ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ МАГНІТНО-ІМПУЛЬСНОЮ ОБРОБКОЮ ДЕТАЛЕЙ СУДНОВИХ ЕНЕРГЕТИЧНИХ УСТАНОВОК

https://doi.org/10.33815/2313-4763.2019.1.20.079-086

  • Р. Є. Врублевський
Ключові слова: база нечітких правил, інтелектуальна система управління, магнітно-імпульсна обробка

Анотація

 

Складність управління процесом МІО полягає у тому, що необхідно одночасно здійснювати управління декількома параметрами (напруженістю магнітного поля, числом імпульсів у серії, часом імпульсу в серії, інтервалами між імпульсами в серії, числом серій імпульсів). На даний момент фактично відсутні чіткі формальні моделі, що описують процес дії імпульсного магнітного поля на виріб. Метою роботи є підвищення ефективності процесу МІО металевих виробів завдяки розробці інформаційної системи управління. У статті викладено метод побудови бази нечітких правил на основі чисельних даних для інтелектуальної системи управління вибором режимів магнітно-імпульсної обробки на основі мережі ANFIS. Даний метод дозволить знизити час побудови бази правил модуля управління процесом. Розроблено програмне й апаратне забезпечення інформаційної системи управління МІО, що дозволяє здійснити практичну реалізацію створеної інформаційної технології управління процесом обробки металевих виробів.

Визначено основні критерії оцінки ефективності застосування пропонованої інформаційної технології, яка дозволяє реалізувати варіанти управління процесом МІО, що забезпечують поліпшення економічних і часових показників такої обробки порівняно з існуючими підходами на       25–30 %.

Посилання

Malihgin, B. V. & Benj, A. P. (2009). Magnitnoe uprochnenie izdeliyj. (Teoriya i praktika) : monograf. Kherson : Izdateljstvo Khersonskogo gosudarstvennogo morskogo instituta.
Kozlyuk, A. Yu. & Ovcharenko, A. G. (2006). Konkurentosposobnostj magnitno-impuljsnoyj obra-botki v mashinostroenii. Upravlenie kachestvom obrazovaniya, produkcii i okruzhayutheyj sredih : mater. vserossiyjskoyj nauch.-prakt. konf. Biyjsk: AltGTU, 208–211.
Babak, V. F. & Rihzhenko, I. N. (1999). Aspektih proektirovaniya informacionnihkh sistem. Tezisih konferencii posvyathennoyj 200-yu so dnya rozhdeniya Pushkina. Bishkek-KRSU.
Barkov, M. B. (2004). Sistemih iskusstvennogo intellekta v mashinostroenii : ucheb. posobie. Saratov : Sarat. gos. tekhn. un-t.
Kazakov, P. V. (2008). Optimizaciya mnogoehkstremaljnihkh funkciyj na osnove klasternoyj modifikacii geneticheskogo algoritma. Odinnadcataya nacionaljnaya konferenciya po iskusstvennomu intellektu KII-08 : trudih konferencii. T. 3. Moskva : Lenand, 26–32.
Minaev, Yu. N., Filimonova, O. Yu., Benameur Lies. (2003). Metodih i algoritmih resheniya zadach identifikacii i prognozirovaniya v usloviyakh neopredelennosti v neyjrosetevom logicheskom bazise. Moskva : Goryachaya liniya – Telekom.
Atanov, S. K. (2012). Algoritmih nechetkoyj logiki v sistemakh s mikrokontrollernihm upravleniem. DSpace software copyright.
Galushkin, A. I. (2010). Neyjronnihe seti. Osnovih teorii. Moskva : Goryachaya liniya – Telekom.
Goncharova, S. G. (2001). Intellektualjnaya sistema upravleniya processom mekhanoobrabotki s operativnihm ispoljzovaniem nechetkoyj neyjrosetevoyj modeli znaniyj. Nauchnaya biblioteka dissertaciyj i avtoreferatov disserCat.
Zoriktuev, V. C., & Shangareev, R. R. (2010). Sistema avtomaticheskogo upravleniya rezhimami rezaniya na osnove nechetkoyj logiki. Ufa : UGATU. T. 14. № 2 (37), 163–169.
Kochura, A. V. (2010). Geneticheskie algoritmih v MathLab : metodicheskie ukazaniya po vihpolneniyu laboratornoyj rabotih po discipline «Sovremennihe nauchnihe problemih proektirovaniya i tekhnologii ehlektronnihkh sredstv». Kursk.
Leonenkov, A. V. (2005). Nechetkoe modelirovanie v srede MATLAB i fuzzyTECH. Sanct-Peterburg : BKhV-Peterburg.
Опубліковано
2019-07-31
Розділ
АВТОМАТИЗАЦІЯ ТА КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