Метод, алгоритм и устройство для управления охлаждением деталей на основе нейро-нечеткого аппарата тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.05, кандидат наук Нассер Абдулдаиам Абдулджалил Хаил

• Нассер Абдулдаиам Абдулджалил Хаил
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Нассер Абдулдаиам Абдулджалил Хаил

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ 11 СИСТЕМ, МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ОХЛАЖДЕНИЕМ ДЕТАЛЕЙ

1.1 Патентный поиск вычислительный устройств и систем для 11 управления охлаждением деталей

1.2 Анализ физических процессов, протекающих в системе 16 управления охлаждением деталей

1.3 Анализ современной элементной базы для синтеза 21 вычислительных устройств для управления охлаждением

деталей

1.4 Анализ элементов искусственного интеллекта, используемых в 32 вычислительных устройствах

1.5 Анализ критериев, используемых для оценки 35 функционирования вычислительных устройств в системах управления сложными объектами

Выводы по первой главе

ГЛАВА 2. МЕТОД, АЛГОРИТМ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

НЕЙРО-НЕЧЕТКОГО УСТРОЙСТВА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ОХЛАЖДЕНИЕМ ДЕТАЛЕЙ

2.1 Нейро-нечеткий метод вычисления силы электрического тока, 39 передаваемой на термоэлемент, и его структурная схема

2.2 Анализ физических процессов, протекающих в системе 46 управления охлаждением деталей

2.3 Параллельный алгоритм оценки точности функционирования 48 нейро-нечеткого метода вычисления силы электрического тока

2.4 Анализ мягких операторов, используемых в нейро-нечетком 50 методе вычисления силы электрического тока

Выводы по второй главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ЭЛЕМЕНТНОЙ БАЗЫ НЕЙРО-

НЕЧЕТКОГО УСТРОЙСТВА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ОХЛАЖДЕНИЕМ ДЕТАЛЕЙ

3.1 Синтез структурной схемы системы управления охлаждением 65 деталей

3.2 Разработка вычислительной схемы работы вычислительного 73 устройства и анализ моделей дефаззификации результирующей переменной

3.3 Разработка элементов вычислительного нейро-нечеткого 81 устройства для управления охлаждением детали

3.4 Анализ устойчивости системы управления охлаждением детали 88 Выводы по третьей главе 94 ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА 95 ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ НЕЙРО-НЕЧЕТКОГО УСТРОЙСТВА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ОХЛАЖДЕНИЕМ ДЕТАЛЕЙ

4.1 Структурно-функциональная организация нейро-нечеткого 95 устройства для управления охлаждением деталей

4.2 Численное моделирование нейро-нечеткого устройства для 99 управления охлаждением деталей из оборудования с ЧПУ

4.3 Экспериментальные исследования

4.3.1 Расчет достоверности полученных результатов

4.3.2 Расчет доверительного интервала

4.3.3 Анализ сложности и эффективности алгоритма 107 Выводы по четвёртой главе 109 ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Основные результаты и выводы, рекомендации 110 Список литературы 112 Приложение А. Копия патента на изобретение № 2586189 123 Приложение Б. Копия свидетельства о государственной регистрации 124 программы для ЭВМ №

Приложение В. Текст программной процедуры. Оценки дисперсии и 125 среднеквадратического отклонения

Приложение Г. Текст программной процедуры. Моделирование 130 процесса управления температурным режимом в зоне резания

Приложение Д. Текст программной процедуры. Оценки дисперсии и 133 среднеквадратического отклонения

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод, алгоритм и устройство для управления охлаждением деталей на основе нейро-нечеткого аппарата»

Актуальность темы исследования.

В последние десятилетия возрос интерес к разработке новых интеллектуальных методов управления сложными объектами и/или системами. Создание подобных методов с одной стороны возможно за счет совершенствования цифровых устройств вычислительной техники, обеспечивающих решение поставленных перед ними задач в сфере управления сложными системами. С другой стороны, для успешного решения задачи необходимо создание математического, информационного и программного обеспечения для их функционирования. Так, например, для увеличения производительности обработки изделий на оборудовании с числовым программным управлением (ЧПУ) необходимо использовать режим высокоскоростной обработки (ВСО). При этом специализированое программное обеспечение содержит большое число перемещений, превосходящее объем памяти микроконтроллеров, использующихся для обработки и хранения управляющих программ. Это определяет необходимость создания аппаратно-ориентированных устройств в составе системы управления охлаждения деталей для обеспечения параметров скорости и надежности оборудования с ЧПУ. В случае ВСО производительность повышается за счет увеличения скорости, которая ограничена температурными деформациями. Поэтому введение специализированных вычислительных устройств, позволяющих решать подобный класс задач, является одним из перспективных направлений интеллектуализации систем управления сложными объектами.

Разработкой интеллектуальных систем управления занимались такие ученые, как Новиков Д.А., Гречишников В. А., Кожевников Д. В., Кирсанов С. В., Кокарев В. И., Схиртладзе А. Г., Барановский Ю.В., Золотухин Н.М., Резников А.Н., Fuju T., Lee J.-K., Kohler E. и др. [1-8]. Однако для улучшения качественных и эксплуатационных показателей разрабатываемых устройств необходимо рассмотреть вопросы, связанные с их интеллектуализацией.

В настоящее время для интеллектуализации цифровых устройств вычислительной техники используются элементы искусственного интеллекта, к которым относятся нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткие множества и их гибридные модели. Нейро-нечеткие методы и использующие их устройства применяется в задачах, где возникают трудноуправляемые переходные процессы. Например, в устройствах управления движением метрополитена, доменными печами, сложными робототехническими комплексами, то есть в системах, относящихся к классу обучение-распознавание-действие.

В частности, создание специализированных устройств управления параметрами ВСО требует разработки принципиально новых методов формирования выходного сигнала. Следует отметить, что их работа усложняется за счет внешних возмущающих воздействий, действующих при обработке деталей в режиме реального времени.

В связи с вышеизложенным, актуальной научно-технической задачей является разработка метода, алгоритма и устройства для управления охлаждением деталей на основе нейро-нечеткого аппарата.

Степень разработанности проблемы. В развитие теории и практики применения в устройствах управления сложных, адаптивных, нечетких и нейро-нечетких систем большой вклад внесли российские и зарубежные ученые: Л.С. Бернштейн, А.Н. Мелихов, А.П. Ротштейн, А.В. Леоненков, А.П. Еремеев, Ю.Н. Золотухин, С.М. Ковалев, Л.Г. Комарцова, Ю.И. Кудинов, К.Г. Малышев, L. Zadeh, H. Sugiura, M. Sugeno, T. Takagi, H. Tanaka, I.B. Turksen, R.R. Yager, T. Yasukawa, L.X. Wang и др. Однако, в работах этих ученых недостаточно проработаны вопросы, связанные с использованием гибридных технологий и применением мягких арифметических операторов в структуре нечетко-логического вывода.

Работа выполнена в рамках грантов Президента РФ для государственной поддержки молодых российских ученых № МД-2893.2015.8 (Разработка и исследование теоретических основ, методов адаптивного

нейро-нечеткого управления сложными техническими системами на основе мягких вычислений) и № МД-707.2017.8 (Исследование, разработка и моделирование методов мягкого управления робототехническими комплексами на основе адаптивных нейро-нечетких обучающих систем), а также Государственного задания № 2.3440.2017/ПЧ (Разработка методов обеспечения живучести интеллектуальных бортовых систем управления беспилотных транспортных средств).

