Главная Публикации

Поиск

 

Основные публикации


Монографии:

  1. Берман А.Ф. Деградация механических систем. - Новосибирск: Наука, 1998. - 320.

  2. Металловеды / Под ред. д.т.н., проф. С.С. Черняк. - Иркутск, ИрГУПС, 2009. - Том 2. - 648 с. - ISBN 978-5-98710-083-7. Авторы: Махутов Н.А., Берман А.Ф., Елисеев С.В. и др. Всего 30 авторов. А.Ф. Берман. Раздел «Повреждение и разрушение элементов механических систем как следствие воздействий, свойств и структуры стали».

  3. Краковский Ю.М. Математические и программные средства оценки технического состояния оборудования. - Новосибирск: Наука, 2006. - 228 с.

  4. Протасов А.В., Зайдес С.А. Надежность крупногабаритных соединений с гарантированным натягом. Обеспечение и методы оптимизации повышения ресурса газовых компрессоров. LAMBERT Academic Publishing, 2011. - 142 с.

  5. Юрин А.Ю., Николайчук О.А., Берман А.Ф. Интеллектуальные системы. Методика и средства разработки для идентификации технического состояния конструкций. LAMBERT Academic Publishing, 2012. - 165 с.

  6. Металловеды и машиностроители / Под ред. д.т.н., проф. С.С. Черняка. – Иркутск: ИрГУПС, 2012. - Том 3. с.346-352. ISBN 978-5-98710-172-8.

  7. Безопасность России. Фундаментальные исследования проблем техногенной безопасности / Под ред. чл.-к. РАН Н.А. Махутова. – М.: МГОФ «Знание», 2013. ISBN: 978-5-87633-112-0. Раздел: Информационные технологии и программные системы обеспечения техногенной и природной безопасности / Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю.

  8. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И. Агентное моделирование динамики технического состояния. Механические системы. LAMBERT Academic Publishing, 2014. - 146 с.

  9. Юрин А.Ю., Малтугуева Г.С. Агрегирование предпочтений в группах. Метод и программное средство. LAMBERT Academic Publishing, 2014. - 114 с.

  10. Грищенко М.А., Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Модельно-управляемый подход. Алгоритмическое и программное обеспечение для создания продукционных баз знаний и экспертных систем. LAMBERT Academic Publishing, 2015. - 129 с.

  11. Decision-Making: Processes, Behavioral Influences and Role in Business Management. Editor: Rebecca Hudson. NY. Nova Science Publishers. 2015. ISBN: 978-1-63482-959-5. Chapter: Combination of the Group and Multi-Criteria Decision-Making Methods in Business Management / Maltugueva G.S., Yurin A.Yu.

  12. Николайчук О.А., Павлов Н.Ю., Грищенко М.А. Синтез древовидных структур. Методика и программное средство для интеллектуальной поддержки при определении причин отказов и прогнозировании аварий. – Berlin: LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2015. – 245 с.

  13. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Научные основы техногенной безопасности. Абросимов Н.В., Агеев А.И., Адушкин В.В., Акимов В.А., Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Под ред. Чл.-к. РАН Н.А. Махутова. – М.: МГОФ Знание, 2015. – 936 с. ISBN: 978-5-87633-131-1

  14. Case-Based Reasoning: Strategies, Developments and Applications. Editor: Tao Lin. NY. Nova Science Publishers. 2016. 189 p. ISBN: 978-1-63482-959-5. Chapter: Application of Case-Based Reasoning and Group Decision-Making Methods for Planning in a Case of Failures of Technical Systems / Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Maltugueva G.S.,Yurin A.Yu.

  15. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Фундаментальные и прикладные проблемы комплексной безопасности. Абросимов Н.В., Агеев А.И., Адушкин В.В., Акимов В.А., Аксютин О.Е., Алдошин С.М.,Александров А.А., Алешин А.В., Алешин В.А., Алешин Н.П., Асмолов В.Г.,Артамонов B.C., Афиногенов Д.А., Ахметханов Р.С., Баландин Д.В.,Балуевский Ю.Н., Баранов В.В., Баришполец В.А., Бармин Н.В., Барышов С.Н.,Белов П.Г., Белозеров А.С., Беляев И.И., Берман А.Ф. и др. Под ред. Чл.-к. РАН Н.А. Махутова. – М.: МГОФ Знание, 2017. – 992 с. ISBN: 978-5-87633-161-8

  16. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Техногенная, технологическая и техносферная безопасность. Абросимов Н.В., Агеев А.И., Адушкин В.В., Акимов В.А., Аксютин О.Е., Алдошин С.М.,Александров А.А., Алешин А.В., Алешин В.А., Алешин Н.П., Асмолов В.Г.,Артамонов B.C., Афиногенов Д.А., Ахметханов Р.С., Баландин Д.В.,Балуевский Ю.Н., Баранов В.В., Баришполец В.А., Бармин Н.В., Барышов С.Н.,Белов П.Г., Белозеров А.С., Беляев И.И., Берман А.Ф. и др. Под ред. Чл.-к. РАН Н.А. Махутова. – М.: МГОФ Знание, 2018. – 1016 с. ISBN: 978-5-87633-173-1

Статьи:

2019

  1. Yurin A.Yu., Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Dorodnykh N.O. Knowledge Base Engineering for Industrial Safety Expertise: A Model-Driven Development Approach // Studies in Systems, Decision and Control, 2019, 199: 112-124. DOI: 10.1007/978-3-030-12072-6_11

  2. Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu. Computer-aided event tree synthesis on the basis of case-based reasoning // Advances in Intelligent Systems and Computing, 2019, 875:3-12. DOI:10.1007/978-3-030-01821-4_1

  3. Дородных Н.О., Юрин А.Ю. A Model-Driven Development Approach for Case Bases Engineering // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. – 2019. – Т.3. – №9. – С.179-182.

