Помехоустойчивые иерархические ситуационные модели для автоматизированного управления техническими объектами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Сметанина, Ольга Николаевна

• Сметанина, Ольга Николаевна
• кандидат технических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сметанина, Ольга Николаевна

Оглавление

Благодарности

Список рисунков

Список таблиц

Сокращения

Введение

1. Анализ вопросов обеспечения помехоустойчивости ситуационного управления техническими объектами

1.1. Анализ особенностей ситуационного подхода к автоматизированному управлению техническими объектами в условиях устраняемой неопределенности

1.2. Выбор цели и этапов исследования

1.3. Выводы

2. Разработка подхода и математического обеспечения помехоустойчивого ситуационного управления

2.1. Разработка подхода к обеспечению помехоустойчивости ситуационного управления

2.2. Разработка иерархической ситуационной модели с использованием трехзначных предикатов

2.3. Разработка правил помехоустойчивой интерпретации иерархической ситуационной модели

2.4. Выводы

3. Разработка информационного и алгоритмического обеспечения для помехоусточивого ситуационного управления

3.1. Разработка объектно-ориентированного представления трехзначных предикатов

3.2. Разработка структуры объектно-ориентированной помехоустойчивой ситуационной модели

3.3. Разработка алгоритмов интерпретации объектно-ориентированной помехоустойчивой ситуационной модели

3.4. Выводы

4. Исследование помехоустойчивости ситауционного управления методами моделирования на ЭВМ

4.1. Разработка программных средств реализации помехоустойчивых ситуационных моделей в среде компьтер-ного моделирования

4.2. Разработка методики исследования на ЭВМ эффективности помехоустойчивых ситуационных моделей

4.3. Исследование показателей эффективности помехоустойчивых ситуационных моделей на ЭВМ

4.4. Выводы

Заключение

Библиография

Общий раздел

Труды по иерархическим ситуационным моделям

Труды автора по теме диссертации

Приложение. Сведения о практическом использовании полученных автором научных результатов

Список рисунков

2.1. К понятию многошаговой гипотезы переходов

2.2. Состав иерархической ситуационной модели

2.3. Иерархическая модель критической ситуации «сваливание»

2.4. Пример 1: дуга погружения становится пассивной на этапе эпилоговой обработки

2.5. Пример 2: первоначально пассивная дуга погружения становится активной

2.6. Пример 3: Переходы в подмодели при эпилоговой обработке

3.1. Объектно-ориентированная реализация обнаружителя

3.2. Структура объектно-ориентированной ИСМ

3.3. Алгоритм интерпретации ИСМ

3.4. Модель для тестирования ИСМ

3.5. Динамика изменения состояния ИСМ

4.1. К понятию обобщенной ситуационной траектории

4.2. Оценки распределений в эксперименте «Сваливание»

4.3. Оценки распределений в эксперименте «Ложное сваливание»

Список таблиц

2.1. Ситуации модели сваливания JIA

2.2. Дуги модели сваливания JIA

2.3. Внешние акции модели сваливания JIA

2.4. Составляющие среды интерпретации

2.5. Множество действий интерпретатора

2.6. Множество предикатов интерпретации

2.7. Множество правил интерпретации

2.8. Циклограмма интерпретации для примера 1

2.9. Циклограмма интерпретации для примера 2

2.10. Циклограмма интерпретации для примера 3

3.1. Фактические параметры вызова

3.2. Тестовая последовательность активности дуг

3.3. Последовательность шагов интерпретации

4.1. Функции для задания и отладки ИСМ в среде MATLAB123

4.2. Задание объектов ИСМ в среде MATLAB

4.3. Множество экспериментов на модели «Сваливание JIA»

4.4. Результаты эксперимента «Сваливание»

4.5. Результаты эксперимента «Ложное сваливание»

Сокращения

исм иерархическая ситуационная модель

ЛА летательный аппарат

ОБО обнаружитель с временной обработкой

ООП объектно-ориентированное программирование

ПТС память текущего состояния

УОД указатель обрабатываемой дуги

УОМ указатель обрабатываемой модели

УОС указатель обрабатываемой ситуации

УЦО указатель целевого объекта

ФГ флаг гипотезы

ФНД флаг наличия дуги

ФЭ флаг эпилога

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Помехоустойчивые иерархические ситуационные модели для автоматизированного управления техническими объектами»

Введение

Актуальность темы

В автоматизированных системах управления сложными объектами авиационно-космического назначения в настоящее время широко применяется ситуационный подход, основанный на обнаружении ситуаций из заранее определенного множества и принятии управленческих решений, ассоциированных с ситуациями. Ситуационный подход первоначально разрабатывался для управления сложными организационными и производственными объектами, в отечественной научной литературе (Д. А. Поспелов и др.) его принято относить к методам искусственного интеллекта. Применение ситуационного подхода в системах управления техническими объектами позволяет задавать алгоритмы управления на абстрактном уровне с учетом априорных знаний о ситуациях и может служить основой для применения других методов искусственного интеллекта. Он может применяться в критических, аварийных и нештатных ситуациях различных технических объектов.

В развитие ситуационного подхода внесли вклад отечественные и зарубежные ученые Л. С. Бернштейн, Ю. М. Клыков, С. Я. Коровин, А. Н. Мелихов, Д. А. Поспелов, Ф. Вернадат, Р. Мур и др. В уфимской научной школе автоматического управления ситуационный подход успешно применялся в работах Ю. М. Гусева, Б. Г. Ильясова, И.Ю.Юсупова, В.И.Васильева, Г.Г.Куликова, В.В.Миронова, Н. И. Юсуповой и др.

