Модели и алгоритмы поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Тупиков Дмитрий Владимирович

• Тупиков Дмитрий Владимирович
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Тупиков Дмитрий Владимирович

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

1.1. Обзор и анализ работ по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях

1.2. Постановка задач исследования

2. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРОЦЕССА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

2.1. Причины возникновения пожара и факторы их обуславливающие

2.2. Системный анализ процесса обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях

2.3. Функциональные блоки системы поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности

3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УСТРАНЕНИЮ ПОЖАРООПАСНЫХ СИТУАЦИЙ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

3.1. Подход к прогнозированию факторов возникновения критических ситуаций

3.1.1. Обоснование использования для прогнозирования значений факторов возникновения пожароопасных ситуаций искусственных нейронных сетей35

3.1.2. Прогнозирование значений факторов пожароопасных ситуаций с помощью искусственной нейронной сети

3.2. Определение степени пожарной опасности на промышленных предприятиях

3.2.1. Характерные особенности систем нечеткого вывода

3.2.2. Построение нечёткой базы знаний для обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях

3.3. Алгоритм поддержки принятия решений по предотвращению пожара

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ

4.1. Результаты прогнозирования значений факторов пожароопасных ситуаций

4.2. Результаты применения нечеткого вывода на предложенной базе знаний78

4.3. Принятие решения по предотвращению пожара

4.4. Аппаратно-программные средства построения системы поддержки принятия решений по предотвращению пожара

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

АПК

АПС

АПТ

АРМ

БД

БЗ

БП

ГВ

ГЖ

ИНС

ЛВЖ

ЛКМ

ЛП

ЛПР

ОПС

ПБ

ПО

ПС

РВ

СНВ

СОУЭ

СППР

СУБД

УСПД

ЧМС

ЭВМ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

- аппаратно-программный комплекс

- аппаратно-программные средства автоматическое пожаротушение

- автоматизированное рабочее место

- база данных

- база знаний

- база правил

- горючие вещества

- горючие жидкости

- искусственная нейронная сеть

- легковоспламеняющиеся горючие жидкости

- лакокрасочные материалы

- лингвистическая переменная

- лицо, принимающее решение охранно-пожарная сигнализация

- пожарная безопасность

- пожарная опасность

- пожароопасная ситуация

- реальное время

- система нечёткого вывода

система оповещения и управления эвакуацией

- система поддержки принятия решений

- система управления БД

- устройство сбора и передачи данных

- человеко-машинная система

- электронно-вычислительная машина

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях»

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время проблема обеспечения пожарной безопасности производственных объектов приобретает все большую актуальность. Актуально это и для промышленных предприятий. В последние годы число пожаров по России выросло до 240-300 тысяч в год, причём значительная часть их приходится на промышленный сектор.

Для обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях эксплуатируется большое количество автоматических систем пожарной сигнализации и пожаротушения на базе оборудования отечественных заводов-производителей:

- НВП «Болид»;

- НПП «Специнформатика-СИ»;

- НПО «Сибирский арсенал»;

- ЗАО «Аргус-спектр»;

- ГК «Рубеж»

и целого ряда других производителей оборудования.

Существующие автоматические системы пожарной сигнализации и пожаротушения реализуют лишь весьма ограниченный набор функций по обнаружению очагов возгорания, сопровождающихся появлением дыма малой концентрации, повышением температуры и возникновением пламени.

Реализация этих функций направлена лишь на устранение уже возникшего пожара и не обеспечивает своевременное принятие решений по предотвращению пожароопасных ситуаций, приводящих к нему. Это наносит существенный материальный ущерб промышленным предприятиям, представляет угрозу для здоровья и жизни людей.

Поэтому важным аспектом обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях в настоящих условиях является широкое применение новых информационных технологий, моделей, методов и алгоритмов под-

держки принятия решений по предотвращению пожароопасных ситуаций на предприятиях.

Степень разработанности проблемы. Значительный вклад в разработку теории и практики обеспечения пожарной безопасности, в том числе на промышленных объектах, включая промышленные предприятия, внесли

A.Я. Корольченко, А.Н. Баратов, Н.Г. Топольский, В.А. Акантьев, Dougal Drysdale, Craig L. Beyler и другие отечественные и зарубежные ученые.

Неотъемлемой частью решения данной проблемы является системный анализ процесса обеспечения пожарной безопасности. Именно этот анализ позволяет системно подойти к решению взаимосвязанного комплекса функций, составляющих процесс обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях.

В использование системного анализа для исследования процесса функционирования человеко-машинных систем большой вклад внесли С.Н. Васильев, В.В. Клюев, Г.В. Новожилов, К.В. Фролов, А.Д. Цвиркун, А.Ф. Резчиков,

B.А. Твердохлебов, Д. Клиланд, В. Кинг и другие известные ученые.

Необходимо отметить также, что отдельные результаты исследований этих учёных нашли применение в практических разработках отечественных заводов-производителей таких, как НВП «Болид», НПП «Специнформатика-СИ», НПО «Сибирский арсенал», ЗАО «Аргус-спектр», ГК «Рубеж»; а также зарубежных корпорациях и фирмах: General Electric, Honeywell, Matsushita (Panasonic), Samsung, Siemens, Bosch, United Technologies Corporation и Tyco International Ltd.

Однако в теоретических и прикладных исследованиях, проводимых в данном направлении, весьма недостаточное внимание уделяется системному анализу процесса обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях, включающему в себя прогнозирование пожарной опасности и принятие упреждающих решений по устранению пожароопасных ситуаций на них.

Необходимость продолжения работ в этом направлении определили выбор темы, цели и задач исследования данной диссертационной работы.

В работе представлены исследования, направленные на развитие теоретических и прикладных вопросов по совершенствованию процесса обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях, направленных на снижение количества пожаров и ущерба для промышленных предприятий, связанного с ними.

