CC BY
71
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
АЛГОРИТМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
И СИТУАЦИОННОГО АНАЛИЗА ПРОЦЕССОВ ПРОТИВОАВАРИЙНОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫМИ СИСТЕМАМИ В ОБУЧАЮЩИХ СУДОВЫХ ТРЕНАЖЕРАХ Н.А. Шарков (ФГУП «ЦНИИ им. акад. А.Н. Крылова») Научный руководитель - д.т.н., ст.н.с. Л.И. Ковтун (ФГУП «ЦНИИ им. акад. А.Н. Крылова»)
Дано описание алгоритма имитационного моделирования аварийных процессов на судах, связанных с характеристиками надежности и безопасности оборудования, ситуационный анализ которых позволяет обучаемому использовать процедуру обоснованного выбора противоаварийных управленческих решений. Алгоритм реализован в опытно-конструкторской работе, по материалам которой представлены также основные компоненты пользовательского интерфейса тренажера.
Введение
Изучение вопросов применения новых информационных технологий для профессионального обучения специалистов морской индустрии входит в область исследований судовых структурно-сложных многофункциональных человеко-машинных систем (СЧМ). Мировая практика показывает актуальность этого направления исследований, так как человеческий фактор доминирует среди всех причин техногенных аварий, экологических катастроф, потерь здоровья и жизни людей, а также дорогостоящего имущества и техники [1]. Традиционные технологии профессионального обучения позволяют достаточно эффективно моделировать физические процессы на аварийных судах. Однако они плохо учитывают особенности принятия управленческих решений человеком в аварийных условиях, которые характеризуются большими потоками переменной информации и дефицитом времени на принятие решений. Современные судовые микропроцессорные системы реального времени, контролирующие процессы, представляют только текущую информацию, но не обобщают всю прошлую и не прогнозируют будущее поведение сложных судовых комплексов, что необходимо для выработки оператором упреждающих противоаварийных воздействий [2]. Известные в инновационных технологиях экспертные системы не нашли применения в морской практике. Они требуют организации слишком сложного диалога. Чтобы осуществить поиск в базе точных данных, необходимо ответить на большое число вопросов, которые ЭВМ задает оператору. Это неприемлемо для специалиста средней квалификации в экстремальных условиях плавания при дефиците времени.
Наши предложения основаны на идеях ситуационного выбора [3]. С помощью эвристического фильтра результаты точного численного моделирования процессов преобразуются в обобщенные вербальные (словесные) и образные (когнитивно-графические) качественные оценки текущей ситуации на судне и потенциально опасные траектории ее развития. При этом учитываются ограниченные когнитивные (мыслительные) способности человека в условиях огромных потоков переменной информации и дефицита времени на принятие решений. Известно, что человек сохраняет возможность одновременного анализа не более 3-4 изменяющихся сущностей, а более 7-8 вызывает полное расстройство мыслительной деятельности. Предложенный алгоритм
4
ситуационного анализа обеспечивает обучаемому процедуру выбора противоаварий-ных управленческих решений на основе эвристического правила «реагировать прежде всего на самое потенциально опасное событие, а из всех самых опасных событий - на событие, лидирующее по времени». Указанная эвристическая процедура выбора реализуется итерационно на всех уровнях иерархически организованной системы управления судном, начиная с верхнего (базового) уровня, выбора режима использования судна. Для достижения этой цели оператору предлагается наглядная и обозримая картина опасных (критических) состояний судна, комплексов, систем, подсистем и основных агрегатов, изменяющихся в прогнозном интервале времени. Ситуационный анализ позволяет определить точки эффективного приложения управляющих воздействий для достижения целей борьбы за живучесть судна. Так определена область решения научных задач и методов для создания современных судовых тренажеров профессионального обучения операторов и лиц, принимающих решения (ЛИР).
Обоснование выбора на основе принципа сужения множества альтернативных решений - концептуальная основа ситуационного анализа структурно сложных многофункциональных человеко-машинных систем реального времени
Иринятие точных и однозначных управляющих решений является функцией управления, которая, в отличие от функций регулирования, не может базироваться на предварительном описании огромного комбинаторного множества всех возмущающих воздействий и соответствующих управляющих воздействий, а также переборного алгоритма их поиска. Решение принимается для наиболее опасного варианта возможных возмущающих воздействий путем поиска наилучшего варианта противодействия возможным рискам для сложной многофункциональной системы. Основной характеристикой решения является его эффективность, т.е. степень и темп достижения целей, а также затраты ресурсов для принятия и реализации решения. Решение тем эффективнее, чем больше степень достижения целей и меньше затраты. Степень достижения целей и соответствующие затраты могут иметь как количественные, так и качественные оценки. Справедливо отмечено в [4], что «вся теория обоснования решений представляет собой неуловимую игру качественного и количественного».
