Многокритериальная оптимизация и повышение стабильности показателей качества систем управления объектами теплоэнергетики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Денисова, Людмила Альбертовна

• Денисова, Людмила Альбертовна
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Денисова, Людмила Альбертовна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 ПРОБЛЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКИ

1.1 Современное состояние автоматизации и характеристика технологических процессов объектов теплоэнергетики

1.2 Моделирование и оптимизация при синтезе систем управления

1.3 Анализ работ по использованию методов событийного моделирования при проектировании систем управления

1.4 Использование интеллектуальных технологий на базе теории нечетких множеств и генетических алгоритмов

1.5 Проектирование адаптивных систем управления

1.6 Выводы по главе

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ СОЗДАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

2.1 Средства событийного моделирования на базе гибридных дискретно-непрерывных моделей для систем с переменными параметрами

2.2 Технология событийного моделирования систем управления с переменными параметрами

2.3 Разработка событийной модели системы питания парогенератора энергоблока АЭС

2.4 Событийное моделирование САР ПГ при возмущениях на энергоблоке

2.5 Технология моделирования стохастических возмущений

2.6 Выводы по главе

3 МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМ РЕГУЛИРОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ

3.1 Многокритериальная оптимизация при параметрическом синтезе импульсной системы регулирования на базе генетического алгоритма

3.1.1 Обоснование подхода к решению задачи оптимизации как многокритериальной

3.1.2 Математическая модель системы регулирования

3.1.3 Постановка задачи многокритериальной оптимизации САР

3.1.4 Решение задачи многокритериальной оптимизации САР

3.1.5 Методика построения обобщенного критерия

3.2 Многокритериальная оптимизация при параметрическом синтезе нечеткой системы регулирования на базе генетического алгоритма

3.2.1 Обоснование подхода к решению задачи оптимизации нечеткой САР как многокритериальной

3.2.2 Математическая модель нечеткой системы регулирования

3.2.3 Описание функционирования и параметры нечеткой САР

3.2.4 Постановка задачи многокритериальной оптимизации нечеткой САР

3.2.5 Решение задачи многокритериальной оптимизации нечеткой САР

3.2.6 Оптимизация на основе обобщенного критерия и сравнительный анализ традиционной и нечеткой САР

3.3 Выводы по главе

4 МЕТОД ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ ПРИ УЧЕТЕ ОГРАНИЧЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ

4.1 Структура и параметры САР. Задача и этапы проектирования

4.2 Определение границ области поиска оптимального решения

4.3 Оптимизация САР с релейно-импульсными регуляторами

4.5 Выводы по главе

5 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

5.1 Синтез адаптивных систем управления на основе идентификационного подхода

5.1.1 Постановка задачи создания адаптивных систем с прогнозирующей моделью

5.1.2 Управление объектом в стационарном режиме. Синтез алгоритма управления с прямой адаптацией

5.1.3 Управление в условиях нестационарности. Синтез алгоритма управления с идентификацией параметров объекта управления

5.1.4 Организация переключений алгоритмов управления на основе анализа устойчивости системы

5.1.5 Синтез алгоритмов идентификации. Управление объектом при неизвестных параметрах

5.1.6 Модельные исследования адаптивной САУ с прогнозирующей моделью и перестраиваемой структурой

5.2 Проектирование систем управления с поисковым методом адаптации

5.3 Синтез системы управления с адаптивной компенсацией статической ошибки на базе нечеткого логического вывода

5.3.1 Оптимизация системы управления с учетом чувствительности критерия

качества

5.3.2. Обоснование необходимости коррекции задания для компенсации статической ошибки

5.3.3 Инструментарий автоматизированного проектирования Teprol

5.3.4 Нечеткая компенсация статической ошибки регулирования

5.3.5 Результаты экспериментальных исследований

5.4 Выводы по главе

6 РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ОПЫТ ЭКСПЛУАТАЦИИ

6.1 Программно-технический комплекс для регулирования давления в главном паровом коллекторе энергоблока АЭС

6.2 Программно-технический комплекс для регулирования питания парогенераторов энергоблоков № 3 и № 4 Кольской АЭС

6.3 Разработка и экспериментальные исследования системы автоматического регулирования питания парогенераторов энергоблоков № 1 и № 2 Кольской АЭС

6.3.1 Характеристика объекта управления

6.3.2 Оценка статистических характеристик возмущений

6.3.3 Математическая модель системы питания парогенератора

6.3.4 Оптимизация параметров основного регулятора САР ПГ

6.3.5 Анализ устойчивости основного регулятора САР ПГ

6.3.6 Оптимизация параметров аварийного регулятора САР ПГ

6.3.7 Экспериментальные исследования САР ПГ на моделирующем стенде

6.4 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНРШ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Многокритериальная оптимизация и повышение стабильности показателей качества систем управления объектами теплоэнергетики»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. В настоящее время одной из основных задач инновационного развития предприятий отечественного энергетического комплекса, примерами которых являются атомные (АЭС) и тепловые (ТЭС) электростанции, является повышение конкурентоспособности продукции на энергетических рынках за счет технического перевооружения производственных мощностей, а также модернизации технологий проектирования как оборудования энергоблоков, так и автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП). Системный подход к модернизации технологий проектирования АСУ ТП предусматривает как разработку новых средств проектирования, базирующихся на современных информационных технологиях, так и усовершенствование применяемых стратегий управления.

Ввиду противоречивости требований, предъявляемых к системам автоматического управления (САУ) в составе АСУ ТП, возникает необходимость в использовании нескольких показателей качества функционирования. Разработка подходов к многокритериальной оптимизации при выполнении синтеза САУ является важной и актуальной научно-практической проблемой, требующей создания научно обоснованных методов для ее решения. Кроме того, весьма актуальным является создание методов формирования на основе частных требований единого критерия качества системы управления, экстремальное значение которого соответствует оптимальному построению системы и который позволяет учитывать ограничения на область поиска оптимального решения.

При разработке систем автоматического управления необходимо учитывать, что спроектированная САУ должна сохранять свои показатели качества при действии возмущающих факторов различной природы, влекущих за собой изменения параметров объекта управления. Эксплуатация систем управления, неспособных учитывать существенные изменения в протекании технологических режимов, может привести к нарушениям режимных показателей, возникновению аварийных ситуаций и значительным экономическим потерям.

Теоретическое и практическое решение проблемы обеспечения стабильности показателей качества САУ может быть достигнуто путем синтеза малочувствительных к параметрическим возмущениям интеллектуальных систем управления на основе нечеткой логики. Также перспективным путем решения этой проблемы является использование методов и средств теории адаптивного управления. Отсюда возникает актуальность создания для объектов энергетики новых, перспективных методов управления технологическими процессами, позволяющих перейти от управления с помощью принятых сегодня жестких алгоритмов к управлению по гибкой схеме на основе принципов адаптации и интеллектуальных технологий.

Кроме того, необходимо принимать во внимание то, что объекты автоматизации характеризуются, с одной стороны, непрерывностью технологических процессов, изменением их параметров в различных режимах работы, а с другой — дискретным характером управляющих воздействий, формируемых цифровой системой регулирования в составе АСУ ТП. Таким образом, цифровая система автоматического регулирования (САР), состоящая из непрерывного объекта управления с переменными параметрами и цифрового регулятора, должна рассматриваться как непрерывно-дискретная, гибридная система, и ее исследование требует применения специального математического аппарата. Вследствие этого представляется актуальным развитие методов проектирования и моделирования, позволяющих учитывать как гибридный характер САУ, так и многорежимность функционирования и параметрические возмущения объекта.

Состояние вопроса. В связи с тем, что современные АСУ ТП разрабатываются на основе цифровых программно-технических комплексов (ПТК) нового поколения, к средствам их проектирования также предъявляются новые, более высокие требования. В то же время существующий уровень автоматизации отечественных АЭС и ТЭС недостаточен для эффективного управления и функционирования этих объектов, несмотря на большое разнообразие российских и зарубежных технических средств, пригодных для обеспечения высокого уровня автоматизации. Одна из причин недостаточного развития систем автоматизации энер-

гетических объектов - в отсутствии методической базы в практике проектирования, опирающейся на результаты фундаментальных исследований в области автоматизации. Поэтому важным является создание методологии применения теоретических результатов по перспективным методам проектирования, моделирования и оптимизации систем управления технологическими процессами.

Исследования по получению математических моделей теплоэнергетических объектов, необходимых для построения систем управления, проводились ведущими в этом направлении организациями, такими как Всероссийский теплотехнический институт (ВТИ), Московский энергетический институт (МЭИ), Институт комплексной автоматизации (ЦНИИКА), Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской академии наук (ИПУ РАН).

Работы, посвященные вопросам проектирования ПТК, систем управления с цифровыми контроллерами, методам разработки их алгоритмического и программного обеспечения, включая создание подсистем идентификации и адаптации (исследования ИПУ РАН, ЦНИИКА, МЭИ), заложили основы создания систем управления при неполной априорной информации о модели объекта.