Цель диссертационной работы - повышение точности функционирования вычислительного устройства для управления охлаждением детали на основе оценки средней квадратической ошибки.

В соответствии с целью работы были сформулированы и решены следующие основные задачи:

1. Анализ существующей элементной базы и современных вычислительных устройств, входящих в состав системы управления оборудованием с ЧПУ с целью обоснования выбранного направления исследований.

2. Создание нейро-нечеткого метода вычисления силы электрического тока, передаваемой на термоэлемент, для управления процессом охлаждения деталей.

3. Синтез алгоритма и специализированного программного обеспечения, осуществляющих контроль за функционированием нейро-нечеткого устройства для управления охлаждением деталей.

4. Разработка структурно-функциональной организации нейро-нечеткого устройства для управления охлаждением деталей и экспериментальные исследования нейро-нечеткого метода вычисления силы электрического тока, передаваемой на термоэлемент, с целью улучшения эксплуатационных характеристик разработанного вычислительного устройства.

Объект исследования: вычислительные процессы при управлении охлаждением деталей.

Предмет исследования: нейро-нечеткий метод и алгоритм вычисления силы электрического тока, передаваемой на термоэлемент, и алгоритмы функционирования нейро-нечеткого устройства для управления охлаждением деталей.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались теория нечеткой логики и множеств, методы математического моделирования, вычислительной математики и статистики, основы теории построения алгоритмов, корреляционо-регрессионный анализ, а также теория проектирования вычислительных устройств и ЭВМ.

Научная новизна и основные положения, выносимые на защиту:

1. Нейро-нечеткий метод вычисления силы электрического тока, передаваемого на термоэлемент, основанный на анализе параметров режима резания и температуры в зоне резания, позволяет обеспечить редукцию средней квадратической ошибки при функционировании вычислительного устройства для управления охлаждением деталей за счет мягкого нейро-нечеткого аппарата вычисления управляющих величин.

2. Алгоритм управления температурными деформациями, отличающийся тем, что в его основе используется нейро-нечеткий метод вычисления силы электрического тока, передаваемого на термоэлемент, обеспечивает редукцию сложных вычислительных операций при охлаждении деталей за счет мягких арифметических операторов, использующихся в нейро-нечеткой сети.

3. Нейро-нечеткое устройство для управления охлаждением деталей обеспечивает редукцию средней квадратической ошибки и критерий оценки точности его функционирования.

Практическая ценность работы состоит в следующем:

1. На основе созданного нейро-нечеткого метода вычисления силы электрического тока, передаваемого на термоэлемент, разработаны способ и устройство для управления охлаждением резца (Пат. РФ № 2586189),

позволяющее обеспечить увеличение производительности системы охлаждения на 10-20%;

2. Разработанный алгоритм управления температурными деформациями позволил сформировать программа для ЭВМ № 2015616744 «Оценка дисперсии и среднеквадратического отклонения при структурной адаптации нечеткого-логического вывода», позволяющая повысить точность системы управления охлаждением деталей на основе показателя ЯМБЕ в 5,8 раз по сравнению с традиционными моделями.

Реализация результатов работы.

Результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в ООО «Компания «КурскИнформПродукт» в условиях опытно-промышленных испытаний системы нейро-нечеткого охлаждения деталей.

Предложенные алгоритмы управления температурными деформациями и расчета ЯМБЕ для оценки нейро-нечеткого метода вычисления электрического тока, передаваемой на термоэлемент, используются в практической деятельности ООО Фирма «Комплект монтаж автоматика», а также используются в учебном процессе кафедры «Вычислительная техника» Юго-Западного государственного университета в рамках дисциплин «Интеллектуальные системы» и «Микропроцессорная техника», что подтверждается соответствующими актами внедрения.

Соответствие паспорту специальности.

Согласно паспорту специальности 05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления, проблематика, рассмотренная в диссертации, соответствует пунктам 1 и 2 паспорта специальности (1. Разработка научных основ создания и исследования общих свойств и принципов функционирования элементов, схем и устройств вычислительной техники и систем управления. 2. Теоретический анализ и экспериментальное исследование функционирования элементов и устройств вычислительной техники и систем управления в нормальных и специальных условиях с целью улучшения технико-экономических и эксплуатационных характеристик).

Апробация результатов исследования.

Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на 17 международных и всероссийских научно -технических конференциях: Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов (г. Курск, 2010, 2013); Интеллектуальные и информационные системы (г. Тула, 2015); Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования (г. Вологда, 2014, 2015, 2016); Молодые ученые - основа будущего машиностроения и строительства (г. Курск, 2014); Инновации, качество и сервис в технике и технологиях (г. Курск, 2014); Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки сигналов (г.Томск, 2015, 2016); Качество в производственных и социально- экономических системах (г. Курск, 2014); Современные инновации в науке и технике (г. Курск, 2014); Современные материалы техника и технологии (г.Курск, 2015); Информационные технологии в науке и производстве (г. Омск, 2015); Новые информационные технологии и системы (г. Пенза, 2015); Интеллектуальные и информационные системы (г. Тула, 2016); Мехатроника, автоматика и робототехника (г. Новокузнецк, 2017); на всероссийской научно-практической конференции молодых ученых в рамках Программы развития деятельности студенческих объединений Череповецкого государственного университета «РАЙON 1Т» (г. Череповец, 2016), а также на научно-технических семинарах кафедры «Вычислительная техника» Юго-Западного государственного университета (ЮЗГУ) с 2010 по 2017г.

Личный вклад автора.

Личный вклад автора состоит в непосредственном участии в проведении всех экспериментальных и теоретических исследований, апробации результатов исследования, подготовке докладов и публикаций по теме диссер-

тации. Вся обработка и интерпретация полученных результатов выполнена лично автором.

Публикации. По материалам диссертации опубликованы 29 научных работ, в том числе 5 статей в научных рецензируемых изданиях, входящих в перечень ВАК РФ, одна из них входит в международную базу данных Scopus, получен 1 патент РФ на изобретение и 1 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации.Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 102 наименований и приложений. Диссертационная работы изложена на 134 страницах машинописного текста и содержит 61 рисунок, 37 таблиц.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ, МЕТОДОВ И УСТРОЙСТВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ОХЛАЖДЕНИЕМ деталей

1.1 Патентный поиск вычислительный устройств и систем для управления охлаждением деталей.

Рассмотрим существующие изобретения, относящиеся к теме исследования. Результаты анализа сведены в таблицу 1.1.

Таблица 1.1.

Патентный поиск вычислительных устройств и систем для управления

охлаждением деталей

Наименование устройства/ способа Автор, Патентообладатель. Принцип работы Основные недостатки

1 2 3 4

Устройство охлаждения режущего инструмента. [9] Автор(ы): Емельянов С.Г, Титов В.С, Бобырь М.В, Анциферов А.В. Патентооб ладате л ь(и): ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» RU Изобретение относится к области высокоскоростной обработки деталей на оборудовании с ЧПУ, в частности к системам охлаждения резцов передней и задней бабок. Устройство содержит переднюю и заднюю бабки, резцедержатель с резцом и исполнительные механизмы оборудования с ЧПУ. Кроме того, оно снабжено управляемым генератором электрического тока, содержащим операционный усилитель, потенциометр, резистор и компьютер. Первый выход компьютера соединен с передней бабкой, второй выход компьютера соединен с задней бабкой, третий выход компьютера соединен с управляемым генератором электрического тока, четвертый выход компьютера соединен с исполнительными механизмами оборудования с отсутствие режима управления скоростью охлаждения режущего инструмента.

