Разработка имитационных и интеллектуальных моделей для исследования и создания систем контроля и управления ядерными реакторами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Альмасри Хусам Фаиз

• Альмасри Хусам Фаиз
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Альмасри Хусам Фаиз

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ОБЗОР РЕАЛИЗАЦИИ АСУТП И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

1.1 Проблемы, возникающие при построении АСУТП энергоблоков

1.2 Основные требования к средствам построения АСУТП

1.3 Особенности автоматизации управления сложными

и опасными технологическими объектами

1.4 Интеллектуальное управление

ВЫВОДЫ

ГЛАВА 2 ОПИСАНИЕ ОБЪЕКТА АВТОМАТИЗАЦИИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

2.1 Определение объекта исследования

2.2 Принципиальные различия нейронных сетей от нечеткой логики

2.3 Определение цели и постановка задач для диссертационной работы

2.4 Базовые задачи интеллектуального управления

ВЫВОДЫ

ГЛАВА 3 ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА РЕГУЛИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ В АСУТП АЭС

3.1 Компьютерный многофункциональный анализатор реакторной установки АЭС с ВВЭР

3.2. Описание автоматического регулятора мощности реактора ВВЭР-1000

3.3. Оценка качества регулирования и оптимизация настроек автоматического регулятора мощности

3.4 Адаптивное управление автоматическим регулятором мощности

ВЫВОДЫ

ГЛАВА 4 ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ МАЖОРИТАРНЫХ СХЕМ КАНАЛОВ АСУТП АЭС

4.1 Класс задач оптимизации структуры каналов АСУТП

4.2 Нечеткая оптимизация надежности вариантов для многокритериального выбора схем АСУТП ядерных реакторов АЭС

4.3 Нечеткая идентификация весов для многокритериальной оптимизации надежности схем АСУТП

ВЫВОДЫ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка имитационных и интеллектуальных моделей для исследования и создания систем контроля и управления ядерными реакторами»

Введение

Уровень автоматизации технологических процессов на атомных электростанциях (АЭС) является решающим фактором в обеспечении надежности и эффективности производства ядерной энергии. Это обусловило постоянный поиск и внедрение новых методов усовершенствования систем управления данным технологическим процессом [1]. Разработка комплексных автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУТП) для объектов атомной энергетики представляет собой сложную и объемную задачу с выбором и подключением огромного количества измерительных преобразователей и исполнительных механизмов [2].

Немаловажна также актуальная проблема необходимости перехода на современные интеллектуальные датчики и устройства управления, так как применение систем низкой надежности повышало риск потери управления, снижало готовность системы. Появление микропроцессоров позволило перейти к распределенным (в первую очередь, функционально) системам, а развитие сетей передачи данных дало возможность эффективно «распределить интеллект» по территории, создавая не только функционально, но и территориально распределенные системы

[3].

Системы автоматизации управления - это композиционные человеко-машинные комплексы, представляющие совокупность функциональных подсистем, сочетание данных и знаний, технических и инструментальных средств, а также сотрудников, необходимых для обработки информации и принятия решений [4]. Любое управление включает в себя наличие объекта, регулятора, управляющего органа и измерительных элементов. Объекты управления крайне разнообразны: технологические процессы разных предприятий, индустрии народного хозяйства, энергетика и т.д. Так как в контуре управления сложной и опасной автоматизированной системы управления необходимо наличие человека, то на него приходится часть функций, причем чаще всего самых ответственных.

Как показывает анализ, современные АСУТП эффективно могут быть построены на базе отбора нескольких степеней управления и использования для

3

формирования каждого из них соответствующих промышленных программных и технических средств, оптимизирующих реализацию для специальных классов технологических объектов. Класс тепловых и ядерных энергетических объектов отличается сложными и трудоемкими задачами управления и контроля в разных режимах и с различными приоритетами, высокими требованиями по надежности. Используются различные виды функционального резервирования для разнообразных задач идентификации и управления [5].

В то же время в целях эффективности инвестиций в модернизацию существующих и создание новых объектов управления требуется отработка типовых интеллектуальных решений для ускорения проектирования в связи с появлением новых технологий. Оказывается, что новые технологии позволяют улучшить качество управления, ускорить внедрение, повысить эффективность проектов, но требуют тщательного освоения, стыковки, причем желательно на натурных или полунатурных полигонах [6].

