Систематизация и анализ структур данных в информационной системе прогнозирования параметров металлорежущих станков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Фролов, Андрей Владимирович

• Фролов, Андрей Владимирович
• кандидат технических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат технических наук Фролов, Андрей Владимирович

Введение.

1 Обзор состояния вопроса. Цели и задачи исследования.

1.1 Проблемы обеспечения толерантности набора параметров металлорежущих станков в структуре автоматизированного производства.

1.2 Анализ факторов влияния обеспечения сохранения параметров металлорежущего оборудования на эффективность автоматизированного производства.

1.3 Роль процесса прогнозирования в обеспечении точности металлорежущих станков.

1.4 Постановка задачи исследования.

1.5 Выводы.

2 Моделирование процесса прогнозирования толерантности набора параметров металлорежущих станков в автоматизированном производстве.

2.1 Анализ и оценка методов моделирования прогноза параметров металлорежущих станков на основе структур данных.

2.2 Моделирование прогноза параметров металлорежущих станков методом нейронных сетей.

2.3 Проверка адекватности модели прогнозирования.

2.4 Выводы.

3 Разработка информационной системы прогнозирования состояния металлорежущих станков как средства повышения эффективности автоматизированного производства.

3.1 Разработка концепции информационной системы по прогнозированию параметров металлорежущих станков.

3.2 Систематизация данных. Логическая и физическая модели баз данных как основа информационной системы прогнозирования параметров металлорежущих станков.

3.3 Метод прогнозирования параметров металлорежущих станков на основе модели нейронной сети.

3.4 Разработка структуры прикладного программного интерфейса при прогнозировании работоспособности металлорежущих станков.

3.5 Выводы.

4 Реализация задачи прогнозирования параметров работоспособности металлорежущих станков в условиях автоматизированного производства как средства повышения его эффективности.

4.1 Выбор системного и прикладного программного обеспечения для реализации методики прогнозирования работоспособности металлорежущих станков.

4.2 Структура информационной системы прогнозирования параметров металлорежущих станков в составе автоматизированного производства.

4.3 Реализация прикладного интерфейса при прогнозировании параметров металлорежущих станков.

4.4 Функционирование информационной системы прогнозирования параметров металлорежущих станков как инвариантное средство обеспечения эффективности автоматизированного производства.

4.5 Оценка эффективности практического применения разработанных методик в условиях автоматизированного производства.

4.6 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Систематизация и анализ структур данных в информационной системе прогнозирования параметров металлорежущих станков»

В настоящее время высокая стоимость отдельных единиц технологического оборудования автоматизированного машиностроительного производства (особенно станков с ЧПУ) требует новых подходов к экономии материальных затрат и продлению его работоспособности. Данную проблему возможно решить, во-первых, за счет модификации устаревшего оборудования и, во-вторых, за счет улучшении методов прогнозирования изменения параметров на основе диагностики оборудования.

В автоматизированном производстве основной характеристикой качества деталей машин является их точность по всем заданным параметрам. Наблюдения за точностью производства на действующих автоматических линиях показали, что в ряде случаев заданная точность обеспечивается с большими трудностями, это особенно относится к точности расположения взаимосвязанных поверхностей конструктивно сложных деталей.

Точностные характеристики работы автоматических линий во времени недостаточно высоки. Расстройства сложных технологических систем приводят к браку, затратам времени на регулировку и наладку, снижают производительность автоматических линий и качество изготовляемой продукции. Контроль и прогнозирование точностной надежности действующих автоматических линий является необходимым условием повышения эффективности производства, которое постоянно должно обеспечивать высокое качество изделий.

Эффективная эксплуатация линии требует повышения надежности и точности информации, на основании которой принимают решения по управлению работой и эксплуатацией. Увеличение численности обслуживающего персонала не улучшает качество решения задач управления линий, поэтому для сбора и переработки информации об эксплуатации линии и управления ею возникает необходимость использования вычислительной техники, которая позволяет оперативно приспосабливать систему эксплуатации в зависимости от фактического состояния оборудования даже при условии недостаточно представительной статистики об интенсивности отказов, о стоимости и продолжительности работ по техническому обслуживанию.

