВИНИТИ. 1999. Вып.8.

131. Николайчук-00. Берман А.Ф., Николайчук O.A. Концепция системы исследования безопасности сложных технических систем. Оптимизация. Управление. Интеллект. Иркутск, ИДСТУ, №5. Часть 2. 2000.

132. Николайчук-00б. Берман А.Ф., Николайчук O.A. Object oriented model of research for complex technical systems safety // Доклады 2ой Международнойконференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». Самара. 2000. С. 366-371.

133. Николайчук-01. Берман А.Ф., Николайчук Концепция исследования надежности уникальных механических систем III Международная конференция "Проблемы управления и моделирования в сложных системах", Самара, сентябрь 2001 г., С.535-541.

134. Николайчук-01 а. Берман А.Ф., Николайчук O.A. Принципы создания системы исследования безопасности сложных технических систем // Программные продукты и системы. 2001. №1. С.6-9.

135. Николайчук-04а. Берман А.Ф., Николайчук O.A., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Онтология надежности механических систем // Искусственный интеллект (Украина), 2004. №З.С.266-271.

136. Николайчук-04б. Берман А.Ф. Николайчук O.A., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Инструментальное средство идентификации состояний механических систем // Искусственный интеллект (Украина). 2004. № 4. С.268-275.

137. Николайчук-06а. Берман А.Ф., Николайчук O.A., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Интеллектуальная система поддержки принятия решений при определении причин отказов и аварий в нефтехимической промышленности // Автоматизация в промышленности. 2006. №6. С. 15-17.

138. Николайчук-06б. Николайчук O.A. Юрин А.Ю. Прототип интеллектуальной системы для исследования технического состояния механических систем // Искусственный интеллект.Донецк: Наука I осв1та, 2006. №4. С. 459-468.

139. Николайчук-07. Берман А.Ф., Николайчук O.A. Пространство технических состояний уникальных механических систем //Проблемы машиностроения и надежности машин. 2007. №1. С.14-22.

140. Николайчук-07а. Николайчук O.A. Имитационная модель динамики технического состояния уникальных механических систем Материалы конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем». М.: ИПУ РАН, 2007.

141. Николаичу к-07г. Николайчук O.A., Юрин А.Ю. Программный модуль правдоподобного вывода по прецедентам Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. М. Per. №2007613714 от 09.07.07 г.

142. Николайчук-08. Николайчук O.A., Юрин А.Ю. Управление опытом при исследовании динамики технического состояния уникальных машин и конструкций: моделирование опыта //Информационные технологии. 2008. №6. С.30-37.

143. Николайчук-08а. Берман А.Ф., Николайчук O.A., Юрин А.Ю.Обеспечениебезопасности технических объектов методом прецедентных экспертных систем // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 2000. №5. С.83-93.

144. Николайчук-08б. Николайчук O.A. Автоматизация исследований технического состояния опасных механических систем // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2008*. №6. С. 72-78.

145. Николайчук-08в. Николайчук О.А.Техногенные катастрофы, как следствие неопределенности прочностной надежности и технического состояния // Труды 16-ой Международной конференции «Проблемы управления» безопасностью сложных систем». М.: ИПУ РАН, 2008.

146. Николайчук-08г. Николайчук O.A. Обеспечение безопасности технических систем на основе прецедентного подхода // Труды 16-ой Международной' конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем». М.: ИПУ РАН, 2008.

147. Николайчук-08д. Берман А.Ф., Николайчук O.A. Устройство для сбора утечек из оборудования, работающего под давлением, и контроля за концентрацией среды утечек // Патент РФ №81556 от 20.03.2009. Бюл. №8. (РОСПАТЕНТ).

148. Николайчук-09. Берман А.Ф., Николайчук O.A., Юрин А. Автоматизация прогнозирования технического состояния и остаточного ресурса деталей уникальных машин и аппаратуры // Заводская лаборатория. 2009. №2.

149. Николайчук-09а. Николайчук O.A., Юрин А.Ю. Применение прецедентного подхода для автоматизированной идентификации технического состояния деталей механических систем // Автоматизация и современные технологии. 2009. №1.