2018

  1. Дородных Н.О.,Николайчук О.А, Юрин А.Ю. Подход автоматизированной разработки баз знаний на основе трансформации диаграмм Исикавы // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2018. – №4. – С.41-51. DOI: 10.14489/vkit.2018.04.pp.041-051

  2. Дородных Н.О., Коршунов С.А., Павлов Н.Ю., Сопп Д.Ю., Юрин А.Ю.  Model Transformations for Intelligent Systems Engineering // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. – 2018. – Т.2. – №8. – С.77-81.

  3. Berman A.F., Maltugueva G.S., Yurin A.Yu. Application of case-based reasoning and multi-criteria decision-making methods for material selection in petrochemistry // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part L: Journal of Materials: Design and Applications, vol. 232 (2018), issue: 3, pp. 204-212. DOI: 10.1177/1464420715620919

  4. Yurin A.Yu., Dorodnykh N.O., Nikolaychuk O.A., Grishenko M.A. Prototyping Rule-Based Expert Systems with the Aid of Model Transformations // Journal of Computer Science, 2018, 14 (5): 680-698. DOI: 10.3844/jcssp.2018.680.698

  5. Берман А.Ф., Павлов Н.Ю., Николайчук О.А. Метод синтеза и анализа деревьев отказов на основе понятий механизма и кинетики событий // Проблемы анализа риска. – 2018. – Т.15.  №3. – С.62-77.

  6. Грищенко М.А., Дородных Н.О., Коршунов С.А., Юрин А.Ю. Разработка интеллектуальных диагностических систем на основе онтологий // Онтология проектирования. – 2018. – Т.8. №2(28). – С.265-284. DOI: 10.18287/2223-9537-2018-8-2-265-284

  7. Yurin A.Yu., Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Dorodnykh N.O., Grishenko M.A. The domain-specific editor for rule-based knowledge bases // Proceedings of the 41st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), 2018, pp. 1130-1135. DOI: 10.23919/MIPRO.2018.8400176

  8. Yurin A.Yu., Berman A.F., Dorodnykh N.O., Nikolaychuk O.A., Pavlov N.Yu. Fishbone diagrams for the development of knowledge bases // Proceedings of the 41st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), 2018, pp. 1136-1141. DOI: 10.23919/MIPRO.2018.8400177

  9. Nikolaychuk O.A., Pavlov A.I., Stolbov A.B. The software platform architecture for the component-oriented development of knowledge-based systems // Proceedings of the 41st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), 2018, pp. 1234-1239. DOI: 10.23919/MIPRO.2018.8400194

  10. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Трансдисциплинарная модель задачи обоснования свойств материалов и конструкций // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. – Т.22. – №8. – С.17-25. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-8-17-25

  11. Берман А.Ф., Кузнецов К.А., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Информационно-аналитическая поддержка экспертизы промышленной безопасности объектов химии, нефтехимии и нефтепереработки // Химическое и нефтегазовое машиностроение. – 2018. – №8. – С.30-36.

  12. Yurin A.Yu., Dorodnykh N.O., Nikolaychuk O.A., Grishenko M.A. Designing rule‐based expert systems with the aid of the model‐driven development approach // Expert Systems, 2018, Vol. 35, No. 5, P. 1-23. DOI: doi.org/10.1111/exsy.12291

  13. Dorodnykh N.O., Yurin A.Y., Stolbov A.B. Ontology Driven Development of Rule-Based Expert Systems // Proceedings of the 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC), 2018, pp. 1-6. DOI: 10.1109/RPC.2018.8482174

  14. Nikolaychuk O.A., Pavlov A.I., Stolbov A.B. Web-Oriented Software System for Agent-Based Modeling Driven by Declarative Specification of Implementation Process // Proceedings of the 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC), 2018, pp. 1-5. DOI: 10.1109/RPC.2018.8482149

  15. Nikolaychuk O.A., Pavlov A.I., Stolbov A.B. Models and software for agent-based model development based on model-driven approach // CEUR Workshop Proceedings. Information Technologies: Algorithms, Models, Systems (ITAMS 2018), 2018, Vol. 2221, P. 13-19.

  16. Berman A.F., Dorodnykh N.O., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Y. Knowledge bases engineering on the basis of fault trees analysis // CEUR Workshop Proceedings. Information Technologies: Algorithms, Models, Systems (ITAMS 2018), 2018, Vol. 2221, P. 25-31.

  17. Maltugueva G.S., Yurin A.Y. Case-based reasoning for the multi-method decision making // CEUR Workshop Proceedings. Information Technologies: Algorithms, Models, Systems (ITAMS 2018), 2018, Vol. 2221, P. 32-36.

  18. Dorodnykh N.O., Yurin A.Y. A domain-specific language for transformation models // CEUR Workshop Proceedings. Information Technologies: Algorithms, Models, Systems (ITAMS 2018), 2018, Vol. 2221, P. 70-75.

  19. Shigarov A.O., Khristyuk V.V., Paramonov V.V., Yurin A.Y., Dorodnykh N.O. Toward framework for development of spreadsheet data extraction systems // CEUR Workshop Proceedings. Information Technologies: Algorithms, Models, Systems (ITAMS 2018), 2018, Vol. 2221, P. 90-96.

  20. Берман А.Ф., Николайчук О.А. Модель трансдисциплинарной задачи обоснования свойств техногенной безопасности // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2018. №6. С.21-34.

2017

  1. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Обеспечение надежности и безопасности химических и нефтехимических производств методами искусственного интеллекта. Часть 2 // Прикладная информатика. – 2017. – Т.12. – №1(67). – С.26-38.

  2. Николайчук О.А., Берман А.Ф., Павлов А.И. Прогнозирование технического состояния опасных объектов методом имитационного моделирования // Проблемы машиностроения и надежности машин. – 2017. – №2. – С.131-142.

  3. Nikolaychuk O.A., Berman A.F., Pavlov A.I. Predicting the Technical State of Hazardous Objects via Simulation Modeling // Journal of Machinery Manufacture and Reliability, 2017, Vol. 46, No. 2, pp. 209-218.