Наименование устройства/ способа Автор, Патентообладатель. Принцип работы Основные недостатки

ЧПУ, а державка режущей части резца содержит пластину с термоэлементом. Увеличивается скорость обработки деталей за счет более эффективного охлаждения режущей части резца.

Устройство охлаждения режущего инструмента для повышения точности при обработке деталей на оборудовании с ЧПУ [10]. Автор(ы): Червяков Л.М, Титов В.С, Бобырь М.В, Анциферов А.В. Патентооб ладате л ь(и): ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» Устройство включает компьютер и датчик температуры, встроенный в резец. Для достижения того же технического результата оно снабжено генератором постоянного электрического тока, включающим операционный усилитель, потенциометр и резистор, нечетким контроллером для перерасчета значения напряжения в зависимости от нечетких правил управления. Датчик температуры выполнен в виде термопары. При этом компьютер соединен с потенциометром, вход пластины при помощи токопроводов соединен с выходом операционного усилителя, выход пластины соединен с резистором и вторым входом операционного усилителя, первый вход операционного усилителя соединен с потенциометром, первый вход нечеткого контроллера соединен с оптическим датчиком, второй вход нечеткого контроллера соединен с термопарой, выход контроллера соединен с потенциометром. отсутствие возможности управления силой электрического тока для более эффективного управления скоростью охлаждения режущего инструмента

Способ охлаждения режущей части инструмента [11] Автор(ы): Ермаков Ю.М., Сыроежкин В.Н., Петров Ю.И., Слесаренко С.В. Заявитель(и): Московское Способ охлаждения режущей части инструмента, при котором во внутреннюю его полость подают импульсами смазочно-охлаждающее технологическое средство (СОТС), отличающийся тем, что, с целью применение инструмента сложной конструкции с внутренними полостями для смазочно-

Наименование устройства/ способа Автор, Патентообладатель. Принцип работы Основные недостатки

производственное объединение " Станкостроительн ый завод им. Серго Орджоникидзе" Всесоюзный заочный машиностроительн ый институт повышения эффективности охлаждения режущей части инструмента при плазменно-механической обработке резцом, в его режущей части образуют расширительную камеру, из которой выводят СОТС через отверстия, выполненные с выходом на переднюю и/или заднюю режущие грани. охлаждающей жидкости.

Способ охлаждения режущего инструмента для повышения точности при обработке деталей на оборудовании с ЧПУ. [Патент РФ №2486992, кл. B23Q 11/14, 2006(прототип)] Автор(ы): Червяков Л.М, Титов В.С, Бобырь М.В, Анциферов А.В. Патентооб ладате л ь(и): ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» Способ включает определение температуры в зоне резания. Для повышения точности обработки при охлаждении используют термоэлемент, выполненный в виде пластины, которую размещают в державке резца и соединяют с генератором постоянного электрического тока. При этом в качестве устройства для определения температуры используют термопару. Определяют диаметр детали с помощью оптического датчика, при несовпадении измеренных значений температуры и диаметра детали с требуемыми регулируют охлаждение резца путем увеличения и/или уменьшения выходного напряжения генератора с определением его величины при помощи семи нечетких правил управления. Недостатком данного способа является то, что в нем не предусмотрен режим регулирования силой электрического тока

Устройство высокоточной обработки деталей на оборудовании с ЧПУ. Патент РФ №2280540, кл. В23В 25/06, (аналог) [12] Автор(ы): Титов В.С, Бобырь М.В, Милостная Н.А. Патентооб ладате л ь(и): Курский государственный технический университет Изобретение относится к области станкостроения высокоточного оборудования с ЧПУ и, в частности, к средствам активного контроля обработки детали в реальном времени. Вследствие того, что во время прохождения режущего инструмента по поверхности обрабатываемой детали появляются погрешности, установление величины отклонений, высокая техническая сложность, связанная с необходимостью охлаждения резца за счет механизма подачи смазочно-охлаждающей жидкости, а также сложность конструкции устройства.

Наименование устройства/ способа Автор, Патентообладатель. Принцип работы Основные недостатки

возникающей в ходе выполнения технологического процесса, является основой оценки точности различных методов обработки. Технический результат -обеспечение высокой точности обработки деталей на высокоточном оборудовании с ЧПУ в реальном времени

Система охлаждения режущего инструмента [13]. Автор(ы): Токмаков В.П, Черепанов Г.К, Синяева Л.П. Патентооб ладате л ь(и): Федеральное государственное унитарное предприятие "Воткинский завод" Полезная модель относится к области машиностроения и может быть использована при обработке металлов резанием (фрезерование, токарная обработка, сверление и др.). Технической задачей, стоящей перед авторами, является создание устройства подачи смазочно-охлаждающей жидкости, позволяющей обеспечить возможность подачи смазочно-охлаждающей жидкости в зону резания без дополнительной настройки подвода сопла в процессе механической обработки в независимости от размеров и конфигурации обрабатываемой детали (заготовки) и режущего инструмента. охлаждающие жидкости не в состоянии обеспечить желаемый контроль температуры резания в зоне резания

Способ подачи смазочно- охлаждающ их технологиче ских средств (варианты) [14] Автор(ы): Латышев В.Н, Наумов А.Г, Чиркин С.А, ключников С.В, Оношин Н.М. Патентооб ладате л ь(и): Ивановский государственный университет В машиностроении для подачи смазочно-охлаждающих технологических средств (СОТС) или их отдельных компонентов при механической обработке материалов и в узлах трения. Сущность изобретения: в основе положен принцип подачи СОТС в виде микрокапсул, которые представляют собой мелкие количества вещества СОТС, заключенного в тонкую оболочку пленкообразующего вещества. Данный способ охлаждения трудно реализуем и имеет недостаточную эффективность, вследствие чего не нашел широкого практического использования

Наименование устройства/ способа Автор, Патентообладатель. Принцип работы Основные недостатки

Охлаждаемый резец(аналог) [15]. Васильев В.Г. Использование: обработка металлов резанием резцами с внутренним охлаждением. Сущность изобретения: охлаждающий резец содержит державку 1 с герметичной наклонной полостью 2, частично заполненной охлаждающей средой 4. Полость 2 с одного конца закрыта режущей пластиной 3 и частично образована внутренними поверхностями двух телескопических связанных между собой втулок 5 и 6, наружная 5, из которых имеет внутреннюю полированную поверхность и неподвижно закреплена посредством резьбы в державке 1, а внутренняя 6 закрыта с торцом и установлена с возможностью осевого перемещения при изменении давления в наклонной полости 2, при этом на трех четвертях наружной поверхности внутренней втулки 6 выполнена теплообменная поверхность. высокая техническая сложность, а также небольшая долговечность, так как вследствие потери эластичности уплотнительного кольца высока вероятность утечки охлаждающей жидкости

Device for cooling cutting teeth of cutter heads of cutting machines [16]. Wolfgang Gebetsroither, Alfred Zitz In a rock cutting machine which includes a cutter arm having an inner end and an outer end carrying a toothed cutter which rotates about an axis transverse to the longitudinal dimension of the arm, an improved cooling device for the cutting teeth of the cutter comprising a nozzle device for receiving supplies of compressed air and water and constructed to create and discharge a stream of air in which particles of liquid water are dispersed or atomized, the nozzle device being carried by the cutter arm at a location spaced from the cutter toward the inner end of the arm and arranged in a position to discharge the stream High technical complexity.

