Повышение эффективности информационно-измерительной системы комплексной безопасности зданий и сооружений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат технических наук Черушов, Игорь Викторович

• Черушов, Игорь Викторович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Черушов, Игорь Викторович

Введение.

Глава 1. Использования информацинно-измерительных систем для повышения уровня промышленной безопасности высотных зданий и ц технически сложных строительных сооружений.

1.1 Общие правила проведения обследования и мониторинга технического состояния зданий и сооружений. j j

1.2. Мониторинг технического состояния зданий и сооружений. Основные положения.

1.3. Общий мониторинг технического состояния зданий и сооружений

1.4. Требования к мониторингу общей безопасности объектов (с комплексной оценкой риска от аварийных воздействий природного и техногенного характера).

1.5. Геотехнический мониторинг зданий и сооружений (включая 20 геодезический мониторинг).

1.6. Организация мониторинга зданий и сооружений в городе Москве.

1.7 Примеры проектирования и эксплуатации схем мониторинга конструкций и оснований высотных зданий.

1.8. Методы контроля и диагностики эксплуатационной надежности зданий и сооружений.

1.9. Использование систем автоматизированного сбора информации для контроля и измерения характеристик надежной эксплуатации зданий и 42 сооружений.

1.10. Методы моделирования процессов и параметров надежности.

1.11 .Выводы по первой главе.

Глава 2. Метод повышения эффективности информационно-измерительной системы комплексной безопасности зданий и сооружений, основанный на контроле отклонений результатов измерений от нормы и методы прогнозирования уровня изменения их безопасной эксплуатации.

2.1. Метод безэталонного оценивания значений параметров безопасной эксплуатации зданий и сооружений.

2.2. Методы непараметрической корреляции и регрессия для оценки состояния зданий и сооружений.

2.3. Паллиативный метод прогноза предаварийных ситуаций.

2.4. Распознавание предаварийных состояний зданий и сооружений на основе использования методов теории детерминированного хаоса.

2.5. Разработка рекомендаций по выбору структуры моделей, обеспечивающих прогнозирование предаварийных ситуаций зданий и сооружений.

2.6. Выводы по второй главе.

Глава 3. Разработка методов прогнозирования нарушения состояния и определения предаварийных ситуаций зданий и сооружений на основе аппарата нейронных сетей.

3.1. Теоретическое обоснование решения задачи прогнозирований аварийных ситуаций зданий и сооружений на основе аппарата искусственных нейронных сетей.

3.2. Синтез структуры нейронной сети для решения задачи количественного анализа.

3.3. Методы и алгоритмы обучения нейронных сетей.

3.4. Построение алгоритма решения задачи прогнозирования аварийных ситуаций зданий и сооружений на основе нейросетевого аппарата.

3.5. Создание и обучение нейронной сети решения задачи прогнозирования аварийных ситуаций зданий и сооружений.

3.6. Выводы по третьей главе.

Глава 4. Программное обеспечение для повышения эффективности информационно-измерительных систем и прогнозирования аварийных | ситуаций зданий и сооружений в режиме реального времени.

4.1. Основные задачи, реализуемые пакетом прикладных программ.

4.2 Подсистема «нейронные сети».

4.3. Обзор программ для имитации работы нейронных сетей.

4.4. Описание реализации пакета прикладных программ.

4.5. Инженерная методика оценки прогнозирования пред аварийной ситуации здания и сооружений.

4.6. Выводы по четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности информационно-измерительной системы комплексной безопасности зданий и сооружений»

Федеральный закон Российской Федерации «Технический регламент о безопасности зданий и сооружений», принятый Государственной Думой 23 декабря 2009 года СНиП 2.09.04-87 "Административные и бытовые здания", СНиП 2.09.02-85 "Производственные здания" определяют основные требования к эксплуатации зданий и сооружений: ипредупреждение (профилактика) обрушений перекрытий и несущих конструкций в результате их износа и старения; выполнение противопожарных мероприятий; соблюдение санитарных норм, предъявляемых к зданиям и помещениям.

