Розвиток наукових основ забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності

Размещено на http://www.allbest.ru/

Київський національний університет технологій та дизайну

УДК 004.8:62.621:006.73

Розвиток наукових основ забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності

05.01.02 - стандартизація, сертифікація та метрологічне забезпечення

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

доктора технічних наук

Федін Сергій Сергійович

Київ 2010

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Київському національному університеті технологій та дизайну Міністерства освіти і науки України на кафедрі метрології, стандартизації та сертифікації.

Науковий консультант доктор технічних наук, професор Зенкін Анатолій Семенович, Київський національний університет технологій та дизайну, завідувач кафедри метрології, стандартизації та сертифікації.

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, доцент, Заслужений діяч науки і техніки України Величко Олег Миколайович, ДП «Укрметртестстандарт», директор науково-виробничого інституту метрологічного забезпечення вимірювання електромагнітних величин;

доктор технічних наук, доцент Ванько Володимир Михайлович, Національний університет «Львівська політехніка», професор кафедри метрології, стандартизації та сертифікації;

доктор технічних наук, професор Квасніков Володимир Павлович, Національний авіаційний університет, завідувач кафедри інформаційних технологій.

Захист відбудеться 03.12.2010 року о 12 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.102.01 у Київському національному університеті технологій та дизайну за адресою: 01011, м. Київ, вул. Немировича-Данченка, 2, 3-й корпус, ауд. 3-0320.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Київського національного університету технологій та дизайну за адресою: 01011, м. Київ, вул. Немировича- Данченка, 2.

Автореферат розісланий 26.10.2010 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради В.В. Стаценко

АНОТАЦІЯ

Федін С.С. Розвиток наукових основ забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.01.02 - стандартизація, сертифікація та метрологічне забезпечення. Київський національний університет технологій та дизайну, Київ, 2010.

Дисертація присвячена розвитку наукових основ забезпечення якості складних виробів в умовах стохастичної невизначеності та нечіткої інформації з використанням засобів оперативного управління, заснованих на теорії адаптивності систем штучного інтелекту та методах стохастичного аналізу надійності. Розроблено метод прогнозування якості складних виробів із застосуванням моделі нейронної мережі, яка реалізує максимальне наближення функції активації нейронів до точкової середньої оцінки узагальненого показника якості. Розроблено метод ідентифікації статистичних законів розподілу випадкових величин для оперативного управління якістю виготовлення типових деталей машинобудування в умовах обмеженого обсягу інформації. Розроблено модель системи нечіткого логічного висновку, застосування якої дозволяє реалізувати принцип гнучкого проектування типових технологічних процесів в умовах серійного машинобудівного виробництва. Для забезпечення метрологічної надійності електронних вимірювальних приладів розроблено математичну модель прогнозування раціонального міжповірочного інтервалу високоточних електронних тахеометрів. Для інформаційного забезпечення експлуатаційної надійності та регламентування запобіжних ремонтів складних виробів розроблено модель прогнозування безвідмовності на прикладі електронних медичних ендоскопів.

Ключові слова: забезпечення якості, складні вироби, прогнозування надійності, стохастична невизначеність, нечітка інформація, нейронна мережа, нечітка модель.

АННОТАЦИЯ

Федин С.С. Развитие научных основ обеспечения качества сложных изделий в условиях неопределенности. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.01.02 - стандартизация, сертификация и метрологическое обеспечение. Киевский национальный университет технологий и дизайна, Киев, 2010.

Диссертация посвящена решению актуальной научно-прикладной проблемы развития научных основ обеспечения качества сложных изделий в условиях стохастической неопределенности и нечеткой информации с использованием средств оперативного прогнозирования и управления качеством, основанных на теории адаптивности систем искусственного интеллекта и методах стохастического анализа надежности. Решение данной проблемы направлено на сокращение материальных и временных затрат при проектировании, изготовлении и эксплуатации сложных изделий, обеспечение их высокого качества и повышение конкурентоспособности.

На основе совместного использования принципов теорий нейронных сетей, порядковых статистик, нечеткой логики, статистического моделирования в условиях нечеткой входной информации и стохастической неопределенности входных данных, характеризующих единичные или комплексные показатели, предложены и развиты научные принципы обеспечения качества и прогнозирования эксплуатационной надежности сложных изделий.

Разработаны новые подходы к созданию механизмов, методов и адаптивных моделей для решения трудно формализуемых задач оперативного управления, обеспечения и прогнозирования качества и надежности сложных изделий машиностроения и приборостроения. Предложен метод повышения точности прогнозирования обобщенного показателя качества с использованием модели прямослойной нейронной сети, реализующей наилучшее приближение сигмоидной функции активации нейронов к точечной средней оценке обобщенной функции желательности Харрингтона для контроля, комплексной оценки и обеспечения качества сложных изделий или процессов.

Предложен метод определения весовых коэффициентов значений шкалы предпочтительности функции Харрингтона для повышения достоверности точечной и интервальной оценок обобщенного показателя качества сложных изделий с использованием разработанной нечеткой аналитической модели.

Для оперативного управления качеством изготовления типовых деталей машиностроения в условиях ограниченного объема информации разработан метод нейросетевой идентификации статистических законов распределения случайных величин, в основу которого положена экспериментально подтвержденная гипотеза об использовании математических ожиданий порядковых статистик в качестве обучающих показателей прямослойных нейросетевых моделей. Установлена линейная зависимость между объемом обучающей выборки прямослойной нейронной сети и среднеквадратичной погрешностью идентификации закона распределения.

Усовершенствован механизм управления стабильностью технологических процессов изготовления изделий машиностроения и приборостроения, в основу котрого положена предложенная универсальная нечеткая математическая модель, основанная на использовании кусочно-линейных треугольных функций принадлежности, характеризующихся наименьшей погрешностью преобразования данных.