В результате проведенных исследований предложена новая концепция построения автоматизированных систем обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях, основанная:

- на системном анализе процесса обеспечения пожарной безопасности, позволившем выделить его функциональные компоненты и информационное взаимодействие между ними, допускающие формализацию и реализацию данного процесса с помощью существующих серийно производимых отечественных и зарубежных аппаратно-программных средств;

- на построении моделей прогнозирования и определения степени пожарной опасности производственных помещений, положенных в основу построения алгоритма поддержки принятия решений;

- на разработке алгоритма поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях.

Предложенные в работе модели и алгоритмы положены в основу построения системы поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности, являющейся составной частью автоматизированной системы обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях.

Цель диссертационной работы. Разработка моделей и алгоритмов для поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях на основе автоматизированного поиска пожароопасных ситуаций и заблаговременного их устранения в условиях функционирования предприятия.

Объект исследования - пожарная безопасность на промышленных предприятиях.

Предмет исследования - модели и алгоритмы поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях.

Задачи исследования:

- системный анализ процесса обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях, положенный в основу построения системы поддержки принятия решений по обнаружению пожароопасных ситуаций и устранению их в режиме реального времени.

- определение наиболее значимых факторов пожароопасных ситуаций и способа прогнозирования их значений для обеспечения своевременного принятия решений по предотвращению пожара.

- определение степени пожарной опасности на производственных объектах и формирование соответствующей этой степени совокупности решений по предотвращению пожара.

- разработка алгоритма поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности промышленных предприятий, положенного в основу построения системы поддержки принятия решений для предотвращения пожара на них.

Методы исследования. При решении поставленных задач использованы методы системного анализа, теории множеств, искусственного интеллекта.

Выносимые на защиту результаты:

- системный анализ процесса обеспечения пожарной безопасности промышленных предприятий, позволяющий обеспечить декомпозицию этого процесса и системно подойти к реализации полученного в результате взаимосвязанного комплекса задач;

- процедура прогнозирования значений факторов пожароопасных ситуаций на основе использования искусственных нейронных сетей, позволяющая обеспечить время, необходимое ЛПР для принятия решений по предотвращению пожара;

- процедура определения степени пожарной опасности производства на основе использования системы нечёткого вывода, положенная в основу формирования соответствующей совокупности мероприятий для принятия решений по предотвращению пожара;

- алгоритм принятия решений, обеспечивающий регистрацию значений факторов пожароопасных ситуаций, прогнозирование их значений и определение степени пожарной опасности производств, положенный в основу построения системы поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях.

Научная новизна результатов, выносимых на защиту:

1. Выполнен системный анализ процесса обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях, позволивший определить отдельные компоненты этого процесса и связи между ними для их дальнейшей формализации и реализации с помощью серийно производимых промышленностью аппаратно-программных средств.

2. Построена искусственная нейронная сеть на основе персептрона, позволяющая прогнозировать значения факторов пожароопасных ситуаций на интервалы времени, достаточные ЛПР для принятия решений по предотвращению пожара.

3. Предложена система нечёткого вывода для определения степени пожарной опасности промышленных производств, позволяющая формировать соответствующую совокупность мероприятий, необходимых для принятия решений по предотвращению пожара;

4. Разработан алгоритм поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях, позволяющий на ос-

нове прогнозирования значений факторов пожароопасных ситуаций и степени пожарной опасности производств, принимать своевременные решения по предотвращению пожара.

Особенностью алгоритма является своевременное обнаружение пожароопасных ситуаций и их устранение до возникновения пожара.

Теоретическая и практическая значимость работы определяется решением важной научно-практической задачи по совершенствованию систем обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях. Использование предложенных алгоритмов прогнозирования и построение на их основе системы автоматизированной поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях, позволяет повысить эффективность предотвращения пожара.

Достоверность и обоснованность результатов достигается корректным применением математического аппарата: системного анализа, теории множеств, методов искусственного интеллекта и апробацией их в составе действующей системы пожарной безопасности промышленных предприятий.

Реализация и внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты работы апробированы на ООО «Системы Технической Безопасности» и ОАО «РЖД», а также нашли применение в учебном процессе в Саратовском государственном техническом университете (СГТУ) имени Гагарина Ю.А. и в отчетах о НИР Института проблем точной механики и управления (ИПТМУ) РАН (№ гос. рег. 01201454963).

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на научно-практической конференции с международным участием «Bringing Science to Life: Наука и Жизнь» (Саратов, 2013), на XXVII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях -ММТТ-27» (Саратов, 2014), на международной научной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» памяти А.М. Богомолова (Саратов, 2014), на XXVIII Международной научной конференции «Математиче-

ские методы в технике и технологиях - ММТТ-28» (Саратов, 2015), на научных семинарах лаборатории системных проблем управления и автоматизации в машиностроении ИПТМУ РАН (Саратов, 2012-2015) и кафедры «Системотехника» СГТУ (Саратов, 2012-2015).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 10 научных работ, из которых 3 в журналах из перечня ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа содержит введение, четыре раздела, заключение, список использованных источников и приложение. Общий объем работы составляет 103 страницы машинописного текста, в том числе 24 рисунка, 5 таблиц и 95 наименований литературы.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

В данном разделе представлен анализ состояния проблемы обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях, позволивший определить направления ее решения.

1.1. Обзор и анализ работ по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях

На сегодняшний день проблема критических и аварийных ситуаций в ЧМС приобретает особую актуальность, так как многие критические и аварийные ситуации в них обусловлены человеческим фактором. Эта проблема нашла отражение в работах многих отечественных и зарубежных ученых, таких как С.Н. Васильев, В.В. Клюев, Г.В. Новожилов, К.В. Фролов, А.Ф. Резчиков, В.А. Твердохлебов, Р. Гилмор, Дж.М.Т. Томпсон и др. [1-14 и др.].

