Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Автоматизация оценки технического состояния основных фондов предприятия

Диссертация: Автоматизация оценки технического состояния основных фондов предприятия
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Для обеспечения эффективной и безопасной эксплуатации этих объектов необходим регулярный контроль и анализ их технического состояния, включающие сбор и обработку значений параметров, характеризующих состояние объектов данного типа. При этом количество таких параметров велико и может достигать нескольких десятков, а с учетом факторов внешней среды — нескольких сотен. Однако, несмотря… Читать ещё >

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСОВ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ СЛОЖНЫХ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
    • 1. 1. Анализ сложных многопараметрических технических объектов
    • 1. 2. Анализ методов и средств оценки технического состояния и прогнозирования поведения сложных многопараметрических технических объектов
    • 1. 3. Анализ существующих средств автоматизации процессов оценки технического состояния и прогнозирования поведения сложных многопараметрических технических объектов
    • 1. 4. Постановка задачи исследования
  • Выводы по первой главе
  • 2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
    • 2. 1. Разработка визуальной модели жизненного цикла сложного многопараметрического технического объекта
    • 2. 2. Моделирование поведения сложного многопараметрического технического объекта на стадии эксплуатации
    • 2. 3. Моделирование технологического процесса проведения оценки СТО
    • 2. 4. Разработка визуальной модели базы данных и правил вывода оценки и формирования прогноза технического состояния сложных многопараметрических объектов
  • Выводы по второй главе
  • 3. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
    • 3. 1. Разработка архитектуры автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО
    • 3. 2. Разработка структуры базы данных автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО
    • 3. 3. Разработка пользовательского интерфейса автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО
  • Выводы по третьей главе
  • 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ВОПРОСОВ РЕАЛИЗАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И ПРИМЕРЫ ЕЕ ВНЕДРЕНИЯ
    • 4. 1. Проведение оценки текущего технического состояния
    • 4. 2. Прогнозирование изменения технического состояния
    • 4. 3. Оценка эффективности внедрения автоматизированной системы оценки и прогнозирования состояния сложных многопараметрических технических объектов и примеры ее внедрения
  • Выводы по четвёртой главе

Автоматизация оценки технического состояния основных фондов предприятия (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В России главная причина техногенных катастроф заключается в значительной (50.80%) выработке ресурсов основных фондов, а многие важнейшие промышленные объекты работают за пределами проектного ресурса, что является прямой предпосылкой возникновения аварий. Одним из самых действенных способов снижения производственных издержек и предотвращения сбоев в работе предприятия является совершенствование технического обслуживания и ремонтов основных фондов. Исследования показывают, что проведение планово-предупредительных ремонтов позволяет сократить число незапланированных простоев производства и повысить производительность на 10−15 процентов.

Основные фонды предприятий — производственное и вспомогательное оборудование, здания, сооружения и обслуживающие системы — представляют собой сложные технические объекты (СТО). При этом внешняя среда для этих объектов — экологическая и технологическая — все более приобретает свойства нестабильности и неопределенности. Нестабильность проявляется в том, что темпы изменения внешней среды увеличиваются, а неопределенность — в том, что ситуации, возникающие в природе и на технических объектах, все чаще становятся неузнаваемыми и плохо прогнозируемыми.

Для обеспечения эффективной и безопасной эксплуатации этих объектов необходим регулярный контроль и анализ их технического состояния, включающие сбор и обработку значений параметров, характеризующих состояние объектов данного типа. При этом количество таких параметров велико и может достигать нескольких десятков, а с учетом факторов внешней среды — нескольких сотен. Однако, несмотря на значительное многообразие методов контроля и управления СТО, в настоящее время отсутствуют не только универсальные методы, способные полностью заменить остальные, но также отсутствуют методы, позволяющие на основе зафиксированных значений отдельных параметров получать объективную оценку текущего состояния наблюдаемых объектов, а также сделать прогноз развития этого состояния. Связано это не только с высокой сложностью объекта — большим количеством параметров, многообразием связей, множеством режимов функционирования, нелинейным характером протекающих в нем процессов, но и с различием физической природы наблюдаемых и измеряемых параметров, характеризующих состояние объекта.