Управленческие ситуации можно рассматривать на двух уровнях: внутриситуационном, на котором исследуются внутренние про-

цессы развития ситуации в пределах одного качественного состояния, и межситуационном, на котором исследутся переходы ситуаций. В данной работе исследование проводится на межситуационном уровне и базируется на использовании дискретных графовых моделей для описания развития ситуаций и интерпретации этих моделей для реализации ситуационного управления. В качестве дискретных графовых моделей в работе используются иерархические ситуационные модели, разработанные в УГАТУ.

Реальный процесс управления техническими объектами сопровождается помехами, порождающими неопределенность. Действие помех приводит к ошибкам интерпретации ситуационной модели (несвоевременному обнаружению или пропуску перехода одной ситуации в другую или ложному обнаружению смены неизменившейся ситуации) и, соответственно, — к ошибкам принятия управленческих решений, которые могут иметь серьезные последствия для функционирования технического объекта. В данной работе исследуется вопрос о повышении качества ситуационного управления в условиях устраняемой неопределенности, т. е. неопределенности, которая может быть уменьшена в результате последовательного анализа информации в условиях помех. Борьба с неопределенностью требует временных затрат, что обуславливает противоречие между достоверностью и своевременностью управленческих решений. Применительно к управлению техническими объектами на основе дискрет-

и и

ных моделей развития ситуации, вообще, и иерархических ситуационных моделей, в частности, вопросы обеспечения помехоустойчивости не получили достаточного отражения ни в отечественной, ни в зарубежной научной литературе.

Поэтому возникает необходимость исследования и решения актуальной научной задачи разработки и обоснования методики построения помехоустойчивых иерархических ситуационных моделей, а также их информационного и алгоритмического обеспечения

для ситуационного управления техническими объектами в условиях устраняемой неопределенности.

Цель, задачи, методика исследования, результаты, выносимые на защиту

Целью работы является разработка и обоснование методики построения помехоустойчивых иерархических ситуационных моделей, а также их информационного и алгоритмического обеспечения для ситуационного управления техническими объектами в условиях устраняемой неопределенности.

Для достижения этой цели в работе поставлены следующие задачи:

1) Разработать подход к обеспечению помехоустойчивости ситуационного управления. При решении этой задачи использовались принципы и методы системного анализа, исскусственного интеллекта, ситуационного управления. На защиту выносится подход к обеспечению помехоустойчивого ситуационного управления на основе последовательного оценивания достоверности многошаговых гипотез о переходе ситуаций по иерархической ситуационной модели с трехзначными предикатами;

2) Разработать математическое обеспечение (модели и правила) помехоустойчивого ситуационного управления на основе иерархических ситуационных моделей. При решении этой задачи использовались принципы построения систем, ориентированных на обработку правил, методы теорий дискретных динамических систем, иерархических систем, многозначной логики. На защиту выносятся: иерархическая ситуационная модель с использованием трехзначных предикатов, ориентированная на применение в базе знаний системы управления, и система формальных правил для помехоустойчивой интерпретации указанной модели;

3) Разработать информационное (структуры данных) и алгоритмическое (алгоритмы обработки данных) обеспечение помехоустойчивого ситуационного управления на основе ИСМ. При решении этой задачи использовались методы объектно-ориентированного проектирования и программирования информационно-управляющих систем, методы имитационного моделирования сложных систем. На защиту выносятся: набор объектов для представления структуры иерархических ситуационных моделей и их динамического состояния, а также алгоритмов помехоустойчивой интерпретации ситуационных моделей в вычислительной системе в процессе управления; комплекс программных средств для имитационного моделирования ситуационного управления в условиях помех; и методика его применения к задачам управления летательными аппаратами.

Научная новизна

Новыми являются разработанные автором:

1) Подход к обеспечению помехоустойчивости ситуационного управления, базирующегося на использовании иерархических ситуационных моделей. Новизна подхода состоит в том, что помимо текущих ситуаций в процессе управления контролируются все гипотетические переходы ситуаций, возможные в условиях неопределенности, что позволяет с упреждением запускать процедуры последовательного обнаружения событий и принятия решений.

2) Иерархическая ситуационная модель с использованием трехзначных предикатов, ориентированная на применение в базе знаний системы управления. Научная новизна предложенной модели, являющейся развитием иерархических ситуационных моделей без учета помех, состоит в учете случайного характера наблюдаемых признаков ситуации и использовании трехзначных предикатов переходов ситуаций.

3) Система формальных правил для помехоустойчивой интерпретации иерархической ситуационной модели с использованием трехзначных предикатов. Новизна метода состоит в том, что известный метод интерпретации (непомехоустойчивой) иерархических ситуационных моделей модернизирован с использованием предложенной идеи многошаговых гипотез для реализации помехоустойчивых свойств.

4) Структуры данных и алгоритмы их обработки для реализации предложенной ситуационной модели и предложенного метода ее помехоустойчивой интерпретации в вычислительном комплексе системы управления. Новизна информационно-алгоритмического обеспечения заключается в применении объектно-ориентированного подхода, объединяющего информационные структуры и алгоритмы их интерпретации для организации управления.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическую ценность имеют полученные в работе:

- объектно-ориентированные помехоустойчивые иерархические модели ситуационного управления, а также алгоритмы их интерпретации, позволяющие реализовать полученные формальные модели и методы в вычислительной системе;

- реализация моделей помехоустойчивого ситуационного управления в компьютерной моделирующей среде, позволяющая проводить исследование процессов ситуационного управления в условиях неопределенности;

- методика компьютерного моделирования ситуационного управления в условиях неопределенности, позволяющая исследовать эффективность управления техническим объектом в конкретных ситуациях.

