Модели и методы анализа погрешностей измерительных систем при оценке эффективности АСУТП в нефтехимической промышленности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, доктор технических наук Кузнецов, Борис Федорович

• Кузнецов, Борис Федорович
• доктор технических наук
• 2009

Оглавление диссертации доктор технических наук Кузнецов, Борис Федорович

ВВЕДЕНИЕ.

СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ.

1.1. Критерии оценки эффективности управления.

1.2. Особенности работы измерительных систем в составе АСУТП.

1.3. Распределение погрешности по элементам измерительных каналов.

1.4. Особенности динамического режима измерения.

1.5. Анализ взаимосвязи случайной и динамической погрешностей ИП.

1.6. Математические модели измерительных каналов.

1.6.1. Основные подходы к моделированию измерительных каналов.

1.6.2. Математические модели нелинейных динамических ИП.

1.7. Математические модели и методы имитационного моделирования входных воздействий и влияющих величин.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и методы анализа погрешностей измерительных систем при оценке эффективности АСУТП в нефтехимической промышленности»

В современных экономических условиях одним из основных факторов успешного развития промышленного потенциала России является повышение эффективности технологических процессов (ТП). Снижение себестоимости конечного продукта, уменьшение экологической нагрузки на окружающую среду, повышение конкурентоспособности продукции и многие другие задачи, направленные на повышение эффективности ТП, решаются как на основе совершенствования технологического оборудования, так и на основе создания высокоэффективных систем автоматизированного управления технологическими процессами.

Результативность управляющей и информационной функции АСУТП во многом определяется количеством и достоверностью информации о состоянии технологического объекта управления (ТОУ). Современная информационно-измерительная система (ИИС) АСУТП, призванная обеспечивать вышеназванные функции, представляет собой сложную техническую систему, число каналов в которой может достигать сотен единиц.

Как было показано академиком Трапезниковым В. А., эффективность управления системой, а в частном случае - технологическим процессом, во многом определяется качеством информации, получаемой от измерительных приборов и систем.

Информационно-измерительная система, являясь составной частью АСУТП, реализует принцип системных измерений в гетерогенных средах. Основными особенностями данного принципа являются значительная разнесенность элементов системы в пространстве, расположение измерительных преобразователей непосредственно на объектах управления, реализация принципа динамических измерений. Кроме того, в современных ИИС АСУТП в химической и нефтехимической промышленности существует устойчивая тенденция увеличения удельного количества измерений, выполняемых аналитическими приборами. Все вышеперечисленные особенности функционирования ИИС требуют специальных методов анализа качества измерений. Существующие в настоящее время методы анализа погрешностей, как правило, ориентированы на статический режим измерения. Применение аналитических приборов также порождает ряд трудностей при анализе погрешности измерительных каналов, в частности, это нелинейность статической характеристики прибора, значительная дополнительная погрешность, в ряде случаев циклический режим работы измерительного преобразователя и др. Создание адекватных математических моделей и прикладных методов анализа измерительных систем возможно только при системном анализе особенностей работы ИИС в составе АСУТП. Результаты данного анализа и результаты анализа измерительных сигналов и влияющих величин должны стать основополагающими в выборе направления развития моделирования и методов прикладного анализа измерительных систем, работающих в составе автоматических систем управления технологическими процессами.

Реализация динамического режима измерения зачастую приводит к неоднозначности при выборе измерительного преобразователя или его параметров. Существует достаточно широкий класс приборов, в которых уменьшение одной из составляющих погрешности приводит к увеличению другой. По сути дела, в данном случае возникает задача параметрической оптимизации по критерию минимума суммарной погрешности. Однако до настоящего времени не разработаны прикладные методы анализа и оптимизации измерительных каналов и измерительных преобразователей, учитывающих данную особенность.

Стремление учесть все особенности работы измерительных систем в реальных условиях приводит к достаточно большой размерности математической модели. Аналитические методы анализа позволяют решить задачу расчета или оценки погрешности только в достаточно простых случаях. Решение же задач большей размерности (сложный измерительный канал, учет нескольких влияющих факторов, комплексный анализ погрешности) возможно только на основе имитационного моделирования. Применение универсальных математических программ (Mathdad, Matlab, Maple и др.) лишь только отчасти позволяет решить данную задачу. Кроме того, создание модели канала и проведение анализа требует от исследователя достаточно глубоких знаний применяемых пакетов. Наиболее приемлемым выходом из данной ситуации является создание специализированного программного комплекса, позволяющего с приемлемыми затратами времени проводить анализ погрешностей.

Цель и задачи диссертационной работы: создание математических моделей, методов анализа и оптимизации ИИС АСУТП в нефтехимической промышленности при оценке эффективности управления. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

- провести системный анализ измерительных каналов ИИС, работающих в составе АСУТП нефтехимической промышленности, с целью обоснования требований к моделям и методам анализа погрешностей;

- разработать модели и методы анализа погрешностей измерительных каналов ИИС, учитывающие особенности их функционирования в составе АСУТП;

- создать методы оптимизации параметров измерительных каналов с учетом особенностей функционирования ИИС в составе АСУТП;

- разработать методы оценки эффективности работы ИИС в составе АСУТП;

- разработать структуру и математическое обеспечение программного комплекса автоматизированного анализа процессов измерений, протекающих в ИИС АСУТП.

Краткое содержание диссертационной работы

Структура проведенных исследований с указание глав диссертационной работы приведена на рис. 1.

В первой главе рассматриваются вопросы системных измерений при управлении технологическими процессами и их эффективности; проводится анализ основных факторов, влияющих на погрешность измерительного канала ИИС АСУТП, анализируются особенности реализации динамического режима при системных измерениях, ставится задача параметрической оптимизации измерительных преобразователей. Показано, что анализ динамической погрешности нелинейных систем в большинстве случаев может быть реализован только на основе имитационного моделирования. Для решения задачи имитационного моделирования проведен анализ моделей нелинейных динамических систем, на основе результатов анализа определен тип используемых в дальнейшем моделей. Далее в первой главе ставится задача построения математических моделей входных воздействий и методов имитационного моделирования. В заключение данного раздела формулируется основная цель и ставятся задачи работы.

Системный анализ измерительных каналов

Анализ измерительных сигналов и влияющих величин

Методы оптимизации ИП

Модели измерительных каналов

Модели измерительных сигналов и влияющих величин

Методы имитационного4*-моделирования сигналов измерительных каналов

ЗЭ

Методы анализа погрешности измерительных систем

Имитационные м одел и^-Х Математическое обеспечение

Система

База данных параметров ^Информационное I автоматизированного моделей изменения температуры! обеспечение I анализа ИИС

Lу

Оценка эффективности АСУТП | (функции потерь)

Рис. 1. Структура исследований (с указание глав)

Вторая глава работы посвящена вопросам обоснования математических моделей и методов их имитационного моделирования. На основе проведенных исследований автором определена основная модель измерительного сигнала и влияющих величин, основанная на их представлении в виде стохастических сигналов. Рассмотрены основные методы имитационного моделирования стохастических сигналов с заданными автокорреляционными функциями и функциями распределения вероятности. Здесь же автором предлагается метод имитационного моделирования стохастических процессов, обладающий более высокой точностью воспроизведения автокорреляционных функций и требующий меньших вычислительных затрат по сравнению с существующими методами. Приводятся результаты тестирования предложенного метода.

