У вступі обґрунтовано актуальність теми, доведено необхідність розробки методів, математичних моделей, алгоритмів і програмного забезпечення, для створення інформаційної технології безперервної підтримки технологічної підготовки ГВС зборки та оптимізації ТП, що входять до їх складу. Сформульовані мета і задачі дисертаційної роботи, визначені межі досліджень, висвітлені наукова новизна та практичне значення роботи, відображені основні результати проведеного дисертаційного дослідження.

У першому розділі проведено аналіз рівня автоматизації ГВС зборки машинобудівної промисловості, рівнів розвитку окремих класів автоматизованих систем та обсягів використання інформаційних технологій під час проведення робіт по їх удосконаленню.

За результатами аналізу проведена класифікація структурних ланок ГВС за рівнями ієрархічного та службового призначення, окреслені основні їх функції, виділені компоненти поняття гнучкості та розглянуті рівні систем управління. Конкретизовано склад задач за підсистемами: прямого управління, управління потоком деталей, оперативного управління виробництвом, інструментального забезпечення, оперативного обліку. Встановлені вимоги до АСУ ГВС зборки.

Проведено поділ технологічних операцій (ТО) на оброблюючі (в тому числі складальні), контролюючі, маніпуляційні, збереження, очікування, за допомогою якого сформовано їх характеристики у вигляді математичних залежностей; доведена доцільність введення організаційної, функціональної, компонуючої та інформаційно-управляючої технічної підготовки під час побудови ГВС зборки.

Установлено параметри, що визначають зниження продуктивності основного обладнання ГВС зборки, визначено критерії ефективності, здійснена постановка задач досліджень.

У другому розділі викладені результати досліджень, пов'язаних з формалізацією логіко-програмного управління гнучкими складальними робототехнічними системами (ГСРС), яке полягає в поданні заданої упорядкованої дії функціональних модулів ГСРС у вигляді складної логічної функції дій управління, визначених на множині можливих станів, які можуть бути описані наступною системою умов:

де: - група сигналів від датчиків, що контролюють роботу технологічного устаткування і стан робочого середовища у відповідний момент часу;

- група команд управління, що сформовані на даний момент;

- впорядкований вектор управління, що є формалізованим описом в символах управління необхідної технології виконання ТО;

Ф_y - складна логічна функція, що визначає логічний зв'язок між даним станом та управлінським впливом.

Розроблено та досліджено функціональну модель ГСРС у формі відповідно наборів сигналів датчиків та наборів команд керування:

де: - логічна функція перетворення сигналу;

- логічна функція перетворення команд.

Проведено дослідження функціональної моделі ГСРС в умовах невизначеності. При цьому модель керування розглядалася як складова, що має статичну та динамічну частини:

які на довільно вибраному переході визначаться виразами:

Під час розробки алгоритму ідентифікації об'єкту управління його математичну модель запропоновано спрощувати, зберігаючи при цьому основні його властивості. Сутність спрощення полягає в заміні диференційного рівняння, що описує динаміку реального об'єкту рівнянням другого порядку, коефіцієнти якого вибираються із умови мінімізації інтегрального критерію:

,

де: e (t) - різниця між точними x (t) і наближеним x₁ (t) значенням перехідного процесу , відображеного функцією Фур'є е (t).

Рішення задачі мінімізації інтегралу J проводиться з використанням методу трапецій, що найбільш просто реалізується на ЕОМ. При цьому обчислення інтегралу J замінюється знаходженням суми (i), де h₀ - крок моделювання; k - число кроків моделювання; е (і) - похибка на i-му кроці моделювання.

Розроблена структурна схема дворівневої ідентифікації об'єктів управління в матеріальних потоках зборочних процесів.

Під час дослідження динаміки ГВС зборки виходили із організації технологічних комплексів (ТК) зборки, що здійснюються у вигляді одно і багатопредметних поточних ліній. Для ГПС зборки, крім того, характерна перебудова структури ТК в залежності від вимог виробничого процесу, що потребує постійної синхронізації роботи обладнання.