Существующие автоматизированные системы управления основными фондами — ЕАМ-системы (Enterprise Asset Management) — обеспечивают ведение баз данных по соответствующим характеристикам оборудования, режимам функционирования, ремонтам, обслуживаниюсбор статистикиуправление материально-техническим снабжением. Однако в этих системах отсутствуют средства анализа и прогнозирования технического состояния СТО, а также инструменты обработки значений параметров, характеризующих техническое состояние СТО, представленных слабоформализованными данными.

В этих условиях наиболее актуальной проблемой является разработка и внедрение современных информационных технологий — автоматизированных систем, позволяющих качественно и эффективно решать задачи оценки текущего технического состояния сложных технических объектов и прогнозирования его изменения в будущем. Использование автоматизированных систем оценки и прогнозирования технического состояния СТО позволит перейти от управления на основе прошлого опыта к стратегическому управлению, позволяющему выявлять тенденции и риски. Это особенно важно сейчас, так как своевременное обнаружение и локализация отказов позволит исключить многочисленные аварийные и катастрофические ситуации, участившиеся в последнее время.

Имеющийся опыт разработки и внедрения автоматизированных систем в различных отраслях экономики и производства показал их эффективность, в том числе и при решении задач с нечеткими и неполными исходными данными. В основе настоящего исследования лежат результаты работ в области теории принятия решений и ситуационного управления (Д.А. Поспелов, О. И. Ларичев, Р. Беллман, Т. Саати), нечетких множеств и нечеткой логики (Л. Заде, Е. А. Мамдани, М. Сугэно, А.Н. Борисов), лингвистического прогнозирования (Константинов И.С., Раков В. И., Веригин А.Н.), объектно-ориентированного моделирования и программирования (Г. Буч, Дж. Рамбо, А. Джекобсон, Р. Фаулер и др.).

Объектом исследования в данной работе являются процессы оценки и прогнозирования технического состояния основных фондов предприятия.

В качестве предмета исследования рассматриваются алгоритмы, методики и инструментальные средства построения подсистем оценки и прогнозирования изменения технического состояния основных фондов предприятия.

Целью диссертационного исследования является сокращение времени простоя оборудования и производства за счет включения в автоматизированную систему управления основными фондами предприятия подсистемы оценки и прогнозирования технического состояния СТО, построенной на основе лингвистического подхода и моделей нечеткой логики.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:

— анализ состояния вопросов автоматизации процессов оценки технического состояния и прогнозирования поведения сложных производственных объектов;

— разработка и анализ визуальной объектно-ориентированной модели технологического процесса оценки технического состояния сложных производственных объектов;

— разработка и исследование алгоритмов оценки и прогнозирования технического состояния сложных технических объектов;

— разработка и исследование базы данных, правил логического вывода, структуры и алгоритмов функционирования автоматизированной подсистемы оценки и прогнозирования технического состояния сложных технических объектов;

— разработка прототипа автоматизированной подсистемы оценки и прогнозирования технического состояния технического состояния сложных производственных технических объектов, а также анализ эффективности ее внедрения.

Методы и средства исследований. При решении указанных задач использовались методы теории управления, нечеткой логики, теории возможностей, теории принятия решений, ситуационного управления, объектно-ориентированного моделирования и лингвистического прогнозирования.

Достоверность научных положений подтверждается корректностью математических выкладок, их согласованностью с известными теоретическими положениями и результатами практического использования созданного прототипа автоматизированной системы.

Научная новизна заключается в следующем:

— разработана новая объектно-ориентированная модель сложных технических объектов, в основе которой лежит представление отдельных классов этих объектов;

— разработаны алгоритмы получения экспертной оценки и прогноза технического состояния сложных производственных технических объектов с использованием слабоформализованных и неполных исходных данных;

— предложена структура подсистемы автоматизации процесса получения оценки и прогноза технического состояния сложных производственных объектов, которая может быть адаптирована и интегрирована в автоматизированные системы управления конкретным производством;

— разработаны методика и инструментарий для построения автоматизированных подсистем оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных объектов, в основе которых лежит лингвистический подход.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. В разработке прототипа автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных объектов с использованием слабоформализованных и неполных исходных данных, позволяющего повысить объективность получаемых выводов;

2. Во внедрении автоматизированной системы в Орловском ЗАО «Электротекс» и Мценском ООО «Росбланкресурс», что позволило повысить качество принимаемых решений при планировании ремонтных работ и сократить простои оборудования;

3. В использовании результатов исследований при разработке лекций, лабораторных и практических занятий по дисциплинам «Основы теории управления», «Принципы создания систем автоматизированного проектирования» и «Информационные технологии управления качеством и защита информации», читаемым на кафедре «Информационные системы» Орловского государственного технического университета.