Основополагающими в становлении теории идентификации и ее применения для исследования и адаптивного управления производственными процессами являются труды таких отечественных и зарубежных ученых, как Бахтадзе H.H., Красовский A.A., Райбман Н.С., Растригин JI.A., Розенвассер В.В., Ротач В.Я., Рубан А.И., Цыпкин Я.З., Фомин В.Н., Фрадков А.Л., Чадеев В.М., Штейнберг Ш.Е., Юсупов P.M., Ядыкин И.Б., Якубович В.А. Eykhoff Р., Graupe D, Kaminskas V., Ljung L., Sage A.P. и др.

Вопросам разработки методологических основ исследования свойств сложных объектов (примерами которых являются объекты теплоэнергетики), важных для создания систем управления, посвящены работы Емельянова C.B., Уткина В.И. (системы с переменной структурой), Острейковского В.А. (вероятностный анализ безопасности АЭС), Соколова Б.В. (управление структурной динамикой сложных объектов), Амбарцумяна A.A., Колесова Ю.Б., Сениченкова Ю.Б., Alur R., Maler Z.A., Lygeros J. (гибридные системы) и др.

Применение микропроцессорных средств позволяет не только реализовать традиционные для энергетических объектов алгоритмы управления (например, релейно-импульсные регуляторы или системы с широтно-импульсной модуляцией), заменяя аппаратурные средства решениями, выполненными посредством программных методов, но и создавать современные интеллектуальные системы управления. В качестве базиса при создании интеллектуальных систем управления в последние годы широко применяется технология, основанная на теории нечетких множеств. Фундаментальные научные результаты в области проектирования интеллектуальных систем управления, в том числе базирующихся на нечетких технологиях, отражены в работах отечественных и зарубежных ученых: Алиева P.A., Васильева В.И., Васильева С.Н., Валеева С.С., Захарова В.И., Ильясова Б.Г., Лохина В.М., Макарова И.М., Пупкова К.А., Ульянова C.B., Ускова A.A., Mamdani E.H., Narendra К., Pegat A., Saridis G., Sugeno M. Yen J., Wang L.-X., Zadeh L. и др. Стратегия управления, использующая нечеткий логический вывод, являясь весьма удобной и продуктивной при создании САУ, позволяет учитывать неопределенность параметров объекта и возмущающих факторов, вызванных внешними условиями технологических процессов. Нужно сказать, что до настоящего времени практически не разработаны методология и методы проектирования интеллектуальных, в том числе нечетких, САУ объектов теплоэнергетики.

К нерешенным задачам можно отнести задачу оптимизации структуры и параметров нечетких регуляторов для объектов энергетики, а также разработки принципов комбинированного применения традиционных алгоритмов управления и интеллектуальных алгоритмов, основанных на использовании нечеткой логики. В настоящее время не разработаны подходы к синтезу нечетких импульсных систем, доведенные до инженерных методик и пригодные для практического использования.

Кроме того, в методиках для оптимальной настройки параметров нуждаются и широко применяемые в настоящее время САУ, реализующие традиционный способ регулирования при использовании исполнительных механизмов (ИМ) постоянной скорости, выполненные на основе релейно-импульсных регуляторов.

Обоснованный выбор наилучших решений при многокритериальной оптимизации целесообразно реализовать на основе хорошо развитых к настоящему времени положений теории принятия решений, представленных в работах Ларичева О.И., Лотова A.B., Ногина В.Д., Петровского А.Б., Подиновского В.В., Keeney R., Raiffa Н., Saaty Т. и других авторов в России и за рубежом.

Наилучшие решения, согласно принципу Эджворта-Парето, следует выбирать среди Парето-оптимальных решений (одно из фундаментальных понятий теории принятия решений). При этом задача многокритериальной оптимизации при выполнении синтеза САУ осложняется большой размерностью вектора настраиваемых параметров (особенно для нечетких систем), а также необходимостью выполнять многократные расчеты при выборе наилучшего решения. Развитие таких сравнительно авангардных методов оптимизации, как генетические алгоритмы (ГА), которые предложил в 70-х годах 20-го века Holland J., позволяет эффективно решить задачу автоматического синтеза как традиционных, так и нечетких САУ. Генетический алгоритм (вероятностная процедура оптимизации, созданная на основе принципов эволюции в природе) позволяет найти глобальный оптимум при большем количестве параметров. Кроме того, отмечается высокая эффективность генетических алгоритмов для решения задач многоэкстремалыюй оптимизации, так как ГА позволяют выполнить построение множества Парето-оптимальных решений за приемлемое время. В настоящее время большинство исследователей, таких как Змитрович А.И., Курейчик В.М., Северин В.П., Скурихин А.Н., Deb К., Gurocak Н.В., Herrera, F., Wu J. признают, что ГА - один из перспективных методов решения задач оптимизации. На основе этого сделан вывод о целесообразности разработки методик синтеза и оптимизации традиционных и нечетких систем управления с использованием аппарата генетических алгоритмов.

Цель работы состоит в повышении эффективности управления технологическими процессами объектов энергетики путем создания методологии и совершенствования методов моделирования и оптимизации систем управления, а также развития стратегий управления, обеспечивающих стабильность показателей качества систем управления объектами с переменными параметрами.

Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи.

1. Разработка на основе системного подхода концепции и общей методологии проектирования систем управления с использованием математического моделирования и многокритериальной оптимизации на базе генетических алгоритмов.

2. Разработка методологии исследования систем управления объектами с переменными параметрами на основе формализма гибридных автоматов и событийного моделирования.

3. Создание методологии синтеза систем управления на базе теории адаптивного управления и аппарата нечеткой логики, обеспечивающих стабильность показателей качества при функционировании.

4. Разработка методов и алгоритмов оптимизации традиционных и нечетких систем управления по векторным критериям на базе Парето-оптимизации с использованием генетических алгоритмов, а также сужения множества Парето на основе теории относительной важности критериев. Создание методологии формирования обобщенных критериев, пригодных для оптимизации систем управления с учетом налагаемых ограничений.

5. Создание методологии построения математических моделей традиционных и нечетких систем управления, учитывающих случайные изменения параметров.

6. Реализация и внедрение полученных теоретических результатов в виде методик, моделей, алгоритмов и прикладных программ, используемых при анализе и синтезе систем управления технологических объектов энергетики.

Научная новизна диссертационной работы состоит в разработке комплекса новых математических моделей, методов и алгоритмов, предназначенных для анализа, синтеза и оптимизации систем управления объектами теплоэнергетики.

На основе теоретического анализа и бодыного объема соответствующих практических исследований предложена концепция, позволяющая эффективно осуществлять проектирование систем управления.

Основополагающими в концепции проектирования систем управления являются два аспекта.

Во-первых, ввиду противоречивости предъявляемых к системам управления требований и налагаемых технологических ограничений необходимо использовать нескольких показателей качества функционирования систем. В связи с этим:

- предложена и обоснована методология проектирования систем управления с использованием многокритериальной оптимизации на базе генетических алгоритмов и методов математического моделирования;

- разработаны подходы к оптимизации САУ по векторным критериям на базе Парето-оптимизации и сужения множества Парето-решений на основе теории относительной важности критериев;

- создана методология формализованного формирования обобщенных критериев, пригодных для оптимизации систем управления с учетом налагаемых ограничений.

Во-вторых, необходимо учитывать, что спроектированная система должна сохранять свои показатели качества при действии возмущающих факторов различной природы, влекущих за собой изменения параметров объекта управления. В соответствии с этим:

- разработана методология синтеза систем управления на базе теории адаптивного управления и аппарата нечеткой логики, обеспечивающая стабильность показателей качества при функционировании;

- создана методология построения математических моделей традиционных и нечетких систем управления, учитывающих случайные изменения параметров;

- теоретически обоснована и практически апробирована методология исследования систем управления объектами с переменными параметрами на основе формализма гибридных автоматов и событийного моделирования.

Основные результаты, полученные автором и выносимые на защиту

1. Предложена концепция проектирования систем управления, основанная на оптимизации процессов управления по векторным критериям и обобщенным показателям качества, формируемым на их основе, и адаптации характеристик системы, обеспечивающей стабильность показателей качества при ее функционировании. В отличие от известных подходов, данный подход позволяет формализо-

вать процедуру проектирования и обеспечить эффективность систем управления в широком диапазоне изменения параметров объекта.

2. Разработана методология исследования систем управления объектами с переменными параметрами на основе формализма гибридных автоматов и событийного моделирования. В отличие от известных, такой подход позволяет моделировать системы с переменным периодом квантования контроллера, передаточные функции с изменяемыми параметрами нестационарных систем управления, а также логику переключений управляющей части моделируемой системы.

3. Разработана методология многокритериальной Парето-оптимизации систем управления на базе генетических алгоритмов и методов математического моделирования. Предложен метод, основанный на сужении множества Парето, для формирования обобщенных критериев, пригодных для оптимизации систем управления с учетом налагаемых ограничений. В отличие от известных, метод позволяет автоматизировать процесс оптимизации и реализовать обоснованный выбор весовых коэффициентов обобщенного критерия.

4. Предложены методы проектирования и многокритериальной оптимизации с использованием генетических алгоритмов для традиционных релейно-импульсных и интеллектуальных систем управления, построенных на базе нечеткого логического вывода. В отличие от известных, данные методы позволяют в короткие сроки осуществить обоснованный выбор наилучшей стратегии управления и оптимизировать параметры системы.