Общий подход к обоснованию управленческих решений представлен в [3-5]. Кратко изложим только те положения, которые поясняют ход последующих рассуждений и соответствующих предложений. В основе обоснования решения лежит модель выбора, включающая предъявление конечного множества основных факторов и альтернатив выбора, механизм выбора - установление неэквивалентности (различной ценности) их и, наконец, правило выбора, выражающее цель выбора в виде назначения приоритетов (шкалы оценок) выбора альтернатив. В общем виде задачу выбора можно представить в виде функции выбора С :
С : {X"}= С(X), {X{X{X}, где {X} - универсальное (полное) множество предъявления, включающее все принципиально возможные значащие факторы и альтернативы выбора; {X'} - допустимое множество предъявления, выделяющее из универсального множества те факторы и альтернативы выбора, которые могут быть исполнены или соответствовать целям оперирующей стороны (например, конструктора, технолога, оператора или ЛИР) нормам или правилам, которым она придерживается; {X"} - предпочтительное множество предъявления, выделяющее из всего допустимого множества только физически содержательные факторы, отвечающие физическим законам природы или условиям реальности.
Указанная функция выбора применяется в общем случае не однократно, а в многошаговых процедурах принятия решений в структурно-сложных иерархически организо-
ванных человеко-машинных системах. При этом альтернативы для выбора последовательно поступают в модель выбора на каждом новом шаге решения задачи по мере изменения возмущающих и управляющих воздействий. А максимальной эффективностью обладают те решения, которые устраняют наибольшие потери от возмущающих воздействий при меньших затратах на реализацию соответствующих управляющих воздействий.
Для разрешения проблемной ситуации, связанной со случайными возмущающими воздействиями, для которых не могут быть заданы заранее соответствующие управляющие воздействия, применяются критериальные, ситуационные или равновесные правила выбора управляющего решения. Выделим ситуационный подход к обоснованию управленческих решений, характерный для операторско-диспетчерской деятельности человека в сложных технических системах и комплексах машиностроения.
Выбор оператором решения из множества {X"} еще сохраняет значительную неопределенность и сложность. Поэтому сразу осуществить выбор единственного решения невозможно без дальнейшего использования принципа сужения множества решений. Ограничение числа предъявлений оператору на этом шаге должно определяться когнитивными способностями человека разумно реагировать на 3-4 сущности, изменяющиеся во времени. Для этого определим некоторый набор каталожных (или типовых) ситуаций {¿'с}. В наших задачах это пожар, затопление, воздействие морской стихии и т.п., а также структурные уровни описания и дискретные оценки опасности событий. Тогда в соответствии с [4] текущую ситуацию я' из полного списка каталожных ситуаций можно представить выражением
st = ^ о х(( ) х(( ) У/ * I, х е {X''}, ^ е }.
Это выражение читается: «как только устанавливается тождество текущей ситуации st любой каталожной яС из полного множества ситуаций {£С}, так сразу (и обратно) выбирается решение х(ягС), представляющее собой пару «1-ситуация - /-решение», которая становится предпочтительней любого другого решения х(я'С) из множества всех решений {X"}. Множество каталожных ситуаций состоит из подмножеств исходных предаварийных режимов использования судна, тактико-технических свойств судна, возможных режимов использования судовых комплексов, систем, подсистем, сложных агрегатов, оборудования, конструкций, трубопроводов, кабелей и т.п. Выбор эффективных решений осуществляется последовательно на всех уровнях иерархической организации системы управления, начиная с базового и далее вниз. Движение по цепи критических неблагоприятных событий осуществляется до выявления причины, следствием которой стала опасная ситуация на старшем уровне управления. Иредпочти-тельное решение, устраняющее причину опасной ситуации, выбирается по принципу доступности и минимального времени реализации альтернатив выбора.