Наименование устройства/ способа Автор, Патентообладатель. Принцип работы Основные недостатки

toward the cutter in a spray pattern such that the stream impinges on the teeth of the cutter as the teeth pass through the pattern during rotation of the cutter.

Анализ таблицы 1.1 показал, что существующие устройства и системы не обеспечивают высокую точность при управлении охлаждением деталей.

1.2 Анализ физических процессов, протекающих в системе управления охлаждением деталей

Обобщенная схема вычислительных устройств для функционирования систем управления охлаждением деталей приведена на рисунке 1.1.

Компьютер:

- подготовка управляющих программ; редактирование управляющих программ;

- трансляция управляющих программ.

Устройства охлаждения

Технологическая система: станок-приспособление -инструмент-деталь

О

1 - система активного контроля (датчики положения фрезы);

2 - устройства охлаждения (подача СОЖ в шпиндель);

3 - общий вид станка с ЧПУ

Устройства для регулирования размеров _контактных площадок_

Устройства для выбора положения и размеров _режущих пластин_

Устройства контроля теплоотводящих кромок и __фасок режущего инструмента_

Устройства подачи СОЖ

I Устройства с применением автономных систем [_охлаждения_

Устройства для контроля за длительностью . контакта фрезы с обрабатываемым материалом

Устройства контролирующие коэффициент теплопроводности режущих пластин

2

Рисунок 1.1- Обобщенная схема специализированного устройства для системы управления охлаждением деталей

Анализ устройств охлаждения технологической системы станок -приспособление - инструмент - детали показал следующие недостатки традиционных систем [17^19].

Регулирование размеров контактных площадок инструмента. Возможно за счет создания канавки на передней поверхности режущей части инструмента. Направлено на снижение коэффициента трения. В результате снижается сила резания и количество выделившейся теплоты, а следовательно и температура на передней поверхности режущей части инструмента. Большое влияние на температуру оказывает угол заточки режущего инструмента, под которым проведена передняя стенка канавки. Уменьшение данного угла приводит к повышению теплоотвода в инструмент и снижению температуры на передней поверхности.

• Применение дополнительных теплоотводящих кромок. Дополнительные кромки на режущем инструменте позволяют снимать

дополнительный слой обрабатываемого материала, через который отводится часть тепла, образующаяся при резании.

• Выбор положения и размеров режущих пластин.

В зависимости от условий обработки деталей необходимо учитывать размер пластины. Увеличение размера пластин ведет к повышенному отбору тепла из технологической системы станок - приспособление - инструмент -деталь. Следует учитывать, что при чистовой обработке размер режущих пластин рекомендуется уменьшать. Однако при увеличении размера пластины повышается стабильность процесса резания. Следовательно, соблюдение баланса между этими требованиями увеличивает сложность систем охлаждения изделий и увеличивакт сложность настройки оборудования с ЧПУ.

• Применение смазочно-охлаждающих жидкостей.

Применяя различные схемы подвода жидкости, (со стороны передней поверхности или задней, поливом или через тело инструмента) можно создавать необходимое тепловое состояние зоны обработки и контактных площадок режущего инструмента. Однако это увеличивает стоимость и сложность системы охлаждения деталей и требует затрат на дополнительные энергетические расходы [20].

• Выбор коэффициентов теплопроводности режущих пластин.

Коэффициент теплопроводносги определяет способность передать тепловую энергию через материал и характеризует тепловой поток, проходящий через площадку куба материала единичной площади при перепаде температуры на его гранах, равном 1 °С. Коэффициент температуропроводности характеризует скорость изменения температуры материала в нестационарных тепловых процессах. Снижение значений этих коэффициентов замедляет процесс передачи теплоты в глубь детали и увеличивает время выдержки. При прогреве детали по сечению параллельно протекают два процесса: переход теплоты от внешней нагревающей среды к поверхности детали и переход теплоты от поверхности детали к центру.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нассер Абдулдаиам Абдулджалил Хаил, 2017 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Кожевников Д.В., Гречишников В.А. Режущий инструмент: учебник для вузов / Д.В. Кожевников, В.А. Гречишников. - М.: Машиностроение, 2007. - 528 с.: ил. - ISBN: 978- 5- 217- 03373- 7

2. Метрология и радиоизмерения: учеб, пособие / под ред. В.М. Гречишникова. - Самара, 2007. - 160 c.: ил. ISBN 978- 5- 7883- 0649- 0.

3. Барановский Ю.В. Режимы резания металлов: справочник / под ред. Ю.В. Барановского. - М.: Машиностроение,1972. - 497 с.

4. Золотухин Н.М. Нагрев и охлаждение металлов. - М.: Машиностроение, 1973. - 192 с.

5. Резников А.Н. Теплофизика процессов механической обработки материалов. - М.: Машиностроение, 1981. - 279 с.

6. Новиков И.И. Теория термической обработки металлов. - М.: Металлургия, 1974. - 400 с.

7. Zorev N.N. Metal cutting mechanics. English Trans. By H.S. Massey // Ergamon pressOxford, UK, 1996. - Рр.1- 2.

8. Zhao, K. On simulation of bending / K. Zhao, J.K. Lee // Reverse bending of sheet metals, ASME, MED - Vol.10, Manufacturing Science and engineering. -Pр. 929 - 933.

9. Пат. 2470757 РФ, B23Q 11/10 (аналог). Устройства охлаждения режущего инструмента / Емельянов С.Г., Титов В.С., Бобырь М.В.; заявитель и патентообладатель «ЮЗГУ»; заявл. 28.02.2011; опубл. 27.12.2012, Бюл. № 36. - 6 с.

10. Пат. 2486992 РФ, B23Q 11/14, 2006 (прототип). Способ и устройство охлаждения режущего инструмента для повышения точности при обработке деталей на оборудовании с ЧПУ / Червяков Л.М., Титов В.С., Бобырь М.В., Анциферов А.В.; заявитель и патентообладатель «ЮЗГУ»; заявл. 30.09.2011; опубл. 10.07.2013, Бюл. № 19.

11. Пат. 1255384 РФ, B23Q 11/10, 2006 (аналог). Способ охлаждения режущей части инструмента / Ермаков Ю.М., Сыроежкин В.Н., Петров Ю.И., Слесаренко С.В.; заявитель и патентообладатель «ЮЗГУ»; заявл. 18.12.1984; опубл. 20.06.2009, Бюл. № 17.

12. Пат. 2280540 РФ, В23В 25/06, 2006 (аналог). Устройство высокоточной обработки деталей на оборудовании ЧПУ / Титов В.С., Бобырь М.В., Милостная Н.А.; заявитель и патентообладатель «ЮЗГУ»; заявл. 08.02.2005; опубл. 27.07.2006, Бюл. № 21.

