Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ применения экспертных систем для контроля и диагностирования 13
1.1. Классификация интеллектуальных систем 13
1.1.1.Задачи, решаемые интеллектуальными системами 14
1.1.2 . Классификация интеллектуальных систем по назначению 17
1.2.Экспертные системы как направление искусственного интеллекта 19
1.2.1.Понятие экспертных систем. Этапы разработки, режимы функционирования экспертных систем 19
1.2.2. Классификация существующих экспертных систем 26
1.2.3.Средства разработки различных экспертных систем 28
1.2.4. Оболочки экспертных систем 29
1.3. Примеры экспертных систем 32
1.4. Применение экспертных систем в машиностроении 36
1.5.Разработка экспертной системы поддержки принятия решения при контроле динамических характеристик станков в процессе эксплуатации. Постановка задач исследования 39
1.5.1. Методы и средства контроля динамического состояния металлорежущих станков 39
1.5.2. Постановка задач исследования 44
2. Методические основы построения экспертной системы поддержки принятия решения при контроле динамического состояния шлифовальных станков 47
2.1. Информационно-функциональная модель динамических характеристик шлифовального станка 47
2.1.1 . Информативные параметры динамического состояния шлифовальных станков 47
2.1.2. Построение информационно-функциональной модели шлифовальных станков 53
2.1.3. Обоснование применения запаса устойчивости для выбора режима обработки 55
2.2. Сопоставление аналитической модели автокорреляционной функции виброакустических колебаний в динамической системе станка с идентифицированной для вычисления запаса устойчивости 61
2.3. Разработка структуры экспертной системы поддержки принятия решения при контроле динамического состояния шлифовальных станков 70
2.4.Выводы
3. Построение базы знании экспертной системы поддержки принятия решения при контроле динамического состояния шлифовальных станков 75
3.1 .Разработка базы знаний экспертной системы поддержки принятия решения при контроле динамического состояния шлифовальных станков 75
3.1.1. Формализация базы знаний экспертной системы 75
3.1.2.Разработка декларативной компоненты базы знаний 76
3.1.3 .Разработка процедурной компоненты базы знаний экспертной системы контроля динамического состояния шлифовальных станков 106
3.2.Выводы 113
4. Программная реализация экспертной системы поддержки принятия решений при контроле динамического состояния шлифовальных станков 114
4.1.Пример поиска причины отклонения от нормы параметров качества колец в условиях реального производства с использованием экспертной системы 114
4.2. Программная реализация экспертной системы 117
4.3. Использование связи запаса устойчивости динамической системы с эффективностью процесса шлифования при разработке продукционных правил в экспертной системе 120
4.4.Повышение коэффициента готовности оборудования за счёт сокращения времени восстановления 121
Заключение 124
Список использованных источников
- Классификация интеллектуальных систем по назначению
- . Информативные параметры динамического состояния шлифовальных станков
- Формализация базы знаний экспертной системы
- Программная реализация экспертной системы
Введение к работе
Актуальность темы. Узлы вращения машин, станков, двигателей и
других изделий являются одними из важнейших, что обусловливает особое
внимание к качеству их изготовления, в том числе к качеству подшипников, что
определяет конкурентоспособность продукции на внутреннем и международном
рынках. Эксплуатационная надежность подшипников в значительной степени
определяется шлифовальной обработкой колец, при которой в основном
формируются заданные значения геометрических параметров точности и
качества поверхностного слоя дорожек качения. Высокопроизводительное
шлифование сопровождается интенсивными силовыми, тепловыми и
колебательными процессами в зоне резания, поэтому непостоянство условий обработки приводит к существенным отклонениям значений макро- и микрогеометрических параметров точности дорожек качения, к изменению физико-механических характеристик поверхностного слоя, к появлению прижогов и микротрещин, что снижает долговечность подшипников и повышает уровень их шума. Качество деталей подшипников достигается управлением процессами шлифования, в основе которых содержится анализ влияющих факторов и выделение доминирующих; одним из них является динамический процесс в технологической системе (ТС), которые оцениваются по виброакустическим колебаниям (ВА) основных функциональных узлов.