Такой подход не дает строго оптимального решения, но обеспечивает выбор рационального решения, учитывая динамическую изменчивость критериев оценок решения и необходимость ранжирования приоритетов решения. Так в общем, виде выглядит логика вывода в продукционной системе. Ио сути, это и есть механизм ситуационного выбора, лежащий в основе действия экспертной системы. Однако мы предлагаем не хранить в базе данных все пары возможных «ситуаций-решений», а вычислять процессы их возникновения с помощью логико-динамической имитационной модели комбинационного типа, подобной [6], затем осуществлять их эвристическую фильтрацию в логико-лингвистические переменные и применять правило ситуационного выбора с помощью когнитивной компьютерной графики.
Логико-динамическая имитационная модель комбинационного типа для описания функционирования судовых структурно-сложных организационно-технических систем в экстремальных условиях
Поставим задачу моделирования потоков неблагоприятных событий повреждения и отказов техники в структурно-сложных системах в виде импульсных однородных процессов и выделения среди них потока наиболее опасных критических событий. Указанные потоки событий должны быть ранжированы по степени опасности или важности. Примем положение, что отказы на верхнем иерархическом уровне описания системы представляют максимальную опасность и, следовательно, имеют первостепенную важность для принятия мер по их недопущения или ликвидации, если они случились.
На рис. 1 представлен фрагмент четырехуровневой логико-динамической модели комбинационного типа для описания функционирования структурно-сложных иерархически организованных судовых систем (на примере системы электроснабжения).
Рис. 1. Четырехуровневая логико-динамическая модель комбинационного типа
На рисунке использованы следующие обозначения: К - многовходовые конъюнк-торы; D - многовходовые дизъюнкторы; Х(7) - входные импульсные процессы в виде потоков однородных случайных событий, отражающих временные последовательности интервалов работоспособного и неработоспособного состояний агрегатов, где т - постоянная времени потери работоспособного состояния компонент; v - постоянная времени восстановления компоненты в работоспособное состояние; Х = 1/ т - интенсивность отказов; | = 1/ v - интенсивность восстановления. Здесь также: РДГ - система резервных дизель-генераторов; АДГ - система аварийных дизель-генераторов; ВГ -валогенераторы: ТГ - турбогенераторы; FSS - топливная подсистема; OSS -масляная подсистема; WSS - подсистема водяного охлаждения; ESS - подсистема электроснаб-
жения; ЖР - насос охлаждения; ОР - масляный насос; St - статор; Ш - ротор; В - подшипниковый узел; Ft - гидроарматура.
К - многовходовый конъюнктор - п-местный логический оператор, преобразующий воздействия х^),х2^),...,хп^) в реакцию у(1) в соответствии с правилом п-местной конъюнкции:
ХО = х1 & х2 & ...&хп .
Б - многовходовой дизъюнктор - да-местный логический оператор, преобразующий воздействия х^),X2(t),...,хт^) в реакцию у^) в соответствии с правилом да-местной дизъюнкции:
У() = х1 V х2 V... V хт .
Входные импульсные процессы однородных событий могут быть следствием как внутренних отказов в соответствии с характеристиками надежности техники, так и внешних воздействий, связанных с повреждениями от пожаров, затоплений, воздействия морской стихии и т.п. Выходные импульсные процессы событий-последствий на верхних уровнях иерархии системы определяются с помощью решения многомерных логических матриц в соответствии с [9, 10].
В общем случае функцию времени работоспособного состояния системы электроснабжения, в зависимости от интервалов времени работоспособного состояния систем, подсистем и агрегатов, можно записать в следующем виде:
t0 = шах[^ ] = шах(тт[^ ]}
]=1..4 J /=1..4 1=1..п ■'
ts = тт[С ] = 1шп(тах[/ ]}.
г=1 ..4 1=1..п /=1..т
Анализ системы сводится к поиску реакции логической схемы на задаваемые входные воздействия в дискретные моменты времени. Таким образом, можно зафиксировать потоки критических событий - отказов техники на всех уровнях описания от подчиненного до старшего. При этом цепочки событий отказов от нижнего до верхнего уровня, связанных причинно-следственными отношениями, представляют максимальную опасность и определяются как критические ситуации (сценарии).
Указанные уравнения позволяют перейти от методов булевой алгебры к бесконеч-нозначной логике. Теория бесконечнозначной логики разработана в [6] и вводит функции, областью определения которых является множество действительных чисел, в нашем случае - это временные характеристики неблагоприятных событий. Основные операции бесконечнозначной логики - и-местная конъюнкция и да-местная дизъюнкция - позволяют определять минимальные и максимальные значения временных интервалов событий на всех иерархически организованных уровнях структурно-сложных систем.