Практическая ценность диссертационной работы заключается в создании и реализации информационной системы прогнозирования толерантности набора параметров МС заданным величинам в виде спектра алгоритмического, информационного и программного обеспечения в условиях автоматизированного машиностроительного производства как средства обеспечения его эффективности на основе мониторинга и прогноза состояния станочного парка.

Научные и практические результаты диссертационной работы реализованы в виде прикладного программного обеспечения, используемого в научных и инженерных исследованиях, проводимых в цехах механической обработки деталей типа "тело вращения" фирмы "КП-Эмаг" (Россия-Германия). Кроме того, научные и практические результаты, опубликованные в печати, нашли свое применение при подготовке лекционного материала, практических и лабораторных работ на кафедре "Основы информатики" МГТУ "СТАНКИН" в рамках магистерского направления 552811 "Базы данных".

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на расширенных заседаниях кафедр "Основы информатики" и "Теория технологических машин" МГТУ "СТАНКИН", а так же на следующих научных конференциях:

1. Международная конференция "Информационные средства и технологии", Московский Энергетический Институт (технический университет) и Московский Государственный Технологический Университет "СТАНКИН". Москва. 1999 г.;

2. VI международная научно-техническая конференция "Комплексное обеспечение показателей качества транспортных технологических машин". Пенза. 2000 г.;

3. Международная конференция "Информационные средства и технологии", Московский Энергетический Институт (технический университет) и Московский Государственный Технологический Университет "СТАНКИН". Москва. 2000 г.;

4. IV-ая научная конференция МГТУ "СТАНКИН" и "Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ "СТАНКИН" - ИММ РАН". МГТУ "СТАНКИН". Москва. 2001 г.;

5. Международная конференция "Информационные средства и технологии", Московский Энергетический Институт (технический университет) и Московский Государственный Технологический Университет "СТАНКИН". Москва. 2001 г.

По теме диссертационной работы опубликован ряд научных работ, включая тезисы докладов, подготовленных для международных научно-технических конференций:

1. Пуш А.В., Ковшов Е.Е., Фролов А.В. Концепция создания программного обеспечения мобильного комплекса для диагностики металлорежущих станков (тезисы докладов). Международный форум информатизации МФИ — 99: Доклады международной конференции "Информационные средства и технологии". 19 — 21 октября 1999г. М., "СТАНКИН", 1999, с.180 — 183.

2. Пуш А.В., Ковшов Е.Е., Фролов А.В. Программное обеспечение мобильного диагностического комплекса металлорежущих станков (статья). Автоматизация и управление в машиностроении. № 10, 1999.

3. Ковшов Е.Е., Фролов А.В. СОМ-технологии в программном обеспечении диагностики металлорежущих станков (статья). Информатика-машиностроение, № 5-6 (27). М., "Вираж-Центр", 1999, с.38 — 41.

4. Ковшов Е.Е., Денисьев Д.Ю., Фролов А.В. Применение CASE-средств при проектировании системы баз данных металлорежущих станков (статья). Техника машиностроения, № 3 (25). М., "Вираж-Центр", 2000, с. 90 — 93.

5. Ковшов Е.Е., Фролов А.В. Применение баз данных при комплексной диагностике металлорежущего оборудования (статья). М., СТИН, № 5. 2000, с. 8 — 10.

6. Ковшов Е.Е., Фролов А.В. Применение баз данных при моделировании поверхностей типа "тело вращения" (тезисы докладов). Тезисы докладов VI международной научно-технической конференции "Комплексное обеспечение показателей качества транспортных технологических машин", Пенза, 2000, с. 132 — 135.

7. Ковшов Е.Е., Фролов А.В. Информационные аспекты формирования базы данных эксперимента (тезисы докладов). Тезисы докладов международной конференции "Информационные средства и технологии" Москва, 2000, с. 47 — 50.

