МЕТОД БЛОЧНОЙ СПОРАДИЧЕСКОЙ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ С ДИНАМИЧЕСКИМ УСТАНОВЛЕНИЕМ АПЕРТУР ТЕЛЕИЗМЕРЕНИЙ В СИСТЕМАХ ТЕЛЕМЕХАНИКИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 62-519

Метод блочной спорадической передачи данных с динамическим установлением апертур телеизмерений в системах телемеханики

А.Г. Зебзеев ФГАОУ ВО НИ ТПУ, Томск, Россия

Аннотация: в статье приведено сравнение циклической и спорадической передачи телеизмерений технологических параметров в системах телемеханики. Указаны

преимущества спорадического способа. Для повышения эффективности передачи данных в различных условиях протекания

технологического процесса и состояний линий связи предложено применение блочной спорадической передачи данных с динамическим установлением апертур двух уровней. Для установления апертур в режиме реального времени использован алгоритм Мамдани.

Ключевые слова: апертура, блочная спорадическая передача данных, алгоритм Мамдани

ВВЕДЕНИЕ

Для распределенных объектов характерна большая (более 1 км) удаленность отдельных объектов между собой и от центра сбора и обработки информации. Автоматизация распределенных объектов накладывает требования к составу технических средств и функциональным характеристикам

автоматизированной системы управления (АСУ). Низкая скорость передачи данных отрицательно влияет на быстродействие системы, а развертывание высокоскоростной связи сопряжено с большими временными и денежными затратами [1]. Поэтому для распределенных технологических объектов характерно применение систем телемеханики (СТМ). Телемеханика - важнейшая подсистема АСУ, охватывающей программно-технические средства контроля и управления объектами на расстоянии с применением специализированных преобразований сигналов для эффективного использования каналов связи [2]. Известно, что распределенные системы критичны к тому, как построен опрос контроллеров [3]. Например, стандартным режимом опроса на объектах ОАО «НК «Роснефть» является циклический способ. При таком режиме происходят значительные

задержки передачи информации и выдачи управляющих воздействий. Типовая структура передачи данных с распределенных объектов с использованием радиосвязи приведена на Рис. 1.

Рис. 1. Типовая структура передачи данных с распределенных объектов с использованием радиосвязи

При этом увеличение скорости передачи данных и выбор соответствующего оборудования связи не всегда являются достаточными для выполнения требований по необходимому быстродействию системы [4]. Критичным может оказаться также время обработки запросов контроллерным оборудованием при большом количестве удаленных объектов, опрашиваемых поочередно. Для решения данной проблемы и более эффективного использования каналов связи предлагается использование одного из режимов работы системы телемеханики - спорадического.

1. БЛОЧНАЯ СПОРАДИЧЕСКАЯ ПЕРЕДАЧА ДАННЫХ

В таком режиме контроллеру удаленного объекта не надо дожидаться разрешения на передачу данных от сервера: он может самостоятельно инициировать передачу данных в случае необходимости. Однако при большой (и тем более лавинной) загрузке каналов связи режим спорадической передачи данных может

характеризоваться большими задержками из-за коллизий без гарантии времени доставки информации. Поэтому для минимизации рисков перегрузки каналов связи необходим тщательный и полный расчет необходимых характеристик оборудования при проектировании СТМ с моделированием реальной динамики процессов системы. Спорадический режим характерен тем, что для каждого контролируемого сигнала телеизмерения устанавливается порог

чувствительности к изменениям значения его величины относительно предыдущего замера -апертура (А). На Рис. 2 графически раскрывается физический смысл апертуры в виде разницы между горизонтальными линиями, при пересечении которых (не более одного раза подряд) значением контролируемого параметра (уровня жидкости дренажной емкости Ьде) происходит передача текущего значения в диспетчерский пункт.

