Применение нечеткой логики в автоматизированной системе испытаний дизельных двигателей с использованием метода Саати тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Илюхин, Алексей Николаевич

• Илюхин, Алексей Николаевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Илюхин, Алексей Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ РЕЖИМОВ РАБОТЫ ДВИГАТЕЛЯ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ И РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ИСПЫТАНИЙ.

1.1 Математическое обеспечение АСИ ДВС.

1.2 Математические модели АСИ ДВС на основе дифференциальных уравнений.

1.3. Методы искусственного интеллекта.

1.3.1 Сфера применения нечеткой логики.

1.3.2 Структура нечеткого контроллера.

1.4 Виды испытаний и их назначение.

1.4.1 Опытно-конструкторские испытания.

1.4.2 Серийные испытания.

1.4.3 Эксплуатационные испытания.

1.5 Обзор методов и средств испытаний ДВС.

1.6 Обзор испытательных стендов.

1.7 Обзор применения нечеткой логики для управления ДВС.

1.7 Выводы по главе.i.

ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ АСИ ДВС НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО КОНТРОЛЛЕРА.

2.1 Разработка структуры нечеткого контроллера для управления испытаниями.

2.2 База знаний нечеткого контроллера.

2.3 Формирование базы знаний на основе метода прецедентов.

2.4 Последовательность этапов создания испытаний.

2.5 Выводы по главе.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА УПРАВЛЯЮЩЕЙ ПРОГРАММЫ ДЛЯ АСИ ДВС

3.1 Разработка лингвистических переменных АСИ дизельных двигателей.

3.2 Формирование базы знаний управляющих правил.

3.3 Формирование четкого вывода на основе алгоритма Суджено.

3.4. Метод Суджено.

3.5 Выводы по главе.

ГЛАВА 4. РАНЖИРОВАНИЕ УПРАВЛЯЮЩИХ ПАРАМЕТРОВ НА

ОСНОВЕ МЕТОДА ПАРНЫХ СРАВНЕНИЙ.

4.1 Формирование вектора приоритетов лингвистических переменных

4.2. Разработка программы - испытаний.

4.3 Разработка устройства управления частотой вращения коленчатого вала дизельных двигателей.

4.4 Анализ адекватности модели управления.

4.5 Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Применение нечеткой логики в автоматизированной системе испытаний дизельных двигателей с использованием метода Саати»

Создание конкурентоспособных дизельных двигателей предполагает применение перспективных способов повышения качества управления, экспериментальную доводку двигателя, сокращение сроков разработки и подготовки его серийного выпуска.

В связи с этим приобрело особую значимость исследование двигателей на переходных и неустановившихся режимах с использованием специальных стендов, созданных для этих целей, так как оценка конструкции, определение ее соответствия технологическим и общим требованиям времени в конечном итоге принадлежит этим исследованиям и значительно сокращает время и продолжительность доводочных работ.

На всех стадиях жизненного цикла двигатели подвергаются различного рода испытаниям, объем и трудоемкость которых, как показывает практика, непрерывно возрастают. И это вполне объяснимо: улучшить их параметры можно лишь при тщательном изучении происходящих в них процессов, так как легкодоступные резервы совершенствования их конструкции уже практически исчерпаны. Но такое скрупулезное изучение возможно только с помощью математического моделирования. Именно оно позволяет проанализировать протекание отдельных рабочих процессов и всего рабочего цикла, прогнозировать основные показатели и свойства двигателя, представляющие интерес для целей конкретного исследования. Причем делать все это желательно с. помощью автоматизированной системы испытаний (АСИ) [1,2].