В третьей главе рассматриваются вопросы построения моделей точностных характеристик динамических преобразователей стохастических сигналов. На основе результатов анализа большого класса приборов определены основные уравнения передаточных функций линейных измерительных преобразователей. Определены основные классы нелинейных статических характеристик. Разработаны основные модели дополнительных погрешностей. Предложена новая модель измерительного преобразователя циклического действия. Здесь же приводятся результаты анализа взаимосвязи случайной составляющей статической погрешности и динамической погрешности процесса преобразования измерительного сигнала. На примерах рассмотрены примеры указанной взаимосвязи погрешностей.

В четвертой главе работы рассматриваются вопросы анализа динамической погрешности измерительных преобразователей. Изложен разработанный метод анализа погрешности для линейных измерительных преобразователей и систем непрерывного действия. Для нелинейных измерительных преобразователей аналитическим путем показано увеличение динамической погрешности, обусловленное нелинейной статической характеристикой. Дальнейшее развитие аналитического подхода позволило автору получить математическую модель динамической погрешности для нелинейных измерительных преобразователей при различных видах нелинейности и входном сигнале в виде стохастического процесса. Для подтверждения адекватности модели автором проведена серия численных экспериментов. На основе модели измерительного преобразователя циклического действия автором получено выражение для расчета его динамической погрешности.

Пятая глава работы посвящена вопросам расчета дополнительной погрешности при динамическом режиме измерения. На основе результатов проведенного исследования показано, что учет динамического режима позволяет значительно увеличить точность расчета погрешности измерительного канала. В данной главе рассмотрен ряд моделей дополнительной погрешности, дан анализ для каждого случая.

В шестой главе диссертации рассмотрена задача параметрической оптимизации измерительных преобразователей и каналов, имеющих функциональную связь погрешностей. Показано, что учет спектральных характеристик измерительного сигнала позволяет уменьшить значение суммарной погрешности, вносимой в результат измерения. Приводится ряд примеров вычисления оптимального значения. Рассмотрена задача коррекции динамической погрешности и показано наличие принципиальных ограничений на достижимое уменьшение динамической погрешности. Выполнен анализ работы неравноточных измерительных каналов с ИП имеющми функционально связанные погрешности.

Седьмая глава работы посвящена рассмотрению критерия эффективности измерительных систем на основе функции потерь. Описаны основные свойства функции потерь, приведены типовые функции для одномерных случаев. Составлена библиотека выражений позволяющих вычислять математическое ожидание потерь для одномерных функций. Приведен метод вычисления математического ожидания потерь для двухмерных случаев. В заключительном разделе главы приведен пример вычисления потерь для конкретного технологического процесса - гидрирования этан-этиленовой фракции.

В восьмой главе рассматриваются вопросы математического и лингвистического обеспечения системы автоматизированного анализа информационно-измерительных систем. Предлагается общая структура программного комплекса, классификация математических моделей, иерархия классов моделей измерительных каналов. Приводится описание предлагаемой полиномиальной модели измерительного канала, описание модели для ИП циклического действия. В последнем разделе данной главы приводится описание основ спецификации языка описания измерительных цепей и рассматривается пример построения имитационной модели измерительного канала.

Положения, выносимые на защиту

Результаты системного анализа измерительных каналов в составе ИИС АСУТП. Требования к моделям и методам анализа погрешности, основной критерий оценки эффективности измерений.

Анализ измерительных сигналов и влияющих величин, построение математических моделей, метод имитационного моделирования случайных процессов.

Модель измерительного преобразователя циклического действия, модели измерительных каналов с функционально связанными погрешностями.

Метод вычисления динамической погрешности для многоканальных ИИС с линейными ИП. Обобщенная модель Гаммерштена - Виннера для каналов с нелинейными ИП.

Метод вычисления дополнительной погрешности в динамическом режиме измерения для каналов с линейными ИП. Метод вычисления дополнительной погрешности на основе кумулянтного описания входных сигналов для измерительных каналов с нелинейными ИП.

Метод параметрической оптимизации измерительных каналов с ИП, имеющими функционально связанные погрешности. Метод анализа погрешности неравноточных измерительных каналов в динамическом режиме.

Метод вычисления эффективности АСУТП на основе функции потерь (одномерный и многомерный случай).

Общая концепция построения программного комплекса автоматизированного анализа ИИС. Имитационные модели измерительных каналов. Основы спецификации языка описания измерительных цепей.

МО

СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ

В - оценка значения величины В;

G{jo)) - комплексная передаточная функция динамического звена; g{t) - импульсная характеристика;

- переходная характеристика средства измерения (весовая функция);

LF[x) - функция потерь (loose function);

- плотность распределения вероятностей; К - множество вещественных чисел;

S((о) - спектральная плотность мощности случайного процесса; е / ч - функция спектральной плотности мощности случайной со

U о I СО J

А ставлягощей погрешности; x(t) - мгновенное значение входного измерительного сигнала; о - мгновенное центрированное значение входного измерительного v ' го сигнала;

- решетчатый случайный процесс (дискретизированный по времени);

- относительная динамическая погрешность, абсолютная динамическая погрешность;

- относительная дополнительная погрешность, абсолютная дополнительная погрешность;

- относительная статическая погрешность, абсолютная статическая погрешность;

- относительная основная погрешность, абсолютная основная погрешность;

- суммарная относительная погрешность, суммарная абсолютная погрешность; зад - заданное значение суммарной погрешности; и) - характеристическая функция распределения; лх, М{х} - математическое ожидание случайной величины х; v^, - вариация случайной величины х; х(к) дdin > ^din

С А

СОШ ' сот cm' ^ cm

Sos> Ks

0 - мгновенное значение влияющего величины;

- мгновенное центрированное значение влияющего величины сигнала;

- нормализованная автокорреляционная функция случайной составляющей погрешности;

- нормированный коэффициент корреляции, нормированная корреляционная (автокорреляционная) функция;

- коэффициент корреляции (ковариация), корреляционная (автокорреляционная) функция (автоковариационная функция); ст1, D[x] - дисперсия случайной величины х;

Xl - собственный кумулянт случайной величины jc порядка к г - совместный кумулянт порядка случайных величин х и £ п = к + 1; ® - символ свертки; о - композиция функций;

- символ объединения погрешностей. m

Р, р(т) R, R(t)

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АКФ - автокорреляционная функция;

АСУ - автоматизированная система управления;

АСУТП - автоматизированная система управления технологическим процессом;

ВКФ - взаимокорреляционная функция;

ДХ - динамическая характеристика;

ДП - динамическая погрешность;

ИИС - информационно-измерительная система;

ИК - измерительный канал;

ИП - измерительный преобразователь;

МО - математическое ожидание;

МНК - метод наименьших квадратов;

ОЗРВ - одномерный закон распределения вероятностей;

ОУ - объект управления;

ПСЧЭ - пъезосорбционный чувствительный элемент;

СПМ - спектральная плотность мощности;

СХ - статическая характеристика;

ТОУ - технологический объект управления;

ТП - технологический процесс;

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Кузнецов, Борис Федорович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основании выполненных автором исследований решена проблема анализа погрешностей ИИС при оценке эффективности АСУТП в нефтехимической промышленности, в частности:

1. Выполнен системный анализ измерительных каналов ИИС, работающих в составе АСУТП в нефтехимической промышленности, на основании которого выявлены доминирующие погрешности и сформулированы основные требования к моделям и методам анализа погрешностей.