топроса точность

Рис. 2. Отображение динамики технологического параметра в диспетчерском пункте при спорадическом способе передачи данных

Помимо абсолютных значений апертуры, показанной в примере, возможны также относительные значения.

На Рис. 3 показано отображение динамики изменения уровня Ьде в диспетчерском пункте

при циклическом способе передачи данных. Циклический режим характеризуется

периодическим опросом значений данных через определенные промежутки времени топроса.

Периодичность опроса согласно [5] может устанавливаться от секунд до нескольких минут. Преимуществом данного метода является простота реализации алгоритма опроса. Однако

при большом значении

отображения динамики контролируемого параметра в диспетчерском пункте будет крайне низкой. Отображение у(х^ (1)) контролируемого параметра х^ (1) может значительно отличаться от значений реального процесса (см. интервал +2 _ ^+3 Рис. 3). При спорадической передаче данных, направленной на снижение передаваемого трафика и повышение быстродействия системы, отображение у(х^ (1)) является более точным, что позволяет повысить наблюдаемость системы (Рис. 2). Повышение быстродействия при использовании

спорадической передачи данных напрямую зависит от характера протекания технологического процесса. Как правило, технологические процессы нефтегазодобычи характеризуются медленно-изменяющимися параметрами без резких колебаний. Поэтому относительное количество интервалов, аналогичных +2_//+3 (Рис. 2-3) несущественно. В приведенном примере отсутствие резких колебаний процесса приводит к сокращению трафика почти в 2 раза.

Рис. 3. Отображение динамики технологического параметра в диспетчерском пункте при циклическом способе передачи данных

2. УСТАНОВЛЕНИЕ ЗНАЧЕНИЙ АПЕРТУР ТЕЛЕИЗМЕРЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

На данный момент не существует единого подхода к определению величины апертуры телеизмерений. При установлении апертуры

должны приниматься во внимание расчетные возможности каналов связи с одной стороны и требования к точности передачи данных с другой. Сложность определения подходящего значения апертуры определяется изменением

характеристик каналов связи из-за различных помех, а также непредсказуемостью протекания технологического процесса. Для решения этой проблемы автором предлагается динамическое установление значения апертур телеизмерений в зависимости от внешних условий.

В качестве параметров, влияющих на установление значения апертуры, предлагается учитывать приведенные далее.

1. Точность визуализации параметра телеизмерения на видеокадре диспетчера

'в (х);

2. Точность сохранения параметра телеизмерения в базе данных 'бд (х,);

3. погрешность средства измерения 5 (х,);

4. Близость текущего значения параметра телеизмерения к критичному значению;

5. Скорость изменения текущего значения параметра телеизмерения;

6. Наступление «связанного» с телеизмерением события;

7. Текущая пропускная способность и загруженность канала связи;

8. Средняя пропускная способность и загруженность всех каналов связи СТМ;

9. Общая динамика технологических процессов на всех контролируемых объектах;

10. Наличие узлов ретрансляции трафика.

Разные значения 'в (х,) и 'бд (х,), а также

использование метки времени при формировании блока данных определяют возможность использования блочной спорадической передачи данных, описываемой в [6]. Данный способ предписывает ожидание получения (накопление) дополнительных спорадических данных и передачу их единым блоком данных для повышения эффективности передачи. При этом предполагается ожидание данных в течение установленного времени. Автором данной работы предлагается для реализации блочной спорадической передачи данных введение понятий двух уровней апертуры.

Апертурой первого уровня Д^ х,) измеряемого параметра х, (?) называется абсолютное или относительное значение порога чувствительности параметра х, (?) к изменениям

значения его текущей величины х, (? тек) относительно последнего отправленного значения х, (?о), ?тек > ?о , при достижении которого необходима спорадическая передача х^ (?тек) на диспетчерский уровень без возможности отложенной отправки (т.е. при ?> ?тек X причем 5В (х,) <Д1(х,) < 5(х,).

