ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЙ БАРАБАННЫХ МЕЛЬНИЦ НА ОСНОВЕ СПЕКТРАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРИЗНАКОВ

Краткое описание

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ВУЗ «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ГОРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

На правах рукописи

Ясир Юсеф Хуссейн Аль Хатиб
УДК 681.515: 519.7: 62-52

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЙ БАРАБАННЫХ МЕЛЬНИЦ НА ОСНОВЕ СПЕКТРАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРИЗНАКОВ

Специальность
05.13.07 – “Автоматизация процессов управления”

Диссертация
на соискание научной степени
кандидата технических наук

Научный руководитель
доктор технических наук
Л.И. Мещеряков

Днепропетровск - 2013

СОДЕРЖАНИЕ
Стр.
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ……………………………………………………… 4
ВВЕДЕНИЕ................................................................................................................ 5
1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ РАБОЧЕГО ОРГАНА БАРАБАННЫХ МЕЛЬНИЦ……….
11
10
1.1. Характеристики и конструктивные особенности барабанных мельниц 11
1.2. Анализ исследований ударных взаимодействий формируемых рабочим инструментом в системе барабанной мельницы …………………
19
1.3. Анализ методов прогнозирования состояний барабанных мельниц…. 32
1.4 Анализ спектральных характеристик сигналов потребляемой активной мощности электродвигателей приводов мельниц мокрого самоизмельчения …………………………………………………….…

46
1.5. Цель и задачи исследований…………………………………………….. 49
2. ОСНОВЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК БАРАБАННЫХ МЕЛЬНИЦ …………………………..
…..
50
2.1. Идентификация технологических состояний барабанных мельниц …. 50
2.2. Исследование конструктивных нагрузок барабанов мельниц ……… 56
2.3. Технологии вычисления моментных функций.………….……………. 73
2.4. Исследования моментных функций сигналов активной мощности электродвигателей привода мельниц ММС 70*23.………………….
82

Выводы............................................................................................................... 95
3. ЗАКОНОМЕРНОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ МОМЕНТНИХ ОЦЕНОК ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ БАРАБАННЫХ МЕЛЬНИЦ….
97
3.1. Программное обеспечение моментной идентификации БМ…………. 97
3.2. Исследование моментных характеристик условных математических ожиданий сигналов активной мощности приводов барабанных мельниц………………………………………………………………….

105
3.3. Исследование моментных характеристик условных дисперсий сигналов активной мощности электродвигателей барабанных мельниц....
129
Выводы............................................................................................................... 159
4. ИНТЕЛЕКТУЛЬНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ КОМПЛЕКСНОГО СОСТОЯНИЯ БРОНИ БАРАБАННОЙ МЕЛЬНИЦЫ…………………….
161
4.1. Формирование дерева логического вывода диагностики……………... 161
4.2. Оценка лингвистических переменных и формирование системы нечетких уравнений интеллектуальной идентификации степени износа.
165
4.3. Разработка программного обеспечения интеллектуальной идентификации состояния брони барабанных мельниц….……………………..
179
Выводы................................................................................................................. 185
ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ............................................ 187
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАНЫХ ИСТОЧНИКОВ.................................................. 191
ДОДАТКИ.................................................................................................................. 203
Додаток А.1. Результаты исследования по теории катастроф формируемых рабочим инструментом барабанной мельницы нагрузок………….................
203
Додаток А.2. Взаимодисперсионные функции реализаций потребляемой мощности привода мельницы ММС 70*23……………………………………
212
Додаток А.3. Акт впровадження в умовах ВАТ Проектний і проектно-конструкторський інститут “МЕТАЛЛУРГАВТОМАТИКА”……………..
216