Для выявления критических и аварийных ситуаций в ЧМС необходим их системный анализ [15-22], идентификация факторов, приводящих к критическим и аварийным ситуациям [23-24], построение моделей и методов прогнозирования причин возникновения критических и аварийных ситуаций [25-46], разработка алгоритма принятия решений по их устранению [47-50].

Проблема обеспечения ПБ на промышленных предприятиях является одной из составляющих проблемы критических и аварийных ситуаций в ЧМС. Большинство работ по проблеме обеспечения ПБ затрагивают законодательную часть в области обеспечения ПБ на промышленных предприятиях и производствах [51, 52].

На территории Российской Федерации действуют нормативные документы, регулирующие обеспечение ПБ. К числу основных относятся:

1. Федеральный закон № 69-ФЗ «О пожарной безопасности» [53].

2. Правила противопожарного режима в Российской Федерации (утв. постановлением Правительства РФ от 25 апреля 2012 г. № 390) [54].

3. Федеральный закон № 123-Ф3 «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» [55].

4. Федеральный закон № 384-ФЗ «Технический регламент о безопасности зданий и сооружений» [56].

Федеральный закон № 69-ФЗ определяет общие правовые, экономические и социальные основы обеспечения ПБ в РФ, регулирует в этой области отношения между юридическими лицами вне зависимости от их организационно-правовых форм и форм собственности, а также между общественными объединениями, индивидуальными предпринимателями, должностными лицами, гражданами РФ, иностранными гражданами и лицами без гражданства.

Правила противопожарного режима в Российской Федерации включают требования ПБ, определяющие правила поведения людей, способ организации производства, порядок содержания территорий, зданий, сооружений, помещений различных организаций и других объектов в целях обеспечения ПБ.

Федеральные законы № 123-ФЗ и № 384-ФЗ устанавливают общие требования ПБ к объектам защиты, в том числе к зданиям, сооружениям и строениям, промышленным объектам, пожарно-технической продукции и продукции общего назначения.

Данный закон содержит классификации пожаров по виду горючего материала, веществ и материалов по пожарной опасности, технологических сред по пожаровзрывоопасности и прочие классификации, необходимые для выбора технологий и средств пожаротушения.

Однако, данные нормативные документы, регулирующие обеспечение ПБ на территории РФ, затрагивают лишь общие основы обеспечения ПБ. Ввиду этого необходима конкретизация данных основ для конкретных производственных объектов.

Традиционно обеспечение ПБ на промышленных предприятиях осуществлялось за счет организационно-технических мероприятий. И только в последнее время в связи с совершенствованием АПС, появлением высокопроизводительных ЭВМ, программируемых контроллеров и унифицированных измерительных устройств начали использоваться автоматизированные системы управления. Однако эти системы в настоящее время решают весьма ограниченный круг задач на основе использования производимого промышленностью оборудования для систем ОПС, АПТ и СОУЭ в случае возникновения пожара.

К числу основных производителей оборудования для данных систем в России относятся НВП «Болид», НПП «Специнформатика-СИ», НПО «Сибирский арсенал», ЗАО «Аргус-спектр», ГК «Рубеж» и др. [57-61]; а за рубежом -General Electric, Honeywell, Panasonic, Samsung, Siemens, Bosch, United Technologies Corporation, Tyco International Ltd, FireFly и др. [62-70].

Оборудование по обеспечению ПБ, поставляемое на рынок РФ, можно разделить на следующие компоненты:

1. Устройства приёма, передачи и обработки сигналов, позволяющие получать максимально полную информацию и воссоздавать на центральном пульте охраны всестороннюю и объективную картину состояния помещений и территории объекта, работоспособности аппаратуры и оборудования.

2. Исполнительные устройства, способные при необходимости действовать автоматически или по команде оператора.

3. Пункт (или пункты) контроля и управления системой отображения информации, посредством которых операторы могут контролировать работу системы.

4. Центральный процессор, наглядно представляющий и накапливающий информацию для её последующей обработки.

5. Коммуникации, с помощью которых осуществляется обмен информацией между элементами системы и операторами [71].

Основными показателями работы этих систем являются: информативность, время и способы обнаружения пожара и его тушения.

Информативность зависит от устройств приёма, передачи и обработки сигналов, используемых в системе. Как правило, информативность прибора ограничивается извещениями: «внимание», «пожар» и «неисправность». Адресные системы пожарной сигнализации способны определить точное место пожара и «сработавший» датчик. Но часто применяемые пороговые неадресные системы пожарной сигнализации способны определить только шлейф, в котором «сработал» пожарный извещатель (датчик). В одном шлейфе может быть до 100 пожарных извещателей, так что на определение места пожара может уйти значительное время.

Способ обнаружения пожара зависит от применяемых типов извещате-лей - тепловых, дымовых и пламени.

Время обнаружения пожара в большей степени зависит от принципов его обнаружения извещателями.

Широкое применение для обнаружения пожара находят тепловые изве-щатели, построенные на основе использования:

- плавких материалов, разрушающихся из-за воздействия повышенной температуры;

- термоэлектродвижущей силы;

- зависимости электрического сопротивления элементов от температуры;

- температурных деформаций материалов;

- зависимости магнитной индукции элементов от температуры.

Также широко применяются комбинированные извещатели.

Тепловые извещатели используются в помещениях, в которых при пожаре имеет место быстрое нарастание температуры или невозможно применение извещателей других типов. Такие извещатели обладают достаточно низкой скоростью обнаружения пожара, которая может достигать 145 секунд.

Дымовые извещатели построены, исходя из двух принципов обнаружения дыма - радиоизотопного и оптико-электронного.

Работа радиоизотопных пожарных извещателей основана на изменении электрических параметров радиоизотопной камеры, являющейся чувствительным элементом дымового извещателя и определяющей его основные параметры. Такие извещатели обладают высокой скоростью обнаружения пожара.