Для обеспечения качества изготовления сложных изделий разработана модель системы нечеткого логического вывода, применение которой позволяет реализовать принцип гибкого проектирования типовых технологических процессов за счет получения прогнозируемого значения коэффициента, характеризующего рациональный метод обработки поверхностей деталей. Для принятия обоснованных решений относительно регламентов технического обслуживания таких изделий предложено использовать подход статистического моделирования и прогнозирования их долговечности с использованием математического аппарата марковского анализа.

На основе полученных данных вычислительных экспериментов с использованием принципов статистического моделирования разработаны адаптивные математические модели прогнозирования и вероятностной оценки долговечности технических объектов, безотказности сложной медицинской техники и метрологической надежности электронных измерительных приборов. С использованием принципов марковского моделирования и экспериментальных исследований нестабильности метрологических характеристик электронных тахеометров разработана математическая модель вероятностной оценки и прогнозирования их метрологической надежности, практическое применение которой позволило получить вероятностную оценку рационального межповерочного интервала тахеометров. Теоретически обоснован новый подход к информационному обеспечению эксплуатационной надежности электронных медицинских эндоскопов с использованием разработанной модели прогнозирования их безотказности, в основу которой положены принципы теории статистического вывода с использованием случайно цензурируемых выборок наработок до отказа эндоскопов в условиях ограниченного объема информации.

Практическая реализация разработанных методов и адаптивных моделей позволяет на этапах проектирования, изготовления и эксплуатации получить оценку качества, снизить материальные и временные затраты при создании и эксплуатации сложных конкурентоспособных изделий машиностроения и приборостроения.

Разработанный в диссертации комплекс мероприятий по оцениванию, прогнозированию и управлению качеством, включающий модели, методики, рекомендации и расчетные зависимости, апробирован и внедрен в промышленности и социальной сфере для информационного обеспечения качества и надежности сложных изделий на различных этапах их жизненного цикла.

Ключевые слова: обеспечение качества, сложные изделия, прогнозирование надежности, стохастическая неопределенность, нечеткая информация, нейронная сеть, нечеткая модель.

ABSTRACT

Fedin S.S. Development of scientific bases of complex units quality assurance in the conditions of indeterminacy (uncertainty). - Manuscript.

Thesis for the doctor degree of technical sciences in speciality 05.01.02 - standardization, certification and metrology assurance. Kyiv national university of technologies and design, Kyiv, 2010.

Dissertation is devoted to development of scientific bases of complex units quality assurance in the conditions of stochastic uncertainty and fuzzy information with the use of facilities of operational control, based on the intelligence systems adaptability theory and stochastic analysis methods. The quality forecasting method of complex units with use of neuron network model, which realizes the maximal approximation of neural processing element activating function to the point mean estimation of the complex quality index is developed. The method of statistical laws distributing of random variables authentication for the operational quality control of machinery standard components production in the conditions of the limited information is developed. The model of the fuzzy inferencing system using of which allows to realize principle of the typical technological processes flexible planning in the conditions of mass production is developed. For metrology assurance of electronic measurings devices reliability the mathematical model of rational recalibration interval forecasting of electronic tacheometers is developed. For the information support of service reliability and regulation of preventive repairs of complex units the model of faultless operation is developed, on the example of electronic medical endoscopes.

Keywords: quality assurance, complex units, forecasting, uncertainty, fuzzy information, network, fuzzy model.

експлуатаційний моделювання статистичний

1. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Сучасні світові тенденції розвитку промисловості характеризуються високою якістю та конкурентоспроможністю складних виробів, яким властива багатофункціональність, ієрархічність, складність внутрішньої структури та висока експлуатаційна надійність.

Подальший розвиток методологічних основ забезпечення якості складних виробів машинобудування, сучасного медичного обладнання, електронних вимірювальних приладів має здійснюватися на основі наукових принципів теорії управління якістю та використання сучасних інформаційних систем підтримки прийняття рішень. В умовах нечіткої інформації та стохастичної невизначеності вхідних даних, які характеризують одиничні або комплексні показники якості, підвищення ефективності обробки інформації для забезпечення якості та прогнозування надійності складних виробів є значною проблемою.

Комплексне вирішення цієї проблеми можливе на основі використання технологій інтелектуальних обчислень та систем інформаційної підтримки різних етапів життєвого циклу складних виробів. Реалізація цього підходу ґрунтується на використанні методів, моделей та механізмів, що засновані на принципах нечіткої логіки, теорії нейронних мереж, методології статистичного аналізу даних. Застосування технологій штучного інтелекту та методів статистичного моделювання дає можливість ефективно вирішувати завдання адаптивного прогнозування якості складних виробів та управління технологічними процесами їх виготовлення в умовах стохастичної невизначеності та нечіткої вхідної інформації.

У дисертації запропоновано методи вирішення важливої науково-прикладної проблеми забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності інформації на основі використання механізмів оперативного прогнозування якості, які ґрунтуються на теорії адаптивності систем штучного інтелекту та методах стохастичного аналізу надійності. Проблема є актуальною для різних галузей промисловості України, оскільки її вирішення дасть можливість скоротити матеріальні та часові витрати при проектуванні, виготовленні та експлуатації складних виробів, забезпечити їх високу якість та експлуатаційну надійність і тим самим підвищити конкурентоспроможність.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертація відповідає напрямам Державної програми розвитку промисловості на 2003-2011 роки, затвердженої постановою Кабінету Міністрів України від 28.07.2003 р. № 1174 (1174-2003-п), а також напрямам наукових досліджень Міністерства освіти і науки України за темами: «Наукові основи забезпечення, контролю та управління якістю складних технічних об'єктів» (№ державної реєстрації 0108U001306), «Розробка концептуальних пропозицій перебудови метрологічної системи МОН України на основі впровадження процесного підходу до системи управління вимірюваннями» (№ державної реєстрації 0107U001249), «Розроблення технології отримання високоміцних з'єднань із системою контролю їх якості» (№ державної реєстрації 0109U006229).