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Проблемы рудоподготовки в Украине, которые включают процессы самоизмельчения руд в барабанных мельницах, как наиболее энергоемкие, являются наиболее острыми и актуальными на горнообогатительных комбинатах. Поэтому снижение материальных и энергетических расходов на эти технологические процессы путем интеллектуальной идентификации состояний барабанных мельниц на основе спектральных методов формирования информационных признаков, и разработки автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений в условиях неопределенности для оперативной диагностики состояния оборудования обеспечивает существенный экономический эффект.
Исследование ряда ведущих ученых В.В. Диаконенко, В.А. Воронова, О.М. Марюти, Ю.Г. Качана, Е.В. Кочури, В.С. Моркуна, В.М. Назаренко, И.В. Новицького, В.С. Процуто, О.М Тихонова, О.В. Паркуян, И.О. Ульшина, В.П. Хорольского, А. Дж. Линча, Д. Гілберта и многих других посвящены именно разработке систем управления процессами самоизмельчения руд в барабанных мельницах.
При этом наиболее эффективными системами интеллектуальной поддержки принятия решений являются такие, которые основаны на использовании идентифицированных математических моделях в контурах управления. Реализация таких систем требует оперативного определения информативных диагностических признаков, что чувствительны к изменениям технического состояния рабочего органа барабанной мельницы, как наиболее нагруженного конструктивного элемента системы, и также соответствующим изменениям технологических состояний по заполнению барабана измельчаемой рудой.
Известно, что сигнал мгновенной мощности электродвигателя привода барабанной мельницы является высокоинформативным. Однако его использование при управлении процессом самоизмельчения руд осуществляется на данное время не в полной мере. А так как измерение потребляемой мгновенной мощности электродвигателя повода мельницы можно проводить достаточно легко в реальном времени, то это позволяет своевременно и достоверно определять техническое состояние компонентов брони барабана мельницы по косвенным показателями, и соответственно корректировать основные параметры технологического процесса самоизмельчения руды. Поэтому решение научно-технической задачи обеспечения автоматизированного контроля степени износа брони через создание и усовершенствование средств информационного и математического обеспечения, которые гарантируют повышение качества в созданной системе интеллектуальной поддержки принятия решений, позволяет существенно улучшить технико-экономические показатели обогащения руд в барабанных мельницах.
Таким образом, обоснование, разработка и внедрение методов интеллектуальной идентификации процессов самоизмельчения руд и износа компонентов брони с целью снижения погрешностей их моделей, предназначенных для построения систем интеллектуальной поддержки принятия решений в условиях неопределенности, являются актуальными.
Связь работы с научными программами, планами, темами. В основу диссертационной работы положенны материалы, которые используют исследования автора в рамках реализации научно-исследовательских работ, что выполнялись в ДВНЗ «Национальный горный университет» соответственно закону Украины № 2633-14 от 11 июля 2001 г. «О приоритетных направлениях развития науки и техники», Постановлений Кабинета Министров Украины «О мероприятиях по развитию горно-металлургического комплекса», «Государственной комплексной программы развития Украины», утвержденным Постановлением Кабинета Министров Украины.
Диссертационная работа является составной частью исследований, которые проведенны в ДВНЗ “Национальный горный университет” по госбюджетной научно-исследовательской теме “Исследования и разработка методов диагностики и управления технологическими процессами в горной промышленности” (№ ДР 0105U005085), где автор принимал участие как исполнитель.
Целью и задачей исследований. Целью работы является решение актуальной научной задачи снижение ошибок идентификации состояния рабочего органа барабанной мельницы в условиях изменения динамических режимов работы, для повышения производительности, уменьшения ресурсных и энергетических расходов.
Для достижения цели поставлены и решены такие задачи:
– исследование точности идентификации процессов мокрого самоизмельчения руд и степени износа конструктивных элементов брони барабана мельницы при изменении их технологических режимов работы;
– обоснование применения метода моментной идентификации к процессам мокрого самоизмельчения руд и износа конструктивных элементов брони, что учитывает нелинейные характеристики идентифицированных моделей и не приводит к существенному увеличению вычислительных расходов;
– разработки методики, алгоритмов и программного обеспечения для решения задач идентификации процессов мокрого самоизмельчения руд и степени износа конструктивных элементов брони;
– исследование эффективности идентификации процессов мокрого самоизмельчения руд и износа конструктивных элементов брони барабана мельницы в классе интеллектуальных прогнозирующих моделей;
– выполнение оценки эффективности распознавания предаварийных состояний конструктивных элементов брони барабана мельницы на основе использования разработанных интеллектуальных моделей.
Объектом исследования являются технические, технологические, информационные процессы самоизмельчения руд на горно-обогатительных комбінатах.
Предметом исследования являются методы идентификации процессов износа компонентов брони барабанных мельниц, как объектов управления.
Методы исследования. В основу исследований положены методы теории вероятности и статистического оценивания, обработки результатов экспериментальных исследований, математического моделирования, корреляционного, спектрального анализов, метод моментной идентификации сигналов – для планирования, проведения и обработки результатов экспериментов, исследования информационных характеристик; методы систем искусственного интеллекта (системы нечеткой логики) для синтеза прогнозирующих моделей процессов износа компонентов брони барабанов мельниц и разработки программного обеспечения систем интеллектуальной поддержки принятия решений в условиях неопределенности технического состояния брони барабанных мельниц мокрого самоизмельчения.
Научные положения:
1. Автоматический контроль степени износа компонентов брони барабанных мельниц в пределах доверительных интервалов обеспечивается по методу интеллектуальной идентификации параметров интервалов дискретизации и квантования высших моментних функций и спектров мгновенных значений потребляемой мощности привода мельницы, что позволяет, в отличие от известного контроля по общей мощности, повысить точность определения технического состояния брони, получить модели со сниженными погрешностями.
2. Определение тренда преобразования моментних функций мгновенных значений реализаций сигналов потребляемой активной мощности электродвигателями барабанных мельниц мокрого самоизмельчения обеспечивает прирост чувствительности изменения степени износа компонентов брони к пятому моменту включительно, что в отличие от известного контроля по визуальному обследованию при остановках, позволяет автоматически контролировать процесс износа компонентов брони, повысить сроки использования плит брони и соответственно эффективность процесса мокрого самоизмельчения руд.
Научная новизна полученных результатов:
1. Впервые полученны экспериментальные зависимости моментних информационных характеристик сигналов потребляемой электродвигателями барабанных мельниц мощности от состояния последних, которые отображая общий динамический процесс измельчения и техническое состояние конструктивных узлов брони футеровки барабанных мельниц, в отличие от известного, обеспечивают возможность организации оперативной автоматической системы ранней диагностики.
2. Впервые установленная зависимость максимумов основных частотных интервалов спектров моментних функций, обусловленных взаимодействием конструктивных компонентов брони с рудной загрузкой барабана от технико-технологического состояния мельниц, что позволяет, в отличие от известного, повысить качество идентификации для разных режимов функционирования со снижением погрешностей интеллектуальных прогнозирующих моделей.
3. Получил последующее развитие метод моментной идентификации процессов мокрого самоизмельчения руд путем включения у него определение моментних функций пятого порядка и соответственно спектров от них, что позволяет в отличие от известного, повысить чувствительность определения формирования аварийных состояний по конструктивным элементам брони барабанных мельниц.
4. Впервые получены интеллектуальные прогнозирующие модели процессов изменения технического состояния конструктивных элементов брони барабанных мельниц, что в отличие от известного, позволяет снизить погрешности моделей и повысить качество управления этими процессами.
Практическое значение полученных результатов
1. Разработанна методика моментной идентификации процессов самоизмельчения руд, которая включает процедуры определения изменения режимов работы этих процессов и их идентификацию, что позволяет, в отличие от известного, осуществлять ее в режиме реального времени путем параметрической оптимизации моделей этими процессами.
2. Разработан алгоритм автоматического контроля степени износа конструктивных элементов брони футеровки, что в отличие от установления степени износа брони при остановках мельниц, позволяет автоматически контролировать этот параметр оперативно в рабочих режимах без остановок, что повышает технико-экономические показатели процесса самоизмельчения руд в барабанных мельницах.
3. Разработано программное обеспечение предложенных методик и алгоритмов идентификации процессов мокрого самоизмельчения руд, что позволяет сократить сроки и расходы на их проектирование.
Разработанные методики, алгоритмы и программы использованы при выполнение госбюджетной научно-исследовательской работы, внедренны ОАО “Проектный и проектно-конструкторский институт Металургавтоматика” в проект АСУТП обогатительных фабрик и использованы как технические предложения и рекомендации при проектирование автоматизации секций 10, 12 РОФ-2 ОАО «Арселор Миттал Кривой Рог» (проект №0476).
Личный вклад соискателя. Все научные положения и результаты, что выносятся на защиту, получены автором самостоятельно. Соискатель принимал непосредственное участие в теоретических исследованиях и в работах по внедрению полученных результатов, а также самостоятельно получил прикладные результаты.
Апробация результатов диссертации. Основные положения и результаты диссертации докладывались и получили одобрение на VІ, VІI, VІІI международных научно-практических и методических конференциях “Информационные технологии в сфере дистанционного образования, международного сотрудничества и интеграции образования, науки и производства” (г. Днепропетровск, в 2009, 2010, 2011 г.), Х международной конференции “Проблемы использования информационных технологий в сфере образования, науки и производства” (г. Днепропетровск, в 2013 г.).
Публикации. Основные научные положения и результаты диссертации опубликованы в 13 печатных трудах, из них 11 в профессиональных изданиях и 2 в материалах конференции.
Структура и объём работы. Работа состоит из введения, четырех разделов и выводов на 216 страницах, включая 38 таблицы, 66 рисунка, списка использованных литературных источников с 131 наименованиями на 12 страницах.