К рассматриваемым современным средствам АСУТП относятся: аппаратура на базе контроллеров с соответствующей периферией для реализации уровня SOFTLOGIC; готовые программные оболочки SCADA. В последнее время появились возможности для применения в АСУТП новых информационных технологий. Это могут быть средства мобильной связи, технологии «тонкий клиент», дистанционное управление с использованием различных сетей. Однако использование этих технологий и некоторых средств может вызывать сомнения в связи с возможным снижением функциональной надежности и требует тщательной оценки применения, исследования вариантов взаимодействия этих технологий между собой.

Стремительное движение в развитии и исследовании в области АСУТП позволило решить довольно обширный класс новых задач автоматизации технологических процессов. Несмотря на то, что методы искусственного интеллекта имеют очевидные успехи, они недостаточно и неэффективно используются в АСУТП. Применение интеллектуального управления в АСУТП носит довольно случайный характер: во-первых, классы задач не определены, где их использова-

ние было бы эффективным, во-вторых, отсутствует единый концептуальный подход, в-третьих, недостаточно много уделяется внимания коллективному использованию традиционных методов управления [7-8].

Задачи функционирования АСУТП в режиме реального времени затрудняют реализацию интеллектуальных систем управления и ограничивают их применение. Также методы интеллектуального управления являются инструментом, который разрешает проблему слабой формализуемости технологических процессов, что позволяет расширить ряд решаемых задач [7]. Оператор является важным звеном в традиционных методах контроля и управления, так как математическое описание не дает желаемые результаты, он справляется с задачами с высокой степенью эффективности, применяя опыт, интуицию и знания о закономерностях явлений. Отсюда возникает потребность использования новых методов для решения задач контроля и управления, основанных на качественной имитации и воссоздании процессов интеллектуального управления. Такое направление, как искусственный интеллект, способно решать аналогичный тип задач [8].

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой обширный набор методов, решающих разнообразные задачи, направленные на создание методов, отвечающих за взаимодействия человека и машины на естественном языке, на обрабатывание визуальной информации и др. Заменить человека вычислительным устройством для принятия решений является целью методов ИИ.

В диссертации обсуждаются задачи реализации интеллектуальных функций и алгоритмов АСУТП, реализованных на современных средствах. В качестве объекта исследования интеллектуальных алгоритмов для отработки задач управления применяются компьютерный многофункциональный анализатор реакторной установки ядерных энергетических установок (ЯЭУ). Подобные анализаторы вместе с аппаратной частью на базе программно-технического комплекса и ПЭВМ, соединенных в сеть, и специализированным программным обеспечением могут создать

площадку для исследования и реализации актуальных базовых и интеллектуальных систем управления и контроля.

Можно уверенно утверждать, что создание функционально распределенных систем автоматического управления высокого интеллектуального уровня в настоящее время - объективно реализуемая задача. Актуальность диссертации

В последнее время в РФ и за рубежом наметилась тенденция к созданию интеллектуальных систем управления с применением алгоритмов нечетких и нейронных сетей, реализуемых на базе программно-технических комплексов, которые находятся в различных состояниях готовности к применению на реальных объектах управления. Поэтому представляет интерес создание интеллектуальных алгоритмов, повышающих качество и надежность параметров управления опасными и сложными объектами, например ядерными реакторами; а также дающих возможность быстро и надежно (достоверно) принимать решения в спорных вопросах управления, исключая влияние «человеческого фактора» (ошибки, которые может допустить оперативный персонал). Поэтому алгоритмическая и функциональная структуры систем управления должны обеспечивать их правильное функционирование при заданной степени показателей качества и надежности в среде влияния на систему разнообразных возмущающих факторов. Использование традиционных методов для целостности такого рода систем в случае управления сложными и опасными динамическими объектами оказывается довольно трудоемким. Все ранее упомянутые факторы обусловливают необходимость разработки новых и совершенствования уже имеющихся методов проектирования интеллектуальных систем автоматического управления для того, чтобы использовать их при решении масштабного класса прикладных задач управления опасными и сложными объектами, в том числе ядерными реакторами.

В настоящее время проблемы создания различных классов интеллектуальных систем и алгоритмов управления активно исследуются отечественным и зарубежными учеными, о чем свидетельствуют работы как отечественных (А.И. Галушкин, Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, В.Н. Захаров, C.B. Ульянов, А.Н. Борисов,

O.A. Крумберг, И.П. Федоров, А.И. Гаврилов, И.С. Константинов, А.Г. Филатов, Ю.В. Касьянов, Д.А. Поспелова и др.), так и зарубежных ученых (Cohen М.А., Grossberg S.O., Zadeh L., White D.A., Sofge D.A. и др.).