Положения, выносимые на защиту:

1. Объектно-ориентированная модель технологического процесса оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных технических объектов с использованием слабоформализованных и неполных исходных данных;

2. Алгоритмы получения оценки и прогноза технического состояния сложных производственных технических объектов с использованием слабо-формализованных и неполных исходных данных;

3. Структура подсистемы автоматизации оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных объектов;

4. Методика и инструментарий синтеза автоматизированной подсистемы оценки текущего и прогнозирования изменения технического состояния сложных производственных технических объектов.

Апробация результатов работы. Основные теоретические положения и результаты проведенного исследования докладывались и обсуждались: на Всероссийской научно-технической конференции «Диагностика веществ, изделий и устройств», г. Орел, ноябрь 1999 годаМеждународной научной конференции «Пользовательский интерфейс в современных компьютерных системах», г. Орел, ноябрь 1999 годаМеждународной научно-практической конференции «Современные проблемы промышленной экологии», г. Орел, ноябрь 1999 годавторой международной научно-практической конференции «Энергои ресурсосбережение — XXI век», г. Орел, 2004 годМеждународной научно-технической конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине», г. Волгоград, сентябрь 2002 годаМеждународных научно-технических конференциях «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» (ИТНОП), г. Орел, май 2004, май 2006 и апрель 2008 годовВсероссийской научной конференции «Методы прикладной математики и компьютерной обработки данных в технике, экономике, экологии», г. Орел, ноябрь 2004 годаПервой международной электронной научно-технической конференции «Бизнес-процессы и бизнес-системы — 2005», г. Тула, 2005 год.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 научных трудов общим объемом 4,5 печатных листа, включая 9 статей в научных сборниках и 4 тезисов докладов.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и 5 приложений. Рукопись имеет 149 страниц машинописного текста, включает 12 таблиц, 35 рисунков. Библиография содержит 116 наименований.

Выводы по четвертой главе

1. Автоматизированная система оценки и прогнозирования состояния СТО является системой, обеспечивающей поддержку принятия решений специалистом-оценщиком. Учитывая, что особенности содержимого баз данных и правил вывода оценок технического состояния СТО зависят от типов этих объектов, при адаптации системы на конкретных предприятиях необходимо использовать соответствующие используемым на этих предприятиях типов объектов данные и правила.

2. Предложенные реализации интерфейсов взаимодействия с пользователем позволяют в дальнейшем снизить затраты на доработку, внесение изменений и адаптацию под конкретные типы СТО за счёт применения унифицированных решений по хранению и выводу данных, а также взаимодействию с другим программным обеспечением.

3. Предложенная, разработанная и внедрённая на предприятиях автоматизированная система оценки и прогнозирования состояния СТО позволила существенно снизить продолжительность простоев производства.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решены научно-технические задачи позволяющей

1. Проанализированы основные подходы к автоматизации процессов оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных объектов при условиях наличия слабоформализованных нечетких и неполных исходных данных. На основе анализа существующих решений предложен новый подход, заключающийся во включении в автоматизированную систему управления основными фондами предприятий системы оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных объектов. Особенностью этой подсистемы является использование лингвистических методов для обработки слабоформализованных нечетких и неполных исходных данных.

2. Разработаны и исследованы объектно-ориентированные визуальные модели процесса оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных технических объектов основывающиеся на анализе жизненного цикла этих объектов.

3. Разработаны и исследованы алгоритмы оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных технических объектов с учетом использования слабоформализованных и неполных исходных данных.

