Giáo trình Chẩn đoán kỹ thuật

By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem – Faculty of Marine Engineering 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY 
1 
MỤC LỤC 
Chương 1 - Lý thuyết cơ bản về chẩn đoán kỹ thuật ............................................................. 2 
1.1. Giới thiệu chung về điều khiển quá trình và chẩn đoán kỹ thuật ................................ 2 
1.2. Một số khái niệm cơ bản ........................................................................................... 4 
1.3. Điều khiển quá trình tích hợp chẩn đoán kỹ thuật ...................................................... 5 
1.4. Các dạng hư hỏng tiêu biểu ....................................................................................... 6 
1.5. Một số thuộc tính của hệ thống chẩn đoán kỹ thuật ................................................... 7 
1.6. Thông tin và biến đổi thông tin trong hệ thống chẩn đoán kỹ thuật ............................ 9 
1.7. Dấu hiệu chẩn đoán và lựa chọn dấu hiệu chẩn đoán ............................................... 11 
Chương 2 - Một số dạng mô hình hệ thống chẩn đoán kỹ thuật .......................................... 13 
2.1. Phân loại mô hình hệ thống CĐKT .......................................................................... 13 
2.2. Mô hình tri thức định lượng .................................................................................... 15 
2.3. Mô hình tri thức định tính ....................................................................................... 19 
2.4. Hệ thống tri thức kinh nghiệm ................................................................................. 23 
Chương 3 - Một số mô hình nhận dạng sử dụng trong chẩn đoán kỹ thuật .......................... 24 
3.1. Xấp xỉ hàm và bài toán hồi quy ............................................................................... 24 
3.2. Nhận dạng mẫu và bài toán phân cụm ..................................................................... 25 
3.3. Nhận dạng mẫu và bài toán phân loại ...................................................................... 34 
Chương 4 - Mạng nơron nhân tạo và một số ứng dụng trong chẩn đoán kỹ thuật ................ 40 
4.1. Giới thiệu chung ..................................................................................................... 40 
4.2. Cơ sở lý thuyết về ANN .......................................................................................... 43 
4.3. Một số dạng mạng ANN ......................................................................................... 50 
4.4. Một số nghiên cứu ứng dụng ANN .......................................................................... 55 
4.5. Một số ví dụ ứng dụng ANN ................................................................................... 56 
Chương 5 - Giám sát quá trình và chẩn đoán kỹ thuật tàu thủy ........................................... 66 
5.1. Giám sát quá trình trên tàu thủy - Hệ thống tự động giám sát và điều khiển hệ động 
lực ......................................................................................................................................... 66 
5.2. Tích hợp chẩn đoán kỹ thuật trong các hệ thống ICMS ............................................ 69 
5.3. Hệ thống CoCoS của MAN B&W ........................................................................... 70 
Tài liệu tham khảo ......................................................................................................... 74 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem – Faculty of Marine Engineering 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY 
2 
Chương 1 - Lý thuyết cơ bản về chẩn đoán kỹ thuật 
1.1. Giới thiệu chung về điều khiển quá trình và chẩn đoán kỹ thuật 
Điều khiển quá trình (process control) là một nhiệm vụ quan trọng trong khai thác vận hành 
các quá trình sản xuất. Trong vài thập kỷ gần đây, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học 
công nghệ, điều khiển quá trình cũng đạt được những tiến bộ quan trọng, đặt biệt là ứng dụng 
máy tính điều khiển trong các hệ thống phức tạp. Nếu như trước đây, các thao tác điều khiển ở 
mức độ thấp như đóng, mở hay điều chỉnh các van thường được thực hiện trực tiếp bởi người 
khai thác, thì nay có thể được thực hiện tự động một cách định kỳ hoặc liên tục với sự trợ giúp 
của hệ thống máy tính điều khiển. Việc áp dụng những hệ thống tự động điều khiển máy tính 
ngày nay được phổ biến rộng rãi trong hầu hết các ngành công nghiệp như hóa chất, dầu khí, xi 
măng, thép, sản xuất điện. Với sự tiến bộ trong các công nghệ đo lường và điều khiển, lợi ích mà 
các hệ thống tự động điều khiển máy tính mang lại là vô cùng to lớn, không những giảm nhẹ sức 
lao động, tăng năng suất, mà còn đảm bảo độ chính xác cao, tăng tính an toàn, tăng tuổi thọ cho 
các quá trình sản xuất. 
