CC BY
14II. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ. АВТОМАТИЗАЦИЯ И
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
УДК
A.A. Bolshakov1, L.V. Malyy2
INTELLIGENT QUALITY MANAGEMENT SYSTEM FOR PROCESSING BLANKS IN PRODUCTION OF PRINTED CIRCUIT BOARDS
St. Petersburg State Institute of Technology (Technical University), Moskovsky Pr., 26, St. Petersburg, 190013, Russia. e-mail: aabolshakov57@gmail.com
A system analysis of the production process of printed circuit boards, in particular, the stage of drawing a conductive drawing, is carried out. Various characteristics of defects arising during their manufacture are gvven. The process is structured in a general way, a description of the main characteristics affecting the formation of the conductive PCB pattern is provided. An ontological model for the representation of the data describing the subject area of PCB production is formed. The structure of the intellectual decision support system for the stage of applying the conductive pattern of the PCB production process is proposed.
Keywords: printed circuit boards, decision making systems, intelligent systems, PCB defects.
Введение
Все изделия современной электротехнической промышленности производятся с использованием печатного монтажа, имеющего многослойную структуру, основными элементами которой являются электрическое основание и проводящий рисунок. Известно, что причина возникновения дефектов печатных плат (ПП) на 30-40 % заключается в несоблюдении технологии или несовершенства их производства [1]. Возрастающие темпы развития промышленности приводят к тому, что контроль производимой продукции становится все более сложным и трудоёмким [2]. Человек не может качественно, как и раньше, производить осмотр продукции для выявления наличия дефектов и изъянов, в связи с увеличивающимся планом производства и все более сложной конструкцией деталей [3]. В ре-
4.896
А.А. Большаков1 , Л.В. Малый 2
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАБОТКИ ЗАГОТОВОК В
ПРОИЗВОДСТВЕ ПЕЧАТНЫХ ПЛАТ
Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет), Московский пр. 26, Санкт-Петербург, 190013, Россия e-mail: aabolshakov57@gmail.com
Проведен системный анализ процесса производства печатных плат, в частности этапа нанесения проводящего рисунка. Приведены различные характеристики дефектов, возникающих при их производстве. Осуществлена структуризация этого процесса в общем виде, приведено описание основных характеристик, влияющих на формирование проводящего рисунка печатных плат. Сформирована онтологическая модель представления данных, описывающих предметную область производства печатных плат. Предложена структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений для этапа нанесения проводящего рисунка процесса производства печатных плат.
Ключевые слова: печатные платы, система поддержки принятия решений, интеллектуальные системы, дефекты печатных плат.
зультате актуальным становится применение автоматизированных систем, которые оперативно принимают решение о наличии недостатков в продукции и/или могут «подсказать» оператору как избежать дефектов в будущем [4]. Системы, которые аккумулируют знания специалистов конкретного производства, могут определять наличие проблем в процессе функционирования предприятия, и, что главное, осуществлять поддержку принятия решений оператору по устранению причин и минимизировать ее появления в будущем, что становятся все более востребованными [5].
Постановка задачи
Для построения системы интеллектуальной поддержки принятия решений при производстве печатных плат необходимо решить следующие задачи:
1. Большаков Александр Афанасьевич, д-р техн. наук, профессор, каф. систем автоматизиронного проектирования и управления, e-mail: aabolshakov57@gmail.com
Alexander A. Bolshakov, Dr Sci (Eng.), professor of the Department Computer-Aided Design and Control
2. Малый Лев Владимирович, аспирант, каф. систем автоматизиронного проектирования и управления, e-mail: lev.malyy@gmail.com
Lev V. Malyy, postgraduate student, Computer-Aided Design and Control department Дата поступления - 31 октября 2018 года
1. Характеристика процесса производства печатных плат и выбор наиболее важного для контроля этапа;
2. Системный анализ производства с выявлением входных/выходных переменных, управляющих воздействий и возмущений;
3. Онтологическая модель представления данных для заданной области;
4. Структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений.