Блок-схема алгоритма процесса профессионального обучения
судовых операторов
Блок-схема алгоритма процесса обучения командного состава экипажа по управлению процессом борьбы за живучесть судна представлена на рис. 2.
Здесь модули и блоки имеют следующее назначение.
1) База данных содержит совокупность данных из предметной области профессиональных знаний о судне, экипаже и мореплавании.
2) Модуль формирования заданий обучения осуществляет выбор учебных упражнений и генерацию исходных наборов аварийных событий.
3) Инициализация первичных и последующих мероприятий по борьбе за живучесть судна, когда обучающийся подает команду на управляющее воздействие, регист-
рирует полноту и время выполнения действии на постах и командных пунктах своего заведования.
4) Имитационное численное моделирование процессов развития, локализации и ликвидации аварийных событий (состояний сложной организационно-технической системы), в том числе:
а) поражающих факторов пожаров, затоплений, загазованности помещений и т.п.;
б) действий экипажа по борьбе за живучесть судна и условий жизнедеятельности на постах и в других помещениях;
в) потока отказов и повреждений оборудования технических средств;
г) изменения основных функций или важнейших свойств судна (хода, управляемости, энергоснабжения, плавучести, остойчивости, пожаробезопасности, обитаемости и т. п.).
Рис. 2. Блок-схема алгоритма процесса обучения командного состава экипажа
Здесь решаются указанные задачи на основе математического описания процессов системой разностных уравнений в обобщенной матрично-векторной форме:
Уд +1 = ^ (Уд, Хд ,ид, ¿д+1), где Хд - вектор входных переменных, Уд - вектор выходных переменных, ид - вектор управляющих воздействий, Iд+1 - дискретный момент времени на (д+1) интервале.
5) Эвристический фильтр для преобразования (редуцирования) точных численных характеристик результатов имитационного моделирования процессов в неточные (ка-
чественные) оценки «угроз» с помощью реляционных и булевских операторов, обеспечивающих переход из метрического в топологическое пространство:
1 If Gq < Xq < Hq -
C =
^q
Dq =
вектор входных логических переменных в двоич-
0, else ной форме,
1, if Aq < Yq < Bq - вектор выходных логических переменных в дво-
ичной форме,
0, else
где Aq , Bq, Gq , Hq - векторные константы чисел, характеризующие предельные
значения переменных параметров процессов, при которых соответствующие утверждения с оценками угроз истинны или ложны.
6) Ситуационный анализ процессов развития, локализации и ликвидации аварийных событий с помощью логико-лингвистических отношений в понятиях «угроза-событи-команда». Здесь выделяются причинно-следственные логические связи между множествами неблагоприятных событий судовых объектов, а именно:
[Е /п } ^ } - множество неблагоприятных событий [Е /п } /-корабельных JЧ 'Ч JЧ
объектов, следствием которых являются переходы в опасные состояния (угрозы) I-
объекта старшего уровня [Бщ};
[и^-у} ^ [Е/у} - множество управляющих команд [и^}, следствием которых является устранение опасных событий [Е/у } /-корабельных объектов.
7) ЛИР - лицо, принимающее решение (обучающийся), выделяет лидирующую угрозу.
8) Определение лидирующей угрозы из всего множества угроз.
9) Условный оператор, контролирующий наличие неустраненных угроз.
10) Условный оператор, реализующий логический вывод истинности или ложности составного суждения, включающего критическое «событие (е/ )» и выделенную
лидирующую «угрозу (й)» в виде квантора существования. Он отражает заключение: если «существует по крайней мере одно критическое «событие (е/ )», изменение времени которого влечет за собой, соответственно, изменение времени наступления или окончания выделенной лидирующей «угрозы (й)», то необходимо перейти к следующему оператору обработки выделенного критического события ( е / ): Зе(е/ ^ ^).
В противном случае необходимо перейти к обработке критического события следующего уровня описания судна, т.е. организуется цикл (/+1).
11) Условный оператор, реализующий логический вывод истинности или ложности составного суждения, включающего рекомендуемую «команду (Vк )» и выделенное критическое «событие (е/ )» в виде квантора общности. Он отражает необходимость применения всех рекомендуемых «команд (и^ )» для выделенных критических «событий (е/ )», которые приводят к увеличению времени наступления и/или сокращения времени существования текущей лидирующей «угрозы(й /)», т.е. организует цикл (к+1):
Уе(ик ^ е}).