13. Полезная модель. 66261 РФ, B23Q11/10. Охлаждение режущего инструмента / Токмаков В.П., Черепанов Г.К., Синяева Л.П.; заявитель и патентообладатель «ЮЗГУ»; заявл. 02.03.2007; опубл. 10.09.2007, Бюл. № 25.

14. Пат. 2072291РФ, МПК B 23 Q 11/10. Способ подачи смазочно-охлаждающих технологических средств (варианты) / Латышев В.Н., Наумов А.Г., Чиркин С.А., Ключников С.В., Оношин Н.М; заявитель и патентообладатель «ЮЗГУ»; заявл. 24.02.1994.

15. Пат. 2024361 РФ, B23B 27/10 (аналог). Охлаждаемый резец / Васильев В.Г; заявитель и патентообладатель Васильев В.Г.; заявл. 13.05.1992; опубл. 15.12.1994.

16. Pat. USA 4186971a B2 USA. Device for cooling cutting teeth of cutter heads of cutting machines / Wolfgang G., Alfred Z.; the applicant and the patentee Wolfgang G.; stated 06.05.1977; published 05.02.1980.

17. Конспект лекций. Процессы механической обработки металла // Промышленность, производство, 2010. - 107 с. [Электронный ресурс], -http://works.doklad.ru/view/2oJ5GwvLOmE/all.html, - статья в интернете -23.04.2017.

18. Резников А.Н. Тепловые процессы в технологических системах / А.Н. Резников, Л.А. Резников - М.: Машиностроение, 1990. - 228 с.

19. Ящерицын П.И. Теория резания: учебник / П.И. Ящерицын, Е.Э. Фельдштейн, М.А. Корниевич. - М.: Новое знание, 2005. - 512 с.

20. Антонова Д.О. Анализ систем жидкостного охлаждения электронной аппаратуры / Д.О. Антонова // Международный научный журнал (Молодой ученый). - Москва, 2016. - №27. - С. 36 - 41.

21. Бибик В.Л. Методы прогнозирования стойкости режущих инструментов / В.Л. Бибик // фундаментальные исследования. Издательский Дом "Академия Естествознания" . - Пенза, 2011. - Т.2. - С. 81- 84.

22. Бородина Н.В. Теория резания металлов: конспект лекций / Н.В. Бородина. - Екатеринбург: Изд- во ФГАОУ ВПО «Рос. гос. проф.- пед. Унта, 2010. - 131 с.

23. Бобров В.Ф. Основы резания металлов / В.Ф. Бобров. - М.: Машиностроение, 1975. - 344 с.

24. Пористые материалы и возможности их применения в промышленности [Электронный ресурс], - http://arduino.ua/ru/hardware/Uno, -статья в интернете. - 20.05.2017.

25. Бобырь М.В. Мягкий нейро- нечеткий алгоритм управления мобильным роботом / М.В. Бобырь, В.С. Титов // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2015. - № 10 (171). - С. 144- 157.

26. Пористые материалы и возможности их применения в промышленности [Электронный ресурс], - Режим доступа: кйр://аМшпо-diy.com/arduino- sovety- dlya- nachinayushchikh- shagovyy- dvigatel- Nema-17, свободный. - 20.05.2017.

27. Седова Н.А. Методы оценки качества полученных решений/ Н.А. Седова, В.А. Седов // Южно- Сибирский научный вестник. - 2012. - № 1. -С. 88- 91.

28. Голубкин И.А. Универсальная сенсорная подсистема мобильного колесного робота / И.А. Голубкин, И.А. Щербатов // Датчики и системы. -2010. - № 8. - С. 32- 35.

29. Пористые материалы и возможности их применения в промышленности [Электронный ресурс], -Режим доступа: http://freza-chpu.ru/piramidka- gravery, свободный. - 20.05.2017.

30. Эдуард. Датчик температуры LM35. Характеристики, применение / Эдуард // Оборудование технологии разработки [Электронный ресурс], -http://mypractic.ru/datchik - статья в интернете.

31. Эдуард DS18B20 - датчик температуры с интерфейсом 1- Wire / Эдуард // Оборудование технологии разработки [Электронный ресурс], -http://mypractic.ru/ds18b20- datchik- temperatury- s- interfejsom- 1- wire-opisanie- na- russkom- yazyke.html. - статья в интернете.

32. Термопара и Arduino [Электронный ресурс], - Режим доступа: http://arduino- diy.com/arduino- termopara, свободный. - статья в интернете -09.09.2017.

33. Подключение термопары к Arduino через MAX6675 [Электронный ресурс], - Режим доступа: http://www.2150692.ru/faq/74- arduino- max6675, свободный. - статья в интеренете. - 09.09.2017.

34. Портной Г.Я. Современные магниточувствительные датчики Холла и приборы на их основе / Г.Я. Портной // Вестник автоматизации. - , 2013. -№ 1 (39). - С.7- 12.

35. Данилов А. Современные промышленные датчики тока / А. Данилов // Современная электроника. - 2004. - №10. - С. 26- 35.

36. Портной Г.Я. Датчики Холла на основе эпитаксиальных пленочных структур арсенида галлия / Г.Я. Портной и д.р. // Приборы и системы управления. - 1976. - №3. - С. 42- 45.

37. Mike Arduino и модуль фотоимпульсного датчика скорости вращения двигателя / Mike // Электроника и вычислительная техника. - 2016. - С. 1125.

38. Зинченко Л.А. Бионические информационные системы и их практические применения / Л.А. Зинченко, В.М. Курейчика, В.Г. Редьков - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2011. -288 с. - ISBN 978- 5- 9221- 1302- 1.

39. Руденко О.Г. Основы теории искусственных нейронных сетей / О.Г. Руденко, Е.В. Бодянский. - Харьков: ТЕЛЕТЕХ, 2002. - 317 с.

40. Зайдель А.Н. Элементарные оценки ошибок измерений. - Л.: Наука, 1967. - 88 с.

41. Hyndman Another look at measures of forecast accuracy/ Hyndman, J.Rob, Koehler, B. Anne, Koehler // International Journal of Forecasting, (4). - 2006. -Рр. 679 - 688. [Doi:10.1016/j.ijforecast.2006.03.001].

42. Armstrong J.S., Collopy F. Error measures for generalizing about forecasting methods: Empirical comparisons / J.S. Armstrong, F. Collopy // International Journal of Forecasting. -№1. - 1992. - С. 69- 80.

43. Brebels A. Mathematical and statistical framework for comparison of neural network models with other algorithms for prediction of Energy consumption in shopping centres / Shcherbakov M.V., Kamaev V.A., [et al.] / Proceedings of the 37 Int. Conf. Information Technology in Science Education Telecommunication and Business, suppl. to Journal Open Education. Yalta - Gurzuf. - 2010. - Рр. 96 - 97.

44. Бобырь М.В. Алгоритм управления охлаждением резца на основе нечеткой логики / М.В. Бобырь, В.С. Титов, А.А. Нассер // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2015. - №2. - С. 3- 9.

