Совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Угреватов, Александр Юрьевич

• Угреватов, Александр Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Угреватов, Александр Юрьевич

Введение

Глава 1. Автоматизация нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн

1.1 Технологический процесс нагрева кубовой жидкости

1.2 Регулирование как способ поддержания технологического процесса

1.2.1 Классические регуляторы

1.2.2 Современные системы управления и регулирования

1.3 Регуляторы на нечёткой логике

1.3.1 Теоретические основы нечеткой логики

1.3.2 Области и примеры регуляторов на нечеткой логике

1.3.3 Примеры структур систем на основе нечеткой логики 32 Выводы по главе

Глава 2. Идентификация объекта управления

2.1 Анализ объекта управления

2.1.1 Уравнение материального баланса радиантной камеры

2.1.2 Уравнение теплового баланса конвекционной камеры

2.1.3 Передаточная функция печи для разогрева кубовой жидкости

2.2 Моделирование объекта управления

2.2.1 Математическая модель объекта управления

2.2.2 Моделирование объекта управления в среде Simulink (расширение MatLab) 66 Выводы по главе

Глава 3. Синтез регуляторов

3.1 Расчет ПИД-регулятора

3.1.1 Метод расширенных частотных характеристик

3.1.2 Расчет ПИД-регулятора по максимальной степени устойчивости

3.2 Расчет регулятора на нечеткой логике

3.2.1 Классическая методика

3.2.2 Упрощенная методика 94 Выводы по главе

Глава 4. Моделирование системы автоматического нагрева кубовой жидкости с гибридным регулятором на основе нечеткой логики

Выводы по главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики»

В нефтепереработке для полного разделения смесей летучих жидкостей, частично или целиком растворимых одна в другой широко используют ректификацию. Этот процесс осуществляется в технологической установке, основной единицей которой является ректификационная колонна. Для поддержания в колонне стабильного технологического процесса по разделению различных фракций нефтепродуктов тарелки её средней части орошают разогретой кубовой жидкостью - дистиллятом, отбираемым из нижней (кубовой) части колонны. Причём важным условием обеспечения требуемого качества и количества выходного продукта колонны является высокая стабильность температуры данной жидкости.

Известным способом поддержания стабильности требуемых параметров является применение регуляторов в составе автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) на базе пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД) закона.

Исследования фирмы Honeywell [54] показывают, что из проанализированных более чем 100 ООО ПИД-контуров регулирования, функционирующих на различных предприятиях, только лишь 1/3 обеспечивает приемлемый уровень работы. Анализ затронул предмет их обслуживания и качество функционирования в течение последних пяти лет.

Результат этих исследований приведён ниже:

1. 49% контуров регулирования настроены неверно или ошибочно;

2. 32% контуров регулирования настроены удовлетворительно;

3. 16% контуров регулирования плохо функционируют из-за регулирующей арматуры;

4. 4,4% контуров регулирования перенастраивались хотя бы 1 раз за последние два года.

Основной причиной данной ситуации является нестабильность параметров объектов регулирования. Большой объем контролируемых и регулируемых параметров, отсутствие оперативных методов контроля качества процессов регулирования, сложность настройки регуляторов в режиме нормальной эксплуатации объекта приводят к снижению качества регулирования и возникновению неблагоприятных режимов работы системы. В России эти же проблемы зачастую усугубляются отсутствием квалифицированных специалистов, способных выполнять периодическую подстройку ПИД-регуляторов.

Справедливым будет замечание о том, что данную проблему можно решить, автоматизировав процесс настройки ПИД-регуляторов, и на российском рынке уже присутствуют подобные программные продукты. Например, программный пакет «ПИД-эксперт» (НПО «Техноконт», г. Москва), регулятор с самонастройкой PID-ST в Распределённой Системе Управления (РСУ) Centum CS 3000 (Yokogawa Electric, Япония) и многие др.

Однако это программное обеспечение (ПО) обладает рядом существенных недостатков, значительно сокращающих возможную область их применения:

- Ограниченность объектов, с которыми могут работать системы автоматического определения настроек ПИД-регулятора. Алгоритмы, используемые в данных продуктах, как правило, позволяют осуществлять настройку объектов не выше первого порядка инерционности с возможным транспортным запаздыванием. Вообще-то, и эту проблему можно решить и создать алгоритм, подходящий для других типов объектов. Но это будет уникальная разработка, подходящая именно в этом, конкретном, случае, что значительно отражается на стоимости продукта.