Сложность систем управления двигателями внутреннего сгорания

ДВС) в последние годы значительно возросла - как в связи с ужесточением экологических норм и требований к снижению расхода» топлива, так и вследствие форсирования, двигателей. Несмотря: на то, что основных параметров регулирования всего два - подача топлива и момент зажигания, -системы управления типа PID-регуляторов в данном случае не годятся, так как алгоритм управления в значительной степени зависит от скорости вращения вала двигателя и нагрузки. Полная математическая модель ДВС слишком сложна и до сих пор не создана. Из-за этого большинство систем управления ДВС используют табличную модель, полученную экспериментальным путем на испытаниях и с учетом опыта экспертов., Серьезный недостаток такой модели - сложность создания многомерных таблиц и большой объем памяти, требуемый для их записи, если выходной параметр формируется в зависимости от трех и более входных. Сегодняшние табличные системы используют в основном регулирование по двум-параметрам и, соответственно, трехмерные таблицы, описывающие поверхности. Попытки снизить разрядность входных и выходных переменных и применить интерполяцию не привели к успеху: вычислительной мощности контроллеров оказалось мало для обеспечения требуемого периода регулирования (единицы миллисекунд). Нечеткая логика позволяет заменить таблицы правилами (несколько сотен) и реализовать управление по большому числу входных параметров[3].

Предлагаемая работа базируется на основе достижений в области системного анализа, формализации и алгоритмизации технологии испытаний, развития методов графического отображения информации и искусственного интеллекта. Следует отметить, что благодаря работам

Адгамова Р.И., Берхеева М.М., Дмитриева С.В., Заляева И.А., Кожевникова Ю.В., Красных В.Л., Моисеева B.C., Хайруллина А.Х. и др. в области автоматизированных систем испытаний заложен фундамент организации подобных систем в области двигателестроения. В области искусственного интеллекта данная работа базируется на разработках авторов: Заде Л.А., Мамдани Е.Н., Суджено, Цукамото, Ярушкиной Н.Г. и др.

В процессе работы над автоматизированной системой испытаний двигателя реальной необходимостью становится определение математической модели двигателя в виде базы знаний нечетких правил, которая необходима для настройки параметров АСИ ДВС. Знание математической модели ДВС обеспечивает возможность учета динамических свойств двигателя при разработке системы автоматического управления и системы автоматического регулирования. Кроме того, эти нечеткие правила могут быть использованы для управления режимами работы ДВС с помощью ЭВМ в ходе стендовых испытаний.

С помощью математического моделирования можно проанализировать протекание отдельных рабочих процессов и всего рабочего цикла, прогнозировать основные показатели и характеристики двигателя.

Сложность создания программного обеспечения автоматизированной системы испытаний двигателей связана, с одной стороны с функционированием систем в реальном масштабе времени и наличием временных ограничений на реакцию и обработку разнообразных входных сигналов и ситуаций, а также с необходимостью одновременной реализации различных циклограмм управления агрегатами объекта испытаний и стендового оборудования. С другой стороны, программный комплекс АСИ двигателей должен обеспечить выполнение достаточно большого многообразия исследовательских, доводочных и серийных испытаний многочисленных типов и модификаций ДВС [1,4].

Хочу выразить благодарность к.т.н., доценту Зубкову Е.В., с которым совместно были получены управляющие правила базы знаний нечеткого контроллера АСИ ДВС.

Объект исследования. В качестве объекта исследования выбрана автоматизированная система испытаний двигателей внутреннего сгорания.

Предмет исследования. Предметом исследования является алгоритм управления двигателем внутреннего сгорания в составе автоматизированной системы испытаний.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является повышение эффективности АСИ дизельных двигателей на станциях испытаний ДВС путем разработки методики оперативной настройки системы на основе нечеткой логики и ранжирования влияния задающих параметров методом парных сравнений.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие научные задачи:

1. Исследование методов построения математической модели двигателя внутреннего сгорания как динамического объекта, управляемого по частоте вращения коленчатого вала.

2. Разработка структурной схемы АСИ, позволяющей реализовать процесс испытаний дизельных двигателей на основе нечеткой логики.