ТК представлено орієнтованим графом G (M, D, С), де М - непуста множина вершин; D - множина упорядкованих дуг; С - множина умов функціонування обладнання.

Граф G (M, D, С) має m входів X, n виходів Y і описується матрицею W, що відображає його стан, послідовність і умови роботи. Зв'язок вхідних і вихідних змінних математичної моделі ГПС зборки подано у матричній формі Y = W X, де символ Х означає операцію векторно-матричного алгебраїчного множення вхідних величин , на передаточні W_ji з метою отримання вихідних значень Побудову графа G (M, D, C) здійснено згідно граф-схеми алгоритму функціонування ТК, при цьому операторні вершини ототожнено з вершинами графа G (M, D, С), а його ребра - з умовами переходу через операторні вершини відповідно з умовними вершинами граф-схеми алгоритму.

Граф G (M, D, C) є основою для постановки та рішення задач знаходження часу виконання ТП, синтезу схем управління при дослідженні динаміки ГПС зборки в цілому. Час виконання ТП визначається часом проходження вершин графа з урахуванням перемикаючих функцій і його ребер. Синтез схем управління зводиться в даному випадку до синтезу кінцевих автоматів Мура.

Зважуючи на велику роль логічних елементів під час здійснення сигналів управління АСУ ГВС, розроблено метод дослідження їхніх функцій під час впливу пуассонівського потоку завад ланцюгами живлення. Встановлено, що імовірність збою логічного елементу на інтервалі часу описується залежністю:

,

де: Х (Т) - перевіряюча послідовність вхідних впливів;

Z - узагальнений вектор значень параметрів схеми логічного елемента;

S - узагальнений вектор значень живлячих напруг.

Імовірність збою логічного елемента на множині Х (Т) дорівнює нулю, якщо Z і S лежать в зоні допустимих значень.

У третьому розділі запропонована модель формування послідовності управляючих команд. З позицій інформаційного змісту логічного рівняння управляючої команди , або в наборі сигналів, що входять в рівняння y_k (t), можуть бути виділені сигнали, які забезпечують формування команд потрібного стану (дозволяючі, перериваючі). В свою чергу за функціональною ознакою, серед сигналів що дозволяються, можуть бути виділені опорні сигнали, які контролюють виконання сформованих у попередньому стані команд та характерні сигнали, що характеризують власне сам стан. З урахуванням цього логічне рівняння команд управління набуває вигляду:

де: - група парних сигналів; - група характерних сигналів; - група перериваючих сигналів.

Розроблена методика побудови моделей системного опрацювання елементів ГВС зборки. Задача системного опрацювання першого рівня полягає у виборі із множини типів технологічного обладнання та пристроїв, що відповідають певним конструктивним ознакам з'єднувальних деталей та найменуванням ТО деякої групи, показники елементів якої відповідають передовому досвіду. В цьому випадку множина , де: u - номер конструктивної ознаки з'єднувальних деталей (); l - номер, що відповідає комплектуванню ТО (); - дискретний набір чисел, що відповідає типам технологічного обладнання та пристроїв.

На другому рівні системного опрацювання проводиться злагоджений вибір варіанта з'єднувальних деталей і типів технологічного обладнання та пристроїв.

Для проведення автоматизованого аналізу введено змінні:

Основними показниками оптимального вибору є трудомісткість виготовлення Т_u і технологічна собівартість виробу Cт за заданою програмою випуску. Таким чином, маємо багатоальтернативну оптимізаційну модель:

На третьому рівні системного опрацювання вибирається структура ТК зборки, що пов'язана з реалізацією різних методів забезпечення точності, розподілом між робочими місцями і орієнтацією на певну номенклатуру виробів та програму їх випуску.