- Для запуска процесса настройки регулятора, необходим достаточно чёткий и продолжительный переходной процесс, что не всегда возможно на предприятиях в условиях непрерывного технологического процесса.

- Необходимость интеграции системы автонастройки с АСУ ТП, эксплуатирующейся на предприятии, что не всегда просто и требует дополнительных затрат как материальных, так и физических.

Все эти недостатки программ автоматизации процесса настройки ПИД-регулятора обусловливают в ряде случаев неэффективность использования подобного регулятора.

Современной тенденцией развития АСУ ТП является применение интеллектуальных систем на основе нейросетевых технологий и нечеткой логики. Методы, развиваемые в теории нечеткого управления в настоящее время, активно применяются для разработки нечетких алгоритмов фильтрации неконтролируемых возмущений в системах управления, синтеза алгоритмов нечетких поисковых систем автоматической оптимизации, синтеза гибридных регуляторов на базе классических ПИД-регуляторов и других систем. По сравнению с традиционными системами нечеткие системы имеют лучшую помехозащищенность, быстродействие и точность за счет более адекватного описания реальной среды, в которой они функционируют.

Таким образом, целью работы является повышение качества и количества выходного продукта ректификационной колонны за счёт применения гибридных регуляторов на основе нечеткой логики в системах автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн.

В практическом плане достижение этой цели осуществляется за счет использования современных программно-технических комплексов объединенных в интегрированные SCADA—системы. Поэтому совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики в составе SCADA-систем и создание высокоэффективных систем управления является актуальной задачей.

Цель работы - повышение качества и количества выходного продукта ректификационной колонны за счёт применения гибридных 6 регуляторов на основе нечеткой логики в системах автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить целый ряд задач, а именно:

1. Обоснование применения гибридных регуляторов, построенных на основе нечёткой логики, для обеспечения качества регулирования параметров технологического процесса разогрева кубовой жидкости в процессе эксплуатации объекта.

2. Построение математических моделей технологического процесса разогрева кубовой жидкости ректификационной колонны для последующего синтеза гибридных регуляторов, обеспечивающих требуемое качество переходных процессов в системе.

3. Моделирование и анализ переходных процессов в системе автоматического регулирования (САР) температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с использованием гибридных регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора.

4. Разработка методики построения регуляторов на нечеткой логике с требуемым качеством регулирования для управления процессами нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн

5. Синтез и анализ САР температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с гибридным регулятором на нечеткой логике.

Методы исследования. Поставленные задачи решались на основе методов математического анализа линейных и нелинейных динамических систем, методов классической и современной теории автоматического управления, теории нечеткой логики, методов математического и имитационного моделирования.

Теоретические положения подтверждены экспериментальными исследованиями в условиях реального объекта на Туапсинском нефтеперерабатывающем заводе, которые показали, что замена классического ПИД-регулятора гибридным регулятором на основе нечёткой логики, предложенным в диссертационной работе, позволяет повысить стабильность температуры кубовой жидкости на 5-10 % и уменьшить время переходного процесса на 10-15 %.

Научная новизна работы:

1 Получены структурированные математические модели в пространстве передаточных функций для рассматриваемого класса объектов — печей для нагрева кубовой жидкости для проведения сравнительного анализа переходных процессов в САР с использованием гибридных регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора.

2 Проведен сравнительный анализ переходных процессов в САР температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с использованием регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора, и доказана эффективность использования гибридных регуляторов на нечеткой логике.

3 Разработана методика синтеза регуляторов на нечеткой логике на основе анализа статистики переходных процессов реального объекта, позволяющая существенно упростить проектирование гибридных регуляторов на нечеткой логике, обеспечивающих требуемое качество переходного процесса.

4 Предложено каскадное включение регулятора на нечеткой логике и пропорционального регулятора, что позволяет достичь заданных показателей качества и упростить настройку полученного гибридного регулятора при тиражировании и эксплуатации.

5 Предложено осуществлять дискретное переключение коэффициента пропорционального регулятора по рассогласованию для уменьшения статической ошибки в установившемся режиме.

Практическая ценность работы заключается в разработке:

- современных научно обоснованных методов и средств регулирования температуры кубовой жидкости, позволяющих снизить риски возникновения неблагоприятных режимов работы, обеспечить качество регулирования технологических параметров в процессе эксплуатации и упростить процедуру подстройки регуляторов;

- методики синтеза регуляторов на нечеткой логике, позволяющей существенно упростить проектирование гибридных регуляторов, обеспечивающих требуемое качество переходного процесса.