Внедрение результатов, полученных в работе, осуществлено:

— в научно-производственном объединении автоматики и приборостроения (г. Москва) — в виде алгоритмического и программного обеспечения для реализации моделей ситуационного анализа;

- в научно-производстенной фирме «R&D Технология» (г. Уфа)— в виде моделирующих комплексов для исследования эффективности помехоустойчивого ситуационного управления.

Предложенные технические решения защищены авторским свидетельством на изобретение (а. с. 1642477 ), а программное обеспечение — свидетельством об официальной регистрации программ для ЭВМ (№ 980168).

Связь исследований с научными программами

Исследования в данном направлении ведутся автором в Уфимском государственном авиационном техническом университете с 1986 г. по заказу НПО автоматики и приборостроения (г. Москва) для моделирования процессов испытания бортовых систем космических аппаратов (Гос. per. № 01.86.0047988). В 1994-1998 гг. работа была частично поддержана Российскими грантами по фундаментальным исследованиям в области авиационной и ракетно-космической техники (шифры 94-4.5-44 и 97-4.5 по направлению «Искусственный интеллект в информационных и управляющих комплексах летательных аппаратов»), федеральной целевой программой «Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальных наук на 1997-2000 гг.», программой поддержки научных исследований в области технических наук Академии наук РБ.

Апробация и публикации

Основные положения, представленные в диссертации, были изложены и обсуждены на 11 научных конференциях различного уровня, проводившихся в нашей стране и за рубежом.

Список публикаций по теме диссертации включает 20 научных трудов, в том числе б статей в межвузовских научных сборниках и трудах международной конференции, 11 тезисов докладов в трудах конференций различного уровня, авторское свидетельство на изобретение, свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ, научно-технический отчет.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Сметанина, Ольга Николаевна

4.4. Выводы

1) Для обеспечения возможности компьютерного моделирования процессов помехоустойчивого ситуационного управления разработан комплекс программных средств имитационного моделирования в инструментальной среде МАТЬАВ. Применение этой среды позволяет использовать мощные средства моделирования динамических систем, однако реализация в ней предложенного ситуационного подхода потребовала преодолеть ряд трудностей, связанных с ограниченными возможностями системного и оъектно-ориентированного программирования. Объекты помехоустойчивой ситуационной модели реализованы в среде МАТЬАВ с помощью системы функций и М-файлов, моделирующих переходы, погружения, акции. Связь объектов осуществляется через символические имена и механизм раскрытия макроопераций. Разработан также набор вспомогательных функций, предназначенных для организации компьютерных экспериментов, управления ими, представления результатов пользователю. Отладка и тестирование разработанных средств проведены на ситуационной модели «Сваливание».

2) Разработанная методика позволяет исследоватсь поведенческие, временные и вероятностные показатели ситуационного управления. В ходе статистических экспериментов генерируются случайные помехи, определяются ситуационные траектории и рассчитываются отдельные показатели, которые затем статистически обрабатываются на множестве испытаний. Оцениваются запаздывание в принятии решений, время вывода из критических ситуаций, потеря высоты, вероятности ложных решений для трех вариантов модели: предлагаемого (с трехзначными последовательными предикатами), компромиссного (с последовательными предикатами) и традиционного (с фиксированным временем анализа).

3) Для проверки работоспособности и количественной оценки эффективности управления в условиях помех при ситуационном взаимодействии проведены статистические испытания эффективности интерпретации иерархических ситуационных моделей с помощью компьютерного моделирования. Результаты экспериментов свидетельствуют о том, что предлагаемый подход на основе проверки многошаговых гипотез существенно эффективнее традиционного и компромиссного по временным показателям. Для примерно одинаковых вероятностей ошибок среднее запаздывание в принятии решений у предлагаемого варианта в 1,4 раза меньше, чем у компромиссного, и в 2,4 раза, чем у традиционного. Среднее время вывода из критической ситуации меньше в 1,2 и 1,5 раза. Это приводит к уменьшению средней потери высоты в 1,4 и в 1,8 раза. Преимущества метода многошаговых гипотез особенно заметны в экспериментах в условиях ложного сваливания, где зафиксировано уменьшение среднего запаздывания в 3 и 5,5 раза, среднего времени вывода в 1,6 и 1,8 раза, и потери высоты в 2 и 4,4 раза.

Заключение

В диссертации содержится решение научно-технической задачи разработки и обоснования методики построения помехоустойчивых иерархических ситуационных моделей, а также их информационного и алгоритмического обеспечения для ситуационного управления техническими объектами в условиях устраняемой неопределенности, имеющей существенное значение при построении автоматизированных систем управления, функционирующих в условиях неопределенности. В ходе исследования получены следующие результаты:

1) Разработан подход к обеспечению помехоустойчивого ситуационного управления. Предложена идея обеспечения помехоустойчивости ситуационного управления в условиях устраняемой неопределенности на основе последовательного оценивания достоверности многошаговых гипотез о переходе ситуаций по иерархической ситуационной модели с трехзначными предикитами.

Полученные результаты дают принципы помехоустойчивого ситуационного управления в условиях устраняемой неопределенности-на базе иерархических ситуационных моделей.

2) Разработано математическое обеспечение помехоустойчивости ситуационного управления. В результате получены и исследованы:

- иерархическая ситуационная модель с трехзначными предикатами, ориентированная на использование в базе знаний автоматизированной системы управления;

- система формальных правил для помехоустойчивой интерпретации указанной модели, реализующая проверку многошаговых гипотез;

- показатели качества и эффективности принятия управленческих решений при ситуационном взаимодействии.