Величина залежить від вибору типу обладнання і пристроїв, варіанту розподілу операцій між робочими місцями. Коефіцієнт виходу придатних виробів залежить від типу обладнання і пристроїв, що використовуються на технологічних операціях та методах забезпечення ОВ. Таким чином, маємо:

t_пл - плановий фонд часу роботи технологічного комплексу;

- ритм технічного комплексу;

- коефіцієнт виходу придатних виробів.

Отримані залежності призводять до необхідності рішення задач системного опрацювання другого і третього рівнів в рамках єдиної оптимізаційної моделі.

Під час побудови оптимізаційної моделі вибору типу елементів ГВС зборки з заданою структурою зв'язку встановлено, що різновидність зв'язків призводить до необхідності рішення наступних задач: вибір форми взаємозв'язків, що породжуються визначальними зв'язками; вибір форми взаємодії, що породжуються довільними зв'язками. Як правило, варіантів з визначальними зв'язками мало, тому перша задача розв'язується шляхом повного перебору. Друга - може бути представлена у вигляді деталізованих альтернатив, пов'язаних з визначенням елементів або з представленням послідовності елементів в фізичних моделях.

Якщо відомі перетворення , що дозволяють розрахувати значення критерія Q_j по значеннях відповідних показників окремих елементів , то характер оптимізаційних моделей залежить від наступних ознак: ступеня невизначеності показників системи; кількості показників Q_j, що враховуються у задачі вибору; способу задання залежності f_i (r_i). Основою формалізованої постановки задач, пов'язаних з визначенням послідовності елементів в фізичних моделях, може служити оптимізацийна модель задачі комівояжера.

Нехай, наприклад, система складається з (n+1) елементу і сформована матриця , що характеризує "витрати" на переході між елементами. Поставимо у відповідність альтернативам про переходи від одного елемента до іншого змінні:

Якщо метою оптимального вибору послідовності елементів є мінімізація сумарних "витрат" і, крім того, ставляться вимоги виконання умови, що від одного елементу (крім означеного) перехід до іншого (крім початкового) здійснюється тільки один раз, то отримаємо наступну оптимізаційну модель:

де змінні u_i, u_v набувають довільні значення.

Наведені вище оптимізаційні моделі можуть бути зведені до структур екстремальних задач, що допускають числове рішення на ЕОМ. Простіший варіант - екстремальна задача із змінними без обмежень:

В інших випадках маємо задачу з обмеженнями, які можливо обчислити алгоритмічно:

В більшості випадків маємо задачі з обмеженнями загального виду та багатокритеріальні.

Розглянуті задачі зводяться до задач оптимізації, для розв'язання яких може бути здійснена рандомізація та використані адаптивні алгоритми. З цією метою замінено змінні х_i на випадкові змінні, що мають розподілення:

.

Таким чином за допомогою рандомізації можливо перейти до її випадкового аналогу:

- простір випадкових змінних випадкова величина, що отримана на попередній ітерації; y^k+1 - величина, що відіграє роль кроку просування; - випадкові Булеві функції, що визначені з точністю до параметру.

З урахуванням умов локального покращення (УЛП) переміщення у випадкових характеристиках виконується за правилом:

де Р^k x_і - ймовірність того, що випадкова реалізація альтернативної змінної x_і на кожному кроці набуває значення 1; q^kx_i - ймовірність того, що випадкова реалізація альтернативної змінної x_і на м-му кроці приймає значення 0; P^k+1y_i - імовірність того, що випадкова величина y_i на кожному кроці набуває значення 1; - перша реалізація випадкової величини: де k - характеристична функція, що приймає значення 1, при позитивному аргументі та 0 в протилежному випадку.

Нехай виконані побудови першого рівня і - випадкова величина, що відіграє роль кроку під час отримання випадкової величини . Тоді визначимо варіації випадкової величини ітеративними процедурами - величина кроку переміщення.

