WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Чеканина Евгения Александровна

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ, СИНТЕЗА СТРУКТУРЫ И СОСТАВА АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СТАНОЧНЫХ СИСТЕМ

05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва – 2012

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный технологический университет «Станкин» на кафедре «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Митрофанов Владимир Георгиевич

Официальные оппоненты: Абакумов Александр Михайлович, доктор технических наук, профессор, Самарский государственный технический университет, заведующий кафедрой «Электромеханика и автомобильное электрооборудование» Попов Александр Петрович кандидат технических наук, доцент, Московский государственный открытый университет, доцент кафедры «Металлорежущие станки и инструменты»

Ведущая организация: Национальный институт авиационных технологий, г. Москва

Защита диссертации состоится «16» мая 2012 г. в 14 ч. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.142.03 при ФГБОУ ВПО МГТУ «Станкин» по адресу:

127994, Москва, ГСП-4, Вадковский переулок, д. 3а.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью учреждения (организации), просьба направлять по указанному адресу в диссертационный совет Д 212.142.03 при ФГБОУ ВПО МГТУ «Станкин».

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Московский государственный технологический университет «Станкин».

Автореферат разослан « » 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, к.т.н., доцент Семячкова Е.Г.

Общая характеристика работы

Актуальность работы. Интересы дальнейшего развития народного хозяйства нашей страны требует быстрого решения основных задач по интенсификации производства и повышению его эффективности, более полному и рациональному использованию промышленного потенциала, всемерной экономии всех видов ресурсов.

В настоящее время одним из главных условий технического прогресса является постоянное обновление выпускаемой продукции, а одним из главных требований к современному производству - обеспечение возможности освоения новой продукции при минимальных потерях и затратах.

При современных темпах развития науки и техники главное требование к высокопроизводительному и высокоэффективному производству сводится к следующему: производство должно быть готово и способно в любой момент безубыточно прекратить изготовление освоенной продукции и в короткий срок приступить к выпуску любой по количеству партии новых изделий.

Решить эти задачи на единой основе позволяет идея создания автоматизированных производств (АП). АП представляет собой организационнотехническую производственную систему, позволяющую в средне- и мелкосерийном многономенклатурном производстве в короткий срок и с минимальными затратами заменить выпускаемую продукцию на новую путем перестройки технологического процесса за счет управляющих программ.

АП обычно состоит из трех основных компонентов:

· автоматизированной системы управления производством (АСУП);

· автоматизированных участков подготовки производства;

· автоматизированных производственных комплексов (автоматизированных станочных систем).

Таким образом, преследуя цель повышения эффективности функционирования многономенклатурного производства на основе моделирования и синтеза автоматизированных станочных систем (АСС), основными задачами исследования являются:

· исследование задачи моделирования АСС;

· структурный анализ АСС;

· структурный синтез АСС.

Объектом исследования диссертационной работы являются методы повышения эффективности функционирования автоматизированного производства.

Предметом исследования диссертационной работы являются алгоритмы моделирования и структурной оптимизации автоматизированных станочных систем.

Методы исследований. При решении задач, поставленных в работе, были использованы методы системного анализа и теории случайных процессов.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих положениях:

1. Установлены связи между структурой и составом автоматизированной станочной системы и вероятностями перехода АСС из одного состояния в другое.

2. Предложены математические модели АСС в виде дискретных и непрерывных марковских цепей.

3. Разработаны алгоритмы моделирования и структурной оптимизации АСС, распределения технологических функций и выбора комплекса технических средств.

4. Создано информационно-программное обеспечение для проектирования АСС.

Практическая ценность работы диссертационной работы заключается в разработке методики выбора структуры АСС и формулировке задачи выбора технических средств АСС.

Реализация работы. Разработанные модели и алгоритмы использованы в технических отчетах по научно-исследовательским работам, выполненным в Московском государственном технологическом университете «Станкин».

Апробация работы. Основные научные и практические результаты работы докладывались на:

· заседаниях кафедры «Автоматизированные системы обработки информации и управления» МГТУ «Станкин» · XIV Научной конференции МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН» по математическому моделированию и информатике (Москва, 2011);

· Всероссийской молодежной конференции «Инновационные технологии в машиностроении» / Всероссийской научно-образовательной конференции "Машиностроение – традиции и инновации» (Москва, МГТУ «Станкин», 2011);

· I Всероссийском конгрессе молодых ученых (Санкт-Петербург, 2012).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 научных работ, из них статьи в изданиях, входящих в Перечень ведущих периодических изданий ВАК Министерства образования и науки РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, списка литературы и... приложений. Основной текст содержит...

страниц машинописного текста, содержит... рисунков,... таблиц. Список литературы состоит из... наименований. Приложения выполнены на... страницах.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы;

формулируются цели и задачи исследований; определяются новизна и практическая значимость полученных результатов; приводится краткая характеристика основных разделов диссертации.