Характеристика процесса производства печатных плат и выбор наиболее важного для контроля этапа
Процесс изготовления деталей для электротехнического оборудования, как и многие производства, состоит из большого количества этапов. На каждом из этапов происходит изменение материального и документного потока, необходимых для создания и поддержки производства, в которых можно выделать 6 крупных групп (см. рисунок 1).
Закупка комплектующих
Проектирование
Комплектуощие
[-Проенти[юв№ныедонуг"£нт
Технологический процесс
Склад и логистика
Производство
1_
Контроль качества
j
Продажи
Рисунок 1. Этапы производства деталей для электротехнического оборудования
Контроль качества осуществляется на заключительной стадии изготовления детали, а также на стадиях первичного контроля деталей, поступивших от поставщика, этапах сверления, нанесения проводящего рисунка, нанесения элементов ПП и на этапе контроля партийной продукци. Его виды представлены на рисунке 2.
Г
Контроль качества
1
Контроль на этапе производства (непрерывный)
Контроль партийной продукции
Выборочный контроль готовой продукции (периодический)
L
Рисунок 2. Виды/ контроля качества продукции по характеру распределения по времени
Из-за малых допусков деталей, высокой стоимости каждой из них, а также сложности в последующей диагностике неисправностей, необходимо следить за производством деталей на самых ранних этапах их изготовления [6]. Преждевременная локализация проблемы существенно снижает количество дефектных печатных плат и позволяет разработать методы для прекращения возникновения таких проблем [7]. В этом случае система интеллектуальной поддержки принятия решений (СППР) поможет оператору устранить возникшую поломку и выявит возможную причину возникновения дефекта и определить действия, чтобы в дальнейшем исключить его повторное появление.
Рассмотрим этапы производства ПП, чтобы выбрать наиболее важный для внедрения СППР (см. рисунок 3).
Изготовления стеклотекстол ита Нарезка, обработка и сверление стеклотекстлита Получение проводящего рисунка
Нарезание листа на отдельные платы Установка электрических компонентов Формирование контактных "пятачков"
Рисунок 3. Этапы производства детали для электротехнического оборудования
Рассмотрим процесс производства ПП более подробно.
Все поступающие на производстве компоненты проходят этап входного контроля. На этом шаге визуально специалистами контроля проверяется комплектность, номенклатура и качество поступающего на завод сырья, материалов и элементов будущего продукта.
Часто крупные производители электротехнического оборудования не производят основы для печатных плат, так как подобное производство токсично и требует больших инвестиций в безопасность, экологию и технологию производства. Купленные у поставщиков печатные платы загружаются на производственную линию. Платы могут предоставляться партнерами отдельно (поштучно) или поступать в «магазинах».
На следующем этапе происходит маркировка печатных плат. Нанесенный QR или bar-code в дальнейшем позволяет отслеживать путь продукта по производственной линии, сохранять историю о его производстве (время работы с деталью на каждом из шагов, работавшие с деталью операторы, состояние и проблемы на каждом из этапов и т.п.).
Далее печатная плата очищается, для этого в специальном аппарате гибкий валик проходит по каждой из плат и удаляет незначительные загрязнения, пыль, остатки пайки.
На следующем этапе происходит нанесение паяльной пасты (смеси олова и свинца) на печатную плату через трафаретный принтер (пример трафарета представлен на рисунке 4).
В трафарете на месте последующей пайки имеются отверстия, через которые поступает паста и, таким образом, остается на печатной плате.
Предыдущий этап необходимо строго контролировать, так как на плохо очищенном трафарете паяльная плата может засыхать в отверстиях, и таким образом, мешать нанесению. Это в последствии приведет к дефектной установке элемента на печатную
плату и неработающему продукту. Поэтому на следующем после трафаретного принтера этапе используется система автоматического визуального контроля, которая проверяет печатную плату на избыток, недостаток или отсутствие паяльной пасты. Статистика производства показывает, что 60 % дефектов на производимых деталях появляются из-за плохого нанесения паяльной пасты.
