Building hybrid intelligent systems based on the integration of technology for solving problems of quality control processing of high-precision parts

Full Text

Требования потребителей рынка высокоточной машино- и приборостроительной продукции в соответствии с мировыми тенденциями и научно-техническим прогрессом ХХI века постоянно увеличиваются, что приводит к повышенным требованиям к обеспечению надежности, качества, безопасности изделий и, соответственно, внесению новых концепций и аспектов в управление качеством продукции на всех стадиях жизненного цикла (ЖЦ) с применением интеллектуальных технологий (ИТ) для решения проблемы повышения качества изделий и эффективности производства в целом. ИТ дают практически значимые результаты и по многим технологическим направлениям, в особенности при управлении сильносвязанными системами, сложными объектами и многопараметрическими технологическими процессами (ТП), когда необходимо решение трудноформализуемых, а порой и неформализуемых задач, что позволяет существенно повысить эффективность производства за счет снижения (ликвидации) брака при изготовлении изделий, увеличения периода нормальной работы технологического оборудования (межналадочный период), реализации системы гибкого технического обслуживания объектов, а также снижения издержек производства. Интеграция ИТ разного типа, как, например, экспертные системы (ЭС) и нейросетевые структуры (НС), является междисциплинарным направлением и позволяет добиться увеличения быстродействия и гибкости ЭС и нечеткой логики - сокращения объема БЗ на порядок и носит название гибридной интеллектуальной системы (ГиИС). Применение интеграции в данном аспекте позволяет использовать индивидуальную силу ИТ для решения специфических частей задачи. Технологии, внедряемые в ГиИС, зависят от особенностей решаемой задачи. Из пяти основных стратегий разработки ГиИС, основываясь на предыдущих исследованиях [1, 2] и условиях решаемой проблемы, выбираем интегрированную модель, используя ее преимущества в совместном использовании структур данных и представлении знаний, реализуемом в среде единого информационного пространства (ЕИП) с обеспечением оперативного доступа к информации и компонентам, осуществляемого посредством двойственной природы структур. Мировой опыт использования ГиИС в медицине и обучении как одной из типов архитектур, представляющей собой интеграцию ЭС и НС и соединяющей как формализуемые (в ЭС), так и неформализуемые знания (в НС), отражает целесообразность применения интеграции ИТ для решения специфических частей задачи, в частности задачи контроля качества обработки высокоточных деталей. В рамках создания ГиИС различными учеными предложены методы и технология ее разработки для решения сложных задач интеллектуального управления в различных областях, однако применительно к машино- и приборостроению, в частности при организации неразрушающего контроля и идентификации дефектов поверхности качения деталей подшипников, этот вопрос проработан недостаточно, что подчеркивает актуальность и необходимость дополнительных исследований [1-5]. Для контроля физико-механического состояния поверхностного слоя высокоточных деталей изготавливаются специализированные устройства и применяются различные методики неразрушающего контроля. Применение автоматизированного вихретокового метода контроля, являющегося относительно новым с точки зрения компьютерной обработки сигнала, обосновано тем, что он удовлетворяет основным требованиям информационно-измерительного канала ГиИС по информативности и выявлению основных дефектов поверхностей качения, быстродействию и встраиваемости. Принимая во внимание, что распознавание образов является одним из направлений искусственного интеллекта, а идентификация образа дефекта по сигналу вихретокового преобразователя (ВТП) представляет собой на сегодняшний момент визуальный контроль на основе сканограммы детали с применением специального классификатора, осуществляемый обученным персоналом, который принимает решение о качестве поверхностного слоя и наличии и типе дефекта, делаем вывод о необходимости методики автоматизированного контроля поверхностей качения колец. В соответствии с методикой построения динамической ЭС поддержки принятия решения [6], а также с учетом мирового опыта в области создания ГиИС разработана гибридная система на основе динамической ЭС с применением НС для принятия решения о состоянии технологической системы (ТС) по результатам анализа информации о качестве поверхности деталей подшипников для различных сочетаний обрабатываемых деталей и инструмента (рис. 1). Разработанная модель комбинированной ГиИС содержит помимо традиционных составляющих структуры ЭС реальный объект управления (ОУ) - ТС на базе автоматизированных шлифовальных станков SIW - 3, 4, 5 и SWaAGL - 50, подсистему связи с внешним миром, подсистему моделирования внешнего мира и непрерывную составляющую управляющей части системы; кроме того, осуществляется идентификация объекта, создается база знаний (БЗ), включающая в себя базу правил (БП), базу алгоритмов (БА) и базу данных (БД), блок НС, механизм логического вывода (МЛВ) и блок объяснений, что позволяет лицу, принимающему решение (ЛПР), оперативно реагировать на изменяющиеся условия осуществления ТП, а также получать необходимые пояснения по алгоритму принятия решения. ГиИС сочетает в себе численное и лингвистическое представления знаний, реализованные при построении БЗ. Подсистема моделирования на этапе разработки ГиИС имитирует показания реальных объектов, а в процессе эксплуатации обеспечивает верификацию показаний датчиков во время исполнения приложения и подстановку модельных значений переменной при невозможности получения реальных, что повышает жизнеспособность и надежность приложений на базе ЭС. Рис. 1. Структура ГиИС как пример интеграции технологий ЭС и НС: СП - системный пользователь; КП - конечный пользователь; ВШВ-003 - виброизмеритель; АСВК-2ВД, АСВК-НД, АВК-Р2, ПВК-К2М - автоматизированные приборы вихретокового контроля; Talyrond 131 - кругломер; Homel tester - профилограф; SCADA ТМ6 - интегрированная российская информационная система со встроенными программными интерфейсами ODBC и OPC; SQL Server - система управления реляционными базами данных; Matlab - пакет прикладных программ Интеграция разрабатываемой ГиИС в структуру интегрированной автоматизированной системы управления предприятием представляет научный и практический интерес и осуществляется путем реализации подсистемы связи с внешним миром в виде специализированного программного обеспечения (ПО) в соответствии с концепцией ЕИП по использованию открытых архитектур, международных стандартов и апробированных коммерческих продуктов обмена данными [7]. Практический интерес представляет реализация разработанного алгоритма работы информационно-измерительного канала вихретокового контроля ГиИС (рис. 2), который можно разделить на два этапа: проведения обучающего эксперимента (накопления БЗ) с формированием эталонных оценок и идентификации по анализу образной информации для принятия решения по качеству поверхностного слоя изделия и состоянию ТП. НС способствует быстрому обучению, ЭС поддержки принятия решения реализует интерпретацию нечетких данных и объясняет полученное решение. Рис. 2. Алгоритмизация идентификации дефектов шлифования деталей по интеллектуальному анализу образной информации Внешние входные данные поступают в гибридную систему как через ЭС, так и через НС. В качестве комплекса автоматизированных аппаратных средств, способных измерять и анализировать значения контролируемых признаков, используются автоматизированные приборы вихретокового контроля ПВК-К2М [8]. Выходные данные поступают на вход модуля, находящего и объясняющего решения. Интерфейс реализуется специально разработанной программой Image (рис. 3) [9]. На основе информационно-структурной модели технологической системы шлифовального станка [10], результатов анализа проблемной области при организации информационно-измерительного канала вихретокового контроля и алгоритмизации идентификации дефектов по интеллектуальному анализу образной информации (см. рис. 2) построен алгоритм диагностирования основных подсистем шлифовального станка (с глубиной диагностирования до функционального узла) с последующим формированием БП и БД (рис. 4). Рис. 3. Рабочий экран программы Image Рис. 4. Алгоритм диагностирования основных подсистем станка на основании идентифицируемых дефектов поверхности качения деталей подшипников как критериев качества технологической системы: СОТС - смазочно-охлаждающее технологическое средство Формирование продукционных правил производится на основании идентифицируемых дефектов поверхности качения деталей подшипников как критериев качества ТС для корректировки ТП или подналадки станка. В соответствии с алгоритмизацией идентификации дефектов по интеллектуальному анализу вихретокового сигнала дополняется база алгоритмов БЗ ГиИС в составе системы мониторинга интегрированной автоматизированной системы управления. Адаптация ГиИС к изменениям в предметной области реализуется путем обновления фактов, правил или алгоритмов БЗ, а также обучающей выборки и конфигурации НС, производимых системным пользователем. Т. е. структура ГиИС, включая комплекс технических средств и средств связи, строится однократно, а БЗ обновляется при смене объекта управления. Построенная интеллектуальная система позволяет использовать преимущества традиционных средств искусственного интеллекта, такие как обучаемость НС и знания ЭС, преодолевая некоторые их недостатки, и может решать специализированные задачи, не решаемые отдельными методами искусственного интеллекта, что отражает ее актуальность и целесообразность применения для задач контроля качества обработки высокоточных деталей, корректировки технологического режима и ремонтно-восстановительных работ в системе мониторинга технологического процесса и оборудования.

About the authors

Elena M Samoilova

Yuri Gagarin State Technical University of Saratov

Email: helen_elenka@mail.ru
(Ph.D. (Techn.)), Associate Professor 77, Polytechnicheskaya st., Saratov, 410054, Russian Federation

References

Supplementary files