В противном случае перейти к модулю выделения следующей лидирующей угрозы.
12) Модуль диагностики обучения с оценкой выполненных упражнений.
13) Условный оператор, контролирующий превышение установленного времени на выполнение заданного упражнения.
Имитационное численное моделирование процессов развития, локализации и ликвидации аварийных событий, а также изменения состояния сложной организационно-технической системы «судно-экипаж» является основой решателя задач. Моделирование обеспечивает возможность проведения многовариантных расчетов детерминированных и статистических характеристик процессов в ограниченной окрестности многомерного пространства состояний системы. При этом требуется точная детализация исходных условий и параметров имитируемых процессов. Имитация процессов развития аварийных происшествий включает в себя совместное алгоритмическое описание физических процессов на корабле и поведения корабельных специалистов на основе известных математических методов и приемов [4-9].
Ситуационный анализ результатов имитационного моделирования аварийных процессов включает в себя логико-лингвистические (качественные) оценки и правила логических выводов (эвристические процедуры) на множестве аварийных событий.
Таким образом, предлагается осуществлять прием итерационного изменения плана решения: выбор решения определять сначала по грубому эвристическому плану ситуационных моделей, а затем уточнять по исходному на базе точных численных оценок имитационного моделирования процессов.
Семантической основой ситуационных моделей решателя задач являются следующие понятия: «объект», «субъект», «угроза», «событие» и «команда». Определим их следующим образом.
Корабельные объекты и субъекты структурированы по функциональным связям и отношениям подчиненности (как части и целое) на трех иерархических уровнях описания корабля:
- важнейших свойств судна как целостного неструктурированного объекта;
- основных судовых систем, обеспечивающих сохранение важнейших свойств судна 1-го уровня описания;
- оборудования, агрегатов и конструкций, обеспечивающих функционирование основных судовых систем 2-го уровня описания.
«Угроза» - опасное состояние объекта, которое характеризуется несколькими уровнями опасности (в простейшем случае двумя). Угроза характеризуется также временем наступления и временем прекращения и может быть представлена как лингвистическая переменная «угроза (d)», имеющая, например, пять степеней опасности: 1 -нулевая (0); 2 - минимальная (min); 3 - средняя (mid); 4 - максимальная (max); 5 - недопустимая (го).
Тогда прогнозируемая аварийная ситуация на судне может быть представлена совокупностью распределенных во времени угроз для различных судовых объектов. На этом множестве существуют наиболее опасные по уровню и времени сочетания угроз (критические пути или траектории), определение которых и поиск способов минимизации времени их существования, является формальной задачей решателя задач. Опасные состояния (угрозы) объектов старшего уровня являются следствием опасных состояний (угроз) объектов подчиненного уровня, т.е. связаны каузальным отношением как следствие и причина, что в логике предикатов отображается логической связью, именуемой импликация.
В общем случае момент возникновения «угрозы (d)» может зависеть не от одного, а некоторой совокупности «событий (e)» с различными моментами наступления. Тогда возникает задача поиска критических событий, воздействия на которые приводит к
увеличению времени наступления (удалению фронта угрозы) или уменьшению времени существования (сокращению временного интервала) угрозы. Критическое «событие (е)» - это прогнозируемое или планируемое событие, реализация которого влияет на общее время наступления или нахождения соответствующего критического объекта в состоянии угрозы. По мере локализации аварийной ситуации переменная «критическое событие» обновляется до тех пор, пока не закончится весь список событий, влияющих на соответствующую угрозу.
Определим понятие «команда» как задание (или направление) управляющего воздействия, которое устраняет событие, являющееся причиной опасного состояния объекта. Таким образом, лингвистическая переменная «команда (и)» включает список инверсированных лингвистических констант, представленных в переменной «событие (е)». Если среди всех событий определены критические, то соответствующие направления управляющих воздействий определим как рекомендуемые команды. Команды в зависимости от уровня иерархической организации управления сложной системой могут инициировать ряд дополнительных команд, которые отличаются большей степенью детализации и конкретизации. Подобно отношениям «событие (е)» и «угроза (й)», лингвистические переменные «команда (и)» и «событие (е)» так же связаны отношением, как причина и следствие, что отображается логической связью импликация.