Апертурой второго уровня Д2(х, ) измеряемого параметра х, (?) называется абсолютное или относительное значение порога чувствительности параметра х, (?) к изменениям значения его текущей величины х, тек) относительно последнего из значений: отправленного значения х, (?о) или добавленного в блок данных с возможностью отложенной отправки х, (?б), ?тек > тах(?о, ^), при достижении которого необходимо добавление х1 (? тек) в блок данных с возможностью отложенной отправки (т.е. при ? > ?тек), причем

'бд (х,) <Д 2 (х,) < 5(х, ) .

Очевидно, что определение требуемых значений апертур в условиях

многокритериального и конфликтного поведения системы с большим количеством параметров телеизмерений (порядка 100), а также с различными непредсказуемыми течениями технологических процессов и состояниями работы оборудования требует сложной математической модели. Причем, определение значений апертур должно происходить в режиме реального времени. Для установления апертур телеизмерений при указанных факторах предлагается использование инструментов нечеткой логики [7-9]. Предложенная методология, основанная на нечетком логическом выводе, позволяет избежать чрезмерно большого объема вычислений, а также сформировать описание алгоритма на языке, интуитивно понятном для всех участников разработки системы (технологов, инженеров, менеджеров, программистов и т.д.).

Нечеткая логика многозначна, что позволяет определить промежуточные значения для однозначных оценок: да/нет, истинно/ложно и т.п. Выражения подобные таким, как "немного большая" или "довольно медленно" возможно оценивать математически и вычислять программно. Важнейшим понятием систем нечеткой логики является нечеткое множество. Согласно [9] понятие нечеткого множества - это попытка математической формализации нечеткой информации для построения математических моделей. Составляющие нечеткое множество элементы, имеющие одинаковые характеристики, могут обладать ими в различной мере и, следовательно, относиться к этому множеству с различной степенью. В таком понимании утверждения типа "этот элемент относится к данному множеству" будут недостаточными, поскольку дополнительно необходимо указывать "как сильно", т. е. в какой степени элемент нечеткого множества удовлетворяет свойствам такого множества.

Существует большое количество методов реализации управления, основанных на нечеткой логике [9]. Автором работы предлагается использование алгоритма нечеткого вывода

Мамдани, который в настоящее время получил, пожалуй, наибольшее практическое применение в задачах нечеткого моделирования.

Данный алгоритм описывает несколько последовательно выполняющихся этапов (Рис. 4).

Величина изменения

A If2(Xj)

Рис. 4. Этапы формирования нечеткого вывода Мамдани

Далее рассмотрим подробнее каждый из этапов нечеткого вывода Мамдани.

Фаззификация

Данный этап предполагает преобразование четкого значения входной переменной в нечеткое множество входных лингвистических

переменных. Лингвистической переменной [9] (linguistic variable) называется переменная, значениями которой могут быть слова или словосочетания некоторого естественного или искусственного языка (термы). Каждый терм формализуется нечетким множеством с помощью функции принадлежности. Например, для входной лингвистической переменной апертура первого уровня телеизмерения уровня жидкости в дренажной емкости А L де) функция

принадлежности ее термов (маленькая, средняя, большая) представлена на Рис. 5.

11,1 3 4,9 5

Рис. 5. Функция принадлежности термов Lде)

Результатом процедуры фаззификации является формирование массива нечетких значений входных лингвистических переменных.

Агрегирование подусловий

Начиная с данного этапа используется специально разработанная база правил, т.е. множество правил, где каждому подзаключению сопоставлен определенный весовой коэффициент. При этом лингвистические переменные, присутствующие в условиях, называются входными, а в заключениях выходными. Условия правил могут быть составными, т.е. включать подусловия, связанные между собой при помощи логической операции "AND".