Применение гибридных регуляторов на нечёткой логике, разработанных с помощью предложенной методики, позволяет не только упростить механизм подстройки, но и повысить стабильность температуры кубовой жидкости на 5—10 %.

Реализация результатов работы.

1 Математические модели, алгоритмы регулирования и методика настройки нечётких регуляторов использованы при выполнении ряда проектов ООО НПФ «КРУГ»: АСУ ТП установок атмосферной трубчатки (AT) № 1-3.

2. Результаты диссертационной работы в виде методик, алгоритмов программ внедрены в учебный процесс на кафедре «Автоматика и телемеханика» ГОУВПО «Пензенский государственный университет».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных научно-технических конференциях «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (г. Пенза, 2004, 2007, 2008 гг.), на семинарах партнёров ООО НПФ «КРУГ» (г. Пенза, 2005, 2007 гг.), на 29 Международном семинаре-презентации и выставке по программно-техническим комплексам (ПТК), промышленным контроллерам, техническим и программным средствам АСУ ТП, SCADA-системам, приборам и средствам автоматизации в Институте проблем управления (ИПУ) РАН (г. Москва, 2005 г.).

Публикации. Всего по теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, из них 1 статья в издании, рекомендованном ВАК России. При этом 10 печатных работ написаны без соавторства.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 102 наименования. Работа содержит 135 страниц машинописного текста, 42 рисунка, 7 таблиц и одно приложение.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Угреватов, Александр Юрьевич

7. Результаты работы внедрены в учебный процесс на кафедре «Автоматика и Телемеханика» Пензенского Государственного Университета, а также использованы при разработке ряда проектов ООО НПФ «КРУГ»: АСУ ТП установок атмосферной трубчатки (AT) №№ 1-3 на базе SCADA «КРУГ-2000» на ООО «РН - Туапсинский НПЗ», что позволяет обеспечить повышение количества выходного продукта ректификационной колонны на 0,3-0,4%.

Внедрения результатов диссертационной работы подтверждены соответствующими актами, приведенными в приложении А.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Угреватов, Александр Юрьевич, 2009 год

1. Аверкин А.Н. Фирма SGS-THOMSON Microelectronics партнёр Ассоциации нечётких систем // Новости искусственного интеллекта, 1993, №3. - С. 161-164.

2. Агамалов О.Н. Моделирование переходных процессов системы возбуждения турбогенератора АЭС средствами нейро-нечеткой идентификации // Exponenta Pro. 2003. № 4. С. 9-14.

3. Айнштейн В.Г. Общий курс процессов и аппаратов химической технологии: Учебник: В 2-х кн. / Под ред. В.Г. Айнштейна. М.: Логос, Высшая школа, 2003. — 872 с.

4. Антонов О.В. Оптимальное управление технологическими процессами с использованием комбинированных математических моделей / О.В. Антонов, О.М. Проталинский // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. №2.-С. 29-31.

5. Асаи К. Промышленные роботы: внедрение и эффективность. — М.: Мир, 1987 г.-384 с.

6. Бронштейн И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев — М.: Наука, 1981. 723с.

7. Будущее искусственного интеллекта / Под редакцией Левитина К.Е. и Поспелова Д.А. М.: Наука, 1991. - 302 с.

8. Буяхияуй К. Оптимальное нечёткое управление для снижения энергопотребления в дистилляционных колоннах. / К. Буяхияуй, Л. Григорьев // Автоматика и телемеханика, 2005, №2. С. 36^45.

9. Войнов И.В. Транспортные и манипуляционные системы мобильных робототехнических комплексов для экстремальных условий // Авторефератдиссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. — Челябинск: ЮУГУ, 1998. 25 с.

10. Волин Ю.М. Анализ гибкости сложных технических систем в условиях неопределенности. / Ю.М. Волин, Г.М. Островский // Автоматика и телемеханика. 2002. №7. — С. 92—106.

11. Вукобратович М. Управление манипуляционными роботами. / М. Ву-кобратович, Д. Стокич М.: Наука, 1985. - 384 с.

12. Гибшман Е.А. Реализация оптимальных режимов эксплуатации систем регулирования в АСУТП // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. №6.-С. 1-5.

13. Глумов В.М. Синтез контура адаптации с нечеткой логикой для системы управления деформируемого космического аппарата. / В.М. Глумов, И.Н. Крутова // Автоматика и телемеханика. 2002. №7. С. 76-91.