Таким образом, актуальной является задача разработки алгоритмов интеллектуальной оптимизации управления опасными объектами и производствами на базе программно-технических комплексов. Исследованиям в рамках этой актуальной проблемы и посвящена данная диссертация. Цель диссертации

Целью данной диссертации является разработка и реализация ряда алгоритмов интеллектуального управления для исследования и создания систем контроля и управления в составе АСУТП ядерных энергетических установок и проверки решений на моделях объекта, включая принятие проектных решений с целью повышении надежности и качества управления с использованием принципов нейронных сетей и нечеткого логического управления.

Для достижения поставленной цели предлагается выполнить следующее:

1) провести анализ основных трудностей создания традиционных АСУТП для сложных и опасных объектов управления на примере ядерных энергетических установок (ЯЭУ);

2) провести анализ и исследование основных проблем создания и функционирование автоматического регулятора мощности ЯЭУ с использованием компьютерного многофункционального анализатора реакторной установки АЭС с ВВЭР;

3) провести исследование возможности применения интеллектуальных нейронных сетей и нечетких алгоритмов, а также способов их реализации для использования в области автоматизации опасных и сложных объектов управления на примере АСУТП АЭС;

4) разработать и провести тестирование предложенных интеллектуальных алгоритмов на типовых объектах управления и сделать выводы о целесообразности их дальнейшего применения;

5) разработать на основе проведенных анализов алгоритмы на базе нейронных сетей для обучения адаптивных систем автоматического регулирования мощности с целью повышения качества управления в АСУТП ЯЭУ;

6) разработать и реализовать нечеткие алгоритмы оптимизации выбора варианта резервирования каналов контроля и управления в составе распределенной АСУТП ЯЭУ с целью повышения эффективности и надежности автоматизированных систем управления опасными технологическими процессами.

Научная новизна

Новизна представленных в данной диссертации результатов заключается в следующем:

1) Предложено использовать алгоритмы на базе нейронных сетей для обучения адаптивных систем автоматического регулирования в АСУТП АЭС с целью повышения качества управления;

2) Разработано программное обеспечение, реализующее интеллектуальные алгоритмы, позволяющее осуществлять обучение адаптивных систем управления;

3) Предложено использовать нечеткие алгоритмы для решения задач выбора оптимальной структуры резервированной распределенной АСУТП;

4) Созданы программные интеллектуальные средства оценки вариантов резервирования каналов системы контроля и управления в составе распределенных АСУТП с целью повышения их эффективности и надежности.

Практическая ценность диссертации

1) Предложенный подход реализуем на используемых в настоящее время современных аппаратных средствах, и может быть использован либо как дополнение к существующим регуляторам систем управления мощностью, либо как принципиально новый вариант на базе программно-технического комплекса;

2) Показана целесообразность оснащения современных программно-технических комплексов средствами нейронных сетей и нечетких алгоритмов, позволяющих значительно расширить класс применяемых технологий управления;

3) Предложен интеллектуальный алгоритм адаптации параметров автоматического регулятора мощности ядерного реактора для построения качественных и надежных автоматизированных систем управления опасными технологическими процессами;

4) Разработанные в среде МАТЪАВ программы синтеза нейронных сетей и нечетких алгоритмов использованы для реализации и проведения лабораторного практикума по изучению дисциплин «Управление ЯЭУ», «Методы оптимального управления», «Автоматизация АЭС» и «Цифровые системы автоматического управления» на кафедре «Автоматика» НИЯУ МИФИ;

5) Результаты могут быть использованы при разработке новых систем управления сложными и опасными динамическими объектами, например, при разработке систем адаптивного управления в АСУТП АЭС.

Основные положения, выносимые на защиту

• Результаты анализа проблем в создании САР в составе АСУТП для сложных и опасных объектов управления на примере ядерных энергетических установок (ЯЭУ);

• Результаты исследований функционирования автоматического регулятора мощности ЯР, реализованного в составе многофункционального компьютерного анализатора режимов ЯЭУ АЭС с ВВЭР, показывающие целесообразность использования нейронных сетей для создания адаптивных систем с целью повышения качества управления;

• Основанные на нейронных сетях варианты алгоритмов адаптивной коррекции параметров автоматического регулятора мощности ядерного реактора, обеспечивающие повышение качества регулирования;

• Алгоритмические средства нечеткой логики, позволяющие оптимизировать выбор структур резервирования каналов контроля и управления АСУТП ЯЭУ с целью повышения их эффективности и надежности.