Следует отметить, что на большинстве предприятий
машиностроительного комплекса сохраняется значительный парк морально устаревшего и физически изношенного оборудования. В этом случае перед персоналом, занимающимся его эксплуатацией, обслуживанием и ремонтом, возникает задача поддержки заданной точности и надёжности оборудования. В условиях, когда из-за ряда причин количество высококвалифицированного персонала ограничено, обеспечение качества функционирования оборудования целесообразно достигать использованием систем мониторинга технологического процесса (СМТП) и соответствующих экспертных систем, в которых накоплены знания о работе оборудования и рекомендации по устранению функциональных и параметрических отказов. Эффективность функционирования шлифовальных станков заключается в обеспечении заданного качества обработки при наибольшей производительности.
Таким образом, возникает задача поддержки обслуживающего персонала при анализе информации. Ее решение опирается на информацию о динамических характеристиках оборудования, на логические рассуждения, анализ и перебор вариантов, для решения которой необходимо привлечение экспертов в заданной области. В связи с этим возникает целесообразность разработки экспертной системы (ЭС), осуществляющей поддержку принятия решения при контроле динамического состояния шлифовальных станков для системы мониторинга технологического процесса. В известных работах такие ЭС не рассматривались. Для создания баз данных (БД) и баз знаний (БЗ) экспертных систем в рассматриваемой области необходимо использование результатов исследования функционирования технологического оборудования.
Применение экспертной системы позволяет аккумулировать знания обслуживающего персонала и экспертов о причинах снижения качества
обработки колец, являющихся следствием функциональных и параметрических отказов, и мер по их устранения, что сокращает время поиска неисправностей и восстановления работоспособности оборудования, и, соответственно, повышает коэффициент готовности станка и обеспечивает качество колец. Изложенное обуславливает актуальность работы.
Степень проработанности темы. Разработкой и созданием ЭС занимались зарубежные и российские учёные: П. Джексон, К. Таунсенд, С. Осуга, Дж. Элти, А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс, Д. Д. К. Нейлор, А.П. Частиков, В.В. Зубов, В.А. Макушкин, А.Г. Оглоблин, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапт,В. А. Чулюков, Д. А. Поспелов, В.Л. Стефанюк, Г.С. Осипов, В.К. Финн и многие другие.
Разработанные ЭС применяются в различных отраслях и сферах
деятельности. В машиностроении данные системы направлены на поддержку
принятия решений при отказе механических систем, при идентификации
аварийных ситуаций, при оперативно-диспетчерском контроле и управлении
объектами, при планировании производства. В работе Д.В. Бубнова решена
задача, заключающаяся в разработке методов и алгоритмов принятия
управленческих решений в автоматизированных машиностроительных системах.
В работе В.В. Юркевича представлена ЭС Архимед 2008, которая была создана
для токарно-винторезного станка ТВ-7, который был оборудован
автоматизированной системой контроля точности обработки заготовок. В работе Ю.Ф. Воронина разработана графовая модель определения причинно-следственных связей между разновидностями дефектов и причинами их возникновения. Одной из немногих работ по разработке ЭС для автоматизированных станков является диссертация Т.Д. Козловой, выполненная в СГТУ. В ней приводятся результаты исследований по разработке экспертной системы поддержки процесса диагностирования автоматических станочных модулей. Данная ЭС направлена на выявление отказов в подсистемах станка и формированию рекомендация по их устранению.
Вопросами динамики станков занимались такие учёные как В.А. Кудинов, М.М. Аршанский, Б.М. Бржозовский и другие, однако работ в области создания ЭС для контроля динамики станков не выявлено.
Целью диссертационного исследования является повышение
эффективности функционирования шлифовальных станков и обеспечения заданного качества обработки колец подшипников на основе создания экспертной системы для поддержки принятия решения при контроле динамического состояния станков, содержащей значения виброакустических колебаний и параметров качества колец подшипников, в процессе эксплуатации.