Алгоритм зміни кроку переміщення отримується за рахунок більш повного навчання якостям функції та підвищення ефективності пошуку рішення. Для отримання алгоритму зміни кроку переміщення величина повинна бути замінена на величину - повторної реалізації випадкової величини . Таким чином, повний алгоритм має вигляд:

Для подальшого підвищення ефективності роботи алгоритму доцільно здійснювати управління вибором координат випадкового вектору х на основі більш повного використання поточної інформації. З цією метою випадковій величині поставимо у відповідність множину випадкових величин , що визначаються правилом:

Тоді алгоритм імовірності з урахуванням УЛП має вид:

,

де - крок переміщення, - реалізація випадкової величини . Для збереження умови нормування повинна бути проведена додаткова обробка за формулою:

Під час побудови моделі технологічного складання здійснено рішення задачі оптимізації послідовності складальних операцій на основі формування множини можливих складальних одиниць і поетапного визначення оптимальної послідовності їх зборки. При цьому початковими даними є функції з'єднуваності і функції вартості приєднання для всіх . Процес послідовного формування множин здійснюється наступним чином. Для кожної з'єднувальної одиниці (ЗО) b_kr розшукуються у множині ЗО з функцією з'єднуваності Далі визначається логічна сума . Якщо вона дорівнює одиниці, то b_kr включається у множину D_k можливих ЗО, в іншому випадку переходять до перевірки наступної ЗО b_{k r+1}.

Узагальнена математична модель ТО складального виробництва може бути подана у векторному вигляді

де W - вектор, який характеризує ТО, що входять у складання на даній операції;

M - вектор, що характеризує матеріали, які використовуються;

Р - вектор перетворень, що входять у зборку елементів та матеріалів;

Q - вектор, що характеризує оснащення;

Т - вектор оцінки операції;

R - вектор, що характеризує гнучкість операції.

Під час розробки системи прийняття рішень у ГВС зборки створено: схему матеріальних та інформаційних потоків і базову модель, що включає елементи системи прийняття рішень, їх розгляд дозволяє сформувати пропозиції щодо способу прийняття рішення ЛПР.

Інформаційна структура процесу прийняття рішень зводиться до наступного: діагностика задачі (встановлення множин, що мають відношення до задачі вибору елементів, явищ, об'єктів середовища); конструювання моделі задачі на основі існуючої інформації; пошук інформації, якої не вистачає; уточнення моделі задачі; аналіз оцінок і їх корегування; вибір рішення.

Під час побудови математичної моделі підвищення ефективності ГВС зборки, остання розглядалася нами як система багаторівневого виробництва. Основним критерієм вибрана повна вартість системи (TSC), що отримана шляхом урахування наступних компонентів: вартість наладки вартість проведення внутрішньопроцесної перевірки ; вартість перевірки готового виробу вартість переналадки ; інвестування в програму покращення якості ; вартість відходів . Для визначення оптимальних значень частоти інвестування в якість (S_i) і розміру партії продукції (Q) використовували метод прямого моделювання.

Встановлено, що вибір оптимальних значень S_i і Q призводять до значного зниження повної вартості системи.

У четвертому розділі розглянуто структуру створеної концептуальної моделі багаторівневої інтегрованої системи управління гнучким автоматизованим виробництвом (ГАВ), у склад якої входять автоматизовані системи управління технологічним обладнанням (АСУТО), гнучким виробничим модулем (АСУВМ), технологічними процесами (АСУТП), транспортно-складськими системами (АСУТСС), технологічної підготовки виробництва (АСТПВ), підприємством (АСУП), проектними роботами (АСУПР), проектуванням (САПР), а також системи оперативно-диспетчерського управління (АСОДУ).

Функції інтегрованої системи управління ГАВ розподілені між окремими управляючими та обчислювальними засобами, зв'язок між якими здійснюється системою передачі даних.