В настоящее время большое внимание уделяется автоматизированному контролю и управлению системами пожарной безопасности, вентиляции, кондиционирования, дегазации, теплоснабжения, электроснабжения, водоснабжения; системами грузоподъемных механизмов; вертикальному транспорту (лифт); системами сбора, обработки, хранения данных;

Аварии зданий и сооружений могут происходить по техническим и организационным причинам, например, в результате превышения допустимых нагрузок, износа строительных конструкций, возникновения в них различных дефектов и т.п.

Анализ тяжести последствий аварий повышают требования к работе информационно-измерительных систем, призванных прогнозировать предаварийные ситуации и обеспечить безопасную работу зданий и сооружений.

В настоящее время в этой области разработано и принято в эксплуатацию большое число информационо-измерительных систем, в создании которых принимали участие C.B. Костюченко, А.Ф. Тузовский, С.Б.Пугачев, Н.К. Николаев, B.C. Ивановский, В.Д. Дарищев, В.И. Каштанов, А.Р. Сабиров, С.Г. Пекин, М.М. Волобуев, А.Н. Терпелюк и многие другие.

Наибольший интерес представляют разработки Кибернетического центра Томского политехнического университета, ИИС "СИАМ" (г. Томск), ЗАО "Компания Безопасность», корпорация «Schneider Electric», НИУ МГСУ, ЗАО 4

Техиндустрия», ЗАО «Группа ЭНТЕР»

Перспективы построения и развития многофункциональных систем безопасности связаны с разработкой и внедрением многокомпонентных многоуровневых информационно-измерительных систем, обеспечивающих одновременное повышение эффективности и уровня безопасности за счет предоставления оперативной и достоверной агрегатированной информации о состоянии, тенденциях и признаках возникновения опасных ситуаций, получаемых за счет комплексной обработки данных от различных информационных, измерительных, управляющих и противоаварийных систем.

Объектами контроля, анализа, оценки и прогноза служат аэрологическое и геодинамическое состояние, технологическое оборудование, системы и средства обеспечения безопасности, несущие конструкции зданий и сооружений.

Задача повышения эффективности информационно-измерительных систем с целью быстрого реагирования на возникновение предаварийной ситуации, обеспечения комплексной безопасности зданий и сооружений, является своевременной и актуальной

Цели и задачи. Целью диссертационной работы является повышения эффективности информационно-измерительных систем комплексной безопасности зданий и сооружений путём прогнозирования изменения параметров технического состояния диагностируемых объектов контроля. В работе решались следующие основные задачи:

1. Проведен анализ современного состояния проблемы использования информационно-измерительных систем для повышения уровня безопасности высотных зданий и сооружений. Выявлены основные задачи и осуществлен выбор путей их решения.

2. Разработан метод анализа технического состояния зданий и сооружений, основанный на контроле отклонений результатов измерений от нормы и методы прогнозирования уровня изменения их безопасной эксплуатации.

3. Разработаны методы прогнозирования нарушения состояния и определения предаварийных ситуаций зданий и сооружений на основе аппарата искусственных нейронных сетей.

4. Разработан пакет прикладных программ прогнозирования предаварийных ситуаций в режиме реального времени.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложен новый метод без эталонного оценивания значений параметров работы оборудования, требующий вместо процедуры сравнения объекта с эталоном упорядочивания выборки из множества объектов.

2. Доказано, что коэффициент ранговой корреляции Кендалла является достоверным показателем, характеризующим изменение уровня технического состояния анализируемого оборудования, а статистика Кендалла второго порядка является диагностическим критерием уровня технической безопасности строительных объектов.

3. Разработан паллиативный метод прогноза, в котором возможна интерпретация результатов за счет участия в процедуре прогноза лица, принимающею решение о достоверности и точности прогноза. Метод основан на свободном от модели алгоритме, предназначенном для исследования структуры временных рядов, совмещает достоинства анализа Фурье и регрессионного анализа. Отличается от существующих методов наглядностью и простотой управления.