Основные компоненты когнитивного пользовательского интерфейса в обучающих судовых тренажерах
Представленные на рис. 3 основные компоненты пользовательского интерфейса тренажера в основном окне дают в виде структуры граф-дерева текстовое описание технического состояния всех судовых комплексов, систем, подсистем и основного оборудования, значимых с точки зрения борьбы за живучесть судна. Во вспомогательном окне представлена диаграмма потенциальных угроз, связанная с качественными оценками состояния этих объектов, в прогнозном (часовом) интервале времени (с дискретным варьируемом шагом от 1 до 3 минут). При этом учитываются отношения включения судовых объектов (по типу дерева) и причинно-следственные связи опасных событий во времени с помощью визуальных образов, подобных используемым в «Проводнике».
Дерево состояний объектов судна позволяет обучаемому получать точную информацию в фиксированные моменты времени, а диаграмма потенциальных угроз - наблюдать общую картину поведения многоуровневого объекта во времени в терминах опасного состояния его компонентов. Управление временем наблюдения может раскрывать возможные события в будущем или происшедшие в прошлом (историю событий). Основное информационное поле диаграммы потенциальных угроз представляет расцвеченные индикаторы-кнопки по вызову текстовой информации о состоянии судовых комплексов, систем и оборудования в выбранные оператором дискретные интервалы времени. Переменная цветовая раскраска индикаторов-кнопок соответствует требованиям ГОСТ «Цвета обозначения систем и выделения информации в образцах техники».
Диаграмма потенциальных угроз представляет результаты эвристического преобразования численных оценок аварийных процессов в качественные оценки опасного состояния соответствующих объектов судна. Можно сказать, что происходит переход от численной меры «больше-меньше» к оценкам «хуже-лучше» в смысле опасности. Это позволяет свести все разнообразные характеристики аварийных процессов к одной мере, имеющей знакомый зрительный образ цветов опасности/безопасности: красный, желтый и зеленый. Поиск эффективных решений человеком идет значительно быстрее, когда он имеет возможность дополнительно манипулировать изображениями образов реальных процессов. Предложенный когнитивный механизм поиска управленческих
решений не исключает, а лишь дополняет точную численную оценку найденных решений с помощью последующего имитационного моделирования их эффективности.
Рис. 3. Когнитивный пользовательский интерфейс
Диаграмма потенциальных угроз представляет лишь грубый сценарий прогнозируемых состояний аварийного судна. Размерность этого пространства существенно снижена, что позволяет оператору на первых этапах анализа, не вдаваясь в подробности, выделить наиболее опасные направления развития аварии и сконцентрировать на них внимание ЛИР.
Заключение
Рассмотренные алгоритмы имитационного моделирования и ситуационного анализа процессов противоаварийного управления сложными человеко-машинными системами реализованы в опытно-конструкторской разработке обучающего судового тренажера в 2006 г. Комплекс прикладных программ разработан для ПК офисного класса с характеристиками не хуже Pentium IV (3 ГГц. RAM 512 Mb, HDD 20Gb), монитор с разрешением 1280х1024 пикселей. Операционная система ПК - Windows XP. Инструментально-программная среда разработки - Borland Delphi 7.
Литература
1. A Nautical Institute project sponsored by Lloyd's Register. The international Maritime Human Element Bulletin «Alert» // №1-3, 2003-2004. (Бюллетень по учету человеческого фактора в морской индустрии).
2. Гузанов А.Н., Ковтун Л.И. Морские компьютерные системы управления техническими средствами судов: Учебное пособие // СПб: СПбГУВК, 2001. 127 с.
3. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986. 288 с.
4. Захаров И.Г. Обоснование выбора. Теория практики. СПб: Судостроение, 2006. 528 с.
5. Казиев В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем. // www.intuit.ru
6. Левин В. И. Структурно-логические методы исследования сложных систем с применением ЭВМ. // М.: Наука, 1987. 304 с.
7. Ковтун Л.И. Современные информационные технологии в процессах управления борьбой за живучесть корабля. // Судостроение. 2002. № 3. С. 20-24.
8. Ковтун Л.И., Семенов С.В. Интеллектуальная технология автоматизированного обучения управлению аварийным кораблем на морских компьютерных тренажерах. // Судостроение. 2004. № 6. С. 23-27.
9. Рябинин И. А. Основы теории и расчета надежности судовых электроэнергетических систем. Л.: Судостроение, 1967. 362 с.
10. Супрун Г.Ф. Синтез систем электроэнергетики судов. Л.: Судостроение, 1972. 326 с.