Задачи исследования. В соответствии с целью исследования поставлен и решен ряд задач:
-
Разработать методическое обеспечение по построению ЭС поддержки принятия решения для обработки колец подшипников при контроле динамического состояния шлифовальных станков.
-
Обосновать выбор информационных параметров с целью контроля динамического состояния станков.
-
Разработать базу знаний ЭС контроля динамического состояния шлифовальных станков, используя для этого продукционную модель.
-
Осуществить алгоритмическую и программную реализацию ЭС для практического применения в производственных условиях.
Научная новизна:
-
Разработано методическое обеспечение для построения экспертной системы поддержки принятия решения при контроле динамических характеристик шлифовальных станков, базирующееся на выявленных причинно-следственных связях технического состояния основных функционирующих узлов и их виброакустических характеристик с параметрами качества обрабатываемых колец подшипников, что позволяет в условиях эксплуатации оперативно формировать рекомендации обслуживающему персоналу по снижению уровня виброакустических колебаний основных узлов путём восстановления их параметрической надёжности.
-
Предложена информационно-функциональная модель шлифовального станка, необходимая для построения экспертной системы, включающая установленные экспериментально контролируемые виброакустические характеристики основных функциональных узлов и их допустимые значения для каждого станка без резания, а также запас устойчивости динамической системы как основной характеристики для выбора целесообразного режима шлифования, причём для этого обосновано соответствие аналитической модели автокорреляционной функции виброакустических колебаний и идентифицированной автокорреляционной функции по экспериментальным данным, на основе которой вычисляется запас устойчивости динамической системы.
3. Построена база знаний экспертной системы поддержки принятия
решения, включающая декларативную компоненту, содержащую знания о
динамических характеристиках станков, параметрах качества, информацию о
неисправностях и способах устранения, и процедурную компоненту в виде
продукционной модели, содержащей правила, отражающие взаимосвязь
значений параметров качества обработки колец, превышающих допустимые
значения со значениями параметров виброакустических колебаний основных
функциональных узлов станка, что обеспечивает формирование рекомендаций
по устранению неисправностей для снижения виброактивности узлов станка.
4. Выполнена алгоритмизация работы экспертной системы и программная
реализация ее компонентов, основанные на знаниях экспертов, обеспечивающие
возможность быстрого информирования о динамическом состоянии станка,
параметрах качества деталей, полученных на их основе рекомендаций по
устранению неисправности, что способствует повышению значения
коэффициента готовности станка и обеспечению заданного качества обработки
колец подшипников.
Работа соответствует паспорту научной специальности: 05.13.06
«Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
(в машиностроении)»: пункт 2 «Автоматизация контроля и испытаний»; пункт 9
«Методы эффективной организации и ведения специализированного
информационного и программного обеспечения АСУТП, АСУП, АСТПП и др.,
включая базы и банки данных и методы их оптимизации»; пункт 16 «Теоретические основы, методы и алгоритмы построения экспертных и диалоговых подсистем, включенных в АСУТП, АСУП, АСТПП и др.».
Методы исследования. При выполнении исследований использованы методические и математические основы построения экспертных систем, методика построения реляционных баз данных. Вычисления в процессе исследований, численная и графическая обработка результатов производились с применением математического аппарата прикладных программ. Для построения базы знаний экспертной системы использована информация о параметрах качества и вибрационных характеристиках станков, технические характеристики шлифовальных станков модели SIW-5 и SWaAGL-50. Для контроля динамического состояния оборудования используются виброизмерительный прибор ВШВ-003-М3, для контроля колец – кругломер Talyrond-73 и прибор вихретокового контроля ПВК-К2М.
Для разработки основных компонентов экспертной системы использованы объектно-ориентированный язык СИ++ и система управления БД MS Access 2010. Программа реализуется на компьютере типа Notebook, что позволяет непосредственно в производственных условиях использовать экспертную систему наладчиками оборудования.
Достоверность и обоснованность полученных результатов и
рекомендаций обеспечиваются согласованностью теоретических выводов с результатами их реальной экспериментальной проверки, апробацией результатов исследований на научных конференциях различного уровня и публикацией в печати.