Мета дослідження полягає у розвитку наукових основ забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності інформації з застосуванням адаптивних нейромережних, нечітких та статистичних моделей прогнозування одиничних і комплексних показників якості.

Для досягнення мети дослідження було сформульовано та вирішено такі завдання:

- теоретично обґрунтувати доцільність і ефективність застосування методів штучного інтелекту та статистичного моделювання для забезпечення якості складних виробів на різних етапах їх життєвого циклу з використанням механізмів адаптивного прогнозування;

- запропонувати механізми інформаційного забезпечення якості та експлуатаційної надійності складних виробів в умовах стохастичної невизначеності та нечіткої вхідної інформації на основі визначення взаємозв'язків між науковими положеннями теорій нейронних мереж, порядкових статистик, нечітких множин і методології статистичного прогнозування;

- розробити метод прогнозування точкової й інтервальної оцінок узагальненого показника якості складних виробів на основі принципів нейромережного моделювання та застосування функції бажаності Харрінгтона і математичного апарату нечіткої логіки;

- розробити принцип гнучкого проектування типових технологічних процесів з використанням універсальної моделі нечіткого логічного висновку, призначеної для отримання прогнозованого значення вагового коефіцієнта раціонального методу обробки поверхонь деталей та запропонувати механізм нечіткого логічного управління стабільністю технологічних процесів в умовах серійного машинобудівного виробництва;

- розробити метод нейромережної ідентифікації статистичних законів розподілу випадкових величин для оперативного управління якістю виготовлення типових деталей машинобудування в умовах обмеженого обсягу інформації;

- розробити адаптивні моделі прогнозування та ймовірнісної оцінки безвідмовності складної медичної техніки та метрологічної надійності електронних вимірювальних приладів;

- запропонувати методики практичного застосування розроблених механізмів, методів і адаптивних моделей систем інформаційної підтримки прийняття оперативних технічних, технологічних та управлінських рішень, спрямованих на забезпечення якості та експлуатаційної надійності складних виробів.

Об'єкт дослідження - процес забезпечення якості складних виробів та прогнозування їх експлуатаційної надійності в умовах стохастичної невизначеності та нечіткої інформації.

Предмет дослідження - наукові основи забезпечення якості складних виробів машинобудування та приладобудування в умовах невизначеності інформації.

Методи дослідження - теорія управління якістю виробів і процесів, методи комплексної оцінки якості продукції (прогнозування узагальненого показника якості складних виробів), теорія нейронних мереж, теорія нечітких множин (управління точністю та стабільністю технологічних процесів), методологія марківського аналізу надійності систем (прогнозування та ймовірнісна оцінка експлуатаційної надійності технічних об'єктів і метрологічної надійності електронних вимірювальних приладів).

Обробка результатів експериментальних досліджень здійснювалася з використанням ліцензійного програмного забезпечення: системи нейромережного моделювання BrainMaker Professional 3.52 та системи розробки нечітких моделей управління CubiCalc 2.0, а також демо-версій: системи математичного моделювання MathCAD 14, систем статистичного аналізу даних STATISTICA 8.0 і Deductor Studio 4.0 та розробленого інтерактивного програмного модуля «Оцінка якості 1.0», призначеного для отримання узагальненої оцінки якості виробів або процесів.

Наукова новизна одержаних результатів полягає у розвитку наукових основ забезпечення якості та прогнозування експлуатаційної надійності складних виробів на основі сумісного використання принципів теорій нейронних мереж, порядкових статистик, нечіткої логіки, статистичного моделювання в умовах нечіткої вхідної інформації та стохастичної невизначеності. Для цього:

- отримав подальший розвиток метод узагальненої оцінки якості складних виробів за рахунок підвищення достовірності точкової й інтервальної оцінок узагальненого показника з використанням запропонованого нового методу отримання нечітких вагових коефіцієнтів, які з високим ступенем вірогідності характеризують значення оцінок інтервальної шкали переважності функції бажаності Харрінгтона;

- розроблено метод нейромережної оцінки та прогнозування якості складних виробів та експериментально підтверджено запропоновану гіпотезу щодо підвищення точності прогнозування з застосуванням моделі нейронної мережі, яка на відміну від існуючих моделей реалізує максимальне наближення функції активації нейронів до точкової середньої оцінки узагальненого показника якості;

- вперше для оперативного управління якістю виготовлення типових деталей машинобудування розроблено метод ідентифікації статистичних законів розподілу випадкових величин, який відрізняється від існуючих методів сумісним застосуванням порядкових статистик і прямошарових нейронних мереж в умовах обмеженого обсягу статистичної інформації;

- удосконалено механізм управління стабільністю технологічних процесів виготовлення виробів машинобудування та приладобудування за рахунок запропонованої універсальної нечіткої математичної моделі, яка базується на кусково-лінійних трикутних функціях належності, що характеризуються найменшою похибкою перетворення даних;

- вперше для забезпечення якості виготовлення виробів в умовах серійного машинобудівного виробництва розроблено модель системи нечіткого логічного висновку, застосування якої дозволяє реалізувати принцип гнучкого проектування типових технологічних процесів за рахунок отримання прогнозованого значення вагового коефіцієнта раціонального методу обробки поверхонь деталей;

- теоретично обґрунтовано й експериментально підтверджено ефективність використання запропонованої концепції ймовірнісної оцінки експлуатаційної надійності складних виробів та метрологічної надійності електронних вимірювальних приладів із застосуванням методології марківського моделювання та розроблено математичну модель прогнозування раціонального міжповірочного інтервалу високоточних електронних тахеометрів;

- науково обґрунтовано новий підхід щодо інформаційного забезпечення експлуатаційної надійності складних виробів медичної техніки за рахунок регламентування запобіжних ремонтів з використанням розробленої моделі прогнозування безвідмовності електронних медичних ендоскопів, в основу якої, на відміну від існуючих моделей, покладено принципи теорії статистичного висновку з використанням випадково-цензурованих вибірок напрацювань до відмови ендоскопів в умовах обмеженого обсягу інформації.

