Автоматизація процесу керування вибором пристроїв орієнтування при проектуванні гнучких інтегрованих систем

Основою інтелектуальних моделей прийняття рішень при автоматизованому виборі ПО на І етапі вказаної методики виступають ШНМ. В зв'язку з цим розроблені та експериментально досліджені моделі ШНМ автоматизованого вибору ПО за СОР (ШНМ_СОР) та за ТСВ (ШНМ_ТСВ), функціональна взаємодія яких дає можливість формування множини функціонально узгоджених ПО та ОВ (технологічно-можливих варіантів складу СООВ) за критерієм функціонального узгодження (рис. 4).

При цьому автоматизований вибір ПО на етапі формування множини функціонально узгоджених ПО та ОВ передбачає вирішення двох основних задач.

Перша задача автоматизованого формування множини ПО, узгоджених з ОВ за СОР передбачає визначення відповідності між класифікаційними групами ОВ, для яких попередньо визначені варіанти мінімальних СОР, та групами ПО, для яких визначені СОР, що можуть бути забезпечені ПО при автоматичному орієнтуванні.

Вирішення цієї задачі полягає у створенні та функціональному узгодженні ШНМ автоматизованої систематизації та групування ОВ, зокрема ШНМ автоматизованого визначення СОР (ШНМ^ОВ_СОР), та ШНМ автоматизованої систематизації та групування ПО за СОР (ШНМ^ПО_СОР).

Синтез ШНМ^ПО_СОР та ШНМ^ОВ_СОР відповідно до вимог технології ШНМ передбачає представлення кожної класифікаційної фасети основної фасетної групи, що були попередньо формалізовані у другому розділі, у вигляді вектора x^s={} певної розмірності, де n - кількість класифікаційних ознак фасети; s - кількість класифікаційних фасет множини ОВ та ПО відповідно.

На вхід ШНМ^ОВ_СОР подаються у векторній формі {X^ОВ} класифікаційні ознаки аналізованого ОВ за фасетами Ф_С, Ф_Ф, Ф_КО. Проміжним розв'язком задачі є вихідний вектор ШНМ^ОВ_СОР, складові якої інтерпретуються як вхідні сигнали ШНМ^ПО_СОР. Розв'язком задачі є групи ПО, функціональні можливості яких забезпечують виконання визначеного варіанта мінімального СОР для ОВ.

Фактично створюється ШНМ автоматизованого вибору ПО за СОР (ШНМ_СОР), на вхід якої подаються вхідні вектори, що описують конструктивні особливості ОВ за основною фасетною групою {X^ОВ}. На виході формується вектор, що відповідає групам ПО за СОР, що можуть бути забезпечені ПО при автоматичному орієнтуванні аналізованого ОВ {Y^*ПО_СОР}. Тому загальна кількість входів цієї ШНМ відповідає сумарній кількості компонент вхідних векторів X^ОВ1, X^ОВ2, X^ОВ3, що представляють фасети Ф_С, Ф_Ф, Ф_КО основної фасетної групи ОВ, і дорівнює 35. На виході формується вихідний вектор {Y^ПО_СОР}, що містить 28 компонент, які відповідають групам ПО, визначеним за СОР, що можуть бути реалізовані ПО. Кількість виходів вказаної ШНМ_СОР дорівнює кількості компонент вихідного вектору {Y^ПО_СОР}, тобто 28. Відповідно кількість нейронів вхідного та прихованого шарів рівна 35. Кількість нейронів вихідного шару становить 28. Загальна кількість шарів мережі - 3.

Друга задача автоматизованого формування множини ПО, узгоджених з ОВ за ТСВ полягає у визначенні відповідності між фізико-механічними властивостями ОВ, що визначають ТСВ, які можуть виникати при автоматичному орієнтуванні, та конструктивними особливостями ПО, що можуть забезпечувати відповідні ТСВ на ОВ при автоматичному орієнтуванні. В зв'язку з цим необхідним є створення та функціональне узгодження ШНМ автоматизованого визначення ТСВ на ОВ (ШНМ^ОВ_ТСВ) та ШНМ автоматизованої систематизації та групування ПО за ТСВ (ШНМ^ПО_ТСВ), що можуть бути забезпечені ПО при взаємодії з ОВ. Таким чином фактично формується ШНМ автоматизованого вибору ПО за ТСВ (ШНМ_ТСВ).