  4. Дородных Н.О., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Автоматизированное создание продукционных баз знаний на основе деревьев событий // Информационные и математические технологии в науке и управлении.  2017. №2(6). С.30-41.

  5. Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Использование концепт-карт для автоматизированного создания продукционных баз знаний // Программные продукты и системы. – 2017. – №4. – С. 658-662.

  6. Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. About the specialization of model-driven approach for creation of case-based intelligence decision support systems // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. 2017. №7. С. 151-154.

  7. Dorodnykh N.O. Web-based software for automating development of knowledge bases on the basis of transformation of conceptual models // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. 2017. №7. С. 145-150.

2016

  1. Протасов А.В., Вильвер П.Ю. К вопросу о повышении качества производственно-технических процессов // Системы. Методы. Технологии 2016. – №1. – С.58-62.

  2. Грищенко М.А., Дородных Н.О., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Применение модельно-управляемого подхода для создания продукционных экспертных систем и баз знаний // Искусственный интеллект и принятие решений 2016. – №2. – С.16-29.

  3. Бычков И.В., Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Подход к разработке программных компонентов для формирования баз знаний на основе концептуальных моделей // Вычислительные технологии – 2016. – Т.21. – №4. – С.16-36.

  4. Коршунов С.А., Павлов А.И., Николайчук О.А. Концепция программного средства визуализации результатов имитационного моделирования на основе онтологического подхода // Научная визуализация. – 2016. – №2. – С.120-131.

  5. Павлов А.И. Столбов А.Б. Прототип системы поддержки проектирования агентов для имитационных моделей сложных систем // Программные продукты и системы – 2016. – №3. – С. 79-84.

  6. Вильвер П.Ю., Юрин А.Ю. Специализированный программный комплекс «АСТ» для создания тренажеров // Программные продукты и системы – 2016. – №3. – С.136-141.

  7. Зайдес С.А., Протасов А.В., Вильвер П.Ю. Интеграция риск-менеджмента оборудования в нефтегазовый комплекс // Системы. Методы. Технологии. – 2016. – №3. – С.12-16.

  8. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Обеспечение надежности и безопасности химических и нефтехимических производств методами искусственного интеллекта. Часть 1 // Прикладная информатика. – 2016. – Т.11. – №5(65). – С.63-75.

  9. Дородных Н.О., Коршунов С.А., Юрин А.Ю. Концепция подхода к созданию программных компонентов генерации баз знаний на основе трансформации концептуальных моделей // Информационные и математические технологии в науке и управлении.  2016. №2. С. 111-120.

  10. Дородных Н.О., Коршунов С.А. Программное средство визуализации на основе библиотеки WebGL // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2016. №2. С. 129-136.

  11. Юрин А.Ю. Нотация для проектирования баз знаний продукционных экспертных систем // Объектные системы. – 2016. №12. – С.48-54.

  12. Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Формирование баз знаний продукционного типа на основе UML-моделей // Информатика и кибернетика. – Д.: ДонНТУ, – 2016. – №3(5). – С.44-50.

2015

  1. Столбов А.Б., Павлов А.И. Архитектура системы поддержки проектирования агентов для имитационных моделей сложных систем // Программные продукты и системы. 2015. – №1. – С.12-16.

  2. Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Использование диаграмм классов UML для формирования продукционных баз знаний // Программная инженерия. – 2015. №4. – С.3-9.

  3. Berman A.F., Nikolaichuk O.A., Yurin A.Yu., Kuznetsov K.A. Support of Decision-Making Based on a Production Approach in the Performance of an Industrial Safety Review. Chemical and Petroleum Engineering. vol.50 (2015), issue 1-2, pp.730-738 (doi:10.1007/s10556-015-9970-x).

  4. Берман А.Ф., Грищенко М.А., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Проблемно-ориентированный редактор продукционных баз знаний // Программные продукты и системы. – 2015. – №2. – С.13-19.

  5. Николайчук О.А., Коршунов С.А., Павлов А.И. Web-ориентированный компонент продукционной экспертной системы // Программные продукты и системы. – 2015. – №2. – С.20-25.

  6. Махутов Н.А., Берман А.Ф., Николайчук О.А. Некоторые принципы самоорганизации для управления риском техногенных катастроф // Проблемы анализа риска  2015.  Т.12.  №4.  С.34-45.

  7. Yurin A.Yu. Group Decision Making Methods for Adapting Solutions Derived from Case-Based Reasoning // Scientific and Technical Information Processing, Vol.42 (2015), No. 5, pp. 375–381.

  8. Берман А.Ф., Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Поддержка принятия решений при выборе конструкционных материалов для обеспечения безопасной эксплуатации оборудования // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. – 2015. - №11. – С.73-80.

  9. Малтугуева Г.С., Орлова И.В. Система поддержки принятия решений, интегрируемая с продуктами платформы «1С: Предприятие 8» // Вестник Иркутского Государственного Технического Университета.  2015.  №12. – С. 145-153.

2014

  1. Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu. Automated Planning with the Aid of Case-based Reasoning and Group Decision-making Methods. Computer Communication & Collaboration, vol. 2 (2014), Issue 1, pp.7-15. (ISSN:2292-1028 (Print) ISSN:2292-1036(Online))

  2. Малтугуева Г.С., Орлова И.В. Модель информационной системы поддержки принятия решений на платформе «1С» // Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. – 2014. - №11. – С.14-19.

  3. Малтугуева Г.С., Малтугуева Н.С. Задача экспертного оценивания сценариев при многовариантных расчетах // Программные системы: теория и приложения: электрон. научн. журн. - 2014. - T.5. - № 5(23) - C.3–13.

  4. Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu., Pavlov A.I. A methodology for the investigation of the reliability and safety of unique technical systems. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability, vol. 228 (2014), pp.29-38 (doi:10.1177/1748006X13494820).