4. Разработан новый комплексный метод прогнозирования нарушения состояния (отклонения от нормы), позволивший выявить качественно новые закономерности при определении предаварийных ситуаций зданий и сооружений. Использован аппарат обобщенно-регрессионной нейронной сети (ОК№\[) для создания алгоритма прогнозирования аварийных ситуаций.

Теоретическая значимость исследования обоснована тем, что:

- доказана возможность применения методов анализа временных рядов для прогнозирования предаварийного состояния зданий и сооружений;

-проведен анализ существующих методик разработаны методы обеспечения 6 комплексной безопасности зданий и сооружений;

-проведена модернизация существующих моделей прогнозирования, обеспечивающих получение новых результатов при обеспечении комплексной безопасности зданий и сооружений.

Применительно к проблематике диссертации результативно использован комплекс существующих базовых методов исследования, в т.ч. вероятностно-статистические методы, элементы теории детерминированного хаоса, метод структурной минимизации эмпирического риска, теория временных рядов, математического моделирования, искусственных нейронных сетей, современные технологии разработки алгоритмов и программного обеспечения, объектно-ориентированного программирования.

Значение полученных соискателем результатов исследования для практики подтверждается тем, что:

-разработан и внедрен в промышленную эксплуатацию пакет прикладных программ, использование которого позволило качественно повысить степень прогноза предаварийных ситуаций зданий и сооружений; -определены пределы и описаны перспективы применения предлагаемых методов повышения эффективности информационно-измерительной системы для комплексной безопасности зданий и сооружений;

-даны методические рекомендации по совершенствованию и модернизации алгоритмов функционирования на существующих информационно-измерительных системах комплексной безопасности зданий и сооружений;

- проведена апробация предлагаемой методики для прогнозирования развития основных дефектов зданий и сооружений, которая показала, что увеличение точности прогноза при ее применении достигает 20-30%.

Оценка достоверности результатов исследования выявила:

- экспериментальные результаты получены с использованием лицензионного программного обеспечения с применением разработанного программного модуля на различных аппаратных платформах; 7

-теоретические изыскания построены на известных методах теории временных рядов, с использованием статистики Кендалла, методов структурной минимизации среднего риска, искусственных нейронных сетей; идея базируется на проведенном анализе практики и обобщении передового опыта построения информационно-измерительных систем; -использованы современные средства и методики проведения исследований, доказывающие обоснованность применения разработанного программно-аппаратного комплекса ввиду согласованности данных эксперимента и научных выводов.

Личный вклад автора состоит в: проведении анализа существующих способов разработки информационно-измерительных систем; создании математической модели прогнозирования предаварийных ситуаций зданий и сооружений; непосредственной разработке алгоритма на основе паллиативного метода для анализа данных при принятии решений о состоянии безопасности зданий и сооружений; личном участии во внедрении разработанного пакета прикладных программ в эксплуатацию в информационно-измерительных системах; непосредственной подготовке основных публикаций по выполненной работе.

Реализация результатов. Разработанные программные средства входят в состав программного обеспечения модернизируемых информационно-измерительных систем, используемых для обеспечения комплексной безопасности высотных зданий, сложных строительных сооружений и технологического оборудования.

Разработанные методы, алгоритмы и программное обеспечение для повышения эффективности информационно-измерительных систем обеспечения комплексной безопасности зданий и сооружений использованы в учебном процессе Пензенского регионального центра высшей школы (филиале)

ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет инновационных технологий и предпринимательства» при реализации образовательной программы по направлению подготовки (специальности) 280705 Пожарная 8 безопасность в дисциплинах «Здания, сооружения и их устойчивость при пожаре», «Производственная и пожарная автоматика», «Пожарная безопасность технологических процессов».