5. Разработана методология синтеза адаптивных систем управления с прогнозирующей моделью и перестраиваемой структурой, позволяющей изменять алгоритм адаптации при выявлении неустойчивости системы. В отличие от известных, такой подход позволяет обеспечить высокое качество работы системы в условиях значительной априорной неопределенности относительно параметров объекта и многорежимности функционирования.

6. Предложен метод синтеза адаптивной системы управления, основанный на совместном применении релейно-импульсных алгоритмов управления и алгоритмов компенсации статической ошибки на базе аппарата нечеткой логики, что поз-

воляет, в отличие от известных подходов, упростить первоначальную настройку промышленных регуляторов и существенно улучшить качество управления технологическими процессами.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются системы автоматического управления теплоэнергетическими объектами. Предмет исследования - математические модели, методы и алгоритмы, предназначенные для анализа, синтеза и оптимизации систем управления теплоэнергетическими объектами.

Методология н методы исследоваия. Методология исследования базируется на системном подходе к решаемой проблеме, на использовании методов теории автоматического управления, включая методы адаптивного управления и идентификации; теории принятия решений, включая методы теории важности критериев и методы искусственного интеллекта; методов статистической обработки данных и математического моделирования.

Обоснованность и достоверность результатов диссертации.

Обоснованность и достоверность теоретических результатов, положений и выводов, полученных в диссертационной работе, базируется на использовании апробированных научных положений и методов исследования, корректном применении математического аппарата, согласованности новых результатов с известными теоретическими положениями.

Обоснованность и достоверность прикладных результатов диссертации подтверждается результатами математического моделирования, апробации и промышленного внедрения предложенных методов и алгоритмов проектирования систем управления.

Практическая значимость и реализация результатов работы заключается в следующем. Решение исследованных в диссертации проблем позволяет проводить разработку и осуществлять практическое внедрение систем управления нового поколения для объектов энергетики. Применение разработанной методологии проектирования и оптимизации систем управления целесообразно для широкого класса процессов теплоэнергетики, а также других отраслей народного хо-

зяйства. Практическая значимость результатов заключается в разработке:

- методологии и методик исследования систем управления объектами с переменными параметрами на основе формализма гибридных автоматов и событийного моделирования, позволяющих учитывать изменения парвметров объекта, обусловленных многорежимностыо функционирования,

- методологии и методик многокритериальной оптимизации систем управления на базе генетических алгоритмов и формирования обобщенных критериев, позволяющие автоматизировать процесс оптимизации;

- методологии и методик синтеза систем управления на базе теории адаптивного управления и аппарата нечеткой логики, обеспечивающих повышение качества и эффективности процессов управления;

-методического, алгоритмического и программного обеспечения процесса проектирования систем управления, позволяющего сократить сроки проектирования и повысить показатели качества и эффективности проектируемых систем.

Результаты диссертационной работы внедрены в виде алгоритмического и программного обеспечения комплекса средств программируемой автоматики перестраиваемой структуры (СПА-ПС), разработанного в ЗАО «Автоматика-Э» (г. Омск) в соответствии с заданием концерна «Росэнергоатом», для создания АСУ ТП и управляющих систем безопасности.

На основе методик синтеза систем управления реализованы программно-алгоритмические модули САПР Терго! для ПТК на базе контроллеров ВЛР-2.1, используемых на энергоблоках и общестанционных системах Кольской АЭС. Применение результатов в виде алгоритмов, методик и программного обеспечения САПР Терго1, реализованного на моделирующем стенде для испытаний ПТК АСУ ТП в ЗАО «Автоматика-Э», позволило сократить сроки разработки и повысить эффективность проектируемых систем управления.

Научные результаты исследований в области проектирования и оптимизации систем управления, положенные в основу учебно-методических разработок, используются в учебных дисциплинах кафедры «Автоматизированные системы управления и обработки информации» (АСОИУ) ОмГТУ.

Апробация работы. Основные результаты работы отражались в научных докладах, которые представлялись на IV Всесоюзном семинаре по проблемам физики реакторов «Проблемы моделирования нейтронно-физических процессов в реакторах АЭС» (Москва, МИФИ, 1984); II Всесоюзном семинаре «Перспективы развития вычислительных систем (применение идей адаптации и эволюции)» (Рига, 1985); 23-ем отраслевом семинаре «Инженерные и экономические аспекты ядерной энергетики» на тему «Управление реакторными системами» (Москва, НИКИЭТ, 1989); III Международной научно-технической конференции «Микропроцессорные системы автоматики» (Новосибирск, 1996); семинаре НТС Минатома России «Динамика, теплогидравлика и безопасность реакторов и АЭС: Математические модели для исследования и обоснования характеристик оборудования и ЯЭУ в целом при их создании и эксплуатации» (Гатчина, НИТИ, 2000); III, IV Всероссийских, V Международной научных конференциях «Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB» (Санкт-Петербург, 2007; Астрахань, 2009, Харьков, 2011); VII-IX Международных научно-технических конференциях «Динамика систем, механизмов и машин» (Омск, 2009, 2012, 2014); III, IV региональных научно-практических конференциях «Информационные технологии и автоматизация управления» (Омск, 2011, 2012); VII Международной конференции «Автоматизированные, информационные и управляющие системы 2012: от А до Я» (Москва, 2012); Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы развития региональной экономики» (Омск, 2012); III Международной научно-технической интернет-конференции молодых ученых «Автоматизация, мехатроника, информационные технологии» (Омск, 2013); 7th International IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management, and Control «MIM '2013» (Санкт-Петербург, 2013).

Автор выражает глубокую благодарность научному консультанту д.т.н., доценту, профессору кафедры АСОИУ Задорожному В.Н., заведующему кафедрой АСОИУ, д.т.н., профессору Никонову А.В., а также директору ЗАО «Автомати-ка-Э», к.т.н., доценту Раскину Е.М. за помощь и многолетнюю поддержку при выполнении работы.

1 ПРОБЛЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКИ

1.1 Современное состояние автоматизации и характеристика технологических процессов объектов теплоэнергетики

Одной из основных задач развития предприятий отечественного энергетического комплекса является повышение конкурентоспособности продукции и услуг на энергетических рынках за счет модернизации существующих технологий и технического перевооружения производственных мощностей [3, 59, 75, 126]. Необходимым условием развития энергетической системы, отвечающей принципам безопасности и устойчивого развития, является модернизация технологий проектирования как оборудования энергоблоков, так и систем управления [9, 10, 30, 125, 126, 146].

Существующие системы управления объектов тепловой и атомной энергетики, где в настоящее время осуществляется модернизация средств автоматики, реализованы на основе морально устаревших аналоговых автоматических регуляторов серийной общепромышленной аппаратуры. Заменяемые отработавшие свой ресурс автоматические регуляторы выполнены главным образом на базе комплекса «Каскад», агрегатированного комплекса электронных средств регулирования АКЭСР и другого оборудования выпуска 1980-х годов [12, 28, 103, 161].

За последние два десятилетия, составляющие практически весь этап современной автоматизации отечественных АЭС и ТЭС [104], на российском рынке появились микропроцессорные распределенные программно-технические комплексы. Микропроцессорные АСУ ТП на первом этапе в основном повторяли старые, существовавшие ранее функции управления технологическим оборудованием. В течение 1990-х годов на основе опыта разработки и эксплуатации первых микропроцессорных систем были сформулированы требования и подходы к автоматизации, сформировался рынок АСУТП, появились фирмы, способные разрабатывать, изготавливать и вводить в эксплуатацию такие системы [36, 59, 104, 130].

Из результатов анализа действующих систем следует, что главным требованием современного этапа автоматизации объектов энергетики является получение нового качества работы автоматизированного оборудования и его эксплуатационного персонала. Проектируемая АСУ ТП должна обеспечивать повышение уровня эксплуатации оборудования, а именно, его экономичности, надежности и качества ведения режимов, минимизацию ошибок оператора. При этом сервисное обслуживание системы должно быть минимальным и гарантированным. Выполнение этих требований обеспечит конкурентоспособность на современных рынках АСУТП с многочисленными отечественными и зарубежными участниками.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Денисова, Людмила Альбертовна, 2014 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Алиев, P.A. Теория интеллектуальных систем / Р.А.Алиев, Р.Р.Алиев. -Баку: Чашигоглу, 2001. -719 с.

2. Амбарцумян, A.A. Управление технологическими процессами на основе событийных моделей. I. Событийные модели процессов и структуры технологии / А.А.Амбарцумян, Д.Л.Казанский //Автоматика и телемеханика, 2001. № 10.-С. 188-202.

3. Андрюшин, A.B. Управление и инноватика в теплоэнергетике / А.В.Андрюшин, В.Р.Сабанин, Н.И.Смирнов. - М.: Издательский дом МЭИ, 2011.-392 с.

4. Ануфриев, И.Е. MATLAB 7 / И.Е.Ануфриев, А.Б.Смирнов, Е.Н.Смирнова. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 1104 с.