Так база правил для установления апертур телеизмерения уровня в дренажной емкости имеет следующий вид:

RULE_1: IF "Апертура АLде) средняя" (Fa) AND "Пропускная способность маленькая" (F2 ) THEN "Слегка увеличить Ai( 1де) " (F01);

RULE_n: IF "Апертура А 2( L де) большая"

(Fiq_i) AND "Наступило связанное с L^ (t)

событие" (Fiq = 1) THEN "Уменьшить А 2^де)"

(Fon); где Fiz , Foj - весовые коэффициенты,

означающие степень уверенности в истинности указанных значений входных и выходных лингвистических переменных соответственно в соответствии с функциями принадлежности их термов, где j=1...n , z = 1...q .

Необходимо обратить внимание, что, например, для случая "Наступило связанное с xt (t) событие" можно однозначно определить истинность события. В этом случае весовой коэффициент Fi q будет равен одному из

предельных значений "0" или "1". Условия выбраны таким образом, что управляющие изменения затронут либо значение А 1(L^), либо

значение А 2( L де).

Целью этого этапа является определение степени истинности условий для каждого правила системы нечеткого вывода. Для каждого условия находим минимальное значение истинности всех его подусловий: Fj- = m in[Fjk }, где j=1... n,

к=1...2, 2 - число подусловий, в которых участвует ] -ая входная переменная.

Активизация подзаключений

На этом этапе происходит переход от условий к подзаключениям. Для каждого подзаключения в соответствии с функцией принадлежности выходной лингвистической переменной (рис. 6) и результатом предыдущей процедуры находится степень истинности = Г^), ]=1...п .

На Рис. 6 представлена функция принадлежности термов (уменьшить, слегка уменьшить, слегка увеличить, увеличить) для выходной переменной изменение апертуры первого уровня телеизмерения уровня жидкости в дренажной емкости - ^, (Д^!де)).

Рис. 6. Функция принадлежности термов p.i(Aj(Z ))

Акумуляция заключений

Целью процедуры является получение нечеткого множества (или их объединения) для каждого из n подзаключений (выходных переменных) ц i с учетом их весовых коэффициентов Foi. Объединением нечетких множеств является нечеткое множество со следующей функцией принадлежности:

Ц(x) _ ЦСA Fo) = max{\i !(a, Fo i)... Ц n(A Fon

где ц i (A, Foi) - функции принадлежности объединяемых множеств.

Дефаззификация выходных переменных

Цель дефаззификации - получить количественное значение выходной

лингвистической переменной. В реализации алгоритма предлагается использование метода центра тяжести, в котором значение выходной переменной рассчитывается по формуле:

Max

J x • ц (x)dx

y _ Min_

^ Max '

J ц(x)dx

Min

где:

p,(x) - функция принадлежности нечеткого множества, полученная на предыдущем этапе;

Mi n и Ma x - границы универсума нечетких переменных (например, «-2» и «2» для переменной изменение апертуры первого уровня телеизмерения уровня жидкости в дренажной емкости);

y - результат дефаззификации.

3. АЛГОРИТМ ФОРМИРОВАНИЯ БЛОКА ДАННЫХ ПРИКЛАДНОГО УРОВНЯ

На основании установленных в реальном режиме времени апертур формируется блок данных прикладного уровня для отправки на диспетчерский уровень для архивирования и визуализации параметров. Блоки данных прикладного уровня (ASDU - application service data units) формируются на прикладном уровне в соответствии со стандартизованными

структурами в зависимости от выбранного протокола, передаются на транспортный уровень (как правило, TCP) для добавления соответствующего заголовка, организации гарантированной отправки или сразу на канальный уровень для кодирования в соответствующем протоколе.