2. Разработаны новые модели и методы анализа погрешностей измерительных каналов ИИС как составной части АСУТП, отличающиеся тем, что позволяют в значительной мере повысить точность анализа погрешности на основе учета особенностей функционирования ИИС. Впервые предложена модель и метод расчета ДП ИП циклического действия, модель ИП с функционально связанными погрешностями. Создана библиотека разработанных моделей ДП линейных ИП.

3. Разработан метод параметрической оптимизации измерительных каналов и ИП, обладающих функционально связанными погрешностями, позволяющий вычислять оптимальные параметры ИП по критерию минимума суммарной погрешности.

4. Разработан метод анализа эффективности управляющей функции АСУТП на основе одномерных и многомерных функций потерь. Создана библиотека разработанных функций оценки математического ожидания для одномерных функций потерь

5. Предложена концепция построения программного комплекса автоматизированного анализа ИИС. Создано математическое обеспечение систем автоматизированного анализа погрешностей ИИС, основу которого составляют имитационные модели измерительных каналов и методы имитационного моделирования случайных процессов.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Выполнен анализ ИИС АСУТП с позиции системных измерений, на основании результатов которого выявлены факторы, определяющие доминирующие погрешности измерений, и впервые сформулированы требования к моделям и методам анализа измерительных каналов.

2. Предложен ряд новых математических моделей измерительных каналов и измерительных преобразователей для анализа погрешностей, в число которых входят:

- впервые предложенная математическая модель измерительного канала с преобразователем циклического действия;

- впервые построена регрессионная модель измерительного канала с нелинейным преобразователем и продемонстрирован эффект увеличения динамической погрешности, проанализирована зависимость динамической погрешности от параметров функции нелинейности статической характеристики ИП;

- впервые предложенная модели измерительных каналов с функционально связанными погрешностями.

3. Впервые исследован класс приборов с функционально связанными динамической погрешностью и случайной составляющей статической погрешности. На основе разработанных моделей предложен метод параметрической оптимизации ИП по критерию минимума суммарной погрешности. Выполнен анализ погрешности неравноточных измерительных каналов с функционально связанными погрешностями в динамическом режиме.

4. Создана совокупность новых методов анализа погрешностей, учитывающих особенности функционирования ИИС как составной части АСУТП в нефтехимической промышленности:

- вычисление дополнительной погрешности для измерительных каналов с линейными ИП в динамическом режиме;

- метод анализа погрешностей многоканальной измерительной системы с линейными преобразователями;

- метод анализа погрешности измерительных каналов с нелинейными ИП на основе кумулятного описания входных СП.

5. Впервые предложены основы математического обеспечения систем автоматизированного анализа измерительных систем АСУТП, к которым относятся:

- метод индуцированного упорядочивания для имитационного моделирования случайных процессов с заданными одномерными законами распределения и автокорреляционными функциями для скалярных процессов, и корреляционной матрицей для системы случайных процессов;

- модели для имитационного моделирования измерительных каналов.

Практическая значимость работы определяется её теоретикопрактической направленностью, ориентированной на применение в метрологическом анализе информационно-измерительных систем АСУТП в нефтехимической промышленности. На основе изученных закономерностей разработаны математические модели погрешностей измерительных каналов. К практической значимости также можно отнести:

1. Создание базы данных параметров математических моделей изменения температуры окружающего воздуха для 213 географических точек.

2. Создание библиотеки разработанных моделей динамической погрешности линейных измерительных преобразователей. Разработка программы в среде программы Maple для аналитического вывода функций динамической погрешности линейных ИП.

3. Создан метод оценки эффективности управления технологическим процессом на основе функций потерь.

4. Создание библиотеки разработанных функций оценки математического ожидания для одномерных функций потерь.

5. Разработка программы имитационного моделирования случайных процессов методом индуцированного упорядочивания.

6. Предложена общая концепция построения программного обеспечения для автоматизированного анализа погрешности измерительных каналов и систем на основе имитационного моделирования. Разработана иерархия классов моделей ИП, предложены основы спецификации языка описания измерительных цепей.

Внедрение результатов работы.

Разработанные имитационные модели измерительных каналов использованы при создании компьютерного тренажерного комплекса для технологического персонала узла газоразделения ОАО «Ангарский завод полимеров» (НК «Роснефть»), г. Ангарск.

Методы анализа погрешности ИП внедрены на ООО «Ангарское опытно-конструкторское бюро автоматики», г. Ангарск.

Научные результаты, полученные в диссертации, используются в курсах, читаемых в Ангарской государственной технической академии: «Эффективность информационно-измерительных систем» для студентов специальности 210106, «Приборы аналитического контроля» для студентов специальности 220300, «Моделирование» для студентов специальностей 230101.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и представлялись на следующих конференциях и семинарах: Научно-техническая конференция «Современные технологии и научно-технический прогресс» (Ангарск 1993-2008 г.), научно-практическая конференции «Интеллектуальные и материальные ресурсы Сибири» (Иркутск 2001, 2002 г.), вторая международная научно-техническая конференция «Измерение, контроль, информатизация» (Барнаул, 2001 г.), Международная научно-техническая конференция «Датчики и системы» (Санкт Петербург 2002 г.), XV международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-15» (Тамбов 2002 г.), XVI международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях — ММТТ-16» (Ростов на Дону 2003 г.), XVII международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-17» (Кострома 2004 г.).

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Кузнецов, Борис Федорович, 2009 год

1. Азизов А. М. Точность измерительных преобразователей / А. М. Азизов, А. Н. Гордов. Л.: Энергия, 1975. - 256 с.

2. Альтшуллер Г. Б. Кварцевые генераторы: Справочное пособие / Г. Б. Альтшуллер, Н. Н. Елфимов, В. Г. Шакулин — М.: Радио и связь, 1984. — 232 с.

3. Аналитический контроль в основной химической промышленности / Н. Ф. Клещева, и др.. М.: Химия, 1992. — 272 с.

4. Андерсон М. Л. Оптимизация регулирования напряжения / М. Л. Андерсон. -М.: Энергия, 1975, 160 с.

5. Артемьев Б. Г. Справочное пособие для работников метрологических служб: в 2 т. Т. 1 / Б. Г. Артемьев, С. М. Голубев. 2-е изд., перераб. — М.: Издательство стандартов, 1986. - 353 с.

6. Арутюнов В. О. Нормировка и определение динамических свойств средств измерения / В. О. Арутюнов, В. А. Грановский, С. Г. Рабинович // Измерительная техника 1975. - № 12. - С. 25-27

7. Бабенко А. К. Фотометрический анализ / А. К. Бабенко, А. Т. Пилипенко. — М.: Химия, 1960. -214 с.