45. Бобырь М.В. Параметизация функций принадлежности в нечетко-логическом выводе / М.В. Бобырь, А.А. Нассер // Многоядерные процессоры, параллельное программирование, плис, системы обработки сигналов: Всеросс. науч.- прак. конф. - Барнаул. - 2016. - № 6 . - С. 287- 291.

46. Пат. 2586189 РФ, МПК B23B 27/10. Способ и устройство управления охлаждением резца / Бобырь М.В., Титов В.С., Нассер А.А; заявитель и патентообладатель «ЮЗГУ». - № 2014124994/02; заявл. 20.06.2014; опубл. 27.12.2015 Бюл. № 36. - 14 с.

47. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы/ Д. Рутковская, М.Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая линия. - Телеком. - 2004.

48. Бодянский Е.В. Искусственные нейронные сети: архитектура, обучение, применение / Е.В. Бодянский, О.Г. Руденко. - Харьков: ТЕЛЕТЕХ, 2004. - 372 с.

49. Brebels A. Mathematical and statistical framework for comparison of neutral network models with other algorithms for prediction of Energy consumption in shopping centres / Shcherbakov M.V., Kamaev V.A., [et al.] Proceedings of the 37 Int. Conf. Information Technology in Science Education Telecommunication and Business, suppl. to Journal Open Education. - Yalta - Gurzuf. - 2010. - P. 96

- 97.

50. Нассер А.А. Интеллектуальная система управления компенсацией температурных деформаций // Новые информационные технологии и системы: сб. Тр. XII Междунар. науч.- тех. конф. - Пенза, 2015. - С. 233235.

51. Титов В.С. Охлаждения резца на основе нечетко- логического управления / В.С. Титов, М.В. Бобырь, А.А. Нассер // Качество в производственных и социально - экономических системах: сб. Тр. 2- ой Междунар. науч.- тех. конф. - Курск, 2014. - № 2. - С. 351- 356.

52. Бобырь М.В. Адаптация системы управления мобильным роботом на основе нечеткой логики // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2015.

- № 7 (16). - С. 31- 37.

53. Нассер А.А. Интеллектуализация процесса обучения нечетких систем // Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования. - Вологда: ВоГУ, 2016. - С. 113 - 116.

54. Bobyr M.V. Simulation of control of temperature mode in cutting area on the basis of fuzzy logic / M.V. Bobyr, S.A. Kulabukhov // Journal of Machinery Manufacture and Reliability, (3). - 2017. - Рр. 288- 295.

55. Бобырь М.В. Параметризация функций принадлежности в нечетко-логическом выводе / М.В. Бобырь, А.А. Нассер // Многоядерные процессоры, параллельное программирование, плис, системы обработки сигналов:

сборник материалов межд. научно- технич. конф.- Барнаул, 2016. - С. 287291.

56. Нассер А.А. Интеллектуальный алгоритм управления охлаждением резца // Современные инновации в науке и технике: сб. Тр. 4- ой Междунар. науч.- практ. Конф. - Курск, 2014. - № 3. - С. 159 - 161.

57. Нассер А.А. Мягкий алгоритм нечетко- логического вывода // Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации: сб. Тр. XI Междунар. науч.- практ. Конф. - Курск, 2014. - № 3. -С 139- 141.

58. Zadeh L.A. Fuzzy. Logic, Neural Networks, and Soft Computing. Communications of the ACM, (3). - 1994. - С.77 - 84.

59. Pegat A. Fuzzy modeling and control. - M: Binom. Laboratoriia znanii. -2013.

60. Shad R. et al. Fuzzy topological simulation for deducing in GIS. Applied Geomatics, 1(4). - 2009. - С. 121- 129. [doi: 10.1007/s12518- 009- 0012- 2].

61. Emelianov S.G., Titov V.S., Bobyr M.V. Adaptive fuzzy logic control system / S. G. Emelianov, V.S Titov, M.V. Bobyr. - M: ARGAMAK- MEDIA. -2013.

62. Neshat M. et al. Predication of concrete mix design using adaptive neural fuzzy inference systems and fuzzy inference systems. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 63(1- 4).-2012. - С. 373- 390. [doi: 10.1007/s00170- 012- 3914- 9].

63. Bobyr M.V., Titov V.S., Akulshin G.Iu. Modeling of fuzzy- logic control systems on the basis of soft arithmetic operations. Journal Vestnik of computer and informational technologies, (3).-2013. - Рр. 29- 35.

64. Bobyr M.V. Effect of number rule on training of fuzzy- logic systems. Journal Vestnik of computer and informational technologies, (11).-2014. - Рр. 2835. [doi: 10.14489/vkit].

65. Бобырь М.В. Влияние числа правил на обучение нечетко- логической системы // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2014. -№ 11. - С. 28 - 35.

66. Титов В.С. Модернизация АСУ оборудованием с ЧПУ на основе аппарата нечеткой логики / В.С. Титов, М.В. Бобырь // Проблемы машиностроения и автоматизации. - 2010. - № 2. С. 40 - 43.

67. Титов В.С. Интеллектуальная система управления подачей при обработке деталей резанием / В.С. Титов, М.В. Бобырь, А.Л. Беломестная // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2010. - № 8. - С. 17 - 20.

68. Titov V.S., Bobyr' M.V., Antsiferov A.V. Adaptive multi net algorithm of fuzzy inference in problems of control of CNC equipment / V.S., Titov, M.V., Bobyr', A.V Antsiferov // Mekhatronika, avtomatizatsiia, upravlenie. - № 5. -2013. - p. 18 - 23.

69. Dubois D. Soft computing, fuzzy logic and artificial intelligence / D. Dubois, H. Prade // Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications. - № 2(1). - 1998. - p. 7 - 11.

70. Zadeh L.A. Some reflections on soft computing, granular computing and their roles in the conception, design and utilization of information// Intelligent systems. Soft Computing. - 1998. - № 2(1). - p. 23 - 25.

71. Ротштейн А.П. Моделирование надежности человека- оператора с помощью нечеткой базы знаний Сугено / А.П. Ротшейн, С.Д. Штовба // Автоматика и телемеханика. - 2009. - № 1. - С. 180- 187.

72. Palani S., Natarajan U., Chellamalai M. Online prediction of micro- turning multi- response variables by machine vision system using adaptive neuro- fuzzy inference system (ANFIS) / S. Palani, U. Natarajan, M. Chellamalai // Journal Machine Vision and Applications. - 2013. - № 1. - p. 19 - 32.

73. Nihal E. Modeling and analysis of packing properties through a fuzzy inference system. Journal of Intelligent Manufacturing. - 2010. - № 6. - p. 869 -874.

74. Бобырь М.В. Метод коррекции параметров режима резания в системах с ЧПУ / М.В. Бобырь, В.С. Титов // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2010. - № 7. - С. 49 - 53.

75. Боровский А.С. Метод оценки защищенности потенциально опасных объектов при проектировании систем физической защиты с использованием нечеткого логического вывода / А.С. Боровский, А.Д Тарасов // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2012. - № 4. - С. 47- 52.

76. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление: пер. с англ. - М.: БИНОМ. Лаб. знаний. - 2013. - 798 с.

77. Емельянов С.Г. Алгоритм самообучения адаптивных нейро- нечетких систем на основе мягких вычислений/ С.Г. Емельянов, М.В. Бобырь, А.В. Анциферов // Информационно- измерительные и управляющие системы. -2013. Т. 11. - № 8. - С. 3 - 9.