Практичне значення одержаних результатів. Результати теоретичних та експериментальних досліджень апробовано та впроваджено у вигляді моделей та методик в установах міністерств і відомств України.

На ДП «Укрметртестстандарт» апробовано та впроваджено модель точкового й інтервального оцінювання узагальненого показника якості електронних засобів вимірювань. Впроваджено модель ймовірнісної оцінки та прогнозування метрологічної надійності електронних тахеометрів, практичне застосування якої із урахуванням нормативного критерію ймовірності метрологічної справності =0,95 дало можливість отримати ймовірнісну оцінку рекомендованого значення раціонального міжповірочного інтервалу електронних тахеометрів типу Та5, що дозволило на 17% зменшити міжповірочний інтервал, рекомендований чинними стандартами.

На ДП «Київський ремонтно-механічний завод» впроваджено модель нейромережної експертної системи, призначену для прогнозування та діагностики відмов складних виробів. Практичне застосування моделі дозволило з помилкою навчання 10 % в умовах малого обсягу контрольної вибірки провести технічне діагностування стійкості до заклинювання поршнів двигунів внутрішнього згоряння під час проведення стендових випробувань.

На ДП «Севастопольське авіаційне підприємство» впроваджено моделі: нечіткої експертної системи для забезпечення точності та стабільності технологічного процесу механічної обробки деталей; прогнозування ймовірнісних характеристик втомної довговічності зразків із високоміцних сплавів; прогнозування довговічності деталей з використанням статистичних даних, що характеризують початковий та кінцевий розподіл тривалості терміну їх служби. Практичне застосування розроблених моделей в умовах промислового виробництва дало можливість підвищити стабільність технологічного процесу виготовлення відповідальних деталей авіаційних конструкцій та достовірність контролю їх якості в умовах невизначеності інформації.

У Київському міському консультаційно-діагностичному центрі впроваджено модель ймовірнісної оцінки та прогнозування показників експлуатаційної надійності медичних ендоскопів в умовах стохастичної невизначеності на основі ідентифікованого логнормального закону надійності із значенням оцінки коефіцієнту кореляції . Застосування моделі дало можливість отримати оцінку ймовірності безвідмовної роботи медичних електронних ендоскопів, необхідну для прийняття рішення щодо скорочення на 25% кількості запобіжних поточних ремонтів протягом їх п'ятирічного терміну експлуатації. Отримані результати дають можливість здійснювати порівняльну оцінку надійності електронних ендоскопів різних виробників при обмеженому обсязі інформації, підвищити ефективність прийняття рішень при проведенні тендерних закупівель та скоротити витрати на проведення ремонтів ендоскопів. Загальний очікуваний економічний ефект від впровадження моделі склав 78 тис. грн.

Основні положення та результати дисертаційної роботи використовуються в навчальному процесі кафедри метрології, стандартизації та сертифікації Київського національного університету технологій та дизайну та кафедри охорони праці, стандартизації та сертифікації Української інженерно-педагогічної академії (м. Харків) при викладанні таких навчальних дисциплін: «Моделювання на ЕОМ», «Комп'ютерні технології прогнозування та систематизація інформації», «Системний аналіз», «Вступ в теорію систем»; «Планування та організація експерименту»; «Надійність приладів», «Статистичні методи контролю та управління якістю».

Особистий внесок здобувача. Основні результати теоретичних і експериментальних досліджень, що виносяться на захист, отримані здобувачем самостійно.

В роботах, які виконані у співавторстві, особистий внесок автора полягає в:

- обґрунтуванні наукових підходів, формулюванні мети, завдань і узагальненні результатів теоретичних досліджень;

- обґрунтуванні та проведенні експериментальних досліджень;

- обробці отриманих результатів методами нейромережного аналізу даних, математичного моделювання та статистичного аналізу інформації з застосуванням сучасного програмного забезпечення.

Апробація результатів дисертації. Результати дисертаційної роботи було представлено на 18 міжнародних та всеукраїнських науково-технічних і науково-практичних конференціях, зокрема: «Качество, стандартизация, контроль. Теория и практика» (2004 г., 2006 г., 2008 г., г. Ялта); «Эффективность реализации научного, ресурсного и промышленного потенциала в современных условиях» (2008 г., 2009 г., п. Славское); «Современные проблемы подготовки производства, заготовительного производства, обработки, сборки и ремонта в промышленности и на транспорте» (2008 г. - 2010 г., г. Свалява); «Новые и нетрадиционные технологии в ресурсо- и энергосбережении» (2009 г., г. Одеса); «Важке машинобудування. Проблеми та перспективи розвитку» (2004 р., м. Краматорськ); «Наукові розробки молоді на сучасному етапі» (2005 р. - 2009 р., м. Київ); «Радіоелектроніка і молодь в XXI ст.» (2006 р., м. Харків ); «Человек - технологии - среда. Стандартизация, сертификация и управление качеством. Теория и практика» (2009 г., г. Судак); «Инженерия поверхности и реновация изделий (М10-2)» (2010 г., г. Ялта).

Публікації. За результатами досліджень опубліковано 77 робіт. Основний зміст дисертації представлено в 26 статтях, опублікованих в наукових фахових виданнях, що входять до переліку ВАК України.

Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається з вступу, 6 розділів, висновків, списку використаної літератури та додатків. Загальний обсяг дисертації становить 345 сторінок: основний текст на 255 сторінках, а також 71 рисунок, 42 таблиці та додатки на 58 сторінках. Список використаних літературних джерел складається з 310 найменувань на 32 сторінках.

2. ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертації, сформульовано наукову проблему досліджень, показано зв'язок роботи із держбюджетними темами, які відповідають планам фундаментальних і прикладних науково-дослідних робіт Міністерства освіти і науки України. Сформульовано мету та завдання теоретичних і практичних досліджень, представлено наукову новизну та практичну цінність отриманих у роботі результатів, наведено дані про особистий внесок здобувача, публікації, апробації та впровадження результатів роботи, а також обсяг і структуру дисертації.

У першому розділі розглянуто сучасний стан і технічний рівень досліджуваної проблеми. Проведений аналіз науково-технічної літератури та виробничого досвіду провідних вітчизняних та закордонних підприємств дозволив встановити, що в умовах сьогодення основні напрями розвитку наукових принципів та методології забезпечення якості складних виробів характеризуються застосуванням детермінованих, стохастичних та інформаційних адаптивних методів прогнозування.

Перший напрям пов'язаний з створенням методів розрахунку на міцність складних механічних систем та їх конструктивних елементів в умовах повної апріорної визначеності.

Для другого напряму характерне застосування ймовірнісних математичних методів оцінки та прогнозування надійності складних виробів в умовах стохастичної невизначеності, яка характеризується обмеженим обсягом статистичної інформації. Результати теоретичних та експериментальних досліджень окремих наукових проблем, пов'язаних з отриманням ймовірнісних прогнозних моделей якості виробів, відображено в роботах кількох поколінь вчених, які зробили великий внесок у розвиток теорії прогнозування. Серед них такі науковці: Александров В.О., Бестужев-Лада І.В., Бобровников Г.М., Боровиков В.П., Главчев М.І., Гаскаров Д.В., Гвішиані Д.М., Гмошинський В.Г., Добров Г.М., Замятіна М.Ф., Івахненко О.Г., Клебанов А.І., Лисичкін В.О., Лукашин Ю.П., Саркісян С.А., Янч Е. та ін.

Третій напрям характеризується новим підходом до отримання науково обґрунтованої інформації про якість складних виробів із застосуванням адаптивних систем та методів штучного інтелекту для інтелектуальної діагностики технічних об'єктів та ефективної обробки експериментальних якісних і кількісних даних для прогнозування якості складних виробів в умовах нечіткої невизначеності. Вирішенням завдань третього напряму займалися такі вчені: Амосов М.М., Аверкін О.М., Байдик Т.М., Борисов А.М., Галушкін О.І., Глушков В.М., Гольцев О.Д., Горбань О.М., Дубровін В.І., Заде Л., Квасніков В.П., Комарцова Л.Г., Корнєєв В.В., Коско В., Круглов В.В., Куссуль Н.М., Кучерук В. Ю., Омату С., Осовський С., Панкевич О.Д., Ротштейн О.П., Рижов О.П., Субботін С.О., Штовба С.Д. та ін.

У рамках другого та третього напрямів проведено критичний аналіз сучасних методів прогнозування якості складних виробів машинобудування, електронного медичного обладнання та метрологічної надійності електронних вимірювальних приладів, систематизовано нормативне забезпечення надійності технічних об'єктів. Визначено, що в теперішній час сукупність механізмів забезпечення якості й управління надійністю складних виробів на всіх етапах їх життєвого циклу регламентується положеннями системи стандартів «Надежность в технике» (ГОСТ 27.001-95). В рамках цієї системи проаналізовано стандарти на методи вибору планів випробувань і оцінки показників надійності: ДСТУ 3004-95, ГОСТ 27.202-83, ГОСТ 27.203-83, ДСТУ 2470-94; методи аналізу та розрахунку показників надійності та методи аналізу видів, наслідків і критичності відмов: ДСТУ 2861-94, ДСТУ 2862-94, ДСТУ 2864-94, ГОСТ 27.310-95. Проведений аналіз сучасних методів прогнозування одиничних і комплексних показників надійності виробів показав, що одним з найбільш ефективних методів ймовірнісної оцінки надійності складних виробів є метод адаптивного марківського моделювання. Варто констатувати універсальність застосування цього методу для оцінки ймовірності безвідмовності виробів на основі положень класичної теорії надійності технічних об'єктів. Проте практичне застосування цього методу, наприклад, для вирішення завдань прогнозування метрологічної надійності засобів вимірювань, обмежене необхідністю використання в розрахунках постійного значення величини інтенсивності відмов. Таким чином, питання відносно використання марківських математичних моделей для прогнозування та ймовірнісної оцінки раціонального міжповірочного інтервалу вимірювальної техніки потребують подальших теоретичних та експериментальних досліджень.

Проведений порівняльний аналіз основних методів прогнозування якості показав, що для вирішення завдань оперативного управління якістю складних виробів найбільші переваги мають методи нейромержного та нечіткого моделювання, які, на відміну від більшості класичних методів, характеризуються властивостями адаптивності, нелінійності, здібності до навчання та самоорганізації. Можна стверджувати, що розробка нечітких та нейромережних моделей для систем інформаційної підтримки гнучкого проектування технологічних процесів виготовлення складних виробів становить науковий та практичний інтерес. Ці методи дають можливість створювати експертні системи із автоматизованим процесом введення та оперативної обробки даних для вирішення завдань класифікації, кластеризації та оптимізації при наявності неповної, зашумленої, нечіткої або внутрішньо суперечної вхідної інформації.

Показано, що вирішення завдання узагальненої оцінки та інформаційного забезпечення якості складних виробів можна здійснювати на основі спільного застосування аналітичних методів, принципів нейромережного прогнозування та алгоритмів нечіткого моделювання. Проте донині немає нормативних документів на спільне застосування методів статистичного моделювання та штучного інтелекту для управління якістю багатостадійних технологічних процесів, інтелектуальної технічної діагностики складних виробів машинобудування, прогнозування метрологічної надійності вимірювальних приладів і забезпечення експлуатаційної надійності складних виробів медичної техніки в умовах обмеженого обсягу інформації.

