ekipЭкология и промышленность РоссииEcology and Industry of Russia1816-03952413-6042ООО "Калвис"10.18412/1816-0395-2016-7-60-63ekip-760Research ArticleАНАЛИЗ. МЕТОДИКИ. ПРОГНОЗЫANALYSIS. METHODS. PROGNOSISУправление качеством природных экосистем: новый подходThe Quality Management of Natural Ecosystems: a New ApproachНемтиновВ.А.NemtinovV.A.

д-р техн. наук, профессор

Dr. Sci. (Eng.), Рrofessor

podpiska@kalvis.ruМанаенковА.М.ManaenkovA.M.

аспирант

Post Graduate Student

podpiska@kalvis.ruНемтиноваЮ.В.NemtinovaYu.V.

доцент

Associate Professor

podpiska@kalvis.ruТамбовский государственный технический университетРоссияTambov State Technical UniversityRussian Federation2016230720162076063Copyright © ООО "Калвис", 20162016ООО "Калвис"ООО "Калвис"https://www.ecology-kalvis.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.ecology-kalvis.ru/jour/article/view/760

Рассмотрены методологические аспекты создания информационно-измерительной подсистемы, с помощью которой можно осуществить распознавание технико-экологических состояний и выбор оптимальных программ их контроля объектов природно-промышленной системы. Приведена примерная функциональная схема подсистемы, классификация контролирующих признаков. Описан один из возможных методов выбора рабочего словаря признаков подсистемы контроля, предусматривающий в пределах выделенных средств на разработку измерительной аппаратуры оптимальное распределение затрат на создание (приобретение) каждого прибора. Рассмотрены перспективы использования подсистемы при создании информационно-измерительной системы, обеспечивающей поддержку принятия управленческих решений при распределении квот сброса сточных вод промышленными предприятиями г. Тамбова на городскую станцию биохимической очистки.

In this paper, we examine methodological aspects of creating an information-measuring subsystem, which can be used for recognition of technical and environmental conditions and for making a choice of optimal programs for control of objects in natural and industrial systems. We provide an exemplary functional diagram of a subsystem and classification of controlled characteristics. We describe one of the possible methods for selecting the working vocabulary of characteristics of the controlled subsystem providing optimal allocation of expenses for creation (acquisition) of each instrument within the allocated funds for development of measuring equipment. We also outline the prospects of using measuring equipment in creation of an information-measuring system that provides support to managerial decision-making for allocation of quotas for sewage treatment at the station of biochemical treatment by industrial enterprises in the city of Tambov. 

информационно-измерительная подсистемаконтролируемые признакиприродно-промышленная системаinformation-measuring subsystemcontrol features natural and industrial systemReferencesМалыгин Е.Н., Немтинов В.А. Автоматизированное проектирование на основе системного подхода // Экология и промышленность России. 2001. № 5. С.36-40.Малыгин Е.Н., Немтинов В.А. Автоматизированное проектирование на основе системного подхода // Экология и промышленность России. 2001. № 5. С.36-40.Малыгин Е.Н., Немтинов В.А., Немтинова Ю.В. Принципы построения системы для решения задач промышленной экологии // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2001. Т. 7. № 2. С.205-212.Малыгин Е.Н., Немтинов В.А., Немтинова Ю.В. Принципы построения системы для решения задач промышленной экологии // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2001. Т. 7. № 2. С.205-212.Немтинов В.А., Бубнов С.А, Овчинников И.И., Пчелинцева А.А. Модели и алгоритмы информационной системы принятия решений при проектировании объектов по очистке промышленных сточных вод // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2012. Т. 18. № 3. С.558-562.Немтинов В.А., Бубнов С.А, Овчинников И.И., Пчелинцева А.А. Модели и алгоритмы информационной системы принятия решений при проектировании объектов по очистке промышленных сточных вод // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2012. Т. 18. № 3. С.558-562.Егоров А.Ф., Савицкая Т.В. Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий. М.: Химия, КолосС, 2004. 416 с.Егоров А.Ф., Савицкая Т.В. Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий. М.: Химия, КолосС, 2004. 416 с.Wilhelm T., Brüggemann R. Goal functions for the development of natural systems // Ecological Modelling. 2000. 132. P.231-246.Wilhelm T., Brüggemann R. Goal functions for the development of natural systems // Ecological Modelling. 2000. 132. P.231-246.Milde H., Hotz L., Kahl J. etc. MAD: A real world application of qualitative model-based decision tree generation for diagnosis // Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems (IEA/AIE). 1999. P.246-255.Milde H., Hotz L., Kahl J. etc. MAD: A real world application of qualitative model-based decision tree generation for diagnosis // Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems (IEA/AIE). 1999. P.246-255.Isermann R. Model-based fault detection and diagnosis. Status and applications // Annual Reviews in Control. 2005. V. 29. P.71-85.Isermann R. Model-based fault detection and diagnosis. Status and applications // Annual Reviews in Control. 2005. V. 29. P.71-85.Console L., Dressier O. Model-based diagnosis in the real world: lessons learned and challenges remaining // Proceedings of the Sixteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 1999. P.1393-1400.Console L., Dressier O. Model-based diagnosis in the real world: lessons learned and challenges remaining // Proceedings of the Sixteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 1999. P.1393-1400.Хапазов А.М., Цвид С.Ф. Методы оптимизации в технической диагностике. М.: Машиностроение, 1983. 130 с.Хапазов А.М., Цвид С.Ф. Методы оптимизации в технической диагностике. М.: Машиностроение, 1983. 130 с.Васильев А.Н., Немтинов В.А. Информационно логическая модель поддержки принятия решений при управлении вторичными водными ресурсами промышленного узла // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского. 2011. № 2. С.112-117.Васильев А.Н., Немтинов В.А. Информационно логическая модель поддержки принятия решений при управлении вторичными водными ресурсами промышленного узла // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского. 2011. № 2. С.112-117.Демьянов В.Ф., Малоземов В.Н. Введение в мини-макс. М.: Наука, 1972. 245 с.Демьянов В.Ф., Малоземов В.Н. Введение в мини-макс. М.: Наука, 1972. 245 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.