Нейро-нечітке управління точністю та стабільністю технологічних процесів механічної обробки деталей

Автор(и)

  • Наталія Анатоліївна Зубрецька Київський національний університет технологій та дизайну вул. Немировича-Данченка, 2, м. Київ, 01011, Україна

DOI:

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

Ключові слова:

Нейро-нечітке управління, прогнозування, точність, стабільність, технологічний процес, механічна обробка

Анотація

Запропоновано модель адаптивної системи нейро-нечіткого управління точністю та стабільністю технологічного процесу механічної обробки деталей, яка забезпечує регламентоване значення контрольованого параметра незалежно від закону його розподілу та зміни у часі систематичної складової похибки механічної обробки

Біографія автора

Наталія Анатоліївна Зубрецька, Київський національний університет технологій та дизайну вул. Немировича-Данченка, 2, м. Київ, 01011

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра метрології, стандартизації та сертифікації

Посилання

  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.

##submission.downloads##

Опубліковано

2013-06-20

Як цитувати

Зубрецька, Н. А. (2013). Нейро-нечітке управління точністю та стабільністю технологічних процесів механічної обробки деталей. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(3(63), 49–53. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.14738

Номер

Розділ

Системи управління