Таким чином, враховуючи зазначене вище, сформульовано науково-прикладну проблему дисертації, яка полягає у забезпеченні якості складних виробів в умовах невизначеності інформації на основі використання механізмів оперативного управління, та визначено коло невирішених теоретичних і практичних завдань, пов'язаних з методологією забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності інформації на різних етапах їх життєвого циклу.

У другому розділі наведено результати теоретичних досліджень, спрямованих на розробку нових принципів, підходів і методів комплексної оцінки та забезпечення якості складних виробів в умовах стохастичної невизначеності та нечіткої вхідної інформації.

Виходячи з того, що управління якістю складних виробів машинобудування та приладобудування здійснюється в умовах стохастичної невизначеності, в роботі обґрунтовано доцільність спільного застосування теорій порядкових статистик і нейронних мереж для забезпечення якості складних виробів з використанням принципу оперативного управління. Ефективність методів оперативного управління якістю виробів і стабільністю технологічних процесів їх виготовлення визначається своєчасністю керуючих впливів і прийнятих технологічних рішень в умовах обмеженої кількості інформації, яка характеризується малими обсягами контрольних вибірок спостережень.

Задачу отримання більшої кількості інформації з малого обсягу контрольної вибірки у роботі запропоновано вирішувати на основі наукових принципів теорії порядкових статистик, покладених в основу дослідження властивостей об'єктів, які характеризуються певними рангами в упорядкованій вибірці. Якщо х1, …, хn - статистична вибірка обсягом n з генеральної сукупності характеризується розподілом F(х) та має ентропію, відмінну від нуля, то вибірка впорядкованих величин х(1) ? … ? х(n), тобто порядкових статистик з F(х), має ентропію, яка дорівнює нулю, оскільки впорядкування величин хi повністю ліквідує стохастичну невизначеність і забезпечує отримання додаткового обсягу інформації про параметри якості виробів без зміни обсягу вибірки. Одним з основних принципів впорядкування вибірки є принцип парних порівнянь, покладений в основу методу конкуруючого навчання прямошарових нейронних мереж - ефективного методу моделювання, призначеного для відтворення складних нелінійних залежностей та вирішення завдань прогнозування, класифікації або управління. На основі положень теорій порядкових статистик і нейронних мереж у роботі сформульовано принцип доцільності використання значень математичних очікувань порядкових статистик як навчальних показників інформаційно-аналітичних нейромережних моделей ідентифікації статистичних законів розподілу в умовах обмеженого обсягу інформації.

У розділі запропоновано новий метод прогнозування якості складних виробів на основі узагальнених показників з використанням адаптивних прямошарових нейронних мереж. Теоретичною основою розробленого методу є сформульована гіпотеза, згідно з якою найбільшу точність прогнозу узагальненого показника якості забезпечує нейромережна модель, що реалізовує максимальне наближення функції активації нейронів до точкової середньої оцінки функції бажаності Харрінгтона.

Уніполярна сигмоїдна функція активації нейронів S(x) має область значень від 0 до 1 і призначена для перетворення вхідної інформації та формування вихідного сигналу:

, (1)

де x - вхідний сигнал, - параметр крутизни сигмоїдної функції активації нейронів.

Важливою властивістю сигмоїдної функції активації є її безперервність і диференційованість на всій області визначення, що дає можливість використовувати універсальний градієнтний алгоритм зворотного поширення помилки (Back-Propagation of Error) при навчанні нейронних мереж.

На точність навчання нейромережної моделі при використанні алгоритму Back-Propagation of Error істотно впливає значення параметра функції активації (1). При вирішенні більшості практичних завдань прогнозування та управління якістю виробів значення , як правило приймають рівним 1,0. Значення параметра впливає на зміну крутизни сигмоїдної функції активації (рис.1, а) та графік її похідної (рис.1, б) і, як наслідок, на прогнозуючі властивості моделі нейронної мережі.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1 Сигмоїдні функції активації нейронної мережі та їх похідні

Для підвищення точності нейромережного прогнозування було визначено значення параметра , при якому середньоквадратична помилка навчання нейромережі є мінімальною. Вирішення цього завдання здійснювалося методом найменших квадратів шляхом апроксимації точкової середньої оцінки узагальненого показника якості до сигмоїдної функції активації нейромережі (1) на основі мінімізації функціоналу (2):

. (2)

Оптимальне значення параметра обчислюється за диференціальним рівнянням:

.

Оптимальне значення параметра =1,42 визначено з використанням універсальної системи математичного моделювання MathCAD.

Для вирішення завдань ідентифікації параметрів моделей або оцінювання технічного стану складних виробів як об'єктів управління в умовах нечіткої невизначеності, що характеризується не ймовірнісними характеристиками, а допустимими інтервалами (множинами) значень застосовувалися методи теорії нечітких множин і нечіткого логічного висновку.

Для комплексного оцінювання якості складних виробів у роботі пропонується використовувати інтервальну та середню точкову оцінки узагальненого показника якості, що грунтуються на функції бажаності Харрінгтона. У звязку з тим, що нелінійність функції бажаності призводить до похибки нижньої, середньої й верхньої оцінок узагальненого показника якості та невизначеності вихідної інформації, то для підвищення вірогідності отримуваних оцінок за п'ятьма категоріями шкали переважності функції Харрінгтона було запропоновано новий підхід, сутність якого полягає у тому, що кожна з оцінок функції бажаності характеризувалася певним ваговим коефіцієнтом. Вагові коефіцієнти функції бажаності обчислювали згідно з залежністю:

, (3)

де m - середнє значення показника якості, b - стандартне відхилення.

При цьому для нижньої оцінки узагальненої функції бажаності межі інтервалів відповідають прийнятим значенням рівня якості: [0,00; 0,20] - «Дуже погано»; [0,20; 0,37] - «Погано»; [0,37; 0,63] - «Задовільно»; [0,63; 0,80] - «Добре»; [0,80; 1,00] - «Відмінно». Приймаючи значення 0,00, 0,20, 0,37, 0,63, 0,80 і 1,00 як середні, відповідно до формули (3) отримано номограми функції належності нижньої н(x) оцінки функції бажаності Харрінгтона (рис.2, а).