В зависимости от наличия транспортного протокола эффективная длина ASDU может отличаться. Это обусловлено тем, что применение транспортного протокола дополнительно увеличивает формирующийся пакет данных лишним заголовком, что определяет целесообразность формирования более длинного "сообщения". Как известно [10], длина пакета данных существенно влияет на эффективную пропускную способность сети. Так, при номинальной пропускной способности RadioEthernet 10 Мб/с, биты будут передаваться за 0,1 мкс. Согласно расчетам, при увеличении размера пакета с 46 до 1500 байт эффективная пропускная способность протокола существенно, почти в 2 раза, увеличивается - с 5,48 Мб/с до 9,75 Мб/с. Аналогичный рост характерен для всех протоколов, и это говорит о том, что размер пакета - один из тех параметров, которые в наибольшей степени влияют на

производительность сети. Максимальная длина ASDU протокола ГОСТ Р МЭК 870-5104: Mlength = 249 байт, максимальная длина данных фрейма (протокол DNP3 оперирует указанным понятием) DNP3: Mlength = 250 байт. Однако в условиях высоких помех оборудование связи уменьшает максимальную длину пакетов данных (maximum transmission unit - MTU), что может дополнительно ограничить максимальную длину размера ASDU. Данное ограничение необходимо учитывать в алгоритме подготовки ASDU.

Алгоритм подготовки ASDU.

Шаг. 1. Вычислить значения | xi (tтек)- xi (tо )| для всехi _ 1...k , где к - общее количество всех

телеизмерении, контролируемых контроллером

объекта телемеханики.

If 3Xj(tтек), для которых справедливо

I X (t^ ) - X (¿о )1 > А1(Х ), (1) то X1 := Xr1= X1 и Xi(tтек ) - добавить Xj(tтек) в множество X1 = {x7-(/тек)}, где| X 1| = h , | X 1| -мощность множества величин X1 = {x7-(^ек)}, для которых Xj (t тек) удовлетворяет (1). If | X1 | = h = 0, то перейти на шаг 5. Шаг. 2. If "Xj(t)е X1, i = {1...h} , 3x-(t)[xj(t)], такое что x-(t)[Xj(t)]X 1 = 0 , то

X1 :=X ь = X1 U Xj (t)[Xj (t)] - добавить в множество X1 величину x- (t)[ Xj (t)].

Шаг. 3. "Xj(t)е X1, i = {1...h} выполнить: ASDUj :=ASDU1 -= ASDUj U Xj (tтек) -добавить

Xj(tтек) в текущий ASDU j с меткой времени t тек и проверить соотношение:

length (ASDU-) + length(Xj(t^)) > MTU, (2) где length(ASDU -) - длина текущего ASDU-(байт); length(Xj (^ек)) - типовая длина значения Xj (^ек) с учетом всех дополнительных атрибутов (метка времени, уникальный адрес объекта информации - тэг и т.д.). В случае выполнения (true) неравенства (2) закончить формирование текущего ASDU- и отправить его

спорадически, предусмотреть формирование для последующих телеизмерений новый ASD U-+1. В

противном случае {false), продолжить далее. Шаг. 4. If ASDU - =0 , то перейти на шаг 6, в

противном случае закончить формирование текущего A SD U - и отправить его спорадически,

предусмотреть формирование для последующих телеизмерений новый A SD U -+1 , перейти на

шаг 6.

Шаг. 5. Если произошло событие с формированием ASDU для спорадической отправки телесигнализации, ответа на команды телеуправления, подтверждения получения уставки, параметра или команды опроса объекта, то завершить блочное формирование текущего A SD U - с телеизмерением и отправить

спорадически для включения всех сформированных ASDU в одно сообщение. Предусмотреть формирование для последующих телеизмерений новый ASDU-+1.

Шаг. 6. Вычислить | Xj (/ТСк) - Xj (Max(^, Z6 )) | для всех i = 1...k .

If 3Xj(tтек) , для которых справедливо:

A2(Xi )<А1( xj), (3) | Xj(t^) - Xj(Max(t0,tб)) |> А2(Xj), (4)

то X 2 :=X/2 = X 2 U X-(t)[xj(t)] - добавить в

множество

2

X

величину, где | X | = g ,

X 2= (хг- (1 тек)} - множество величин, для которых х! (1 тек) удовлетворяет (3), (4).