Полученные результаты позволяют:

- задавать иерархию управленческих ситуаций технического объекта и ассоциированных с ситуациями последовательных предикатов;

- контролировать текущее состояние ситуации, принимать и ре-ализовывать управленческие решения на основе динамического построения иерархии текущих и гипотетических ситуаций;

- сократить время анализа ситуаций и при заданном уровне достоверности принимаемых управленческих решений в сложных случаях, когда время достоверного анализа соизмеримо с временем многошаговых переходов ситуации (в рассмотренных примерах в 1,4 — 3 раза по сравнению с традиционным подходом).

3) Разработано информационное и алгоритмическое обеспечение помехоустойчивого ситуационного управления.В результате получены:

- объектно-ориентированное информационное обеспечение системы ситуационного управления в виде набора объектов для представления структуры помехоустойчивых иерархических ситуационных моделей и их динамического состояния в вычислительной системе;

- объектно-ориентированное алгоритмическое обеспечение для интерпретации помехоустойчивых иерархических ситуационных моделей в вычислительной системе в процессе управления;

- комплекс программных средств для имитационного моделирования системы ситуационного управления в условиях помех и аппро-бацию его применения на задачах управления летательными аппаратами.

Полученные результаты позволяют:

- программировать законы ситуационного управления для автоматизированных систем управления техническими объектами в условиях устраняемой неопределенности в форме иерархических ситуационных моделей на абстрактном уровне;

- использовать в системе управления обнаружители как с временной обработкой, так и без нее, как с фиксированным, так и с переменным (последовательные) временем обработки;

- использовать преимущества объектно-ориентированного подхода при проектировании и реализации моделей в вычислительной системе;

- проводить исследование системы ситуационного управления техническими объектами в условиях устраняемой неопределенности в инструментальной среде МАТЬАВ, сочетая преимущества ситуационного подхода с мощными средствами моделирования динамических систем.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сметанина, Ольга Николаевна, 1998 год

Библиография Общий раздел2

1. Безопасность полетов летательных аппаратов / Под ред. А. И. Старикова. — М.: Транспорт, 1988.

2. Бернштейн JI. С., Коровин С. Я., Мелихов А.Н., Сергеев Н. Е. Функционально-структурные исследования ситуационно-фреймовой сети ЭС с нечеткой логикой // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1994. № 2. — С. 71-83.

3. Бочкарева А. М., Почуев С. И. Экспертные системы — электронные консультанты летчика // Зарубежная радиоэлектроника, 10, 1989. — С. 42-51.

4. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование. — М.: Конкорд, 1992.

5. Вальд А. Последовательный анализ. — М.: Физматгиз, i960.

6. Васильев В. И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики. — Уфа: УГАТУ, 1995.

7. Васильев В. И., Ильясов Б. Г., Красильщиков М. Н. Теория многосвязных систем управления летательными аппаратами — М.: изд. МАИ, 1995.

8. Гордиенко Е.К., Лукьяница A.A. Искусственные нейронные сети. 1. Основные определения и модели // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1994. № 5. — С. 79-92.

2 В алфавитном порядке

9. Гусев Ю. М., Ефанов В. Н., Крымский В. Г., Рутковский

В. Ю. Анализ и синтез линейных интервальных динамических систем (состояние проблемы). I. Анализ с использованием интервальных характеристик полиномов // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. № 1. 1991. — С. 3-23.

10. Гусев Ю. М., Ефанов В. Н., Крымский В. Г., Рутковский

В. Ю. Анализ и синтез линейных интервальных динамических систем (состояние проблемы). II. Анализ устойчивости интервальных матриц и синтез робастных регуляторов // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. № 2. 1991. — С. 3-30.

11. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения. — М.: Мир, 1974.

12. Журбенко И. Г., Кожевникова И. А. Стохастическое моделирование процессов. — М.: Изд. МГУ, 1990.

13. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976.

14. Захаров В. Н., Ульянов С. В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. 1-1У. // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1992. № 5. 1993. № 4, 5. 1994. № 4. — С. 79-92.

15. Зверев Г. Н. Основы теоретической информатики: Учеб. пособие. Т. 1-7. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. — Уфа, 1996-1997.

16. Ильясов Б. Г., Рембольд У. Управление движением автономной мобильной системы в лабиринте в условиях неопределенности // Интеллектуальные автономные системы. — Уфа-Карлсруэ, 1996. — С. 7-12.

17. Интеллектуальные автономные системы: Международное научное издание. Уфа-Карлсруэ, 1996.

18. Картеничев Ю., Петров А. Боевой полет истребителя и ис-

кусственный интеллект // Зарубежное военное обозрение, 12, 1988. — С. 37-42.

19. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. — М.: Энергия, 1974.

20. Коренев Г. В. Цель и приспособляемость движения. — М.: Наука, 1974.

21. Котик М.Г. Полет на предельных режимах. — М.: Воениздат, 1977. — 239 с.

22. Котов В. Е. Сети Петри. — М.: Наука, 1984.

23. Кулаков Ф. М. Супервизорное управление манипуляционными роботами. — М.: Наука, 1980.

24. Куликов Г. Г., Рыжов Г. И. Методика определения параметров временной диаграммы подсистемы диагностики и парирования сбоев и отказов информационно-измерительных цифровых САУ ГТД // Автоматическое регулирование двигателей летательных аппаратов: Сб. ст. (Труды ЦИАМ; № 1263). М., 1990. Вып. 26. С. 151-158.

25. Крымский В. Г. Синтез и анализ систем автоматического управления силовыми установками летательных аппаратов на основе векторных оценок риска в условиях влияния неопределенных факторов: Дисс ... д-ра техн. наук / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. — Уфа, 1997. ДСП.

26. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. — М.: Наука, 1972.

27. Лигум Т. И. Аэродинамика самолета ТУ-134А. — М.: Транспорт, 1987.

28. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: — М.: Мир, 1991.

29. Мазалов В. В., Винниченко C.B. Моменты остановки и

управляемые случайные блуждания. — Новосибирск: Наука, 1992.

30. Малоземов В. В. и др. Системы жизнеобеспечения экипажей летательных аппаратов. — М.: Машиностроение, 1989.

31. Малышев В. В., Красильщиков М. Н., Карлов В. И.

Оптимизация наблюдения и управления летательных аппаратов. — М.: Машиностроение, 1989.

32. Марковские модели сложных динамических систем: идентификация, моделирование и контроль состояния / Г. Г. Куликов, П. Дж. Флеминг, Т. В. Брейкин и др. — Уфа: УГАТУ, 1998.

33. Мелихов А. Н., Бернштейн JI. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. — М.: Наука, 1990.

34. Многоуровневое управление динамическими объектами / Васильев В. Гусев Ю.М., Ефанов В.Н., Крымский В. Г., Рутков-ский В. Ю., Семеран В. А. — М.: Наука, 1987.

35. Никифоров И. В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. — М.: Наука, 1983.

36. Николаев А. Ф. Аэродинамика и динамика полетов транспортных самолетов. — М.: Транспорт, 1990.

37. Новиков A.A. О моменте первого выхода процесса авторегрессии за уровень и одно применение в задаче «разладки» / Теория вероятностей и ее применения. 1990. Т. 35, вып. 2. С. 282292.

38. Павлова Н.В., Петров В. В., Холявко Э.И. Автоматизированная подготовка полетных заданий средствами искусственного интеллекта // Автоматика и телемеханика. 1997. № 6. — С.158-169.

39. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный

анализ. — М.: Высшая школа, 1989.

40. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем.

— М.: Мир, 1984.

41. Поляков Д. Разработка средств искусственного интеллекта для перспективных самолетов // Зарубежное военное обозрение, 2, 1990. С. 58-60.

42. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика.

— М.: Наука, 1988.

43. Поспелов Д. А. Искусственный интеллект. Справочник. Кн. 1.

— М.: Радио и связь, 1990.

44. Проектирование систем автоматического управления ГТД. Нормальные и нештатные режимы / Гусев Ю.М., Зайнашев Н. К., Ильясов Б. Г. и др.; Под ред. Б.Н.Петрова. — М.: Машиностроение, 1981.

45. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. — М.: Радио и связь, 1993.

46. Смит Д. М. Интеллектуальные системы с точки зрения пилота // Аэрокосмическая техника, 2, 1990. С. 147-148.

47. Соболь И. М. Численные методы Монте-Карло. — М.: Наука, 1973.

48. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. A.A. Красовского. — М.: Наука, 1987.

49. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / Королюк В. С. и др. — М.: Наука, 1995.

50. Стратонович JI. Р. Об оптимальном обнаружении разладки производственного процесса // Вестник московского университета. 1962. 2. С. 63-71.

51. Тимофеев А. В., Юсупов Р. М. Интеллектуализация систем автоматического управления // Техническая кибернетика, 1994.

52. Федоров С. М. Автоматизированное управление воздушным судном — М.: Транспорт, 1992.

53. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин. — М.: Наука, 1971.

54. Ширяев А. Н. Статистический последовательный анализ. — М.: Наука, 1976.

55. Юсупов И. Ю. Выбор путей автоматизации вывода ЛА из критических ситуаций в интересах обеспечения безопасности полета // Управление сложными техническими системами. Уфа: Изд. УАИ, 1977.

56. Юсупова Н.И., Миронов В.В. Общий алгоритм автоматизированного управления летательными аппаратами в критических ситуациях // Моделирование и оптимизация элементов и систем ЛА с использованием ЭВМ: Межвуз. совещ.- семинар. -Харьков, 1977. — С. 535-537.

57. Юсупова Н.И. Выбор метода моделирования сложных систем в критических ситуациях // Разработка формализованных моделей деятельности оператора в аварийной ситуации: Отчет по НИР. - Уфа, 1978 / ВИНИТИ 07.09.78 Б 698615. — С. 24-35.

58. Юсупова Н.И., Бакусов Л.М., Миронов В.В. Согласование точности элементов системы индикации и подсказывающего устройства в критических ситуациях // Управление сложными техническими системами: Межвуз. науч. сб. - Уфа, 1978. — С. 66-70.

59. Юсупова Н.И., Миронов В.В. Интеллектуальное управление техническими объектами в критических ситуациях // Первый межд. симпоз. "Интеллектуальные системы 94". - Махачкала, 1994. — С. 11-14.

60. Юсупова Н.И. О резерве времени в критических ситуациях // Управление сложными техническими системами: Межвуз. науч. сб. - Уфа, 1980. — С. 109-112.

61. Юсупова Н.И. Автоматные модели распознавания критических ситуаций в условиях помех // Непрерывно-логические методы и модели в науке, технике и экономике. Международная научно- техническая конференция. - Пенза: ПТИ, 1995. — С. 73.

62. Юсупова Н.И., Ильясов Б.Г., Миронов В.В. Модели критических ситуаций при управлении техническими объектами. — Изд. УНЦ РАН. — Уфа, 1996. — 48 с.

63. Управление динамическими системами в условиях неопределенности: Под ред. В.И. Васильева, С.Т. Кусимова, Б.Г. Ильясова / Васильев В.И., Кабальнов Ю.С., Юсупова Н.И. и др. — Наука, 1997. — 370 с.