8. Ковшов Е.Е., Шемелин В.К., Фролов А.В. Информационные аспекты прогнозирования надежности металлорежущих станков в условиях автоматизированного производства (тезисы докладов). IV-ая научная конференция МГТУ "СТАНКИН" и "Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ "СТАНКИН" - ИММ РАН". Тезисы докладов. М., "СТАНКИН". 2001, с. 37.

9. Ковшов Е.Е., Фролов А.В. Применение современных информационных технологий при прогнозировании надежности металлорежущих станков автоматизированного производства (тезисы докладов). Международный форум информатизации МФИ — 2001: Доклады международной конференции "Информационные средства и технологии". 16-18 октября 2001г. В 3-х т.т. ТЗ-М., "СТАНКИН", 2001, с. 32 ^ 33.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных результатов и выводов, содержит 36 рисунков и 9 таблиц, список использованной литературы из 91 наименования, а так же 2 приложения. Общий объем работы - 152 страниц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Фролов, Андрей Владимирович

Основные выводы по работе

1. Выявлены и сформированы потоки данных для построения информационной системы анализа и прогнозирования набора параметров МС.

2. Проанализирована роль экспертных оценок математических методов прогнозирования с целью выбора оптимального для построения ИС прогнозирования набора параметров МС.

3. Разработаны логические и физические модели реляционной и многомерной баз данных для хранения результатов мониторинга параметров металлорежущих станков в условиях автоматизированного производства, анализа и прогнозирования толерантности набора параметров МС заданным величинам.

4. На основе обобщенных алгоритмов построены модели функционирования информационной системы анализа и прогнозирования толерантности набора параметров МС заданным величинам.

5. Разработаны модели структур данных с применением математического аппарата нейронных сетей и открытой, компонентной архитектуры информационной системы прогнозирования набора параметров МС.

6. Разработана методика анализа структур данных и прогнозирования толерантности набора параметров МС заданным величинам, на основе программно-математических средств, что позволяет повысить эффективность анализа данных и прогноза в среднем на 15%, при этом, снизить трудоемкость — на 28%.

7. Решена актуальная научная задача, заключающаяся в обеспечении эффективности производства за счет разработки программно-математических средств, методов систематизации и анализа структур данных для прогнозирования параметров МС в условиях автоматизированного машиностроительного производства на основе мониторинга и прогноза состояния станочного парка.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Фролов, Андрей Владимирович, 2002 год

1. Балакшин Б.С., ред. Вопросы точности в технологии машиностроении

2. Боглаев Ю.П., Вычислительная математика и программирование. М.: Высшая школа, 1990 544 с.

3. Боровиков В.П. Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA® в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2000. -384с.: ил.

4. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектрование с примерами приложений на С+ +, 2-е изд. М.:Бином, СПб: Невский диалект, 1998. -560с.

5. Вендров A.M. Один из подходов к выбору средств проектирования баз данных и приложений. "СУБД", 1995, №3.

6. Вентцель У.С. Теория вероятностей. М.: Издательство "НАУКА", 1969. -576 е., ил.

7. Водянников Д.В. Повышение эффективности информационного обеспечения технологической подготовки производства посредством виртуальной поисковой машины. Диссертация на соис. уч. ст. к.т.н., Москва, 2001,-176с.

8. Вольдер Б.С. Планирование на предприятии. Учебное пособие. М.: МГТУ "Станкин", 1999, 172с.9. вэн Дам Э. Пользовательские интерфейсы нового поколения //Открытые системы. 1997. №6. - 34 - 37.

9. Гаврилов А.Н. Основные вопросы точности, взаимозаменяемости и технических измерений в машиностроении. М. 1958.

10. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: специальный справочник -СПб: Питер, 2001. 752с.: ил.

11. Горанский Г.К. Расчет режимов резания при помощи ЭВМ. Минск, Госиздат БССР, 1963, -192с. ил.