  5. Малтугуева Г.С., Орлова И.В. Подход к принятию управленческих решений коллективом // Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. – 2014. - №6. – С. 35-40.

  6. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю., Кузнецов К.А. Поддержка принятия решений на основе продукционного подхода при проведении экспертизы промышленной безопасности // Химическое и нефтегазовое машиностроение. – 2014. – №11. – С.28-35.

  7. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Применение прецедентного подхода для поддержки принятия решений при определении причин и прогнозировании инцидентов и аварий // Безопасность труда в промышленности. – 2014. – №11. – С.18-26.

  8. Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Web-сервис для автоматизированного формирования продукционных баз знаний на основе концептуальных моделей // Программные продукты и системы. – 2014.  №4. – С.103-107.

2013

  1. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Система поддержки принятия решений по предупреждению и ликвидации техногенных ЧС на основе прецедентного подхода // Технологии техносферной безопасности: Интернет-журнал. – Вып. 5 (51). – 3.11.2013. – 9 с.

  2. Вильвер П.Ю., Протасов А.В. Интеллектуальная система обучения персонала - основа обеспечения безопасности технологических процессов // Химическое и нефтегазовое машиностроение. – 2013. – №6.

  3. Юрин А.Ю. Методы группового выбора для адаптации решений, полученных в результате рассуждений на основе прецедентов // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2013. – №3. – С.78-85.

  4. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов Н.Ю., Юрин А.Ю. Методы и средства автоматизированного построения деревьев событий и отказов // Автоматизация и современные технологии. – 2013. – №9. – С.8-16.

  5. Грищенко М.А., Юрин А.Ю., Павлов А.И. Разработка экспертных систем на основе трансформации информационных моделей предметной области // Программные продукты и системы. - 2013. - №3. - С. 143-147.

  6. Юрин А.Ю., Малтугуева Г.С. Обоснование мероприятий по предотвращению повторных отказов на основе прецедентов и методов группового выбора // Автоматизация и современные технологии. – 2013. – №2. – С.16-23.

2012

  1. Протасов А.В., Белова Н.А., Вильвер П.Ю. Использование интеллектуальных тренажеров при обучении операторов как основа обеспечения безопасности технологических процессов // Вестник ИрГТУ. – 2012. – №12. – С.253-260.

  2. Berman A.F. Methodology for Investigation and Provision of Reliability and Safety of Complex Technical Systems. NATO Science for Peace and Security Series: Human and Societal Dynamics. Volume 102 (2012): Comparative Analysis of Technological and Intelligent Terrorism Impacts on Complex Technical Systems. PP.105–119. doi: 10.3233/978-1-61499-131-1-105.

  3. Юрин А.Ю., Грищенко М.А. Редактор баз знаний в формате CLIPS // Программные продукты и системы. - 2102. - №4. - С.83-87.

  4. Берман А.Ф. Информатика катастроф // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. – 2012. – №3. – С. 17-37.

  5. Юрин А.Ю., Малтугуева Г.С. Применение методов группового выбора в составе прецедентных экспертных систем для обоснования мероприятий по предотвращению повторных отказов технологического оборудования // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2012. – №9. – С.37-44.

  6. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Интеллектуальная информационная система анализа отказов // Проблемы машиностроения и надежности машин. – 2012. – №4. – С.88-96.

  7. Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu. Intellectual data system for analyzing failures. Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 41 (4) (2012) , pp. 337-343.

  8. Берман А.Ф., Павлов А.И., Грищенко М.А. Онтология предупреждения и ликвидации разливов нефти и нефтепродутов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2012. – №1. – С.94-101.

  9. Павлов Н.Ю. Интеллектуальная программная система автоматизированного построения деревьев событий // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2012. – №1. – С.57-63.

  10. Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Метод поддержки принятия решений в малых группах // Вестник Бурятского государственного университета. Математика. Информатика. – 2012. – №1. – С.26-34.

  11. Yurin A.Yu. An approach for definition of recommendations for prevention of repeated failures with the aid of case-based reasoning and group decision-making methods // Expert Systems with Applications, vol. 39 (2012), pp. 9282–9287.

  12. Берман А.Ф., Москвичев В.В., Николайчук О.А., Павлов А.И., Павлов Н.Ю. Районирование территории Иркутской области по уровню риска на основе индексов опасности и уязвимости // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. – 2012. – №1. – С. 73-81.

2011

  1. Вильвер П.Ю., Протасов А.В. Особенности использования метода индексирования при анализе техногенного риска в России // Вестник ИрГТУ. – 2011. – №11. – С.262-266.

  2. Вильвер П.Ю., Протасов А.В. Имитационное моделирование сложных динамических систем с использованием сетей Петри // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2011. – №7. – С.35-39.

  3. Юрин А.Ю., Малтугуева Г.С., Павлов А.И. Система поддержки принятия решений в задачах группового выбора // Программные продукты и системы. – 2011. – №2. – С.54-57.

  4. Протасов А.В., Николайчук О.А. Применение метода конечных элементов при оценке прочностной надежности механических систем // Проблемы машиностроения и надежности машин. – 2011. – №1. – С.33-37.

  5. Protasov A.V., Nikolaychuk O.A. Applying the finite-element method for evaluating the reliability of mechanical systems // Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 40 (2011), n.1, pp. 27-30.

  6. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю., Павлов Н.Ю. Автоматизированное построение деревьев отказов и событий на основе модели динамики технического состояния и методов искусственного интеллекта // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. – 2011. – №1. – С. 40-52.

  7. Павлов А.И., Столбов А.Б. Программный комплекс для поддержки моделирования медико-эколого-экономических систем // Программные продукты и системы. – 2011. – №1. – С.137-140

2010

  1. Берман А.Ф. Свести к минимуму элемент случайности // Технадзор. - 2010. - №9. - C.74-75.

  2. Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Компонентный подход: модуль продукционной экспертной системы // Программные продукты и системы. – 2010. – №3. – С.41-44.