I | X |= g = 0, то закончить выполнение алгоритма.

Рис. 7. Процесс спорадической передачи данных телеизмерений

Шаг. 7. If Vx, (t) е X2, i = {1...g}, 3x (t)[x, (t)]

j \ /1 i

такое что xj (t)[x, (t)] П X =0 , то

j L 1

xj (t) [x, (

X 2 := X' 2= X 2 U x. (t)[xi (t)] - добавить в

множество X величину x. (t)[ x, (t)]. 2

Шаг. 8. Vx, (t) е X , , = {1... g} выполнить: ASDUj :=ASDUj =ASDU .Ux,(txeK) -добавить x,(txeK) в текущий ASDU j с меткой времени ^ек и проверить (2). В случае выполнения (true) (2) закончить формирование текущего ASDU j и отправить его спорадически,

предусмотреть формирование для значений последующих телеизмерений новый ASD U j+i. В

противном случае (false), продолжить далее. Закончить выполнение алгоритма. Структура процесса спорадической передачи данных представлена на Рис. 7.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В статье рассмотрена процедура блочной спорадической передачи данных с динамическим установлением апертур телеизмерений. Для этого впервые введено понятие апертур двух уровней и определены параметры, влияющие на их значения. На основании измерения указанных параметров было предложено использование алгоритма Мамдани для вычисления значений апертур с реализацией специально разработанного алгоритма формирования блока данных прикладного уровня. Эффективность рассмотренного метода определяется динамикой технологических процессов. Так для медленно изменяющихся во времени технологических процессов нефтегазодобычи применение спорадической передачи данных позволяет в несколько раз сократить объем передаваемого трафика по каналам связи, увеличить быстродействие системы и повысить точность наблюдаемости технологического процесса. Разработанный алгоритм формирования блока был реализован в среде Matlab. Проведенные исследования показали высокую эффективность алгоритма.

ЛИТЕРАТУРА

[1] Промышленные программно-аппаратные средства на отечественном рынке АСУ ТП: Практическое пособие для специалистов, занимающихся разработкой и модернизацией СУ на промышленных предприятиях. М.: Научтехлитиздат, 2001. 402 с.

[2] ГОСТ 26.005-82. Телемеханика. Термины и определения (с Изменением N 1)// Москва. Стандартинфом. 2005. 10 с.

[3] Дудников В., Газизов М., Набиев Д., Нугманов Т. Управление объектами нефтяного месторождения с использованием комбинированных каналов связи // Современные технологии автоматизации. 2000. №2. С.18-27.

[4] Журавлев Д.В., Зебзеев А.Г. Оптимизация сетевых трафиков распределенных систем управления с использованием генетических алгоритмов. Сборник трудов IX Всероссийской научно-практической конференции «Технологии Microsoft в теории и практике программирования», — Томск: Изд-во ТПУ, 2012. — [C. 49-51]. Режим доступа: http://elibrary.ru/item.asp?id=20314361

[5] Стандарт Компании ОАО «НК «Роснефть» № П3-04 СД-0038 «Автоматизированные системы управления технологическими процессами нефтегазодобычи. Требования к функциональным характеристикам», версия 2 (введен в действие с 25.07.2014 г.)

[6] ГОСТ Р МЭК 870-6-1-98 «Устройства и системы телемеханики. Часть 6. Протоколы телемеханики, совместимые со стандартами ИСО и рекомендациями ITU-T. Раздел 1. Среда пользователя и организация стандартов»/ М: Госстандарт России, 1998 - 31 с.

[7] Zadeh, L.A. Toward a Theory of Fuzzy Systems. Aspect Network and System Theory. - New York: Rinehart and Winston, 1971.

[8] Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. Леоненков. - СПб: БХВ-Петербург, 2003. - 736 с.