12. Горфинкель В.Я., Купряков Е.М. Экономика предприятия. Учебник для ВУЗов. М.: "Банки и биржи", ЮНИТИ, 1996, -367с.

13. Грофф Д.Р., Вайнберг П.Н. SQL: полное руководство: пер. с англ. К.: Издательская группа BHV, 1998 г. - 608 с.

14. Гусев А.А. Адаптивные устройства сборочных машин. М.: Машиностроение, 1979, 207с.

15. Дейт К. Введение в системы баз данных./ Пер. с англ. Киев: "ДИАЛЕКТИКА", 1998. 784с., ил.

16. Дейтел Х.М., Дейтел П.Дж. Как программировать на С++. М.: ЗАО "Издательство БИНОМ", 1998 1024 с.

17. Елманова Н.З., Трепалин С.В. Delphi 4: технология COM. OLE, ActiveX, Автоматизация, MIDAS, Microsoft Transaction Server M.: Диалог -МИФИ, 1999 -320 е., ил.

18. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования. Учебное пособие. М., Центр Информационных Технологий, 1996

19. Зоненштейн И.И. Принципы создания универсальных сред разработки и отладки управляющих программ для систем ЧПУ нового поколения. Диссертация на соис. уч. ст. к.т.н., Москва, 1999, -205с.

20. Калянов Т.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). М., "Лори", 1996.

21. Каминская В.В., Левина З.М., Решетов Д.Н. Станины и корпусные детали металлорежущих станков. Расчет и конструирование. М.: Машиностроение, 1960, 363 с.

22. Капустин Н.М. Разработка технологических процессов обработки деталей на станках с помощью ЭВМ. М.: Машиностроение, 1984. -256с. ил.

23. Киселев М., Соломатии Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах. Открытые системы № 04 1997г.

24. Клушин М.И. Резание металлов. Элементы теории пластичности. Деформация срезаемого слоя. Изд. 2-е, переработанное. М.: Машгиз, 1958, -454с.

25. Кован В.М. Вопросы точности в машиностроении. М., 1960

26. Ковшов Е.Е. Сокращение материальных и временных затрат опытного и единичного производств путем автоматизированной подготовки управляющих программ для оборудования с ЧПУ. Диссертация на соискание уч. степени д.т.н. Москва 1998. 369с.

27. Ковшов Е.Е., Денисьев Д.Ю., Фролов А.В. Применение CASE-средств при проектировании системы баз данных металлорежущих станков Техника машиностроения, № 3 (25)., М.: Изд-во "Вираж-Центр", 2000 г

28. Ковшов Е.Е., Фролов А.В. СОМ-технологии в программном обеспечении диагностики металлорежущих станков. "Информатика-машиностроения", № 5-6 (27). М.: Изд-во "Вираж-Центр", 1999 г. 73с. 4с

29. Ковшов Е.Е., Фролов А.В. Информационные аспекты формирования базы данных эксперимента. Тезисы докладов международной конференции "Информационные средства и технологии". Москва, 2000г.

30. Ковшов Е.Е., Фролов А.В. Применение баз данных в техническом эксперименте. Проектирование технологических машин: Сборник научных трудов. Выпуск 15/Под ред. д.т.н., проф. А.В.Пуша. М.: МГТУ "СТАНКИН", 1999. 37с. с ил.

31. Ковшов Е.Е., Фролов А.В. Применение базы данных при комплексной диагностике металлорежущего оборудования. М.: СТИН, № 5. 2000 г.

32. Колесов И.М. Технология машиностроения: Методические указания к выполнению дипломного проекта./Колесов И.М., Н.А. Сычева, JT.M. Червяков. Министерство образования РФ. МГТУ "СТАНКИН". М., 1999, -65с.

33. Корсаков B.C. Точность механической обработки. М.: Машгиз, 1961. -379с. с черт.

34. Косилова А.Г. Точность обработки деталей на автоматических линиях. М.: "Машиностроение", 1976, -224с, с ил.

35. Кроненберг М. Основы теории резания. Введение в теорию обработки металлов резанием и применение ее на практике. Пер. с нем. Изд-е 3-е, стереотип. M-JI. Гос. научно-технич. изд., 1931,-184.

36. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Сиротюк В.О. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных. Серия "Информатизация России на пороге XXI века". М.: СИНГЕР, 1999, 660 с.

37. Макаров А.Д. Оптимизация процессов резания. М.: Машиностроение, 1976, 278с, ил.

38. Маклаков С.В. Bpwin и Erwin. Case-средства разработки информационных систем. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999, -256с.

39. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. М., "МетаТехнология", 1993.

40. Медведев Д.Д. Точность обработки в мелкосерийном производстве. М.: Машиностроение, 1073, 120с.

41. Международные стандарты, поддерживающие жизненный цикл программных средств. М., МП "Экономика", 1996

42. Металлорежущие станки: Учебник для машиностроительных втузов/Под ред. В.Э. Пуша. М.: Машиностроение, 1985. 256 е., ил.

43. Надежность технических систем: Справочник /Ю.К Беляев, В.А. Богатырёв, В.В. Болотин и др. /Под ред. И.А. Ушакова, М.: Радио и связь, 1985.- 608с.

44. Надеинская Е.П. Исследование износа режущего инструмента с помощью радиоактивных изотопов. Изд. 2-е, переправленное и дополненно-ее. М.:Машгиз, 1956, -163с.

45. Некрасов В. OLAP, сделано в России. PC WEEK/RE № 3, 30 января, Москва 2001. 21-22с.

46. Некрасов В. Архитектуры OLAP клиентов. PC WEEK/RE № 30, 21 августа, Москва 2001. 33-35с.

47. Некрасов В. Введение в OLAP на практическом примере. PC WEEK/RE № 16, 8 мая, Москва 2001. 23с.

48. Опиц Г. Современная техника производства (Состояние и тенденции). Пер. с нем. М.: Машиностроение, 1975, -279с.

49. Открытые системы: концепция и реальность// Открытые системы. 1993. №4. -с.53-59.

50. Проблемы надежности и ресурса в машиностроении/ Под ред. К.В. Фролова, А.П. Гусенкова. М.: Наука, 1986. 246с.

51. Проектирование металлорежущих станков и станочных систем. Справочник учебник. В 3-х томах./Под ред. Проникова А.С. М.: Машиностроение, 1994, т. 1 - 443с., т. 2 - 369с., т. 3 - 319с.

52. Проектный анализ надежности: Справочник. Т.5, Надежность и эффективность в технике/ Б.И Бельчич, В.Ф.Грибанов, Э.В.Дворецкий, и др./ Под ред. В.И. Патрушева, А.И. Рембезы. М.: Машиностроение, 1988. -320с.

53. Пуш А.В. Прогнозирование выходных характеристик узлов машин при их проектировании//Машиноведение, 1981, №5,-с. 54-60.

54. Пуш А.В. Шпиндельные узлы: качество и надежность. М.: Машиностроение, 1992, 288 с.

55. Пуш А.В., Ковшов Е.Е., Фролов А.В. Программное обеспечение мобильного диагностического комплекса металлорежущих станков. Электронный учебно-производственный журнал "Автоматизация и управление в машиностроении", 1999, Зс.

56. Пуш В.Э., Сосонкин В.А. и др. Автоматические станочные системы/Под ред. В.Э. Пуша, М.: Машиностроение, 1982, -319с.

57. Райков А. Открытые системы для открытых проблемных областей// ComputerWorld. 1996. №30. -с.3-6

58. Рейсдорф Кент, Хендерсон Кен. Borland С++. Освой самостоятельно./ Пер. с англ.-М.: "Издательство БИНОМ", 1998 г. 704 е.: ил.

59. Решетов Д.Н. Расчет деталей станков. М.: Машгиз, 1945, 137с.

60. Решетов Д.Н., Каминская В.В., Левина З.М., Портман В.Г. Современные направления развития станковедения//СТИН, 1977, №6, -с 4-6.