8. Баженов Д. В. О понятии «динамических измерений» / Д. В. Баженов, В. В. Чернов // Измерительная техника 1975. - № 12. - С. 14-16.

9. Бакалов В. П. Теория функциональной сложности информационных систем / В. П. Бакалов. Новосибирск: Наука, 2005. - 284 с. ISBN 5-02032457-4.

10. Бакалов В. П. Цифровое моделирование случайных процессов / В. П. Бакалов. -М.: САЙНС-ПРЕСС, 2002. 88 с. ISBN 5-94818-006-9.

11. Бендант Д. Измерение и анализ случайных процессов: пер. с англ. / Д. Бен-дант, А. Пирсол.- М.: Мир, 1971. 408 с.

12. Бендант Д. Применение корреляционного и спектрального анализа: пер. с англ. / Д. Бендант, А. Пирсол. М.: Мир, 1983. - 312 с.

13. Блинов А. В. Экономические показатели оценки проектируемой информационно-измерительной системы / А. В. Блинов, Н. Н. Новиков, О. Н. Новикова, К. М. Товстыка // Измерительная техника. — 2003. — № 5. — С. 51— 55.

14. Болквадзе Г. Р. Модели Гаммерпггейна-Винера в задачах идентификации стохастических систем / Г. Р. Болквадзе //АиТ. 2003. - № 9. - С. 60-76

15. Бородатый В. И. Теоретические и прикладные проблемы системных измерений / В. И. Бородатый, А. Д. Пинчевский, А. Л. Семенюк // Теоретические вопросы метрологического обеспечения ИИС: Сб. науч. тр. Львов: ВНИИМИУС, 1987. - С. 4-13.

16. Бреслер П. И. Оптические абсорбционные газоанализаторы и их применение / П. И. Бреслер. Л.: Энергия, 1980. — 164 с.

17. Бронштейн И. Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов / И. Н. Бронштейн, К. А. Семендяев. М.: Наука, 1981. - 720 с.

18. Брюханов В. А. Методы повышения точности в промышленности / В. А. Брюханов. -М.: Изд-во стандартов, 1991. — 108 с.

19. Бугаков И. А. Метод динамических измерений параметров экстремальных воздействий / И. А. Бугаков // Датчики и системы. 2001. - № 10. - С. 6-11.

20. Бугаков И. А. Использование метода динамических измерений физических величин для построения быстродействующих средств измерения / И. А. Бугаков // Измерительная техника. 2001. - № 11. - С. 6-9.

21. Бур дун Г. Д. Основы метрологии / Г. Д. Бурдун, Б. Н. Марков. М.: Изд-во стандартов, 1972. - 317 с.

22. Быков В. В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике / В. В. Быков. -М.: Советское радио, 1971. -328с.

23. Ваня Я. Анализаторы газов и жидкостей: пер. с чешек./ Я. Ваня. Под ред. О. С. Арутюнова. -М.: Энергия, 1970. 552 с.

24. Вашны Е. Динамика измерительных цепей / Е. Вашны. — М.: Энергия, 1969.-287 с.

25. Венцель Е. С. Теория случайных процессов и ее инженерное приложение / Е. С. Венцель, А. А. Овчаров. М.: Высшая школа, 2007. - 479 с. ISBN: 978-5-06-005820-8.

26. Верещагин Н. К. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Часть 1. Начала теории множеств / Н. К. Верещагин, А. Шень. 2-е изд. исправленное. М.: МЦНМО, -2002. 128 с. ISBN 5-900916-36-7

27. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. М.: Большая Российская энциклопедия, 1999. - 910 с. ISBN 57107-7433-2.

28. Волгин В. В. Оценка экономической эффективности АСУ технологическими процессами / В. В. Волгин // Промышленные АСУ и контроллеры. — 2004.-№8.-С. 4-6.

29. Волгин В. В. Оценка корреляционных функций в промышленных системах управления / В. В. Волгин, Р. Н. Каримов. // Б-ка по автоматике: Вып. 600 / М.: Энергия, 1979.-80 с.

30. Гантмахер Ф. Р. Теория матриц / Ф. Р. Гантмахер. — М.: Физматлит, 2004. — 264 с. ISBN: 5922105248.

31. Гельман М. М. Системные аналого-цифровые преобразователи и процессоры сигналов / М. М. Гельман. М: Мир, 1999 . - 559 с.

32. Гилл Ф. Практическая оптимизация: пер. с англ. / Ф. Гилл, У. Мюррей, М. Райт. -М: Мир, 1985.- 509 с.

33. Главные тенденции развития управления производственными процессами. // Датчики и системы. 2002. - № 8. - С. 64-66.

34. Гонек Н. Ф. Манометры / Н. Ф. Гонек. Л.: Машиностроение, 1979. - 176 с.

35. ГОСТ 24.702-85 Единая система стандартов автоматизированных систем управления. Эффективность автоматизированных систем управления. Введен 01.01.87, ОКС 35.240, ГКС П87

36. ГОСТ 34.003-09 Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения. Введен 1992-0101. Группа П00, ОКСТУ 0034

37. ГОСТ 8.009-84 Нормируемые метрологические характеристики средств измерения. Взамен ГОСТ 8.009-72. Введ. 1986-01-01 М.: Изд-во стандартов 1985 г. - 132 с. - (ГСИ). УДК 389.14:006.354. Группа Т80. ОКСТУ 0008

38. ГОСТ Р 51541-99 Энергосбережение. Энергетическая эффективность. Состав показателей. Общие положения. Введен впервые. Дата введения 200007-01. Группа Е01, ОКС 01.110 ОКСТУ 3103, 3104, 3403, УДК 621.002.5:006.354 -М: Изд-во стандартов 2000.

39. Градштейн И. С. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений / И. С. Градштейн, И. М. Рыжик. -М.: ГИФМЛ, 1971. 1108 с.

40. Грановский В. А. Динамические измерения: Основы метрологического обеспечения / В. А. Грановский. Л.: Энергоатомиздат, Ленингр. отд — ние, 1984.-224 с.

41. Грибов Л. К. Кварцевые датчики влажности с полимерным покрытием / Л. К. Грибов, Л. Е. Савченко // Применение кварцевых резонаторов для измерения неэлектрических величин. М.: ВНИИСПВ, 1976. - С. 23-29.

42. Губарев В. В. Вероятностные модели: Справочник. В 2-х ч. Ч. 2 / В. В. Губарев-Новосиб. электротехн. ин-т. Новосибирск, 1992. - с. 223.

43. Губарев В. В. Вероятностные модели: Справочник. В 2-х ч. Ч 1 / В. В. Губарев—Новосиб. электротехн. ин-т. — Новосибирск, 1992. — с. 223.

44. Деч Р. Нелинейные преобразования случайных процессов: пер. с англ. / под ред. Б. Р. Левина. -М.: Сов. радио, 1965. 208 с.

45. Дженкинс Г. Спектральный анализ и его применение: пер. с англ. / Г. Дженкинс, Д. Вате. -Под ред. Ю. Н. Шейнкера. -М.: Мир, 1972. 280 с.

46. Довбета JI. И. О формулировке постулатов теории измерения. Фундаментальные проблемы метрологии / JI. И. Довбета, В. А. Грановский // Материалы 1-го Всесоюз. Семин. По теор. Метрологии. Л.: НПО «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева», 1981.