Рисунок 4. Трафарет, через который наносится паяльная плата
Далее на печатную плату с нанесенной паяльной пастой устанавливаются все необходимые в дальнейшем элементы с использованием специального высокоточного и высокоскоростного оборудования (вид подобного оборудования представлен на рисунке 5).
Рисунок 5. Автомат Panasonic NM-Wсерии
Машина позволяет с высокой скоростью и точностью до 20 микрон устанавливать различные детали на паяльную пасту на печатной плате. Человеческий фактор по возможной установке заданного компонента или установки компонента в некорректное положение сводится к нулю [8]. Достигается это встроенной системой технического зрения, которая сверяет штрих-коды устанавливаемых элементов с базой данных и проверяет правильность места установки.
После этапа установки деталей находится станция оператора, который проверяет движущиеся по телескопическому конвейеру детали на полноту и правильность установки всех необходимых элементов. Он сверяет деталь с чертежом и отбраковывает возможные дефекты, которые могут возникнуть на предшествующем этапе.
После этого все детали поступает в конвекционную печь, в которой под действием изменения температуры паяльная паста спаивает элементы.
После оплавления паяльной пасты детали поступают в буфер для следующей инспекции. Буфер необходим для того, чтобы при недостаточной скорости последующей инспекции платы не скапливались на конвейере, не создавали «пробку» внутри работающей
печи. Это приводит к чрезмерному перегреву элементов детали. Если место в буфере подходит к концу и в печи находится достаточное количество готовых деталей, то поступление продукта в печь закрывается. Таким образом, отсутствует необходимость постоянно включать/выключать печь, что приводит к большим материальным затратам.
Последней проверкой перед последующим функциональным тестированием происходит является автоматический визуальный контроль. Система технического зрения проверяет корректное отвердение печатной платы, правильную установку элементов, наличие/отсутствие соединений, маркировки, дефектов припоя и т.п.
После этого этапа деталь готова к функциональному тестированию. Специальный «1СТ (¡п-агси№) тестер» замыкает по очереди все электрические цепи, проверяя сопротивление элементов и детали в общем. Таким образом проверяется корректная установка элементов и отсутствие коротких замыкания в электрических цепях и т.п.
Если у детали существуют определенные элементы, которые невозможно установить в автомате на 7-ом шаге, то это делается вручную. Также к детали припаиваются все необходимые шлейфы и провода.
Все ручные операции далее проверяются с применением специального функционального тестирования, проверяется корректная работа элементов и детали в общем.
На последнем этапе отдел контроля качества визуально проверяет детали на наличие дефектов, которые могут возникнуть при транспортировке деталей от одного этапа производства к другому: возможные сколы, трещины и дефекты в установке элементов.
Все возникающие во время производства дефекты можно классифицировать по уровню их влияния на общую работу ПП (см. рисунок 6).
По влиянию на итоговую работу ПП, дефекты можно разделить на фатальные и потенциальные. Первые сразу приводят к сбоям в работе ПП, а вторые лишь в будущем смогут «проявить себя».
Дефекты, с разделением их на этапы производства, представлены на рисунке 7. В общем виде существует 4 основных категории дефектов.
Из рисунка 7 видно, что дефекты делятся на 4 категории, каждая из которых относится к определенному этапу производства ПП: дефекты изолирующего материала к этапу проверки комплектующих от поставщиков и этапу сверления, дефекты металлизации к этапу металлизации, дефекты проводящего рисунка к этапу нанесения проводящего рисунка, а дефекты финишных покрытий к этапу окончательного покрытия Пп защитным покрытием.
Таким образом, из приведенного описания следует, что на протяжении технологического процесса изготовления детали существует несколько критичных для дальнейшего функционирования устройства этапов, которые необходимо контролировать [9]. Наиболее критичным, на наш взгляд, является этап получения проводящего рисунка, так как именно на нем закладывается базис для дальнейшей корректной работы ПП. Этот этап имеет наибольшее количество возможных дефектов, каждый из которых повышает риски функционирования печатной платы. Поэтому далее мы проведем системный анализа производства ПП на этапе нанесения проводящего рисунка.