Список литературы

ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Установлено, что информационное обеспечение технологическими комплексами барабанных мельниц требует определения дополнительных информационных характеристик диагностических признаков в системах, которые обусловлены характером энергопотребления в составных узлах и структурой энергоинформационного сигнала. Основными информативными диагностическими признаками при этом определяются амплитуды, длительности и моменты появления возбужденных импульсов, а также частоты, амплитуды и фазы гармонических сигналов, которые своими информационными свойствами не могут полностью удовлетворить современные требования повышения точности и достоверности определения оперативных технологических и технических состояний барабанных мельниц.
2. Для энергоинформационных сигналов мгновенной мощности, что потребляется поводами барабанных мельниц типа ММС 70*23 фильтрация фрикативных составляющих полностью выполняется уже на третьем уровне иерархии, что обусловливает из этого уровня повышения точности определения глобальных периодических информационных составляющих в них.
3. Доказано, что при выборе эквивалентной идентифицированной модели сигналов мгновенной активной мощности целесообразно руководствуясь поставленной задачей анализа выходить из особенностей математического описания технологических и технических процессов в системе барабанной мельницы. При этом удобно представлять частотный диапазон информационных характеристик спектра мгновенной мощности тремя зонами низких частот соответственно физической природы возбуждающих сил, что формируются в системе.
4. Для выделения информативной структуры сигнала мощности, соответственно функции цели, необходима разработка и применение более чувствительных интеллектуальных методов выделения информации. Это позволит обеспечить повышение эффективности функционирования автоматизированных систем идентификации и управления барабанными мельницами в условиях интегрированного горного производства за счет использования функций внутренней интеллектуализации с привлечением методов искусственного интеллекта.
5. Установлено, что впервые примененные в работе числовые оценки тесноты статистических моментних связей случайных значений энергоинформационных сигналов потребляемой мощности барабанных мельниц являются в определенной форме новыми знаниями по всем основным признакам и могут быть использованы в качестве информационных сущностей при формировании предметных областей систем интеллектуальной поддержки принятия решений для задач АСУ ТП БМ в условиях неопределенности состояния последних.
6. Раскрытая углубленная закономерность внутренних связей и зависимостей технологических и технических параметров процесса измельчения через аппроксимирующие функции регрессий условных математических ожиданий определило возможность представления БМ в различных режимах через линейные или нелинейные модели.
7. Показатели информационных характеристик, в виде количества и характера экстремумов моментных функций, использующих центральные моменты четных степеней подобны, однако при увеличении степени повышается чувствительность моментной функции, что дает дополнительную информацию для увеличения точности идентификации. Информационные характеристики моментных функций, использующих центральные моменты нечетных степеней аналогично подобны.
8. Расширение информационного обеспечения автоматизации процессов управления БМ за счет использования моментных функций степеней, больших четвертого порядка для четного ряда и пятого порядка для нечетного ряда не дает существенного приращения информации при идентификации технологических состояний барабанных мельниц
9. Впервые сформирован комплекс числовых зависимостей характеристик экстремумов спектральных оценок моментных функций непрерывных случайных сигналов мгновенных значений потребляемой мощности привода барабанных мельниц ММС 70*23 при разных технологических состояниях по заполнению барабана измельчаемой рудой.
10. Установлено, что АСУ процесса измельчения в барабанных мельницах на основе метода интеллектуальной идентификации нелинейных объектов нечеткими базами знаний обеспечивается в пределах допустимой достоверности выполнить оперативный контроль степени износа брони барабана. Использование данного способа позволяет повысить точность и надежность определения предаварийных и аварийных ситуаций в технологических системах барабанных мельниц мокрого самоизмельчения.
11. Разработанная программа направлена на сбор, хранение и использование знаний, полученных от экспертов, с целью решения прикладных задач интеллектуальной идентификации и принятия решений относительно оперативных состояний барабанных мельниц. Программа содержит все экранные формы, необходимые для внесения изменений в настройки экспертной системы.
12. Разработанное информационное и программное обеспечение системы интеллектуальной поддержки принятия решений в условиях неопределенности в АСУ ТП БМ обусловлено природной априорной неопределенностью физико-механических свойств горных пород при измельчении и соответствующей сложности выявления степени износа футеровчной брони, которые обеспечивают относительную в доверительных границах неопределенность технологических, технических, геологических и экономических параметров технологического процесса измельчения. Показано, что самым перспективным является путь использования лифтеров в качестве интеллектуального датчика. Это открывает возможность более достоверно и оперативно определять мгновенные технологические и технические состояния системы “футеровка барабана – измельчаемый материал” и соответственно более рационально организовывать процессы управления. Интеллектуальные свойства лифтеров состоят в его возможности первоочередного выделения и передаче информационных колебательных потоков по технологическому и техническому состоянию процесса измельчения к источнику энергопотребления. Соответственно на основе использования энергетических аспектов разрушения горных пород эти колебания отобразятся через характеристики сопутствующих энергоинформативных сигналов барабанных мельниц.
13. Результаты исследований и разработок, выполненных в диссертации, были использованы при решение народнохозяйственных задач. Материалы диссертационной работы в виде методик, математических моделей, алгоритмов и рекомендаций по использованию методов интеллектуальной идентификации спектров информационных сигналов в автоматизированных, интеллектуальных системах идентификации и управления барабанных мельниц на предприятиях Украины приняты к внедрению в проект ОАО Проектный и проектно-конструкторский институт “Металлургавтоматика” при проектировании автоматизации секции 10, 12 РОФ-2 ОАО «Арселор Миттал Кривой Рог».