  3. Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Система имитационного моделирования динамики состояний сложных технических систем на основе агентного подхода // Автоматизация в промышленности. - 2010. - №7. - C.44-48.

  4. Николайчук О.А., Павлов А.И. Применение компонентного подхода для создания системы автоматизации исследований // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2010. - №4. - C.23-32.

  5. Берман А.Ф., Николайчук О.А. Модели, знания и опыт для управления техногенной безопасностью // Проблемы управления. – 2010. – №2. – С. 53 – 60.

  6. Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu. Intelligent planner for control of failures analysis of unique mechanical systems // Expert Systems with Applications, vol. 37 (2010), pp. 7101–7107.


2009

  1. Николайчук О.А. Моделирование знаний для исследования динамики технического состояния уникальных объектов // Проблемы управления. – 2009. – № 4. – С.58-65.

  2. Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Применение прецедентного подхода для автоматизированной идентификации технического состояния деталей механических систем // Автоматизация и современные технологии. - 2009. - N5. - С.3-12.

  3. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Автоматизация прогнозирования технического состояния и остаточного ресурса деталей уникальных машин и аппаратуры // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2009. - N3. - С.48-57.

  4. Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Алгоритм коллективного выбора на основе обобщенных ранжировок для поддержки принятия решений // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2009. - №3. – С.57-62.

  5. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Вильвер П.Ю. Моделирование функционирования сложных технологических комплексов на основе модифицированной сети Петри // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2009. – №4. - С.23-29.

2008

  1. Николайчук О.А. Автоматизация исследований технического состояния опасных механических систем // Проблемы машиностроения и надежности машин. - 2008. - N6. - С.

  2. Nikolaychuk O.A. Automating studies of the technical state of dangerous mechanical systems. Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 37 (2008), n.6, pp. 597-602.

  3. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Обеспечение безопасности технических объектов методом прецедентных экспертных систем // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. - 2008. - N5. - С.83-93.

  4. Павлов А.И., Юрин А.Ю. Компонентный подход: модуль правдоподобного вывода по прецедентам // Программные продукты и системы. - 2008. - N3. - С.55-58.

  5. Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Управление опытом при исследовании динамики технического состояния уникальных машин и конструкций: моделирование опыта // Информационные технологии. - 2008. - N6. - С.30-37.

  6. Николайчук О.А., Павлов А.И. Автоматизация исследований на основе компонентно-ориентированного подхода // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. - 2008. - N3. - С.4-16. (http://pitis.tsure.ru/Journal31.htm)

  7. Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Pavlov A.I., Yurin A.Y. An intelligent system for investigation and provision of safety for complex constructions // International Journal Information Technologies & Knowledge, vol.2 (2008), n.3, pp.218-225.

  8. Nikolaychuk O.A., Yurin A.Y. Computer-aided identification of mechanical system's technical state with the aid of case-based reasoning // Expert Systems with Applications, vol. 34 (2008), pp. 635-642.

2007

  1. Berman A. F., Nikolaychuk O.A. Technical state space of unique mechanical systems // Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 36 (2007), n.1, pp. 10-16.

  2. Берман А.Ф., Николайчук О.А. Пространство технических состояний уникальных механических систем // Проблемы машиностроения и надежности машин. - 2007. - N1. - С.14-22.

  3. Берман А.Ф., Васильев С.Н. Условия и источники техногенного риска // Проблемы человеческого риска. - 2007. - N1. - С. 45-50.

2006

  1. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Интеллектуальная система поддержки принятия решений при определении причин отказов и аварий в нефтехимической промышленности // Автоматизация в промышленности. - 2006. - N6. - С.15-17.

  2. Берман А.Ф., Васильев С.Н. Технология обеспечения приемлемого риска аварий механических систем // Проблемы человеческого риска. — 2006. — № 1. — С. 61–69.

2004

  1. Берман А.Ф., Васильев С.Н., Извеков Я.О., Лакеев А.В., Максимкин Н.Н., Николайчук О.А. Параметрическая безопасность многокомпонентных машиностроительных систем // Вестник Бурятского университета. Математика и информатика. Серия 13. - 2004. - Вып.1. - С. 211-224.

  2. Юрин А.Ю., Павлов А.И. Представление и обработка знаний в интеллектных системах повышения безопасности сложных технических систем // Вестник томского государственного университета. - 2004. - N9 (II). - С.72-75.

  3. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Инструментальное средство идентификации состояний механических систем // Искусственный интеллект. - Донецк: Наука I освiта, 2004. - N4. - С.268-275.

  4. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Онтология надежности механических систем // Искусственный интеллект. - Донецк: Наука I освiта, 2004. - N3. - С.266-271.

2001

  1. Берман А.Ф., Николайчук О.А. Принципы создания системы исследования безопасности сложных технических систем // Программные продукты и системы. - 2001. - N1. - С.6-9.

1999

  1. Берман А.Ф., Николайчук О.А. Моделирование процесса исследования безопасности сложных технических систем // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. - 1999. - N8. - С.185-195.

  2. Берман А.Ф., Николайчук О.А. Структуризация процесса исследования безопасности сложных технических систем // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. - 1999. - N6. - С. 3-14.