несмачивание
смачивание приподнятые участки
диаметр отверстии
.........-\
углубление \
—л
расширение
вмятины раковина вырыв
протрав (разрыв) ^ трещины
смещение центра отверстий изменение геометрии КП )
совмещение слоев сопротивление изоляции
Рисунок 6. Классификация дефектов ПП
наплывы
пустота //
'Л
'"1
1 Дефекты финишных
покрытий
■4........Л
л /
г
Дефекты Изоляционного материала
г
пятна трещины расслоение пузырение
тканевая структура царапины
1 Технологические - дефекты печатных плат
скручивание внешний размер
=У
Дефекты проводящего рисунка
J
к
размерная характеристика выемки чужередные вкрапления
размер контура
шероховатость стенок
I,
Дефекты мателлизации
Г
Р'
г
г»
г
неравномерное распределение слоя
заусенцы нарушение контакта
участки без металлизации недостаточное количество
V металлизации \ .........
Удефекты отверстий
Системный анализ производства с выявлением входных/выходных переменных, управляющих воздействий и возмущений
На современном производстве большую роль играет опыт человека, который принимает управленческие решения и влияет на процесс [10]. Обычно важные умения и знания о процессе теряются из-за ушедших специалистов или не доводят для вновь прибывших работников. Такая информация может позволить как сократить время на поиски причины возникающих дефектов, так и предотвратить их появление в будущем [11].
На известных отечественных производствах в довольно развитой технически линии производства «не нашлось место» для системы, которая бы позволила принимать интеллектуальные решения на основе экспертных знаний. Опыт производства на них переда-
Рисунок 7. Технологические дефекты/ ПП
ется только при непосредственном общении между специалистами и при обучении [12].
Нами предлагается система интеллектуальной поддержки принятия решения, которая позволит оператору линии уточнять причину возникновения дефектов проводящего рисунка ПП, использовать базу знаний предприятия для будущих улучшений и модификаций процесса производства.
Для этого нами предлагается формализованное описание процесса нанесения проводящего рисунка при производстве ПП - рисунок 8.
Процесс нанесения проводящего рисунка при производстве печатных плат
Рисунок 8. Формализованное описание процесса нанесения проводящего рисунка
В векторной форме формализованное описание объекта исследования можно представить, как
У = [ (X, и, Г).
Вектор входных переменных Х= [М, Р,Т,Е} включает метод нанесения проводящего рисунка М, качество и состав материала проводящего рисунка Р, необходимой толщины слоя проводящего рисунка Ти состава электролитов в металлизируемых ваннах Е
Вектор управляющих воздействий [ } содержит вносимые в систему изменения количества пасты при металлизации С, внесение изменений в трафарет РаП.
Вектор возмущающих воздействий F = {Р a t, Ex, Тр, R } включает характеристики, оказывающие неконтролируемое воздействие на наносящие трафареты Pat, опыт оператора Ex, изменения в составе и концентрации металлизирующих ванн Tp, и неконтролируемые нарушения в работе оборудования R.
Вектор выходных параметров Y= { Cnt} включает количество возникших дефектов Cnt.
Подробное описание характеристик приведено в таблице.