4. Разработаны и исследованы объектно-ориентированные визуальные модели структуры автоматизированной систем оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных объектов, модели ядра этой системы, ее графического интерфейса, системы лингвистического обеспечения, модуля работы с базами данных и правил вывода.

5. Предложенная методика синтеза автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных технических объектов.

6. Разработан прототип автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния сложных производственных объектов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , A.A. Диагностика в технических системах Текст. / A.A. Алексеев, А. И. Солодовников./ Под ред. В. Б. Яковлева. — СПб.: Изд-во СПбГЭТУ (ЛЭТИ), 1998. — 188 с.
  2. , А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях Текст. / А. Е. Алтунин, Семухин М. В. Тюмень, Изд-во Тюменского гос. университета, 2000. -352 с.
  3. В.Т. Техногенный риск: Анализ и оценка: Учеб. пособие для вузов Текст. / В. Т. Алымов В.Т., Н. П. Тарасова. М.: Академкнига, 2005, — 118 с.
  4. , A.A. Анализ функциональности систем управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования Текст. / A.A. Амбарцумян, A.C. Хадеев// Проблемы управления. 2005. — № 6. — С. 2−12.
  5. , P.A. Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний Текст. / P.A. Бадамшин, Б. Г. Ильясов, Л. Р. Черняховская М.: Машиностроение, 2003. — 240 с.
  6. , В.В. Информационное обеспечение, поддержка и сопровождение жизненного цикла изделия Текст. / В. В. Бакаев, Е. В. Судов, В.А. Го-мозов и др. М.: Мир, 2005. — 624 с.
  7. , И.З. Общий взгляд на основные черты и направления развития нечеткой логики Текст. / И. З. Батыршин // Новости искусственного интеллекта. 2001. — № 44−45. — С. 25−27.
  8. , A.A. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP Текст. / A.A. Барсегян. СПб.: БХВ-Санкт-Петербург, 2007. — 384 с.
  9. , Р. Принятие решений в расплывчатых условиях Текст.: пер. с англ. / Р. Беллман, Л. Заде // Вопросы анализа и процедуры принятия решений.-М.: Мир, 1976.-С. 172−215.
  10. , П.Г. Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере Текст. / П. Г. Белов. -М.: Академия, 2003. 512 с.
  11. , Е.С. Практическое моделирование динамических систем Текст. / Е. С. Бенькович, Ю. Б. Колесов, Ю. Б. Сениченков. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. — 464 с.
  12. , А.Н. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений Текст. / А. Н. Борисов, A.B. Алексеев, Г. В. Меркурьева и др. -М.: Радио и связь, 1989. 304 с.
  13. , А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования Текст. / А. Н. Борисов, О. А Крумберг, И.П. Федоров-Рига: Зинатне, 1990. — 180 с.
  14. , В.А. Базы данных с неполной информацией Текст. / В. А. Брудно, Д. П. Скворцов 5−45.
  15. Бурков, В. Н и др. // Семиотика и информатика. — М.: ВИНИТИ, 1985. — Вып. 25. — С. Теория активных систем: состояние и перспективы Текст. / В. Н. Бурков, Д. А. Новиков. М.: СИНТЕГ, 1999. — 125 с.
  16. , Н.П. Лекции по теории сложных систем Текст. / Н. П. Бусленко, В. В. Калашникова, И. Н. Коваленко. М.: Сов. радио, 1973. — 440 с.
  17. Буч, Г. Язык UML: Руководство пользователя Текст.: пер. с англ. / Г. Буч, Дж. Рамбо, А. Джекобсон.- М.: ДМК Пресс- СПБ Питер, 2004. 432 с.
  18. , В.Н. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах Текст. / В. Н. Вагин, Е. Ю. Гловина, A.A. Загорянская, М. В. Фомин. М.: Физматлит, 2004. — 704 с.
  19. , А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем Текст.: пер. с англ. / А.Дж.Вильсон. М.: Наука, 1978. — 247 с.
  20. , Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем Текст. / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. СПб. — Питер, 2000 — 360 с.