47. Едемский С. Н. Экспериментальная оценка корреляционных зависимостей электропотребления промышленного предприятия / С. Н. Едемский // Изв. Вузов. Электромеханика, 1991. № 9. - С. 38-42.

48. Жуков В. П. Сборник задач по курсу «Радиотехнические цепи и сигналы»: учебное пособие для вузов / В. П. Жуков, В. Г. Карташев, А. М. Николаев. Под. Ред. A.M. Николаева. — М: Советское радио, 1972. —192 с.

49. Зырянов Б. А. Методы и алгоритмы обработки случайных и детерминированных периодических процессов: учеб. пособие / Б. А. Зырянов, С. М. Власов, Э. В. Костромин. — Свердловск: Изд-во Урал, унт-та, 1990. 116 с.

50. Иващенко В. Е. Сорбционно-частотные датчики приборов контроля микро-и макроконцентраций влаги в газах: дисс. канд. техн. наук: 05.11.13 / Иващенко Виталий Евгеньевич. — Москва, 1984. — 124 с.

51. Измерения в промышленности: Справ, изд. в 3-х кн. Кн. 2: Способы измерения и аппратура: пер. с нем. / Под ред. Профоса П. — 2-е изд., перераб. и доп. М.: Металлургия, 1990. - 384 с.

52. Измерения в промышленности: Справ, изд. В 3-х кн. Кн.1: Теоретические основы, пер. с нем. / Под ред. Профоса П. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Металлургия, 1990. - 492 с.

53. Измерения в промышленности: Справ, изд. В 3-х кн. Кн.З: Способы измерения и аппаратура, пер. с нем. / Под ред. Профоса П. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Металлургия, 1990. - 344 с.

54. Индикатор микровлажности и концентрации кислорода в водороде ОКА-1 / Электронная промышленность. 1982. - № 8 (114).

55. Индикаторы влажности газов ИВА-1 и ИВА-2 / А. И. Бутурлин, Ю. И. Гладков, С. Г. Орлов, Ю. Д. Чистяков // Электронная промышленность. -1982. -№ 8 (114).

56. Иосифов В. П. Динамические измерения: учеб. пособие. / В. П. Иосифов, Н. В. Мясникова, М. П. Строганов. — Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. университет, 1996.-44 с.

57. Исакович Р. Я. Технологические измерения и приборы / Р. Я. Исаакович. -М.: Недра, 1979.-344 с.

58. Ицкович Э. JI. Современные интеллектуальные датчики общепромышленного назначения, их особенности и достоинства / Э. JL Ицкович // Датчики и системы. 2002. № 2. - С. 42-47.

59. Кавалеров Г. И. Введение в информационную теорию измерительных устройств / Г. И. Кавалеров, С. М. Мандельштам. — М.: Энергия, 1974. 276 с.

60. Картер Г. К. Оценка когерентности и временной задержки / Г. К. Картер // ТИИЭР. 1987. -№2 (75)

61. Кафаров В. В. Методы кибернетики в химии и химической технологии / В. В. Кафаров. 4-е изд., перераб., доп. М.: Химия, 1985. — 448 с.

62. Кемпинский М. М. Точность и надежность измерительных приборов. Расчет и экспериментальная оценка / М. М. Кемпинский. — Л.: Машиностроение, 1972.-264 с.

63. Кивилис С. С. Плотномеры / С. С. Кивилис. — М.: Энергия, 1980. 279 с.

64. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ: В 3 т. Т. 2: Получисленные алгоритмы: пер. с англ. / Д. Кнут. Пер с англ. Н. И. Вьюковой, В. А. Галатенко, А. Б. Ходулева, под ред. Ю. М. Баяковского, В. С. Штаркмана. -М.: Мир, 1977.- 728 с.

65. Корн Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. Корн, Т. Корн. М: Наука, 1970. - 720 с.

66. Коротков В. П. Основы метрологии и теории точности измерительных устройств / В. П. Коротков, Б. А. Тайц. — М.: Изд-во стандартов, 1978. 352 с.

67. Коротков П. А. Тепловые расходомеры / П. А. Коротков, Д. В. Беляев, Р. К. Азимов. — Л.: Машиностроение, 1969. — 176 с.

68. Крамер Г. Математические методы статистики / Г. Крамер. — М.: Мир, 1975.- 648 с.

69. Крамер Г. Стационарные случайные процессы. Свойства выборочных функций и их приложения: пер. с англ. / Г. Крамер, М. Лидбеттер. Пер. с англ. Ю. К. Беляев, М. П. Ершова. М.: Мир, 1969. - 440 с.

70. Кремлевский П. П. Расходомеры и счетчики количества / П. П. Кремлевский. Изд. 3-е, переработ, и доп. - Л.: Машиностроение (Ленингр. отд-ние), 1975. —776 с.

71. Крылов В. В. Модели систем обработки сигналов / В. В. Крылов, Э. X. Херманис. Рига: Зинатне, 1981. - 211 с.

72. Кузнецов Б. Ф. Исследование алгоритмических первичных датчиков случайных чисел / Б. Ф. Кузнецов. Ангарская гос. техн. акад. — Ангарск, 2003,- 8 с. - Деп. в ВИНИТИ 17.12.03, № 2191 -В2003

73. Кузнецов Б. Ф. Метод расчета динамической погрешности измерительных каналов АСУТП с преобразователями циклического действия / Б. Ф. Кузнецов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2005. №7.-С. 48-50.

74. Кузнецов Б. Ф. Методы имитационного моделирования стохастических входных воздействия информационно-измерительных систем / Б. Ф. Кузнецов; Ангарская гос. техн. акад. Ангарск, 2006. — 19 с. - Деп. в ВИНИТИ 04.05.2006, № 606 -В2006.

75. Кузнецов Б. Ф. Модели и методы параметрической оптимизации измерительных преобразователей стохастических сигналов: дис. канд. техн. наук:0513.16: защищена 06.05.99: утв. 12.10.99 / Кузнецов Борис Федорович. — Иркутск, 1999.- 110 с.

76. Кузнецов Б. Ф. Имитационное моделирование измерительных каналов в динамическом режиме / Б. Ф. Кузнецов, А. Д. Пудалов, Д. К. Бородкин // Приборы. 2007. - № 9 (87). - С. 44-48

77. Кузнецов Б.Ф. Метод расчета динамической погрешности нелинейных измерительных преобразователей / Б. Ф. Кузнецов, Д. Ю. Латышенко, Р. Л. Пинхусович // Измерительная техника. — 2006. № 2. - С. 15 - 20.

78. Кузнецов Б. Ф. Минимизация погрешности одного класса измерительных преобразователей / Б. Ф. Кузнецов, Р. Л. Пинхусович // Известия Восточносибирского отделения метрологической академии. Выпуск 1. Иркутск. -1999.-С. 30-33.

79. Кузнецов Б. Ф. Оценка дополнительной погрешности при динамических измерениях / Б. Ф. Кузнецов, Р. Л. Пинхусович // Известия Восточно — сибирского отделения метрологической академии. Выпуск 2. Иркутск. 2001. -С. 9-13.

