Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Моделирование процессов управления качеством производства оптоволоконного модуля на основе аппарата нечеткой логики

Диссертация: Моделирование процессов управления качеством производства оптоволоконного модуля на основе аппарата нечеткой логики
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на региональной научно-технической конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (г. Воронеж, 2001—2003 г.), международной конференции «Современные сложные системы управления» (Воронеж, 2003), на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского… Читать ещё >

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ, 7 ОСНОВАННЫХ НА МЕТОДАХ МАШИННОГО КОНТРОЛЯ
    • 1. 1. Классификация систем управления качеством, реализующих 7 метод статистического контроля
    • 1. 2. Методы и алгоритмы интеллектуального управления качеством 24 продукции
    • 1. 3. Обзор известных моделей управления качеством
    • 1. 4. Анализ технологического процесса производства 39 оптоволоконного модуля как объекта управления и контроля
    • 1. 5. Цель работы и задачи исследования
  • 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ В 55 ПРОИЗВОДСТВЕ ОПТОВОЛОКОННОГО МОДУЛЯ
    • 2. 1. Структура и состав системы управления качеством
    • 2. 2. Алгоритмизация процесса управления качеством
    • 2. 3. Нечеткие модели управления качеством
    • 2. 4. Метод ситуационного управления в модели принятия решений 83 2.5 Пример определения степени нечеткого равенства ситуаций
  • Выводы
  • 3. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ОПИСАНИЕ ПАРАМЕТРОВ 105 УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ СРЕДСТВАМИ АППАРАТА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
    • 3. 1. Формирование термов функции приналежности 105 лингвистической переменной «Удлинение»
    • 3. 2. Описание параметра «Внешний диаметр» и методов его 120 регулирования
    • 3. 3. Построение лингвистической переменной «Овальность» и 132 формирование методов ее регулирования
    • 3. 4. Параметр неконцентричность и методы его регулирования
  • Выводы
  • 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА 138 УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОИЗВОДСТВА ОПТОВОЛОКОННОГО МОДУЛЯ
    • 4. 1. Структура программного комплекса, реализующего модель 138 процесса управления качеством производства оптоволоконного модуля
    • 4. 2. База знаний программного модуля управления качеством
    • 4. 3. Пользовательский интерфейс системы принятия решений ИЗ
  • Заключение ' «- «* J54 Библиографический
  • список
  • Приложение 1
  • Приложение 2
  • Приложение

Моделирование процессов управления качеством производства оптоволоконного модуля на основе аппарата нечеткой логики (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Современные системы управления качеством производства занимают особое место среди систем, управляющих технологическими процессами. Постоянный рост требований к качеству выпускаемой массовой продукции со стороны конечного потребителя, высокий уровень конкуренции в сфере производства товаров приводят к тому, что показатели качества являются одними из основных требований и существенно влияют на спрос предлагаемой продукции.

Значительные резервы дальнейшего улучшения качества продукции, при этом не вовлекая производство в значительные трудозатраты и затраты на смену оборудования, заключены в улучшении программно-информационной составляющей контроля за качеством продукции, применении современных математических методов в оценке и прогнозировании качества продукции на стадии производства в реальном масштабе времени.

Часто в современных отраслях производства нет возможности строгого задания законов регулирования в связи с погрешностью датчиков, в связи с высокой размерностью задач, а также в связи со сложностью описания модели функционирования системы. В ряде задач управления зависимости настолько сложны, что не допускают своего обычного аналитического представления. На сегодня более приспособленными для реализации высокоинтеллектуальных функций представляются так называемые системы, основанные на знаниях.

Общие цели интеллектуального управления [12]: полнее использовать знание об объекте и среде, чтобы обеспечить надежное управление с предопределенным критерием (например, функционал качества), управлять в творческой, интеллектуальной манере, прогнозируя изменения, улучшать с течением времени способность управлять объектом путем аккумулирования знания, то есть путем обучения на опыте.

Диссертация посвящена разработке системы управления, которая в общем случае может быть использована и в других отраслях производства, где невозможно аналитически описать структуру системы управления.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы продиктована необходимостью повышения эффективности управления качеством за счет применения новых технологий управления качеством, совершенствования алгоритмического и программного обеспечения процедур принятия решений,.

Тематика диссертационной работы соответствует одному из научных направлений Воронежского государственного технического университета «Вычислительные системы и программно-аппаратные электротехнические комплексы». ' '.