Відповідні граничні значення середньої ср(x) та верхньої в(x) оцінок узагальненої функції бажаності були розраховані з застосуванням системи MathCAD. У першому випадку межі інтервалів відповідають значенням [0,00; 0,33]; [0,33; 0,50]; [0,50; 0,76]; [0,76; 0,89]; [0,89; 1,00], а у другому - [0; 0,46]; [0,46; 0,63]; [0,63; 0,89]; [0,89; 1,00]; (1,00). Номограми розрахунку вагових коефіцієнтів функцій належності середньої та верхньої оцінок функції бажаності наведено на рис.2, (б) і рис.2, (в).

Використання номограм дає можливість зменшити невизначеність вихідної інформації про якість складних виробів за рахунок підвищення вірогідності точкової та інтервальної оцінок узагальненого показника якості (табл.1).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2 Номограми розрахунку вагових коефіцієнтів функцій належності нижньої (а), середньої (б) і верхньої (в) оцінок функції бажаності Харрінгтона

Таблиця 1 Результат розрахунку вагових коефіцієнтів

Узагальнена оцінка	Нижня	0,528	Категорії якості	Відмінно	Вагові коефіцієнти	0,276	Підсумкова оцінка Підсумкова оцінка	Добре
				Добре		0,835
				Задовільно		0,631
	Середня	0,665		Відмінно		0,396		Добре
				Добре		0,844
				Задовільно		0,638
	Верхня	0,796		Відмінно		0,481		Добре
				Добре		0,853
				Задовільно		0,618

Для системи інформаційного забезпечення якості виготовлення виробів, управління точністю та стабільністю технологічних процесів механічної обробки деталей розроблено універсальну нечітку математичну модель, засновану на кусково-лінійних функціях належності, які характеризуються найменшими похибками перетворення даних. Для розроблення моделі було задано nx - кількість вхідних нечітких змінних; mx - кількість нечітких наборів вхідних змінних та - належність значення вхідної змінної i-го входу до j-го нечіткого набору. Для значень сусідніх нечітких наборів має виконуватись умова:

, (4)

де , , .

Цій умові відповідають розміщені відповідним чином трикутні функції належності. Нелінійні функції належності вхідних змінних розташовані в області визначення таким чином, що для сусідніх нечітких множин не виконується умова (4) і, як наслідок, вони мають велику похибку кінцевого результату логічного висновку.

Для області визначення nx вхідних нечітких змінних, що відповідає інтервалу [-Li, Li], задавали значення половини ширини трикутних функцій належності з використанням допоміжної величини:

,

де - кількість функцій належності вхідних нечітких наборів у від'ємній ділянці «N - Negative» або позитивній ділянці «Р - Positive», що обчислюються за формулою:

. (5)

Графічний вигляд та вербальний опис нечітких термів для інтервалу [-L3, L3] наведено на рис.3.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 3 Трикутні кусково-лінійні функції належності вхідних нечітких змінних: NL (negative large) - від'ємний великий; NM (negative medium) - від'ємний середній; NS (negative small) - від'ємний малий; ZE (zero) - близький до нуля; PS (positive small) - позитивний малий; PМ (positive medium) - позитивний середній; PL (positive large) - позитивний великий.

Для кожної трикутної функції належності нечіткі значення для всіх , визначали таким чином: якщо функція належності має максимальний порядковий номер , тобто належить до терму PL, то:

,

,

,

де - параметри функції належності i-ої вхідної нечіткої змінної для m-го нечіткого набору. Якщо функція належності має мінімальний порядковий номер , тобто належить до терму NL, то:

,

,

;

у всіх інших випадках, тобто для термів NM, NS, ZE, PS, PM,:

,

,

.

Практична реалізація розробленої нечіткої математичної моделі здійснювалася на основі чотирьох етапів нечіткого логічного висновку: фазифікації, імплікації, агрегування та дефазифікації з використанням алгоритму Мамдані та методу центра тяжіння для перетворення нечітких даних у вихідні кількісні значення.

У третьому розділі запропоновано наукові підходи до створення методів і адаптивних моделей управління точністю та стабільністю технологічних процесів та їх гнучкого автоматизованого проектування з застосуванням принципів теорії нечітких множин та алгоритмів нечіткого логічного висновку.

Для забезпечення точності технологічних процесів механічної обробки деталей було розроблено механізм управління імпульсом підналадки з нечітким контролером, призначеним для компенсації величини систематичних і випадкових похибок за вхідними збуреннями та вихідними відхиленнями контрольованих параметрів деталей у режимі реального часу з використанням нечітких логічних правил.

Реалізація механізму підналадки верстату ґрунтується на встановленні залежності між похибкою налаштування верстату на розмір деталі та зміною похибки налаштування з використанням універсальної моделі системи нечіткого логічного висновку, яка призначена для управління точністю та стабільністю технологічного процесу. Модель включає вхідні змінні err - похибка налаштування; derr - зміна похибки налаштування в часі та вихідну змінну IP - імпульс підналадки. Для розробки моделі запропоновано метод, заснований на числових даних і призначений для формування бази нечітких правил, які визначають залежність між значеннями величин err і derr та значеннями IP. За розробленим методом на першому етапі навчальні дані наводилися у вигляді множини пар: (xi, y), i=1,2,…,n, де xi - сигнали, що подаються на вхід нечіткого контролера управління, а y - очікуване (еталонне) значення вихідного сигналу. На другому етапі створювали базу продукційних правил для нечіткої системи управління з двома входами err і derr і одним виходом IP. При цьому завдання полягало у формуванні таких нечітких правил, щоб сконструйований на їх основі модуль управління генерував коректні (що мають найменшу похибку) вихідні сигнали.