3. Получение математической модели в виде базы знаний нечетких правил управления АСИ двигателей путем использования перемещения рычага регулятора топливного насоса высокого давления (ТНВД) и изменения нагрузки, описывающих состояние ДВС в любой момент времени, по заданным параметрам испытаний.

4. Разработка системы направленности испытаний в зависимости от степени влияния входных параметров на управляющее воздействие.

5. Разработка устройства управления частотой вращения коленчатого вала двигателя.

Положения, выносимые на защиту и обладающие научной новизной:

1. Получение вектора управления АСИ ДВС описывающего состояние ДВС в любой момент времени, на основе модели в виде базы знаний нечетких правил, учитывающей экспериментальные данные испытаний.

2. Методика формирования направленности испытаний работы двигателя, позволяющая реализовать различные режимы в частности экономичный, экологичный, высокой мощности и т.д., путем ранжирования результатов нечеткого вывода на основе метода парных сравнений Саати.

3. Способ электромеханического управления частотой вращения двигателя путем реализации нечеткого вывода АСИ ДВС на основе управляющих правил перемещения рычага регулятора ТНВД и изменения внешней нагрузки, описывающих состояние ДВС в любой момент времени, через шаговый двигатель и передачу винт-гайка, гибко соединенную с рычагом регулятором ТНВД.

Исходя из поставленной цели, работа имеет следующую структуру: ■ В первой главе приводится краткий обзор применяемого математического обеспечения АСИ ДВС. Рассмотрены математические модели двигателей на базе дифференциальных уравнений, табличной структуры и искусственного интеллекта. Среди методов искусственного интеллекта выделена нечеткая логика, позволяющая лучше описывать процесс управления ДВС. Проведен обзор систем управления ДВС на основе нечеткой логики.

Объектом управления является испытательный стенд с установленным двигателем и технологическим оборудованием, обеспечивающим проведение испытаний. В зависимости от вида испытаний может изменяться как состав взаимодействующего с АСИ оборудования, так и технология проведения испытания.

Испытания относятся к числу наиболее ответственных и трудоемких этапов жизненного цикла ДВС. На этом этапе осуществляется окончательная оценка конструкции, определяется ее соответствие техническим и технологическим требованиям.

АСИ, построенная на основе нечеткой логики, позволяет повысить качество и эффективность конструкторских разработок, сократить сроки доводки и усовершенствования двигателей при снижении себестоимости проведения стендовых испытаний. Во второй главе разрабатывается структурная схема нечеткого контроллера для проведения испытания. Формируется база знаний нечеткого контроллера, а также рассматриваются методы ее заполнения. Разработана последовательность этапов создания испытаний.

АСИ дизельных двигателей, построенная на базе нечеткой логики, должна включать в себя следующие основные блоки: блок создания образа испытаний, базы данных образов и программ испытаний, блок обучения, базы знаний нечетких правил управления, блок формирования программ испытаний, блок управления, блок исполнительных органов, объект управления, блок датчиков и» блок хранения истории управления.

База знаний нечеткого контроллера состоит из трех уровней. На первом уровне располагаются лингвистические переменные, используемые для фазификации данных. Лингвистические переменные заполняются экспертами данной области и методами прямых измерений. На этом уровне определяется базовый диапазон и число нечетких меток (НМ) на нем, а также тип функции принадлежности. Количество нечетких меток зависит от точности управления.

На» втором уровне сохранены нечеткие правила управления, применяемые для преобразования задаваемых параметров в управляющие. Эти правила составляются- из лингвистических переменных, определенных на первом уровне.

На третьем уровне располагаются векторы приоритетов, предназначенные для ранжирования характеристик. Векторы приоритетов состоят из задаваемых параметров. На их основе можно задать определенную направленность испытаний.

Во время проведения испытаний в АСИ дизельных двигателей используется обратная связь. Она применяется не только для фиксации результатов, но и для заполнения базы знаний при помощи метода прецедентов.