14. Н.Горитов А.Н. Оптимальность в задачах проектирования и управления роботами. / А.Н. Горитов, A.M. Кориков // Автоматика и телемеханика. 2001. №7.-С. 82-90.

15. Гостев В.И. Системы управления с цифровыми регуляторами. К.: Тэхника, 1990.-280 с.

16. Градецкий В.Г. Роботы вертикального перемещения. / В.Г. Гра-децкий, М.Ю. Рачков М.: Тип. Мин. образования РФ, 1997. - 223 с.

17. Гудмен И. Нечёткие множества как классы эквивалентности случайных множеств. Материалы научной конференции «Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения» / Под редакцией Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986. - С. 241-264.

18. Деменков Н.П. Нечеткий логический регулятор в задачах управления. / Н.П. Деменков, И.А.Мочалов // Промышленные контроллеры и АСУ. 1999. №2. С. 43-47.

19. Деменков Н.П. Адаптивное управление с помощью нечетких супервизоров. // Промышленные контроллеры и АСУ. 1999. №4. С. 2933.

20. Демидова JI.A. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникаций в среде MatLab. -М.:РиС, 2005.-365 с.

21. Дуб Дж.Л. Вероятностные процессы. М.: ИЛ, 1956. - 606 с.

22. Дургарян И.С. Идентификация объектов по критерию максимума количества информации. / И.С. Дургарян, Ф.Ф. Пащенко // Автоматика и телемеханика. 2001. №7. С. 91-102.

23. Дьяконов В.П. MatLab 6.5 SP1/7/7 SP1/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. / В.П. Дьяконов, В.В. Круглов М.: Солон-пресс, 2006. - 453 с.

24. Дюбуа Д. К анализу и синтезу нечётких отображений. Материалы научной конференции «Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения» / Д. Дюбуа, А. Прад / Под редакцией Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986. - С. 229-240.

25. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.

26. Захаров В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. I / В.Н. Захаров, С.В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1992, №5. С. 171-196.

27. Захаров В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. II / В.Н. Захаров, С.В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1993, №4. С. 189-205.

28. Захаров В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. III. Методология проектирования / В.Н. Захаров, С.В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1993, №5. С. 181197.

29. Захаров В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. IV. Имитационное моделирование /

30. B.Н.Захаров, С.В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1994, №5.1. C. 164-179.

31. ЗО.Земляков С.Д. О некоторых результатах развития теории и практического применения беспоисковых адаптивных систем. / С.Д. Земляков, В.Ю. Рутковский // Автоматика и телемеханика. 2001. №7. С. 103— 121.

32. Интеллектуальные системы автоматического управления. / Под редакцией Макарова И.М. и Лоханина В.М. М: Физматпит. 2001. - 576 с.

33. Искандеров Г.М. Моделирование АСР температуры продукта на выходе печи для нагревания кубовой части ректификационной колонны. / Г.М. Искандеров, А.Е. Сарычев //Отчёт по НИР. Георгиевск: СевКавГТУ ГТИ, 2006. - 56 с.

34. Кабанов С.А. Управление системами на самоорганизующихся моделях // Автоматика и телемеханика. 2001. №7. С. 122-128.

35. Казаков И.Е. Статистическая динамика систем с переменной структурой. — М.: Наука, 1977. 416 с.

36. Каминский Э.Ф. Глубокая переработка нефти: технологический и экологический аспекты. / Э.Ф. Каминский, В.А. Хавкин М.: Техника, 2001. -383 с.

37. Киселев С.К. Авиационные магнитометрические системы навигации и перспективы их практического использования. // Автоматика и телемеханика. 2001. №7. С. 129-137.

38. Ковшов В.Н. Постановка инженерного эксперимента. Киев, Донецк: Вища школа, 1982. - 118 с.

39. Козлов В.В. Динамика управления роботами. М.: Наука, 1984. -336с.

40. Корн Г. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). 4-е изд. / Г. Корн, Т. Корн М.: Наука, 1978. - 832 с.

41. Красовский А.А. Науковедение и состояние современной теории управления техническими системами // Известие РАН. Теория и системы управления, 1998, №6. С. 7-14.

42. Круг Г.К. Планирование эксперимента в задачах идентификации экстраполяции. М.: Наука, 1977. - 208 с.

43. Круглов В.В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. -М.: Физматлит, 2001. 224 с.

44. Крутчинский С.Г. Нестандартные аппаратные средства адаптивных регуляторов и систем пассивной локации. // Автоматика и телемеханика. 2001. №7.-С. 138-147.