Целью работы является разработка моделей процессов управления качеством производства оптоволоконного модуля, ориентированных на реализацию в рамках автоматизированных систем управления, с целью повышения эффективности производства.

Исходя из этой цели, в работе решались следующие основные задачи:

— проведение системного анализа проблематики автоматизированного управления технологическим процессом производства оптоволоконного модуля;

— определение основных видов взаимодействия структурных параметров, управление которыми существенно влияет на качество оптоволоконного модуля;

— разработка структуры автоматизированной системы управления качеством производства, а также эффективных средств выработки и принятия управляющих решений;

— анализ факторов, влияющих на параметры, являющиеся показателями качества производимой продукции;

— разработка модели принятия решений в условиях отсутствия строгой зависимости между контролируемыми параметрами и управляющими параметрами оборудования, а также в условиях неконтролируемых возмущений;

— разработка средств визуализации данных ведения технологического процесса, а также средств создания отчета о результатах моделирования в виде лог-файла на диске;

— разработка программного обеспечения моделей анализа, выработки и принятия управленческих решений.

Методы исследования базируются на использовании теории нечетких множеств, системного анализа, теории графов, теории управления, нечеткой логики.

Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

— предложена модель формализованного описания технологических процессов производства оптоволоконного модуля, отличающаяся учетом случайных возмущений со стороны внешней среды, а также вызванных износом технологического оборудования;

— предложена модель выработки и принятия решений в условиях неточных показаний приборов и случайных возмущений, обеспечивающая оптимальное регулирование параметров автоматизированного оборудования;

— разработана нечеткая сетевая модель типовых ситуаций (нечеткая ситуационная сеть — НСС), в которых может потенциально находиться объект управления (ОУ), включающая также соответствующий набор оптимальных решений для каждой вершины;

— сформированы средства визуализации информационных потоков, циркулирующих в рамках моделируемого объекта управления, в процессе его функционирования, отличающиеся содержательной полнотой, выразительностью, что позволяет оперативно контролировать параметры системы и осуществлять анализ эффективности принимаемых решений;

— разработано специальное программное обеспечение, позволяющее оперативно формировать альтернативные структуры технологического процесса, а также перенастраивать параметры технологического оборудования.

Практическая значимость работы. Предложенные в работе модели принятия решений, а также средства их информационной поддержки реализованы в составе специального программного обеспечения, ориентированного на использование в рамках автоматизированной системы управления производством оптоволоконного модуля.

Предлагаемое программное обеспечение является универсальным применительно к условиям многомерных систем управления с перекрестными связями, функционирующих под воздействием неконтролируемых источников внутренних и внешних технологических возмущений, а также сезонных колебаний параметров внешней среды. Разработанное ПО может использоваться для решения прикладных задач управления, а также для изучения систем управления, основанных на нечеткой логике, в том числе в учебном процессе.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы внедрены в производство на ЗАО «ОФС Связьстрой-1» ВОКК и в учебный процесс ВГТУ в рамках дисциплины «Автоматизированное управление в технических системах».

Ожидаемый экономический эффект от внедрения результатов диссертационной работы, достигнутый за счет повышения оперативности принимаемых решений, а также качества выпускаемой продукции в расчете на суточную рабочую смену составляет 1219 рублей в ценах 2003 г.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на региональной научно-технической конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (г. Воронеж, 2001—2003 г.), международной конференции «Современные сложные системы управления» (Воронеж, 2003), на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава ВГТУ (2001 — 2003 г. г.), а также на научных семинарах кафедры автоматики и информатики в технических системах.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем предложены: в [2, 3] -обобщенная структура модели и принципы функционирования системы управления качеством производства оптоволоконного модуля- [4, 5, 7] - модель системы с нечетким управлением- [6] - методика выбора стратегии управления на основе графа порождения управляющих решений.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения, основной текст изложен на 146 страницах машино.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Проведенные в рамках диссертационной работы исследования в области моделирования системы управления качеством производства оптоволоконного модуля, моделирования процессов принятия решений и создания средств их программно-информационного обеспечения, ориентированных на использование в автоматизированных системах управления, позволили получить следующие основные результаты:

1. На основе системного анализа проблематики автоматизированного управления качеством производства оптоволоконного модуля определены основные задачи, решение которых существенно влияет на качество выходного продукта.