80. Кузнецов Б. Ф. Параметрическая оптимизация измерительных преобразователей стохастических сигналов / Б. Ф. Кузнецов, Р. Л. Пинхусович, И. Л.

81. Ильина // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2000. - № 2. - С. 62-65.

82. Кузнецов Б. Ф. Параметрическая оптимизация сорбционного датчика влажности / Б. Ф. Кузнецов, P. JI. Пинхусович // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2000. - № 7. — С. 62-63.

83. Кузнецов Б. Ф. Циклический кулонометрический метод измерения микроконцентраций влажности в газах / Б. Ф. Кузнецов, И. Л. Ильина, Р. Л. Пинхусович, А. К. Семчевский //Приборы. 2001. - № 5. - С. 32-35.

84. Кузнецов Б. Ф. Расчет дополнительных погрешностей каналов ИИС АСУТП / Б. Ф. Кузнецов, P. JI. Пинхусович, А. Д. Пудалов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. -№ 6. - С. 51-54.

85. Кулаков М. В. Технологические измерения и приборы для химических производств / М. В. Кулаков. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1983.-424 с.

86. Кульков О. В. Электрические сорбционные гигрометры / О. В. Кульков, А. П. Козадаев // Измерительная техника. 1982. — №5. - С. 32-35.

87. Кюгерян С. Г. Метрологическое обеспечение оптимального управления технологическим процессом / С. Г. Кюгерян, С. В. Мамиконян, С. В. Абго-рян и др. // Измерительная техника. 2004. - № 5. — С. 64-67.

88. Лабутин С. А. Нелинейные модели измерительных преобразователей на классах сигналов / С. А. Лабутин // Метрология. — 2000. — № 3. С. 22-40.

89. Ланнэ А. А. Нелинейные динамические системы: синтез, оптимизация, идентификация / А. А. Ланнэ. Л.: Военная Академия связи им. С. М. Буденного, 1985.-240 с.

90. Лебедев А. Н. Вероятностные методы в инженерных задачах: Справочник / Лебедев А.Н. и др. — СПб: Энергоатомиздат. Санкт-Петербургское отделение, 2000. 333 с.

91. Лебедев А. Н. Методы цифрового моделирования и идентификации стационарных случайных процессов в информационно-измерительных системах / А.Н. Лебедев и др.. — Л: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1988. — 64с.

92. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники / Б. Р. Левин. 3-изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1989. — 656 с.

93. Левчук Э. А. Автореф. канд. дис. Л.: ЛАНИИ, 1971.

94. Ленинг Дж. Случайные процессы в задачах автоматического управления / Дж. Ленинг, Р. Беттин. М.: Издательство иностранной литературы, 1958. -388 с.

95. Ли К. Основы САПР CAD/CAM/CAE / К. Ли. СПб: Питер, 2004. - 560 с.

96. Литтл Р. Дж. А. Статистический анализ с пропусками: пер. с англ. / Р. Дж. А. Литтл, Д. Б. Рудин. М.: Финансы и статистика, 1990. - 336 с.

97. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория пользователя: пер. с англ. / Л. Льюнг. — Под. Ред. Я. 3. Ципкина. Наука, гл. ред. физ. — мат. лит., 1991. — 432 с.

98. Маланин В. В. Случайные процессы в нелинейных динамических системах. Аналитические и численные методы исследования / В. В. Маланин, И.

99. К. Полосков. Ижевск: НИЦ «Ре1улярная и хаотическая динамика», 2001. -160 с.

100. Малахов А. Н. Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразований / А. Н. Малахов. М.: «Сов. Радио», 1978. — 376 с.

101. Малов В. В. Пьезорезонансные датчики / В. В. Малов. — 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Энергоатомиздат, 1989. 272 с.

102. Мардин В. В. Справочник по электронным измерительным приборам / В. В. Мардин, А. И. Кривоносов. М.: Связь, 1978.

103. Математическое обеспечение сложного эксперимента. В 5 т. Т. 2: Математические модели при измерениях / Под ред. И. И. Ляшко. — Киев: Наукова думка, 1983.-264 с.

104. Меерсон А. М. Радиоизмерительная техника / А. М. Меерсон. Л.: Энергия, 1978.-408 с.

105. Метрологическое обеспечение динамических измерений в ИИС: Сб. науч. тр. Львов: ВНИИМИУС, 1986. - 76 с

106. МИ 2232-2000 ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Оценивание погрешности измерений при ограниченной исходной информации.

107. МИ 2233-2000 ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Основные положения.

108. МИ 2266-2000 ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Создание и использование баз данных о метрологических характеристиках средств измерений.

109. МИ 2267-2000 Рекомендация. ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Метрологическая экспертиза технической документации

110. МИ 2301-2000 МИ 2301-2000 ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Методы и способы повышения точности измерений.

111. Мирский Г. Я. Микропроцессоры в измерительных приборах / Г. Я. Мир-ский. -М.: Радио и связь, 1984. 160 с.

112. Миф Н. П. Оптимизация точности измерительных преобразователей в производстве / Н. П. Миф. — М.: Издательство стандартов, 1991. — 136 с.

113. Миф Н. П. Метрологические аспекты разработки и сертификации измерительно-вычислительных и управляющих систем / Н. П. Миф, В. П. Кузнецов // Мир компьютерной автоматизации. — 1996. — №3. — С. 22-28.

114. Волгин В. В. Модели случайных процессов для вероятностных задач синтеза АСУ: учеб. пособ. / В. В. Волгин. Под ред. Т. Е. Щедеркиной. — М.: Изд-во МЭИ, 1998.-35 с.

115. Моругин С. JI. Адаптивные спектральные методы анализа радиоэлектронных устройств при воздействии сложных сигналов. — Киев: Общество «Знание», 1990.

116. Музыкин С. Н. Моделирование динамических систем / С. Н. Музыкин, Ю. М. Радионова. — Ярославль: Верх. -Волж. кн. из-во, 1984. — 304 с.

117. Назаров Н. Г. Метрология. Основные понятия и математические модели: учеб. пособие для вузов / Н. Г. Назаров. М.: Высш. шк., 2002. - 348 с.

118. Новицкий П. В. Основы информационной теории измерительных устройств / П. В. Новицкий. Л.: Энергия, 1968. — 248 с.

119. Новицкий П. В. Оценка погрешности результатов измерения / П. В. Новицкий, И. А. Зограф. 2-е изд., перераб. и доп. — Л.: Энргоатомизата. Ле-нингр. отд-ние, 1991. — 247 с.

120. Норенков В. П. Основы теории и проектирования САПР / В. П. Норенков, В. Б. Маныч. М.: Высшая школа, 1990. - 336 с.

121. Онищенко А. М. Описание флуктуации сигналов при измерениях / А. М. Онищенко // Измерительная техника. 1996. — № 9. — С.7-13.

122. Онищенко А. М. Оптимизация приборов для контроля состава веществ / А. М. Онищенко. — М,: Машиностроение, 1990. 304 с.

123. Орлов Ю. Г. Нелинейная теория пьезокварцевого микровзвешивания // Автоматизация управления технологическими процессами: вып. 3 / Ю. Г. Орлов, В. В. Малов. -М.: Атомиздат, 1979.