Tuy nhiên, một nhiệm vụ quan trọng khác mà hầu như vẫn còn phải thực hiện thủ công và 
phụ thuộc nhiều vào con người – người khai thác. Đó là nhiệm vụ đối phó với các sự cố bất 
thường xảy ra trong các hệ thống. Nhiệm vụ này liê ... g gian dữ liệu (số thông số chẩn đoán). 
Các dữ liệu xây dựng cho mô hình thực nghiệm được đo đạc, thu thập trên động cơ 
HANSHIN 6LU32 lắp đặt tại Trung tâm Nghiên cứu hệ động lực tàu thủy – Trường Đại học 
Hàng hải. Để xây dựng cơ sở dữ liệu huấn luyện mạng, thực hiện đo đồ thị công cho trạng 
thái không hư hỏng của động cơ. Từ các thông số này thu được tập dữ liệu của lớp trạng thái 
động cơ không hư hỏng (C1). Tiến hành điều chỉnh trạng thái kỹ thuật của cụm vòi phun/bơm 
cao áp hoặc thay thế cụm chi tiết đó bằng cụm chi tiết đã hư hỏng. Chạy thử động cơ, đo đạc 
thu được tập dữ liệu cho lớp trạng thái động cơ hư hỏng vòi phun, bơm cao áp (C2). Tiếp tục 
thay đổi trạng thái kỹ thuật của các chi tiết của động cơ như các xéc măng, thay đổi góc phun 
sớm. Đo đạc các thông số, thu được các tập dữ liệu của lớp trạng thái hư hỏng bộ piston, xéc 
măng, xi lanh (C3) và lớp trạng thái hư hỏng góc phun (C4). 
Dữ liệu đo được từ các trạng thái C1-C4 được sử dụng để huấn luyện mạng. Mô hình 
mạng phân loại trên phần mềm Neurosolution 5 được huấn luyện. Lỗi huấn luyện được mô tả 
trong Hình 64. 
Hình 64. Lỗi huấn luyện 
Kết quả sau hơn 900 lượt huấn luyện, lỗi huấn luyện giảm xuống khoảng 0,07. Lỗi 
huấn luyện từ bộ dữ liệu kiểm định (CV) giảm xuống 0,05, nhỏ hơn so với giá trị yêu cầu 
thường là 0,1. Mạng sau đó được kiểm tra bằng tập dữ liệu kiểm tra. Kết quả kiểm tra được 
mô tả ở Hình 65. 
Hình 65. Ma trận kết quả kiểm tra 
Kết quả kiểm tra cho thấy, với dữ liệu của lớp trạng thái hư hỏng cụm vòi phun/bơm 
cao áp (C2) mạng đã nhận đúng 95,00%, còn lại 5,00% mạng nhận nhầm sang lớp (C1). 
Điều này là do trong bộ dữ liệu của lớp (C1) có một số mẫu đo ở các giá trị tải thấp, có áp 
suất trong xi lanh và áp suất cháy cực đại (pz) không khác nhiều so với bộ dữ liệu của lớp 
(C2). Với các dữ liệu của lớp trạng thái hư hỏng “bộ hơi” (C3) mạng đã nhận đúng 96,55%, 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem – Faculty of Marine Engineering 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY 
65 
còn lại 3,45% mạng nhận nhầm sang lớp (C2). Điều này là do một số đồ thị công của lớp 
(C3) tương đối giống với đồ thị công của lớp (C2). Thực tế cho thấy, hư hỏng ở cụm bơm 
cao áp, vòi phun cũng dẫn đến tình trạng cháy rớt, áp suất cháy giảm và hình dáng đồ thị 
công cũng có dạng gần giống trường hợp áp suất nén thấp, hay bộ hơi kém. Đối với trường 
hợp bộ dữ liệu của lớp trạng thái động cơ hư hỏng góc phun (C4) mạng nhận dạng chính 
xác được 94,12%, còn lại 5,88% mạng nhầm sang trường hợp (C1). 