2. Разработана структура автоматизированной системы управления качеством производства, включающая функциональные блоки, обеспечивающие оперативную идентификацию текущих состояний объекта управления, анализ и выбор оптимальных управляющих решений на основе реализации аппарата ситуационного управления и нечеткой логики.

3. Осуществлена алгоритмизация процедур реализации системы управления качеством производства в виде комплекса процедур, обеспечивающих более гибкое регулирование процессом производства оптоволоконного модуля, повышение уровня качества выходного продукта, уменьшение доли брака.

4. Осуществлен анализ технологических параметров, существенно влияющих на качество оптоволоконного модуля, разработано формализованное описание процессов регулирования.

5. Разработана модель процесса принятия решений, основанная на знаниях, в качестве логики регулирования реализующая принцип нечеткого управления. Кроме того, предложено описание контролируемых параметров системы управления и качественных параметров в терминах аппарата нечеткой логики.

6. Разработана оптимизационная модель принятия решений на основе анализа нечеткой ситуационной сети объекта управления.

7. Разработан программный модуль системы управления качеством, обеспечивающий оперативный контроль за числовыми характеристиками объекта управления и графическую поддержку процесса принятия решений. Результаты практической апробации предложенных моделей и алгоритмов управления качеством в условиях реального производства оптоволоконного модуля свидетельствуют об их эффективности и работоспособности.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А. X., Бурковский В. Л. Реализация генетических алгоритмов в системе управления качеством производства оптоволоконного кабеля. // Промышленная информатика: Межвуз. сб. рауч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2001.1. С. 20−25.
  2. А. X., Бурковский. В. Л. Алгоритмизация управления качеством производства оптоволоконного кабеля. // Промышленная информатика: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2002. С. 77 81.
  3. А. X., Бурковский В. Л. Структура системы управления качеством производства оптоволоконного модуля. // Промышленная информатика: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2002. С. 81 84.
  4. А. X., Бурковский В. Л. Структура модели управления качеством производства оптоволоконного модуля. // Электротехнические комплексы и системы управления: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2003. С. 9.
  5. А. X., Бурковский В. Л. Применение графа порождения решений при выборе стратегии управления качеством производства оптоволоконного модуля. // Электротехнические комплексы и системы управления: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2003. С. 13.
  6. В. Л., Тураев А. X., Ткалич С. А. Построение модели системы управления качеством производства оптоволоконного модуля. // Современные сложные системы управления: Сб. науч. тр. междунар. конф. Воронеж: 2003. Т. 2. С. 276−280.
  7. В .С. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1979. 496 с.
  8. А. Н. Статистический* последовательный анализ. М.: Наука, 1976, 272 с.
  9. А. В. Технологические методы управления качеством продукции. М.: Издательство стандартов, 1971. 54 с.
  10. Н. Теория множеств. М.: Мир, 1965. 240 с.
  11. М. Нечеткий вывод резолюционного типа. // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. / Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 220 с.
  12. Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к понятию приближенных решений // Новое в зарубежной науке: серия «Математика» / Под ред. А. Н. Колмогорова, С. П. Новикова. М.: Мир, 1976.
  13. White D.A., Sofge D.A. 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.
  14. Driankov D. Hellendoorn H., Reifrank M. An Introduction to Fuzzy Control. Springer-Verlag, BerlinHeidelberg, 1993.
  15. Horn A. On Sentences which Are True on Direct Unions of Algebras // J. On Symbolic Logic. 1951. V. 16. P. 14−21.
  16. A. M. Состояние и перспективы развития теории управления // Автоматика и телемеханика, 1972. № 9. С. 12 22.