Положения, выносимые на защиту:
-
Методическое обеспечение для построения экспертной системы поддержки принятия решения при контроле динамических характеристик шлифовальных станков.
-
Информационно-функциональная модель шлифовального станка с обоснованием выбора основных контролируемых параметров ВА колебаний узлов станка.
-
Разработанная база знаний экспертной системы поддержки принятия решения при контроле динамических характеристик шлифовальных станков, включающая декларативную и процедурную компоненты.
-
Алгоритмическая и программная реализация экспертной системы поддержки принятия решения при контроле динамических характеристик шлифовальных станков.
Практическая ценность
Использование экспертной системы поддержки принятия решений при
контроле станков по динамическим характеристикам обеспечивает накопление
знаний экспертов и обслуживающего персонала и в условиях производства
оперативное выявление на их основе причины снижения параметрической
надёжности станков и варианты их устранения в виде рекомендаций по
ремонтно-профилактическим работам; снижение уровня затрат на
восстановление сокращением времени контроля.
Реализация и внедрение
Предложения по внедрению приняты на ОАО «ЕПК-Саратов» и ЗАО «Станкошлиф», о чём свидетельствует акт передачи результатов исследования. Результаты работы используются в учебном процессе на кафедре «Автоматизация, управление, мехатроника» СГТУ имени Гагарина Ю.А.
Апробация работы
Основные положения работы докладывались на 8 конференциях
различного уровня: международных: «Прогрессивные технологии в
современном машиностроении» (Пенза, 2013), «Материалы и технологии XXI века» (Пенза, 2014), «Математические методы в технике и технологиях» (Саратов, 2011, 2012), «Инжиниринг техно 2014» (Саратов, 2014), «Качество продукции: контроль, управление, повышение, планирование» (Курск, 2014); всероссийских: «Современные тенденции в технологиях металлообработки и конструкциях металлообрабатывающих машин и комплектующих изделий» (Уфа, 2014), на заседаниях кафедры «Автоматизация, управление, мехатроника» в 2012-2015 гг.
Публикации
По результатам диссертационной работы опубликованы 20 печатных работ, из них 4 в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ, получено 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ [5].
Личный вклад автора. Обосновано соответствие теоретических моделей
и экспериментальных АКФ, которые используются для вычисления запаса
устойчивости ДС шлифовального станка, что позволяет по его максимуму
определить целесообразный технологический режим с точки зрения качества
обработки и максимальной производительности [3, 4]. Разработан алгоритм
построения продукционных правил для ЭС [20], БД, содержащий информацию о
текущих, эталонных и допустимых динамических характеристиках станков и
параметрах качества колец подшипников, техническую информацию о станках,
кольцах подшипников, измерительных приборах и обрабатывающих
инструментах [12, 18], БЗ, содержащую набор продукционных правил для формирования рекомендаций. Разработано программное обеспечение в виде ЭС поддержки принятия решения при контроле динамического состояния станков.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы из 125 наименований, 3 приложений. Диссертация содержит 147 страниц, включая 29 таблиц, 57 рисунков.
Классификация интеллектуальных систем по назначению
На этом этапе специалисты (инженер и эксперт) по знаниям вносят ключевые понятия, характеристики для описания решения проблемы. Особенности проблемы, определяющиеся на данном этапе: - доступные данные; - отображаемые данные; - иерархия общей проблемы; - стратегии и гипотезы, используемые на данном этапе; - объектные области и их взаимосвязи; - процесс решения и накладываемые на него типы ограничений; - состав знаний, применяемых для получения и обоснования заключения. Этап формализации
Все основные понятия и отношения, используемые на этапе концептуализации, показаны на определенном формальном языке представленным инженером (специалистом) по знаниям. Для решения рассматриваемой проблемы, инженер должен определить соответствие инструментальных средств, либо применить оригинальные разработки. Описание процесса решения рассматриваемой проблемы, которая предложена на формальном языке, является выходом этапа формализации, то есть исследуются способы и состав представления знаний системы.