Работа оптико-электронных пожарных извещателей основана на использовании отношения размеров частиц, из которых состоит дым, к длине волны света, падающего на них. Осуществляя контроль оптических свойств среды, дым можно обнаружить по уменьшению первичного светового потока (из-за уменьшения прозрачности окружающей среды) и по интенсивности отражённого (рассеянного) частицами светового потока. Скорость обнаружения пожара у данного типа извещателей ниже, чем у радиоизотопных (от трех секунд с момента достижения оптической плотностью воздуха порогового уровня в камере пожарного извещателя). К тому же эти извещатели малоэффективны при горении без выделения дыма.

Извещатели пламени предназначены для обнаружения в закрытых помещениях очагов пламени, сопровождающихся инфракрасным или ультрафиолетовым излучением. Эти извещатели эффективны в случаях взрыва веществ или быстрого воспламенения и неэффективны при долгом тлении каких-либо материалов. Особый интерес представляют датчики шведской фирмы FireFly [70], которая занимается защитой промышленного оборудования от пожаров. Изве-щатели этой фирмы позволяют обнаружить возникновение пожара в инфракрасном диапазоне на длинах волн 1,5-3,3 мкм, тогда как отечественные датчики обнаруживают его лишь в диапазоне волн 0,8-1,1 мкм.

Разработкой и усовершенствованием указанных выше извещателей и устройств приёма, передачи и обработки сигналов в настоящее время интенсивно занимаются научно-производственные предприятия, фирмы и корпорации: НВП «Болид», НПП «Специнформатика-СИ», НПО «Сибирский арсенал», General Electric, Siemens, United Technologies Corporation и др. На них исследуются методы повышения скорости и качества обнаружения очага возгорания, увеличения информативности приборов и целый ряд других проблем, связанных с совершенствованием систем пожаротушения.

Способ тушения пожара зависит от типа установок автоматического пожаротушения - водяного, пенного, газового, порошкового.

Особый вклад в развитие способов пожаротушения внесли ученые А.Я. Корольченко и А.Н. Баратов. В своих исследованиях эти ученые проводят анализ горения и взрыва различных материалов и на этой основе разрабатывают вещества для тушения материалов в случае их возгорания [72, 73].

В работе [74] представлена математическая модель, характеризующая зависимость вероятности нанесения ущерба от параметров развития пожара во времени, а также его характеристик обнаружения и тушения.

Однако существующим автоматическим системам пожаротушения присущ ряд существенных недостатков - они начинают действовать после обнаружения пожара и эвакуации людей из помещения. За промежуток времени от возникновения пожара до полного его устранения может быть нанесен существенный материальный ущерб предприятию. К тому же после устранения пожара необходимо проведение большого объема работ по ликвидации его последствий.

Кроме этого порошковые и газовые средства пожаротушения не являются безопасными для здоровья людей. И в случае, если человек не успел покинуть горящее здание за определенное для эвакуации время, он может получить вред для здоровья от средств пожаротушения.

На данном этапе много внимания уделяется проблеме лесных пожаров. Так, например, в статье Н.Г. Топольского [75] представлено решение этой проблемы на основе создания специального пожарного вертолета с термомагнитным сепаратором воздуха, использующим парамагнитные свойства кислорода, диамагнитные свойства азота и остальных атмосферных газов.

Понятно для тушения локальных пожаров, в том числе на промышленных предприятиях, данный метод не может быть применим.

Во многих помещениях промышленных предприятий в настоящее время находят применение малогабаритные, модульные установки пожаротушения.

В работе [76] предложен метод статистического анализа пожаров и их последствий с целью оптимизации дислокации добровольных пожарных формирований в сельской местности Краснодарского края и предложен электросчет-чик-извещатель для установки в жилом доме/квартире.

Данный электросчётчик-извещатель способен на основе информации о потребляемой электроэнергии, вероятностной оценки и информации с других датчиков (теплового, дымового, газового) выдавать сигналы о ПБ.

Изобретение очень актуально для применения в жилом секторе. Однако для использования данного изобретения на промышленных производствах недостаточно определенных автором факторов, обусловливающих ПС. Также при этом не используется прогнозирование ПО, что могло бы обеспечить пожарным службам необходимое время для недопущения пожара.

Следует отметить, что использование только организационно-технических мероприятий и отмеченного выше оборудования для борьбы с пожаром не решают проблемы ПБ производственных объектов. Необходимы средства прогнозирования возникновения пожара и принятия мер, исключающих его возникновение.

В работе [77] рассмотрены особенности построения искусственной нейронной сети для прогнозирования возникновения лесных пожаров, позволяю-

щего снизить информационную неопределенность в условиях учёта больших массивов разнородных данных.

На вход ИНС подаются:

- вектор, включающий скорость ветра, его направление, температуру и влажность окружающей среды;

- вектор значений ПО в определенной области за предыдущие нескольких дней.

С выхода ИНС снимается прогнозный вектор значений ПО на следующий

день.

Предложенный подход к прогнозированию имеет недостаток - прогнозные выходные данные не могут исчерпывающе отразить ситуацию возникновения пожара. Для этого необходим синтез выходных данных с помощью другого аппарата.

Для прогнозирования возможности возникновения критических и аварийных ситуаций на производственных объектах особый интерес представляет статья [27], в которой предлагается прогнозирование электрических нагрузок промышленного предприятия. Исследовано прогнозирование с помощью фильтров Брауна и ИНС.

Для прогнозирования электрических нагрузок авторами рекомендована ИНС, обучаемая с помощью комбинированного алгоритма, построенного на основе совместного использования широко применяемого в настоящее время алгоритма обратного распространения ошибки и стохастических алгоритмов -алгоритма имитации отжига и алгоритма Коши. Такое сочетание алгоритмов обеспечивает достаточно быстрое обучение сети (за счет градиентного алгоритма - алгоритма обратного распространения ошибки) и достижение функцией ошибки глобального минимума (за счет стохастических алгоритмов - алгоритма имитации отжига и алгоритма Коши).