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАНЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Алексанкин Я.Я. Автоматизированное проектирование систем автоматического управления / Я.Я. Алексанкин и др – М.: Машиностроение, 1990. – 332 с.
2. Алифов А.А. Взаимодействие нелинейных колебательных систем с источником энергии / А.А. Алифов, К.В. Фролов. – М.: Наука, 1985. – 327 с.
3. Андреев А.В. Передача трением / А.В. Андреев. – М.: Машиностроение, 1978. – 176 с.
4. Андреев С.Е. Дробление, измельчение и грохочение полезных ископаемых / Андреев С.Е., Зверевич В.В., Перов В.А. – 3-е изд. перераб. и доп. – М: Недра, 1966. – 395 с.
5. Андронов А.А. Теория колебаний / А.А. Андронов, А.А. Витт. – М.: Наука, 1981. – 568 с.
6. А.с. 120243 СССР МКИ3 В 02 С 25/00 Способ автоматического регулирования работы шаровой мельницы по шуму издаваемому работающей мельницей /В.Ш. Береза, Б.И. Ганенков, Е.А. Гельфанд, В.И. Филиповский (СССР). – № 2158772/29-33; заявл. 22.07.75; опубл. 30.09.76, Бюл. №36.
7. А.с. 580900 СССР МКИ3 В 02 С 25/00. Звукометрический способ диагностики состояния шаровой мельницы /В.В. Диаконенко, В.Б. Ушаков (СССР). – № 2361433/29-33; заявл. 18.05.76; опубл. 25.11.77, Бюл. №43.
8. А.с. 869809 СССР МКИ3 В 02 С 25/00. Звукометрический способ диагностики состояния шаровой мельницы, процесса измельчения и устройство для его осуществления / В.М. Иноземцев, Ю.Л. Березин, Ш.А. Махлутов (СССР). – № 2639408/29-33; заявл. 27.07.78; опубл. 07.10.81, Бюл. №37.
9. А.с. 576526 СССР МКИ3 В 02 С 25/00. Способ определения дефектов в деталях машин /Ю.Д. Красников, А.М. Тарасов, Т.Д. Басишвили (СССР). – № 2159525/28; заявл. 22.07.75; опубл. 12.04.77, Бюл. №38.
10. А.с. 559168 СССР МКИ3 В 02 С 25/00. Способ определения дефектов в деталях машин /Ю.Д. Красников, А.М.Тарасов, Т.Д. Басншвили (СССР). – №2310961/10; заявл. 06.01.76; опубл. 28.08.77, Бюл. №28.
11. А.с. 948454 СССР МКИ3 В 02 С 25/00. Способ интегральной диагностики состояния привода барабанной мельницы /А.Н. Марюта, А.К. Мороз, И.В. Новицкий (СССР). – № 3009821/29-33; заявл. 02.12.80; опубл. 07.08,82, Бюл. №29.
12. А.с. 1130403 СССР МКИ3 В 02 С 25/00. Способ автоматической диагностики барабанной мельницы /А.Н. Марюта. Л.И. Мещеряков. (СССР). – №3589494/29-33; заявл. 04.05.83; опубл. 23.12.84, Бюл. №47.
13. А.с. 709173 СССР МКИ3 В 02 С 25/00 Способ определения износа фасонной футеровки измельчительного агрегата /А.Н. Марюта, А.Н. Коваленко, Л.И. Мещеряков (СССР). – №2594261/29-33; заявл. 27.03.78; опубл. 15.01.80, Бюл. № 2.
14. А.с. 1607952 СССР. МКИ3 В 02 С 25/00 Способ автоматической контроля барабанной мельницы / Л.И. Мещеряков, В.В. Карпов, О.В. Модзилевский, И.К. Младецкий, В.П. Попов (СССР). – №4310070/31-33; заявл. 13.07.87; опубл. 23.11.90, Бюл. №43.
15. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы: [учеб. для вузов по спец. “Радиотехника”] / С.И. Баскаков. – 2-е изд. перераб. и доп.– М.: Высш. шк.,1988. – 448 с.
16. Биргер И.А. Техническая диагностика / И.А. Биргер. – М.: Машиностроение, 1978. – 240 с.
17. Контроль и диагностирование оборудования прокатного производства / И.Н. Богаенко, В.И. Донченко, Ю.Г. Савченко, В.А. Ушаков. – К.: Техника, 1982 – 152 с.
18. Бондарев В.Н. Цифровая обработка сигналов: методы и средства: [учеб. пособие для вузов] / В.Н. Бондарев, Г. Трестер, В.С. Чернега. – Севастополь: Изд-во СевГТУ, 1999. – 398 с.
19. Борцов Ю.А. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением / Ю.А. Борцов, Н.Д. Поляков, В.В. Путов. – Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1984. – 216 с.
20. Буков В.Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом / В.Н. Буков. – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. – 232 с.
21. Васильев В.И. Распознающие системы / В.И. Васильєв. – К.: Наукова думка, 1983. – 422 с.
22. Венцель Е.С. Теория вероятностей: [учеб. пособие]. / Е.С. Венцель. – [3-е изд.]. – К.: Наука, 1964. – 576 с.
23. Вибрации в технике: справочник в 6 т./ [под ред. Ф.М. Диментберга]. – М.: Машиностроение, 1980, – Т.3. – 217 с.
24. Воронов В.А. Многоуровневая оптимизация процессов обогащения / В.А. Воронов. – М.: Недра, 1991. – 154 с.
25. Воронов В.А. Сокращение описания образов в задаче распознавания при управлении обогатительными процессами / В.А. Воронов // Обогащение руд – М.: Недра, 1982, – №3. – С. 38-42.
26. Генкин М.Д. Виброакустическая диагностика машин и механизмов / М.Д. Генкин, А.Г. Соколова. – М.: Машиностроение, 1987. – 288 с.
