Развитие современных информационных технологий для повышения эффективности автоматизированных систем управления качеством

• Автор: Погодаев, Анатолий Кирьянович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Липецк
• Количество страниц: 380 с. : ил.

1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ И ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМАХ
Е1. Аттестация продукции и управление качеством в условиях промышленных предприятий

1.1 Л. Производственные системы стандартизации качества

продукции

1Л.2. Управление качеством продукции промышленных

предприятий

1.2. Развитие теории проектирования информационного

обеспечения производственных систем

1.2.1. Моделирование информационных структур баз данных

1.2.1.1. Развитие концепции баз данных в информационных

системах
1.2.1.2. Модели формального описания предметной области
1.2.1.3. Концептуальные схемы и структуры баз данных 3
1.2.1.4. Преобразования моделей и оптимизация запросов в базах данных
1.2.2. Применение экспертных систем для решения производственных задач
1.2.2.1. Задачи экспертных систем и организация баз знаний
1.2.2.2. Архитектура распределенных приложений управления
базами знаний
1.3. Совершенствование математического обеспечения систем оптимального управления
1.3.1. Математическое моделирование сложных систем
1.3.1.1. Имитационное системное моделирование

1.3.1.2. Идентификация в моделировании технологических связей
1.3.2. Решение оптимизационных задач управления качеством продукции
1.4. Программное обеспечение систем управления качеством
1.4.1. Корпоративные, проблемно-ориентированные системы и пакеты прикладных программ
1.4.2. Автоматизированные системы управления качеством в металлургии
1.5. Выводы
2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
2.1. Методология управления качеством в условиях многоэтапных производств
2.2. Разработка основных видов обеспечения АСУ КП
2.2.1. Информационное обеспечение автоматизированной системы управления качеством
2.2.2. Математическое обеспечение автоматизированной системы управления качеством
2.2.3. Программное обеспечение автоматизированной системы управления качеством
2.3. Выводы
3. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
3.1. Разработка методологии оптимизации информационных схем производственных объектов
3.1.1. Формальное моделирование оптимальных схем в системах баз данных
3.1.1.1. Множественное моделирования объектов методами кла-

стеризации данных
3.1.1.2. Нормализация графов функциональных зависимостей
3.1.2. Модельные преобразования схемы базы данных
3.2. Разработка методологии формальной оптимизации запросов
3.2.1. Формализация выражений реляционной математики
3.2.2. Реализация оптимальных запросов к информационным структурам
3.2.2.1. Формализация эквивалентных преобразований
3.2.2.2. Синтез алгоритма оптимизации реляционных выражений
3.2.23. Лингвистические преобразования реляционных выражений
3.3. Методология организации баз знаний экспертного
оценивания качества продукции
3.3.1. Разработка модели системы экспертного оценивания технологии производства и качества продукции
3.3.2. Разработка системы экспертного анкетирования
3.3.3. Разработка технологии сбора и хранения распределенной информации
3.3.4. Механизм обработки экспертной информации и вывода результатов
3.4. Выводы
4. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
4.1. Синтез алгоритмов моделирования и оптимизации технологических маршрутов многоэтапных производств
4.1.1. Объектно-структурное моделирование многоэтапных производств
граммирования.
1.3.1.2. Идентификация в моделировании технологических связей При моделировании технических систем, характеризующихся числовыми параметрами, широко используется аппарат дифференциальных и разностных уравнений, уравнений математической физики, теории вероятностей и математической статистики и других разделов современной математики. Однако на сегодня не созданы достаточно универсальные и бесспорные способы моделирования [81, 99, 199].
Имея некоторый объем реальных данных и не имея надежных теоретических моделей, описывающих сложные физико-химические процессы, какими характеризуется технология производства металлопродукции, представляется целесообразным в задачах управления качеством использовать зависимости, устанавливающие статистическую связь между технологией (управляющими факторами) и показателями свойств продукции (откликами) [119, 195, 134]. Наиболее распространенным на практике подходом к моделированию зависимостей является регрессионный анализ, опирающийся на метод наименьших квадратов (МНК) [24, 61, 64, 79, 179, 216, 235 и др.].
В общем случае МНК рассматривается как способ решения задачи безусловной оптимизации [31, 60, 72]: найти
1 9 1 т ттПх) = -\Я^)\=-^ги2^),
I 2. Н
где Д(х) = [г,(£)...гт(£)]г еЭ!"1- векторная функция векторного аргумента £ = (£! £„)е 91" (функция невязок). Если £ = /? - параметры регрессионной зависимости, которые необходимо определить, а Я($) определяет структуру этой зависимости, то МНК используется для решения задач структурной и параметрической идентификации.
В контексте задач регрессии часто возникает линейная задача о наименьших квадратах (ЛЗНК), когда модель линейна относительно параметров /? [7, 64, 131, 141, 179, 182, 193])