Создаются прототипы (ЭС-1, ЭС-2), с целью решения данных задач. После этого по результатам исследования и эмпирической работы создается конечный продукт на этапе выполнения, в дальнейшем используемый в промышленности.
Проектирование прототипа состоит в разработке программного продукта и наполнение его базы знаний. Обычно ошибка проектировщиков ЭС-1 заключается в том, что сам процесс приобретения знаний откладывается до конечного завершения программирования. После разработки 1-го прототипа требуется расширение области задач, решаемых программой, чтобы исследовать информацию для дальнейшего использования в очередной версии - ЭС-2. Чтобы получить данную информацию, требуется развитие ЭС-1 путем добавления в неё функций для сбора замечаний пользователей, а так же средства хранения задач. Этап тестирования На этом этапе осуществляется оценка всей системы в целом и способ представления знаний. Цель специалиста (инженера) по знаниям состоит в подборе образцов, которые обеспечивают разностороннее тестирование ЭС. В основном применяют следующие источники отказов работы системы: ввод/вывод, основы вывода, стратегии, прототипы. Этап опытной эксплуатации
На этом этапе идет проверка годности ЭС, для итогового пользователя. На данный этап следует переходить тогда, когда система по мнению специалиста (эксперта), будет правильно решать требуемые задачи, чтобы ошибки в решении не вызывали у пользователей системы отрицательное представление. В результате проделанной работы могут потребоваться модификации не только программного обеспечения и данных, но и изменение объектов ввода/вывода из-за неприемлемости пользователями.
Исправление и тестирование любого компьютерного программного обеспечения считается трудоемким процессом, но проверять ЭС ещё тяжелее. Это считается особенно серьёзной задачей, поскольку ЭС используются в критичных сферах, таких как регулирование движения воздушного и железнодорожного транспорта, системами оружия, ядерной промышленности. ЭС имеют один большой недостаток - это неспособность к самообучению. С целью того, чтобы поддержать ЭС в актуальном состоянии требуется систематическое вмешательство в базу знаний специалистов (инженеров) по знаниям.
Численность ЭС в настоящее время приближается к десяткам тысяч. В различных сферах жизни разработкой и внедрением занимаются сотни фирм в развитых зарубежных странах. В странах СНГ также имеется опыт разработки и построения ЭС. Разработки самообучаемых ЭС в современном мире набирают большие обороты. Поиском передовых методов сбора, предоставления, хранения, обработки и приумножения информации занимается такое направление ИИ как инженерия знаний. Пятое поколение ЭВМ, возникшее в 90-х годах, базируется полностью на ЭС [20, 81].
Основное отличие ЭС от простого программного обеспечения, способного использовать экспертное решение, состоит в разделение декларативных знаний с процедурной компонентой, которая ими манипулирует. Иными словами, заданием большинства ЭС является осуществление общей проверки в широкой области методом «очерчивания» различия между познаниями, которые используются механизмами, управляющими этими знаниями.
. Информативные параметры динамического состояния шлифовальных станков
Каждая группа имеет иерархическую систему деления на несколько подгрупп: геометрические (спектры неровностей) - на неровности с различными шагами (шероховатость, волнистость, отклонение формы), несущая способность и другие; физико-механические - на прижоги, микротрещины, микроструктуру, внутренние напряжения и микротвердость. Приведенные выше характеристики являются главными признаками свойств поверхностного слоя деталей.
Качество поверхностного слоя до и после финишной операции, а так же контроль геометрических параметров точности дорожек качения колец (волнистости, шероховатости, профиля, отклонение от круглости) ориентированы на обнаружение важных отклонений с установленными значениями, приводящих в последующем к снижению качества колец или даже появлению брака [39, 101].
МРС, как и любое иное оборудование, которое имеет подвижные части создают ВА колебания, дающие общую картину эксплуатации его отдельных элементов, что связано с получаемыми параметрами качества обработки детали, при спектральном разложении.
При резании колебания разделяются на вынужденные, причиной возникновения которых являются возмущающие силы и автоколебания, периодически действующие и не зависящие от влияния возмущающих сил.