Таблица. Описание характеристик процесса нанесения проводящего рисунка при производстве ППП
Вектор выходных переменных Y={Cnt}
Параметр Ед. изм. Описание Диапазон
Cnt единиц Количество возникших дефектов 0-N
Вектор входных переменных X = {M, P, T, E}
Параметр Ед. изм. Описание Диапазон
M - Метод нанесения проводящего рисунка -
P - Состав материала проводящего риснука -
т микрон Необходимая толщина слоя проводящего рисунка 3:25
Е - Состав электролитов в металлизируемых ваннах -
Вектор управляющих воздействий U = { C, Р a tn}
Параметр Ед. изм. Описание Диапазон
С грамм Вносимые в систему изменения количества пасты при металлизации 10:23
Patn - Внесение измерений в трафарет -
Вектор неконтролируемых возмущений F = {Рat, Ex, Тр, R }
Параметр Ед. изм. Описание Диапазон
Pat - Неконтролируемое воздействие на наносящие трафареты -
Ex - Опыт оператора -
Tp % Концентрация металлизирующих ванн 0:100
R - Нарушение в работе оборудования -
Рисунок 9. Онтологическая схема производства ПП
Онтологическая модель представления данных для заданной области
Задачу принятия решений можно охарактеризовать следующим образом:
В условиях промышленного производства печатных плат, необходимо провести экспертный опрос согласно процедуре для извлечения информации (знаний) у оператора линии о возникающих дефекте(ах),
сформировать множество вариантов решения сложившей ситуации, произвести оценку индивидуальных предпочтений решений и найти соответствующее решение, руководствуясь сформулированным критерием выбора [13]. В результате после ввода оператором информации о возникших дефектах система интеллектуальной поддержки принятия решений представляет перечень возможных причин и варианты устранения проблемной ситуации [14].
Производство печатных плат может быть представлена в виде онтологической схемы (см. рисунок 9).
Структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений
Разрабатываемая система интеллектуальной поддержки решений является гибридной, имеет модульную структуру и состоит из стандартных модулей, таких как: Экспертная система, База знаний, Подсистема логического вывода, Подсистема приобретения знаний и Подсистема объяснений, а также включает Базу Данных.
В процессе реализации создается база данных, в которой содержится информация о различных дефектах и характеристиках технологического этапа, связанного нанесением проводящего рисунка печатной платы; причины возникновения каждого [15]. При этом используется информационная модель «причина-дефект», основанная на анализе технологических дефектов; а так же возможные варианты действий оператора по устранению возникшей проблемной ситуации, которые описываются продукционной моделью «Если..., то...» и реализуются в базе знаний продукционно-фреймового типа [16].
Таким образом, для создания модуля поддержки принятия решения по определению причины возникновения дефекта и способов устранения последствий и предотвращения появления новых используется соответствующая экспертная система [17]. Экспертом по знаниям является мастер цеха, обладающий многолетним опытом работы в производстве печатных плат. Извлечение знаний осуществляется с использованием разработанных анкет [18]. Формализация основывается на продукционной модели представления знаний «ЕСЛИ,..ТО».
Подсистема логического вывода позволяет оператору получить от СППР принятое ей решение и определить причину и необходимые действия для устранения дефекта [19]. Для того, чтобы в СППР попадали новые данные необходимо разработать подсистема приобретения знаний. Она позволит эксперту и специалисту по знаниям вносить в систему новые данные по различным дефектам [20]. Подсистема объяснение непосредственно участвует в принятии решения и построении логической цепочки рассуждений [21].
Предлагаемая система позволит предприятию значительно сохранить экономические издержки и значительно повысить темпы производства, качества продукции и профессионализма специалистов, участвующих в процессе.
Заключение
Представлены результаты работ по системному анализу процесса производства печатных плат. Приведена выявленная структура и основные виды дефектов при создании ПП. Представлены основные
переменные и описаны шкалы, в которых они измеряются. Этап нанесения проводящего рисунка выбран в качестве наиболее важного при производстве и с наибольшей частотой появления дефектов. Систему интеллектуальной поддержки принятия решений целесообразно использовать на реальном производстве для аккумулирования опыта и для предупреждения и устранения причин неполадок в ПП.
Литература
1. Гаврилов А.Н., Пятаков Ю.В. Средства и системы управления технологическими процессами: учеб. пособие. СПб.: Лань, 2016 376 с.
2. Mоренков И.П. Автоматизированные информационные системы : учеб. пособие для вузов M. : Miry им. Н.Э. Баумана, 2011. 342 с.
3. Теория автоматического управления: учеб. для вузов / Под ред. В.Б. Яковлева M.: Высш. шк., 2009. 567 с.