  17. С. В. Управляющая система // Математическая энциклопедия. Т. 5. М.: Советская энциклопедия, 1985. С. 534 536.
  18. В. Г. Оптимальное управление дискретными системами. М.: Наука, 1973. 280 с.
  19. В. В. Технический интеллект // Интеллектуальные системы. 1996. Т. 1. Вып. 1−4. С. 5- 18.
  20. Л. А. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Советское радио, 1980. 120 с.
  21. А. Н., Бернштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука., 1990. 272 с.
  22. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. / А. Н. Аверкин, И. 3. Батыршин, А. Ф. Блишун, В. Б. Силов,
  23. В. Б. Тарасов- Под. ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 312 с.
  24. Е. П., Коровин С. Я., Мелихов А. Н. Сжатие множества эталонных ситуаций в лингвистических моделях ситуационного управления // Автоматика и телемеханика. 1985. № 2. С. 12−15.
  25. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. / А. Н. Борисов, А. В. Алексеев, О. А. Крумберг и др. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.
  26. И. В., Поспелов Д. А. Принятие решений при нечетких основаниях. I. Универсальная шкала. // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1977. № 6. С.3−11.
  27. А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь. 1982. 432 с.
  28. А. Н., Бернштейн А. С. Конечные четкие и расплывчатые множества. Часть 1. Четкие множества. Таганрог: Изд-во ТРТИ, 1980. 101 с.
  29. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 391 с.
  30. Э. В. Экспертные системы. М.: Наука, 1987. 288 с.
  31. Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. 231 с.
  32. В. Н. Оперативное мышление в больших системах. М.: Энергия, 1965. 257 с.
  33. Р. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. М.: Радио и связь, 1987. 224 с.
  34. Н. П. Модель оптимального планирования и управления на участках производства массовых тонкопленочных резисторов // Экономика и математические методы. 1972. Т. 8. Вып. 2. С. 56 57.
  35. Ю. И. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974. 136 с.
  36. Ю. И. Ситуационная модель управления большой системой. // Изв АН СССР. Техническая кибернетика. 1970. № 6.
  37. Ю. И. Язык принятия решений // Труды VI Всесоюзного симпозиума по кибернетике. Тбилиси, 1972. С. 14 16.
  38. С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике. М.: Мир, 1964. 280 с.
  39. В. Н., Поспелов Д. А., Хазацкий В. Е. Системы управления. М.: Энергия, 1977. 300 с.
  40. A.A. Абстрактный синтез последовательных машин по ответам на вопросы первого типа анкетного языка. // Автоматика и телемеханика. 1965. Т. 26. № 4. С. 676−682.
  41. П. П. О технической диагностике. М.: Знание, 1969. 108 с.
  42. В. В., Колин К. К., Серебровский Л. А. Математическое обеспечение управляющих ЦВМ. М.: Советское радио, 1972. 200 с.
  43. Ф. П., Суиндл Дж. Ф. Системы программирования. М.: Статистика, 1971. 380 с.
  44. Н. В. Экспертные компоненты САПР. М.: Машиностроение, 1991.160 с.
  45. Автоматизация проектирования оптико-электронных приборов: Учеб. пособие / Л. П. Лазарев, В. Я. Колючкин, А. Н. Метелкин, В. Н. Рязанов,
  46. Н. В. Чичварин. М.: Машиностроение, 1986. 216 с.
  47. Г. И. Решение экстремальных задач в условиях неполной информативности // Автоматика и телемеханика, 1980. № 4. С. 152 160.
  48. Ю. Д. Лексическая семантика. М.: Наука, 1974. 367 с.
  49. Р., Заде Л. А. Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1976. 215 с.
  50. Буш Р., Мостеллер Ф. Стохастические модели обучаемости. М.: Физ-матгиз, 1962. 482 с.
  51. В. М., Цейтлин Г. Е., Ющенко Е. JI. Методы симольной мультиобработки. Киев: Наукова думка, 1980. 252 с.
  52. Диалоговые системы схемотического проектирования / В. И. Аниси-мов, Г. Д. Дмитриевич, К. В. Скобельцын и др.- Под ред. В. И. Анисимова. М.: Радио и связь, 1988. 288 с.
  53. Интеллектуальные системы автоматизированного проектирования больших и сверхбольших интегральных микросхем / В. А. Мищенко, JI. М. Городецкий, JI. И. Гурский и др.- Под ред. В. А. Мищенко. М.: радио и связь, 1988. 272 с.
  54. А. В., Филиппов М. В., Чичварин Н. В. Методика построения экспертных программных компонентов в САПР. // Современные проблемы автоматического управления: Тез. докл. на Всесоюзного семинара, Пушкин, 1987. С. 43−45.