Физико-механические характеристики обрабатываемого материала оказывают влияние на интенсивность автоколебаний, микрогеометрические параметры инструмента, жёсткость узлов и всей динамической системы, а так же зазоры в её отдельных звеньях. Рассмотрим более подробно параметры качества обрабатываемой поверхности [11]: шероховатость - совокупность микронеровностей с относительно малым шагом, образующей рельеф поверхности, рассматриваемый в пределах участка, длина которого равна некоторой длине L. волнистость - представляет собой совокупность периодических, регулярно повторяющихся, близких по размерам выступов и впадин, расстояние между которыми значительно больше, чем у неровностей, образующих шероховатость поверхности. отклонение от круглости - наибольшее расстояние А от точек реального профиля до прилегающей окружности (рис.2.1). Допуск круглости Т - наибольшее допустимое значение отклонение от круглости. огранка - представляет собой профиль многогранной фигуры, при котором имеются отклонения от круглости. К физико-механическим характеристикам поверхностного слоя относится неоднородность структуры. Таким образом, при проектировании базы данных и базы знаний необходимо учитывать данные параметры качества. 2.1.2. Построение информационно-функциональной модели шлифовальных станков На этапе концептуализации разрабатывается информационно-функциональная модель шлифовального станка для обработки колец подшипников. В производственных условиях контроль ВА колебаний станков в рамках системы мониторинга технологического процесса (СМТП) направлен на решение двух задач: во-первых, контроль технического состояния оборудования и диагностирование, выполненные на холостом ходу, во-вторых, выбор режима обработки индивидуально для каждого станка, поскольку динамическое состояние их различается [23, 43, 70].
При решении этих задач важное место отводится анализу физических процессов в станках и соответствующему обоснованию выбора контролирующих параметров, которые обладают различной информативностью [25, 70].
С методической точки зрения возможное моделирование динамической системы станка и построение алгоритма оценки его динамического качества, однако, в этом случае необходимо априорно иметь значения большого количества параметров. Другое направление оценки динамического состояния основано на сравнении значений некоторых «эталонных» ВА характеристик, соответствующих нормальному функционированию станка, с его реальными характеристиками. В качестве «эталонных» В А характеристик могут быть выбраны собственные характеристики станка, полученные при вводе в эксплуатацию при пуско-наладочных работах или после восстановления, либо характеристики лучшего станка из группы однотипных [70].
Формализация базы знаний экспертной системы
Прежде чем приступать к разработке БЗ необходимо определить методы представления данных и знаний. Для этого, формируются причинно-следственные отношения элементов, содержащиеся в ЭС.
Решить проблему прогнозирования ТС технологического оборудования (ТО) на базе формальных способов представления невозможно. Необходимо введение экспертных данных о неформализуемых и почти неформализуемых ситуациях, выявляющихся при работе ТО.
Важность автоматизированного контроля шлифования, основывается на том, что позволяет не только своевременно найти ошибки в процессе обработки, но и избежать формирования брака.
База данных — поддерживаемая совокупность данных в памяти компьютера и организованная в соответствии с определёнными правилами. Используется для удовлетворения информационных потребностей пользователя и характеризует актуальное состояния рассматриваемой предметной области [47].
Исследование условий, оказывающих большое влияние на процедуру шлифования, нужно с целью исполнения целеориентированных мероприятий для обеспечения установленных характеристик качества деталей.
Рассмотрено развитие причинно-следственных взаимосвязей при появлении отклонений от нормы характеристик качества детали.
Причинно-следственные связи - взаимосвязь мероприятий, когда одно явление (событие), с присутствием конкретных обстоятельств, порождает иное явление, именуемое следствием. Применительно к шлифовальным станкам модели SWaAL-50 и SIW-5 причиной отклонения от нормы параметров качества является изменение динамических характеристик станков, таких как ОУВ ШУ круга, ОУВ ШУ детали, УВЧВ круга, УВЧВ детали, ОУВ на передней опоре ШУ детали, ОУВ на задней опоре ШУ детали, ОУВ двигателя.