Процесс создания испытания дизельных двигателей на основе нечеткой логики представляет собой следующую последовательность этапов: на основе методики испытаний пользователь задает режимы испытаний, которые контроллером преобразуются в нечеткие значения. Используя эти значения можно определить нечеткие выходные параметры на основе существующей базы знаний правил управления. Затем эти нечеткие управляющие значения преобразуются в четкие, используя которые можно проводить испытания дизельных двигателей.

В третьей главе рассматривается понятие функции принадлежности и на ее основе формируются лингвистические переменные. Создается база знаний управляющих правил. Разрабатывается методика ранжирования управляющих значений на основе метода парных сравнений.

Для построения базы знаний управления АСИ ДВС выбраны лингвистические переменные L, п, Мн и GT> построенные на основе треугольной функции принадлежности. Для их нахождения были проведены испытания двигателей КАМАЗ 740-30-260, на станции испытаний двигателей ОАО "КАМАЗ-ДИЗЕЛЬ". Во время проведения испытаний проводилось управление регулятором ТНВД при фиксированной внешней нагрузке, равной 10 Нм. Замеры оборотов и момента нагрузки производились в момент времени, соответствующем нечетким меткам L.

Использовав данную базу знаний, сформирован нечеткий вывод на основе алгоритма Суджено. В данный алгоритм добавлен метод парных сравнений Саати для ранжирования характеристик, что позволило создать направленность испытаний.

В четвертой главе приведены результаты эксперимента для проверки расчетов векторов управления с реальными характеристиками. Разработано устройство управления частотой вращения коленчатого вала.

На основе получившейся в главе 3 базы сформирована управляющая программа испытания ДВС по ГОСТ 18509-88 «Дизели тракторные и комбайновые. Методы стендовых испытаний».

Для реализации полученных управляющих векторов разработано устройство, обеспечивающее перемещение рычага регулятора ТНВД.

Реверс шагового двигателя производился путем изменения последовательности коммутации токов в обмотках, приводящего к изменению направления вращения магнитного поля на обратное.

В приложении приведены акты результатов испытаний двигателей внутреннего сгорания.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Илюхин, Алексей Николаевич

6. Результаты работы внедрены на ОАО «КАМАЗ-ДИЗЕЛЬ» в виде управляющей модели ДВС на базе нечеткого контроллера, позволяющей осуществлять управление испытаниями, при котором поведение управляемого объекта описывается нечеткими правилами, и в учебном процессе.

7. Проанализирована эффективность использования предлагаемых математических моделей ДВС, а также способа перемещения регулятора ТНВД. Так как время настройки стенда уменьшается, то экономия времени настройки стенда составит 10-20%, что ведет к экономии топлива на 10-15%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенные в диссертационной работе исследования показали, что сложная экономическая ситуация последних лет, когда создание нового оборудования и внедрение его в производство ставит предприятие в трудные финансовые условия, а также жесткая конкуренция в современном производстве, которая характеризуется постоянно растущей номенклатурой выпускаемых изделий, создает необходимость иметь быстро перенастраиваемое, более точное и значительно более дешевое оборудование по сравнению с зарубежными аналогами.

В результате внедрения теоретически и экспериментально обоснованных методов и алгоритмов управления АСИ ДВС решена задача быстрой настройки стенда на различные режимы испытаний.

Из этого следует, что поставленная цель повышения эффективности АСИ дизельных двигателей путем разработки методов оперативной настройки системы достигнута на основе применения нечеткой логики для получения управляющих векторов и ранжирования влияния задающих параметров методом парных сравнений.

В процессе выполнения диссертационной работы получены следующие основные результаты работы:

1. На основе исследования методов построения математической модели дизельного двигателя внутреннего сгорания выбран способ управления на основе нечеткой логики, позволяющий повысить качество и эффективность конструкторских разработок, сократить сроки доводки и усовершенствования двигателей при снижении себестоимости проведения стендовых испытаний.