Публикации в трудах конференций:

  1. Вильвер П.Ю. Информационная система моделирования и диагностирования  отказов технической системы // Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием: межвузовский сборник научных трудов – «Жизненный цикл конструкционных материалов (от получения до утилизации)» НИ ИрГТУ 25 – 27 апреля 2012 г. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2012. – С. 169 – 175.
  2. Вильвер П.Ю. , Протасов А.В. Имитационное моделирование индукционной установки для обеспечения  равномерного нагрева тел сложной конфигурации// Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием: межвузовский сборник научных трудов – «Жизненный цикл конструкционных материалов (от получения до утилизации)» НИ ИрГТУ 25 – 27 апреля 2012 г. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2012. – С. 256 – 262.
  3. Малтугуева Г.С., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Программная система для формирования отношения группового предпочтения // Труды третьей Международной конференции «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2009, 14 – 18 сентября 2009 г., Звенигород, Россия. – М., 2009. – ISBN С.93-97.
  4. Николайчук О.А. Информационная Технология имитационного моделирования для исследования динамики технического состояния сложных объектов // Труды третьей Международной конференции «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2009, 14 – 18 сентября 2009 г., Звенигород, Россия. – М., 2009. – С. 324-328.
  5. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Модели, знания, опыт и программный комплекс для обеспечения техногенной безопасности //3-я международная научная конференция «Автоматизация в промышленности», 3-5июня, Москва, ИПУ РАН, 2009, ISBN 978-5-91450-030-3.
  6. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Информационные технологии прогнозирования деградационных процессов // Девятая сессия международной научной школы "Фундаментальные и прикладные проблемы надежности и диагностики машин и механизмов". Санкт-Петербург, СПб: ИПМАШ РАН.- 26 - 30 октября 2009 г. С.224-231.
  7. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Сценарии нарушения безопасности и их автоматизированное построение // Труды 17-ой Международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем». М.: ИПУ РАН, 2009.
  8. Николайчук О.А. Особенности имитационного моделирования динамики технического состояния сложных технологических комплексов // Труды 17-ой Международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем». М.: ИПУ РАН, 2009.
  9. Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Информационно-логико-математический подход для исследования технического состояния систем // Материалы международной научно-технической конференции "Искусственный интеллект. Интеллектуальные многопроцессорные системы-2006 (ИИ - ИМС'2006)", Украина, п. Кацевели, 24 - 29 сентября 2006 г. - Таганрог, 2006. - Т.3. - С.286-291.
  10. Берман А.Ф., Васильев С.Н., Извеков Я.О., Лакеев А.В., Максимкин Н.Н., Николайчук О.А. Методы и средства управления техногенной безопасностью многокомпонентных машиностроительных систем // Modelling and Analysis of Safety and Risk in Complex Systems. International Scientific School, Saint-Petersburg, 2004, pp.468-473.
  11. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Гибридная экспертная система для поддержки принятия решений // Труды Международных научно-технических конференций "Интеллектуальные системы" (IEEE AIS'04) и "Интеллектуальные САПР" (CAD-2004). В 3 т. - М., 2004. - Т.1. - С.265-270.
  12. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Концепция автоматизированного создания информационных систем // Труды Международных научно-технических конференций "Интеллектуальные системы" (IEEE AIS'04) и "Интеллектуальные САПР" (CAD-2004). В 3 т. - М., 2004. - Т.2. - С.114-119.
  13. Берман А.Ф., Николайчук О.А. Концепция исследования надежности уникальных механических систем // III Международная конференция "Проблемы управления и моделирования в сложных системах". Самара, 3-10 сентября 2001 г.- Самара, 2001. - С.535-541.
  14. Бермана А.Ф., Николайчук О.А., Вильвер П.Ю., Абалаков Д.А. Система поддержки принятия решений для снижения риска техногенных чрезвычайных ситуаций // VI Международная конференция "Современные методы математического моделирования природных и антропогенных катастроф", Красноярск, 29 октября - 2 ноября 2001 г. - Красноярск, 2001. - Т.1. - С.152 - 158.
  15. Берман А.Ф., Николайчук О.А. Объектно-ориентированная модель процесса исследования безопасности сложных технических систем // Труды 2 международной конференции. Проблемы управления и моделирования в сложных системах. 20-23 июня, 2000 г., Самара, Россия, с.366-371.
  16. Berman A.F., Nikolaychuk O.A. Dialogue script for automated research for safety of complex technical systems (СТS) // Intelligent Systems and Information Technologies in Control, IS&ITC - 2000. St.Petersburg/Pskov, pp.335 - 338.

------------------------------------

Берман А.Ф. Деградация механических систем. - Новосибирск: Наука, 1998. - 320.
УДК 539:621-192
ББК 34.43
Б50
ISBN 5-02-031235-5

Изложены результаты исследования и формализации структурной организации процессов деградации материалов в конструкциях, разрушения конструктивных элементов и отказов уникальных механических систем, подвергшихся комплексному воздействию факторов. Причинно-следственный комплекс протекания рассматриваемых процессов представлен механизмом, кинетикой и параметрами повреждения, разрушения и отказа. Формализация осуществлена с помощью графологических и логических моделей, а также функций алгебры логики. Описаны процессы повреждения материалов и разрушения конструктивных элементов вследствие коррозионного растрескивания, водородного охрупчивания, коррозионной и механической усталости, эрозии. Показаны подходы к исследованию и обеспечению надежности механических систем с помощью современных информационных технологий.

Монография предназначена для специалистов, занимающихся исследованием и обеспечением надежности механических систем, а также для преподавателей, аспирантов и студентов физико-механических и машиностроительных специальностей.

Таблиц: 27. Иллюстраций: 130. Библиография: 322 названий.

Ответственный редактор доктор технических наук, профессор Ю.М. Краковский

Рецензенты:
доктор технических наук, профессор П. И. Остроменский
доктор технических наук, профессор Ю.В. Димов

Утверждено ученым советом Института динамики систем и теории управления СО РАН

Издание осуществлено при финансовой поддержке Сибирского отделения РАН

ТП-96-П-N 88


ОТ РЕДАКТОРА

Монография посвящена актуальной проблеме деградации механических систем как основной причины отказов и аварий. В большинстве работ по этой тематике использован в той или иной мере вероятностно-статистический подход, который требует достаточно больших объемов экспериментальных данных для своего обоснования. Для уникальных механических систем накопление однородной статистической информации не всегда возможно.

Существенной новизной данной публикации является развитие информационного подхода, когда отказ рассматривается как физико-механический процесс, который поддается диагностированию и прогнозированию, а значит, управлению. В основе информационного подхода заложены графологические модели процессов формирования параметров повреждения, разрушения, отказа, аварийной ситуации и аварии.