Авторами использован однофакторный способ прогнозирования электрических нагрузок промышленного предприятия без учета других факторов,

которые в данном случае не оказывают существенного влияния на результаты прогнозирования, о чем свидетельствует ошибка прогноза.

В работе Н.Г. Топольского [78] обсуждаются возможности применения теории игр в СППР. Приведены примеры задач, решаемых СППР с помощью математической теории игр.

Автором предлагается использовать этот подход для принятия решений при тушении пожаров в условиях неопределенности информации, что часто имеет место при возникновении ПС.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Тупиков Дмитрий Владимирович, 2015 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гилмор, Р. Прикладная теория катастроф / пер. с англ. / Р. Гилмор. -М.: Мир. 1984. - 350 с.

2. Томпсон, Дж. М. Т. Неустойчивости и катастрофы в науке и технике / пер. с англ. / Дж. М. Т. Томпсон. - М.: Мир. 1985. - 254 с.

3. Резчиков, А. Ф. Критические ситуации в человеко-машинных системах: Монография / А. Ф Резчиков, В. А. Твердохлебов, В. А. Иващенко, Д. В. Тупиков и др. - Саратов: Издательский Центр «Наука». - 2015. - 244 с.

4. Иванов, А. С. Теоретико-игровая причинно-следственная модель посадки самолета для анализа критических ситуаций / А. С. Иванов, Л. Ю. Филимонюк // Мехатроника. Автоматизация. Управление: материалы 7-й Всерос. науч.-технич. конф. - С.-Пб. - 2010. - С. 412-415.

5. Клюев, В. В. Взаимодействие ресурсов сложных человеко-машинных систем в критических ситуациях / В. В. Клюев, А. Ф. Резчиков,

A. С. Богомолов, Л. Ю. Филимонюк // Контроль. Диагностика. - 2013. - № 4. -С. 41-45.

6. Клюев, В. В. Анализ критических ситуаций, вызванных неблагоприятным стечением обстоятельств / В. В. Клюев, А. Ф. Резчиков, В. А. Кушников,

B. А. Твердохлебов, В. А. Иващенко, А. С. Богомолов, Л. Ю. Филимонюк // Контроль. Диагностика. - 2014. - № 7. - С. 12-16.

7. Резчиков, А. Ф. Неблагоприятное стечение обстоятельств как причина критических ситуаций в эргатических системах / А. Ф. Резчиков, А. С. Богомолов, Л. Ю. Филимонюк // Материалы 6-й Всерос. мультиконф. по проблемам управления: в 4 т. Т. 2. - Ростов-на-Дону: Изд-во Южного федерального ун-та. - 2013. - С. 92-95.

8. Филимонюк, Л. Ю. Применение причинно-следственного подхода и расширенных средств диагностирования для анализа критических ситуаций в

авиационно-транспортных системах / Л. Ю. Филимонюк // Доклады Академии военных наук. - Саратов. - 2010. - № 5 (44). - С. 137-140.

9. Филимонюк, Л. Ю. Проблема критических сочетаний событий в сложных системах / Л. Ю. Филимонюк // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-27 [текст]: сб. тр. XXVII Междунар. науч. конф.: в 12 т. Т. 9 / под общ. ред. А. А. Большакова. - Саратов: Саратовск. гос. техн. ун-т имени Гагарина Ю.А. - 2014. - С. 241-243.

10. Васильев, Д. А. Эволюционная модель выбора рационального варианта электроснабжения потребителей в аварийных и предаварийных ситуациях / Д. А. Васильев, В. А. Иващенко, А. С Тычков, М. В. Колоколов // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2010. - Т 6. - № 10. - С. 166-170.

11. Иванов, А. С. Причинно-следственный подход к расследованию аварийных ситуаций в человеко-машинных системах / А. С. Иванов, Р. Ю. Лапковский, Д. А. Уков, Л. Ю. Филимонюк // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2012. - № 2. - С. 38- 43.

12. Домнич, В. С. Модели и алгоритмы поиска причин аварийных ситуаций при формовании листового стекла: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Домнич Владимир Сергеевич. - Саратов, 2011. - 16 с.

13. Лукьянов, Д. В. Реконфигурация электрических сетей предприятий при нарушениях электроснабжения и дефиците мощности в электроэнергетической системе: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Лукьянов Денис Владиславович. - Саратов, 2012. - 16 с.

14. Лапковский, Р. Ю. Алгоритмы и программные средства системного анализа критических ситуаций для управления дорожным движением: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Лапковский Роман Юрьевич. - Саратов, 2013. - 16 с.

15. Клиланд, Д. Системный анализ и целевое управление / пер. с англ. / Д. Клиланд, В. Кинг. - М.: Сов. радио. 1974. - 280 с.

16. Денисов, А.А. Современные проблемы системного анализа: Информационные основы: учеб. пособ. / А. А. Денисов. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2005. - 295 с.

17. Перегудов, Ф. И. Введение в системный анализ: учеб. пособ. для ВУЗов / Ф. И. Перегудов, Ф. П. Тарасенко. - М.: Высш. шк. 1989. - 367 с.

18. Антонов, А. В. Системный анализ / А. В. Антонов. М.: Высш. шк., 2004. - 454 с.

19. Митрофанов, Ю. И. Системный анализ: учеб. пособ. / Ю. И. Митрофанов. - Саратов: Научная книга, 2000. - 232 с.

20. Марка, Д. Методология структурного анализа и проектирования / пер. с англ. / Д. А. Марка, К. МакГоуэн. - М.: МетаТехнология, 1993. - 240 с.

21. Замятина, О. М. Моделирование и комплексный анализ бизнес-процессов предприятия: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Замятина Оксана Михайловна. -Томск, 2004. - 20 с.