27. Гемке Р.Г. Неисправности электрических машин / Гемке Р.Г. [под ред. Р.Б. Уманцева]. – [9-е изд.]. – Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1989. – 336 с.
28. Гихман И.И. Теория вероятностей и математическая статистика / И.И. Гихман, А.В. Скороход, М.И. Ядренко. – К.: Выща шк. Головное изд-во, 1988. – 439 с.
29. Глебов И.А. Диагностика турбогенераторов / И.А. Глебов, Я.Б. Данилевич. – Л.: Наука. Ленингр. отд-ние, 1989. – 119 с.
30. Говорущенко Н.Я. Диагностика технического состояния автомобилей / Н.Я. Говорущенко. – М,: Транспорт, 1970, – 254 с.
31. Горелик А.Л. Общий подход к построению систем технической диагностики / Горелик А.Л. // Точность и надежность механических систем. Стохастическая локализация врожденности. – Рига, 1983. – С. 5–15.
32. Гудима В.И. Основы автоматизации обогатительных фабрик / В.И. Гудима. – М.: Недра, 1979 – 210 с.
33. Давыдов П.С. Техническая диагностика радиоэлектронных устройств и систем / П.С. Давыдов. – М.: Радио и связь, 1988. – 256 с.
34. Дженкинс Г. Спектральный анализ и его приложения / Дженкинс Г., Ваттс Д.; пер. с англ. – М.: Мир, Вып. I. 1971. – 316 с.
35. Диаконенко В.В. Техническая диагностика процесса измельчения на обогатительных фабриках / В.В. Диаконенко //Системы управления горными машинами. – Новочеркасск: 1979 – С. 63–68.
36. Диагностирование дизелей / [Е.А. Никитин, Л.В. Станиславский, Э.А. Улановский и др.]. – М.: Машиностроение, 1987. – 224 с.
37. Дисперсионная идентификация / [под редакцией Н.С. Райбмана]. – М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981. – 336 с.
38. Докунин А.В. Статистическая динамика горных машин / А.В. Докунин, Ю.Д. Красников, З.Я. Хурчин. – М,: Машиностроение, 1976. – 239 с.
39. Дроздов В.Н. Системы автоматического управления с микроЭВМ / В.Н. Дроздов, И.В. Мирошник, В.И. Скорубский. – Л.: Машиностроение, 1989. – 284 с.
40. Дружинскии И.А. Механические цепи / И.А. Дружинскии. – Л.: Машиностроение, 1977. – 240 с.
41. Евдокимов Ю.А. Планирование и анализ экспериментов при решении задач трения и износа / Ю.А. Евдокимов, В.И. Колесников, А.И. Тетерин. – М.: Наука, 1980. – 227 с.
42. Ермаков С.М. Математическая теория оптимального эксперимента: [учеб. пособ.] /С.М. Ермаков, А.А. Жиглявский. – М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1987. – 320 с.
43. Электроизмерительные устройства для диагностики машин и механизмов / Р.С. Ермолов, В.К. Колесник, Р.А. Ивашев, Г.Ф. Морозов. – Л.: Энергия, 1979. – 129 с.
44. Иванов-Смоленский А.В. Электрические машины / А.В. Иванов-Смоленский. – М.: Энергия, 1980. – 928 с.
45. Иванченко Ф.К. Механика приводов технологических машин / Ф.К. Иванченко. – Киев: Вища школа. Головное изд-во, 1986. – 152 с.
46. Изерман Р. Цифровые системы управления / Р. Изерман. – М.: Мир, 1984. – 541 с.
47. Ильницкая Е.И. Свойства горных пород и методы их определения / Ильницкая Е.И. и др. – М.: Недра, 1969. – 373 с.
48. Илюхин А.Г. Численные методы обработки информации при исследовании динамических систем / А.Г. Илюхин, В.П. Коваленко. – К.: Наукова думка, 1971. – 173 с.
49. Казаков И.Е. Модели оптимизации стохастических систем / И.Е. Казаков, Д.И. Гладков. – М.: Наука, 1987. – 304 с.
50. Карасев В.А. Доводка эксплуатируемых машин. Вибродиагностические методы / В.А. Карасев, А.Б. Ройтман. – М.: Машиностроение, 1986. – 192 с.
51. Кармазин В.И. Бесшаровое измельчение руд / В.И. Кармазин, А.И. Денисенко. – М.: Недра, 1968. – 184 с.
52. Кирианаки Н.В. Методы и устройства цифрового измерения низких и инфранизких частот / Н.В. Кирианаки, В.Б. Дудыкевич. – Львов: Вища школа, 1975. – 188 с.
53. Киншт Н.В. Диагностика электрических цепей / Н.В. Киншт, Г.Н. Герасимова, М.А. Кац. – М.: Энергоатомиздат, 1983. – 192 с.
54. Климов Е.Н. Основы технической диагностики судовых энергетических установок / Е.Н. Климов. – М.: Транспорт, 1980. – 152 с.
55. Коллакот Р.А. Диагностирование механического оборудования. Пер. с англ. / Р.А. Коллакот. – Л.: Судостроение, 1980. – 294 с.
56. Коненков Ю.К. Случайные механические процессы в оборудовании машин / Ю.К. Коненков, М.Д. Давтян. – М.: Машиностроение, 1988. – 272 с.
57. Крюков Д.К. Усовершенствование размольного оборудавания горнообогатительного предприятия / Д.К. Крюков. – М.: Недра, 1966. – 147 с.
58. Крагельский И.В. Фрикционные автоколебания / И.В. Крагельский, Н.В. Гитис. – М.: Наука, 1987. – 183 с.
59. Красников Ю.Д. Повышение надежности горных выемочных машин / Ю.Д. Красников, С.В. Солод, Х.И. Хазанов. – М.: Недра, 1989. – 215 с.