Представление отказа в виде последовательности событий уже используется на практике при применении деревьев отказов, но в этом случае отказ - это, как правило, функция структуры системы. В данной монографии отказ и авария суть процессы, зависящие от свойств материала, его структуры, внешних воздействий, конструкции элемента, системы и т.д. Это, в свою очередь, позволило выделить уровни событий, каждый из которых описывается набором параметров (параметры повреждения, разрушения, отказа, аварийной ситуации и аварии).

Предложенный подход для решения задач надежности и технической безопасности позволит эффективнее применять такой мощный инструмент, каковым являются современные информационные технологии.

В основу монографии положены результаты экспериментальных исследований, проведенных автором для установления причин отказов и аварий в химических и нефтехимических производствах. Используются достижения в области механики и физики прочности и разрушения для описания причинно-следственных связей на различных иерархических уровнях процесса деградации механических систем.

Автор монографии доктор технических наук, заведующий лабораторией ИДСТУ СО РАН, член рабочей группы по обеспечению надежности и технической безопасности в химической и нефтехимической промышленности обобщил многолетний опыт работы в данной области, который будет весьма полезен для специалистов.

Ю.М. Краковский, д.т.н, профессор


ПРЕДИСЛОВИЕ

Основными причинами аварий в промышленности и на транспорте являются повреждения и разрушения элементов машин и конструкций, с одной стороны, вследствие повышения удельной нагруженности, комплексности воздействующих факторов, невозможности качественных испытаний, низкого качества изготовления, технического обслуживания и ремонта, с другой — вследствие ощутимого разрыва между исследованиями в области физики и механики деформации, разрушения, прочности и ресурса объектов, особенно в присутствии различных сред в сложном напряженно-деформированном состоянии.

В связи с этим необходимы существенные изменения и дополнения методологии создания и применения технических (ТС) и механических систем (МС), которые позволят учитывать многочисленные факторы, ранее игнорируемые как по объективным, так и по субъективным причинам.

Такое положение привело к необходимости поиска путей преодоления разрыва между механическими, физическими и химическими аспектами деградации элементов и систем, а затем между механо-физико-химической деградацией и теорией надежности, оценивающей, предупреждающей и преодолевающей последствия неустранимой или случайной деградации.

Отсутствует общепринятая теория надежности и технической безопасности уникальных МС, позволяющая эффективно планировать и развивать прикладные исследования в этой области, а значит повышать надежность. В связи с этим в первую очередь требуется единообразная методология сбора и обработки информации об отказах и авариях с целью выявления научных фактов и формулировки гипотез для построения и совершенствования моделей процессов формирования отказов и аварий.

В данный момент наиболее эффективными при исследованиях в рассматриваемой области являются современные информационные технологии. Они позволяют не только накапливать и анализировать информацию для решения вышеупомянутой фундаментальной проблемы, но и параллельно решать некоторые типы прикладных задач.

Наука о надежности ТС и МС связана практически со всеми отраслями наук. Действительно, хорошо известно, что надежность ТС и МС зависит не только от использования знаний, входящих в технические науки, но и от достижений в таких науках, как химия, физика, биология, физиология, психология, математика, а также в таких комплексных науках, как бионика, эргономика, кибернетика, физическая химия, статистическая физика, информатика и др.

Сейчас наметилась тенденция к объединению научных дисциплин, направленных на решение проблем надежности и технической безопасности на различных стадиях жизненного цикла объектов. "Нужно перестать поступать так, словно природа делится на дисциплины, как в университетах" (Рассел А. Аккофф [99]). Это высказывание можно с успехом распространить и на технику.

В данной работе на основе проведенных экспериментальных исследований, испытаний и опыта эксплуатации уникальных аппаратов и трубопроводов химических и нефтехимических производств получены научные факты и осуществлены некоторые обобщения, которые могут быть распространены на любые уникальные механические системы как с системных, так и с предметных позиций.

Автор не претендует на исчерпывающее изложение современного состояния всех научных направлений, изучающих деградационные процессы, отказы и их формализацию. Но предлагаемая читателю работа содержит результаты лабораторных экспериментов, испытаний и опыт эксплуатации, осмысленные автором на основе информационного подхода.

------------------------------------


Краковский Ю.М. Математические и программные средства оценки технического состояния оборудования / Ю.М. Краковский. — Новосибирск: Наука, 2006. — 228 с.

УДК 004.422
ББК Ч 48 (73)
К78
ISBN 5-02-032463-9.

В монографии изложено математическое, информационное и программное обеспечение мониторинга, диагностирования и прогнозирования технического состояния оборудования по виброданным для различных отраслей промышленности, включая транспорт. Приведены результаты практического применения созданных программных средств.

Книга рассчитана на специалистов в области технической диагностики, а также аспирантов и стулентов соответствующего профиля.
Табл. 11. Ил. 74. Библиогр 43 назв.

Рецензенты:
доктор технических наук В.Б. Головченко
доктор технических наук В.И. Зоркальцев
кандидат технических наук О.А. Николайчук


Утверждено Ученым советом института динамики систем и теории управления СО РАН
Издание осуществлено при финансовой поддержке Сибирского отделения РАН

© Ю.М. Краковский, 2006
© Российская академия наук, 2006
©Оформление. "Наука". Сибирская издательская фирма РАН, 2006

