Повышение эффективности функционирования уборочных машин на основе моделей экспертных знаний тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.20.01, доктор технических наук Борисова, Людмила Викторовна

• Борисова, Людмила Викторовна
• доктор технических наук
• 2007

Оглавление диссертации доктор технических наук Борисова, Людмила Викторовна

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 Информационное обеспечение в системе управления качеством уборочных работ.

1.2 Управление технологическим процессом, осуществляемым комбайном.

1.3 Анализ особенностей предметных областей.

1.4 Методы моделирования и обоснование используемого подхода.

1.5 Модели представления знаний и области применения ИИС.

1.5.1 Модели представления нечетких знаний.

1.5.2 Модели искусственного интеллекта.

1.6 Выводы и задачи исследований.

2 АНАЛИЗ ПРОЦЕДУР ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ФУНКЦИОНИРОВАНИИ (УПРАВЛЕНИИ) КОМБАЙНОВ.

2.1 Типы задач при функционировании комбайнов.

2.2 Характеристика задачи принятия решений при предварительной настройке комбайна.

2.3 Характеристика задачи принятия решений при корректировке технологических регулировок комбайна.

2.4 Метод организации информационной поддержки принятия решений при функционировании зерноуборочной техники.

2.5 Построение функций принадлежности.

2.6 Лингвистическое описание признаков предметных областей и нечетких высказываний.

2.7 Оценка оптимального множества значений лингвистических переменных.

2.8 Методика экспертной оценки последовательности корректировки технологических параметров комбайна.

2.9 Выводы.

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕДУР ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ ПРИ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ НАСТРОЙКЕ КОМБАЙНА

3.1 Логико-лингвистическое описание задачи.

3.2. Представление экспертной информации в виде систем нечетких высказываний.

3.3 Функции принадлежности для факторов внешней среды и регулируемого параметра.

3.4 Нечеткая модель выбора параметров регулирования на основе дедуктивного логического вывода.

3.5. Методика определения решения в численном виде.

3.6. Выводы.

4 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕДУР ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ ПРИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ РЕГУЛИРОВКЕ КОМБАЙНА.

4.1 Алгоритм нечеткого логического вывода решений.

4.2 Логико-лингвистическое описание отношений «регулировочные параметры-показатель качества».

4.3 Методика индуктивного логического вывода при решении задачи корректировки технологических регулировок.

4.4 Практические аспекты использования методики.

4.4.1 Потери свободным зерном за соломотрясом.

4.4.2 Потери щуплым зерном в полове.

4.4.3 Дробление зерна.

4.5 Выводы.

5 ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЦЕДУР ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

5.1 Этапы разработки ИИС.

5.2 Архитектура ИИС.

5.3 Подсистема «Конструкция».

5.4 Подсистема «Предварительная настройка».

5.5 Подсистема «Корректировка технологических регулировок».

5.6 Перспективные направления использования ИИС.

5.7 Выводы.

6 ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИИС.

6.1 Области использования ИИС.

6.2 Анализ результативности использования ИИС.

6.3 Экономическое обоснование применения ИИС.

6.4 Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности функционирования уборочных машин на основе моделей экспертных знаний»

Актуальность работы. Обеспечение продовольственной независимости страны — одна из важнейших задач, успешное решение которой зависит от эффективного функционирования отраслей агропромышленного комплекса (АПК). Основным условием в решении вопросов технического обеспечения предприятий АПК является высокое качество и конкурентоспособность отечественной сельскохозяйственной техники (в частности зерноуборочной техники). Реализация принципов тотального управления качеством продукции требует обеспечения на всех этапах жизненного цикла техники эффективного информационного взаимодействия всех участников процессов. В повышении эффективности использования зерноуборочных машин, рациональном использовании ресурса машин, повышении технологической надежности процесса уборки большая роль принадлежит технологическому обслуживанию.

На практике при использовании сложной уборочной техники одной из важнейших задач является технологическая регулировка машины в полевых условиях. Эта задача относится к классу трудноформализуемых задач. В основном решение проблемы управления комбайном возлагается на оператора и зависит от его квалификации. Трудности с решением задачи технологической регулировки связаны с неопределенностью информации о факторах внешней среды, в которой функционирует зерноуборочный комбайн, а также сложностью и недостаточной изученности взаимосвязей между факторами уборки, регулировочными параметрами и показателями качества работы комбайна.

Поэтому особого внимания заслуживают вопросы разработки систем информационной поддержки интеллектуальной деятельности оператора, помогающие ему при проведении уборочных работ. Одним из таких перспективных направлений является разработка интеллектуальных информационных систем (ИИС) для рассматриваемой предметной области.

Исследования проводились в соответствии с заданиями научно-технических программ Министерства образования и науки РФ: грант по фундаментальным исследованиям в области технических наук 2003 - 2004 гг. Раздел 6. Машиностроение, №ГР 01.20.0307197; ЕЗН 2004 - 2005 гг. тема № 1.8.04. №ГР 01.20.0405396; Госконтракт № 3136р/5582 2005 - 2006 гг. № ГР 01.20.0507269; ЕЗН 2006 - 2007 гг. тема №2 № ГР 01200604267.

Хоздоговора с предприятиями АПК Ростовской области.

Цель исследований - повышение эффективности функционирования машин, сокращение затрат времени на технологические простои и повышение сменной производительности зерноуборочных комбайнов за счет обоснования и разработки метода информационной поддержки принятия решений при функционировании комбайнов с использованием интеллектуальной информационной системы (ИИС).

Объект исследований - система «оператор-комбайн-внешняя среда».

Предмет исследований - процессы принятия решений при функционировании комбайнов (при предварительной настройке и технологической регулировке рабочих органов).

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы теории систем, теории нечетких множеств, теории искусственного интеллекта, теории вероятностей и математической статистики, математической логики.

Научная новизна заключается в разработке метода организации информационной поддержки принятия решений при управлении уборочными машинами с использованием нечетких экспертных знаний. Система «оператор-комбайн-внешняя среда» рассматривается как нечеткая система. Разработанные методы предварительной настройки и корректировки технологических регулировок с применением ИИС позволяют использовать эвристические нечеткие знания предметной области в процессе принятия решений по управлению технологическим процессом уборки сельскохозяйственных культур.

Разработанный метод и моделирование нечетких знаний предметных областей позволяют с единых теоретических позиций построить логический аппарат для преобразования в алгоритмические структуры различные типы данных и взаимосвязи, характеризующие внешнюю среду, параметры комбайна и показатели качества его работы.

Впервые получены модели оценивания семантических пространств факторов внешней среды, регулируемых параметров и показателей качества работы комбайна, а также модель отношений между ними. Определены лингвистические переменные признаков, вид и параметры функций принадлежности. Разработанный метод построения функций принадлежности терм-множеств семантических пространств позволяет получить адекватные модели экспертного оценивания признаков предметных областей. Определен критерий надежности моделей экспертного оценивания предметной области «предварительная настройка и регулировка машины» на основе количественных показателей в виде степени нечеткости и согласованности мнений экспертов.

Процессы принятия решений по выбору оптимальных значений регулируемых параметров комбайна и корректировки технологических регулировок в условиях природной и поведенческой неопределенности, которые соответствуют реальным условиям уборки, базируются на моделях экспертных знаний и разработанных механизмов нечеткого дедуктивного и индуктивного логического вывода решений.

Практическая ценность заключается в совершенствовании информационного обеспечения жизненного цикла сложных уборочных машин и повышении технологической надежности процесса комбайновой уборки за счет использования систем поддержки принятия решений при функционировании машин. Разработаны инженерные методики формализации знаний предметных областей - предварительная настройка и технологическая регулировка машины, используемые при построении базы знаний и механизма вывода решений информационных систем. Созданный комплекс инструментальных средств формализации и обработки нечеткой экспертной информации, позволяет адекватно оценивать качественные признаки показателей функционирования сельскохозяйственных машин. Создана информационная система, основанная на нечетких экспертных знаниях для решения задач настройки и корректировки технологических регулировок зерноуборочного комбайна. Получено 12 свидетельств об интеллектуальной собственности на программы для ЭВМ и базы данных. Использование информационной системы в полевых условиях позволяет уменьшить математическое ожидание времени, затраченного на процесс предварительной настройки и корректировки технологических регулировок комбайна при изменяющихся внешних условиях, что позволяет снизить потери продукта, увеличить сменную производительность машин и повысить эффективность уборки, а также снизить рассеивание времени, затраченного на решения задач технического обслуживания машин специалистами различной квалификации.

Применение ИИС позволяет осуществить накопление и тиражирование знаний, что обеспечивает заданный уровень качества проведения уборочных работ при наличии персонала различной квалификации.

Полученные результаты исследований являются теоретическим обоснованием необходимости создания комплекса аппаратно-измерительных средств оценки значений внешних факторов уборки, показателей качества процесса уборки и регулируемых параметров машины, с целью создания автоматической системы управления технологическим процессом на отечественной технике.

Основные результаты и положения, выносимые на защиту диссертации:

1. Методы предварительной настройки и корректировки технологических регулировок зерноуборочного комбайна, с использованием информационных систем, основанных на нечетких экспертных знаниях.

2. Методика формализации и структуризации нечетких экспертных знаний • в области функционирования машин, полученных в результате оценивания факторов внешней среды, показателей качества уборки и параметров машины, а также количественных значений признаков в виде семантических пространств (лингвистических переменных и их значений).

3. Модели взаимосвязей факторов внешней среды, регулируемых параметров машины и показателей качества работы в виде композиции нечетких отношений рассматриваемых признаков.

4. Метод построения функций принадлежности терм-множеств семантических пространств, позволяющий повысить адекватность моделей экспертного оценивания признаков предметной области на основе показателей степени нечеткости и степени согласованности мнений экспертов.

5. Методики и алгоритмы процессов принятия решений при управлении комбайном на основе нечеткого дедуктивного и индуктивного логического вывода.

6. Методика формирования базы знаний ИИС.

7. Базы знаний по предварительной настройке и технологической регулировке комбайна.

Реализация результатов исследования. Результаты исследований используются в агрофирмах Ростовской области и Краснодарского края: СПК ПЗ «Заветы Ильича», СХА «Маргаритовский», СПК «Победа», в уборочно-испытательном отряде РГАСХМ (Кагальницкий район), КХ «Сельская новь», СХА «Россия», АФ «Целина», птицефабрика «Белокалитвинская», КФХ «Ник-та», Сервисный центр ООО «Бизон», Технический центр «Дон», Сервисный центр «Техноком» Ростовской области, филиал «Краснодарский» ОАО «Дон-Трейдинг» и др.

Материалы исследований используются в учебном процессе вузов: РГАСХМ и ДГТУ (г. Ростов н/Д), а также при профессиональной подготовке специалистов на базе районных центров Минсельхозпрод и при подготовке специалистов технических центров ООО «КЗ «Ростсельмаш».

Результаты исследований используются Министерством сельского хозяйства России, Министерством сельского хозяйства и продовольствия Ростовской области и Департаментом сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края при информационном обеспечении системы технического сервиса сельскохозяйственной техники.

Апробация работы. Материалы исследований доложены и одобрены на научных конференциях: Ростовской-на-Дону государственной академии сельскохозяйственного машиностроения (2002 - 2007 гг.); Всероссийского научно-исследовательского и проектно-технологического института механизации и электрификации сельского хозяйства (г. Зерноград, ВНИПТИМЭСХ, 2002 -2007 г.), Донского государственного технического университета (2003 - 2007 гг.); Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы современного машиностроения» (Ростов н/Д, 2000); 5-й Междунар. науч.-практ. конф. «Экономика, экология и общество России в 21-м столетии» (СпбГПУ, Санкт-Петербург, 2003); региональной научно-практической конференции «Управление качеством: теория и современная практика» (РГЭУ «РИНХ», Ростов-н/Д, 2004); 3-й Международной научно-практической конференции «Качество, стандартизация, контроль: теория и практика» (Ялта, 2003); XVII Международ, науч. конф. «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-17» (Кострома, 2004); Всерос. науч.-техн. конф., посвященной 100-летию со дня рождения И.И. Смирнова «Теория и проектирование сельскохозяйственных машин и оборудования» (ДГТУ, Ростов н/Д, 2004); на XVIII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-18» (Казань, 2005); на VI Международной научной конференции «Компьютерное моделирование 2005» (СПбГРУ, Санкт-Петербург, 2005); на Международной научно-технической конференции, посвященной 75-летию ДГТУ «Современные проблемы машиноведения и высоких технологий» (Ростов н/Д, 2005); международной конференции «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития» (Одесса, 2005); науч.-практ. конф. «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производсве и образовании» (Одесса, 2005); XII Международной науч.-практ. конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и техноло

11 гии» (Томск, ТПУ, 2006 г.); IV Международной науч.-техн. конференции «Искусственный интеллект в XXI веке. «Решения в условиях неопределенности» (Пенза, 2006); Всероссийской науч.-техн. конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (Воронеж, 2007) VIII Международной науч.-техн. конференции по динамике технологических систем - ДТУ-2007» (ДГТУ, Ростов н/Д, 2007).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 76 работах, в том числе: 2 монографии, 4 книги производственного назначения, 3 учебных пособия, 21 статья в рецензируемых научных журналах, перечень которых рекомендован ВАК для докторских диссертаций, 12 свидетельств об официальной регистрации программы для ЭВМ и баз данных, 33 статьи и тезисов докладов в сборниках научных трудов и конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 6 глав, выводов, списка используемой литературы, включающего 154 наименований, в том числе 10 на иностранном языке. Работа изложена на 305 страницах, имеет 56 рисунков, 34 таблицы и 9 приложений на 234 листах.

Заключение диссертации по теме «Технологии и средства механизации сельского хозяйства», Борисова, Людмила Викторовна

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1. Совершенствование методов управления технологическим процессом и техническим состоянием машины на основе современных интеллектуальных информационных систем поддержки принятия решений при эксплуатации зерноуборочных машин позволяет значительно повысить эффективность в условиях их массового использования. Реализация данной концепции позволяет снизить затраты ресурсов на проведение уборочных работ, обеспечить увеличение сменной производительности машин.

2. Задачи технического и технологического обслуживания, в частности предварительной настройки и корректировки технологических регулировок, представляют собой задачи принятия решений в нечеткой среде. Предлагаемый подход, основанный на моделях экспертных знаний, позволяет объединить всю имеющуюся неоднородную информацию (детерминированную, статистическую, лингвистическую), характеризующую внешнюю среду, параметры комбайна и показатели качества его работы и использовать при построении инновационных систем поддержки принятия решений в области эксплуатации уборочных машин.

3. Метод организации информационной поддержки принятия решений при функционировании и эксплуатации зерноуборочной техники, отличительной особенностью которого является использование нечетких экспертных знаний, значительно расширяет спектр используемых методов управления, позволяет снизить информационную нагрузку на оператора до 40% и повысить технологическую надежность процесса комбайновой уборки сельскохозяйственных культур.

4. Полученная модель знаний, необходимых для решения задачи предварительной настройки, включает 7 семантических групп, которые полностью раскрывают отношения между факторами уборки и регулируемыми параметрами комбайна, адекватно отображает условия уборки и позволяет формировать процедуры принятия решений по настройке машины. Модель предметной области «Предварительная настройка» в виде нечетких продукционных правил содержит 1075 зависимостей между факторами внешней среды и регулируемыми параметрами машины.

5. Модель экспертных знаний предметной области «корректировка технологических регулировок» включает 10 семантических групп знаний, которые описывают взаимосвязи между регулировочными параметрами комбайна и показателями качества его работы. Разработанная модель, отличающаяся использованием нечетких экспертных знаний, является основой для проектирования механизма вывода решений и базы знаний информационной системы, которая содержит 13686 продукционных правил. Получены экспертные оценки весомости влияния параметров молотилки на появление внешних признаков нарушения качества работы комбайна, что позволяет выбрать необходимую последовательность корректировок и, как следствие, сократить время, затрачиваемое на принятия решений.

6. Разработан метод построения функций принадлежности терм-множеств семантических пространств на основе расчета коэффициентов нечеткости и коэффициентов согласованности мнений экспертов, позволяющий повысить уровень адекватности моделей экспертного оценивания признаков предметной области при описании процессов принятия решений по настройке и технологической регулировке комбайна.

7. Обобщенная модель предметных областей представляет собой композицию нечетких отношений рассмотренных семантических пространств, включающих 8 переменных, представляющих факторы уборки, 10 переменных, характеризующих показатели качества работы комбайна и 26 переменных, представляющих регулируемые параметры комбайна. Определены вид и параметры функций принадлежности для 46 лингвистических переменных (ЛП). Каждая ЛП имеет не более 3 значений (термов).

8. Установлено, что затраты времени на предварительную настройку и технологическую регулировку разнятся в 1,5 - 7 раз в зависимости от стажа работы. Корреляционная связь между факторами значима: г = - 0,90 0,99. Разработанный метод организации информационной поддержки принятия решений позволяет уменьшить среднее время настройки и корректировки технологических регулировок в 2 - 5 раз по сравнению с традиционными методами; снизить разброс значений времени технологических простоев в зависимости от опыта работы; повысить на 7-10% сменную производительность комбайнов.

9. Разработанная ИИС является инструментальным средством для работников технического сервиса, позволяющим использовать и тиражировать необходимую информацию об эксплуатации зерноуборочных машин, что способствует общему повышению компетентности широкого круга специалистов АПК.

10. Годовой экономический эффект от применения информационной системы при использовании зерноуборочных комбайнов семейства «Дон» в условиях рядового хозяйства равен 81984 руб. на одну машину при выработке 224 га. В условиях технических сервисных центров и машинно-технологических станций эффект составит 258260 руб. при выработке 740 га. Эффект при профессиональной подготовке составляет 17800 руб./год в расчете на стандартную группу.

11. Выполненные исследования являются вкладом в реализацию концепции разработки информационной поддержки жизненного цикла зерноуборочной техники и позволяют создать единую информационную среду для использования знаний в производстве, в сфере эксплуатации и профессиональной подготовке специалистов, а также являются теоретическим обоснованием необходимости создания комплекса аппаратно-измерительных средств оценки значений внешних факторов уборки, показателей качества процесса уборки и регулируемых параметров машины, с целью создания автоматической системы управления технологическим процессом на отечественной технике.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Борисова, Людмила Викторовна, 2007 год

1. Аллилуев В. А., Ананьин А. Д., Михлин В.Д. Техническая эксплуатация машинно-тракторного парка. -М.: ВО Агропромиздат, 1991. 367 с.

2. Бернштейн Л.С., Боженюк A.B.Моделирование процесса определения предпочтительных параметров на основе нечеткого логического вывода// Электронное моделирование. 1989.№ 3.- С. 98-101.

3. Белкин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации. М.: Наука, 1990.- 160 с.

4. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.Машиностроение, 1978.-240с.

5. Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Сукур Л.Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ: Информационное, математическое и программное обеспечение.- Рига: Зинатне, 1986.- 196 с.

6. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. Рига.- Зинатне.- 1990.- 214 с.

7. Борисова Л.В. Методика моделирования предметной области «технологическая настройка» в нечеткой постановке// Доклады РАСХН, 2005.- №6.- С. 62-65.

8. Борисова Л.В. Нечеткие модели в задачах технологической регулировки машин.- Ростов н/Д, ДГТУ.-2007.- 214 с.

9. Ю.Борисова Л.В. Представление нечеткой экспертной информации предметной области «технологическая настройка»: Докл. РАСХН, 2006.- № 5.- С. 58-61.

10. Борисова Л.В. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006613272. Система ввода экспертной информации по электрооборудованию комбайна/ Л.В.Борисова, В.П. Димитров, В.М. Марков.- № 2006612453 заявл. 17.07.06 зарег. 15.09.06.

11. И.Борисова Л.В. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006613273. Навигатор по электрической схеме комбайна для пользователя/Л.В.Борисова, В.П. Димитров, В.М. Марков.- № 2006612454 заявл. 17.07.06 зарег. 15.09.06.

12. Борисова Л.В. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005612739. Построение функции принадлежности методом деления пополам/В.П. Димитров, Л.В.Борисова, В.М. Марков, Е.В. Димитров.- № 2005612223; заявл. 29.08.05; зарег. 21.10.05.

13. Борисова Л.В. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006610494. Построение функции принадлежности методом экспертных оценок/В.П. Димитров, Л.В.Борисова, В.М. Марков, Е.В. Димитров.-№ 2005613218; заявл. 7.12.05 зарег. 2.02.06.

14. Борисова Л.В. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006610493. Построение функции принадлежности методом типовых функций/ В.П. Димитров, Л.В.Борисова, В.М. Марков, Е.В. Димитров.- № 2005613217 заявл. 7.12.05 зарег. 2.02.06.

15. Борисова Л.В. Структуризация задач информационной поддержки систем обеспечения жизненного цикла зерноуборочной техники//Научная мысль Кавказа. 2003.- №8 (49).- С. 124-131.

16. Борисова Л.В. Формализация нечетких высказываний при моделировании процесса принятия решений по технологической регулировке//Вестник ДГТУ.- 2005.- Т.5 № 5 (27).- С.646-653.

17. Борисова Л.В., Димитров В.П. Выбор функции предпочтения при построении механизма вывода экспертной системы для технического обслуживания машин//Вестник ДГТУ.- 2003. Т.З, №1 (15). С. 44-52.

18. Борисова Л.В., Димитров В.П. Нечеткая модель выбора регулировочных параметров комбайна при индуктивном логическом выводе//Известия вузов. Сев-Кавказ, регион. Технические науки. 2006.-№4.- С. 20-24.

19. Борисова Л.В., Димитров В.П. Особенности формализации знаний при логико-лингвистическом описании сложных технических систем.- Ростов н/Д, РГАСХМ.- 2006.- 236 с.

20. Борисова JI.B., Димитров В.П. Особенности построения функций принадлежности лингвистических переменных предметной области «технологическая настройка» // Вестник ДГТУ.- 2005.- Т.5.- № 5 (27).- С. 653-661.

21. Борисова Л.В., Димитров В.П. Принятие решений по технологической регулировке при нечеткой исходной информации/ТВестник ДГТУ. 2004 Т.4 №3 (21).- С. 349-356.

22. Борисова Л.В., Димитров В.П. Формирование базы знаний экспертной системы для технического обслуживания комбайнов //Известия вузов. Сев.-Кавказ. регион.-2005.- Спец. вып. Проблемы машиностроения. С. 55-60.

23. Борисова Л.В., Димитров В.П., Алуханян В.А. О моделировании нечетких экспертных знаний по технологической регулировке комбайна//Известия вузов. Сев.-Кавказ. регион. Технические науки. 2005.-№4.- С. 31-35.

24. Борисова Л.В., Димитров В.П., Алуханян В.А. Построение механизма вывода решений экспертной системы по регулировкам машины/ТНаучная мысль Кавказа.- 2003.- №9.- С. 112-118.

25. Борисова Л.В., Димитров В.П., Алуханян В.А. Экспертная оценка последовательности корректировки технологических параметров комбай-на//Научная мысль Кавказа.- 2003.- №12.- С. 131-135.

26. Борисова Л.В., Димитров В.П., Красавин A.B. Стратегия совершенствования информационных систем менеджмента качества сельхозтехники на по-строизводственной стадии// Стандарты и качество. 2003.- №12.- С. 60-64.

27. Борисова Л.В., Димитров В.П., Сазанович В.И. Некоторые особенности структуризации знаний предметной области «функционирование зернокомбайнов»// Научная мысль Кавказа. 2004. -№5 (59).- С. 97-102.

28. Борисова JI.B., Куненков П.П., Димитров В.П., Кузнецов Е.В. Выборочный анализ данных об отказах уборочной техники//Научная мысль Кавказа. №1 (55), 2004. С. 124-130.

29. Бородин И.Ф. Проблемы развития автоматизации сельскохозяйственного производства// Техника в сельском хозяйстве, 1989, № 5.- С. 2-3.

30. Вагин В.Н., Кикнадзе В.Г. Дедуктивный вывод на семантических сетях в системах принятия решений.- Известия АН СССР, Техническая кибернетика, 1984, №5, С. 106-120.

31. Ветров Е.Ф., Генкин М.Д., Литвин Л.М., Нелюбов А.И., Эглайс В.О. Оптимизация технологического процесса по статистическим данным// Машиноведение.- 1986.- №5.- С. 48 55.

32. Ветров Е.Ф., Чернявская В.П., Бобринева Г.Ф. и др. Оптимальное регулирование зерноуборочного комбайна (Электронный "Советчик комбайнера"). М.: НПО ВИСХОМ, Труды, 4/89, 1989. С. 80 85

33. Войцеховский В.В. Определение потерь урожая зерновых колосовых культур в зависимости от темпов уборки. В сб. Совершенствование средств механизации возделывания зерновых культур. Зерноград, ВНИПТИМЭСХ, 1984, С. 142-151.