60. Круг Г.К. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции / Г.К. Круг, Ю.А. Сосулин, В.А. Фатуев. – М.: Наука, 1977. – 207 с.
61. Кузнецов Г.В. Программное обеспечение экспертной системы интеллектуальной идентификации состояний барабанных мельниц / Г.В. Кузнецов, Л.И. Мещеряков, Т.В. Бабенко, Ясир Юсеф Хусейн Аль Хатиб // Горная электромеханика и автоматика. – 2010. – Вып. 85. – С. 103–111.
62. Кузнецов Г.В. Исследование информационных характеристик моментных функций третьего порядка сигналов мгновенной мощности приводов барабанных мельниц / Г.В. Кузнецов, Л.И. Мещеряков, Т.В. Бабенко, Ясир Юсеф Хусейн Аль Хатиб // Сб. науч. трудов НГАУ. – Днепропетровск, 2010. – № 35. Т.1 – С. 145–150.
63. Кузнецов Г.В. Формирование дисперсионных диагностических моделей горных электромеханических систем / Г.В. Кузнецов, В.Т. Заика, Л.И. Мещеряков. // Горная электромеханика и автоматика: Респ. межвед. науч. сб., 2002. – вып. 37. – С. 55–60.
64. Кузнецов Г.В. Интеллектуальная идентификация степени износа лифтеров футеровочной брони барабанных мельниц / Г.В. Кузнецов, Л.И. Мещеряков, Т.В. Бабенко, Ясир Юсеф Хусейн Аль Хатиб, И.А. Чуркина, В.В. Вараксин // Горная электромеханика и автоматика. – 2010. – Вып. 84. – С. 133–142с.
65. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. / Льюнг Л.; пер. с англ. / Под ред.Я.З. Цыпкина. – М.: Наука, – 1991. – 432 с.
66. Лэм Г. Аналоговые и цифровые фильтры / Лэм Г. – М.: Мир, 1982. – 592 с.
67. Мазур М. Качественная теория информации /Мазур М. – М.: Мир, 1974. – 239 с.
68. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях /Макс Ж. В 2-х томах. пер. с франц. – М.: Мир, 1983. – Т.1. – 312 с., – Т.2. – 256 с.
69. Марков С.И. Идентификация параметров колебательных систем автоматического регулирования / С.И. Марков, В.М. Минаев, Б.Н. Артамонов. –Л.: Энергия, 1975. – 91 с.
70. Марюта А.Н. Автоматическая оптимизация процесса обогащения руд на магнито-обогатительных фабриках / А.Н. Марюта. – М.: Недра, 1975. – 218 с.
71. Марюта А.Н. Спектральный анализ сигнала активной мощности приводного двигателя мельниц мокрого самоизмельчения руд для задач контроля технологических переменных / А.Н. Марюта, Л.И. Мещеряков. //Изв. вузов. Цветная металлургия. – 1981. – № I. – С. 91–96.
72. Марюта А.Н. Общие закономерности движения материала в барабанных мельницах / А.Н. Марюта. //Изв. вузов. Горный журнал. – 1981. – №5.– С. 108–114.
73. Марюта А.Н. Разработка способа автоматического контроля внутримельничного заполнения и его практическая реализация / А.Н. Марюта, И.В. Новицкий. //Изв. вузов. Цветная металлургия. – 1982. – №2. – С. 119–124.
74. Марюта А.Н. Автоматическое управление технологическими процессами обогатительных фабрик /А.Н. Марюта, Ю.Г. Качан, В.А. Бунько. – М.: Недра, 1983. – 276 с.
75. Мещеряков Л.И. Разработка способов и средств автоматического диагностирования и управления техническим состоянием барабанних мельниц / Л.И. Мещеряков. – Дис. канд. техн. наук. – Киев. – 1988. – 291 с.
76. Мещеряков Л.И. Интегрированные компьютерные энергосберегающие технологии диагностирования / Л.И. Мещеряков / Современные технологии экономичного и безопасного использования электроэнергии // Докл. междун. науч.-техн. конф. Днепропетровск, 1997. – С. 253–256.
77. Мещеряков Л.И. Особенности идентификации и диагностирования технологических агрегатов в интегрированных компьютерных технологиях / Л.И. Мещеряков // Сб. науч. трудов. ПГАСиА. – Днепропетровск, 1997. – С. 13–16.
78. Мещеряков Л.И. Автоматическая система ранней диагностики затираний в опорах технологических агрегатов / Л.И. Мещеряков, И.К. Младецкий, Д.С. Тимофеев // Праці 4-ї української конференції з автоматичного управління “Автоматика-97”. – Черкаси. – 1997. – Т. 3. – С. 48.
79. Мещеряков Л.И. Энергосберегающие системы диагностики и управления техническим состоянием технологических агрегатов / Л.И. Мещеряков. // Праці 4-ї української конференції з автоматичного управління “Автоматика-97”. – Черкаси. – 1997. – Т. 3. – С. 50.
80. Мещеряков Л.И. Идентификация и диагностирование технического состояния технологических агрегатов / Л.И. Мещеряков. // Металлургическая и горнорудная промышленность. – 1997. – №1,2. – С. 30–31.
81. Мещеряков Л.И. Аналитическое определение параметров оптимального закона управления состоянием подшипниковых опор мельниц / Л.И. Мещеряков // Сб. науч. трудов. НГАУ. – Днепропетровск, 1998. – Т. 6. – №3. – С. 232–237.