Аналогічно до вище зазначеного на вхід вказаної ШНМ_ТСВ подаються класифікаційні ознаки ОВ за додатковою фасетною групою Ф_ДО та частково класифікаційні ознаки фасети Ф_КО, зокрема, значення найбільшого розміру геометричного параметра, виражені у векторній формі {X`^ОВ}. Проміжним розв'язком задачі є вихідний вектор, що представляє варіанти ТСВ, що можуть бути застосовані при автоматичному орієнтуванні ОВ {Y^ОВ_ТСВ}, і які інтерпретуються як вхідні сигнали ШНМ^ПО_ТСВ. Розв'язком задачі є групи ПО, що можуть забезпечити відповідні ТСВ для забезпечення виконання визначених в попередній задачі орієнтуючих рухів ОВ при автоматичному орієнтуванні {Y^*ПО_ТСВ}{Y^ПО_ТСВ}.

Таким чином архітектура ШНМ_ТСВ представляється наступним чином: кількість входів та відповідно нейронів вхідного та прихованого шарів цієї ШНМ_ТСВ становить 24 нейрони; кількість виходів та нейронів вихідного шару дорівнює 28; загальна кількість шарів мережі - 3.

В четвертому розділі описується алгоритмічне і програмне забезпечення (ПЗ) СППР для автоматизації процесу керування вибором ПО а також проводяться експериментальні дослідження моделей ШНМ^ОВ_СОР, ШНМ^ОВ_ТСВ, ШНМ^ПО_СОР, ШНМ^ПО_ТСВ, ШНМ_СОР, ШНМ_ТСВ. Структурна схема функціонування ПЗ приведена на рис. 5.

ПЗ СППР для автоматизації процесу керування вибором ПО являє собою комплекс прикладних засобів, що можуть бути використані для автоматизованого вирішення на ЕОМ вище поставлених задач. Воно призначене для практичної реалізації та підтвердження дієздатності запропонованої методики автоматизованого вибору ПО, що є основою СППР для автоматизації процесу керування вибором ПО як складової задачі автоматизованого проектування ГІС.

ПЗ організовано як ієрархічна система інтегрованих модулів для автоматизованого вирішення визначених задач автоматизованого вибору ПО (в контексті організаційної структури СППР як інструмента для автоматизації процесу керування вибором ПО), що мають можливості розширення, доповнення та модифікації.

Розробка оригінального ПЗ є самостійною проблемою, яка вимагає додаткових ресурсомістких та наукомістких витрат. Тому в роботі для практичної реалізації розробленої методики використовується комплекс готових прикладних програм, що надають можливості роботи із базами даних (БД) та ШНМ. Ці прикладні програми інтегровані у ПЗ СППР для автоматизації процесу керування вибором ПО за допомогою спеціальних процедур, реалізованих із застосуванням мови програмування Visual Basic. Зокрема використовуються можливості загальнодоступного аналітичного пакета Deductor Professional (Lite-версії), що містить нейромодулятор Neural Analyzer, який призначений для роботи із ШНМ, системи управління БД (СУБД) MS Access, а також табличний процесор MS Excel.

При цьому, враховуючи, що MS Access та MS Excel є універсальними програмними засобами, які не вимагають додаткового складного налагодження, а для роботи із Deductor Professional необхідні елементарні знання та навички роботи з обчислювальною технікою, створення та використання ПЗ не вимагає додаткових організаційно-фінансових витрат, пов'язаних із додатковими капіталовкладеннями на придбання та великими витратами часу на освоєння цих програмних засобів. Крім того, вказані прикладні програми можуть працювати під керуванням загальної операційної системи (ОС) Windows 95 та вищих версій при невеликих апаратних витратах, зокрема, для роботи системи достатньо Pentium-сумісний - 133/233, 64 Mb RAM, 1/1,5 Gb на HDD, CD-ROM.

