Neuro-fuzzy control of precision and stability of mechanical wordpart procedures

Authors

  • Наталія Анатоліївна Зубрецька Kyiv National University of Technologies and Design Str. Nemirovich-Danchenko, 2, Kyiv, 01011, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.14738

Keywords:

Neuro-fuzzy control, prognostication, accuracy, stability, technological process, mechanical procedures

Abstract

The abstract presents the results of research and grounds the application of neuro-fuzzy approach to control of accuracy and stability indices of technological processes according to the suggested multi-criteria prognostication of the industrial product quality.

It was shown that under stochastic uncertainty of information about the process for the high quality of manufactured goods, it is necessary to use simultaneously the straight-grained prognostic neural network models and fuzzy inference, based on piecewise linear membership functions with the least error of data conversion.

The integrated study and obtained results of simulation modeling provided that the application of suggested complex adaptive model of control system allows getting the required accuracy of the quality characteristic of product manufacturing irrespective of indices of parameters of law of its static distribution and temporal changes

Author Biography

Наталія Анатоліївна Зубрецька, Kyiv National University of Technologies and Design Str. Nemirovich-Danchenko, 2, Kyiv, 01011

Ph.D., associate professor

Department of Metrology, Standardization and Certification

References

  1. Невельсон, М.С. Автоматическое управление точностью обработки на металлорежущих станках [Текст] / М.С. Невельсон. – Л.: Машиностроение, 1982. – 184 с.
  2. Безъязычный, В.Ф. Управление процессом обработки на станках с ЧПУ путем научно обоснованного динамического изменения режимов резания /
  3. В.Ф. Безъязычный, В.А. Козлов, А.В. Пудов // Сборка в машиностроении и приборостроении. – 2008. – № 11(100). – С. 13–19.
  4. Суслов, А. Г. Качество поверхностного слоя деталей машин. – М.: Машиностроение, 2000. – 320 с.
  5. Волосов, С.С.Управление качеством продукции средствами активного контроля [Текст] / С.С. Волосов, З.Ш. Гейлер. – М.: Издательство стандартов, 1989. – 264 с.
  6. Галушкин, А.И. Нейросетевые технологии в России (1982-2010) [Текст] /
  7. А.И. Галушкин, С.Н. Симоров. – М.: Горячая линия. – Телеком, 2011. – 316 с.
  8. Никишечкин, А.П. Повышение качества процесса адаптации при изменении технологических параметров с помощью аппарата нейронных сетей: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06.– М.: Станкин, 2002. – 187 с.
  9. Биленко, С.В. Повышение эффективности высокоскоростной механической обработки на основе подходов нелинейной динамики и нейронносетевого моделирования: дис. ... д-ра техн. наук: 05.03.01. – Комсомольск-на-Амуре, 2006. – 331 с.
  10. Федин, С.С. Оценка и прогнозирование качества промышленной продукции с использованием адаптивных систем искусственного интеллекта: [монография] / С.С. Федин, Н.А. Зубрецкая. – К.: Интерсервис, 2012. – 206 с.
  11. Федин, С.С. Информационное обеспечение качества деталей машиностроения с использованием модели нечеткого логического вывода / С.С. Федин, Н.А. Зубрецкая, А.С. Гончаров // Системи обробки інформації. – 2012. – В.2(100). – С. 104–107.
  12. Надежность в технике. Технологические системы. Методы оценки надежности по параметрам качества изготовляемой продукции. ГОСТ 27.202-83.– М.: Издательство стандартов, 1984. – 50 с.
  13. Nevelson, M.S. (1982). Automatic control of processing accuracy on machine tools. Leningrad. Mechanical Engineering.
  14. Bez’yazychny, V.F., Kozlov, V.A., Pudov, A. (2008). The process control of NC manufacturing through the science-based changing of cutting conditions. Building on the machine and apparatus,11, 13–19.
  15. Suslov, A.G. (2000). Quality of machine parts surface layer. Moscow. Mechanical Engineering.
  16. Volosov, S.S., Geiler, Z. (1989). Quality management of product by active process control. Moscow. Publishing standards
  17. Galushkin, A.I., Simorov, S.N. (2011). Neural network technology in Russia (1982-2010). Moscow. Hotline–Telecom.
  18. Nikishechkin, A.P. (2002). Improving the quality of the adaptation process when the process parameters using of neural networks. Stankin. Moscow.
  19. Bilenko, S.V. (2006). Enhancement of high-speed machining efficiency based onnonlinear dynamics and neural modeling approaches. Komsomolsk-on-Amur.
  20. Fedin, S.S. (2012). Quality evaluation and forecast of industrial products by usingadaptive systems of artifical intelligence. Kyiv. Interservice.
  21. Fedin, S.S., Zubretskaya, N.A., Goncharov, A.S. (2012). Information support of engineering details quality by using fuzzy logic system. Systems of information processing, Т.2 (100), 104–107.
  22. GOST 27.202-83 The reliabilit of the technique. Technological systems. The Methods of reliability evaluation based on parameters of manufacturing products quality. Moscow. Publishing standards.

Published

2013-06-20

How to Cite

Зубрецька, Н. А. (2013). Neuro-fuzzy control of precision and stability of mechanical wordpart procedures. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(3(63), 49–53. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.14738

Issue

Section

Control systems