2. Сформирована структурная схема АСИ, позволяющая реализовать процесс испытаний двигателей на основе нечеткой логики.

3. Получены векторы управления АСИ, описывающие состояние дизельных двигателей в любой момент времени, на основе модели в виде базы знаний нечетких правил, учитывающей экспериментальные данные испытаний.

4. Разработана методика формирования направленности испытаний работы двигателя путем ранжирования результатов нечеткого вывода на основе метода парных сравнений Саати, позволяющее реализовать различные режимы, в частности, экономичный, экологичный, высокой мощности и т.д.

5. Разработан механизм электро-механического управления частотой вращения двигателя на основе реализации полученных векторов управления АСИ ДВС путем использования математической модели перемещения рычага регулятора ТНВД и изменения нагрузки, полученной на основе нечеткого контроллера, описывающих состояние ДВС в любой момент времени через шаговый двигатель и передачу винт-гайка, гибко соединенную с регулятором ТНВД.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Илюхин, Алексей Николаевич, 2009 год

1. Математическое обеспечение автоматизированных систем исследований и испытаний двигателей внутреннего сгорания / Р. Л. Биктимиров, И. X. Садыков, А. X. Хайруллин. М.: Машиностроение, 1995.-256 е.: ил.

2. Лоусон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач методом наименьших квадратов. М.: Наука, 1986.

3. Осетров А. Д. Совершенствование управления двигателями внутреннего сгорания с использованием методов нечетких нейронных сетей.// Управление большими системами. №5. - 2006. - С. 177-184.

4. Крутов В. И. Двигатель внутреннего сгорания как регулируемый объект. М.: Машиностроение, 1978. - 472 с.

5. Ярушкина Н. Г. Гибридные системы, основанные на мягких вычислениях: определение, архитектура, возможности.// Программные продукты и системы.// ЗАО НИИ Центрпрограмсистем. №3. -2002.-С. 5.

6. Ярушкина Н.Г. Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях. Ульяновск: УлГТУ, 2004. — 139 с.

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

8. Батыршин И.З. Общий взгляд на основные черты и направления развития нечеткой логики Л. Заде.// Новости искусственного интеллекта. № 2-3 (44-45). - 2001. - С. 25-28.

9. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: -Физматлит, 2001.

10. Джексон П. Введение в экспертные системы. М.:Изд. дом «Вильяме», 2001. — 624 с.

11. Двигатели внутреннего сгорания. В 3 кн. Кн. 1. Теория рабочих процессов: Учебник для вузов/В.Н. Луканин, М.Г. Шатров, Т.Ю. Кричевская и др.; под ред. В.Н. Луканина и М.Г. Шатрова. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 2005. - 414 е.: ил.

12. Черноиванов В.И., Бледных В.В., Северный А.Э. и др. Техническое обслуживание и ремонт машин в сельском хозяйстве / Под. ред. Черноиванова. Москва, ГОСНИТИ, 2003. - 215 с.

13. Испытания двигателей внутреннего сгорания: учебник. Под ред. И.Я. Райкова. М.: Высшая школа, 1975. - 305 с.

14. Вырубов Д. Н. и др. Двигатели внутреннего сгорания: теория поршневых и комбинированных двигателей. М.: Машиностроение, 1983.-264 с.

15. Гольдберг А. М., Галямичев В. А. Тепловой расчет четырехтактного двигателя: Методические указания для студентов лесомеханического факультета. Л., 1985. — 32 с.

16. Бахвал ова B.C., Хайруллин А.Х. Методы моделирования режимов работы двигателя внутреннего сгорания и разработки автоматизированной системы испытаний.// Экономические и технические системы: Online журнал, 2004. — №7. http://www.kampi.ru/sets

17. Бахвалова* B.C. Моделирование ДВС в рамках автоматизированной системы испытаний. // Проблемы исследования и проектирования машин: Сборник статей IV Международной научно-технической конференции. Пенза: Приволжский Дом знаний, 2008. -С. 8-12.