124. Орлов Ю. Г. Эквивалентные параметры пьезорезонатора, нагруженного пленкой // Автоматизация управления технологическими процессами: Вып. 7 / Ю. Г. Орлов. -М.: Атомиздат, 1978.

125. Основы теории обработки результатов измерения: уч. пособие. М.: Издательство стандартов, 1991. — 176 с.

126. Острем К. Ю. Введение в стохастическую теорию управления: пер. с англ. / К. Ю. Острем. М.: Наука, 1973. - 324 с.

127. Павленко В. А. Газоанализаторы / В. А. Павленко. М.: Мир, 1965. — 112 с.

128. Паперный Е. А. Погрешности контактных методов измерения температуры / Е. А. Паперный, И. Л. Эделынтейн. — М.: Энергия, 1966.

129. Парасочкин В. А. // Теоретическая электротехника. 1987 - Вып. 43. - с. 56.

130. Паспорт 5К1.552.028. ПС. Газоанализатор ОНИКС, 1989.

131. Паспорт ДЦВ2.833.065 ПС. Преобразователи расхода измерительные электромагнитные ИР-61, 1984.

132. Пираношвили 3. А. Некоторые вопросы статистико-вероятностного моделирования случайных процессов. Сб.: Вопросы исследования операций / 3. А. Пираношвили // Тбилиси: Мецниереба, 1966. — С. 53-91.

133. Пискунов Н. С. Дифференциальное и интегральное исчисление. В 2-х т. Т 2. / Н. С. Пискунов. 12-е изд. - М.: Наука, 1978. - 575 с.

134. Салов Г. В. Погрешности контрольно-измерительных устройств / Г. В. Са-лов, Ю. Ф. Тихомиров, Е. Л. Яковлев. Под ред. Е. Л. Яковлева. Киев: Техника, 1975.-232 с.

135. Архипова 3. В. Полиэтилен низкого давления: Научно-технические основы промышленного синтеза / 3. В. Архипова, В. А. и др.. Л.: Химия, 1980.-240 с.

136. Попков Ю. С. Идентификация и оптимизация нелинейных стохастических систем / Ю. С. Попков и др.. -М.: Энергия, 1976. 440 с.

137. Приборы для хроматографии / К. И. Сакодынский, В. В. Бражников, С. А. Волков, В. Ю. Зельвенский. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Машиностроение, 1987.-264 с.

138. Пригарин С. М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей / С. М. Пригарин. Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2005. - 259 с.

139. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: справ, изд. / С. А. Айвазан, И. С. Енюков, JI. Д. Мешалкин. Под ред. С. А. Айвазан М.: Финансы и статистика, 1985. — 488 с.

140. Пронкин Н. С. Основы метрологии динамических измерений: учеб. пособие для вузов / Н. С. Пронкин. — М.: Логос, 2003. — 256 с.

141. Пугачев В. С. Теория случайных функций и ее применения к задачам автоматического управления / В. С. Пугачев. Изд.З, испр. — М.:Физматгиз, 1962. 884 с.

142. Пугачев В. С. Основы статистической теории автоматических систем / В. С.Пугачев, И. Е. Казаков, Л. Г. Евланов. — М.: Машиностроение, 1974. -400 с.

143. Пугачев В. С. Теория стохастических систем: учеб. пособие / В. С. Пугачев, И. Н. Синицын. -М.: Логос, 2000. 1000 с.

144. Иващенко В. Е. Пьезосррбционные гигрометры / В. Е. Иващенко, Л. 3. Савкун, А. Н. Дрянов, И.А. Рудных // Измерительная техника. 1982. № 10.

145. Р50.1-037-2002 Прикладная статистика. Правила проверки согласия опытного распределения с теоретическим. Методические указания. Часть 2: Непараметрические критерии / М.: ИПК Издательство стандартов, 2000 г.

146. Рабинович С. Г. Погрешности измерений / С. Г. Рабинович. — Л.: Энергия, 1978.-264 с.

147. Разработка и исследование пьезокварцевых датчиков для определения концентрации паров спирта и ароматических углеродов в газах. / В. М. Баженов, Т. С. Воронова, И. А. Рудных и др. // Автоматизации химических производств. М.: НИИТЭХИМ, 1983.

148. Расчет и конструирование аналитических приборов на основе точностных критериев. Кораблев И. В. Обзор, инф. Сер.: Системы и средства автоматизации химических производств. М.: НИИТЭХИМ, 1982.

149. РД 50-453-84 Методические указания. Характеристики погрешности средств измерения в реальных условиях эксплуатации. Методика расчета. Введен 1986-01-01.

150. Реклейтис Г. Оптимизация в технике: пер. с англ. В 2-х т. Т. 1 / Г. Реклей-тис, А. Рейвиндран, К. Регедл. — М.: Мир, 1986. 321 с.

151. РМГ 29-99 ГСИ. Метрология. Основные термины и определения. Введен 2001-01-01. Взамен ГОСТ 16263-70

152. Розанов Ю. А. Стационарные случайные процессы / Ю. А. Розанов. — 2-е изд., доп. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. 272 с.

153. Романенко А. Ф. Вопросы прикладного анализа случайных процессов / А. Ф. Романенко, Г. А. Сергеев. -М.: Сов. радио, 1968. 256 с.

154. Самесенко М. П. Случайные процессы в системах управления / М. П. Са-месенко — Киев: Вища шк., головное изд-во, 1986. — 210 с.

155. Сафронов М. С. Избранные главы химической технологии. Критерии термодинамического совершенства технологических систем. Выпуск 1. электронный ресурс. М.: МГУ, 1998. Режим доступа: http://www.chem.msu.su/rus/teaching/safonov. -Заг. с экрана.

156. Свириденко В. М. Логико-гносеологический аспект проблемы точности измерений / В. М. Свириденко // Измерительная техника. — 1971. № 5.

157. Семиглазов А. М. Кварцевые генераторы / А. М. Семиглазов. — М.: Радио и связь, 1982.-88 с.

158. Сергеев А. Г. Метрология / А. Г. Сергеев, В. В. Крохин. М.: Логос, 2000. -406 с.

159. Смирнов В.Н. Вопросы оптимизации рабочих характеристик кварцевых микровесов / В. Н. Смирнов, В. В. Малов, Ю. П. Якунин // Электронная техника. Сер. Радиодетали и радиокомпоненты. Вып. 1. 1976.

160. Соболь И. М. Метод Монте-Карло / И. М. Соболь. М.: Наука, 1985. - 62 с.

161. Рудых И. А. Сорбционно-частотные датчики для контроля состава газов / И. А. Рудых, И. В. Кораблев, В. Г.Иващенко // Обзор, инф. Сер.: Системы и средства автоматизации химических производств. М.: НИИТЭХИМ, 1989.

162. Сорбционные преобразователи и приборы для измерения влажности газов. Обзор, инф. Сер.: Аналитические приборы и приборы для научных исследований. М.: ИнформПрибор, 1988.

163. Сорбционные преобразователи и приборы для измерения влажности газов. Обзор, инф. сер.: Аналитические приборы и приборы для научных исследований. М.: ИнформПрибор, 1988.