4. Дворецкий Д. С,, Дворецкий С. И,, Толстых С.Г., Островский Г.M. Интегрированное проектирование промышленных автоматизированных технических систем и производств // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 2. С. 20-26.
5. Чистякова Т.Б., Петров Д.Н. Компьютерный тренажер для обучения управлению процессом синтеза фуллеренов. // Mатематические методы в технике и технологиях MMU. 2015. № З (73). С. 36-44.
6. Ким Н.В. Обработка и анализ изображений в системах технического зрения: учеб. пособие. M.: MAИ, 2001. С. 56-108.
7. Kultsova M., Anikin A., Zhukova I,, Dvor-yankin A. Ontology-based learning content management system in programming languages domain // Communications in Computer and Information Science. 2015. Т. 5З5. С. 767-777.
8. Учаев Д.Ю., Брумштейн Ю-M, Ажмухаде-дов И.M., Князева О.M, Дюдиков И.А. Анализ и управление рисками, связанными с информационным обеспечением человеко-машинных асу технологическими процессами в реальном времени // Управление и высокие технологии. 2016. № 2 (34). С. 82-97.
9. Евгенев Г.Б. Интеллектуальные системы проектирования : учеб. пособие для вузов. M. : MГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. 334 с.
10. Нейдорф Р.А., Обухова Е.Н. Технология формирования тестов текущего контроля знаний на основе парадигмы факторного тестирования // Известия СПбГТИ(ТУ). 2016. № З4 (60). С. 10S-114.
11. Советов Б. Я., Цехановский В. В., Чертовский В.Д. Представление знаний в информационных системах : учеб. для вузов M.: Академия, 2011. 143 с.
12. Харазов В.Г. Интегрированные системы управления технологическими процессами. СПб.: Профессия, 2009. 592 с.
13. Беспалов А.В., Харитонов Н.И. Системы управления химико-технологическими процессами: учебник для вузов M.: Наука, 2006. 324 с.
14. Ронжин АлЛ, Карпов А.А. Сравнительный анализ функциональности прототипов интеллектуальных пространств // Труды СПИИРАН. 2013. - Вып. 1(24). - C. 277-290.
15. Budakova T.I, Dzalolov A.Sh. Analysis of data processes and choices of data-processing and security technologies in situation centers. // Scientific and Technical Information Processing. 2012. Т. 39. № 2. С. 127.
16. Тадеусевич Рышард, Боровик Барбара, Гончаж Томаш, Леппер Бартош. Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ / Пер. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия-Телеком, 2011. 408 с.
17. Ершова О.В, Чистякова Т.Б. Программные комплексы для управляющего персонала электротермических производств // Известия СПбГТИ(ТУ). 2015. № 28 (54). С. 89-98.
18. Еремин Д.М, Гарцеев И.Б. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления. М.: МИРЭА, 2004. 75 с.
19. PodvalNy S.L., Ledeneva T.M. Intelligent modeling systems: design principles // Automation and Remote Control. 2013. Т. 74. № 7. С. 1201-1210.
20. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. М.: Академия, 2005. 176 с.
21. Советов Б.Я, Яковлев С.А. Моделирование систем : учеб. для вузов. 5-е изд., стер. М.: Высш. шк., 2007. 343 с.
References
1. GavrilovA.N, PjatakovJu.V. Sredstva i sis-temy upravlenija tehnologicheskimi processami: ucheb. posobie. SPb.: Lan', 2016 376 s.
2. Norenkov I.P. Avtomatizirovannye infor-macionnye sistemy : ucheb. posobie dlja vuzov M. : MGTU im. N.Je. Baumana, 2011. 342 s.
3. Teorija avtomaticheskogo upravlenija: ucheb. dlja vuzov / Pod red. V.BB. Jakovleva M.: Vyssh. shk., 2009. 567 s.
4. Dvoreckij D.S, Dvoreckj S.I, Tolstyh S.G, Ostrovskij G.M. Integrirovannoe proektirovanie promysh-lennyh avtomatizirovannyh tehnicheskih sistem i proizvod-stv // Avtomatizacija. Sovremennye tehnologii. 2015. № 2. S. 20-26.