Независимо от предметной области БЗ является основой любой ЭС. На стадии формализации БЗ выбрана модель представления знаний.
База знаний ЭС состоит из декларативной и процедурной компоненты. Декларативная компонента включает в себя знания о предметной сфере: информацию о сущностях, свойствах сущностей и взаимосвязях, т.е. сведения о динамических свойствах станка, параметрах качества детали и их взаимосвязи. Для преобразования декларативной информации существует процедурная компонента, содержащая набор правил. Для осуществления процедурной компоненты использована продукционная модель.
Разработка декларативной компоненты базы знаний экспертной системы поддержки принятия решения при контроле динамического состояния шлифовальных станков Декларативная компонента БЗ представляется в виде базы данных (БД), отображающей специфику проблематичной сферы. Любой предмет БД отображает специфику предмета исследования (SWaAGL-50, SIW-5) и включает большое число атрибутов (характеристик объекта) [40, 78].
Для осуществления декларативной компоненты БЗ использована объектно-ориентированная модель, представленная на рисунке 3.1.
Таким образом, декларативная компонента БЗ включает сведения о сущностях, свойствах сущностей и их взаимосвязей, в таком случае она может являться БД, включающей сведения о проблемной области. Текущие значения станка
Разделение декларативных знаний и процедурных способствует повышению быстродействия системы, позволяя связать БЗ ЭС с БД верхнего уровня, предоставляя возможность свободно модернизировать и привносить новые данные в БЗ без привлечения разработчика программного обеспечения. Непосредственно через ЭС может осуществляться работа и управление БД (рис.3.2). Вы вошли как Администратор Базы Данных ["Е [ Файл Поиск дефектов Техническая информация Сотрудники Редактирование базы Смена пользователя Выход
Для редактирования БД через ЭС необходимо наличие приложения Microsoft Office 2010 Access. Перед разработкой БД необходимо провести подготовительную работу, включающую несколько операций: 1. Определить пользователей БД; 2. Назначить требования, применяемые к БД; 3. Выявить тип СУБД для создаваемой БД. Наладчики технологического оборудования являются основными пользователями ЭС и имеют право вносить информацию в БД программы (рис.3.3). За работу БД отвечает администратор базы. В БД представлена техническая информация о станках, их динамических характеристиках, эталонных значениях и допусках, параметрах качества колец подшипников их эталонных значениях и допусках, информация о приборах, используемых для измерений ВА характеристик, о шлифовальных кругах, используемых при обработке, рекомендации по ремонту и подналадке станков, информация о сотрудниках.
Основные требования, предъявляемые к БД: - учет динамических характеристик, параметров качества, эталонных значений и допусков; - учет рекомендаций по ремонту и подналадке. - предоставление защиты от несанкционированного входа; СУБД - это программное обеспечение, с помощью которого реализуется централизованное управление сведениями, которые сохраняются в базе данных, гарантируется доступ к ним и их поддержка [13, 17]. Файл-сервер и клиент-сервер выделяют как архитектуры централизованных СУБД.
В архитектуре файл-сервер один из компьютеров сети используется в качестве сервера, который хранит базу данных. Прочие компьютеры сети считаются рабочими станциями. Файлы базы данных, в согласовании с запросами пользователей, перемещаются на рабочие станции, где происходит их обработка. Основной недостаток данного вида СУБД заключается в снижении производительности системы в результате увеличения количества запросов к одним и тем же данным.
В архитектуре клиент-сервер основными являются серверная и клиентская части. Сервер имеет информационные ресурсы и перспективы их обрабатывания. Клиенты получают доступ к данным посредством производимых запросов. На сервере происходит обработка запроса, и нужные сведения выдаются пользователю. Архитектура клиент-сервер применяет язык структурированных запросов SQL. Вследствие такого подхода компьютер пользователя не загружен обработкой запроса. Быстродействие системы увеличивается за счёт выполнения сервером основной работы. Но при этом аппаратные средства сервера должны быть высокопроизводительными (объём оперативной памяти, количество ядер, разрядность), что считается недостатком такой архитектуры.
Программная реализация экспертной системы
Формирование продукционных правил при отклонении от нормы нескольких параметров качества:
Правило 1: Если «Параметр качества «Волнистость» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - ОУВ ШУ круга = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Отклонение от круглости», «Измеряемый параметр -УВЧВ круга = отклонение от нормы» то «Заключение = Необходимо проверить УВЧВ круга» и «Круг не сбалансирован. Необходимо провести балансировку круга».
Правило 2: Если «Параметр качества «Волнистость» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ круга = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Шероховатость» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ круга = отклонение от нормы», то «Заключение= Круг не сбалансирован. Необходимо провести балансировку круга» и «Необходимо скорректировать скорость вращения круга или скорость подачи детали».
Правило 3: Если «Параметр качества «Волнистость» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - ОУВ на ПО ШУ детали = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Огранка» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ круга = отклонение от нормы», то «Заключение = Необходима балансировка шпинделя детали или замена подшипника» и «Необходимо скорректировать скорость вращения круга или детали (соотношение скоростей должно быть не кратное)».
Правило 4: Если «Параметр качества «Волнистость» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - ОУВ на 30 ШУ детали = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Неоднородность поверхностного слоя» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - ОУВ ШУ круга = отклонение от нормы», то «Заключение = Необходимо заменить подшипник и проверить ОУВ двигателя» и «Необходимо проверить УВЧВ круга».
Правило 5: Если «Параметр качества «Волнистость» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - ОУВ двигателя = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Отклонение от круглости» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ детали = отклонение от нормы», то «Заключение = Необходима балансировка шкива двигателя или замена двигателя» и «Неправильное базирование детали. Необходимо скорректировать положение детали».
Правило 6: Если «Параметр качества «Волнистость» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - ОУВ ШУ детали = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Огранка» = отклонение от нормы», «Нет отклонения от нормы», то «Заключение = Необходимо провести балансировку шпинделя на частоте вращения» и «Необходимо заменить шлифовальный круг».
Правило 7: Если «Параметр качества «Волнистость» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ детали = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Неоднородность поверхностного слоя» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - ОУВ ШУ детали = отклонение от нормы», то «Заключение = Неправильное базирование детали. Необходимо провести балансировку шпинделя с деталью» и «Необходимо провести балансировку шпинделя на частоте вращения».
Правило 8: Если «Параметр качества «Отклонение от круглости» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ круга = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Шероховатость» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ круга = отклонение от нормы», то «Заключение = Круг не сбалансирован. Необходимо провести балансировку круга» и «Необходимо скорректировать скорость вращения круга или скорость подачи детали».
Правило 9: Если «Параметр качества «Отклонение от круглости» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ детали = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Шероховатость» = отклонение от нормы», «Нет отклонения от нормы», то «Заключение = Неправильное базирование детали. Необходимо скорректировать положение детали» и «Необходимо заменить шлифовальный круг».
Правило 10: Если «Параметр качества «Отклонение от круглости» = отклонение от нормы», «Нет отклонения от нормы» и «Параметр качества «Огранка» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ круга = отклонение от нормы», то «Заключение = Проверить параметры точности заготовки» и «Необходимо скорректировать скорость вращения круга или детали (соотношение скоростей должно быть не кратное)».
Правило 11: Если «Параметр качества «Неоднородность поверхностного слоя» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - ОУВ ШУ круга = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Отклонение от круглости» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ круга = отклонение от нормы», то «Заключение = Необходимо проверить УВЧВ круга».
Правило 12: Если «Параметр качества «Неоднородность поверхностного слоя» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - ОУВ ШУ детали = отклонение от нормы» и «Параметр качества «Отклонение от круглости» = отклонение от нормы», «Измеряемый параметр - УВЧВ детали = отклонение от нормы», то «Заключение = Необходимо провести балансировку шпинделя на частоте вращения» и «Круг не сбалансирован. Необходимо провести балансировку круга» и «Неправильное базирование детали. Необходимо скорректировать положение детали».