64. Юсупова Н.И. Критические ситуации и принятие решений при управлении в условиях помех. — Уфа: Гилем, 1997. — 112 с.

65. Юсупова Н.И., Головкин Ю.Б., Миронов В.В. Об оценивании состояния критических ситуаций сложных технических систем // Управление сложными техническими системами: Межвуз. науч. сб. 6. - Уфа, 1983. — С. 126-133.

66. Юсупова Н.И., Головкин Ю.Б., Миронов В.В. Кодирование состояний при оценивании развития критических ситуаций // Управление сложными техническими системами: Межвуз. науч. сб. 7. — Уфа, 1984. — С. 65-72.

67. Юсупова Н.И., Ильясов Б.Г., Кабальнов Ю.С. и др. Информационные аспекты теории управления: Учеб. пособ. — Уфа, 1987. — 90 с.

68. Юсупова Н.И., Миронов В.В. К определению резерва времени системы управления в критической ситуации // Вопросы управления и проектир. в информац. и кибернетич. системах:

Межвуз. науч. сб. — Уфа, 1992. — С. 21-30.

69. Abe Sh. Neural networks and fuzzy systems: Theory and applications. Kluwer Acad. Pub., Boston, 1997.

70. Curwen R., Blake A., Cipolla R. Parallel implementation of Lagrangian dynamics for real-time snakes // British Machine Vision Conference (P. Mowforth, Ed.). Springer Verlag, 1991, pp. 29-35.

71. Hague T. Motion Planning for Autonomous Guided Vehicles. PhD thesis. Oxford Univ. Dept. of Eng. Sc., 1993.

72. Handbook of intelligent control: Neural, fuzzy and adaptive approaches. (Ed: D. A. White, D. A. Sofge): Van Nostrand Reinhold, N.Y., 1992.

73. Intelligent Components and Instruments for Control Applications: Proc. of the 3th IFAC Symp. — Annecy, France, 1997.

74. Krasilshikov M. N., Malyshev V. V. Modern approach on guidance and control of Russian spacecraft // The Tutorial at the 2nd ESA Int. Conf. on Spacecraft Guidance, Navigation and Control Systems. — Noordwijk, Netherlands, 1994.

75. Langle Th., Luth T.C., Honiger Th., Wurll C. The KAMRO

system — an advanced robot for autonomous assembly // Rep. of Inst, for Real-Time Computer Science and Robotics. — Karlsruhe, 1997. — PP. 22-23.

76. Malyshev V. V., Krasilshikov M.N., Karlov V.I. Optimization of observation and control processes. — Washington, DC: AIAA Publishers, 1992.

77. McLean A., Cameron S. Path Planning and Collision Avoidance for Redundant Manipulators in 3D // Proc. of the Int. Conf. on Intelligent Autonomous Systems. — Karlsruhe, Germany, 1995. — IOS Press. — P. 381-388.

78. Moore R. C. A formal theory of knowledge and action // Formal

Theories of the Commonsense World (J. R. Hobbs & R. C. Moore, eds.), Ablex Publishing, Norwood, NJ. 1985.

79. Rembold U., Levi P. Realzeitsysteme zur Prozessautomatisierung. — Miinchen, Wien: Hanser, 1994. — 750 s.

80. Trajectory planning of redundant manipulator using genetic algo-ritm / Konishi Yasuo, Ishigaki Hiroyuki, Kita Shigeaki // Int. J. Jap. Soc. Precis. Eng. - 1995. - 29, 3, pp. 261-262.

81. Vernadat F. Control and monitoring of complex manufacturing systems using situation and casual knowledge // Proc. of the 1st Conf. Artificial Intelligence and Expert Systems in Manufacturing. IFS. 1990. P. 271-280.

82. Zimmermann H.-J., Altrock C.V. (Hrsg.) Fuzzy logic. (Band 1. Technologie; Band 2. Anwendungen). — R. Oldenburg Verl., Miinchen; Wien, 1993-1994.

Труды по иерархическим ситуационным моделям

83. Головкин Ю.Б. Разработка математического обеспечения процессов автоматизированного управления бортовыми системами на основе ситуационных моделей: Дисс... канд. техн наук / Уфимск. авиац. ин-т. — Уфа, 1987. - 203 е., ДСП.

84. Гончар JI. Е. Алгоритмическое и лингвистическое обеспечение автоматизированного управления бортовыми системами JIA на основе иерархических моделей: Дисс... канд. техн наук / Уфимск. авиац. ин-т. — Уфа, 1995.

85. Миронов В. В. Исследование и разработка системы управления JIA для предотвращения критических режимов в аварийных

3В алфавитном порядке

ситуациях: Дисс... канд. техн наук / Уфимск. авиац. ин-т. — Уфа, 1978. ДСП.

86. Миронов В. В. Автоматизированная поддержка решений при управлении сложными техническими объектами в критических ситуациях (на примере бортовых систем летательного аппарата): Дисс ... д-ра техн. наук / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. — Уфа, 1995. ДСП.

87. Миронов В. В. Методология построения системы управления, функционирующей в критических ситуациях / Рукопись депо-нир. в ВИНИТИ 16.02.95, № 455-В95. — М. — 33 с.

88. Многоуровневое управление динамическими объектами / Васильев В. Гусев Ю.М., Ефанов В.Н., Крымский В. Г., Рутков-ский В.Ю., Семеран В. А. — М.: Наука, 1987.

89. Юсупова Н. И. Основы ситуационного подхода к управлению техническими объектами в условиях помех и критических ситуаций: Дисс... д-ра. техн наук / Уфимск. авиац. ин-т. — Уфа, 1998.