45. Крутько П.Д. Обратные задачи динамики управляемых систем. М.: Наука, 1987.-304 с.

46. Кудинов Ю.И. Разработка нечеткой обучаемой системы управления / Ю.И. Кудинов, Е.А. Халов, Н.А. Архипов, А.Ю. Келина // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. №2. С. 25-28.

47. Кудрявцев Е.М. Mathcad 2000 Pro. Символьное и численное решение разнообразных задач. М.: ДМК Пресс, 2001. - 576 с.

48. Лохин В.М. Особенности нечётких преобразований в задачах обработки информации и управления. Часть 1 // Информационные технологии, 1999, №1. С. 55-63.

49. Лохин В.М. Идентификация объектов управления с распределёнными параметрами // Автоматическое управление и робототехнические системы. Межвузовский сборник научных трудов. М.: МИРЭА, 1982.-С. 125-132.

50. Макаров В.В. Дискретные системы автоматического управления теплотехническими объектами / Под редакцией Макарова В.В. М.: Наука, 1997 г.-218 с.

51. Манипуляционные системы роботов. / Под редакцией Корендясева

52. A.И. М.: Машиностроение, 1989. - 472 с.

53. Медведев B.C. Системы управления манипуляционных роботов. -М.: Наука, 1978.-416 с.

54. Медведев B.C. Control System Toolbox. Matlab 5 для студентов. /

55. B.C. Медведев, В.Г. Потемкин М.: Диалог-МИФИ, 2000. - 287 с.

56. Мелихов А.Н. Ситуационные советующие системы с нечёткой логикой. / А.Н. Мелихов, Л.С. Берштейн, С .Я. Коровин М.: Наука, 1990. -272 с.

57. Мерритт Р. Исследование Honeywell Process Solutions. // Control Engineering, 2003, №11. С. 36-41.

58. Методы робастного, нейро-нечёткого и адаптивного управления. / Под редакцией Егупова Н.Д. М: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001г. -744 с.

59. Миркин Б.М. Декомпозиционно-координационная оптимизация динамических систем с адаптацией критерия. // Автоматика и телемеханика. 2001. №7. С. 148-157.

60. Мовсумзаде А.Э. Развитие систем автоматизации и телемеханизации в нефтегазовой промышленности. М.: Недра Коммюникейшен Лтд, 2004. -332 с.

61. Молоканов Ю.К. Процессы и аппараты нефтепереработки. — М.: Химия, 1987.-408 с.

62. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под редакцией Поспелова Д.А. — М.: Наука, 1986. 312 с.

63. Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под редакцией Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

64. Осуга С. Обработка знаний / Перевод с япон. М.: Мир, 1989. - 293с.

65. Панько М.А. Использование теории нечётких множеств для оптимизации управления на электростанциях / М.А. Панько, Э.К. Аракелян // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. №8. С. 7-9.

66. Петров Б.Н. Обратные задачи динамики управляемых систем. Линейные модели / Б.Н. Петров, П.Д. Крутько // Известия АН СССР. Техн. Кибернетика, 1980, №4. С. 138-145.

67. Попов Е.П. Манипуляционные роботы. Динамика и алгоритмы. М.: Наука, 1978.-400 с.

68. Прикладные нечёткие системы. / Под редакцией Тэрано Т., Асаи К., Сугено М. М.: Мир, 1993.-368 с.

69. Роботизированные производственные комплексы / Под редакцией Козырева Ю.Г., Кудинова А.А. М.: Машиностроение, 1987. - 272 с.

70. Рудин М.Г. Карманный справочник нефтепереработчика. 2-е изд., испр. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2004. - 333 с.

71. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы. / Д. Рутковская, М. Пилиньский — М.: Горячая линия — Телеком, 2007. 452 с.

72. Рыбкин А.А. Справочник по математике. — М.: Высшая школа, 1975. -479 с.

73. Сарданашвили А.Г. Примеры и задачи по технологии переработки нефти и газа. / А.Г. Сарданашвили, А.И. Львова — М.: Химия, 1973. 272 с.

74. Скобло А.И. Процессы и аппараты нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности. — М.: Гостоптехиздат, 1962. — 363 с.

75. Справочник автоматизация, приборы контроля и регулирования производственных процессов в нефтяной и нефтехимической промышленности. Т1. Метрология и общетехнические вопросы— М.: Гостоптехиздат, 1962. 456 с.

76. Справочник по промышленной робототехнике: В 2-х кн. Кн. 2 / Под редакцией Нофа Ш. М.: Машиностроение, 1990. - 480 с.

77. Справочник по теории автоматического управления / Под редакцией Красовского А.А. М.: Наука, 1987. - 712 с.

78. Страшинин Е.Э. Построение адаптивного ПИ регулятора на основе интегрального метода оценки параметров объекта / Е.Э. Страшинин, К.А. Утешев, Д.В. Андреев // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. №8. С. 34-37.

79. Страшинин Е.Э. Методы интегральной оценки параметров объекта управления в системах промышленной автоматизации / Е.Э. Страшинин, К.А. Утешев, Д.В. Андреев // Промышленные контроллеры и АС У. 2004. №6. С. 22-25.

80. Тараканов К.В. Аналоговые методы исследования систем // М.: Сов. радио, 1974.-438 с.

81. Тихонов В.И. Марковские процессы. / В.И. Тихонов, М.А. Миронов -М.: Сов. радио, 1977. 485 с.

82. Угреватов А.Ю. Автоматизация оперативно-диспетчерского управления водоканалами / А.Ю. Угреватов, А.Н. Полунин // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». Пенза, 2005. - 1 с.

83. Угреватов А.Ю. Автоматизация систем жизнеобеспечения зданий // Сборник материалов Семинара партнёров НПФ «КРУГ». Пенза, 2007. -С.14—18

84. Угреватов А.Ю. Автоматизация систем жизнеобеспечения зданий на базе SCADA «КРУГ-2000» // Сборник статей Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах», Пенза ИИЦ ПТУ, 2007. С. 176-179.

85. Угреватов А.Ю. Автоматизированная система контроля и дистанционного управления систем жизнеобеспечения Административного комплекса ОАО «Новошип» / А.Ю. Угреватов, К.Б. Пальчик, JI.B. Гурьянов // Автоматизация в промышленности, № 10, 2007. С. 12-17.

86. Угреватов А.Ю. Автоматизированная система управления технологическими процессами газового месторождения // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». — Пенза, 2007. 4 с.

87. Угреватов А.Ю. Автоматизированная система управления технологическими процессами скважин Марковского газовогоместорождения // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». Пенза,2007. 4 с.

88. Угреватов А.Ю. АСУ ТП насосных станций водоснабжения / А.Ю. Угреватов, А.Н. Полунин, М.Б. Шехтман // Автоматизация и управление в технических системах. Межвузовский сборник научных трудов Пенза ИИЦ ПГУ, 2005.-С. 125-126.

89. Угреватов А.Ю. Комплексная автоматизация системы водоотведения городского водоканала / А.Ю. Угреватов, А.Н. Полунин, А.В. Бодырев // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». Пенза, 2006. - 2 с.

90. Угреватов А.Ю. Применение регуляторов на нечёткой логике // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки, №3, 2007. С. 9-15.

91. Угреватов А.Ю. Регуляторы на нечёткой логике // Автоматизация и управление в технических системах. Межвузовский сборник научных трудов Пенза ИИЦ ПГУ, 2005. С. 78-83.

92. Угреватов А.Ю. Система автоматизации процесса термообработки тормозных колодок в печах // Информационный листок ООО НПФ «КРУТ» -Пенза, 2008. 4 с.

93. Угреватов А.Ю. Система автоматизации формования тормозных колодок// Информационный листок ООО НПФ «КРУГ» Пенза, 2008. - 4 с.

94. Угреватов А.Ю. Система автоматического управления газоперекачивающим агрегатом с газотурбинным приводом ГПА-Ц-6,3 //Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». 4 с.

95. Фролов В.Ф. Лекции по курсу "Процессы и аппараты химической технологии". Учебное пособие для ВУЗов, 2-ое изд. М.: Химиздат, 2008. -607 с.

96. Фу К. Робототехника. -М.: Мир, 1989. 624 с.

97. Черноусько Ф.Л. Манипуляционные роботы: динамика, управление, оптимизация. / Ф.Л. Черноусько, Н.Н. Болотник, В.Г. Градецкий М.: Наука, 1989. - 368 с.

98. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab. -М.: Горячая Линия Телеком, 2007. - 288 с.

99. Эмирджанов Р.Т. Основы технологических расчетов в нефтепереработке и нефтехимии: Учебное пособие для вузов. / Р.Т. Эмирджанов, Р.А. Лемберанский-М.: Химия, 1989. 192 с.

100. Юревич Е.И. Основы робототехники. Л.: Машиностроение, 1985. - 416 с.

101. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. Учебное пособие-М.: Финансы и статистика, 2004. 256 с.