ISBN 5-02-032463-9
ТП-05-II-№ 10

Знания того, кто идет глубже, неизменно оказываются уже.
И. Гольман



ВВЕДЕНИЕ

Любое механическое оборудование подвержено в процессе эксплуатации различным воздействиям, приводящим к неисправностям и отказам. Существующая система технического обслуживания недостаточно совершенна. Это влечет за собой появление внезапных отказов, приводящих к нарушениям технологического процесса, увеличению затрат на восстановление и ремонт, авариям, которые могут привести к существенному экономическому и экологическому ущербу и ряду других негативных явлений. Данная проблема для нашей страны становится все более актуальной, так как старение оборудования во многих отраслях промышленности, включая транспорт, значительно опережает темпы технического перевооружения. В связи с этим в настоящее время особое внимание уделяется совершенствованию системы технического обслуживания и ремонта машин и оборудования. Наиболее перспективным является обслуживание по техническому или фактическому состоянию (ОФС), которое позволяет минимизировать ремонтные работы и увеличить на 25-40 % межремонтный ресурс по сравнению с планово-предупредительным (профилактическим) методом обслуживания. Базируется ОФС на объективной и достоверной информации о техническом состоянии машин и оборудования. Поэтому в последние десятилетия и за рубежом, и в нашей стране интенсивно развивается техническая диагностика [1, 6, 17, 27, 28, 33, 34, 36, 39].

В настоящее время широкое применение получил один из методов диагностики — вибрационная диагностика [10, 12, 26, 29, 37, 41]. Возникающие в процессе функционирования оборудования вибрационные процессы высокоинформативны, достаточно полно отражают техническое состояние многих деталей и узлов. В нашей стране это направление особенно интенсивно развивается в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности. Ведущие организации этой отрасли, такие как Госгортехнадзор России, Центрхиммаш, ВНИИПИнефть, Интертехдиагностика, НИИхиммаш (Москва и Иркутск), наиболее активно занимаются разработкой и внедрением современных методов обслуживания оборудования, включая обслуживание по техническому (фактическому) состоянию [30-32, 36].

Особое место при этом занимает вибрационный мониторинг, позволяющий не только осуществить контроль основных параметров и выявить тенденции их изменений, но и сделать объективную оценку технического состояния оборудования. Системы мониторинга оборудования — наиболее эффективное средство снижения затрат при переходе на техническое обслуживание машин и оборудования по их фактическому состоянию. При этом экономия в среднем по статистическим данным развитых стран мира составляет около трети затрат на ремонт и обслуживание. И это без учета такого важного фактора, как снижение вероятности крупных аварий с тяжелыми последствиями для окружающей среды.

Одна из задач мониторинга — прогнозирование технического состояния оборудования. Мониторинг с заданным периодом контроля параметров оборудования или непрерывный не требует обязательного прогнозирования остаточного ресурса (хотя для планирования загрузки ремонтных служб и для заказа комплектующих подобное прогнозирование необходимо). Если же используется мониторинг с переменным периодом контроля параметров, то возникает необходимость определить время следующего измерения. Эта задача и решается методами прогнозирования.

Внедрение в производство современных информационных технологий позволяет обрабатывать большие объемы данных измерений, что значительно способствует разработке эффективных математических и программных средств мониторинга и диагностирования оборудования на основе данных вибрационных измерений. Важность оценки технического состояния оборудования для практических нужд промышленности определяется и изменением учебных программ в технических вузах. Это подтверждается введением таких дисциплин, как "Основы технической диагностики" и "Средства технической диагностики", а также лицензированием специальностей "Безопасность технологических процессов и производств" и "Приборы и методы контроля качества и диагностики".

В настоящий момент ощущается дефицит литературы, посвященной данной тематике. Это объясняется несколькими причинами. Выделим из них две.
1. Многогранность тематики, связанной с оценкой технического состояния оборудования даже по виброданным, поэтому изложить этот вопрос комплексно и компактно в одной монографии весьма трудно.
2. В последние годы подготовлено несколько коммерческих программ, посвященных мониторингу и диагностированию оборудования по виброданным. Но разработчики этих программ не заинтересованы раскрывать их алгоритмическую часть. Более того, даже в центрах подготовки вибродиагностов алгоритмические особенности мониторинга и диагностирования оборудования не раскрываются.
Все это в совокупности и побудило автора подготовить данную книгу (насколько она получилась удачной судить читателям). Эта работа, с одной стороны, базируясь на публикациях автора [18-24, 42], является монографией, посвященной математическим, информационным и программным аспектам оценки технического состояния оборудования по виброданным. С другой стороны, автор стремился, чтобы эта книга была полезной студентам, аспирантам и практикующим диагностам, интересующимся данным научно-техническим направлением. По этой причине им включен обзорный материал в первых главах работы, а также подготовлены примеры и приложения.

Работа состоит из семи глав и трех приложений. Первые две главы посвящены общим вопросам технической диагностики и стратегии обслуживания оборудования по фактическому состоянию; третья и четвертая — математическому обеспечению, включая математическое описание вибросигнала и прогнозирование остаточного ресурса оборудования; пятая и шестая — информационно-программному обеспечению оценки технического состояния оборудования, включая описание автоматизированной системы мониторинга, диагностики и прогнозирования технического состояния оборудования, разработанной при участии автора. Особенность этой системы -реализация гибкого мониторинга, когда оценка технического состояния оборудования осуществляется по индивидуальным границам, полученным по результатам измерений значений параметров технического состояния.

Особенность прогнозирования остаточного ресурса оборудования — использование разнородной информации, содержащей помимо результатов мониторинга информацию экспертов. Автоматизированная диагностика основана на классификаторе [26], который содержит более 100 дефектов.

В седьмой главе приведены результаты апробации созданной автоматизированной системы мониторинга, диагностики и прогнозирования технического состояния оборудования.

Автор признателен ответственному редактору профессору А.Ф. Берману и рецензентам докторам технических наук В.Б. Головченко, В.И. Зоркальцеву и кандидату технических наук О.А. Николайчук за внимание к работе. Автор благодарит своих аспирантов С.В. Симонова, С.Н. Эльхутова и М.В. Ситчихину за реализацию и апробацию программного обеспечения по мониторингу, диагностированию и прогнозированию технического состояния оборудования по виброданным.

------------------------------------

По вопросам получения полных текстов обращаться к д.т.н. Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript