Кочеткова Оксана Валеріївна. Моделі та алгоритми адаптивного управління координатно-вимірювальними машинами

brief description

Кочеткова Оксана Валеріївна. Моделі та алгоритми адаптивного управління координатно-вимірювальними машинами : Дис... канд. наук: 05.13.06 2008

Кочеткова О.В. Моделі та алгоритми адаптивного управління координатно-вимірювальними машинами. Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 інформаційні технології. Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, 2008.
Дисертація присвячена підвищенню точності управління координатно-вимірювальними машинами. В дисертації розроблено модель адаптивної системи управління, метод адаптивного управління КВМ, які базуються на використанні нейронних мереж та дають можливість при спрощеному математичному описі, розв’язати задачу адаптації в умовах дії дестабілізуючих факторів для серійного виробництва при контролі високоточних і дорогих деталей. Удосконалено метод дослідження теплового стану КВМ на базі нейронних мереж, в основі якого покладено визначення теплового стану при використанні мінімального числа датчиків температури в системі теплового діагностування, оскільки тепловий стан КВМ є вирішальним для забезпечення точності виготовлення деталей.
Запропоновано алгоритми адаптивного управління координатно-вимірювальними машинами на базі нейронних мереж, управління рухами вимірювальної головки КВМ, що забезпечують підвищення точності при вимірюванні деталей в реальному часі
Використання нейронних мереж в якості адаптивного елементу дає можливість використовувати їх для розв’язання задач, пов’язаних із створенням високоточних систем управління, що забезпечує необхідну стійкість вимірювальної головки та дозволяє відслідковувати траєкторію руху сенсорної підсистеми.

У дисертації наведене теоретичне узагальнення і нове вирішення наукової задачі, що полягає в розробленні методичного апарату автоматизації виконання функцій та завдань управління координатно-вимірювальними машинами на базі нейронних мереж, в умовах невизначеності при контролі високоточних деталей.
Головні наукові і практичні результати роботи:

На основі проведеного аналізу автоматизованої системи керування координатно-вимірювальними машинами показано, що одним з перспективних шляхів підвищення якісних характеристик систем керування є їх інтелектуалізація на основі використання нейрокомп’ютерних технологій. В результаті проведеного аналізу поставлено актуальне наукове завдання для підвищення точності управління КВМ.
Розроблено модель адаптивної системи управління координатно-вимірювальної машини, яка, на відміну від раніше відомих, базується на використанні нейронних мереж, що дає можливість вибору оптимального маршруту сенсорної підсистеми й при спрощеному математичному описі провести вимірювання геометричних параметрів просторових деталей в реальному часі та дозволило побудувати систему, яка адаптується до дії дестабілізуючих факторів.

Розроблений метод адаптивного управління КВМ дозволяє підвищити точність вимірювань геометричних параметрів об’єктів з урахуванням початкових координат вимірювальної системи та реперної точки об’єкту дослідження. Метод дозволяє проводити вимірювання з похибкою 0,25 мкм.
Розроблений алгоритм управління рухом сенсорної підсистеми координатно-вимірювальної машини при вимірюванні просторових деталей, що базується на ідеях нейромережевого управління по завданню траєкторії обходу контрольованої деталі та дозволяє визначати мінімальне число точок вимірювання та область оптимальних значень параметрів.
Розроблена структура системи управління координатно-вимірювальної машини з використанням штучних нейронних мереж дозволяє підсистемі вимірювання параметрів та вхідних впливів відтворюватися в станах нейроелементів і забезпечувати на ній оптимальні шляхи підходу до об’єкту вимірювання в умовах невизначеності.
Удосконалений метод дослідження теплового стану КВМ на базі НМ, що дозволяє мінімізувати число датчиків температури в автоматичній системі теплового діагностування та реєструвати температуру базової частини координатно-вимірювальної машини у фіксованих точках за даними вимірювання температури. Проведені дослідження показали, що відхилення прогнозованих температур від експериментальних складають 5-27%.
Запропонований метод дозволяє проводити вимірювання з точністю 10 мкм, що в кінцевому рахунку дало змогу підвищити точність при адаптивному управлінні на 27% у порівнянні з існуючими методами управління координатно-вимірювальними машинами.