150. Николайчук-09б. Николайчук O.A. Моделирование знаний для исследования динамики технического состояния уникальных объектов // Проблемы управления. 2009. №2.

151. Николайчук-10. Берман А.Ф., Николайчук O.A. Модели, знания и опыт для управления техногенной безопасностью //Проблемы управления. 2010. №2. С.53-60

152. Николайчук-10а. Николайчук O.A., Павлов А.И. Применение компонентного подхода для создания системы автоматизации исследований // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2010. №4.

153. Николайчук-106. Николайчук O.A., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Имитационное моделирование технического состояния уникальных объектов //Автоматизация в промышленности. 2010. №7. С.44-48.

154. Николайчук-11а. Протасов A.B., Николайчук O.A. Обеспечение прочностной надежности как основы техногенной безопасности // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2011. №1.

155. Nikolaychuk-08ic. Nikolaychuk O.A. Automation investigation of technical state of hazard mechanical systems // Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 36 (2008), no. 6, pp. (Allerton Press, Inc., 2008).

156. NikoIaychuk-076. Berman A.F., Nikolaychuk O.A. Technical state space of unique mechanical systems // Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 36 (2007), no. 1, pp. 10-16 (Allerton Press, Inc., 2007).

157. Nikolaychuk -10. Berman, A.F., Nickolaychuk, O.A., Yurin, A.Y. Intelligent Planner for Control of Failures Analysis of Unique Mechanical Systems // Expert Systems with Applications (2010), (October 2010), vol. 37, Issue 10, pp. 7101-7107. Elsevier.

158. Никаноров -01. Никаноров С. П. Системный анализ: этап развития методологии решения проблем в США // Системное управление проблемы и решения. 2001. Выпуск 12. С. 62-87.

159. Нечипоренко-03. Нечипоренко О. А. Использование технологии Case-Based Reasoning в проектировании программных систем //Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2003. №1. С.27-32. URL: http://pitis.tsure.ru/files 13/6.pdf.

160. Новосельцев-98. Новосельцев В.Н. Междисциплинарное моделирование: возможный подход к анализу катастроф. //Автоматика и телемеханика. 1998. №2. С.101

161. Норенков-02. Норенков И.П., Кузьмик П.К. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS-технологии. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002.

162. Нореиков-09. Норенков И.П. Основы САПР [Электронный ресурс]. URL: http://bigor.bmstu.ru/?cnt/?doc=9J0HNYNMQDVXW24XBBO3

163. Острейковский-97. Острейковский В.А. Теория систем. М.: Выс. шк., 1997.

164. Павловский-00. Павловский Ю.А. Имитационные модели и системы. М.: Фазис, 2000.

165. Панкратова-00. Панкратова Н.Д., Курилин Б.Н. Концептуальные основы системного анализа рисков в динамике управления безопасностью сложных систем. 4.1. Основные утверждения и обоснование подхода // Проблемы управления и информатики. 2000. №6. С.110-130.

166. Панкратова-08. Панкратова Н.Д., Подладчикова Т.В. Оценивание и прогнозирование сложно формализованных процессов различной физической природы //Проблемы управления и информатика. 2008. №6. С.67-79.

167. Парийская-97. Парийская Е.Ю. Сравнительный анализ математических моделей и подходов к моделированию и анализу непрерывно-дискретных систем // Сборник трудов. СПб.: Институт теоретической астрономии РАН, 1997.

168. Петров-93. Петров В.А., Башкарев А.Я., Ветгегрень В.И. Физические основы прогнозирования долговечности конструкционных материалов. СПб.: Политехника, 1993.

169. Портнов-03. Портнов В.А., Махутов H.A., Зеленов И.Б. Энергоинформационная основа анализа риска при создании и использовании технических систем // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. ВИНИТИ, 2003. Вып. 2. С. 16-27.

170. Поспелов-88. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988.

171. Поспелов-86. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. 1986.