Системи управління першого і другого рівнів (управління технологічним обладнанням, виробничим модулем, гнучкою автоматизованою лінією), що вирішують великий та складний комплекс задач по управлінню, побудовані з урахуванням наступних основних принципів: поділ функцій управління між окремими мікропроцесорними технічними засобами; можливість гнучкої зміни цих функцій; забезпечення ієрархії управління; організація сумісного функціонування технічних засобів управління з використанням радіальної або магістральної системи передачі даних; забезпечення єдності інтерфейсів та протоколів; стандартизація вхідних та вихідних сигналів засобів зв'язку з об'єктом; забезпечення гнучкої діагностики всіх технічних засобів і передачі всієї діагностичної інформації на центральний управляючий пристрій чи на більш високий рівень управління.

Запропонована структура роботизованого технічного комплексу (РТК) та відповідна йому система управління.

Під час розробки структури гнучкого виробничого модуля (ГВМ) запропоновані обмеження та сформовані критерії ефективності для прийняття рішень на відповідних етапах синтезу. Обмежуючими вимогами під час синтезу структури ГАВ можуть бути: мінімальне число позицій зборки; мінімальне число маніпуляцій та змін базування об'єкта; мінімальна кількість змін напрямків переміщень об'єктів у просторі; мінімальні відстані; принцип вертикальної зборки; мінімальний склад номенклатури вузлів технологічного оснащення; максимальне завантаження кожного пристрою модуля та ін. Критерії оцінки варіантів структури визначаються етапом процесу синтезу та задачами, що вирішуються на кожному етапі. Такими критеріями можуть бути технічна ефективність ГВМ, продуктивність, гнучкість (час переналадки), коефіцієнт завантаження, вартість, складність (функціональна, кінематична, конструктивна), використання виробничої площі та інш.

Створена структура системи оперативного управління, що відображає всі стадії і етапи управління ГВС зборки. В її склад входять: служба забезпечення, автоматизована система технологічної підготовки виробництва, автоматизована система управління підприємством, база даних, система локального управління обладнанням. Розроблено інфологічну модель ГВС зборки, яка характеризується параметрами: , де С - множина цільових завдань, на які розрахована ГВС зборки, - множина ТО, які забезпечують виконуюча система ГВС зборки; R - множина ресурсів, що складають виконавчу систему ГВС зборки; Ф - множина обмежень, за якими функціонує ГВС зборки; F - множина критеріїв, за якими оптимізується або оцінюється робота ГВС зборки за умови різних цільових завдань; Т - період функціонування ГВС зборки. Стан S ГВС зборки характеризується вибіркою із декартового добутку:

Загальний стан визначається станом партій об'єктів зборки, динамікою ТП і станом виробничих модулів. Відображення стану усіх компонентів досягається шляхом внесення змін в інформаційні портрети, що повністю характеризують виробничу ситуацію в системі. Для цього використані вісім видів портретів: П_з - заказу, П_д - партії деталей; П_об - оброблюючого обладнання; П_к - контролюючого обладнання; П_{м -} маніпуляційного обладнання; П_т - транспортної системи; П_с - складів; П_в - допоміжних засобів.

Динамічні портрети задаються набором параметрів, що характеризують стан об'єктів: кількісних, просторових, часових, технологічних, логічних. Маючи набір портретів, що являють собою часовий зріз динамічної ситуації у виробничій системі, можливо приймати рішення про доцільну стратегію управління. В результаті рішення задачі управління ГАС зборки виробляється управляючий сигнал, що несе інформацію про те, кому (q_mn), що (), з чим () та коли розпочинати роботу.

Створена структура програмного забезпечення АСУ ГАВ, яке включає наступні програмні модулі: управління даними, управління за фактичними результатами, управління роботою, візуалізації стану, слідкування за роботою.

У п'ятому розділі наведено приклади практичної реалізації розроблених моделей і алгоритмів за результатами досліджень.

Висновки