Mô hình mạng MLP ở trên cho thấy khả năng kết hợp giữa kiến thức chuyên gia và mô 
hình tính toán số sử dụng công nghệ mạng nơron nhân tạo trong việc xác định hư hỏng đối 
với động cơ diesel tàu thủy. Ở đây, kiến thức chuyên gia được sử dụng khi quyết định các 
dạng hư hỏng ảnh hưởng đến hình ảnh đồ thị công. Tuy nhiên, để áp dụng mô hình này một 
cách hiệu quả, cần phải xác định trước số lớp trạng thái C, sau đó thu thập số liệu tương ứng 
với các trạng thái đó. Công việc này là khá tốn kém do cần thiết thử nghiệm động cơ với các 
trạng thái hư hỏng khác nhau. Trong trường hợp cần thiết có thể nhận được dữ liệu bằng cách 
xây dựng mô hình toán, mô phỏng quá trình công tác của động cơ. 
Một vấn đề khác cũng cần phải giải quyết là sự thay đổi trạng thái chung của toàn bộ 
động cơ theo thời gian làm việc. Khi đó, mô hình mạng không còn đúng nữa, và cần phải tiến 
hành thu thập lại dữ liệu để xây dựng lại mô hình mạng phù hợp. 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY
Chương 5 - Giám sát quá trình và c
5.1. Giám sát quá trình trên tàu th
khiển hệ động lực 
Các hệ thống trên các tàu th
chuyền sản xuất hiện đại. Ngoài h
nguồn năng lượng điện cung cấ
nhiệm vụ giám sát các quá trình khác nh
ngập nước, cháy nổ, v.v. Tương t
hiện nay cũng được trang bị hệ 
Control&Monitoring System – IC
Hình 66. C
Cấu hình của hệ thống bao g
từ các cảm biến. Các tín hiệu dạ
từ các cảm biến được chuyển thành tín hi
Phần mềm được cài đặt cho phép ti
để điều khiển trở lại đối tượng, k
sự cố, hay chỉ đơn giản là hiển th
Lợi ích từ việc áp dụng các h
Có thể liệt kê một số mặt như sau:

 Tăng thời gian khai thác, gi
thác tàu; 
– Faculty of Marine Engineering
66 
hẩn đoán kỹ thuật tàu th
ủy - Hệ thống tự động giám sát và đi
ủy hiện đại hiện nay cũng phức tạp không kém nh
ệ động lực đảm bảo cung cấp nguồn động lực đ
p cho các hệ thống phục vụ, các hệ thống tàu th
ư xếp dỡ hàng hóa, giám sát an toàn phòng ch
ự như các dây chuyền sản xuất hiện đại, các tàu th
thống tích hợp giám sát và điều khiển quá trình (
MS). 
ấu trúc cơ bản của hệ thống ICMS tàu thủy 
ồm hệ thống máy tính để nhận và xử lý tín hi
ng tương tự (áp suất, nhiệt độ, lưu lượng, mức, v.v) 
ệu số thông qua các bộ biến đổi tương t
ếp nhận và xử lý các tín hiệu nhận được, đư
ết luận về trạng thái của đối tượng, cảnh báo n
ị trên màn hình. 
ệ thống tự động giám sát, điều khiển trên tàu th
ảm thời gian dừng do sự cố, qua đó tăng lợ
ủy 
ều 
ững dây 
ể đẩy tàu và 
ủy còn có 
ống 
ủy lớn 
Integrated 
ệu nhận được 
đo được 
ự/số (AD). 
a ra phản hổi 
ếu xuất hiện 
ủy là rất lớn. 
i nhuận khai 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY

 Giảm chi phí bảo dưỡng nh
trạng kỹ thuật thay vì bảo d

 Tăng an toàn cho người khai thác
tác trong phạm vi an toàn và phát hi

 Tăng chất lượng hoạt động c

 Tăng uy tín với khách hàng do vi
thác. 