Апробация диссертации

Основные результаты диссертационного исследования были изложены на следующих конференциях:

- научной сессии НИЯУ МИФИ-2013 - с 01 по 06 февраля 2013 г. (один доклад);

- научной сессии НИЯУ МИФИ- 2014 - с 27 января по 01 февраля 2014 г. (два доклада);

- научной сессии НИЯУ МИФИ-2015 - с 16 по 20 февраля 2015 г. (два доклада);

- международной научно-практической конференции «Международная конференция молодых специалистов, ученых и аспирантов по физике ядерных реакторов» - с 5 по 9 сентября 2016 г. (один доклад).

Публикации

Результаты диссертации отражены в 10 работах, в числе которых 3 статьи — в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 5 - докладов и аннотаций докладов научных конференций, 2 статьи — в других изданиях.

Глава 1 Обзор реализации АСУТП и интеллектуального управления

1.1 Проблемы, возникающие при построении АСУТП энергоблоков

Под АСУТП понимается система управления, которая обладает автоматизированными функциями. Причем степень автоматизации может быть различной -от полного автоматического регулирования до простейших вычислений, необходимых для принятия управляющего воздействия.

Термин АСУТП первоначально связывался с наличием в системе управления цифровых вычислительных машин, но оказалось, что его более широкое толкование предполагает подобные системы и с другими средствами автоматизации. Таким образом, большое количество АСУТП уже существовало, хотя термина еще не было. Например, управление ядерными реакторами невозможно без высокой степени автоматизации, и многие функции управления были автоматизированы уже на первых ядерных реакторах. Но, тем не менее, в настоящее время в связи с проникновением ЭВМ практически во все сферы человеческой деятельности, в дальнейшем будем рассматривать АСУТП, содержащие ЭВМ [9].

Любая система управления, в том числе и АСУТП, содержит определенные типовые части, к которым относится объект управления, а также части связанные с анализом состояния объекта управления, анализ текущих данных, выработкой управляющего воздействия и т.д., которые постоянно находятся во взаимодействии, составляя единое целое.

Наиболее важными чертами АСУТП можно признать следующие [10]:

— необходимость выполнения управляющих функций со строго заданными периодами (тактами) выполнения задач;

- вхождение в состав системы людей, как элементов системы - так называемыми операторами;

- огромный перечень функций управления: от обычных контрольных до связанных с принятием решений автоматически или решений организационного плана - так называемые советчики оператора;

- необходимость постоянной модернизации в связи с физическим и моральным устарением технических средств в условиях постоянного прогресса вычислительной техники;

- распределенный характер АСУТП.

Эти особенности АСУТП и постоянное взаимодействие различных составных ее составных частей, как единой системы определяют трудности ее создания.

Наличие в системе управления человека — оператора — создает некоторые проблемы при аналитическом описании системы, поскольку каждый человек индивидуален по своим психофизическим качествам. Присутствие многих операторов в системе управления усугубляет тяжесть ситуации. Полностью преодолеть сформулированную трудность не удается с точки зрения оптимизации управления, но определенные мероприятия принять можно. Сначала необходимо заставить оператора выполнять регламентные и должностные инструкции, что существенно уменьшит возможность принятия ошибочных решений. Это достигается посредством обучения, тренингом и служебными взысканиями при ошибочных действиях операторов. С целью подготовки операторов в последние годы широко развита тренажерная тренировка.

Поэтому создание и применение тренажеров вместе с разделением функций управления между техническими средствами и оперативным персоналом, а также разработкой регламентных инструкций является в настоящее время отдельным научным и техническим направлением работ [11].

Несмотря на то, что строгое выполнение инструкций и грамотная организация в практически исключает проблему «человеческого фактора» операторов, но при этом значительно исключает принятие оптимальных текущих решений [5].

Вместе с организационными мероприятиями должны применяться и программно-технологические средства соответствующие построению человеко-машинного интерфейса. В этом случае оперативный персонал рассматривается и

как элемент внешнего воздействия на объект управления, и как динамический объект со своими характеристиками, и как элемент неизменяемой части системы в целом, и в этом смысле подлежит воздействию управляющих решений так же, как весь технологический процесс управления. В системах тренировки и обучения реального времени с использованием компьютерного многофункционального анализатора реакторной установки АЭС с ВВЭР, оператор является основным объектом наблюдения и управления.