164. Статистические методы в инженерных исследованиях / В. П. Бородюк и др.. Под ред. Г. К. Круга. - М.: Высш. шк., 1983.

165. Стернберг Г. С. Лекции по дифференциальной геометрии / Г. С. Стернберг. -М.: Мир, 1970.

166. Стрельцов А. А. Применение математической статистики для исследования и анализа технологических процессов производства синтетического аммиака. В сб. Планирование эксперимента / А. А. Стрельцов, Е. Б. Буха-новский. — М.: Наука, 1966.-423 с.

167. Таблицы по математической статистики: пер с нем. / П. Мюллер, П. Ной-ман, Р. Шторм. М.: Финансы и статистика, 1982. - 278 с.

168. Таточенко Л. К. Радиоактивные изотопы в приборостроении / Л. К. Тато-ченко. -М.: Атомиздат, 1960.

169. Темников Ф. Е. Теоретические основы информационной техники / Ф. Е. Темников, В. А. Афонин, В. И. Дмитриев. -М.: Энергия, 1971. 424 с.

170. Теория автоматического управления. В 2 т. Т. 2: Теория нелинейных и специальных систем автоматического управления. Под ред. А.А. Воронова. М., Высш. школа, 1977.

171. Теория автоматического управления: Нелинейные системы управления при случайных воздействиях / А. В. Нетушил и др.. Под ред. А. В. Нетушила. -М. Наука, 1983.

172. Теория и практика экспрессного контроля влажности твердых и жидких материалов / под ред. Е.С. Кричевского. — М.: Энергия, 1980.

173. Техническая кибернетика. Теория автоматического регулирования. В 2 т. Т. 2: Анализ и синтез линейных непрерывных и дискретных систем автоматического регулирования / А. Н. Дмитриев и др. Под ред. В.В. Солод-никова. — М.: Машиностроение, 1967. 682 с.

174. Тихонов А.Н. Уравнения математической физики / А. Н. Тихонов, А. А. Самарский. -М.: Наука, 1966. 799 с.

175. Тихонов В. И. Нелинейные преобразования случайных процессов / В. И. Тихонов. — М.: Рдио и связь, 1986. 296 с.

176. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника / В. И. Тихонов. Радио и связь. - 1982.-544 с.

177. Трапезников В. А. Управление и научно технический прогресс / В. А. Трапезников. -М.: Наука, 1983.-223 с.

178. Удовиченко Е. Т. Основные понятия и особенности системных измерений / Е. Т. Удовиченко и др. // Тез. докл. III Всесоюзного совещания по теоретической метрологии 25-27 марта 1986 г. JI: НПО «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева», 1986. - С. 64-67.

179. Уразбахтин Р. Н. Критерии и методы оценки качества функционирования информационных систем / Р. Н. Уразбахтин // Датчики и системы. 2004. -№ Ю.-С. 2-4.

180. Федорченко В. А. Теория многомерных распределений / В. А. Федорченко. -М.: Русь, 2003.-576 с.

181. Феллер В. Введение в теорию вероятности и ее приложения: пер. с англ. В 2 т. Т. 1 / В. Феллер. М.: Мир, 1984

182. Хамитов Г. П. Производящие функции в теории вероятностей / Г. П. Хамитов. -Новосибирск: СО РАН, 1999. 126 с.

183. Хамитов Г. П. Имитация случайных процессов / Г. П. Хамитов. Иркутск: Изд-во Иркут. Ун-та, 1983. - 184 с.

184. Хеерман Д. В. Методы компьютерного эксперимента в теоретической физике / Д. В. Хеерман. М.: Наука, 1990.

185. Хрумало В. М. Нормативные документы по динамическим метрологическим характеристикам ГСП / В. М. Хрумало // Измерительная техника. -1975.-№ 12.-С. 28-29.

186. Цапенко М. П. Измерительно информационные системы / М. П. Цапенко. — М.: Энергоатомиздат, 1985.-439 с.

187. Цветков Э. И. Основы математической метрологии. В 2 т. Т. 1: Исходные положения / Э. И. Цветков. СПб.: 2001. — 87 с.

188. Цифровое моделирование систем стационарных случайных процессов / Е. Г. Гридина, и др. — Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1991. 144с.

189. Чермак И. Динамика регулируемых систем в теплоэнергетики и химии: пер. с чеш / И. Чермак, В. Петерка, И. Завока. — под. ред. Н. С. Райбмана. — М.: Мир, 1972.-624 с.

190. Шерклиф Д. А. Теория электромагнитного измерения расхода / Д. А. Шерклиф. -М.: Мир, 1965.

191. Широков К.П., Арутюнов В.О., Грановский В.А., Пеллинец B.C., Рабинович С.Г., Тартаковский Д.Ф. Основные понятия теории динамических измерений. // Измерительная техника -1975. № 12

192. Шишкин А. В. Имитационное моделирование измерительных каналов ИИС при их метрологическом обеспечении / А. В. Шишкин // Теоретические вопросы метрологического обеспечения ИИС: Сб. науч. тр. — Львов: ВНИИМИУС, 1987. С. 36-39.

193. Электрические измерения неэлектрических величин / Под ред. П.В. Новицкого. -Л.: Энергия, 1975.

194. Яворский Я. Математические модели измерительных процедур и систем / Я. Яворский. Варшава, 1977.

195. Яглом А. М. Корреляционная теория стационарных случайных функций. С примерами из метеорологии / А. М. Яглом — Гидрометеоиздат — 1981. — 280 с.

196. Ahlin К. Asmart way ta analize dynamic data. // Sound and Vibr 2003 - №2

197. D.H. Lehmer. Mathematical methods in large-scale computing units. In Proc. 2nd Sympos. on Large-Scale Digital Calculating Machinery, Cambridge, MA, 1949, pages 141-146, Cambridge, MA, 1951. Harvard University Press.

198. Hebert D., Merritt R., Studebaker P. Top Trends on the Horizon. Электронный ресурс. Режим доступа www.controlmagazin.com, Загл. с экрана.

199. Hemmi P., Profos P. Arch, techn. Messen. Lfg. 427, V 1346-1, 157-162, 1971.

200. J. Eichenauer and J. Lehn. A non linear congruential pseudo random number generator. Statist. Papers, 27:315-326, 1986

201. King W.H. The State-of-the-Art in Piezoelectric Sensor // Proc. AFCS 25, 1971.

202. King W.H., Jr. Using quartz crystals as sorption detectors // Res. Develop. 1969. Vol. 20, N2.

203. The Numerical Algorithms Group Limited. The NAG Fortran Library Manual, Mark 15, 1 edition, 1991.

204. Результаты анализа случайной составляющей моделей временных рядовтехнологических процессов

205. Таблгща П1.1 Расчетные значения статистики Dn для анализируемых временных рядов параметров технологических процессов

206. Параметр технологического процесса Расчетное значение статистики Dn

207. Температуры продукта на верхней тарелке колонны К-1 0,047

208. Расхода продукта из колонны К-1 после насосов Н7 и Н7А 0,027

209. Расхода продукта из колонны К-1 после насосов НЗ А и Б 0,040

210. Уровня продукта в резервуаре 309 0,055