18. Бахвалова B.C., Хайруллин А.Х. Разработка математического обеспечения автоматизированных систем испытаний ДВС.// Экономические и технические системы: Online журнал, 2009. №2. http://www.kampi.ru/sets.

19. Зубков Е.В., Макушин А.А., Бахвалова B.C. Моделирование режимов работы ДВС с целью получения их переходных характеристик// Автомобильная промышленность. Москва: Машиностроение. 2009. - №5. - С 37-391

20. Ярушкина Н.Г Основы нечетких и гибридных систем: учеб. пособие. М: Финансы и статистика, 2004. - 320 е.: ил.

21. Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. Казань: Отечество, 2001. - 102 с.

22. Батыршин И.З., Недосекин А.О и др. Теория и практика нечетких гибридных систем. / Под ред. Н.Г. Ярушкиной. М.: Физматлит, 2007.

23. Ослэндер Д. М., Риджли Дж. Р., Ринггенберг Дж. Р. Управляющие программы для механических систем. Объектно-ориентированное программирование систем реального времени. — М.: БИНОМ, Лаборатория базовых знаний., 2004.

24. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Пер. с польского И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия — Телеком, 2004. — 452 с.

25. Заде Л.А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных интеллектуальных систем.// Новости Искусственного Интеллекта. -№2, 3,2001. -С. 7- 11.

26. Головко В. А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М.:ИПРЖР, 2001. - 256 с.

27. Круглов В.В., Борисов В.В., Искусственные нейронные сети. Теория и практика. 2-е изд. - М.: Горячая линия - Телеком, 2002.-382 с.

28. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. -288 с.

29. Нейрокомпьютеры в системах обработки сигналов. /Под ред. Ю.В.Гуляева и А.И.Галушкина. М.Радиотехника, 2003. - 224 с.

30. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М.:Изд. дом «Вильяме», 2003. - 864 с.

31. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG. М.:Изд. дом «Вильяме», 2004. - 640 с.

32. Адаменко А., Кучуков А. Логическое программирование и Visual Prolog. СПб: БХВ-Петербург, 2003. - 992 с.

33. Бондарев В.Н., Аде Ф.Г. Искусственный интеллект: учебное пособие для вузов. — Севастополь, Изд-во СевНТУ, 2002. — 615 с.

34. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fiizzyTECH.- СПб: БХВ-Петербург, 2005. 736с.

35. Бажин, И.И. Информационные системы менеджмента. М. : ГУ-ВШЭ, 2000. - 688 с.

36. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. — Винница: Издательство Винницкого государственного технического университета, 2001. 198 с.

37. Блюмин С.Л., Шуйкова И.А., Сараев П.В., Черпаков И.В. Нечеткая логика: алгебраические основы и приложения: Монография. — Липецк: ЛЭГИ, 2002. 113 с.

38. Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения./ Под редакцией P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986.

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

40. Соколов А.Ю. Алгебраическое моделирование лингвистических динамических систем // Проблемы управления и информатики. 2000. -№2.-С. 141-148.

41. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений/ Пер. с англ. М.: Мир, 1976.165 с.

42. Заде JI.A. Тени нечетких множеств.// Проблемы передачи информации, том II, вып. 1, 1966 С. 37 - 44.

43. Заде JI.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе.// В кн.: Классификация и кластер / Под ред. Дж.Вэн Райзина.- М:Мир, 1980. С. 208-247.

44. Беллман Р., Заде JT. Принятие решений в расплывчатых условиях.// В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений.-М.:Мир, 1976.-С. 172-215.

45. Автомобильные двигатели. Испытание тепловых автомобильных двигателей: лаб. практикум / В. Н. Черноусов, В. М. Санников, Ю. И. Корейбо. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2005. - 116 с.