В Управлении министерства РФ по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий по Пензенской области при совершенствовании системы обработки информации о состоянии пожарной безопасности и работоспособности систем пожарной автоматики

Достоверность полученных результатов. Достоверность полученных результатов подтверждена:

-экспериментальными данными и математическим моделированием предложенных алгоритмов и методов повышения эффективности информационно-измерительных систем на ПЭВМ;

-апробированием программных средств в информационно-измерительных системах обеспечения комплексной безопасности высотных зданий и повышением эффективности работы системы и автоматики противопожарной безопасности г. Пензы;

Апробация работы. Наиболее важные результаты докладывались на международных конференциях «Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте, 2008» (Украина, г. Одесса), пятой международной конференции - выставке «Промышленные АСУ и контроллеры 2009: от А до Я» (Россия, г. Москва), XIV Международной конференции-выставки «Информационные технологии в образовании»

ИТО-2008) (Россия, г.Москва), IX Международной научной конференции

Новые информационные технологии и менеджмент качества» (Россиия, г.

Таганрог), а также Международной научной конференции "Проблемы регионального и муниципального управления" (Россия, г.Москва, РГГУ)

Основные положения и результаты докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедр «Автоматизированные системы управления и информационные технологии» и «Электротехника и электроника» 9

Московского государственного университета приборостроения и информатики.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано восемь научных работ, в том числе две в журналах, входящих в перечень ВАК, пять работ, в сборниках трудов научно-технических конференций, одна работа в межвузовском сборнике.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и 4 приложений.

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Черушов, Игорь Викторович

4.6. Выводы по четвертой главе

1. Проведена описана реализация модели прогнозирования аварийных ситуаций зданий и сооружений.

2. Проведена оценка эффективности разработанной модели.

3. Проведена оценка алгоритма прогнозирования аварийных ситуаций по данным информационно-измерительной системы. 4. Создана инженерная методика оценки прогнозирования предаварийной ситуации здания и сооружений. Приведены необходимые данные по работе с программным обеспечением. Установлены параметры, по которым была проведена оценка работоспособности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведен анализ современного состояния проблемы использования информационно-измерительных систем для повышения уровня безопасности высотных зданий и сооружений. Выявлены основные задачи и осуществлен выбор путей их решения.

2. Разработан метод анализа технического состояния зданий и сооружений, основанный на контроле отклонений результатов измерений от нормы и методы прогнозирования уровня изменения их безопасной эксплуатации.

3. Разработаны комплексные методы прогнозирования нарушения состояния и определения предаварийных ситуаций зданий и сооружений.

4. Разработан и внедрен в промышленную эксплуатацию пакет прикладных программ, использование которого позволило качественно повысить степень прогноза предаварийных ситуаций зданий и сооружений.

5. Определены пределы и описаны перспективы применения предлагаемых методов повышения эффективности информационно-измерительной системы для комплексной безопасности зданий и сооружений.

6. Даны методические рекомендации по совершенствованию и модернизации алгоритмов функционирования на существующих информационно-измерительных системах комплексной безопасности зданий и сооружений.

7. Проведена апробация предлагаемой методики для прогнозирования развития основных дефектов зданий и сооружений, которая показала, что точности прогноза увеличивается на 20-30%.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Черушов, Игорь Викторович, 2012 год

1. Абламейко C.B., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология,методы, применение.—Мн.: Амалфея, 2000. — 304 с.

2. Автоматизированные информационные системы / H.A. Криницкий, ГА. Миронов, Г.Д. Фролов; под ред. A.A. Дородницына. — М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982.—384 с.

3. Адаменко А.Н., Кучков A.M. Логическое программирование и Visual Prolog. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 992 с.

4. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / Под ред. В.Н. Вапника.—М.: Наука, 1984. — 816 с.

5. Ахо Альфред, Джон Ульман Структуры данных и алгоритмы. /Пер. с англ.: М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. 384с.

6. Айме К.А. Мониторинг зданий и котлованов, ч. 2 //Строительные материалы, оборудование, технологии века, № 11, 2005, С. 37-39.

7. Базы знаний интеллектуальных систем: Учеб. пособие для вузов / Т. А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский.—СПб.: Питер, 2000. — 384 с.