Необхідно зазначити, що при управлінні точністю технологічного процесу за заданим допуском деталі, що виготовляється, можна визначити інтервали, в яких перебувають допустимі значення вхідних і вихідних сигналів. Наприклад, для вхідного сигналу x1 - такий інтервал позначали [err -, err +], аналогічно для сигналу x2 - інтервал [derr -, derr +], а для еталонного сигналу y - інтервал [IP -, IP+]. Кожен визначений інтервал ділили відповідно до (5) на певну кількість ділянок - відрізків, що характеризуються значеннями функції належності, відповідними тому чи іншому терму лінгвістичних вхідних і вихідних змінних. Так, для функції виходу - IP, поле допуску кодували в інтервалі від -3 до 3, а функції належності визначали для семи термів: NL; NM; NS; ZE; PS; PM; PL. Згідно з визначеними термами складали повну базу продукційних правил для системи управління точністю технологічного процесу виготовлення деталей. Матрицю нечітких правил показано на рис.4.



Рис. 4 Матриця нечітких правил для системи управління точністю та стабільністю технологічного процесу виготовлення деталей

У верхньому правому куті кожної комірки матриці вказано номери правил. Як приклад візьмемо вербальний опис правила № 4 - «IF помилка налаштування позитивна та велика (PL) AND зміна цієї помилки близька до нуля (ZE) THEN імпульс підналадки позитивний та великий (PL)».

Слід зазначити, що заповнення усіх комірок матриці необов'язкове, оскільки деякі правила можуть тимчасово не використовуватися або доповнюватися залежно від ступеня адаптивності розроблюваної системи управління. З метою отримання узагальненого результату розроблена модель нечіткої системи управління враховує всі задані правила, тобто виконує суперпозицію нечітких множин, пов'язаних з кожною нечіткою змінною.

Аналіз результатів імітаційного моделювання управління імпульсом підналадки верстата в системі CubiCalc 2.0 показує, що похибка виготовлення деталі наближається до нуля, тобто відхилення контрольованого розміру n-ї деталі нівелюється за рахунок своєчасного введення імпульсу підналадки (рис.5). Таким чином, застосування запропонованого методу дає можливість забезпечити точність та стабільність технологічного процесу виготовлення деталей.

З використанням принципів нечіткого логічного висновку у роботі вирішено важливе науково-практичне завдання, спрямоване на розробку методів, моделей та алгоритмів автоматизованого гнучкого проектування технологічних процесів з урахуванням умов серійного виробництва деталей машинобудування та приладобудування, які характеризуються широкою варіативністю технологічних маршрутів.

Для проектування технологічних процесів виготовлення деталей із циліндричними поверхнями задавали нечіткі множини: D={di} - клас деталей;

ТП={ti} - клас технологічних процесів;

О={оi} - клас операцій;

П={пi} - клас переходів;

Р={pi} - клас поверхонь;

М={мi} - клас методів обробки.

Деталь {di} було представлено у вигляді набору поверхонь {pi}, для кожної з яких визначено нечітку множину методів обробки {мi} з відповідними значеннями функції належності .

Технологічний процес механічної обробки представлено у вигляді системи, яка характеризується спрямованою послідовністю стану та змін властивостей об'єкта обробки, тобто перетворення заготовки Z в готову деталь D. Таку систему можна подати як залежність:

Т: Z D,

де - нечітка множина технологій, така, де будь-якому технологічному процесу ti T задано значення функції належності [0,1];

- нечітка множина заготовок, де будь-якій заготовці zi Z задано значення функції належності [0,1];

- нечітка множина деталей, де будь-якій деталі di D задано значення функції належності [0,1].

Вирішення завдання гнучкого проектування технологічного процесу здійснювали для отримання однієї деталі d з великої кількості заготовок Z={z1,z2,...,zn} в процесі механічної обробки з використанням різних методів M={м1,м2,...,мn}, для кожного з яких задано значення функції належності [0,1] відповідно до рангової оцінки, яка характеризує технологічну послідовність використання методів механічної обробки циліндричних поверхонь деталей діаметром (50 - 80) мм (табл.2).

Таблиця 2 Предикати Qi, що характеризують значення IT і Ra при обробці зовнішніх циліндричних поверхонь деталей діаметром (50 - 80) мм

Фон	Межа	Метод обробки	Ранг методу	Предикат Qi
		Обточування напівчистове	8
		Обточування чистове	7
		Обточування тонке	6
		Шліфування попереднє	5
		Шліфування чистове	4
		Шліфування тонке	3
		Притирання, суперфінішування	2
		Алмазне вигладжування	1

Вибір методу обробки поверхонь деталей може бути здійснено за значеннями функції належності з урахуванням рекомендованих значень квалітету IT і шорсткості поверхні Ra. При цьому кожному методу обробки залежно від IT і Ra відповідає ділянка заданого фону, обмежена лініями відповідного типу та задана предикатами Qi, області визначення яких характеризують діапазони IT і Ra, як показано в табл.2. Нормативні вимоги, наведені в табл.2, характеризують методи механічної обробки, які мають різну вартість та трудомісткість і використовуються для досягнення заданої точності та якості поверхні деталей.

Вибір методу обробки поверхні визначається положенням позначки «з/д» (заготовка/деталь), яка у процесі перетворення заготовки на готову деталь може змінювати своє розташування в комірках, що відповідають різним предикатам Qi (рис.6). Аналіз схеми на рис.6 показує, що найбільший ступінь невизначеності при виборі раціонального методу обробки спостерігається на перетині предикатів Q6 - Q3 у тих випадках, коли значення IT відповідає діапазону , а значення шорсткісті поверхні Ra перебуває в діапазонах мкм і мкм. У цьому випадку метод обробки деталей вибирають від методу 6 - «Обточування тонке», до методу 3 - «Шліфування тонке» (див. табл.2).

...