  21. , В.А. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянииприродной среды Текст. / В. А. Геловани, A.A. Башлыков, Бритков В. Б., Вя-зилов Е.Д. М.: Эудиториал УРСС, 2001.-304 с.
  22. М. Проектирование баз данных на основе XML Текст.: пер. с англ. / М. Грейвс. Спб.: Вильяме, 2002. — 640 с.
  23. Заде, JI.A. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных интеллектуальных систем Текст.: пер. с англ. / Л. А. Заде.// Новости искусственного интеллекта. — 2001. -№ 44−45.-С. 7−11.
  24. , Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений Текст.: пер. с англ. / Л. А. Заде // Математика сегодня/ Под ред. H.H. Моисеева. М.: Знание. — 1974. — С. 5−48.
  25. , Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приблизительных решений Текст.: пер. с англ. / Л. А. Заде. М.: Мир, 1976.- 165 с.
  26. , Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе Текст.: пер. с англ. / Л. А. Заде // Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вэн Райзин. М.: Мир, 1980. — С. 208−247.
  27. , B.C. Математическое моделирование в технике Текст. / B.C. Зарубин. -М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2001. 496 с.
  28. , А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление слжными системами Текст. / А. Г. Ивахненко. К.: Техшка, 1975. — 312 с.
  29. , В.Г. Обследование и испытание сооружений:Уч.для вузов Текст. / В. Г. Казачек, Н. В. Нечаев., Н. С. Нотенко. Высшая школа, 2006. -655 с.
  30. , Дж. Большие системы: связность, сложность и катастрофы Текст.: пер. с англ. / Дж. Касти. М.: Мир, 1982. — 216 с.
  31. , Э. Анализ сложных систем Текст.: пер. с англ. / Э.Квейд. -М.: Советское радио, 1969. 520с.
  32. , Э. Управление знаниями: польза от применения опыта в области качества Текст.: пер. с англ. / Э. Кларк // Стандарты и качество. — 2001.-С. 116−120.
  33. , Л.А. Методы и средства интеграции неоднородных данных Текст. / Л. А. Клинченко. М.: Наука, 1983. — 423 с.
  34. , Дж. Системология: автоматизация решения системных задач Текст.: пер. с англ. / Дж. Клир. М.: Радио и связь, 1990. — 544 с.
  35. Ю.Б., Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических систем Текст. / Ю. Б. Колесов. — СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. 240 с.
  36. И.С. Лингвистическое прогнозирование в структурах управления Текст. / И. С. Константинов, А. Н. Веригин, В. И. Раков. СПб.: Изд-во С.-Петербургского ун-та, 1998. — 165 с.
  37. , В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода Текст. / В. В. Круглов, М. И. Дли. М.: Физматлит, 2002. — 322 с.
  38. , Е.С. Представление знаний и решение информационно-сложных задач в компьютерных системах Текст. / Е.С. Кузин// Информационные технологии. Приложение. — 2004. — № 4. 32 с.
  39. , Н. ЕАМ-система Avantis: ПО управления основными фондами предприятия Электронный ресурс. / Н. Кунцевич. Постоянный адрес доступа — www.rtsoft.ru
  40. , О.И. Вербальный анализ решений Текст. / О. И. Ларичев. -М.: Наука, 2006.-181 с.
  41. , О.И. Теория и методы принятия решений Текст. / О. И. Ларичев. М.: Логос, 2000. — 296 с.
  42. , К. Применение UML и шаблонов проектирования Текст.: пер. с англ. / К. Ларман. М.: Вильяме, 2002. — 624 с.
  43. , Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных Текст. / Г. С. Лбов. Новосибирск, 1981. — 158 с.
  44. , Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решений сложных проблем Текст.: пер. с англ. / Д. Ф. Люггер. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. — 864 с.
  45. Мартин, Д. XML для профессионалов Текст.: пер. с англ. / Д. Мартин, М. Бирбек, Б. Лозген и др. М.: Лори, 2001. — 900 с.