Склад модулів ПЗ наступний. ІПМ для формування множини технологічно-можливих варіантів складу СООВ містить: файли навчальних баз даних для навчання ШНМ автоматизованої класифікації ПО та ОВ (POstudy.mdb, OVstudy.mdb); файли баз даних ПО та ОВ (PO.mdb, OV.mdb ОВ); файли формування вхідної інформації, тобто класифікаційних ознак ПО та ОВ у векторній формі (Neyro_OV.xls, Neyro_PO.xls); файли ШНМ автоматизованої класифікації ПО та ОВ, а також автоматизованого вибору ПО за СОР та ТСВ (Sor_OV.nrl, Sor_PO.nrl, Tsv_OV.nrl, Tsv_PO.nrl, Sor_OV_PO.nrl, Tsv_OV_PO.nrl). МТЕА для формування оптимальних в прийнятому розумінні варіантів складу СООВ містить: файл бази даних множини технологічно доцільних варіантів складу СООВ (TehSoov. Mdb); файл автоматизованого вибору ПО за критеріями технічної відповідноті та економічних витрат (VibSoov.exl).

Методичне забезпечення СППР для автоматизованого керування вибором ПО використовується у навчальному процесі Житомирського державного технологічного університету на факультеті інформаційно-комп'ютерних технологій при підготовці фахівців з автоматизованого управління технологічними процесами (7.092501) та на факультеті інженерної механіки при підготовці фахівців з технології машинобудування (7.090202).

ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ

1. В дисертаційні роботі наведені теоретичні узагальнення і новий підхід до підвищення якості та зменшення трудомісткості рішень, що приймаються при проектуванні складних розподілених у просторі організаційно-технічних об'єктів і комплексів за рахунок розробки інформаційного, методичного, алгоритмічного та програмного забезпечення системи підтримки прийняття рішень для автоматизованих процесів керування вибором ПО на етапі вибору засобів технологічного оснащення ГІС.

2. Запропонована багатоетапна методика автоматизованого вибору ПО як складова технологічної підготовки ГВС, що дозволяє науково-обґрунтовано розв'язувати задачу вибору ПО та є основою системи підтримки прийняття рішень для автоматизації процесу керування вибором ПО, а також враховує особливості функціонування СООВ як розподіленої у просторі та часі підсистеми ГІС і є невід'ємною при проектуванні ГІС в цілому. Визначення змісту та сутності вирішуваної проблеми дозволило визначити критерії вибору ПО, та формалізувати процес вибору ПО при проектуванні ГІС на етапі вибору засобів технологічного оснащення.

3. Запропоновано апарат формалізованого подання інформації про ПО та ОВ, а також СООВ в цілому, який відтворює конструктивно-технологічні особливості ПО та ОВ, дає можливість автоматично формувати опис ПО та ОВ у формі, що передбачає її подальшу автоматизовану обробку, а також яка легко трактується та розуміється проектувальником.

4. Запропоновано апарат автоматизованої систематизації та групування ОВ та ПО, а також автоматизованого вибору ПО на етапі їх функціонального узгодження, який дозволяє автоматизовано вирішувати задачі систематизації та групування складових СООВ з використанням множини їх різних за змістом та проявом характеристик та класифікаційних ознак, що складним чином пов'язані між собою.

5. Розроблено алгоритмічне та програмне забезпечення СППР, що відтворюють запропоновану багатоетапну методику автоматизованого вибору ПО та дозволяють автоматизувати процес керування вибором ПО. Програмне забезпечення може також використовуватись для вирішення локальних задач автоматизації технологічної підготовки гнучкого виробництва, наприклад, для автоматизованої систематизації та групування складових СООВ і входити як складова до автоматизованої системи технологічної підготовки виробництва при проектуванні ГІС вцілому.

6. Проведено апробацію виконаних розробок, отримані результати підтверджують можливість підвищення якості та зменшення трудомісткості рішень, що приймаються при виборі ПО. Розроблене методичне забезпечення СППР для автоматизації процесу керування вибором ПО використовується у навчальному процесі Житомирського державного технологічного університету на факультеті інформаційно-комп'ютерних технологій при підготовці фахівців з автоматизованого управління технологічними процесами (7.092501) та на факультеті інженерної механіки при підготовці фахівців з технології машинобудування (7.090202).

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Черепанська І.Ю. До питання формалізації систем об'єктів механоскладальних роботизованих виробництв // Збірник наукових праць Житомирського військового орденів Жовтневої Революції і Червоного Прапора інституту радіоелектроніки ім. С.П. Корольова. - №8. - Житомир. - 2004. - С. 116 - 123.

2. Кирилович В.А., Черепанська І.Ю. Формалізований опис функції орієнтування об'єктів роботизованих механоскладальних виробництв // Вісник ЖДТУ. - №1 (32). - Житомир. - 2005. - С. 145 - 154.

Здобувачем запропоновано формалізований опис функції орієнтування об'єктів роботизованих механоскладальних виробництв, що базується на декомпозиції та формалізованому описі кожної із складових, тобто ПО та ОВ.

3. Кирилович В.А., Черепанська І.Ю. Використання нейромереж для задач класифікації об'єктів виробництва ГВС // Вісник ЖДТУ. - №4 (39). - Житомир. - 2006. - С.185 -197.

Здобувачем запропоновано підхід до створення автоматизованої класифікацій об'єктів виробництва ГВС на загальній методологічній основі з використанням нейромережевих технологій.

4. Кирилович В.А., Черепанська І.Ю. Формалізований опис орієнтуючих рухів об'єктів роботизованих механоскладальних виробництв // Оптимизация производственных процессов №9. - Севастополь. - 2006. - С. 53 - 59.

Здобувачем запропоновано формалізований опис лінійних орієнтуючих рухів об'єктів роботизації при первинному і вторинному орієнтуванні з використанням теорії кватерніонів.

5. Кирилович В.А., Черепанська І.Ю. Формалізований опис орієнтуючих рухів об'єктів роботизації на основі теорії кватерніонів // Вісник національного університету „Львівська політехніка”. - № 551. - Львів. - 2006. - С. 114 - 122.

Здобувачем запропоновано формалізований опис орієнтуючих рухів об'єктів роботизації при вторинному орієнтуванні з використанням теорії кватерніонів. Здійснено порівняльний аналіз відомих та пропонованого методів, відмічено переваги останнього.

6. Деклар. пат. 60896А, ПМК 7В2; Q7/08. Пристрій для орієнтації деталей / І.Ю. Черепанська, В.А. Кирилович, А.М. Коваль. - №2003032703. Заявл. 28.03.2003; Надр. 15.10.2003, Бюл. №10.

7. Черепанська І.Ю. Формалізація орієнтуючих пристроїв роботизованих механоскладальних виробництв. // Збірник тез доповідей ІІІ Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених „Крок у майбутнє”. - К.: ІВЦ „Видавництво „Політехніка”. - 2003. - С. 70 - 71.

8. Черепанська І.Ю. Фасетне кодування пристроїв орієнтування роботизованих механоскладальних виробництв // Матеріали 5-ї Міжнародної міждисциплінарної науково-практичної конференції: „Сучасні проблеми гуманізації та гармонізації управління” -. Харків. Українська Асоціація „Жінки в науці та освіті”, Харківський національний університет ім. В.Н. Каразіна, Інститут підприємництва та сучасних технологій, м. Житомир. - 2004. - С. 127 - 128.

9. Кирилович В.А., Черепанська І.Ю. Формалізований опис рухів об'єктів роботизації на основі теорії кватерніонів // Прогресивные направления развития машино-приборостроительных отраслей и транспорта: Материалы междунар. Научн.-техн. конф. студ., асп. и молодых ученых. Севастополь, 16 - 20 мая 2005г. - Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2005. - С. 163-164.

Здобувачем здійснено критичний аналіз відомих методів опису орієнтуючих рухів ОВ та запропоновано формалізований опис кутових орієнтуючих рухів ОВ з використанням теорії кватерніонів.