  55. Э. В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. 288 с.
  56. Э. В., Фридман Г. Р. Алгоритмические основыинтеллектуальных роботов и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1976. 455 с.
  57. САПР систем логического управления / В. А. Горбатов, А. В. Крылов, Н. В. Федоров.- Под ред. В. А. Горбатова. М.: Энергоатомиздат, 1988. 232 с.
  58. САПР: Формирование и функционирование проектных модулей /
  59. О. JI. Смирнов, С. Н. Падалко, С. А. Пиявский и др. М.: Машиностроение, 1987. 272 с.
  60. С. Г. Аппроксимация функций принадлежности значениями лингвистической переменной // Математические вопросы анализа данных: Сб. науч. тр., Новосибирск: НЭТИ, 1980. С. 127 131.
  61. И. М. Булева структура и ее модели. М.: Советское радио, 1980. 192 с.
  62. Имитационное моделирование в оперативном управлении производством. Н. А. Саломатин, Г. В. Беляев, 3- Ф. Петроченко, Е. В. Прошлякова. М.: Машиностроение, 1984. 208 с.
  63. А. А., Костина Н. И., Яровицкий Н. В. Имитационные модели в экономике. Киев.: Наукова думка, 1978. 304 с.
  64. А. А. Вальденберг Ю. С. Статистическое моделирование работы участка металлургического комбината. // Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1964. № 6. С. 38 64.
  65. В. Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. 240 с.
  66. Н. П. Метод статистического моделирования. М.: Статистика, 1970. 112 с.
  67. Н. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1968. 356 с.
  68. Внедрение автоматизированной системы управления производством на базе пакетов прикладных программ. Э. М. Бенецкий, Г. А. Морозов,
  69. Л. А. Оболенский, В. А. Чернованов. М.: Статистика, 1980. 200 с.
  70. Д. И. Моделирование и статистический анализ псевдослучайных чисел на электронных вычислительных машинах. М.: Наука, 1965. 228 с.
  71. Д. И. Статистические модели в управлении производством. М.: Статистика, 1973. 368 с.
  72. О. В., Дуванов С. Г., Смирнов В. Н. Моделирование сложных дискретных систем на ЭВМ третьего поколения (Опыт применения ОР88). М.: Энергия, 1978. 160 с.
  73. С. А. Дискретно-динамическое моделирование и имитация производства на ЭВМ. // Математические методы в организации и экономике производства. М.: Машиностроение, 1966. С. 191 -208.
  74. С. А. Управление производством и кибернетика. М.: Машиностроение, 1969. 424 с-
  75. Ф. Моделирование на вычислительных машинах. М.: Советское радио, 1972. 288 с.
  76. Организация управления промышленным производством / Под ред. О. В. Козловой, С. Е. Каменицера. М.: Высш. шк., 1980. 400 с.
  77. Ф. И. Автоматизация управления групповыми поточными линиями. М.: Машиностроение, 1973. 84 с.
  78. В. А. Групповое производство и автоматизированное оперативное управление. Л.: Машиностроение, 1975. 312 с.
  79. Программные средства моделирования непрерывно-дискретных систем / В. М. Глушков, В. В. Гусев, Т. П. Марьянович и др. Киев: Наукова думка, 1975. 156 с.
  80. Ю. М., Старосельский В. А., Моделирование и управление в сложных системах. М.: Советское радио, 1974. 144 с.
  81. И. П. Моделирование механизма принятия решений. М.: Наука, 1976. 275 с.
  82. Н. В. Вероятностно-автоматное моделирование дискретных систем. // Кибернетика. 1966. № 5. С. 35−43.
  83. Д., Бернайс П. Основания математики: логические исчисления и формализация арифметики. М.: Наука, 1983. 112 с.
  84. Э. Введение в математическую логику. М.: Наука, 1971. 220 с.
  85. Ершов Ю. J1., Палютин Е. А. Математическая логика. М.: Наука, 1979. 260 с.
  86. С. Н., Жерлов А. К. Логическое моделирование и управление в реальном времени // Интеллектуальные системы в машиностроении: Тр. Все-союз. конф. / Под ред. В. А. Виттиха. Самара: 1991. Т. 2. С. 33 38.
  87. А. И. Решение логических уравнений итерационным методом в исчислении предикатов // Известия Института физической астрономии Академии наук ЭССР. 1964. Т 24. С. 17−24.
  88. А. И. Модельные соответствия // Известия АН СССР. Математика. 1959. № 23. С. 313 336.
  89. Е. А. Критические технологии России // Тр. Всеросс. конф. Государственных науч. центров РФ. М.: 1995. С. 80 — 95.