22. Моисеев, Н. Н. Математические задачи системного анализа: учеб. пособ. для ВУЗов / Н. Н. Моисеев. - М.: Наука, 1981. - 487 с.

23. Домнич В.С., Иващенко В.А. Построение базы знаний для поиска причин аварийных ситуаций при формовании листового стекла / В. С. Домнич,

B. А. Иващенко // Управление большими системами. Выпуск 33. - М.: ИПУ РАН. - 2011. - С. 218-232.

24. Домнич, В. С. Автоматизация поиска причин аварийных ситуаций при формовании листового стекла / В. С. Домнич, В. А. Иващенко, Д. Ю. Петров // Проблемы управления. - 2011. - № 5. - С. 52-58.

25. Шумилова, Г. П. Прогнозирование нагрузки узлов электроэнергетической системы с использованием инверсии искусственной нейронной сети / Г. П. Шумилова, Н. Э. Готман, Т. Б. Старцева // Электричество. - 2007. - № 6. -

C. 7-13.

26. Иващенко, В. А. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий на основе статистических методов и искусственных нейрон-

ных сетей / В. А. Иващенко, М. В. Колоколов, Д. А. Васильев // Вестник Саратовского государственного технического университета. - Саратов: СГТУ. -2010. - № 2 (45). - С. 110-115.

27. Иващенко, В. А. Методы прогнозирования электрических нагрузок в условиях АСУ электропотреблением промышленных предприятий / В. А. Иващенко, А. Д. Васильев, А. Ф. Резчиков // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2006. - № 7. - С. 52-55.

28. Колоколов, М. В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий на основе статистических методов / М. В. Колоколов, В. А. Иващенко // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-23: сб. тр. XXIII Междунар. науч. конф.: в 12 т. Т. 11. Секция 13 / под общ. ред. В. С. Балакирева. - Саратов: СГТУ, 2010. - С. 168-170.

29. Колоколов, М. В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий на основе статистических методов / М. В. Колоколов // Сборник докладов номинантов, допущенных к отбору на участие в конкурсе БГТУ им. В. Г. Шухова по программе «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» (УМНИК) по тематическому направлению Н1 -1. Информационные технологии, программные продукты и телекоммуникационные системы / под. общ. ред. В. Г. Рубанова. - Белгород: Изд-во БГТУ им. В.Г. Шухова, 2010. - С. 17-20.

30. Колоколов, М. В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий на основе статистических методов / М. В. Колоколов, Д. А. Васильев // Анализ, синтез и управление в сложных системах: сб. науч. тр. - Саратов: СГТУ, 2010. - С. 27-30.

31. Колоколов, М. В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий на основе искусственных нейронных сетей / М. В. Колоколов, В. А. Иващенко // Анализ, синтез и управление в сложных системах: сб. науч. тр. - Саратов: СГТУ, 2010. - С. 61-64.

32. Колоколов, М. В. Комбинированный метод прогнозирования электрических нагрузок / М. В. Колоколов, Д. А. Васильев, В. А. Иващенко // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-24: сб. тр. XXIV Между-нар. науч. конф.: в 10 т. Секция П3 / под общ. ред. В.С. Балакирева. - Саратов: СГТУ, 2011. - С. 58-60.

33. Сухомлинова, О. А. Моделирование процесса электропотребления при краткосрочном прогнозировании методами ортогональных разложений: ав-тореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.18 / Сухомлинова Ольга Александровна. -Ростов-на-Дону, 2005. - 20 с.

34. Седов, А. В. Усовершенствованные математические методы и модели прогнозирования электропотребления на основе применения декомпозиционного подхода: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.18 / Седов Андрей Владимирович. - Новочеркасск, 2005. - 36 с.

35. Глебов, А. А. Модель краткосрочного прогнозирования электропотребления с помощью нейро-нечетких систем: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.10 / Глебов Андрей Александрович. - Астрахань, 2006. - 20 с.

36. Кумаритов, А. М. Краткосрочное прогнозирование потребления электрической энергии на основе информации АСКУЭ для АСПР (автоматизированной системы плановых расчетов) регионального диспетчерского управления энергосистемы / А. М. Кумаритов, А. В. Сакиев // «Малая энергетика -2005»: Междунар. науч.-практич. конф. - Владикавказ: Сев.-Кавказ. горнометаллург. ин-т (гос. технологич. ун-т), 2005. - С. 297-299.

37. Мозгалин, А. В. Информационно-методическое обеспечение прогнозирования часовых объёмов электропотребления при выходе предприятия на оптовый рынок электрической энергии: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Мозгалин Алексей Владимирович. - М., 2007. - 20 с.

38. Антоненков, Д. В. Краткосрочное прогнозирование электропотребления угольного разреза в условиях оптового рынка электроэнергии: автореф.

дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Антоненков Дмитрий Васильевич. - Красноярск, 2009. - 24 с.

39. Бажинов, А. Н. Прогнозная модель электропотребления предприятием металлургического профиля. Алгоритм отбора значимых факторов / А. Н. Бажинов, Е. В. Ершов // Современные тенденции технических наук: материалы междунар. заоч. науч. конф. - Уфа: Лето, 2011. - С. 48-51.

40. Литвинцев, В. Г. Краткосрочное и оперативное прогнозирование потребления электрической энергии на тягу поездов методом интервальной регрессии: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.22.07 / Литвинцев Виталий Геннадьевич. - Омск, 2011. - 16 с.

41. Валь, П. В. Концепция разработки системы прогнозирования электропотребления промышленного предприятия в условиях оптового рынка / П. В. Валь, Ю. П. Попов // Промышленная энергетика. - 2011. - № 10. - С. 31-35.

42. Пахомов, А. В. Методика прогнозирования помесячного расхода электроэнергии региона для мониторинга и принятия стратегических решений по электропотреблению: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Пахомов Андрей Викторович. - М., 2009. - 20 с.