8. Барабаш Ю.Л. Коллективные статистические решения при распознавании. М.: Радио и связь, 1983. — 224 с.

9. Банков И.Р., Смородов Е.Л., Смородова О.В., Деев В.Г. Уточнение прогнозов аварийных отказов технологического оборудования методами теории нечетких множеств// Известия ВУЗов. Проблемы энергетики.-2000.-№7-8.-С. 17-22.

10. Банков И.Р., Смородов Е.А., Смородова О.В. Диагностика технического состояния механизмов на основе статистического анализа вибросигналов //Известия ВУЗов. Проблемы энергетики.-2000.-№7-8.-С. 17-18.

11. Байков И.Р., Сморолов Е.А., Смородова О.В. Применение методов теории самоорганизации в диагностике технического состояниямеханизмов// Известия ВУЗов, Проблемы энергетики.-2000.-№1-2.-С.96-100.

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

13. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1989. - 351 с.

14. Борщев В.Б. Пролог основные идеи и конструкции. - в кн.: Прикладная информатика. Сб. статей под ред. В. М. Савинкова. - М.: Финансы и статистика, 1986. - с. 49-76.

15. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. /Пер. с англ. —М.: «Издательство Бином», 1999. —560 с.

16. Вапник В.Н. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. -М.:Наука 1984.-816с.

17. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном мире и машине. М.: Советское радио, 1968 - 326 с.

18. Волкова В.Н. Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Издательство СПбГТУ, 1999. - 512 с.

19. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. 6-е изд. Стер. -М.: Высш. шк, 1999.-576 с.

20. Воройский Ф.С. Систематизированный толковый словарь по информатике. — М.: Либерея, 1998. — 376 с.

21. Гаскаров Д.В., Истомин Е.П., Кутузов О.И. Сетевые модели распределенных автоматизированных систем. СПб.: Энергоатомиздат, Санкт-Петербургское отделение. 1998.-352 с.

22. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы.— М: Высшая школа, 2003.—431 с.

23. Гаскаров Д.В., Голинкевич Т.А., Мозгалевский A.B. Прогнозирование технического состояния и надёжности радиоэлектронной аппаратуры / Под ред. Т.А. Голинкевича. М.: Сов. Радио, 1974 - 224 с.

24. Гергей Т., Финн В.К. Об интеллектуальных системах // Экспертные системы: состояние и перспективы. Сб. науч. тр. — М.: Наука, 1989. — с. 9-20.

25. Глаз А.Б. Параметрическая и структурная адаптация решающих правил в задачах распознавания. — Рига: Зинатне, 1988. — 167 с.

26. Горелик A.JL, Гуревич И.Б., Скрипкин В.А. Современное состояние проблемы распознавания: Некоторые аспекты.— М.: Радио и связь, 1985. -160 с.

27. Грэхэм И. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика. 3-е издание.: Пер. с англ. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. -880 с.

28. Данилов В.И., Сотсков А.И. Механизмы группового выбора.— М.: Наука, 1991,—176 с.

29. Джексон П. Введение в экспертные системы. Пер. с англ. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.-624 с.

30. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации: Учеб. для спуд. Вузов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления». М.: Высш. шк., 1989.-320 с.

31. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Мн.: НТООО «ТетраСистемс», 1997.-368 с.

32. Иванов Б.Н. Дискретная математика. Алгоритмы и программы. М.:

33. Лаборатория Базовых Знаний, 2002. -288 с.153

34. Искусственный интеллект. Применение в интегрированных производственных системах/Под. Ред. Э. Кьюсиака. -М.: Машиностроение, 1991.-544 с.

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

36. КасьяновВ.Н., Евстигнеев В.А. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 1104 с.

37. Кватрани Т. Rational Rose 2000 и UML. Визуальное моделирование: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001. - 176 с. (Серия «Объектно-ориентированные технологии в программировании»),

38. Кнут Д. Э. Искусство программирования, том 1. Основные алгоритмы, 3-е изд.: Пер. с англ.: Учебное пособие. М.: Издательский дом ВИЛЬЯМС, 2001.-720 с.