78. Титов В.С. Распознавание контуров деталей на основе использования лазерных преобразователей информации / В.С. Титов, М.В. Бобырь, Н.А. Милостная // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2007. - № 3. С. 22 -25.

79. Титов В.С., Бобырь М.В., Милостная Н.А. Особенности оценки точности измерений размеров при использовании высокоточных автоматизированных систем / В.С. Титов, М.В. Бобырь, Н.А. Милостная // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2005. - № 6.- С. 17- 19.

80. Бобырь М.В. Методы, модели и алгоритмы создания автоматизированных систем контроля и управления для повышения эффективности механической обработки изделий / М.В. Бобырь // диссертация ЮЗГУ. - Курск, 2012. - 344 с.

81. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. - СПб: БХВ- Петербург, 2005. - 736 с.

82. Атанов С.К. Анализ программных средств построения адаптивных моделей с нечеткой логикой / С. К. Атанов // Вестник науки. Костанайский СТУ им. З. Алдамжара, 2008. - № 3. - С. 2.

83. Деменков Н.П. Использование пакета Matlab для реализации нечеткого управления / Н.П. Деменков // Промышленные АСУ и конгроллеры. - 1999. -№ 8. С. 29- 31.

84. Кудинов Ю.И. Упрощенный Метод Определения Параметров Нечетких Пид Регуляторов / Ю.И. Кудинов, И.Ю. Кудинов // Мехатроника. Автоматизация. Управление. - 2013. - №1. - С. 12- 22.

85. Кудинов Ю.И. Устойчивость нечетких автоматных и реляционных динамических систем / Ю.И. Кудинов, И.Ю. Кудинов // Мехатроника. Автоматизация. Управление. - 2010. - №6. - С. 2- 12.

86. Бобырь М.В. Проектирование адаптивной нечетко- логической системы управления. Часть I / М.В. Бобырь, В.С. Титов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2013. - Т. 56. - № 6. - С. 60- 65.

87. Бобырь М.В. Проектирование адаптивной нечетко- логической системы управления. Часть II / М.В. Бобырь // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 2013. Т. 56. - № 6. - С. 66- 71.

88. Дрейпер Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. -М.: Статистика. - 1973. - 399 с.

89. Bobyr M.V., Milostnaya N.A., Kulabuhov S.A. A method of defuzzification based on the approach of areas' ratio// Applied Soft Computing. 2017. Т. 59. С. 1932.

90. Бобырь М.В. Обучение нейро-нечетких систем. - М.: 2017. 240с. ISBN: 978-5-00024-083-0

91. Бобырь М.В., Кулабухов С.А., Якушев А.С. Нелинейная нечеткая система управления охлаждением элементов оборудования с ЧПУ // Нелинейная динамика машин - School-NDM 2017: сборник IV Международной Школы-конференции молодых ученых. -2017. - С. 166-172.

92. Бобырь М.В., Милостная Н.А. Аанализ методов повышения надежности нечетких систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2017. № 7 (157). С. 22-30.

93. Патент РФ на изобретение RUS 2591931 20.11.2013. Энергосберегающее устройство охлаждения режущего инструмента/ Бобырь М.В., Милостная Н.А., Кулабухов С.А. Дата регистрации: 20.11.2013Номер заявки: 2013151351/02

94. Бобырь М.В., Кулабухов С.А., Милостная Н.А. Обучение нейро-нечеткой системы на основе метода разности площадей // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2016. - № 4. - С. 15-26.

95. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование. - М.: Физматлит, 2005. - 320 с.

96. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р.Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

97. Гриняев С. Нечеткая логика в системах управления / Компьютерра. 2001. - №10. - С. 1-11.

98. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечёткие модели и сети. М.: Горячая линия- Телеком, 2007. - 284 с.

99. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: учеб. пособие / Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т., 1995. - 80 с.

100. Варакин Л.Е. Теория сложных сигналов. М.: Сов. радио, 1970. - 375 с.

101. Тэрано Г., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. - М.: Мир, 1993. - 368 с.

102. Дубинин В.Н. Концептуальное моделирование систем управления на основе функциональных блоков IEC 61499 // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2009. Т. 15. - № 3. - С. 467-477.

103. Бобырь М.В., Кулабухов С.А. Перспективы использования мягких нечетких вычислений в робототехнике // Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки сигналов. - 2016. - № 6. - С. 291-295.

Текст программной процедуры. Оценка дисперсии и среднеквадратического отклонения

//-------------Получение случайных чисел------------------------------------//

Sub GetRandom_1() Application.ScreenUpdating = False Dim i As Integer Dim j As Integer Dim m As Integer Dim n As Integer m = 80 n = 2

For i = 1 To 10 m = 80

For j = 1 To 10 Randomize

ThisWorkbook.Worksheets("Random_1").Cells(m, n).Value = Round(Rnd * (165 -155) + 155, 0) m = m + 1 Next j n = n + 1 Next i End Sub

//-------------Минимум по Заде для жестких вычисления:-----------//

Sub Hard Juzzy_1() Application.ScreenUpdating = False On Error GoTo ErrorHandler Dim i As Integer Dim R As Integer Dim j As Intege Dim var As Double Dim columNum As Integer columNum = 27 For j = 30 To 48 Step 2 columNum = columNum + 1 R = 150

For i = 20 To 38 Step 2

This Workbook.Worksheets("Лист2 _ Hf1").Range("h" & (34)).Value = i ThisWorkbook.Worksheets("Лист2_ Hf1").Range("j" & (34)).Value = j var = This Workbook.Worksheets("Лист2 _ Hf1").Range("AJ" & (32)) GoTo lab:

ErrorHandler: var = 0 Resume Next lab:

ThisWorkbook.Worksheets("Лист2_Hfl").Cells(R, columNum).Value = var

R = R + 1

Next i

Next

End Sub

//-------------Произведение (PROD)-----------------------//

Sub Multi()

Application.ScreenUpdating = False On Error GoTo ErrorHandler Dim h As Integer Dim R As Integer Dim j As Integer Dim var As Double Dim columNum As Integer columNum = 66 For j = 30 To 48 Step 2 columNum = columNum + 1 R = 150

For h = 20 To 38 Step 2

ThisWorkbookWorksheets('^ucm3_ Multi ").Range("r" & (84)).Value = h ThisWorkbooLWorksheets('^ucm3_Multi ").Range("t" & (84)).Value = j var = ThisWorkbook.Worksheets('^ucm3_ Multi ").Range("BS" & (32)) GoTo lab: ErrorHandler: var = 0 Resume Next lab:

ThisWorkbook.Worksheets(^ucm3_Multi ").Cells(R, columNum).Value = var R = R + 1 Next h

Next

End Sub

//-------------Произведение Эйнштейна:---------------------//

Sub Einstein()

Application.ScreenUpdating = False On Error GoTo ErrorHandler Dim i As Integer Dim R As Integer Dim q As Integer

Dim var As Double Dim columNum As Integer columNum = 79 For j = 30 To 48 Step 2 columNum = columNum + 1 R = 150