43. Белов, К. Д. Прогнозирование потребления электроэнергии фабрикой окускования горно-обогатительного комбината методом искусственных нейронных сетей: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Белов Константин Дмитриевич. - Магнитогорск, 2008. - 18 с.

44. Политов, Е. А. Построение моделей долгосрочного прогноза потребления электроэнергии и мощности промышленными предприятиями: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Политов Евгений Александрович. - Кемерово, 2012. - 18 с.

45. Зимин, Р. В. Разработка статистических моделей прогнозирования электропотребления и графиков нагрузки ЭЭС: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.14.02 / Зимин Роман Валерьевич. - Новосибирск, 2008. - 20 с.

46. Березкина, С. Ю. Анализ и прогнозирование регионального промышленного потребления энергоресурсов с применением информационно-аналитической системы: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.14.01 / Березкина Светлана Юрьевна. - Новочеркасск, 2008. - 20 с.

47. Ахметзянов, А. В Поддержка принятия управленческих решений на основе интеллектуальной обработки и анализа данных мониторинга деятельности компании ОАО «РЖД» / А. В. Ахметзянов, Н. Н. Бахтадзе, С. А. Власов,

B. В. Девятков, Е. М. Максимов // Управление большими системами. Выпуск 38. - М.: ИПУ РАН. - 2012. - С. 36-50.

48. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений / 2-е изд., пере-раб. и доп. / О. И. Ларичев. - М.: Логос. 2002. - 392 с..

49. Даудов, С. А. Информационные системы поддержки принятия управленческих решений / А. С. Даудов // Научный аспект. - 2012. - №2. -

C. 61-63.

50. Саати, Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях / пер. с англ. / Т. Л. Саати. - М.: Издательство ЛКИ. 2008. - 360 с.

51. Акатьев, В. А. К проблеме анализа и управления пожарной безопасностью производственного объекта / В. А. Акатьев, В. С. Мануйлова, Р. Н. Прилуцкий // Учёные записки РГСУ. - 2009. - №5. - С. 75-82.

52. Кузовлев, А. В. Модели и алгоритмы управления пожарной безопасностью на основе программ регионального развития: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.10 / Кузовлев Алексей Викторович. - Воронеж, 2014. - 28 с.

53. Федеральный закон от 21.12.1994 № 69-ФЗ (ред. от 12.03.2014г.) «О пожарной безопасности».

54. Правила противопожарного режима в Российской Федерации (утв. постановлением Правительства РФ от 25 апреля 2012 г. N 390).

55. Федеральный закон от 22.07.2008 № 123-ФЗ (ред. от 23.06.2014) «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности».

56. Федеральный закон от 30.12.2009 № 384-Ф3 (ред. от 02.07.2013) «Технический регламент о безопасности зданий и сооружений».

57. Альянс компаний «Рубеж» [Электронный ресурс]. - URL: http://rubezh.ru (дата обращения: 29.09.2014).

58. НВП Болид - Системы безопасности [Электронный ресурс]. - URL: http://bolid.ru (дата обращения: 29.09.2014).

59. Новости: Аргус-Спектр [Электронный ресурс]. - URL: http://www.argus-spectr.ru/index.php?path=ru/node/8 (дата обращения: 29.09.2014).

60. Системы безопасности, средства охраны, сигнализации | НПО Сибирский Арсенал [Электронный ресурс]. - URL: http://www.arsenal-sib.ru (дата обращения: 29.09.2014).

61. Специнформатика-СИ [Электронный ресурс]. -http://www.specinfo.ru (дата обращения: 29.09.2014).

62. Security Concern & Compliance Reporting [Электронный ресурс]. -http://www.ge.com/security (дата обращения: 29.09.2014).

63. Honeywell - Global Technology Leader in Energy Efficiency, Clean Energy Generat [Электронный ресурс]. - http://honeywell.com/Pages/Home.aspx (дата обращения: 29.09.2014).

64. Panasonic Global [Электронный ресурс]. -http://www.panasonic.com/global/home.html (дата обращения: 29.09.2014).

65. SAMSUNG TECHWIN [Электронный ресурс]. -http://www.samsungtechwin.com (дата обращения: 29.09.2014).

66. Siemens Global Website [Электронный ресурс]. -http://www.siemens.com/entry/cc/en/#product-groups (дата обращения: 29.09.2014).

67. Bosch Security Systems - Corporate website [Электронный ресурс]. -http://www.boschsecurity.com/startpage/html/index.htm (дата обращения: 29.09.2014).

68. UTC Fire & Security EMEA [Электронный ресурс]. -http://www.gesecurity.net (дата обращения: 29.09.2014).

69. Home - Advancing safety and security worldwide | Tyco [Электронный ресурс]. - http://www.tyco.com (дата обращения: 29.09.2014).

70. Spark Detection, Fire and Dust Explosion Protection Systems from FireFly [Электронный ресурс]. - http://www.firefly.se/en/ (дата обращения: 29.09.2014).

71. Синилов, В. Г. Системы охранной, пожарной и охранно-пожарной сигнализации 5-е изд., перераб. и доп. / В. Г Синилов - М.: Академия. - 2010. -509 с.

72. Корольченко, А. Я. Процессы горения и взрыва / А.Я. Корольченко -М.: Пожнаука, 2007. - 266 с.

73. Баратов, А. Н. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов и средства их тушения / Баратов А.Н., А. Я. Корольченко, Г. Н. Кравчук и др. -М.: Химия. - 1990. - 496 с.