39. Кнут Д. Э. Искусство программирования, том 2. Получисленные алгоритмы, 3-е изд.: Пер. с англ.: Учебное пособие. М.: Издательский дом ВИЛЬЯМС, 2001.-832 с.

40. Кнут Д. Э. Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск, 2-е изд.: Пер. с англ.: Учебное пособие. М.: Издательский дом ВИЛЬЯМС, 2001 - 824 с.

41. Кольцов П.П. Математические модели теории распознавания образов // Компьютер и задача выбора. — М.: Наука, 1989. С. 89-119.

42. Корчинский И.Л. Колебания высотных зданий, Науч. сообщ. вып. 11, ЦНИПС, М., 1953,44 с.

43. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин C.B., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. — М.: «Нолидж», 2000. — 352 с.

44. Кендэл М. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975.-216 с.

45. КендэлМ., Дж. Стьюарт А. Теория распределений, М.: Наука, 1976.-312 с.

46. Кукинов A.M. Применение порядковых статистик и ранговых критериев для обработки наблюдений/В сб. Поиск зависимости и оценка погрешности. -М.: Наука, 1985.- С.97-103.

47. Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0.

48. С.-Петербург: "ВНУ-Санкт-Петербург", 1997. -384 с.

49. Кулибанов Ю. М., Кутузов О.И., Жернокова C.JL, Завьялов Н.М.

50. Имитационное моделирование. Статистический метод. СПб.: Судостроение - 131 с.

51. Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. М.: 2000. - 239 с.

52. ЛорьерЖ.-Л. Системы искусственного интеллекта / Пер. с франц. М.: Мир, 1991.-568 с.

53. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы.- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990.-232 с.

54. Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание. : Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. -864 с.

55. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. М.: Финансы и статистика, 1994. - 256 с.51 .Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах: Пер. с англ. /Под. ред. A.A. Стогния и А.Л. Щерса. М.: Мир, 1980. 662 с.

56. Маслов С.Ю. Теория дедуктивных систем и её применения. М.: Радио и связь, 1986.-135 с.

57. Мейер Б., Бодуэн К. Методы программирования: В 2-х томах. Пер. с франц. Ю.А. Первина /Под ред. А.П. Ершова. М.: Мир, 1982. Т.1.- 356 е., Т.2. -368 с.

58. Методы современной теории автоматического управления / Под. ред. Н.Д. Егупова. Москва : изд. МГТУ, 2000. 748 с.

59. Мозгалевский A.B., Гаскаров Д.В. Техническая диагностика. М.: Высшая школа, 1975.-208 с.

60. Микони C.B. Модели и базы знаний. Учебное пособие. СПб.: СПГУПС, 2000,- 155 с.

61. Минский М. Фреймы для представления знаний / Пер. с англ. М.: Энергия, 1979- 151 с.

62. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М. Энергоатомиз-дат, 1991 -286 с.

63. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта.— М.: Радио и связь, 1985.-376 с.

64. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. СПб.: Питер, 2002.-304с.

65. Норенков И.П., Маничев В.Б. Основы теории и проектирования САПР: Учебник для втузов. М: Высшая школа, 1990. 335 с.

66. Фельдман. — Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН,1996 — 296 с.

67. Основы технической диагностики. В 2-х кн. Кн. 1. Модели объектов, методы и алгоритмы диагноза / Под ред. П.П. Пархоменко. — М.: Энергия, 1976.-464 с.65.0суга С. Обработка знаний / Пер. с япон. -М.: Мир, 1989.-293 с.

68. Патрик Э. Основы теории распознавания образов / Пер. с англ.; под ред. Б.Р. Левина. -М.: Сов. радио, 1980.-408 с.

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

70. Попов Э.В. Фоминых И.Б. Кисель Е.Б. Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. -320 с.