172. Прангишвили-04. Прапгишвили И.В., Потоцкий В. А., Гинсберг К.С., Смолянинов В.В. Идентификация систем и задачи управления: на пути к современным системным методологиям // Проблемы управления. 2004. № 4. С. 2-15. 4

173. Прасолов-08. Прасолов A.B., Хованов Н.В. О прогнозировании с использованием статистических и экспертных методов. //Автоматика и телемеханика. 2008. №6. С.129-142.

174. Предупреждение-92. Предупреждение крупных аварий./ Пер. с англ. Женева: Международное бюро труда, 1992.

175. Прицкер-87. Прицкер А.: Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМ И. М: "Мир", 1987.

176. Программный комплекс-ИПМАШ. Программный комплекс численного анализа надежности и риска для сложной системы на основе деревьев отказов. Проурзин В.А, лаборатория надежности ИПМАШ РАН, г. Санкт-Петербург.

177. Программный-01. Программный комплекс ПК АСМ 2001. Регистрационный № 2003611099 Роспатента РФ. [МА БРК 2001, с.56-61].

178. Проект "РИСК". Проект "РИСК" [Электронный ресурс]. URL: http://wvvw.ocrk.miatom.ru/rus/progects /risk/risk.htm.

179. РД 03-418-01. РД 03-418-01- Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов

180. Рубашкин-89. Рубашкин В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. М:. Наука, Физмаглит. 1989.

181. Романовский-04. Романовский A.C., Чухров С.Ю. Организация интеллектуальных комплексов технической диагностики // Вестник МГТУ. 2004. №1. С.74-87.

182. Русинов-07. Русинов JT.A., Рудакова И.В„ Куркина В.В. Обнаружение нештатных ситуаций при оперативному управлении химико-технологическим процессами. //Автоматизация и современные технологии. 2007. №6. С.40-45.

183. Рыбаков-97. Рыбаков A.B. Создание систем автоматизации поддержки инженерных решений //Автоматизация проектирования. №5. 1997. С.37- 42.

184. Рыбина-02. Рыбина Г.В. Архитектура интегрированных экспертных систем: соврехменное состояние и тенденции //Новости искусственного интеллекта. 2002. № 4. С. 10-17.

185. Рябинин-00. Рябинин И.А. Надёжность и безопасность структурно сложных систем. СПб.: Политехника, 2000.

186. Северцев-89. Северцсв H.A. Надежность сложных систем в эксплуатации и отработке. М.: Высшая школа, 1989.

187. Советов-01. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. Для вузов. 3 изд. М.: Высш.шк., 2001.

188. Соколов-04. Соколов Б.В., Юсупов P.M. Концептуальные основы оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2004. №6. С. 5-16.

189. Стернин-03. Стернин М.Ю., Шепелев Г.И. Метод представления знаний в интеллектуальных системах поддержки экспертных решений // Новости искусственного интеллекта. 2003. № 4. С. 26-34.

190. Погребинский-88. Погребинский С.Б., Стрельников В.П. Проектирование и надежность многопроцессорных ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.

191. Сугак-01. Сугак Е.В., Василенко Н.В., Назаров Г.Г., Паньшин А.Б., Каркарин А.П. Надежность технических систем: Учебное пособие. 2-е изд. Красноярск: НИИ СУВПТ, 2001.

192. Судов Е.В., Левин А.И., Петров A.B., Чубарова Е.В. Технологии интегрированной логистической поддержки изделий машиностроения. М.: "Информбюро", 2006.

193. Тельнов-02. Тельнов Ю.Ф. Проектирование систем управления знаниями // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 4. С. 29-34.

194. Теория систем-89. Математические методы и моделирование. Сб. статей под ред. А.Колмогорова, С.Новикова. М: "Мир", 1989.

195. Тимашев-82. Тимашев С.А. Надежность больших механических систем. М.: Наука, 1982.

196. Токарев-00. Токарев B.JI. Интегрированная система поддержки принятия решений по управлению, прогнозированию и диагностике // Автоматизация и современные технологии. 2000. №4. С. 21-28

197. Томашевский-03. Томашевский В., Жданова Е. РЬмитационное моделирование в среде GPSS. М.: Бестселлер, 2003.