74. Фёдоров, В. Ю. Вероятностная модель обнаружения и тушения пожара на промышленном предприятии / В. Ю. Фёдоров, Т. А. Буцынская, Буй Суан Хоа // Технологии техносферной безопасности: интернет-журнал. - 2012. - № 2 (42). - 6с. - http://agps-2006.narod.ru/ttb/2012-2/03-02-12.ttb.pdf

75. Топольский, Н. Г: Противопожарная защита лесов России / Н. Г. Топольский, В. В. Белозеров, Н. С. Афанасьев // Технологии техносфер-ной безопасности: интернет-журнал. - 2010. - № 4 (32). - 6с. - http://agps-2006.narod.ru/ttb/2010-4/02-04- 10.ttb.pdf.

76. Олейников, С. Н. Модели и алгоритмы управления пожарной безопасностью объектов жилого сектора: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.10 / Олейников Сергей Николаевич. - М., 2013. - 30 с.

77. Яковлев, Д. В. Нейросетевое моделирование в прогнозировании возникновения лесных пожаров на территории Воронежской области /

Д. В. Яковлев, А. В. Звягинцева, Н. А. Ус // Информационная безопасность. -2009. - №3. - С. 397-404.

78. Топольский, Н. Г. Применение математической теории игр в системе поддержки принятия решений руководителем тушения пожара / И. М. Тетерин, Н. Г. Топольский, В. М. Климовцов, Ю. В. Прус // Технологии техносферной безопасности: интернет-журнал. - 2008. - № 6 (22). - 21с. - http://agps-2006.narod.ru/ttb/2008-6/09-06-08.ttb.pdf

79. Смирнов А. С. Научно-методические основы управления пожарной безопасностью опасных производственных объектов нефтегазового комплекса: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.26.03 / Смирнов Алексей Сергеевич. - Уфа, 2012. - 46 с.

80. Пуцев, Д. И. Пожарная безопасность атомных станций: автореф. дис.....Д-ра техн. наук: 05.26.03 / Пуцев Дмитрий Игоревич. - М., 2011. - 48 с.

81. Васильев, С. А. Моделирование и реализация системы управления пожарной безопасностью помещений и процессов топливоподачи предприятия теплоэнергетики: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Васильев Сергей Александрович. - Красноярск, 2006. - 22 с.

82. Резчиков, А. Ф. Человек. Машина. Среда.: Монография. / А. Ф. Резчиков, В. А. Твердохлебов, В. А. Иващенко - Саратов: Издательский Центр «Наука». - 2013. - 196 с.

83. Тупиков, Д. В. Системный анализ процесса обеспечения пожарной безопасности на промышленных предприятиях / Д. В. Тупиков // Исследование сложных технических и технологических систем: сб. науч. тр. - Саратов: СГТУ. - 2015. - С. 100-105.

84. Тупиков, Д. В. Нейросетевое прогнозирование значений факторов возникновения пожара на производственных объектах / Д. В. Тупиков, В. А. Иващенко // Математические методы в технике и технологиях -ММТТ-27: сб. тр. XXIV Междунар. науч. конф.: в 12 т. Секции 6, 7, 8 / под общ. ред. А. А. Большакова. - Тамбов: ТГТУ, 2014. - Т.3. - С. 59-61.

85. Tupikov, D. V. The base of knowledge for operative management of enterprises with explosion- and fire-risks / D. V. Tupikov // Bringing Science to Life: Proceedings of the International Internet Conference 2013. - Saratov: SSTU, 2013. -P. 65-66.

86. Тупиков, Д. В. Подход к обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях / Д. В. Тупиков, В. А. Иващенко // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-28: сб. тр. XXIV Междунар. науч. конф.: в 12 т. Секции 6, 7, 8 / под общ. ред. А. А. Большакова. - Тамбов: ТГТУ, 2015. - Т.3. - С. 59-64.

87. Хайкин, С. Нейронные сети / пер. с англ. / С. Хайкин. - М.: Изд-во «Вильямс», 2006. - 1104 с.

88. Anil, K. Jain. Artificial Neural Networks: A Tutorial / K. Jain Anil, Mao Jianchang, K.M. Mohiuddin. - IEEE Computer, Vol.29, No.3, March/ IEEE Computer Society. All rights reserved. Reprinted with permission, 1996. - pp. 31-44.

89. Тупиков, Д. В. Подход к прогнозированию значений факторов пожароопасных ситуаций / Д. В. Тупиков, А. Ф. Резчиков, В. А. Иващенко // Меха-троника, автоматизация, управление. - 2014. - №7.- С. 48-51.

90. Поспелов, Д. А. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Д. А. Поспелов. - М.: Наука, 1986. - 316 с.

91. Леоненков, А. В. Нечёткое моделирование в среде Matlab и fuz-zyTech / А. В. Леоненков. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

92. Тупиков, Д. В. Система нечёткого вывода по обнаружению пожароопасных ситуаций на взрыво- и пожароопасных производствах / Д. В. Тупиков // Компьютерные науки и информационные технологии: материалы Междунар. науч. конф. - Саратов: Издательский Центр «Наука», 2014. -С. 341-344.

93. Тупиков, Д. В. Подход к построению нечёткой базы знаний для определения пожароопасных ситуаций / Д. В. Тупиков, В. А. Иващенко // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-27: сб. тр. XXIV Между-

нар. науч. конф.: в 12 т. Секции 6, 7, 8 / под общ. ред. А. А. Большакова. - Тамбов: ТГТУ, 2014. - Т.3. - С. 125-127.

94. Тупиков, Д. В. Разработка базы знаний для оперативного управления взрыво- и пожароопасным производством / Д. В. Тупиков, В. А. Иващенко // Вестник Саратовского государственного технического университета. - Саратов: СГТУ. - 2013. - № 3 (72). - С. 133-137.

95. Тупиков, Д. В. Алгоритм поддержки принятия решений по устранению пожароопасных ситуаций на промышленных предприятиях / Д. В. Тупиков, А. Ф. Резчиков, В. А. Иващенко // Управление большими системами. - М.: ИПУ РАН. - 2014. - Выпуск 52. - С. 148-163.