5. Арунянц, Г.Г. Проблемы решения многокритериальных задач оптимального управления / Г.Г.Арунянц, А.Л. Рутковский // Балтийский экономический журнал, 2009. № 1.-С. 124-133.

6. A.C. 1605854 (СССР). Регулятор физической мощности ядерного реактора / H.A. Чеботарев и Л.А. Денисова. - Опубл. в БИ, 1990.

7. A.C. 1655244 (СССР). Устройство регулирования мощности ядерного реактора / Л.А. Денисова, В.Н. Морозов, H.A. Чеботарев и B.C. Половников. -Опубл. в БИ, 1991.

8. A.C. 451056 (СССР). Система автоматической оптимизации / В.И.Анфи-ногентов и др. - Опубл. в БИ, 1987.

9. Бахтадзе, H.H. Современные методы управления производственными процессами / Н.Н.Бахтадзе, В.А.Лотоцкий // Проблемы управления, 2009. № 3.1.

- С. 56-63.

10. Бахтадзе, H.H. Интеллектуальные алгоритмы идентификации состояния энергообъектов / Н.Н.Бахтадзе, В.А.Лотоцкий, Е.М.Максимов, Н.Е.Максимова // Информационные технологии и вычислительные системы, 2011. №3.

- С. 45-50.

11. Беллантони, И.Новый метод фильтрации Калмана -Шмидта / И.Беллаитоии, К.Додж // Ракетная техника и космонавтика, 1967, т.5. -С. 117-124.

12. Беляев, Г.Б. Технические средства автоматизации в теплоэнергетике / Г.Б.Беляев, В.Ф.Кузищин, Н.И.Смирнов. - М.: Энергоиздат, 1982. - 320 с.

13. Бендат, Дж. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. / Дж.Бендат, А.Пирсол. - М.: Мир, 1989. - 540 с.

14. Бесекерский, В.А. Системы автоматического управления с микроэвм / В.А.Бесекерский, В.В.Изранцев. -М.: Наука, 1987. - 320 с.

15. Бесекерский, В.А. Теория систем автоматического регулирования / В.А.Бесекерский, Б.П.Попов. -М.: Наука, 1975. - 757 с.

16. Букатова, И. Л. Эвроинформатика: теория и практика эволюцион-ного моделирования /И. Л. Букатова, Ю. И. Михасев, А. М. Шаров. - М.: Наука, 1991.-208 с.

17. Буч, Г. Язык иМЬ. Руководство пользователя: Пер. с англ / Г. Буч, Д. Рамбо, А. Джекобсон. - М.: ДМК, 2000. - 432 с.

18. Быков, В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике / В.В.Быков. -М.: Советское радио, 1971. - 326 с.

19. Бэттин, Р. Наведение в космосе / Р.Бэттин. - М. Машиностроение, 1966. - 256с.

20. Валеев, С.С. Проектирование интеллектуальных систем управления динамическими объектами на основе принципа минимальной сложности: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.01 / Валеев Сагит Сабитович. - Уфа: УГАТУ, 2005.-32 с.

21. Васильев, В.И. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики. Учебное пособие / В.И.Васильев, Б.Г.Ильясов. - Уфа: УГАТУ, 1995.-80 с.

22. Васильев, В.И. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика / В.И.Васильев, Б.Г.Ильясов. - М.: Радиотехника, 2009. - 392 с.

23. Вентцель, Е. С. Теория случайных процессов и ее инженерные прило-

жения / Е.С.Вентцель, В.А.Овчаров. - М.: Высшая школа, 2000. - 383 с.

24. Воронов, A.A. Основы теории автоматического управления. Ч.З. Оптимальные, многосвязные и адаптивные системы / А.А.Воронов. - Л.: Энергия, 1970.-328 с.

25. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности./ Г.К. Вороновский, К.В. Махотило, С.Н. Петрашев, С. А. Сергеев. - Харьков: Основа, 1997. - 112 с.

26. Городецкий, В.И. Методы теории чувствительности в автоматическом управлении / В.И.Городецкий, Ф.М.Захарин, Е.Н.Розенвассер, Р.МЛОсупов. -Л.: Энергия, 1971.-344 с.

27. Гостев, В.И. Синтез нечетких регуляторов систем автоматического управления / В.И.Гостев. - Киев: Издательство Радюаматор, 2005. - 708 с.

28. Государственная система промышленных приборов и средств автоматизации / С.Я. Борисов, Г.И. Кавалеров, А.Б. Родов и др.; под ред. Г.И. Кавале-рова. - М.: ЦНИИТЭИ приборостроения, 1981. - 392 с.

29. Девятков, В.В. Системы искусственного интеллекта / В.В.Девятков. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001.-352 с.

30. Демченко В.А. Автоматизация и моделирование технологических процессов АЭС и ТЭС. - Одесса: «Астропринт», 2001. - 305 с.

31. Демченко, В.А. Разработка математической модели участка питания парогенератора энергоблока с ВВЭР / В.А.Демченко, В.Ф.Ложечников // Тр. Одес. политехи, ун-та. - Одесса, 1999. Вып. 2 (8).

32. Денисова, Л.А. Автоматизация параметрического синтеза системы регулирования на основе многокритериальной оптимизации с использованием генетического алгоритма / Л.А.Денисова // Автоматизация в промышленности, 2013. №12.-С. 7-14.

33. Денисова, Л.А. Автоматизация синтеза нечеткой системы регулирования с использованием многокритериальной оптимизации и генетических алгоритмов / Л.А.Денисова // Автоматизация в промышленности, 2014. №3. -С. 45-53.

34. Денисова, JI.A. Автоматизация параметрического синтеза системы регулирования с использованием генетического алгоритма / Л.А.Денисова,

B.А.Мещеряков // Автоматизация в промышленности, 2012. №7. - С. 34—38.

35. Денисова, Л.А. Адаптивное управление мощностью ядерного реактора в пусковом диапазоне: автореф... канд. техн. наук: 05.13.14 / Денисова Людмила Альбертовна. - Красноярск, КГТУ, 1993. - 20 с.

36. Денисова, Л.А. Инструментальный комплекс проектирования систем управления на базе средств СПА-ПС / Л.А.Денисова, Е.М.Раскин, М.И.Федосеев // Микропроцессорные системы автоматики. Материалы III Международ, науч.-техн. конф. - Новосибирск: НГТУ, 1996. - С. 24-25.

37. Денисова, Л.А. Исследование чувствительности системы регулирования / Л.А.Денисова // Труды Всероссийской научной конференции «Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB». - СПб.: Изд-во

C.-Петерб. ун-та, 2007. - С. 1022-1028.

38. Денисова, Л.А. Математическая модель цифровой системы регулирования с переменными параметрами / Л.А.Денисова // Автоматизация в промышленности, 2011. № 9. - С. 45-48.

39. Денисова, Л.А. Многокритериальная оптимизация на основе генетических алгоритмов при синтезе систем управления: монография / Л.А.Денисова. - Омск: Издательство ОмГТУ, 2014.-172 с.

40. Денисова, Л.А. Модели и методы проектирования систем управления объектами с переменными параметрами: монография / Л.А.Денисова. - Омск: Издательство ОмГТУ, 2014.- 168 с.

41. Денисова, Л.А. Моделирование и оптимизация системы регулирования питания парогенератора энергоблока АЭС / Л.А.Денисова // Автоматизация в промышленности -2013. - № 7. - С. 14-19.

42. Денисова, Л.А. Настройка системы регулирования с применением нечеткой логики / Л.А.Денисова // Тр. IV Всерос. науч. конф. «Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB». - Астрахань: Издательский дом "Астраханский ун-т", 2009. - С. 330-335.

43. Денисова, Л.А. Определение параметров объекта управления методом динамической идентификации / Л.А.Денисова, Д.В.Ульянов // Материалы VII Международ, науч.-технич. конф. «Динамика систем, механизмов и машин». -Омск, 2009. - С. 263-267.

44. Денисова, Л.А. Оптимизация систем автоматического регулирования с использованием генетического алгоритма / Л.А.Денисова // Материалы VIII Международ, науч.-технич. конф. «Динамика систем, механизмов и машин». Омск, 2012. - С.348-352.

45. Денисова, Л.А. Оптимизация системы регулирования с учетом чувствительности критерия качества / Л.А.Денисова // Омский научный вестник, 2008. № 1 (64).-С. 145-149.

46. Денисова, Л.А. Параметрическая оптимизация импульсной системы регулирования / Л.А.Денисова // Тр. Всерос. науч. конф. «Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB». - СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2007.-С. 1029-1033.

47. Денисова, Л.А. Параметрический синтез нечетких систем регулирования на основе генетического алгоритма оптимизации / Л.А.Денисова, Е.М.Раскин // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2012. № 8. - С. 34-41.

48. Денисова, Л.А. Разработка и моделирование адаптивной системы управления с прогнозирующей моделью и перестраиваемой структурой / Л.А.Денисова // Автоматизация в промышленности. - 2014. № 7. - С. 22-30.

49. Денисова, Л.А. Реализация микропроцессорной адаптивной системы управления на базе средств СПА-ПС/ Л.А.Денисова, Е.М.Раскин, Н.А.Чеботарев // Микропроцессорные системы автоматики / Материалы III Междунар. науч.-техн. конф. - Новосибирск: НГТУ, 1996. -С. 26-27.