34. Волков A.M., Ломнев B.C. Классификация способов извлечения опыта из экспертов//Известия АН СССР. Техническая кибернетика 1989.-№ 5.-С. 2837.

35. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем .- М.: Радио и связь, 1992. 200 с.

36. Гельфенбейн С.П., Волчанов В.Л. Электроника и автоматика в мобильных сельхозмашинах М.: Агропромиздат, 1986.- 264 с.

37. ГОСТ 23728-88. Техника сельскохозяйственная. Методы экономической оценки. М.: Изд-во стандартов, 1988.- 12 с.

38. ГОСТ 24055-88. Методы эксплуатационно-технологической оценки. М.: Изд-во стандартов, 1988.- 12 с.

39. ГОСТ 70.2.30-78. Комплексная оценка машин. М.: Изд-во стандартов, 1988,- 18 с.

40. ГОСТ Р ИСО 9001-2001 Системы менеджмента качества. Требования. -М.: ИПК Издательство стандартов, 2001. 26 с.

41. Грошев Л.М., Дмитриченко Н.Ф., Рыбак Т.И. Надежность сельскохозяйственной техники.- К.: Урожай, 1990 192 с.

42. Димитров В.П. Об организации технического обслуживания машин с использованием экспертных систем//Вестник ДГТУ.- 2003.-T.3.- №1 (15) С. 33 -44.

43. Долгов И.А., Валяев H.H. Обеспечение качества технологического процесса при проектировании машины. М.: Тракторы и сельскохозяйственные машины, №3, 2003.- С. 3-7.

44. Дополнения к техническому заданию на проектирование комбайна зерноуборочного, самоходного, однобарабанного с шириной молотилки 1500 мм. Ростов-на-Дону, ГСКБ ПО Ростсельмаш. 1984. — 34 с.

45. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. Кн. 1/ Пер. с англ.- 2-е изд., перераб. и доп.- М.:Финансы и статистика. 1986.- 366 с.

46. Дроздов В.Н., Кандеев В.Ф., Сердечный А.Н. Настройка и регулировка сельскохозяйственной техники для возделывания зерновых культур.- М.: Рос-агропромиздат. 1990.- 224 с.

47. Екименков С.Г., Васильев В.А. Сборка сельскохозяйственных машин и подготовка их к работе: Справочник,- М.: Росагропромиздат, 1989.- 238 с.

48. Ерохин С.Н., Решетов A.C. Влияние технологических регулировок на потери зерна за молотилкой комбайна Дон-1500// Механизация и электрификация сельского хозяйства.- 2003.- №6. С. 18 - 19.

49. Жданов В.Н., Ерохин Г.Н., Саяпин В.А. и др. Методика оценки потерь за комбайном "Дон-1500".М.: АгроНИИТЭИИТО, 1989.- 12 с.

50. Заде JI.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений.- В кн.: Математика сегодня.- М.: Знание, 1974- С. 5-49.

51. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений.- М.: Мир, 1976.- 165 с.

52. Зерноуборочные комбайны "ДОН"/Песков Ю.А., Мещеряков И.К., Ярма-шев Ю.А. и др. М.: Агропромиздат, 1986.- 334 с

53. Иофинов С.А. Эксплуатация машинно-тракторного парка М.: Колос, 1974.-480 с.

54. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/ Под ред. Э.В. Попова.- М.: Радио и связь, 1990.464 с.

55. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник/ Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского.- М.: Радио и связь, 1990.- 368 с.

56. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д.А. Поспелова.- М.: Радио и связь, 1990.- 304 с.

57. Капустин В.П. Приспособленность машин к регулировке и настройке //Техника в сельском хозяйстве.- 1991.- №2.- С. 41-43.

58. Катулев А.Н., Северцев H.A. Математические методы в системах поддержки принятия решений: Учеб. пособие/ М.: Высш. шк., 2005.- 311 с.

59. Клини С.К. Математическая логика. М.: Мир, 1973.- 245 с.

60. Комбайны зерноуборочные самоходные "Дон-1500" и "Дон-1200". Техническое описание и инструкция по эксплуатации,- Ростов-на-Дону: ПО Рост-сельмаш, 1991.-384 с.

61. Кононенко А.Ф. Пути улучшения использования сельскохозяйственной техники.- М.: Колос, 1980.- 304 с.

62. Коутс Р., Влейминк И. Интерфейс "человек-компьютер": Пер. с англ.-М.: Мир, 1990.- 502 с.

63. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432 с.

64. Ксеневич П.П., Трофимов В.А., Хохлов А.И. и др. Концепция автоматизации мобильной сельскохозяйственной техники//Тракторы и сельхозмашины.-1990, №1, С. 2 6.

65. Кузин Е.С. Интеллектуальный интерфейс. Общие принципы организации и проблемы реализации.- Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1985, №5, С. 90-102.

66. Курочкина Т.К. Совершенствование настройки молотилки зерноуборочного комбайна с распознаванием причин отклонений качественных показателей ее работы: Автореф. дис. канд. техн. наук.- Новосибирск, 1985.- 16 с.