  46. , Г. Программирование для SQL Server 2000 с использованием XML Текст.: пер. с англ. / Г. Малколм. М.: Русская редакция. — 2002. — 207 с.
  47. , А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой Текст. / А. Н. Мелихов, Л. С. Берштейн, С. Я. Коровин С.Я. М.: Наука, 1990. — 272 с.
  48. Мине, Г. XML: справочник Текст.: пер. с англ. / Г. Мине. СПб.: Символ-Плюс, 2002. — 576 с.
  49. , Б.Г. Анализ качественных признаков и структур Текст. / Б. Г. Миркин. М.: Статистика, 1980. — 319 с.
  50. Р.Дж. Базы данных и UML программирование Текст.: Пер. с англ. / Р.Дж. Мюллер М.: Лори, 2002. — 420 с.
  51. , A.B. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем Текст. / A.B. Назаров, А. И. Лоскутов. СПб.: Наука и техника, 2003.-384 с.
  52. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта Текст. / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986. — 311 с.
  53. , Д.А. Курс теории активных систем Текст. / Д. А. Новиков С.Н. Петраков. -М.: СИНТЕГ, 1999. 142 с.
  54. , C.B. О нечетких классификациях Текст.: пер. с англ. / С. А. Овчинников, Т. Рьера. // Нечеткие множества и теория возможностей: последние достижения/ Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. — С. 100−113.
  55. Офсетная листовая печатная машина Dominant-724: руководство по эксплуатации Текст. ADAST, 1986. — 98 с.
  56. Питц-Моултис, Н., XML в подлиннике Текст.: пер. с англ./ Н. Питц-Моултис., Ч. Кирк. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. — 718 с.
  57. Положение о классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера/ Утверждено Постановлением Правительства РФ № 1094 от 13.09.96 г.
  58. , Э.В. Статические и динамические экспертные системы Текст. / Э. В. Попов [и др.]. М.: Финансы и статистика, 1996. — 315 с.
  59. , Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления Текст. / Д. А. Поспелов. -М.: Энергоатомиздат, 1981.-231 с.
  60. , Д.А. Ситуационное управление: теория и практика Текст. / Д. А. Поспелов. 1986. — 285 с.
  61. Представление и использование знаний Текст.: пер. с яп. / X. Уэно, Т. Кояма, Т. Окамото и др.- Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. — 220 с.
  62. Преобразователи частоты транзисторные: руководство по эксплуатации Текст. Орел, ЗАО «Электротекс», 2007. — 61 с.
  63. Прикладные нечеткие системы Текст.: пер. с яп. / Под ред. Т. Тэ-рано. М.: Мир, 1993.-368 с.
  64. , В.Е. Прогнозирование состояния сложных технических комплексов Текст. / В. Е. Прохорович. СПб.: Наука, 1999. — 158 с.
  65. , О.С. Современный детерминизм и экстремальный принцип в физике Текст. / О. С. Разумовский. М.: Наука, 1975. — 151 с.
  66. Г. Анализ решений Текст.: пер. с англ./ Г. Райфа М.: Наука, 1977.-707 с.
  67. , Дж. ЦМЬ: Специальный справочник Текст.: пер. с англ./ Дж. Рамбо, А. Якобсон, Г. Буч. СПб.: Питер, 2002. — 656 с.
  68. РД 09−102−95. Методические указания по определению остаточного ресурса потенциально опасных объектов, подконтрольных Госгортехнадзору России: Утверждены постановлением Госгортехнадзора России от 17.11.1995.
  69. , Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам Текст.: пер. с англ./ Ф. С. Роберте. М.: Наука, 1986. — 496 с.
  70. , Э.Г. Последние достижения в кластерном анализе Текст.: пер. с англ. / Э. Г. Руспини. // Нечеткие множества и теория возможностей: последние достижения/ Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. — С. 100−113.
  71. , Т. Принятие решений: Метод анализа иерархий Текст.: пер. с англ. / Т. Сати. М.: радио и связь, — 1993. — 320 с.
  72. , Ю.Б. Анализ информационных потоков при создании автоматизированной системы мониторинга водных ресурсов Текст. / Ю. Б. Савва // Науч. тр. ОрелГТУ. Т.2−1997.- С.329−334.