Hình 67
Hình 67 mô tả cấu hình một h
trung tâm điều khiển chính là Bu
(Cargo Control Console) và các tr
các khu vực sinh hoạt chung và các phòng 
Nhờ có sự tiến bộ vượt bậc c
tự động giám sát hiện nay hầu h
thông dụng. Giao diện người dùng c
trình độ của thuyền viên ở mọi m
thống ICMS như vậy. 
Bảng 
– Faculty of Marine Engineering
67 
ờ tối ưu hóa kế hoạch bảo dưỡng (bảo dưỡ
ưỡng theo định kỳ); 
 nhờ tự động điều khiển duy trì các thông s
ện sớm các nguy cơ xảy ra sự cố; 
ủa thiết bị, giảm chi phí khai thác; 
ệc tránh được các sự cố gây gián đoạn quá trình khai 
. Cấu hình một hệ thống ICMS tàu thủy 
ệ thống ICMS trên một tàu chở dầu. Hệ thống bao g
ồng máy (Engine Control Console) và Buồ
ạm báo động từ xa (Remote Alarm Unit) đặt t
ở sỹ quan. 
ủa công nghệ vi xử lý và máy tính cá nhân mà các h
ết đều sử dụng các máy tính sử dụng hệ điều hành Windows 
ũng được tối ưu hóa thân thiện để có thể
ức độ. Trong Bảng 10 là cấu hình phần cứng c
6. Cấu hình phần cứng hệ thống ICMS 
ng theo tình 
ố công 
ồm hai 
ng làm hàng 
ại buồng lái, 
ệ thống 
 phù hợp với 
ủa một hệ 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem – Faculty of Marine Engineering 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY 
68 
Các hệ thống tự động giám sát hệ động lực tàu thủy thường bao gồm một số chức năng 
chính như: chức năng kiểm soát báo động (Emergency Alarm); chức năng chuyển chế độ 
điều khiển MANED/UNMANED; chức năng gọi sự cố (Emergency Engineer Call); chức 
năng báo động Deadman. 
 Chuyển chế độ hoạt động có và không có người trực ca 
Hệ thống tự động giám sát điều khiển trên tàu thường bao gồm chế độ MANED và 
UNMANED. MANED là chế độ hoạt động cần phải có người vận hành tại trạm điều hành để 
giám sát, nhận báo động và thao tác các lệnh một cách tuần tự trong suốt quá trình. 
UNMANED là chế độ hoạt động mà không cần thiết phải có người vận hành tại trạm điều 
hành mà người vận hành có thể nhận tín hiệu báo động từ một vị trí khác trên tàu như phòng 
họp, phòng làm việc, phòng ở và các khu vực công cộng. Chế độ UNMANED thường được 
sử dụng trên các tàu mà các sỹ quan, thuyền viên được bố trí chỉ để làm việc ban ngày 
(daywork). 
 Hệ thống gọi khẩn cấp và liên lạc với các sỹ quan 
Chức năng gọi khẩn cấp được sử dụng trong trường hợp xảy ra sự cố mặc dù hệ thống 
giám báo động cũng đã hoạt động. Hệ thống liên lạc được thực hiện thông qua trạm điều 
hành và các thiết bị báo động từ xa RAU được bố trí trên tàu. Đây là chức năng cho phép liên 
lạc giữa bộ phận máy với bộ phận boong, liên lạc giữa các sỹ quan máy khi cần thiết. 
 Hệ thống phát tín hiệu báo động 
Khi một trong các thông số đang được giám sát gặp vấn đề thì sẽ có tín hiệu từ các các 
sen-sơ cảm biến qua các thiết bị biến đổi, khuếch đại tín hiệu gửi về trung tâm xử lý và trung 
tâm sẽ tự động kiểm tra lại tình trạng của các sen-sơ cảm biến và đưa ra tín hiệu báo động tùy 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem – Faculty of Marine Engineering 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY 
69 
theo chế độ cài đặt. Tín hiệu báo động được chia thành các cấp theo mức độ nguy hiểm: Hệ 
thống cứu hỏa, hệ thống Deadman Alarm System và các thông số giám sát hoạt động hệ động 
lực. Tín hiệu báo động bao gồm tin nhắn báo động, tín hiệu âm thanh (còi, chuông, vv), tín 
hiệu ánh sáng (đèn nhấp nháy, flash, đèn màu, vv.). Khi báo động được đưa ra, sỹ quan 
chịu trách nhiệm phải nhanh chóng xác nhận báo động, tìm hiểu nguyên nhân và đưa ra các 
biện pháp khắc phục kịp thời. 