46. Двигатели внутреннего сгорания. Теория поршневых и комбинированных двигателей/ Под редакцией Орлина А.С. и Круглова М.Г. Москва «Машиностроение», 1983. - 305 с.

47. Игнатьева Т.И., Колесник Б. А., Миронов Н. П. Информационно-измерительная управляющая система автоматизации испытаний двигателей // Двигателестроение. 1989. - №2. - С.31.

48. Трубников Г.И. Практикум по автотракторным двигателям. — М.: Колос, 1975.- 192 с.

49. Хитрюк В.А., Цехов Е.С. Практикум по автотракторным двигателям. Мн.: Ураджай, 1989. - 143 с.

50. Байков Б.П.,Ваншейдт В.А.и др. Дизели: Справочник. Третье издание. - JL: Машиностроение, 1977. - 480 с.

51. Конструкция и расчет автотракторных двигателей: учебник для высших технических учебных заведений/ Под ред. проф. Ю. А. Степанова. -М.: Машгиз, 1957.

52. Двигатели внутреннего сгорания: Устройство и работа поршневых и комбинированных двигателей: учебник для студентов вузов/ под ред. Орлина А. С., Круглова М. Г. 3-е изд., перераб. и доп. -М.: Машиностроение, 1980.

53. Архангельский В. М. Автомобильные двигатели. М.: Машиностроение, 1973.

54. Колчин А. И., Демидов В. П. Расчет автомобильных и тракторных двигателей. М.: Высш. шк., 1971.

55. Автомобильные двигатели: учебник для автотранспортных техникумов/ Богданов С.Н., Буренков М.М., Иванов И.Е. М.: Машиностроение, 1987. - 368 е., ил.

56. Методы и технические средства испытаний двигателей внутреннего сгорания./ Щендригин А. С., Науменко Б.// С.Материалы X региональной научно-технической конференции «Вузовская наука — Северо-Кавказскому региону». СевКавГТУ, 2006.

57. Калугин Ф.В. Метод диагностики дизельного оборудования, доклад ИПС РАН, 2003.

58. Губертус Гюнтер Диагностика дизельных двигателей/ Пер.с нем. М: ЗАО «КЖИ «За рулем», 2004.

59. Исерлис Ю. Э., Мирошников В. В.Системное проектирование двигателей внутреннего сгорания. JL: Машиностроение. Ленингр. отд.-ние, 1981.-255 е., ил.

60. Испытания двигателей внутреннего сгорания./ Стефановский Б.С, Скобцов Е. А., Кореи Е. К. и др. М.: -«Машиностроение», 1972. 368 с.

61. Двигатели внутреннего сгорания.// Сапожников Е. Н. -«Техника», 1972. — 304 стр.

62. Ховах М. С. и Маслов Г. С. Автомобильные двигатели. Изд. 2-е, пер. и доп. - М.: «Машиностроение», 1971 - 456 с.

63. Крутов В.И. Автоматическое регулирование и управление ДВС. -М.: Машиностроение, 1989.

64. Иващенко Н.А., Вагнер В.А., Грехов Л.В. Дизельные топливные системы с электронным управлением: учебно-практическое пособие. -Барнаул: Изд-во АлГТУ, 2000.

65. Рогозин О.В., Солодовников И.В. Разработка и функционирование контроллера нечеткой логики в системах автоматического управления//Информационные технологии в проектировании и производстве. 2007. - № 2. — С. 56-63.

66. Зубков Е.В., Макушин А.А., Илюхин А.Н. Правила, функции и схемы формирования моделей режимов испытаний автотракторных ДВС. //Тракторы и сельхозмашины. 2009 - №5. - С. 17-20.

67. Илюхин А.Н., Хайруллин А.Х. Формирование управляющей программы испытания ДВС на основе нечеткой логики// Социально-экономические и технические системы. — 2009.— №3 8 с. http://www.sets.ru.

68. Гаврилова Т. А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб:Питер, 2000. - 384 с.