[9] Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С. Штовба. - М: Горячая линия-Телеком, 2007. - 288 с.

[10] Н.А. Олифер, В.Г. Олифер. Средства анализа и оптимизации локальных сетей. Центр Информационных Технологий. 1998 г.

Зебзеев Алексей Григорьевич -

аспирант кафедры Интегрированных компьютерных систем управления ТПУ, ведущий инженер отдела автоматизации технологических процессов ОАО "ТомскНИПИнефть", автор 18 научных публикаций. Область научных интересов и компетенций - проектирование автоматизированных систем управления и систем связи.

E-mail: Zebzeevag@nipineft.tomsk.ru

Method of Blocky Sporadic Data Transfer with the Telemetry Aperture Dynamically

Determination in the Remote Control Systems

A.G. ZEBZEEV

Abstract: This article contains comparison of cyclical and sporadic transmissions of telemetry for technological characteristics in the remote control systems. Also it includes advantages of the sporadic method. To increase efficacy of data transmission in different conditions for technological process's behavior and telecommunication conditions, it is hereby recommended to use blocky sporadic data transfer with dynamical settings of the two aperture levels on-line. To dynamical settings of apertures online it is used Mamdani algorithm.

Keywords: aperture, block sporadic data transmission, Mamdani algorithm

REFERENCES

[1] Promyshlennye programmno-apparatnye sredstva na otechestvennom rynke ASU TP: Prakticheskoe posobie dlja specialistov, zanimajushhihsja razrabotkoj i modernizaciej SU na promyshlennyh predprijatijah. M.: Nauchtehlitizdat, 2001. 402 s.

[2] GOST 26.005-82. Telemehanika. Terminy i opredelenija (s Izmeneniem N 1)// Moskva. Standartinfom. 2005. 10 s.

[3] Dudnikov V., Gazizov M., Nabiev D., Nugmanov T. Upravlenie ob#ektami neftjanogo mestorozhdenija s ispol'zovaniem kombinirovannyh kanalov svjazi // Sovremennye tehnologii avtomatizacii. 2000. №2. S.18-27.

[4] Zhuravlev D.V., Zebzeev A.G. Optimizacija setevyh trafikov raspredelennyh sistem upravlenija s ispol'zovaniem geneticheskih algoritmov. Sbornik trudov IX Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii «Tehnologii Microsoft v teorii i praktike programmirovanija», — Tomsk: Izd-vo TPU, 2012. — [C. 49-51]. Rezhim dostupa: http://elibrary.ru/item.asp?id=20314361

[5] Standart Kompanii OAO «NK «Rosneft'» № P3-04 SD-0038 «Avtomatizirovannye sistemy upravlenija tehnologicheskimi processami neftegazodobychi. Trebovanija k funkcional'nym harakteristikam», versija 2 (vveden v dejstvie s 25.07.2014 g.)

[6] GOST R MJeK 870-6-1-98 «Ustrojstva i sistemy telemehaniki. Chast' 6. Protokoly telemehaniki, sovmestimye so standartami ISO i rekomendacijami ITU-T. Razdel 1. Sreda pol'zovatelja i organizacija standartov»/ M: Gosstandart Rossii, 1998 - 31 s.

[7] Zadeh, L.A. Toward a Theory of Fuzzy Systems. Aspect Network and System Theory. - New York: Rinehart and Winston, 1971.

[8] Leonenkov A.V. Nechetkoe modelirovanie v srede MATLAB i fuzzyTECH / A. Leonenkov. - SPb: BHV-Peterburg, 2003. - 736 s.

[9] Shtovba S.D. Proektirovanie nechetkih sistem sredstvami MATLAB / S. Shtovba. - M: Gorjachaja linija-Telekom, 2007. - 288 s.

[10] N.A. Olifer, V.G. Olifer. Sredstva analiza i optimizacii lokal'nyh setej. Centr Informacionnyh Tehnologij. 1998 g.