Разнообразие функций управления в промышленности, для которой создается АСУТП и необходимость распределения их между оперативным персоналом и комплексом технических средств открывает обширный фронт исследований при автоматизации, связанный с разработкой алгоритмов обработки данных и выдачи управляющих воздействий. Поскольку в управлении рядом технологических процессов приходится использовать адаптивные, оптимальные технологии, то здесь возникают сложности, связанные с необходимостью оперативного оптимального принятия решения, требующие развития новых интеллектуальных подходов. Алгоритмы обработки входных данных могут носить достаточно сложный вид [12], а объект управления является достаточно сложным и имеет большое число параметров. В этом случае при построении АСУТП могут существенно возрастать требования к скорости обработки данных, а также время восстановления работоспособности системы управления при различных аварийных ситуациях.

Многолетний опыт разработки различными коллективами авторов АСУ 111 показал, что сначала автоматизации подвергается достаточно малая часть технологического процесса, а затем после накопления значительного, продолжительного и положительного опыта эксплуатации автоматизированных объектов возникают требования существенного расширения АСУТП. Возникновение частых и продолжительных мировых финансовых кризисов ограничивает денежные возможности заказчиков, что приводит к постепенному развитию АСУТП на предприятиях, а также реализации не всех задуманных функций. В процессе реализации последующих этапов выясняется, что:

• или приходится перестраивать организацию вычислений из-за необходимости введения интеллектуальных функций управления;

• или проводить развитие АСУТП с применением новых технических и программных средств, которые уже достаточно сильно отличаются от существующих, но при этом должны иметь возможность для взаимодействия с существующими системами.

В случае если следующая разрабатываемая часть не связана с ранее созданной системой, то серьезных проблем не возникает. Но чаще всего происходит обратная ситуация. Поэтому для преодоления возникающих трудностей такого рода следует создать АСУТП на новых перспективных и современных технических средствах с полным отказом от устаревших средств. Такая система может выполнять функции как старой части, так и вновь вводимой. Такой же подход применяется и при физическом износе технических средств.

Но не всегда приемлемо следовать по такому пути, особенно когда производственный процесс является сложным и опасным. Тогда приходится объединять имеющиеся и вновь вводимые в действие вычислительные ресурсы АСУТП. Однако это объединение должно быть не просто физическим, но и предполагать создание единого информационного пространства базы АСУТП, а также единых средств управления программно-техническим комплексом, разумеется, предоставляя некоторую автономию там, где это необходимо. В первую очередь, этот подход диктуется самим предназначением АСУТП как системы управления всем технологическим процессом в целом. Например, система контроля температуры теплоносителя в ядерных реакторах в виду ее важности носит автономный характер [13]. С помощью этой системы производится непрерывное сравнение текущих значений температур с предельно допустимыми значениями уставок и отображение результатов сравнения на дисплеях. Несомненно, перечисленные функции могут выполняться автономной ЭВМ или даже интеллектуальным контроллером. Данная автономия могла бы быть сравнительно большей, если бы значения уставок не изменялись бы в зависимости от кампании ядерного реактора, а результаты измерений температуры не использовались в других подсистемах АСУТП. Одна-

ко имеются реальные примеры, показывающие зависимость предельно допустимых значений от других данных (в этом случае предельно допустимые значения могут рассчитываться на другом вычислительном ресурсе и передаваться на вычислительный ресурс, предназначенный для системы контроля теплоносителя). Также измеренные значения температур используются в косвенных измерениях величин, которые участвуют в анализе технологической надежности активной зоны ядерного реактора. Понятно, что в таких условиях степень автономности системы контроля температуры теплоносителя является предметом проектных разработок.

Развитие АСУТП предъявляет достаточно большой ряд вопросов, подлежащих анализу и как следствие решению. При этом необходимо решить некоторый ряд вопросов: создание вычислительных разнородных сетей, совместимость разработанного программного обеспечения и оптимальное распределение функций управления между операторами и техническими средствами.