50. Денисова, Л.А. Реализация системы регулирования с нечеткой компенсацией статической ошибки в среде автоматизированного проектирования Teprol / Л.А.Денисова, П.Н.Надточий, Е.М.Раскин // Автоматизация в промышленности, 2012. №8. - С. 33-38.

51. Денисова, Л.А. Синтез системы регулирования с коррекцией задающего

воздействия на основе нечеткого логического вывода/ Л.А.Денисова / Омский научный вестник, 2009. -№1 (77). - С. 184-191.

52. Денисова, Л.А. Событийное моделирование системы автоматического регулирования питания парогенератора энергоблока АЭС / Л.А.Денисова, Е.М.Раскин // Омский научный вестник, 2010. - №3 (93). - С. 204-209.

53. Денисова, Л.А. Событийное моделирование системы управления с переменными параметрами / Л.А.Денисова // Тр. V Междунар. науч. конф. «Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB». — Харьков, 2011.-С. 608-614.

54. Денисова, Л.А. Событийное моделирование цифровой системы регулирования / Л.А.Денисова // Омский научный вестник, 2011. - №3 (103). -С. 261-265.

55. Денисова, Л.А. Создание системы автоматического регулирования на основе нечеткой стратегии управления / Л.А.Денисова, И.В. Глущенко // Материалы VII Международ, науч.-технич. конф. «Динамика систем, механизмов и машин». - Омск, 2009. - С. 268-271.

56. Деревицкий, Д.П. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления / Д.П.Деревицкий, А.Л.Фрадков. - М.: Наука, 1981. - 216 с.

57. Дилигенский, Н.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология / Н.В.Дилигенский, Л.Г.Дымова, П.В.Севастьянов. — М.: Издательство Машиностроение-1, 2004. - 397 с.

58. Дорф, Р. Современные системы управления / Р.Дорф, Р.Бишоп. — М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2002. - 832 с

59. Дунаев, В.И. Системы автоматического управления и контроля для атомных электростанций / В.И.Дунаев, Е.Г.Медведовский. // Control engineering. Россия, 2013, № 3 (45). - С. 22-31.

60. Дьяконов, В.П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6 в математике и моделировании / В.П.Дьяконов. - М.: Солон-Пресс, 2005. - 576 с.

61. Дьяконов, В.П. MATLAB 7.*/R2006/R2007: Самоучитель /

В.П.Дьяконов. - M.: ДМК Пресс, 2008. - 768 с.

62. Емельянов, И .Я. Научно-технические основы управления ядерными реакторами: учебное пособие для энергомашиностроительных специальностей втузов / И.Я.Емельянов, А.И.Ефанов, JI.B. Константинов; под общ. ред. Н.А.Доллежаля. -М. : Энергоиздат, 1981.-360 с.

63. Емельянов, C.B. Системы автоматического управления с переменной структурой / С.В.Емельянов. - М.: Наука, 1967. - 336 с.

64. Задорожный, В.Н. Асимптотический анализ систем с интенсивными прерываниями / В.Н.Задорожный // Автоматика и телемеханика, 2008. - № 2.

- С. 86-96.

65. Задорожный, В.Н. Оптимизация однородных немарковских сетей массового обслуживания / В.Н.Задорожный // Проблемы управления, 2009. - № 6.

- С. 68-75.

66. Захаров, В.И. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: I. Научно-организационные, технико-экономические и прикладные системы / В.И.Захаров, C.B. Ульянов // Изв. АН. Техническая кибернетика, 1992. № 5. - С. 171-196.

67. Захаров, В.И. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: И. Эволюция и принципы построения / В.И.Захаров, C.B. Ульянов // Изв. АН. Техническая кибернетика, 1993. № 4. -С. 171-196.

68. Змитрович, А.И. Интеллектуальные информационные системы / А.И.Змитрович. - Минск: НТООО ТерраСистемс, 1997. - 368 с.

69. Зыкина, A.B. Алгоритм для задачи лексикографической оптимизации / А.В.Зыкина // Автоматика и телемеханика, 2004. № 3. - С. 10-16.

70. Иванов, В.А. Регулирование энергоблоков / В.А.Иванов. - Л.: Машиностроение, Ленингр. отд., 1982. - 311 с.

71. Иглин, С.П. Математические расчеты на базе MATLAB / С.П.Иглин.

- СПб.: БВХ-Петербург, 2005. - 640 с.

72. Идентификация динамических систем / Под ред. А.Немуры. - Вильнюс: Минтис, 1974.-287с.

73. Изерман, Р. Цифровые системы управления / Р.Изерман. -М.: Мир, 1984.-541 с.

74. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под. ред. И.М.Макарова, В.М.Лохина. -М.: Физматлит, 2001. - 576 с.

75. Ицкович, Э.Л. Эволюция средств и систем автоматизации технологических процессов / Э.Л.Ицкович // Автоматизация в промышленности, 2009. №8.-С. 3-10.

76. Каминскас, В.А. Адаптивные системы управления с прогнозирующей моделью / В.А.Каминскас //Физико-технические проблемы энергетики. Сб. науных трудов. - Каунас: АН ЛитССР, ИФТПЭ, 1986. Т.2. - С. 317-325.

77. Каминскас, В.А. Идентификация динамических систем по дискретным наблюдениям, ч.1 / В.А.Каминскас. - Вильнюс: Мокслас, 1982. - 245 с.

78. Каминскас, В. Статистические методы в идентификации динамических систем / В.Каминскас, А.Немура; под ред. А. Немуры. - Вильнюс: Минтис, 1975.- 190 с.

79. Каминский, П. Обзор современных методов дискретной фильтрации, использующих квадратные корни матриц / П.Каминский, А.Брайсон, С.Шмидт // Зарубежная радиоэлектроника, 1973. № 6. - С. 37-53.

80. Карпенко А.П. Популяционные методы аппроксимации множества Парето в задаче многокритериальной оптимизации. Обзор / А.П.Карпенко, Е.В.Митина, А.С.Семенихин // Наука и образование: электронное научно-техническое издание, 2012, 4 (http://www.technomag.edu.ru/doc/363023.htmn.

81. Кельманс, Г.К. Непрямое адаптивное управление неминимально-фазовыми по помехе динамическими объектами / Г.К.Кельманс // Автоматика и телемеханика, 1987.№11.-С. 121-132.

82. Клюев, A.C. Наладка систем автоматического регулирования барабанных паровых котлов / А.С.Клюев, А.Т.Лебедев. - М.: Энергия, 1985. - 280 с.

83. Колесов, Ю.Б. Визуальное моделирование сложных динамических систем / Ю.Б.Колесов, Ю.Б.Сениченков. - СПб.: Изд-воо «Мир и Се-мья&Интерлайн», 2000, - 234 с.

84. Колесов, Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических систем / Ю.Б.Колесов. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. - 240 с.

85. Колесов, Ю.Б.. Математическое моделирование гибридных динамических систем : учеб. Пособие / Ю.Б.Колесов, Ю.Б.Сениченков. - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2014. - 236 с.

86. Королев, В.В. Системы управления и защиты АЭС / В.В.Королев. - М.: Энергоатомиздат, 1986. - 128 с.

87. Краснова, С.А. Каскадный синтез наблюдателей состояния динамических систем / С.А.Краснова, В.А.Уткин. - М.: Наука, 2006. - 272с.

88. Красовский, А.А. Оптимальность и адаптивность систем регулирования / А.А.Красовский // Адаптивные автоматические системы. Сборник статей под ред. Г.А.Медведева. -М.: Советское радио, 1972. - 184 с.

89. Круглов В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода / В.В.Круглов, М.И.Дли. -М.: Физматлит, 2002. - 256 с.

90. Кудинов, Ю.И. Нечеткие регуляторы и системы управления / Ю.И.Кудинов, И.Н.Дорохов, Ф.Ф.Пащенко // Проблемы управления, 2004, № 3. -С. 2-14.

91. Кунцевич, В.М. Синтез оптимальных и адаптивных систем управления. Игровой подход / В.М.Кунцевич, М.М.Лычак. - Киев: Наукова думка, 1985. -215 с.

92. Купер, Дж., Макгиллем, К. Вероятностные методы анализа сигналов и систем / Дж.Купер, К.Макгиллем. - М.: Мир, 1989. - 376 с.

93. Курейчик, В.М. Генетические алгоритмы. Обзор и состояние / В.М.Курейчик // Новости искусственного интеллекта, 1998. № 3. - С. 14-63.

94. Ларичев, О.И. Теория и методы принятия решений/ О.И.Ларичев. - М.: Логос, 2002. - 392 с.

95. Леоненков, A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / A.B.Леоненков. - СПб.: БХВ - Петербург, 2003. - 736 с.

96. Лотов, В.А. Многокритериальные задачи принятия решений /

B.А.Лотов, И.И.Поспелова. - М: Макс Пресс, 2008. - 197 с.

97. Льюнг, Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ. / Л.Льюнг; под ред. Я.З. Цыпкина. - М.: Наука, 1991. - 432 с.