5. Chistjakova T.BB, Petrov D.N. Komp'juternyj trenazher dlja obuchenija upravleniju processom sinteza fullerenov. // Matematicheskie metody v tehnike i tehnologijah MMTT. 2015. № 3 (73). S. 36-44.
6. Kim N. V. Obrabotka i analiz izobrazhenij v sistemah tehnicheskogo zrenija: ucheb. posobie. M.: MAI, 2001. S. 56-108.
7. Kultsova M, Anikin A, Zhukova I, Dvor-yankin A. Ontology-based learning content management system in programming languages domain // Communications in Computer and Information Science. 2015. T. 535. S. 767-777.
8. Uchaev DJu, Brumshtejn Ju.M, Azhmu-hadedovI.M, Knjazeva Ü.M., DjudikovI.A. Analiz i uprav-lenie riskami, svjazannymi s informacionnym obespeche-niem cheloveko-mashinnyh asu tehnologicheskimi processami v real'nom vremeni // Upravlenie i vysokie tehnologii. 2016. № 2 (34). S. 82-97.
9. Evgenev G.B. Intellektual'nye sistemy proektirovanija : ucheb. posobie dlja vuzov. M. : MGTU im. N.Je. Baumana, 2009. 334 s.
10. Nejdorf R.A, Übuhova E.N. Tehnologija formirovanija testov tekushhego kontrolja znanij na os-nove paradigmy faktornogo testirovanija // Izvestija SPbGTI(TU). 2016. № 34 (60). S. 108-114.
11. Sovetov BJa, Cehanovskj V.V., Chertovskij V.D. Predstavlenie znanij v informacionnyh sistemah : ucheb. dlja vuzov M.: Akademija, 2011. 143 s.
12. Harazov V.G. Integrirovannye sistemy upravlenija tehnologicheskimi processami. SPb.: Professija, 2009. 592 s.
13. Bespalov A. V, Harttonov N.I. Sistemy upravlenija himiko-tehnologicheskimi processami: uchebnik dlja vuzov M.: Nauka, 2006. 324 s.
14. Ronzhin ALL, KarpovA.A. Sravnitel'nyj analiz funkcional'nosti prototipov intellektual'nyh prostranstv // Trudy SPIIRAN. 2013. - Vyp. 1(24). - C. 277-290.
15. Buldakova T.I, Dzalolov A.Sh. Analysis of data processes and choices of data-processing and security technologies in situation centers. // Scientific and Technical Information Processing. 2012. T. 39. № 2. S. 127.
16. Tadeusevich Ryshard, Borovik Barbara, Gonchazh Tomash, Lepper Bartosh. Jelementarnoe vvedenie v tehnologiju nejronnyh setej s primerami programm / Per. I.D. Rudinskogo. M.: Gorjachaja linija-Telekom, 2011. 408 s.
17. Ershova Ü.V, Chistjakova T.B. Pro-grammnye kompleksy dlja upravljajushhego personala jelektrotermicheskih proizvodstv // Izvestija SPbGTI(TU). 2015. № 28 (54). S. 89-98.
18. Eremin D.M., Garceev I.B. Iskusstvennye nejronnye seti v intellektual'nyh sistemah upravlenija. M.: MIRJeA, 2004. 75 s.
19. PodvalNy S.L., Ledeneva T.M. Intelligent modeling systems: design principles // Automation and Remote Control. 2013. T. 74. № 7. S. 1201-1210.
20. Jasnickij L.N. Vvedenie v iskusstvennyj intellekt. M.: Akademija, 2005. 176 s.
21. Sovetov BJa, Jakovlev S.A. Modelirovanie sistem : ucheb. dlja vuzov. 5-e izd., ster. M.: Vyssh. shk., 2007. 343 s.