  90. Е. В., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. Представление знаний о пространстве и времени в системах искусственного интеллекта. М.: Наука, 1989. 240 с.
  91. Математическая теория оптимального управления / Л. С. Понтрягин,
  92. B. Г. Болтянский, Р. В. Гамкрелидзе, Е. Ф. Мищенко. М.: Физматгиз, 1961. 380 с.
  93. А. К." Пропозициональные позитивно образованные стандартизованные формулы и реализация булевских функций: Тр. конф. по компьютерной логике, алгебре и интеллектному управлению. Иркутск, 1994. Т. 2. С. 221 -227.
  94. В. Н., Ульянов С. В. Нечеткие модели для интеллектуальных промышленных регуляторов и систем упарвления, III. Методология проектирования // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1993. № 3. С. 197 220.
  95. Адаптивное нейро-фаззи управление многозвенным манипулятором /
  96. C. Н. Васильев, У. Реймбольд, О. Г. Аполов, Д. В. Кирин // Интеллектуальные автономные системы. Уфа-Карлсруэ: УГАТУ, 1996. С. 23 27.
  97. С. А. Математическая непрерывная логика и изображение функций. М.: Энергия, 1968.
  98. А. Введение в прикладную комбинаторику. М.: Наука, 1975.
  99. А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.212 с.
  100. М. Нечеткий вывод резолюционного типа. // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. / Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 236 с.
  101. А. В., Зорин Д. В., Кривенко В. И. Инструментальные средства для прогнозирования уровня качества производства оптоволоконного кабеля. // Промышленная информатика: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2001.с. 16−19.
  102. А. А., Беспаленко В. Д., Хохлов А. В. Интеллектуальное-алгоритмическое обеспечение отказоустойчивости систем автоматического управления. // Промышленная информатика: Сб. науч. тр. Воронеж, 2002.1. С. 4 7.
  103. А. П. Ситуационный анализ управления режимом больших энергетических систем в условиях неопределенности. // Промышленная информатика: Сб. науч. тр. Воронеж, 2002. С. 22 28.
  104. В. А., Фролов Ю. М. К вопросу определения правил нечеткого регулирования. // Промышленная информатика: Сб. науч. тр. Воронеж, 2002. С. 60−67.
  105. А. И., Муравьев Г. Д., Сташнев В. Д. Сравнительная оценка синтеза нечетких и классических алгоритмов управления электроприводами. // Электромеханические устройства и системы: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2000. С. 4−12.
  106. В. А., Попов Е. П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука. 1996. 280 с.
  107. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И. М. Макарова, В. М. Лохина. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. 576 с.
  108. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэ-но. М.: Мир, 1993. 200 с.
  109. Г. А., Фоминых И. Б. Интеграция нейросетевой технологии с экспертными системами: Тр. 5-й нац. конф. по искусственному интеллекту (КИИ-96). Казань, 1996. С. 26 30.
  110. Лорьер Ж-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер с фр. М.: Мир, 1991.320 с.
  111. В. Н. Интеллектуальные системы управления. Основные понятия и определения. // Известия РАН. Теория и системы управления. 1997. № 3. С. 138- 145.
  112. Развитие технологии экспертных систем для управления интеллектуальными роботами. / И. М. Макаров, Г. Н. Лебедев, В. М. Лохин и др. // Известия РАН. Техн. кибернетика. 1994. № 6. С. 161 176.
  113. Применение экспертных регуляторов для систем управления динамическими объектами / И. М. Макаров, В. М. Лохин, Р. У. Мадыгулов и др. // Известия РАН. Теория и системы управления. 1995. № 1. С. 5 -21.
  114. Р. А. Интеллектуальные роботы с нечеткими базами знаний. М.: Радио и связь, 1994.
  115. JI. С., Мелехин В. Б. Планирование поведения интеллектуального робота. М.: Наука, 1994.
  116. Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985.-509 с.
  117. О. А., Андриянов А. Г. Программные комплексы для моделирования систем автоматического управления // Межвуз. сб. науч. тр. М.: Изд-во МИРЭА, 1996. С. 120−124.
  118. Ю. И., Венков А. Г. Нечеткие множества в задачах моделирования технологических процессов. // Методы и модели искусственного интеллекта: Сб. науч. тр. семинара. Липецк, 2003. С. 5 19.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!