198. Трахтенгерц-98. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.

199. Трахтенгерц-05. Трахтенгерц Э.А., Степин Ю.П., Андреев Л.Ф. Компьютерные методы поддержки принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности. М.: СИНТЕГ, 2005.

200. Ту-78. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. Пер. с англ. М.: Мир, 1978.

201. Уотермен-89. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989.

202. Управление-02. Управление в условиях неопределенности / Под редакцией А.Е. Городецкого. СПб.: СПбГТУ, 2002.

203. Устенко-00. Устенко A.C. Основы математического моделирования и алгоритмизации процессов функционирования сложных систем. М:Машиностроение, 2000.

204. Фролов-88. Фролов К.В. Проблемы механики и научно-технический прогресс в машинотроснии // Машиноведение. 1988. № 5. С.3-13.

205. Халин-99. Халин Е.В. Экспертные системы обеспечения безопасности производства //Программные системы и продукты. 1999. №3. С. 29-33.

206. Хенли-84. Хенли Э.Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска/Пер.с англ. М.: Машиностроение, 1984.

207. Целых-03. Целых Ю.А. Особенности моделирования процедур принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2003. № 4(16). С.11-14

208. Частиков-03. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: БХВ-Петербург, 2003.

209. Чекинов-03. Чекинов Г.П., Чекинов С.Г. Применение технологии многоагентных систем для интеллектуальной поддержки принятия решений (ИППР). //Электронный научный журнал «Системотехника». 2003. №1.

210. Черкашин-05. Черкашин А.К. Полисистемное моделирование. Новосибирск: Наука, 2005. 280 с.

211. Чернецова-08. Чернецова Е.А. Метод поддержки принятия решений автоматизированной системой экологического мониторинга. //Вестник компьютерныхи информационных технологий? 2008. №4. С. 19-23.

212. Черноморец-04. Черноморец В.А., Горбунов С.К. Концептуальные основы информационных технологий предсказания потенциальных угроз техногенным объектам. //УСиМ. 2004. №6. С.68-76.

213. Черноруцкий-05. Черноруцкнй И.Г. Методы принятия решений: Учеб.пособие. СПб.: БХВ-Петербург, 2005.

214. Шойгу -97. 4Шойгу С.К., Воробьев Ю.Л., Владимиров В.А. Катастрофы и государство. М.: Энергоатомиздат, 1997.

215. Шубин-05. Шубин B.C. и др. Программное обеспечение анализа надежности оборудования химических производств //Химическое и нефтегазовое машиностроение. 2005. №4. С.40-44.

216. Шрейдер-82. Шрейдер Ю.А., А.А. Шаров Системы и модели. М.: Радио и связь, 1982.

217. Эталон-03. Описание прецедентных экспертных систем НПО «Эталон», 2003 [Электронный ресурс]. URL: http://wvvw.npo-etalon.ru/index.litm

218. Ямалов-07. Ямалов И.У. Автоматизация оперативных процессов управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций. //Автоматизация и современные технологии. 2007. №5. С.8-11.

219. API581-00.API581. Risk Based Inspection. Base Resource Document. First Edition, 2000.

220. Aha-01. Aha D. W., Breslow L. A., Munoz-Avila H. Conversational Case-Based Reasoning. Applied Intelligence. Vol.14 (2001). №1. Pp.9-32.

221. Alur-93. Alur R., Courcoubetis C., Henzinger Т., Ho P-T.: Hybrid automata: an algorithmic approach to the specification and analysis of hybrid systems. In Workshop on Theory of Hybrid Systems,Lyndby, Denmark, June 1993. LNCS 736, Springer-Verlag.

222. Cache. Сайт Cache [Электронный ресурс]. URL: http://www.intersystems.ru.

223. Changchien-05. Changchien S.W., Lin M.C. Design and implementation of a case-based reasoning system for marketing plans. Expert Systems with Applications. Vol. 28 (2005). Pp.43—53.