Интегрирование существующей АСУТП в вышестоящую по иерархическому уровню систему управления также требует принятия ряда проектных решений. Прежде всего, возникают проблемы передачи данных из распределенных узлов АСУТП. Кроме того, если существующая АСУТП является не только информационный, но и является составной частью средств выработки управляющих решений, то могут возникнуть дополнительные требования к ней по формированию управляющих воздействий, а также выполнению иных функций. Это приводит к существенной модернизации ее программного и технического обеспечения. В частности, на вычислительных ресурсах системы контроля температуры теплоносителя могут быть наложены функции контроля исправности датчиков температуры, проверки и диагностики каналов связи и т.д.

Таким образом, учитывая сложности создания АСУТП и значительные объемы обрабатываемых данных, можно сделать вывод, что развитие подходов проектирования АСУТП является весьма актуальным.

1.2 Основные требования к средствам построения АСУТП

Исходя из изложенных в предыдущем параграфе особенностей современных автоматизированных систем, можно сформулировать основное требование к ним: обеспечение поддержания или изменения параметров объекта управления в требуемых значениях уставки в течение требуемого времени. Значения уставок и время определяются устойчивостью, безопасностью и эффективностью ведения технологического процесса. Из этого следуют другие, более частные требования [10]:

• параметры и характеристики системы управления должны зависеть от динамики объекта управления;

• высокая надежность всех компонентов системы - как аппаратных, так и программных;

• высокая доля автоматических функций как средств снижения непредсказуемости влияния на систему человеческого фактора;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Альмасри Хусам Фаиз, 2016 год

Список литературы

1. Аракелян Э.К. Методические положения оценки технико-экономической эффективности модернизации АСУ ТП электростанций / Э.К. Аракелян, М.А. Панько, А.Ш. Асланян // Теплоэнергетика. - 2010. - № 10. - С. 45-49.

2. Безруков Н.С. Особенности и опыт разработки проектов АСУТП для действующих объектов теплоэнергетики / Н.С. Безруков, Д.Ю. Лебедко, Д.А. Теличенко // Энергетика: управление, качество и эффективность использования энергоресурсов. Сборник трудов VI Всероссийской науч.-техн. конф. с международным участием. — Благовещенск: Изд-во АмГУ, 2011. — С. 108-114.

3. Свидерский А.Г. Применение распределенных систем управления и интеграции АСУ ТП энергооборудования // Теплоэнергетика. — 2011. - № 10. -С.4-10. Макаренко В.В., Власов В.А. Применение имитационной модели оператора при разработке информационного обеспечения АСУТП АЭС // Тезисы доклада Всесоюзного НТС - Полярные Зори, Кольская АЭС 1979 С. 53- 54.

4. Меньков A.B. Теоретические основы автоматизированного управления: Учебник для вузов /A.B. Меньков, В.А. Острейковский. - М.: Оникс, 2005. - 640 с.

5. Жучков A.A., Кузнецов H.A., Потапенко П.Т. Применение ЭВМ для управления ядерными реакторами. - М.: МИФИ, 1986. - 94 с.

6. Жучков A.A. Имитационный центр для ИАСУ (АСУТП) с использованием современных базовых и интеллектуальных средств и оценкой их рейтинга качества. //Научная сессия МИФИ - 2003. Сб. науч. тр. В 14 Т. М.: МИФИ, 2003. -Т. 1.

7. Серегин М.Ю. Современное состояние и возможные пути решения. Проблем построения систем управления технологическими процессами // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2004. — № 1. — С. 2-8.

8. Искусственный интеллект. Справочник. В 3-х кн. Кн. 1 / Под ред. Э.В. Попова. - М.: Радио и связь. 1990. - 464 с.

9. Новости системостроения // Промышленные контроллеры АСУ - 2006, № 1-С. 16.

10. Лебедев В.О. Системно-ориентированный подход к проектированию АСУ ТП с применением структурных методов: дисс. канд. техн. наук [Текст] / В.О. Лебедев. - М., 2009. - 219 с.

11. Зигель А., Вольф Дж. Модели группового поведения в системе человек -машина. -М.: Мир, 1973, с. 261.

12. Макаренко В.В., Власов В.А. Применение имитационной модели оператора при разработке информационного обеспечения АСУТП АЭС. // В кн. Опыт и задачи использования АСУТП на АЭС: тез. доклада Всесоюзного НТС, Полярные Зори, Кольская АЭС, 1979, с.53 - 54.

13. Малашипин И.И., Сидорова H.H. Тренажеры для операторов АЭС. - М.: Атомиздат, 1979.

14. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими объектами. - СПб.: Наука, 2000.

15. Научно-практический журнал «Информатика и системы управления». Благовещенск, 2005. - С.89-102.

16. Дискр. контр. / Емельянов И.Я., Дроздов A.B., Константинов Л.В., Назарян В.Г., Постников В.В. Дискретный контроль полей энерговыделения в активных зонах ядерных реакторов. // Атомная энергия, 1974. - Т.37. - С. 451454.

17. Емельянов И.Я., Назарян В.Г., Постников В.В. Оптимизация энергораспределения в активной зоне большого энергетического реактора. // Атомная энергия, 1978, Т. 44, N4, С.310.

18. Beraha D., Lupas U., Strohbach P., Power distribution control within the scopes of advanced nuclear prediction for boiling, Water reactors, «Kuntschik», 1987, 50, N2,109-113.

19. Андрушечко С.А. и др. АЭС с реакторм типа ВВЭР-1000 // От физических основ эксплуатации до эволюции проекта / С.А. Андрушечко, A.M. Афров, Б.Ю. Васильев, В.Н. Генералов, К.Б. Косоуров, Ю.М. Семченков, В.Ф. Украинцев. - М: Логос, 2010. - 604 с.

20. Трофимов А.И. приборы и системы контроля ядерных энергетических установок. — М. Энергоатомиздат, 1999.- 494с.

21. Пономарев-Степной H.H., Слесарев Н.С. Безопасность и эффективность ядерной энергетики - основа в работах над реакторами нового поколения. // Атомная энергия, 1988, -Т. 64, вып. 1, - С. 40 - 46.

22. Ланкастер П. Теория матриц. - М.: Наука, 1978.

23. Меньков A.B. Теоретические основы автоматизированного управления / A.B. Меньков, В.А. Острейковский. - Учебник для вузов. - М.: Издательство Оникс, 2005. - 640 с.

24. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под. ред. Д.А. Поспелова. - М.: Наука, 1986. — 312 с.

25. Чинакал В.О. Интеллектуальные системы и технологии: Учеб. пособие. - М.: РУДН, 2008. - 303 е.: илл., 7-15 с.

26. Васильев Станислав. Искусственный интеллект сегодня [Электронный ресурс] / Станислав Васильев // Доклад «Интеллектное управление динамическими системами». - Режим доступа: URL: http://www.sbras.ru/HBC/hbc.phtml?9+281+l - 11,02,2016.

27. Константинов И.С., Филатов А.Г., Касьянов Ю.В. Принципы построения интеллектуальных автоматизированных систем управления с нечетким регулированием на базе логико-лингвистических моделей представления знаний // Сб. трудов Седьмых Академических чтений РААСН «Современные проблемы строительного материаловедения». - Белгород. - 2001. - С.154-158.

28. White D.A., Sofge D.A. Editors' Preface // Handbook of Intelligent Control. Neural, Fuzzy, and Adaptive Approaches / Eds. D.A. White, D.A. Sofge. - New York: Van Nostrand Reinhold. 1992. P. XVII-XVIII.

29. Горбань A.H., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Новосибирск: Наука, 1996.

30. Красовский H.H. Проблемы управляемости, наблюдаемости // Труды 2-го Всесоюзного съезда по механике. - М.: Наука, 1964. - С. 77-93.

31. Гаврилов А.И. Перспективы применения нейросетевых технологий в системах автоматического управления // Вестник МГТУ имени Н.Э. Баумана. Приборостроение. - 1998. -№1. - С. 119-126.

32. Непейвода А.Н., Кутергин В.А. Об уровнях знаний и умений в экспертных системах // Экспертные системы: состояние и перспективы / Под ред. Д.А. Поспелова. - M.: Наука, 1989. С. 30-37.

33. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования. — Рига: Зинатые, 1990. - 184 с.

34. Захаров В.Н., Ульянов C.B. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: Эволюция и принципы построения // Известия РАН: Техническая кибернетика. - 1993. - № 4. - С. 189205.

35. Применения искусственного интеллекта в АСУТП АЭС [Электронный ресурс], Сборник тезисов докладов IX Международной молодежной научной конференции — 2006 / Режим доступа: URL: https://polar.mephi.ru/ru/conf/2006/2_bezopasnost/2_podolnyj .html -19.03.2016.