10. Кирилович В.А., Черепанська І.Ю. Теорія кватерніонів як теоретична основа формалізованого опису орієнтуючих рухів об'єктів автоматизованих виробництв // Якість-2006. Всеукраїнська науково-технічна конференція, Славське, 22-25 лютого 2006р. - Харків - 2006: „Стандартизація, сертифікація, якість”, 2006. - С. 88-91.

Здобувачем запропоновано формалізований опис функції переміщення ОВ при автоматичному орієнтуванні.

11. Кирилович В.А., Черепанская І.Ю. Использование нейросетей для задач классификации объектов ГПС // Robtep 2006: Automation/Robotics in theory and practice. 8^th international conference., Slovenska republika, May 19 - 21, 2006 - Jasna. - C. 263 - 270.

Здобувачем запропонований підхід до створення систем класифікації пристроїв орієнтування та об'єктів виробництва ГВС на загальній методологічній основі з використанням технології штучних нейронних мереж.

12. Кирилович В.А., Черепанська І.Ю., Залевська М.М, Покляченко В.М. Використання нейросіток для задач класифікації складових системи орієнтації об'єктів виробництва ГВС // Тези ХХХІ науково-практичної міжвузівської конференції, присвяченої Дню університету - Житомир, ЖДТУ. - 2006. - С.33.

Здобувачем запропоновано підхід до створення автоматизованої класифікацій об'єктів виробництва та пристроїв орієнтування ГВС на загальній методологічній основі з використанням технологій штучних нейронних мереж.

13. Кирилович В.А., Черепанська І.Ю. Експериментальне дослідження роботи штучних нейромереж для задач класифікації об'єктів виробництва ГВС // Автоматизація: проблемы, идеи, решения. Международная научн.-техн. конф., г. Севастополь, 10 - 15 сентября 2007г. - Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2007. - С. 111-113.

Здобувачем проведено експериментальне дослідження роботи штучних нейронних мереж для вирішення задач класифікації об'єктів виробництва ГВС.

АНОТАЦІЯ

Черепанська І.Ю. Автоматизація процесу керування вибором пристроїв орієнтування при проектуванні гнучких інтегрованих систем. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.07 - Автоматизація процесів керування. - Національний технічний університет України „Київський політехнічний інститут”, Київ, 2008.

Дисертаційна робота присвячена питанням підвищення якості та зменшення трудомісткості рішень, що приймаються при проектуванні складних розподілених у просторі організаційно-технічних об'єктів і комплексів, за рахунок розробки інформаційного, методичного, алгоритмічного та програмного забезпечення системи підтримки прийняття рішень (СППР) для автоматизації процесу керування вибором пристроїв орієнтування (ПО) на етапі вибору засобів технологічного оснащення гнучких інтегрованих систем (ГІС).

В дисертаційній роботі запропоновано новий підхід до автоматизації процесу керування вибором ПО, що базується на використанні інтелектуальних моделей прийняття рішень на основі штучних нейронних мереж, що застосовуються при систематизації та групуванні об'єктів виробництва та пристроїв орієнтування та їх наступному аналізі. Розроблено методику автоматизованого вибору ПО, яка може використовуватись як основа СППР для автоматизації процесів керування вибором обладнання при моделюванні, проектуванні та плануванні ГІС, а також при модернізації, переналагодженні та зміні конфігурації гнучких виробничих систем.

Ключові слова: гнучка інтегрована система, автоматизація процесу керування вибором пристроїв орієнтування, автоматизований вибір.

Черепанская И.Ю. Автоматизация процесса управления выбором устройств ориентирования при проектировании гибких интегрированных систем. - Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.07 - Автоматизация процессов управления. - Национальный технический университет Украины „Киевский политехнический институт”, Киев, 2008.

Диссертационная работа посвящена решению вопросов повышение качества и снижения трудоемкости решений, принимаемых при проектировании сложных распределенных в пространстве организационно-технических объектов и комплексов, за счет разработки информационного, методического, алгоритмического и программного обеспечения системы поддержки принятия решений (СППР) для автоматизации процесса управления выбором устройств ориентирования (УО) на этапе выбора средств технологического оснащения гибких интегрированных систем (ГИС).