For i = 20 To 38 Step 2

ThisWorkbook.Worksheets("Лист4_Ein").Range("r" & (111)).Value = i ThisWorkbook.Worksheets("Лист4_Ein ").Range("t" & (111)).Value = q var = ThisWorkbook.Worksheets("Лист4_Ein ").Range("v" & (117)) GoTo lab: ErrorHandler: var = 0 Resume Next lab:

ThisWorkbook.Worksheets("Лист4_Ein ").Cells(R, columNum).Value = var

R = R + 1

Next i

Next

End Sub

//-------------Ограниченная разность---------------------------------------//

Sub difference()

Application.ScreenUpdating = False On Error GoTo ErrorHandler Dim s As Integer Dim Q As Integer Dim j As Integer Dim var As Double Dim columNum As Integer columNum = 92 For j = 30 To 48 Step 2 columNum = columNum + 1 Q = 150

For s = 20 To 38 Step 2

ThisWorkbook.Worк$heets("Лист5_dif').Range("g" & (111)).Value = s ThisWorkbook.Worksheets("Лист5_dif ").Range("i" & (111)).Value = j var = ThisWorkbook.Worksheets("Лист5_dif ").Range("k" & (112)) GoTo lab: ErrorHandler: var = 0 Resume Next lab:

ThisWorkbook.Worksheets("Лист5_dif ").Cells(Q, columNum).Value = var

Q = Q + 1

Next s Next End Sub

//-------------Минимум для мягких вычисления:-----------------------------//

Sub Soft_fuzzy_1() Application.ScreenUpdating = True On Error GoTo ErrorHandler Dim a As Integer Dim R As Integer Dim j As Integer Dim var As Double Dim columNum As Integer columNum = 40 For j = 30 To 48 Step 2 columNum = columNum + 1 R = 150

For a = 20 To 38 Step 2

ThisWorkbook.Worksheets("Soft_f_1 ").Range("h" & (49)).Value = a ThisWorkbook.Worksheets("Soft_f_1 ").Range("j" & (49)).Value = j

var = ThisWorkbook.Worksheets("Soft_f_1 ").Range("l" & (49)) GoTo lab: ErrorHandler: var = 0 Resume Next lab:

ThisWorkbook.Worksheets("Soft_f_1").Cells(R, columNum).Value = var

R = R + 1

Next a

Next

End Sub

//-------------второй метод для вычисления мягких минимум --------------//

Sub Soft_fuzzy_2() Application.ScreenUpdating = True On Error GoTo ErrorHandler Dim x As Integer Dim R As Integer Dim j As Integer Dim var As Double Dim columNum As Integer columNum = 53 For j = 30 To 48 Step 2 columNum = columNum + 1 R = 150

For x = 20 To 38 Step 2

ThisWorkbook.Worksheets("S_f_2").Range("h" & (64)).Value = x ThisWorkbook.Worksheets("S_f_2").Range("j" & (64)).Value = j var = ThisWorkbook.Worksheets("S_f_2").Range("l" & (64)) GoTo lab: ErrorHandler: var = 0 Resume Next lab:

ThisWorkbook.Worksheets("Eeno1").Cells(R, columNum).Value = var

R = R + 1

Next x

Next

End Sub

Текст программной процедуры. Моделирование процесса управления температурным режимом в зоне

резания.

int peltier = 3; //The N-Channel MOSFET is on digital pin 3 int power = 0; //Power level fro 0 to 99%

int peltierlevel = map(power, 0, 99, 0, 255); //This is a value from 0 to 255 that

actually controls the MOSFET

int lm335=A0;

int TMP36 = A1;

void setup(){

Serial. begin (9600);

//pinMode(peltier, OUTPUT); }

void loop(){ char option;

if(Serial.available() > 0) {

option = Serial.read(); if(option == 'a') power += 5; else if(option == 'z') power -= 5;

if(power > 99) power = 99; if(power < 0) power = 0;

peltier level = map(power, 0, 99, 0, 255); }

Serial.print("Power= "); Serial.print(power); Serial.print(" PLevel="); Serial.println(peltierlevel);

analogWrite(peltier, peltier level); //Write this new value out to the port

double val = analogRead(lm335);

double voltageLM335 = val*5.0/1024.0;

double tempLM335 = voltageLM335*100 - 273.15;

int reading = analogRead(TMP36);

float voltageTMP36 = ( reading /1024.0) * 5.0;

float tempTMP36 = (voltageTMP36 - 0.5) * 100 ;

Serial.print("LM335: "); Serial.print(tempLM335);

Serial.print("TMP36: "); Serialprintln(tempTMP36);

delay(1000); }

Код программируемым устройство микроконтроллер .

#include <OneWire.h> OneWire ds(2); int valt = A0;

int EnableSOR = 3; // ШИМ 3

void setup() {

pinMode(EnableSOR, OUTPUT); }

float getTemperature() {

byte i;

byte present = 0; byte type s; byte data[12]; byte addr[8]; float celsius;

int16_t val t = (data[1] << 8) | data[0]; if (type_s)

{

val t = val t << 3;

if (data[7] == 0x10) {

raw = (val t & 0xFFF0) + 12 - data[6];

}

} else {

byte cfg = (data[4] & 0x60); if (cfg == 0x00) val t = val t & ~7; else if (cfg == 0x20) val t = val t & ~3; else if (cfg == 0x40) val t = val t & ~1;

}

celsius = (float) val t /16.0;

return celsius; }

void loop() {

float temp = getTemperature();

float valtage = fuzzyStart(temp); //Запуск нечетко-логического алгоритма

digital Write (EnableSOR, voltage); }

Текст программной процедуры. Анализ сложности и эффективности алгоритма.

Sub Soft_1 () Dim bt As Date

Application.ScreenUpdating = True On Error GoTo ErrorHandler

Dim i As Integer, R As Integer, j As Integer, к As Double, var As Double,

columNum As Integer

bt = Now

columNum = 45

For к = 0 To 1.1 Step 0.1

For j = 130 To 190 Step 2 columNum = columNum + 1 R = 196

For i = 40 To 160 Step 2

ThisWorkbookWorksheets("Defuzzy").Range("ai" & (138)).Value = i ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Range("am" & (138)).Value = j ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Range("ak" & (138)).Value = к

var = ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Range("aj" & (134))

GoTo lab: ErrorHandler:

var = 0 Resume Next lab:

ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Cells(R, columNum).Value = var R = R + 1 Next i Next j

columNum = columNum + 10 Next

bt = Now - bt

ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Cells(207, 43).Value = bt End Sub

Sub Hard_1() Dim bt As Date

Application.ScreenUpdating = True

On Error GoTo ErrorHandler

Dim i As Integer, R As Integer, j As Integer, к As Double, var As Double,

columNum As Integer

bt = Now

columNum = 45

For к = 0 To 1.1 Step 0.1

For j = 130 To 190 Step 2 columNum = columNum + 1 R = 168

For i = 40 To 160 Step 2

ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Range("ai" & (138)).Value = i ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Range("am" & (138)).Value = j ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Range("ak" & (138)).Value = к

var = ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Range("az" & (132))

GoTo lab: ErrorHandler:

var = 0 Resume Next lab:

ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Cells(R, columNum).Value = var R = R + 1 Next i Next j

columNum = columNum + 10 Next

bt = Now - bt

ThisWorkbook.Worksheets("Defuzzy").Cells(177, 43).Value = bt End Sub