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

37. Фоминых И.Б. Принципы построения гибридных интеллектуальных систем реального времени // Материалы Международного конгресса «Искусственный интеллект в 21 веке». - М.: Наука, 2001. - С. 570-582.

38. Cohen M. A, Grossberg S. О. Absolute stability of global pattern formation and parallel memory storage by competitive neural networks // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. - 1983-Vol. 13. - P. 815-826.

39. Zadeh L. Fuzzy logic, neural network and soft computing. Communications of the ACM. - 1994. - Vol. 37. - № 3. - P. 30-39.

40. Зверков B.B. Автоматизированная система управления технологическими процессами АЭС: Монография. - М.: НИЯУ МИФИ, 2014. -560 с.

41. Автоматизированные системы управления технологическим процессом атомных электростанций: Учебное пособие для вузов по специальности «Автоматизация технологических процессов и производств (энергетика)», направление «Автоматизированные технологии и производства» / В.Р. Аксенов, С. В. Батраков, В.А. Василенко. — СПб.: Изд-во Политехничесчого. ун-та, 2007. — 310 с.

42. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник / Под ред. Н. Д. Егупова; изд. 2-е, стереотипное. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 744 е., илл.

43. Жучков A.A., Кульшин A.B. Альмасри, Х.Ф. Типовые задачи нечеткого управления, контроля и прогноза в АСУ ТП тепловых и атомных объектов [Текст] / A.A. Жучков // Вестник МИФИ. - 2013. - Т. 2, № 4. - С. 490-295.

44. Консультационный центр Matlab компании SoftLine [Электронный ресурс]: Раздел «Проектирование систем управления // Fuzzy Logic Toolbox»: С.Д. Штовба «Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику» / С.Д.

Штовба. Режим доступа: http://www.matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/bookl/index.php. - 11.02.2016.

45. Выговский С.Б., Королев С.А., Чернов Е.В. Учебная лаборатория на базе многофункционального анализатора реакторной установки АЭС с ВВЭР // Вестник НИЯУ МИФИ, 2012. - Т.1, № 1.-С. 104-110.

46. Жучков A.A. Игровые и интеллектуальные подходы к выбору настроек регулятора мощности в АСУТП АЭС // Труды научной сессии НИЯУ МИФИ -2010. - Т1. -М.: НИЯУ МИФИ. - С. 137-140.

47. Shimmin D.W., Sephens M., Swaintson J.R. Adaptive control of a submerged vehicle with sliding fuzzy relations, Fuzzy Sets and Systems 79 (1996) pp. 15-24.

48. Tang Y., Zhang N., Li Y., Stable fuzzy adaptive control for a class of nonlinear systems, Fuzzy Sets and Systems 104 (1999) pp.279-288.

49. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими объектами. - СПб.: Наука, 2000.

50. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. - Винница: УНИВЕРСУМ -Винница, 1999.-320 с.

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

52. Боженков О.Л. Системная инженерия АСУТП АЭС / Боженков О.Л., Ка-бачников А.Б. // Ядерные измерительно-информационные технологии. — 2009 — № 2.-28 с.

53. Чернаков В.А. Опыт использования моделирующих комплексов при внедрении цифровых АСУ ТП АЭС / В.А Чернаков, С.А Королев, С.М Жуков. // Научная сессия МИФИ - 2009. - Т.1 «Ядерная физика и энергетика». - 173с.

54. Neural Network Toolbox User's Guide /©COPYRIGHT 1992-2004 by The Math Works, Inc.

55. Жучков A.A. Системные исследования надежности доставки информации снижение функциональных рисков для АСУ ТП АЭС // Проблемы автоматизации и управления в технических системах. Сб. статей МНТК - Пенза, 2013. - С. 429-432.

56. Жучков A.A., Снегирев A.A. Возможности применения вероятностных моделей для оценки надежности АСУ ТП сложных физических объектов. // Ядерные измерительно-информационные технологии. - М, 2009. - Т.2 (30) - С. 108111.

57. Жучков A.A., Альмасри Х.Ф. Нечеткая оптимизация надежности и идентификация весов для многокритериального выбора вариантов схем АСУ ТП ядерных реакторов и АЭС [Текст] / A.A. Жучков // Вестник МИФИ. - 2015. - Т. 4, № 1.-С. 85-91.

58. Метод наименьших квадратов [Электронный ресурс] / Режим доступа: URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/MeTOfl_HaHMeHbmHx_KBaflpaTOB - 19.05.2016.

û