 Hệ thống báo động Deadman Alarm System 
Hệ thống báo động Deadman Alarm System là hệ thống dùng để giám sát người đang 
làm nhiệm vụ trực ca trong buồng máy. Hệ thống này chủ yếu áp dụng đối với những tàu có 
trọng tải lớn, không gian buồng máy lớn, việc tìm kiếm và quan sát những người đang làm 
nhiệm vụ trong buồng máy hết sức khó khăn. Hệ thống được thực hiện thông qua bảng điều 
khiển chính được đặt tại trạm điều hành ở phòng điều khiển máy, hai bảng điều khiển cũng 
có chức năng kích hoạt hệ thống như bảng điều khiển chính được đặt tại hai cửa vào của 
buồng máy và bốn bảng điều khiển có chức năng xác nhận được đặt phân bố đều trong buồng 
máy. 
Tự động giám sát và điều khiển hệ động lực bao gồm một số menu chính sau: 
♦ Tự động giám sát điều khiển diesel lai chân vịt (máy chính); 
♦ Tự động giám sát điều khiển tổ hợp diesel lai máy phát; 
♦ Tự động giám sát điều khiển các hệ thống phục vụ: Hệ thống nhiên liệu, hệ thống bôi 
trơn, hệ thống làm mát, hệ thống khởi động, v.v. 
♦ Hệ thống tự động quản lý năng lượng PMS; 
♦ Tự động kiểm soát hệ thống hầm hàng và xếp hàng. 
Hệ thống ICMS trên các tàu cỡ lớn có thể kiểm soát hàng nghìn thông số theo thời gian 
thực. Hệ thống cũng có thể tích hợp mô đun chẩn đoán kỹ thuật hay dự báo hư hỏng. 
5.2. Tích hợp chẩn đoán kỹ thuật trong các hệ thống ICMS 
Các hệ thông ICMS trên tàu thủy hầu hết được tích hợp một số tính năng giám sát trạng 
thái (condition monitoring). Việc đo đạc, hiển thị và xử lý liên tục các thông tin từ đối tượng 
giúp các hệ thống này thực hiện một số chức năng như: 
♦ Hiển thị thông tin về trạng thái hệ thống; 
♦ Dự đoán trước các trục trặc; 
♦ Hỗ trợ lập kế hoạch sửa chữa, bảo dưỡng. 
Việc giám sát trạng thái đối tượng cũng cho phép thực hiện hai nhiệm vụ sau: 
♦ Phát hiện hư hỏng (Fault detection); 
♦ Chẩn đoán hư hỏng (Fault diagnosis). 
Trong khi việc phát hiện hư hỏng chỉ đơn thuần là tìm ra những thông tin “lạ” từ các 
thông tin nhận được từ đối tượng, thì chẩn đoán hư hỏng còn cho phép xác định nguyên nhân 
gây ra hư hỏng hoặc chỉ ra được hư hỏng nằm ở chi tiết nào. 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem – Faculty of Marine Engineering 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY 
70 
Tiếp cận chẩn đoán kỹ thuật thủ công – OPERATOR 
Một cách đơn giản nhất, chẩn đoán kỹ thuật có thể bắt đầu ngay từ Người khai thác thiết 
bị. Khi đó, bằng các cảm nhận của mình về sự làm việc của thiết bị, cùng với kiến thức, kinh 
nghiệm sẵn có, người khai thác có thể trực tiếp đưa ra kết luận về trạng thái của thiết bị. Cảm 
nhận của người khai thác có được thông qua giao tiếp bằng các giác quan khác nhau như: 
Thị giác: quan sát dấu hiệu dò lọt, màu khói, quá nhiệt; 
Khứu giác: nhận dấu hiệu dò lọt, quá nhiệt; 
Thính giác: tiếng ồn bất thường; 
Vị giác: phát hiện nước biển xâm nhập vào dầu bôi trơn, nhiên liệu; 
Cảm giác: độ rung bất thường, nhiệt độ. 