224. Det Norske Veritas, DNV, EU. Об опыте применения программного обеспечения Det Norske Veritas (DNV) PHAST-SAFETI для оценки риска промышленных объекюв в России [Электронный ресурс]. URL: http://www.ipu.rssi.ru/kommer/komm.htm.

225. Gurman-05. Gurman V.I. The extension principle in the problem of sustainable development. Moscow: Fizmatlit, 2005.

226. Harel-87. Harel D. Statecharts: a Visual Formalism for Complex Systems. Sci. Comput. Prog. 8, 1987. P.231-274.

227. Henzinger-95. Henzinger Т., Ho P-T.: HyTech: The Cornell Hybrid Technology Tool. Hybrid Systems II, Lecture Notes in Comp.Sci 999, Springer-Verlag, 1995. P.265-293.

228. IBM-RR. Сайт IBM Rational Rose [Electronic resource], URL: http://www-306.ibm.com/software/rational/.

229. KIetz-99. Kletz T.A. HAZOP and HAZAN. Identifying and Assessing Chemical Industry Hazards, 4-th edition, 1999.

230. Kolesov-97. Kolesov Y.B., Senichenkov Y.B.: Model Vision 3.0 for Windows 95/NT. The graphical environment for complex dynamic system design. ICI&C97 PROCEEDINGS. St.Petersburg, 1997. V.2. P.704-711.

231. Kolesov-97. Kolesov Y.B., Senichenkov Y.B.: Visual specification language intended for event-driven hierarchical dynamic system with variable structure. ICI&C97 PROCEEDINGS. St.Petersburg, 1997. V.2. P.712-719.

232. Liao-05. Liao S.H. Expert system methodologies and applications-a decade review from 1995 to 2004. Expert Systems with Applications. Vol. 28 (2005). Pp.93-103.

233. Maedche-02. Maedche A., Staab S. Tutorial on Ontologies: Representation, Engineering, Learning and Application // ISWC'2002.

234. Maler-92. Maler O. Hybrid Systems and Real-World Computations. In Workshop on Theory of Hybrid Systems,Lyndby, Denmark, June, Springer-Verlag, 1992.

235. Nicollin-93. Nicollin X., Olivero A., Sifalis Y., Yovine S.: An Approach to the Description and Analysis of Hybrid Systems. Hybrid Systems, Lecture Notes in Comp.Sci 736. Springer-Verlag, 1993. P. 149-178.

236. OMG. Introduction to OMG's Unified Modeling Language™ (UML®) [Electronic resource]. URL: http://www.omg.org/gettingstarted/whatisuml.htm

237. Perrow-84. Charles Perrow, "Normal Accidents: Living with High-Risk Technologies", 1984.

238. RAY. Программный комплекс RAY логико-вероятностного моделирования и расчетов надежности и безопасности систем http://www.ipu.rssi.ru/kommer/komm.htm).

239. Redfern-94. Redfern D.: The Maple Handbook. 531 pp., Springer-Verlag, 1994.

240. Risk Spectrum. Комплекс Risk Spectrum [Электронный ресурс]. URL: http://www.riskspectrum.com/.

241. SAPHIRE. Комплекс программ SAPHIRE [Электронный ресурс]. URL: http://www.nea.fr/abs/html/psr-0405.html.

242. Shalfield-05a. Shalfield R. VisiRule User Guide [Electronic resource]. URL: http://www.lpa.co.uk/dowdoc.htm 2005, 86 p.

243. SIMULINK-94. SIMULINK The ultimate simulation environment. Math Works, 1994.

244. UML. Selic B. UML 2.0: Exploiting Abstraction and Automation [Electronic resource]. URL: http://www.sdtimes.com/opinions/guestvievv098.htm

245. Wolfram-88. Wolfram S.: Mathematica: A System for Doing Mathematics by Computer. Addisson-Wesley Publishing Company, 1988.

246. Doglas-83. Doglas, M, Wildavsky A. Risk and culture. University of California Press, Berkerley and Los Angeles, California, 1983.