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

72. Представление и использование знаний / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука; пер. с япон,—М.: Мир, 1989—220 с.

73. Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания.— М.: Энергоиздат, 1981. — 80 с.

74. Рыбина Г.В. Принципы создания автоматизированной технологии проектирования интегрированных экспертных систем // Новости искусственного интеллекта / АИИ.- 1993.-С. 105-116.

75. Рыбина Г.В. Технология проектирования прикладных экспертных систем: Учеб. пособие.-М.: МИФИ, 1991.-104с.

76. Сидоров В.А., Сидоров A.B. Границы различения технических состояний машин // Вибрация машин: измерение, снижение, защита / Материалы Международной научно-технической конференции. Донецк: ДонНТУ, 2003.-с. 31-37.

77. Селезнев B.C., Еманов А.Ф., Барышев В.Г., Кузьменко А.П. Способ определения физического состояния зданий и сооружений. Патент РФ 2140625 Cl, 17.02.98, Бюлл. № 30, 27.10.99.

78. Советов Б.Я. АСУ. Введение в специальность: Учеб. для вузов по спец.157

79. Автоматизированные системы обра б. информации и упр.». — М.: Высш. шк., 1989,- 128 с.

80. Стогний A.A., Кондратьев А.И. Информационные системы в управлении. — Киев: Об-во «Знание», 1980. — 48 с.

81. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач.- М.: Наука, 1974.-224 с.

82. Тихонов А.Н., Иванов В.К., Лавреньтев М.М. Некорректно поставленные задачи// Дифференциальные уравнения с частными производными.-М.: Наука, 1970.-407 с.80.

83. Теория выбора и принятия решений: Учеб. пособие. — М.: Наука, 1982.328 с.

84. Трофимов С.А. Case-технологии: практическая работа в Rational Rose.

85. Изд. 2-е М.: Бином-Пресс, 2002. - 288с.

86. ТуДж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов / Пер. с англ.; подред. Ю.И. Журавлева. — М.: Мир, 1978. — 411 с.

87. Ульман Дж. Базы данных на Паскале / Пер. с англ. Под ред. Ю.И. Топче- ва.- М.: Машиностроение, 1990. 368 с.

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

89. Фомин В.В., Шнуренко A.A. Теоретические основы автоматизированных информационных систем: Учеб. пособие. СПб.: СПГУВК, 2003. - 225 с.

90. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. — М.: Радио и связь, 1986. — 264 с.

91. Фор А. Восприятие и распознавание образов / Пер. с франц.; под ред. Г.П. Катыса. — М.: Машиностроение, 1989. — 272 с.

92. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / Пер. с англ.; под ред. A.A. Дорофеюка. — М.: Наука, 1979. — 368 с.

93. Шахраманьян М.А., Нигметов Г.М. и др. Способ динамических испытаний зданий. Патент РФ № 2141635, G01M7/00, 1999.

94. ГОСТ Р 53778-2010 «Здания и сооружения. Правила обследования и мониторинга технического состояния».

95. Технический регламент о безопасности зданий и сооружений, введенный в действие Федеральным законом Российской Федерации от 30.12.2009 года N 384 ФЗ.

96. Awad, E.M. (1996). Building Expert Systems. West Publishing Co.

97. Boehm, B.W. (1988). "A spiral model of software development and enhancement". IEEE computer, May, p. 61-72.

98. Boose, J.H., D.S. Shema, and J.M. Bradshaw (1989). "Recent progress in Aquinas: A knowledge acquisition workbench". Knowledge Acquisition, 1, p. 185-214.

99. Clancey W. J. (1985). Heuristic classification. Artificial Intelligence, 27, p. 289-350.

100. Marcus, S. and J. McDermott (1989). "SALT: A knowledge acquisition language for propose-and-revise systems". Artificial Intelligence, 39, p. 1-37.

101. Musen, M. Domain Ontologies in Software Engineering: Use of Protege withthe EON Architecture // Methods of Inform, in Medicine (1998), p. 540-550.159