98. Макаров, И.М. Автоматизация синтеза и обучение интеллектуальных систем управления / И.М.Макаров, В.М.Лохин., С.В.Манько. - М.: Наука, 2009.

- 228 с.

99. Манжула, В. Г. Методы и модели анализа и синтеза перестраиваемых структур сложных систем: автореф. дис.... д-ра техн. наук: 05.13.01 / Манжула Владимир Гавриилович. - Владикавказ, СКГМИ (ГТУ), 2008. - 47 с.

100. Методы классической и современной теории автоматического управления: Уч. Т.З: Синтез регуляторов систем автоматического управления / Под ред. К.А. Пупкова и Н.Д. Егупова. - М.: Изд. МГТУ им Н.Э. Баумана, 2004. -616с.

101. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / Под общ. ред. К.А.Пупкова. - М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001. - 744 с.

102. Мирошник, И.В. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами / И.В.Мирошник, В.О.Никифоров, А.Л.Фрадков.

- СПб.: Наука, 2000. - 549 с.

103. Наладка средств автоматизации и автоматических систем регулирования: Справочное пособие / A.C. Клюев, А.Т. Лебедев, С.А. Клюев, А.Г. Товар-ков; под ред. A.C. Клюева. - М.:Энергоатомиздат, 1989. - 368 с.

104. Нариц, А.Д. Особенности отработки программно- технических комплексов на базе программно-технических средств ТПТС51 / А.Д.Нариц,

C.И.Купцов // Вопросы атомной науки и техники. Серия: ядерное приборостроение. Выпуск 2 (17). Приборы и оборудование для атомных и тепловых станций. - М. ФГУП "ВНИИА", 1999. - С. 32-35.

105. Научно-экспериментальная база ЭНИЦ. Назначение и задачи Полиго-

на АСУ ТП АЭС. http://www.erec.ru/science 14 ASUTP.php.

106. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под. ред. Д.А. Поспелова. - М.: Наука, 1986. - 312 с.

107. Новиков, Е.А. Компьютерное моделирование жестких гибридных систем: монография / Е.А. Новиков, Ю.В. Шорников. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2012.-451 с.

108. Ногин, В.Д. Проблемы сужения множества Парето: подходы к решению / В.Д.Ногин П Искусственный интеллект и принятие решений, 2008. №1. -С. 98-112.

109. Основы управления технологическими процессами / Под ред. Н.С.Райбмана. - М.: Наука, 1978. - 440 с.

110. Острейковский, В.А. Автоматизированные системы управления АЭС / В.А.Острейковский. - Обнинск. ОИАЭ, 1987. - 86 с.

111. Острейковский, В.А. Безопасность атомных станций: Вероятностный анализ / В.А.Острейковский, Ю.В.Швыряев. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. - 352 с.

112. Острейковский, В.А. Влияние старения оборудования на срок службы и безопасность атомных станций / В.А.Острейковский. - Обнинск. ИАТЭ, 1992. -119 с.

113. Острем, К. Введение в стохастическую теорию управления / К.Острем. -М.: Мир, 1973.-320 с.

114. Острем, К. Системы управления с ЭВМ / К.Острем, Б.Виттенмарк. - М.: Мир, 1987.-480с.

115. Охтилев, М.Ю. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных объектов / М.Ю. Охтилев., Б.В. Соколов, P.M. Юсупов. - М.: Наука, 2006. - 410 с.

116. Пакулин, Н.В. Динамическая верификация гибридных систем / Н.В.Пакулин // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление, 2014. 2 (193). - С. 189-203.

117. Пащенко, Ф.Ф. Основы моделирования энергетических объектов / Ф.Ф.Пащенко, Г.А.Пикина. - М.: Физматлит, 2012. - 464 с.

118. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А.Пегат. - М.: «БИНОМ. Лаборатория знаний», 2013. - 802 с.

119. Перельман, И.И. Анализ современных методов адаптивного управления с позиций приложения к автоматизации технологических процессов / И.И.Перельман // Автоматика и телемеханика, 1991, № 7. - С.3-32.

120. Подиновский, В.В. Важность критериев в многокритериальных задачах. Принятия решений: теория, методы, софт и приложения / В.В.Подиновский, М.А.Потапов. // Открытое образование, 2012. № 2. - С.55-60.

121. Подиновский, В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений: учебное пособие / В.В.Подиновский. -М.: Физматлит, 2007. - 64 с.

122. Подиновский, В.В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач / В.В.Подиновский, В.Д.Ногин. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 256 с.

123. Поляк, Б.Т. Развитие теории автоматического управления / Б.Т.Поляк // Проблемы управления, 2009, № 3.1. - С. 13-18.

124. Попов, Е.П. Теория нелинейных систем автоматического регулирования и управления / Е.П.Попов. - М.: Наука, 1979. - 256 с.

125. Прангишвили, И.В. Научные основы построения АСУ ТП сложных энергетических систем / И.В.Прангишвили, А.А.Амбарцумян. - М.: Наука, 1992.-231 с.

126. Прангишвили, И.В. Состояние уровня автоматизации энергетических объектов и системотехнические решения, направленные на его повышение / И.В.Прангишвили, А.А.Амбарцумян, А.Г.Полетыкин, Г.Г.Гребенюк, И.Б.Ядыкин // Проблемы управления, 2003. № 2 - С. 11-26.

127. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т.Терано, К.Асаи, М.Сугэно. -М.: Мир, 1993.-290 с.

128. Райбман, Н.С. Построение моделей производства / Н.С.Райбман., В.М.Чадеев. - М.: Энергия, 1975. - 375с.

129. Раскин, Е.М. Автоматизация проектирования системы регулирования с использованием генетического алгоритма оптимизации / Е.М.Раскин,

Л.А.Денисова, В.А.Мещеряков / Промышленные АСУ и контроллеры, 2012. №7.-С. 8-14.

130. Раскин, Е.М. Инструментальный комплекс проектирования систем управления ЯЭУ на базе средств СПА-ПС / Е.М.Раскин, Л.А.Денисова, М.И.Федосеев // Математические модели для исследования и обоснования характеристик оборудования и ЯЭУ в целом при их создании и эксплуатации : тез. докл. семинара НТС Минатома России «Динамика, теплогидравлика и безопасность реакторов и АЭС». - Гатчина: НИТИ, 2000. - С. 175-177.

131. Раскин, Е.М. Математическая модель системы питания парогенератора энергоблока / Е.М.Раскин, Л.А.Денисова, В.П.Синицын, Ю.В.Нестеров // Автоматизация в промышленности, 2010. №7. - С. 3-7.

132. Раскин, Е.М. Программно-технический комплекс для регулирования давления в главном паровом коллекторе энергоблока АЭС / Е.М.Раскин, Л.А.Денисова // Автоматизация в промышленности. 2011. №2. - С.35-39.

133. Раскин, Е.М. Программно-технический комплекс для регулирования питания парогенераторов энергоблока АЭС / Е.М.Раскин, Л.А.Денисова, П.Н.Надточий // Автоматизация в промышленности, 2012. №11. - С. 37-41.

134. Раскин, Е.М. Система регулирования давления в главном паровом коллекторе энергоблока АЭС / Е.М.Раскин, Л.А.Денисова, Ж.В.Шипилова // Омский научный вестник, - 2010. - №3 (93), - С. 209-215.

135. Растригин, Л.А. Введение в идентификацию объектов управления / Л.А. Растригин, Н.Е.Маджаров. -М.: Энергия, 1987.-216 с.

136. Рогачев, Г.Н. Использование гибридно-автоматного метода для описания систем автоматизации и управления / Г.Н.Рогачев // Мехатроника, автоматизация, управление, 2009, №12. - С. 14-19.

137. Рогачев, Г.Н. Примеры использования Stateflow / Г.Н.Рогачев // [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/stateflow.

138. Розенвассер, E.H. Чувствительность систем автоматического управления / Е.Н.Розенвассер, Р.М.Юсупов. - М.: Наука, 1981. - 440 с.

139. Ротач, В.Я. О методологии построения адаптивных систем автомати-

ческого управления технологическими процессами / В.Я.Ротач // Теплоэнергетика, 1989. № 10.-С. 2-8.

140. Ротач, В.Я. Теория автоматического управления теплоэнергетическими процессами / В.Я.Ротач. -М.: Энергоатомиздат, 1985. -296с.

141. Ротштейн, А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети / А.П.Ротштейн. - Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. - 320 с.

142. Рубан, А.И. Адаптивное управление с идентификацией / А.И.Рубан. -Томск: Изд-во Томского университета, 1982. - 302с.

143. Рубан, А.И. Метод глобальной оптимизации, основанный на селективном усреднении координат, при наличии ограничений / А.И.Рубан // Вестник томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика, 2013, № 1(22).-С. 114-123.

144. Рубан, А.И. Синтез алгоритмов адаптивного управления с идентификацией / А.И.Рубан // Автоматика и телемеханика, 1983, №10. - С. 128-138.

145. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д.Рутковская, М.Пилиньский, Л.Рутковский. - М.: Горячая линия -Телеком, 2002. - 452 с.