69. Грэхем И. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика. 3-е изд. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. - 880 с

70. Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Поиск решения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений// Известия РАН. Теория и системы управления. — 2005.-N9 1.-С. 97-109.

71. Хаптахаева Н.Б., Дамбаева С.В., Аюшеева Н.Н. Введение в теорию нечетких множеств: учебное пособие. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. - 68 с.

72. Мациевский С. В. Нечеткие множества: учебное пособие. -Калининград: Изд-во КГУ, 2004. 176 е., ил.

73. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского. -М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 е., ил.

74. Номоконова О.В. Об одном подходе к построению функции принадлежности нечетких чисел// Известия Челябинского научного центра, вып. 4 (13) 2001.

75. Алтунин А. Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. - 352 с.

76. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под редакцией Д. А. Поспелова. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит, 1986. - 213 е., ил.

77. Пивкин В. Я., Бакулин Е. П., Кореньков Д. И. Нечеткие множества в системах управления: Методическое пособие / Под редакцией профессора Золотухина Ю. Н. М.: Знание, 1995 - 196 с.

78. Леденева Т.М., Татаркин Д.С. Особенности проектирования систем нечеткого логического вывода //Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии., 2006. № 2. - С. 110-118.

79. Пытьев Ю. П. Возможность. Элементы теории и применения. — М.: Эдиториал УРСС, 2000. 190 е., ил.

80. Романов В. П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учебное пособие / Под ред. проф. Н. П. Тихомирова. М.: Издательство «Экзамен», 2003. - 496 е., ил.

81. Аверкин А. Н., Федосеева И. Н. Параметрические логики в интеллектуальных системах управления. М.: Вычислительный центр РАН, 2000.-107 е., ил.

82. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001.-352 е., ил.

83. Зубков Е.В., Илюхин А.Н., Фазуллин Л.И Моделирование автоматизированной системы настройки испытательным комплексом АСИ ДВС //Социально-экономические и технические системы. http://www.sets.ru 2006. - №7 - 5 с.

84. Колесников А. В. Гибридные интеллектуальные системы. Теория и технология разработки. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001. - 711 с.,.ил.

85. Корнеев В. В., Гареев А. Ф., Васютин С. В., Райх В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Издатель Молгачева С. В., Издательство Нолидж, 2001.— 495 е., ил.

86. Минаев Ю. Н., Филимонова О. Ю., Бенамеур Лиес. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе. — М.: Горячая линия Телеком, 2003. - 205 е., ил.

87. Орлов А. А. Теория принятия решений. М.: Экзамен, 2006.-573 с.

88. Подиновский В.В. и др. Методы принятия решений. Теория и методы многокритериальных решений: Хрестоматия, М.: ГУ-ВШЭ, 2005. - 242 с.

89. Пригарина Т.А., Чеботарев П.А., Шмерлинг Д.С. Парные сравнения (аналитический обзор)// Научно-техническая информация. Сер.2 Инф. Процессы и системы. 1996. №2. - С.20-25,32.

90. Тюрин Ю.Н., Шмерлинг Д.С. Непараметрические методы статистики// Социология: методология, методы, математические модели.- 2004. -№ 18. С.154-166.

91. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархии/ Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. — 320 с.

92. Эрроу К.Дж. Коллективный выбор и индивидуальные ценности/ Пер. с англ. М.: ГУ-ВШЭ, 2004. - 204 е.

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

94. ГОСТ 18509-88 «Дизели тракторные и комбайновые. Методы стендовых испытаний». Издательство стандартов., 1988 77 с.

95. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решения на основе нечетких моделей: примеры использования. Рига: "Знание", 1990.- 184 с.

96. Зубков Е.В., Макушин А.А., Илюхин А.Н. Применение нечеткой логики для моделирования режимов испытания двигателей внутреннего сгорания //Сборка в машиностроении, приборостроении. — 2009-№8.-С. 39-44.