90. Юсупова Н.И., Головкин Ю.Б., Миронов В.В. Об алгоритмах управления по состоянию ситуации // Управление сложными технич. системами: Межвуз. науч. сб. 8. — Уфа, 1985. — С. 107-111.

91. Юсупова Н.И., Головкин Ю.Б., Миронов В.В. Об автоматной модели ситуационного управления // Управление сложными технич. системами: Межвуз. науч. сб. 10. — Уфа, 1987. — С. 99-111.

92. Юсупова Н.И., Ильясов Б. Г., Миронов В.В. Модели предупреждения критических режимов управляемых объектов в условиях неопределенности // Изд. УНЦ РАН. — Уфа, 1994. — 52 с.

93. Юсупова Н.И., Ильясов Б. Г., Миронов В.В. Иерархиче-

ские модели процессов управления: описание, интерпретация и лингвистическое обеспечение // Изд. УГАТУ. — Уфа, 1994. — 152 с.

94. Юсупова Н.И., Миронов В.В., Гончар JI. Е. Лингвистические средства моделирования иерархических процессов управления // Управление в экономических системах: Межвуз. науч. сб. - Уфа, 1994. — С. 44-49.

95. Юсупова Н.И., Миронов В.В., Гончар Л.Е. Лингвистические средства моделирования иерархических процессов // Проблемы управления и навигации авиационно-космических систем: 3-я межвед. науч.-техн. конф. — Киев, 1994.

96. Св-во о per. прогр. для ЭВМ № 940431. Интерпретатор моделей иерархических процессов / Юсупова Н.И., Миронов В.В., Гончар Л.Е. / РосАПО, 04.10.94.

97. Юсупова Н.И., Миронов В.В., Гончар JI. Е. Транслятор и интерпретатор иерархических моделей. — Депонир. в ВИНИТИ 24.03.95 №800-В95. — 22 с.

98. Юсупова Н.И., Миронов В.В., Гончар Л.Е. Принципы организации внутреннего представления иерархических моделей // Управление в сложных системах: Межвуз. науч. сб. — Уфа, 1995. — С. 100-107.

99. Юсупова Н.И., Миронов В.В. Об анализе межситуационного взаимодействия при управлении сложным техническим объектом в условиях помех в критических ситуациях // Математика и теория управления: Науч. сб. / Ин-т математики УНЦ РАН. — Уфа, 1997. — С. 71-89.

100. Ярцев Р. А. Разработка моделей иерархических процессов для автоматизированного управления бортовыми системами ЛА: Дисс... канд. техн наук / Уфимск. авиац. ин-т. — Уфа, 1991.

101. Mironov V. V. Man-machine control systems decision coordination

in critical situations // Ergonomics in Russia and Around the World: Proc. of the Int. Conf. — St. Petersburg, Russia, 1993. — Vol. 1. — PP. A29-A31.

102. Jusupova N.I., Mironov V.V. Intelligent decision making in critical situations and air-space complexes control // Proc. of Third China-Russia-Ukraine Symposium on Astronautical Science and Technology. — Xi'an, China, Sep. 1994. — P. 365-366.

103. Jusupova N.I., Mironov V.V. User and application system decision coordination and intelligent control in critical situations // Proc. of the IFIP 13th World Computer Congress, vol. 3. — Hamburg, Germany, 1994. — P. 376-381.

104. Jusupova N.I., Iljasov B.G., Mironov V.V. An intelligent control for an autonomous system using models of critical situations // Proc. of the Int. Conf. on Intelligent Autonomous Systems. — Karlsruhe, Germany, 1995. — IOS Press. — P. 553-560.

105. Jusupova N.I., Iljasov B.G., Mironov V.V. Control in critical situations with uncertain constraints // Book of Abstracts: The Third Int. Congress on Industrial and Applied Mathematics ICIAM 95. — Hamburg, Germany, 1995. — CUBIS. — P. 371.

106. Jusupova N.I., Iljasov B.G., Mironov V.V. Critical situations modelling for control systems // Collection of abstracts: 17th IFIP TC7 Conf. on Systems Modelling and Optimization, Vol. 2. — Prague, Czech Republic, 1995. — UTIA Press. — P. 667-668.

107. Jusupova N.I., Iljasov B.G., Mironov V.V. Spacecraft risk management using critical situation models // Book of Abstracts: 46th Int. Astronautical Congress. — Oslo, Norway, 1995. — IAF. — P. 145.

108. Jusupova N.I., Iljasov B.G., Mironov V.V. Spacecraft risk management using critical situation models. — Preprint: 46th International Astronautical Congress — Oslo, Norway, 1995. — IAF.

" 9 pp.

109. Jusupova N.I., Iljasov B.G., Mironov V.V. Models of critical situations for intelligent control // Proc. of the 2nd Asia-Pacific Conf. on Control and Measurement. — Wuhan-Chong-Ging, China, 1995. — Aviation Industry Press. — P. 274-278.

110. Yusupova N.Y., Iljasov B.G., Vasilyev V.I., et al. Intelligent object-oriented hierarhical model for control algorithms design // Proc. of the 3th IFAC Symp. on Intelligent Components and Instruments for Control Applications. Annecy, France, 1997. — P. 485-490.

111. Yusupova N. I., Ilyasov B. G., Kabalnov Yu. S., Rembold U.

Estimation of limits of local Area of safe movement of autonomous mobile objects // Int. Exchange Programs. Guest Lecture Series. No. 7. — Meiji Univ., Japan, 1997. — pp. 11-13.