146. Сандерс, Д. Искусственный интеллект в сенсорных системах / Д.Сандерс (D.Sanders) // Control engineering. Россия, - 2014, № 1(49). - С. 35-39.

147. Северин, В.П. Векторная оптимизация систем автоматического управления генетическими алгоритмами / В.П.Северин // Техническая электродинамика. Силовая электроника и энергоэффективность, - 2009. Ч. 5. - С. 80-85.

148. Северин, В.П. Методы анализа и синтеза систем автоматического управления энергоблоков атомных электростанций / В.П.Северин // Проблемы обеспечения безопасности информационных и управляющих систем АЭС. - Одесса: Астропринт, 2010. - С. 137-152.

149. Северин, В.П. Модели и методы оптимизации показателей качества систем автоматического управления энергоблока атомной электростанции: ав-тореф. дис... д-ра техн. наук: 05.13.07 / Северин Валерий Петрович. - НТУ

«ХПИ». - Харьков, 2007. - 36 с.

150. Сейдж, Э.П. Идентификация систем управления / Э.П.Сейдж, Дж.Л.Мелса. - М.: Наука. 1974. - 246 с.

151. Сейдж, Э. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении / Э.Сейдж, Дж.Мелса. - М.: Статистика, 1976. - 495 с.

152. Сениченков, Ю.Б. Численное моделирование гибридных систем / Ю.Б.Сениченков. - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2004. - 206 с.

153. Сильвестров, А.Н. Идентификация и оптимизация автоматических систем / А.Н.Сильвестров, П.И.Чинаев. - М.: Энергоатомиздат, 1987. - 200 с.

154. Скурихин, А.Н. Генетические алгоритмы / А.Н.Скурихин // Новости искусственного интеллекта, 1995. № 4. - С. 6-46.

155. Слекеничс, Я.В. Разработка и исследование помехоустойчивого регулятора ядерного реактора критического стенда: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.07 / Слекеничс Янис Витальевич. - Обнинск, 1990. - 16с.

156. Солодовников, В.В. Расчет и проектирование аналитических самонастраивающихся систем с эталонными моделями / В.В.Солодовников, Л.С.Шрамко. - М.: Машиностроение, 1972. - 270с.

157. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А.Красовского. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. - 712 с.

158. Стецюра, Г.Г. Эволюционные методы в задачах управления, выбора и оптимизации / Г.Г.Стецюра // Приборы и системы управления, 1998. № 3. -С. 54-62.

159. Теория систем с переменной структурой / Под ред. С.В.Емельянова. -М.: Наука, 1970.-592 с.

160. Требования к управляющим системам, важным для безопасности атомных станций. НП-026-04. - М.: Технорматив, 2007. - 6 с.

161. Трофимов, А.И. Принципы построения автоматических регуляторов теплоэнергетических процессов АЭС / А.И.Трофимов, Н.Д.Егупов, Я.В.Слекеничс. -М., Энергоатомиздат, 1999. - 340 с.

162. Трояновский, В.М. Информационно-управляющие системы и при-

кладная теория случайных процессов: уч. пособ. / В.М.Трояновский. — М.: Ге-лиос АРВ, 2004. -304 с.

163. Ульянов, C.B. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты (обзор) / С.В.Ульянов // Изв. АН. Техническая кибернетика, 1991. № 3. - С. 3-28.

164. Усков, A.A. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики / А.А.Усков, В.В.Круглов. - Смоленск: Смоленская городская типография, 2003. - 177 с.

165. Усков, A.A. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика / А.А.Усков, А.В.Кузьмин. - М.: Горячая Линия - Телеком, 2004. - 143 с.

166. Усков, A.A. Теория нечетких супервизорных систем управления: монография / А.А.Усков, Е.В.Киселев. - Смоленск: Смоленский филиал AHO ВПО ЦС РФ «Российский университет кооперации», 2013. - 161 с.

167. Уткин, В.И. Скользящие режимы и их применение в системах с переменной структурой / В.И.Уткин. - М.: Наука, 1974. - 272 с.

168. Фомин, В.Н. Адаптивное управление динамическими объектами / В.Н.Фомин, А.Л.Фрадков, В.А.Якубович. - М.: Наука, 1981. - 448 с.

169. Хо, Д.Л. Синтез адаптивных систем управления нелинейными динамическими объектами на базе нечетких регуляторов и нейросетевой технологии: дисс. ... д-ра техн. наук: 05.13.01 / Хо Дак Лок. - М.: МЭИ, 2002. - 237 с.

170. Холланд, Дж. Генетические алгоритмы / Дж.Холланд // В мире науки, 1992. №9.-С. 32-40.

171. Хэррер, Дж.М. Техника регулирования ядерных реакторов: пер. с англ. / Дж.М.Хэррер; под ред. И.Я. Емельянова. - М.: Атомиздат, 1967. - 494 с.

172. Цыпкин, Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах / Я.З.Цыпкин. - М.: Наука, 1968.-309 с.

173. Цыпкин, Я.З. Неминимально-фазовость в дискретных системах управления / Я.З.Цыпкин // Итоги науки и техники. Сер. Техн. кибернетика. - М.: ВИНИТИ, 1989, Т.26, - С. 3-40.

174. Цыпкин, Я.З. Основы информационной теории идентификации / Я.З.Цыпкин. - М.: Наука,-1984. - 320с.

175. Цыпкин, Я.З. Теория линейных импульсных систем / Я.З.Цыпкин.

- М.: Физматгиз, 1963. - 905 с.

176. Цыпкин, Я.З. Дискретные адаптивные системы управления детерминированными объектами / Я.З.Цыпкин, З.Д.Аведьян З.Д. //Итоги науки и техники. Сер. "Техническая кибернетика". -М.: ВИНИТИ, 1985, Т. 18. - С. 45-77.

177. Чадеев, В.М. Самовоспроизведение механических роботов / В.М.Чадеев, Н.И.Аристова. - М.: Синтег, 2012.-312 с.

178. Чадеев, В.М. Уравнение эволюции состава оборудования автоматизированного завода роботов / В.М.Чадеев // Автоматика и телемеханика, 2000, №9,-С. 173-182.

179. Черпаков, В.А. Опыт использования моделирующих комплексов при внедрении АСУТП 3-го энергоблока Калининской АЭС / В.А.Чернаков // Автоматизация в промышленности, 2008. №7. - С. 3-7.

180. Черноруцкий, И.Г. Методы оптимизации в теории управления / И.Г.Черноруцкий. - СПб.: Питер, 2004. - 256 с.

181. Черных, И.В. Simulink: среда создания инженерных приложений / И.В.Черных. - М.: Диалог-МИФИ, 2003. - 496 с.

182. Чураков, Е.П. Оптимальные и адаптивные системы / Е.П.Чураков.

- М.: Энергоатомиздат, 1987. - 256с.

183. Шавров, A.B. Многокритериальное управление в условиях статистической неопределенности / А.В.Шавров, В.В.Солдатов. - М.: Машиностроение, 1990.- 160 с.

184. Шароватов, В.Т. Обеспечение стабильности показателей качества автоматических систем / В.Т.Шароватов. - Д.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1987. - 175 с.

185. Шидлаускас, К.А. Алгоритмы управления с минимальной обобщенной дисперсией экстремальными динамическими системами / К.А.Шидлаускас // В кн.: Математика и математическое моделирование. - Вильнюс, 1986, - С. 51-52.

186. Шидловский, С.В. Автоматическое управление. Перестраиваемые структуры / С.В.Шидловский. - Томск: Томский государственный университет, 2006. - 288 с.

187. Штейнберг, Ш.Е. Идентификация в системах управления / Ш.Е.Штейнберг. - М.: Энергоатомиздат, 1987. - 80 с.

188. Штовба, С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB /

C.Д.Штовба. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 288 с.

189. Шульц, М.А. Регулирование энергетических ядерных реакторов / М.А.Шульц. - М.: Иностранная литература, 1957.-453 с.

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

191. Ядыкин, И.Б. Адаптивное управление непрерывными технологическими процессами / И.Б.Ядыкин, В.М.Шумский, Ф.А.Овсепян. - М.: Энергоиз-дат, 1985.-240 с.

192. Alur, R. Hybrid automata: an algorithmic approach to the specification and verification of hybrid systems / R.Alur, C.Courcoubetis, T.Henzinger, P.Ho // In Hybrid Systems. Springer-Verlag. - New York, 1993. LNCS, vol. 736. - P. 209-229.

193. AnyLogic User's Manual, http://www.xjtek.com.

194. Astrom, K.J. On self-tuning controllers / K.J.Astrom, B.Wittenmark // Automática, 1973 .Vol.9, No 2. - P. 185-199.

195. Bergman, D.C. The Virtual Power System Testbed and Inter-Testbed Integration / D.C.Bergman, D.Jin, D.M.Nicol, T.Yardley // In Proc. of the 2nd Conf. on Cyber Security Experimentation and Test, 2009.

196. Bohra, J. Practically-oriented LQ self-tuners / J.Bohra, M.Karny and R.Kulhavy // Submitted to the journal Kybemetika, 1990.