82. Мещеряков Л.И. Системная оценка идентификации барабанных мельниц / Л.И. Мещеряков // Сб. науч. трудов. НГАУ. – Днепропетровск, 1998. – Т. 6. – №3. – С. 255–259.
83. Мещеряков Л.И. Оптимизация закона управления состоянием подшипниковых опор барабанных мельниц / Л.И. Мещеряков / Компьютерные технологии в обучении, научных исследованиях и промышленности // Сб. науч. трудов. НГАУ. – Днепропетровск, 1998. – №4. – С. 73–76.
84. Мещеряков Л.И. Анализ информационных характеристик диагностических сигналов горных электромеханических систем. / Компьютерные технологии в обучении, научных исследованиях и промышленности / Л.И. Мещеряков, Д.С. Тимофеев, А.В. Кожевников // Сб. науч. трудов. НГАУ. – Днепропетровск, 1998. – №4. – С. 198–203.
85. Мещеряков Л.И. Особенности автоматического диагностирования горных машин и технологических агрегатов / Л.И. Мещеряков / Проблемы комплексного освоения недр // Сб. науч. трудов. НГАУ. – Днепропетровск, 1998. – №2. – С. 380–385.
86. Мещеряков Л.И. Базовая структура адаптивной оптимальной системы автоматического диагностирования и управления объектов горнодобывающей промышленности / Л.И. Мещеряков //Сб. науч. трудов. НГАУ. – Днепропетровск, 2000. – Т. 2. – №9. – С. 178–185.
87. Мещеряков Л.И. Моделирование динамики горных электромеханических систем для оптимизации задачи их автоматического диагностирования / Л.И. Мещеряков. // Вибрации в технике и технологиях, 2000. – №4(16). – С. 68–70.
88. Мещеряков Л.И. Основы автоматического диагностирования горных электромеханических систем / Л.И. Мещеряков // Сб. науч. трудов. НГАУ. – Днепропетровск, 2000. – №10. – С. 179–185.
89. Мещеряков Л.И. Идентификация горных электромеханических систем / Л.И. Мещеряков // Сб. науч. трудов. НГАУ. – Днепропетровск, 2001. – Т. 2. – №11. – С. 106–109.
90. Мещеряков Л.И. Диагностические оценки горных электромеханических систем на основе множественных статистических связей / Л.И. Мещеряков. // Вибрации в технике и технологиях, 2001. – №3(19). – С. 65–68.
91. Мещеряков Л.И. Дисперсионные алгоритмы идентификации в информационно-аналитических системах техногенной безопасности / Л.И. Мещеряков // Сб. науч. трудов. НГАУ. – Днепропетровск, 2001. – Т. 1. – №12. – С. 233–239.
92. Мещеряков Л.И. Математические основы построения дисперсионных диагностических моделей горных электромеханических систем / Л.И. Мещеряков // Вибрации в технике и технологиях, 2002. – №1(22). – С. 41–44.
93. Мещеряков Л.И. Экспертная система оперативного диагностирования проходческих комбайнов / Л.И. Мещеряков / Проблемы и перспективы применения геоинформационных технологий в горном деле // Тез. докл. 4-ой Междун. науч.-практ. конф. – Днепропетровск, 2002. – С. 73–74.
94. Мещеряков Л.И. Математические основы представления стохастических состояний диагностируемых горных агрегатов / Л.И. Мещеряков // Науковий вісник НГАУ. – Днепропетровск, 2002. – №6. – С. 95–98.
95. Мещеряков Л.И. Базовая экспертная система диагностирования буровых установок / Л.И. Мещеряков, Н.А. Дудля. // Сб. науч. трудов. НГАУ. – Днепропетровск, 2003. – Т.2. – № 17. – С. 299–309.
96. Мещеряков Л.И. Статистические моментные связи энергоинформационных сигналов / Л.И. Мещеряков // Горная электромеханика и автоматика: Респ. межвед. науч. сб., 2003. – Вып. 70. – С. 69–70.
97. Мещеряков Л.И. Собственные и структурные статистические моментные связи информационных сигналов / Л.И. Мещеряков // Вибрации в технике и технологиях, 2004. – №1(22). – С. 41–44.
98. Мещеряков Л.І. Імовірностно-моментні оцінки процесу діагностування гірничих електромеханічних систем / Л.І. Мещеряков // Сб. науч. трудов НГАУ. – Днепропетровск, 2003. – № 18. – С. 195–201.
99. Мещеряков Л.И. Идентификация информационного обеспечения технологических состояний барабанних мельниц / Л.И. Мещеряков, Ясир Юзеф Хусcейн Аль Хатиб, И.В. Биленко // Сб. науч. трудов НГАУ. – Днепропетровск, 2007. – № 29.– С. 246–250.
100. Мещеряков Л.И. Системний підхід до автоматизованого керування барабанних млинів / Л.И. Мещеряков, Ясир Юзеф Хусcейн Аль Хатиб // Сб. науч. трудов НГАУ. – Днепропетровск, 2008. – № 31. – С. 210–216.
101. Мещеряков Л.И. Программное обеспечение интеллектуальной идентификации состояний барабанных мельниц / Л.И. Мещеряков, Ясир Юзеф Хусcейн Аль Хатиб, В.В. Прошниченко // Сб. науч. трудов НГАУ. – Днепропетровск, 2009. – № 33. Т.2.– С. 66–71.