112. Yusupova N. I., Nikiforov D.V., Rembold U., Boner P.

Heuristic path planning for redundant manipulators // Int. Exchange Programs. Guest Lecture Series. No. 7. — Meiji Univ., Japan, 1997. — pp. 17-18.

113. Jusupova N.I., Iljasov B.G., Mironov V.V. Spacecraft risk management using critical situation models // Space Safety and Rescue: Publications of the American Astronautical Society. Science and Technology Series. Volume 93, Ed. G. W. Heath. — San Diego, California, 1997. — PP. 125-137.

Труды автора по теме диссертации4

114. Юсупова Н.И., Гущина О.Ю., Сметанина О.Н. Цифровая фильтрация // Вопросы фильтрации в промышленности: Регион. науч.-практ. конф. - Свердловск: УрПИ, 1987.

4В хронологическом порядке

115. Жолмухаметова Л.В., Сметанина О.Н., Шестаков О.Н.

Об исследовании шума рабочего места // Теория и практика разработки внедрения средств автоматизированных и робото-тизированных технологических и производственных процессов : Респ. межотр. науч.-техн. конф. - Уфа: УАИ, 1987.

116. Юсупова Н.И., Гущина О.Ю., Сметанина О.Н. Моделирование эксплуатационных характеристик силовой установки самолета // Вопросы безопасности полетов: Всесоюзн. науч.-практ. конф. - Жуковский: 1987.

117. Юсупова Н.И., Сметанина О.Н., Амирханова Л.Р. Об одном исследовании регрессионных моделей // Вопросы проектирования информационных и кибернетических систем: Межвуз. науч. сб. / Уфимск. авиац. ин-т. — Уфа, 1987. — С. 89-93.

118. Болотовская Л.А., Сметанина О.Н. Моделирование динамики летательного аппарата вблизи критических режимов // Безопасность полетов и профилактика проишествий: Всесоюзн. науч.-практ. конф. - JL: 1988.

119. Сметанина О.Н. Об опыте разработки программных средств для ГПС // Робото-технические системы: Школа мол. ученых.

- М.: МВТУ, 1988.

120. Юсупова Н.И., Сметанина О.Н. Сравнительный анализ методов обработки характеристик с использованием ЭВМ // Вопросы проектирования информационных и кибернетических систем: Респ. науч.-техн. конф. - Уфа, 1988.

121. Юсупова Н.И., Амирханова Л.Р., Сметанина О.Н. и др.

Разработка математического обеспечения для системы автоматизированного проектирования и испытания приборов систем.

— Депонир. отчет о НИР 23.03.89 №01860047988. — 68 с.

122. Юсупова Н.И., Сметанина О.Н. Сравнительный анализ методов нелинейной регрессии // Вопросы проектирования ин-

формационных и кибернетических систем: Межвуз. науч. сб. — Уфа: УАИ, 1989. — С. 108-113.

123. A.c. 1642477 (СССР). Многоканальный регрессиометр / Юсупова Н.И., Виноградова JI.B., Сметанина О.Н. и др. Бюл. 14, 1991.

124. Юсупова Н.И., Сметанина О.Н. К вопросу о многоканальной регресии // Актуальные проблемы авиастроения: Науч.-техн. конф. - Уфа, 1994. Межвуз. науч. сб. / Уфимск. авиац. ин-т. — Уфа, 1992. — С. 89-93.

125. Сметанина О.Н. Информационные аспекты управления в критических ситуациях с неопределенностью // Информационные и кибернентические СУ и их элементы: Всерос. мол. науч.-техн. конф. - Уфа: УГАТУ, 1995. — 1 с.

126. Юсупова Н.И., Миронов В.В., Сметанина О.Н. Модели управления в условиях неопределенности критических ситуаций // Непрерывные логические методы и модели в науке, технике и экономике: Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза: ПТИ, 1995. — 1 с.

127. Юсупова Н.И., Миронов В.В., Сметанина О.Н. Иерархические модели интеллектного управления в условиях помех // Проблемы совершенствования робототехнических и интеллектуальных систем летательных аппаратов: Всерос. науч.-техн. конф. - М.: МАИ, 1996.

128. Юсупова Н.И., Миронов В.В., Сметанина О.Н. Помехоустойчивая интерпретация иерархических ситуационных моделей // Интеллектуальные автономные системы: Междунар. науч. изд. — Уфа-Карлсруэ, 1996. — С. 33-47.

129. Сметанина О.Н. Информационное и алгоритмическое обеспечение управления сложными техническими объектами на основе помехоустойчивой интерпретации ИСМ // Информационные и

кибернетические системы управления и их элементы: Всерос. молодежи, науч.-техн. конф. - Уфа: УГАТУ, 1997.

130. Юсупова Н.И., Сметанина О.Н., Миронов В.В. Об обеспечении помехоустойчивости иерархических ситуационных моделей управления // Управление в сложных системах: Межвуз. науч. сб. — Уфа, 1998. — С. 117-140.

131. Св-во о per. прогр. для ЭВМ № 980168. Симулятор ситуационных процессов управления в условиях помех / Юсупова Н. И., Миронов В. В., Сметанина О.Н. / РосАПО, 23.01.98.

132. Миронов В.В., Сметанина О.Н., Верхоланцев М.В. и др.

Концепция системы имитационного моделирования процессов управления сложными техническими объектами// Управление в сложных системах: Межвуз. научн. сб. — Уфа, 1998. — С. 33-44.

133. Jusupova N.I., Smetanina O.N., Mironov V.V. Noise - Resistant Hierarchical Situational Model for LSS Control in Uncerteinty. — Preprint: 8th IFAC/ IFORS/ IMACS/ IFIP Symposium — Pa-tras, Greece, 1998. — P. 464-468.