  73. , Ю.Б. Интеллектуальная система оценки состояния и поведения сложных объектов Текст./ И. С. Константинов, Ю.Б. Савва// Труды/
  74. Информационные технологии в образовании, технике и медицине: Международная научно-техническая конференция. В 2-х ч. 4.2. — Волгоград: РПК «Политехник», 2002. С. 108−111.
  75. , С.А. Анализ и прогноз развития больших технических систем Текст. / С. А. Саркисян, Ахундов В. М., Минаев Э. С. М.: Наука, 1982.-280 с.
  76. , Э., Теория оценивания и ее применение в связи и управлении Текст.: пер. с англ. / Э. Сейдж, Дж. Меле. М.: Связь, 1976. — 368 с.
  77. , Ю.А. Моделирование и управление в сложных системах Текст. / Ю. А. Снапелев. М.: Сов. радио, 1974. — 258 с.
  78. , Ю.М., Информационно-вычислительные системы в машиностроении: CALS-технологии Текст. / Ю. М. Соломенцев, В. Г. Митрофанов, В. В. Павлов, A.B. Рыбаков. -М.: Наука, 2003. 292 с.
  79. , Д.А. Логический вывод в системах обработки знаний Текст. / Д. А. Страбыкин. СПб.: Изд-во СПбГТЭУ, 1988. — 164 с.
  80. , Е.В. Интегрированная информационная поддержка жизненного цикла машиностроительной продукции. Принципы. Технологии. Методы. Модели. Текст. / Е. В. Судов. М.: Издательский дом «МВМ», 2003. -264 с.
  81. , Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений Текст. / Э. А. Трахтенгерц. М.: СИНТЕГ, 1998. — 376 с.
  82. , Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности Текст. / Р. И. Трухаев. М.: Наука, 1981. — 258 с.
  83. Управление основными фондами: решение ТШМ-Технический менеджментЭлектронный ресурс. / Постоянный адрес доступа http://www.trim.ru/content/vie w/111 IUI
  84. , З.Д. Моделирование времени Текст. / З. Д. Усманова. -М.: Знание, 1991.-48 с.
  85. Фаулер, М. UML: Основы Текст.: пер. с англ. / М. Фаулер, К. Скотт. СПб.: Символ-плюс, 2002. — 192 с.
  86. , Ю.В. Интеллектуальные системы и управленческие решения Текст. / Ю. В. Фролов. М.: МГПУ, 2000. — 294 с.
  87. , Э. Надежность технических систем и оценка риска Текст.: пер. с англ. / Э. Хенли, Дж., Кумамото. М.: Машиностроение, 1981. — 526 с.
  88. , И.Г. Методы принятия решений Текст. / И.Г. Чер-норуцкий. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. — 416 с.
  89. , Д. Управление основными фондами: как автоматизировать ремонты и техническое обслуживание Электронный ресурс. / Д. Шехватов// • СЮ. 2003. — № 2. Постоянный адрес доступа www.ifsmssia.ru/publishl .htm
  90. , У.Р. Введение в кибернетику Текст.: пер. с англ. / У. Р. Эшби. М.: ИЛ, 1959. — 284 с.
  91. , А., Унифицированный процесс разработки программного обеспечения Текст.: пер. с англ. / А. Якобсон, Г. Буч, Дж. Рамбо. СПб.: Питер, 2002. — 496 с.
  92. , И.У. Концептуальное моделировнаие процессов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций Текст. / И.У. Ямалов// Информационные технологии. 2007. — № 7. — С. 54−57.
  93. ERP/EAM-система IFS Application: описание, возможности, отличия Электронный ресурс. / Постоянный адрес доступа http://www.ifsrussia.ru/ifsapps.htm
  94. ISO: Международные стандарты. 4.1: Управление качеством продукции. -М.: ИНСАР, 1992. 172 с.
  95. Global-EAM информационная система для управления ремонтами и техническим обслуживанием оборудования Электронный ресурс. / Постоянный адрес доступа http://global-eam.ru/
  96. Chen, P.P. The entity-relationship model: toward a unified View of data Text./ P.P. Chen// ACM Trans, on Database Systems. 1976. — № 1. — P. 9−36.
  97. Datastream Infor EAM Enterprise Edition Модули и возможности Электронный ресурс. / Постоянный адрес доступа http://www.datastream.ru/index.php3?pid=53
Заполнить форму текущей работой

На отлично!