61. Решетов Д.Н., Портман В.Г. Точность металлорежущих станков. М.: Машиностроение, 1986, 336с.

62. Рихтер Дж. Windows для профессионалов: Программирование для Windows 95 и Windows NT 4 на базе Win32API. Пер. с англ. М.: Издательский отдел "Русская Редакция" ТОО "Channel Trading Ltd.", 1997,-712с.

63. Рыбаков А. Архитектура современных промышленных сис-тем//Открытые системы. 1998.-№2. -с.24-32.

64. Самохин А.Б., Самохина А.С. Фортран и вычислительные методы. Для пользователя IBM PC. М.: Русина, 1994-120 с

65. Создание информационной системы предприятия. "Computer Direct", 1996, N2

66. Соколовский А.П. Жесткость в технологии машиностроения. М. Л.: Машгиз, 1946, 208с.

67. Соломенцев Ю.М. Проектирование точности при проектировании процессов механической обработка: Обзор/Ю.М. Соломенцев, М.Г, Косов, В.Г. Митрофанов; Мин-во станкостроительной и инструментальной промышленности. НИИмаш. М., 1984, -54.

68. Станки токарные и токарно-винторезные. Нормы точности и жесткости. ГОСТ 18097-88. М.: Издательство стандартов. 1989.

69. Степнов М.Н. Статистические методы обработки результатов механических испытаний: Справочник. М.: Машиностроение, 1985. - 232 е., ил.

70. Сухомлин В. Методологический базис открытых систем// Открытые системы. 1996. №4. -с.48-51.

71. Тверской М.М. Автоматическое управление режимами обработки деталей на станках. М.: Машиностроение, 1982, -208с.

72. Темчин Г.И. Многоинструментальные наладки: Теория и расчет. Изд. 2-е, испр. М.: Машгиз, 1963, -543с, с черт.

73. Уоссермен Ф., Нейрокомпьютерная техника, М., Мир, 1992.

74. Фаронов В.В., Турбо Паскаль 7.0. Начальный курс. Учебное пособие. М.: "Нолидж", 1999, -616с, ил.

75. Фаронов В.В, Шумаков П.В. Delphi 4. Руководство разработчика баз данных-М.: "Нолидж", 1999.- 560 с, ил.

76. Фролов А.В. Разработка и реализация системы обработки данных эксперимента. Проектирование технологических машин: Сборник научных трудов. Выпуск 13./Под ред. д.т.н, проф. А.В.Пуша. М.: МГТУ "СТАНКИН", 1999. 68с. с ил.

77. Шор Н.Б., Кузьмин Р.Н. Таблицы для анализа и контроля надежности. М.: Советское радио, 1968. 284с.

78. Этин А.О. Кинематический анализ и выбор эффективных методов обработки лезвийным инструментом/АО "ЭНИМС", Под ред. М.А. Эстерзо-на. М., 1994, -184с, ил.

79. Alain Petrowski, Gerard Dreyfus, Claude Girault, Performance Analysis of a Pipelined Backpropagation Parallel Algorithm //IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.4, N6, 1993, pp.970-981.

80. Gael de La Croix Vaubois, Catherine Moulinoux, Benolt Derot, The N Programming Language //Neurocomputing, NATO ASI series, vol.F68, pp.8992.

81. H.A.Malki, A.Moghaddamjoo, Using the Karhunen-Loe've Transformation in the Back-Propagation Training Algorithm //IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.2, N1, 1991, pp.162-165.

82. Harris Drucker, Yann Le Cun, Improving Generalization Performance Using Backpropagation //IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.3, N5, 1992, pp.991-997.

83. Montgomery, Douglas C. Forecasting and time series analysis. /Douglas C. Montgomery, Lynwood A. Johnson, John S. Gardiner. 2nd ed. - ISBN 0-07042858-1.

84. Paul J. Werbos, Backpropagation Through Time: What It Does and How to Do It //Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992, pp.309-319.