102. Мещеряков Л.И., Программное обеспечение идентификации состояний барабанных мельниц / Л.И. Мещеряков, Ясир Юзеф Хусcейн Аль Хатиб, А.И. Зубарев // Сб. науч. трудов НГАУ. – Днепропетровск, 2010. – № 34. Т.1 – С. 267–274.
103. Мещеряков Л.И., Моментная идентификация сигналов мгновенной мощности привода барабанной мельницы мокрого самоизмельчения / Л.И. Мещеряков, Ясир Юзеф Хусcейн Аль Хатиб, А.И. Зубарев, О.А. Сопильняк // Сб. науч. трудов НГАУ. – Днепропетровск, 2010. – № 34. Т.2 – С. 191–196.
104. Мещеряков Л.И. Информационные свойства моментных функций четвертого порядка сигналов мгновенной мощности потребляемой барабанными мельницами ММС70*23 / Л.И. Мещеряков, С.В. Самуся, Ясир Юсеф Хусейн Аль Хатиб // Горная электромеханика и автоматика. – 2011. – Вып. 86. – С. 103–111.
105. Мещеряков Л.І. Основи формування інформаційних характеристик вібраційних сигналів за допомогою моментних функцій / Л.І. Мещеряков // Вібрації в техніці та технологіях. – 2007, №3(48). – С. 124–127.
106. Мещеряков Л.И. Выделение скрытых переодичностей моментных функций пятого порядка сигналов мгновенной мощности потребляемой приводом мельниц ММС 70*23 / Л.И. Мещеряков, В.А.Бородай, В.А.Новодранова, Ясир Юсеф Хусейн Аль Хатиб // Зб. наук. праць ДВНЗ “НГУ”. – Днепропетровск, 2012. – № 37. – С. 172–179.
107. Новицкий П.В. Оценка погрешностей результатов измерений / П.В. Новицкий, И.А. Зограф. – Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние. 1985. – 248 с. ил.
108. Основы технической диагностики / Под ред. П.П. Пархоменко. – М.: Энергия, 1976. – 464 с.
109. Пешель М. Моделирование сигналов и систем / М. Пешель; пер. с немец. Под ред. Я.И. Хургина. – М.: Мир, 1981. – 301 с.
110. Растригин Л.А. Введение в идентификацию объектов управления / Л.А. Растригин, Н.Е. Маджаров. – М.: Энергия, 1977. – 214 с.
111. Рей У. Методы управления технологическими процессами / У. Рей; пер. с англ. – М.: Мир, 1983. – 368 с.
112. : Рудзит Я.А. Основы метрологи, точность и надежность в приборостроении: Учеб. пособие для студентов приборостроительных специальностей вузов / Я.А. Рудзит, В.Н. Плуталов. – М.: Машиностроение, 1991. – 304 с.
113. Светлицкий В.А, Случайные колебания механических систем / В.А. Светлицкий – М.: Машиностроение, 1976. – 216 с.
114. Сейдж Э.П. Оптимальное управление системами / Э.П. Сейдж, Ч.С. Уайт; пер.с англ./Под ред. Б.Р. Левина. – М.: Радио и связь, 1982. – 392 с.
115. Сейдж Э.П. Идентификация систем управления / Э.П. Сейдж, Д.Л. Мелса. – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1974. – 248 с.
116. Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы / У.М. Сиберт. В 2-х ч; пер. с англ. – М.: Мир, 1988. – 336 с.
117. Современная теория фильтров и их применение. / Под ред.Г.Темеша и С. Митра. Пер. с англ. – М.: Мир. 1977. – 413 с.
118. Советов Б.Я. Построение адаптивных систем передачи информации для автоматизированного управления / Б.Я. Советов, В.М. Стах. – Л.: Энергоиздат, 1982. – 120 с.
119. Сопрунюк Н.П. Инфранизкочастотные измерительные устройства / Н.П. Сопрунюк. – К.: Наукова думка, 1978. – 109 с.
120. Справочник по обогащению руд черных металлов. / под ред. С.Ф. Шинкоренко. – М.: Недра, 1980. – 527 с.
121. Тарушкина Л.Т. Статистическая оценка параметров управляемых систем с помощью ЦВМ / Л.Т. Тарушкина. – М.: Машиностроение, 1973. – 176 с.
122. Теоретические и прикладные задачи трения износа и смазки машин. /Под ред. К.Ф. Фролова – М.: Наука, 1982. – 306 с.
123. Тимошенко С.П. Колебания в инженерном деле / С.П. Тимошенко. – М.: Наука, 1967. – 444 с.
124. Ясир Юсеф Хусейн Аль Хатиб Оценка лингвистических переменных и формирование системы нечетких логических уравнений интеллектуальной идентификации барабанных мельниц / Ясир Юсеф Хусейн Аль Хатиб // Зб. наук. праць ДВНЗ “НГУ”. – Днепропетровск, 2012. – № 38. – С. 91–97.
125. Файбисович В.А. Определение параметров электрических систем / В.А. Файбисович. – М.: Энергоиздат, 1982. – 120 с.
126. Шмид Т.Г. Параметрические колебания / Т.Г. Шмид. – М.: Мир, 1978. – 432 с.
127. Янг С. Измерение шума машин / С. Янг, А. Эллисон – М.: Энергоатомиздат, 1988. – 144 с.
128. Яншин В. В. Теория и практика самоизмельчения / В.В. Яншин, А.В. Бортников. – М.: Недра, 1978. – 246 с.
129. Bruel and Kjaer Application Note 106-81/Analysis Techniques for Gearbox Diagnosis Using the High Resolution FFT Analyzer, 8 p.
130. Bruel and Kjaer Application Note 18-212/Efficient Machine Monitoring Using an FFT Analyzer and Desktop Calculator, 9 p.
131. Kushner H. Introduction to Stochastic Control. Holt, New York, 1971.