В диссертационной работе предложен новый подход к автоматизации процесса управления выбором УО, который базируется на применении интеллектуальных моделей принятия решений на основе искусственные нейронных сетей, последние используются при систематизации группировании объектов производства и УО, а также их последующем анализе. Разработана методика автоматизированного выбора УО, которая может использоваться как основа СППР для автоматизации процессов управления выбором оборудования при моделировании, проектировании и планировании ГИС, а также при модернизации, переналадке и изменении конфигурации гибких производственных систем.

Раскрыта сущность автоматического ориентирования объектов производства (ОП) - деталей, сборочных единиц, комплектующих изделий, с которыми взаимодействует промышленный робот. Показана взаимосвязь между ОП и УО, которые осуществляют автоматическое ориентирование ОП как единой системы ориентации объектов производства (СООП), которая может рассматриваться как составляющая системы средств упорядочения среды, а также как распределенная во времени и пространстве подсистема ГИС.

Рассмотрен процесс выбора УО как объект управления при проектировании ГИС. При этом указано, что основой автоматизации процесса управления выбором УО является принятие технических решений, которое состоит в контексте рассматриваемой проблемы в определении рационального состава СООП как интегрированной среды функционально взаимодействующего комплекса УО и ОП, то есть фактически определения конкретных моделей УО для обеспечения автоматического ориентирования конкретных ОП для заданных условий ТП по соответствующим критериям. Указано, что автоматизация процесса управления выбором ПО может быть обеспечена за счет использования системы поддержки принятия решений (СППР), которая должна быть ориентирована на анализ значительных объемов разнородной информации.

Разработано информационное обеспечение СППР для автоматизации процесса управления выбором УО и проведены теоретические исследования проблемы автоматизированного выбора УО.

Разработано методическое обеспечение СППР для автоматизации процесса управления выбором УО, сформирован критерий оптимальности, ограничения и целевая функция выбора УО.

Разработаны алгоритмическое и программное обеспечения СППР для автоматизации процесса управления выбором УО, которые реализуют предлагаемую методику автоматизированного выбора ПО, являющейся основой указанной СППР как составляющей задачи проектирования ГИС, а также позволяют автоматизировать процесс управления выбором УО. Кроме того программное обеспечение может использоваться для решения локальных задач автоматизации технологической подготовки гибкого производства, например, для автоматизированной систематизации и группирования составляющих СООП и входить как составляющая в состав автоматизированной системы технологической подготовки производства при проектировании ГИС в целом.

Ключевые слова: гибкая интегрированная система, автоматизация процесса управления выбором устройств ориентирования, автоматизированный выбор.

Cherepanska I.J. Automatization of process to manage a choice of devices of orientation at designing of the flexible integrated systems. - the Manuscript.

The dissertation on competition of scientific degree of a Cand.Tech.Sci. on a speciality 05.13.07 - Automatization of processes to manage. - National Technical University of Ukraine „Kiev Polytechnical Institute”, Kiev, 2008.

Dissertational work is devoted questions of improvement of quality and decrease in labour input of decisions which are accepted at designing of the difficult organizational-technical objects and complexes distributed in space, at the expense of working out information, methodical, algorithmic and the software of system of support of decision-making (SSDM) for automatization of manage process by a choice of devices of orientation (DO) at a stage of a choice of means of technological equipment of the flexible integrated systems (FIS).

In dissertational work the new approach to automation of managerial process by choice DO which is based on use of intellectual models of decision-making on the basis of artificial neural networks which are applied at ordering and grouping of objects of manufacture and devices of orientation and their following analysis is offered. The technique of automated choice DO which can be used as basis SSDM for automation of manage processes by an equipment choice at modeling, designing and planning FIS is developed, and also at modernization, readjustment and change of a configuration of flexible industrial systems.

Keywords: the flexible integrated system, Automatization of process to manage a choice of devices of orientation, the automated choice.

Размещено на Allbest.ru