67. Кушнарев C.JI. Организация технического сервиса комбайнов ОАО "Ростсельмаш'У/ Тракторы и сельскохозяйственные машины.- 2002.-№12.- С. 30-31.

68. Лачуга Ю.Ф. Кадровое обеспечение агропромышленного комплекса России и совершенствование высшего агроинженерного образования. Международная научно-практ. конф., посвященная памяти В.П. Горячкина. Доклады и тезисы, Т 1. М.: Изд-во МГАУ 1998.- С. 7 12.

69. Липкович Э.И. Система комплексной организации уборочно-транспортного и заготовительного процесса //Механизация и электрификация технологических процессов кормопроизводства и кормоприготовления: Сб. тр.-Зерноград: ВНИПТИМЭСХ. 1980.- Вып. 39. С.З - 21.

70. Липовский М.И. Комбайнам нового поколения высокий технический уровень// Механизация и электрификация сельского хозяйства.- 2001,- С.8-11.

71. Листопад И.А. Планирование эксперимента в исследованиях по механизации сельскохозяйственного производства. М.: Агропромиздат, 1988.- 88 с.

72. Литвин Л.М., Жалнин Э.В., Ветров Е.Ф. Обобщенная оценка зональных показателей работы зерноуборочных комбайнов //Техника в сельском хозяйстве.- 1989.-№5.-С. 41 -45.

73. Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР.- М.: Энергоатомиздат, 1991.- 136 с.

74. Мелихов А.Н., Бериштейн Л.С., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой.- М.: Наука, 1990.- 189 с.

75. Методика оценки экономической эффективности зарубежной техники. Новокубанск, КубНИИТИМ, 1998.- 27 с.

76. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание. М.: 1994,- 80 с.

77. Методические указания по оценке технического уровня и качества промышленной продукции РД 50-149-79. М.: Изд. Стандартов, 1979.- 144 с.

78. Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. М.: Наука. 1971.- 576 с.

79. Михлин В. М. Управление надежностью сельскохозяйственной техники. М.: Колос, 1984. - 335 с.

80. Модельный ряд продукции ОАО «Ростсельмаш» Дон-1500Б, СК-5М-1, Дон-680: Краткое описание конструкции и регулировок / Л.В. Борисова, В.П. Димитров, Е.В. Димитров, К.Л. Хубиян// «ОАО Ростсельмаш».- Ростов н/Д, 2003.96 с.

81. Надежность и эффективность в технике: Справочник. В 10 т. Т. 3. Эффективность технических систем/Под общ. ред. В.Ф. Уткина, Ю.В. Крючкова.-М.: Машиностроение, 1988.- 328 с.

82. Надежность и эффективность в технике: Справочник. В 10 т. Т. 7. Качество и надежность в производстве/Под ред. И.В. Апполонова.- М.: Машиностроение, 1989.- 280 с.

83. Надежность и эффективность в технике: Справочник. В 10 т. Т.9. Техническая диагностика/Под общ. ред. В.В. Клюева, П.П. Пархоменко.- М.: Машиностроение, 1987.- 352 с.

84. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллек-та/А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова.- М.: Наука, 1986.- 312 с.

85. Новиков A.B., Костиков А.И. Влияние квалификации механизаторов на эффективность использования тракторов. Мех. и электр. сельского хозяйства, №12, 1991, С. 27-28.

86. Нормативно-справочные материалы для экономической оценки СХМ. М.: 1988.

87. Орманджи К.С., Барабаш Г.И., Недовесов В.И. и др. Операционная технология уборки колосовых культур. М.: Россельхозиздат, 1983.- 272 с.

88. Организация технического обслуживания машинно-тракторного парка. Обзорная информация /Госагропром СССР. АгроНИИТЭИИТО; Сост. Ю. Г. Черных, Т. И. Сиднина М.: 1988. - 30 с.

89. Особенности уборки зерновых и зернобобовых культур в Ростовской области. РИО НПО «Дон».- Ростов-на-Дону.- 1986.- 8 с.

90. ОСТ 70.8.1-81 Испытания сельскохозяйственной техники: Машины зерноуборочные. Программа и методы испытания.

91. ОсугаС. Обработка знаний: Пер. с япон.- М.: Мир, 1989.- 293 с.

92. Отчет отдела надежности РСМ/ Ростов н/Д, 1999.- 98 с.

93. Памятка и рекомендации по устранению отказов комбайнов "Дон"-Советы по настройке и регулировке комбайнов.- Ростов-на-Дону: РСМ, 1987.66 с.

94. Памятка участника жатвы. Зерноград.- ВНИПТИМЭСХ.-1980.- 30 с.

95. Пасечников Н. С. Научные основы технического обслуживания машин в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1983 - 304 с.

96. Песков Ю.А., Мещеряков И.К., Погорелый JI.B. и др. Перспективы развития и оптимизация базовых параметров зерноуборочных комбайнов// Тракторы и сельхозмашины.-1987, №3, с. 23 27.

97. Полищук О.М. Методы формализации и обработки нечеткой экспертной информации. Автореф. дис. . докт. техн. наук.- М.: 2004. 34 с.

98. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ,- М.: Наука, 1987.- 288 с.

99. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии.- М.: Наука, 1988 - 280 с.

100. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов.- М.: Радио и связь, 1989.- 184 с.

101. Представление и использование знаний/Под ред. Уно X. М.: Мир, 1989.-220 с.

102. Прикладные нечеткие системы: Пер с япон./К. Асаи, Д. Ватада, С. Сугэно. -М.: Мир, 1993.-368 с.

103. Присняков В.Ф., Приснякова JI.M. Математическое моделирование переработки информации оператором человеко-машинных систем.- М.: Машиностроение, 1990,- 248 с.

104. Проблемы принятия решений. М.: Наука, 1976.- 320 с.

105. Пугачев А.Н. Советы комбайнеру. М.: Колос, 1984.- 224 с.

106. Развитие агропромышленного комплекса. Краткий статистический сборник. М.: Информ.-издательский центр. 1990. 48 с.

107. Разработка и применение экспертно-обучающих систем. Сб. науч. тр.-М.: НИИВШ, 1989.- 154 с.

108. Рекомендации по предупреждению и устранению неисправностей комбайнов "Дон-1500". М.: Госагропром СССР, 1988.- 64 с.

109. Рубашкин В.М. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах.- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989.-192 с.

110. Рыбалко А.Г. Особенности уборки высокоурожайных зерновых культур (настройка и регулировка машин).- М.: Агропромиздат, 1988.-120 с.

111. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. — М., Радио и связь, 1993- 189 с.

112. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. М., Радио и связь, 1991 - 224 с.

113. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера: Киев: Техника, 1975.- 768 с.

114. Смирнов В.Т. Опыт эксплуатации МТП //Техника в сельском хозяй-стве.-1987, №11, С. 43 44.

115. Справочная линейка машиниста зерноуборочного комбайна "Дон-1500".-Тамбов: ВИИТиН, 1986.- 6 с.

116. Стефанский В.В. Эксплуатация комбайнов "Дон".- М.: Росагропром-издат, 1988.- 94 с.

117. Сто советов комбайнеру/ Под общей ред. A.B. Короткевича 2-е изд., пере-раб. и доп. - Минск.: Ураджай, 1983.- 240 с.

118. Тарасик В.П., Галюнин С.Д. Концепция построения комплексной системы управления моторно-трансмиссионной установкой. Техника в сельском хозяйстве, №5, 1990.- С. 18 20.

119. Технико-экономическое обоснование для комбайна "Дон-1500". Отчет ГСКБ при ОАО «Ростсельмаш». Ростов н/Д, 1998. 56 с.

120. Техническое обслуживание машин в растениеводстве и животноводстве. Справочник/Вороной Н.С., Трембич В.П., Кушнарев Л.И и др.// Зерно-град: ВНИПТИМЭСХ, 1996. 324 с.

121. Уборка урожая комбайнами "Дон'УСост. М.К. Комарова.-М.: Росагро-промиздат, 1989.- 220 с.

122. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ.- М.: Мир, 1989.- 388 с.

123. Халфин M.А., Александровский И.А., Хисметов Н.З., Сидыганов Ю.Н. Состояние и перспективы повышения надежности зерноуборочных комбайнов. М.: Тракторы и сельскохозяйственные машины, №11, 2003.- С. 27-33.

124. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода/ Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика,1987.-336 с.

125. Царев Ю.А., Харьковский А.В. Перспективы использования электронной системы управления в комбайнах «Дон» и «Нива»//Тракторы и сельхозмашины.- 2005.- № 1.- С. 37-38.

126. Чепурин Г.Е., Попов К.В., Сурилова Г.В. Операционная технология уборки зерновых культур. Новосибирск: Зап.-Сиб. книж. изд-во, 1976.- 134 с.

127. Черных Ю. Г., Хмелевой H. М. Рациональное техническое обслуживание гарантия высокоэффективного использования техники // Механизация и электрификация сельского хозяйства.-1988, №5.- С. 41 - 44.

128. Шеридан Т.Б., Феррел У.Р. Системы человек-машина: Модели обработки информации, управления и принятия решений человеком оператором: Пер. с англ./ Под ред. К.А. Фролова.- М.: Машиностроение, 1980.- 400 с.

129. Электронные системы на сельскохозяйственной технике// Техника в сельском хозяйстве 1989, №5, с. 28 30.

130. Энциклопедия кибернетики. Т.2. Киев.: Главная редакция УСЭ, 1974.-619 с.

131. Эффективное использование сельскохозяйственной техники/Н.И. Агафонов.- М.: Знание, 1997.- №4.- 63 с.

132. AI techniquis enter the realm of conventional languages. Conput. Des., 1986, 27, № 19, С. 45-49

133. Bass L.F. Generalized User Interface for Applications Program// CAEM. 1985, V.28. N 6.

134. Bellman R.E., Zadeh L.A. Decision-Making in Fuzzy Environment// Management Science, vol. 17. 1970. - №4. - P.141 - 160.

135. Davis R., Lenat D. Knowledge-Based System in Artifical Intelligence. N.Y.: McGraw-Hill Book Co, 1982.