197. Booch, G. The unified modeling language for object-oriented development / G.Booch, I.Jacobson, J.Rumbaugh // Documentation set. - Version 1.1, 1997. -512 p.

198. Cervin, A. How does control timing affect performance / A.Cervin,

D.Henriksson, B. incoln, J.Eker and K.-E.Árzén // Analysis and simulation of timing

using Jitterbug and TrueTime." / IEEE Control Systems Magazine, 2003. No. 23(3). -P. 16-30.

199. Clarke, D.W. Self-tuning controller / D.W.Clarke, D.Phil and P.J.Gawthrop // Proceeding of the IEE, 1975. Vol.122. No 9. - P. 929-932.

200. Deb, K. Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms / K.Deb. - Chichester, UK, John Wiley & Sons, 2001. - 518 p.

201. Denisova, L. A Mathematical Model of a Digital Control System with Variable Parameters / L.Denisova / Automation and Remote Control, -2012, Vol. 72, No. 8,-P. 345-351.

202. Denisova, L. Event-Driven Simulation of Control Systems with Variable Parameters / L.Denisova // IFAC-PapersOnLine 7 th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management, and Control, Saint Petersburg, 2013. Vol. 7 | Part 1, -P. 2179-2184.

203. Deshpande, A. The SHIFT programming language and run-time system for dynamic networks of hybrid automata / A.Deshpande, A.Gullu, L.Semenzato. http://www.path.berkeley.edu/shift/publications.html.

204. Goodwin, G.C. Rapprochement between continue and discrete model reference adaptive control / G.C.Goodwin, R.Losano, D.Q.Mayne and R.H.Middleton // Automatica, 1986. Vol.22, No 2, - P. 199-207.

205. Gurocak, H.B. A genetic-algorithm-based method for tuning fuzzy logic controllers / H.B.Gurocak // Fuzzy Sets and Systems, 1999. № 108. - P. 39-47.

206. Harel, D. Statecharts: A visual formalism for complex systems / D.Harel // Journal Science of Computer Programming. Vol. 8. Issue 3. June 1, - 1987. -P. 231-274.

207. Henriksson, D. TrueTime: Simulation of control loops under shared computer resources / D.Henriksson, A.Cervin, K. E.Árzén // Proc. of the 15th IFAC World Congress on Automatic Control. —Barcelona, Spain, July 2002.

208. Herrera, F. Tuning fuzzy controllers by genetic algorithms / F.Herrera, M.Lozano, J.L/Verdegay // Internat. J. Approx. Reasoning, 1995. № 1. - P. 299-315.

209. Holland, J.H. Adaptation in natural and artificial systems. An introductory

analysis with application to biology, control and artificial intelligence / J.H.Holland.

- London: Bradford book edition, - 1994.

210. Izermann, R. Parameter adaptive control algorithms / R.Izermann // Automática, 1982. Vol.18, No 5, - P. 513-528.

211. Kaminskas, V. Adaptive control of linear objects with internal feedback circuits / V.Kaminskas, D.Vitkute // Statistical Problems of Control, 1987. No. 79.

- P. 61-76. (Russian).

212. Kaminskas, V. Investigation of algorithms for the adaptive control of the power of critical installations / V.Kaminskas, L.Denisova // Statistical Problems of Control, 1991. No. 92, - Vilnius. - P. 45-65. (Russian).

213. Kaminskas, V. Predictor-based self-tuning control / V.Kaminskas // Power Engineering, 1997. No.3, - P. 18-22.

214. Kaminskas, V. Predictor-based self-tuning control of power plant / V.Kaminskas, D.Janickiene // Information Technology and Control, 2006. Vol. 35, No. 3.-P. 243-248.

215. Kaminskas, V. Self-tuning control of a stochastic non-linear object / V.Kaminskas, D.Janickiene, D.Vitkute // In preprints of the IPAC Symposium. -GlasgowUK, 1989. Vol.2/-P. 681-685.

216. King, P.J. Application of fuzzy control system to in-dustrial processes / P.J.King, E.H.Mamdani // Automatica. - 1977. - No. 13. - P. 235-242.

217. Kulhavy, R. Restricted exponential forgetting in real-time identification / R.Kulhavy //Automatica, 1987. Vol.23, No 5. - P. 598-600.

218. Kulhavy, R. Tracking of slowly varying parameters by directional forgetting / R.Kulhavy, M.Karny // IPAC 9th Triennial World Congress. - Budapest, Hungary, 1984. Preprint Vol.2. - P. 687-692.

219. Li, M. X. Tuning cascade PID controllers using fuzzy logic / M.X.Li, P.M.Bruun, H.B.Verbruggen // Mathematics and Computers in Simulation, 1994. №37.-P. 143-151.

220. Lygeros, J. Dynamical Properties of Hybrid Automata / J.Lygeros, K.H.Johansson, S.N.Somic, J.Zhang and S.Sastry // IEEE Transactions on Automatic

Control, 2003, vol. 48 (1). - P. 2-17.

221.Maler, Z. A formal approach to hybrid systems / Z.Maler, Manna, and A.Pnueli // In Proceedings of REX workshop: Real Time: Theory in Practice, Lecture Notes in Computer Science 600, Springer-Verlag, 1992.

222. Mamdani, E.H. Application of fuzzy set theory to control systems: a survey / E.H.Mamdani // Fuzzy Automata and Decision Processes. - North-Holland, 1977.

223. MATLAB Global Optimization Toolbox User's Guide. R2012a. COPYRIGHT 2004-2012 by The Math Works, Inc. /www.mathworks.com.

224. Mitchell, M. An introduction to genetic algorithms / M.Mitchell. - MIT Press, 1996.-158 p.

225. Moore, R. Model identification for adaptive control of nuclear power plants / R.Moore, P.Schweppe // Automatica, 1983. Vol.9. - P. 309-315.

226. National SCADA Test Bed Program [электронный ресурс] / URL: http://www.inl.gov/scada/.

227. Pham, T. Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic and Fuzzy Control Systems / T.Pham, G.Chen. - Lewis Publishers, 2000.

228. Parkum, J.E. Selective forgetting in adaptive procedures / J.E.Parkum, N.K.Poulsen, J.Hoist // Preprints 11th ГРАС World Congress. Tallinn, 1990. Vol.3, -P. 180-185.

229. Pedrycz, W. An Introduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design / W.Pedrycz, F.Gomide. - Hardcover. MIT Press, 1998.

230. Raskin, E. Mathematical Model of Steam Generator Feed System at Power Unit of Nuclear Plant / E.Raskin, L.Denisova, V.Sinizyn, Ur.Nesterov // Automation and Remote Control, 2011. Vol.72. No.51. - P. 1118-1126.

231. Sage, A.P. Identification and modeling of states and parameters of nuclear reactor systems / A.P.Sage, G.W.Masters // IEEE Trans. Nucl. Sci. - 1967. No 14. - P.279-285.

232. SciCos: open-source visual constructor of models for numerical simulation [электронный ресурс] / URL: http://www.scicos.org/.

233. SciLab: open-source software for numerical computations [электрон-ный

pecypc] / URL:http://www.scilab.org/.

234. Shimojma, K. A self-tuning fuzzy modeling with adaptive membership functions, rules and hierarchical structure based ge-netic algorithm / K.Shimojma, T.Fukuda, Y.Hasegama // Fuzzy Sets and Systems, 1995. № 71. - P. 295-309.

235. Simulink: software for numerical simulation of continuous processes. Available: http://www.mathworks.com/products/simulink/.

236. Soderstrom, T. A theoretical analysis of recursive identification methods / T.Soderstrom, L.Ljung, I.Gustavsson // Automatica, 1977. Vol.14. - P. 231-244.

237. State flow: framework for simulation of eventdriven systems. Available: http://www.mathworks.com/products/stateflow/.

238. Suzuki, S. An auto-tuning method for control system parameters in nuclear power plants / S.Suzuki, K.Fukunishi / Nuclear technology, 1982. Vol.58. - P. 379-387.

239. Takagi, T. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control / T.Takagi, M.Sugeno // IEEE Trans. Systems Man Cybernet, 1985. Vol. 15,No. l.-P. 116-132.

240. Unbehauen, H. Theory and application of adaptive control / H.Unbehauen // IPAC Digital Computer Applications to Process Control, - Viena, Austria, 1985. -P. 1-17.

241. Voronov, A.A. State-of-art and prospects of adaptive systems / A.A.Voronov, V.Yu.Rutkovsky //Automatica, 1984. 07. Vol.20, No 5. - P. 547-557.

242. Wang, L.X. A Course in Fuzzy Systems and Control / L.X.Wang // Prentice Hall PTR. CliEs. NJ, 1997.

243. Wittenmark, B. Practical issues in the implementation of self-tuning control / B.Wittenmark, K.Astrom // Automatica, 1973. Vol.20, No 5. - P. 185-199.

244. Wu, J.C. Fuzzy control of rider-motorcycle system using a genetic algorithm and autotuning / J.C.Wu, T.S.Liu // Mechatronics, 1995. № 5. - P. 441-455.

245. Yen, J. Industrial Applications of Fuzzy Logic and Intelligent Systems / J.Yen, R.Langari, L.Zadeh. - New York. IEEE Press, 1995.