Tiếp cận chẩn đoán kỹ thuật hiện đại – MACHINE 
Ngày nay, cùng với sự phát triển của công nghệ đo lường và điều khiển, các hệ thống tự 
động điều khiển và giám sát cho phép đo đạc, hiển thị và xử lý hàng nghìn thông tin cùng 
một lức. Các dụng cụ, thiết bị đo, máy móc xử lý số liệu thay thế con người cho phép xử lý 
nhiều thông tin và khắc phục lỗi nhận định của con người. Các hệ thống ứng dụng máy tính 
còn cho phép các thuật toán xử lý dữ liệu hiện đại, cho phép trích xuất đặc điểm và đưa ra 
những kết luận chính xác về tình trạng của thiết bị. 
Các thông số giám sát cơ bản như áp suất, nhiệt độ, mức, lưu lượng, lưu tốc vòng quay, 
dòng điện, điện áp, v.v. Thường ứng dụng các dạng tiếp cận như visual monitoring; vibration 
monitoring; thermal monitoring; wear-debris monitoring. 
5.3. Hệ thống CoCoS của MAN B&W 
Từ những năm cuối của thế ký trước, Hãng MAN B&W đã phát triển gói phần mềm tích 
hợp hệ thống giám sát và điều khiển động cơ chính tàu thủy có tên CoCoS – Computer 
Controled Surveillance. Hệ thống bao gồm một số mô đun sau: 
♦ CoCoS EDS – Engine Diagnostics System; 
♦ CoCoS MPS – Maintenance Planning System; 
♦ CoCoS SPC – Spare Parts Catalogue; 
♦ CoCoS SPO – Stock Handling & Spare Parts Odering. 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY
 CoCoS EDS – Engine Diagnostics System 
♦ Data logging 
♦ Monitoring 
♦ Trends 
♦ Diagnostics 
– Faculty of Marine Engineering
71 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY
– Faculty of Marine Engineering
72 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY
– Faculty of Marine Engineering
73 
By Assoc. Prof. PhD. Le Van Diem – Faculty of Marine Engineering 
VIETNAM MARITIME UNIVERSITY 
74 
Tài liệu tham khảo 
[1] Venkat Venkatasubramanian, Raghunathan Rengaswamy, Kewen Yin, Surya N. 
Kavuri. A review of process fault detection and diagnosis. Part I: Quantitative model-based 
methods. Computers and Chemical Engineering 27 (2003) 293/311. Elsevier. 
[2] Venkat Venkatasubramanian, Raghunathan Rengaswamy, Kewen Yin, Surya N. 
Kavuri. A review of process fault detection and diagnosis. Part II: Qualitative models and 
search strategies. Computers and Chemical Engineering 27 (2003) 313/326. Elsevier. 
[3] Venkat Venkatasubramanian, Raghunathan Rengaswamy, Kewen Yin, Surya N. 
Kavuri. A review of process fault detection and diagnosis. Part III: Process history based 
methods. Computers and Chemical Engineering 27 (2003) 327/346. Elsevier. 
[4] Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước. Hệ mờ, mạng nơ ron và ứng dụng. NXB 
Khoa học và Kỹ thuật, 2001, 244tr. 
[5] Fault tree hanbook. US Nuclear Regulatory Commission, 1981, 207 p. 
[6] Lê Văn Điểm. Các mô hình và thuật toán chẩn đoán kỹ thuật động cơ diesel tàu thủy 
trong điều kiện khai thác. Luận văn Tiến sỹ kỹ thuật, Trường Đại học Giao thông đường thủy 
Xanh-Petecbua, Liên bang Nga, 2006 – 153 trang. 
[7] Principe J.C., Euliano N.R., Lefebvre W.C. Neural and adaptive systems: 
Fundamentals through simulations. John Wiley & Sons, 2000. − 656 p. 
[8] Treuvo Kohonen. The Self-Organizing Maps. Springer, 2001. – 501 p. 
[9] MAN B&W CoCoS manual guide.