Глава 1. Состояние вопроса, цель и задачи исследования В главе 1 автоматизированная станочная система рассматривается как объект проектирования с выделением ряда формальных признаков и свойств, характеризующих производство с системных позиций. Проведены предварительные исследования многономенклатурного производства и анализ работ в области автоматизации проектирования. Промышленная система рассмотрена в трех аспектах:

функциональном, структурном и организационном. Описан модульный принцип построения структуры промышленной системы. Описан неформальный алгоритм проектирования АСС.

Одним из современных путей развития научно-технического прогресса является создание производственных систем, реализующих безлюдные технологии.

Эти системы можно отнести к разряду сложных технических систем. В отличие от принятых методов проектирования сравнительно простых технических систем при разработке крупных автоматизированных комплексов возникают проблемы, в меньшей степени связанные с рассмотрением свойств и законов функционирования, а в большей - с выбором наилучшей структуры, оптимальной организации взаимодействия элементов, определением требуемых режимов функционирования системы. Рассматривая производство как систему, необходимо выявить причинноследственные связи основных ее подсистем и установить их влияние на конечный результат деятельности системы.

Проведенные предварительные исследования многономенклатурного производства и анализ работ в области автоматизации проектирования позволили сделать следующие выводы.

1. Многономенклатурное производство отличается специфическими особенностями, связанными с разнообразием и частой сменяемостью объектов производства, применением универсального оборудования, переналаживаемой оснастки и инструмента широкой номенклатуры. Повышение эффективности достигается за счет применения программно-управляемого оборудования и современных средств вычислительной техники.

2. Создание станочных систем, построенных с применением принципов малооперационной, переналаживаемой, модульной технологии с элементами ситуативного построения технологических процессов, позволяет по экономическим показателям приблизить многономенклатурное производство к крупносерийному производству.

3. При комплексной автоматизации машиностроения одним из самых важных объектов автоматизации является процесс проектирования. Наряду с актуальностью проблем автоматизированного проектирования технологических процессов первостепенное значение имеет проблема создания САПР АСС.

4. Для автоматизации проектирования АСС необходимо интенсифицировать работы по формализации основных постулатов, аксиом и понятий технологии машиностроения и, особенно, в области, определяющей взаимосвязи и отношения между элементами АСС. В этой связи не вызывает сомнения необходимость разработки формализованных технологических основ автоматизированного проектирования АСС.

5. В отечественной науке созданы необходимые предпосылки, позволяющие разработать методологические принципы автоматизированного проектирования АСС.

Разработаны теоретические положения системного структурного анализа технологических процессов, которые служат основой при создании теоретических положений проектирования АСС.

6. Разработаны методы проектирования отдельных подсистем АСС, однако, интеграция их в составе единой САПР АСС вызывает большие трудности.

Существует настоятельная необходимость в создании методик автоматизированного проектирования основных компонентов и подсистем интегрированной САПР АСС.

Таким образом, преследуя цель повышения эффективности функционирования многономенклатурного производства на основе моделирования и синтеза АСС, основными задачами исследования являются:

· исследование задачи моделирования АСС;

· структурный анализ АСС;

· структурный синтез АСС.

Глава 2. Исследование задачи моделирования автоматизированной станочной системы В главе 2 показана целесообразность моделирования АСС в виде дискретных и непрерывных марковских цепей; разработаны алгоритмы моделирования АСС с помощью марковских цепей и получены вероятности состояний, позволяющие оценить основные параметры, характеризующие систему.

Моделирование АСС целесообразно проводить на основе теории случайных процессов. Класс марковских процессов является простейшим и наиболее исследованным, поэтому его использовали при моделировании АСС. Из всего многообразия марковских процессов рассматривались только процессы с конечным или счетным множеством состояний.

АСС как дискретные марковские цепи Случайную последовательность называют дискретной марковской цепью, если для каждого шага v вероятность перехода из любого состояния zi в любое состояние zj не зависит от того, как система пришла в состояние zi.

В АСС и их подсистемах часто используется синхронный способ передачи технологического объекта (ТО). Моменты начала передачи ТО были представлены в виде импульсного потока, появляющегося с некоторой вероятностью qи в моменты времени, интервалы между которыми одинаковы и равны T = 1. Этот поток поступает на вход стохастической системы, поведение которой описывается простой однородной марковской цепью с тем же интервалом Т.

Пусть система имеет в своем составе буферный накопитель, наполненный ТО.

Из накопителя поток технологических объектов поступает на обработку через шибер (Ш). Состояние системы обозначается через «1», если шибер бункера открыт с вероятностью qи, и «0», если он закрыт, с вероятностью ри = 1 - qи. Рассмотрен характер потока с учетом того, что вероятность попадания системы в одно из двух возможных состояний зависит только от предыдущего (условие марковости).

Представляет интерес нахождение интервальных характеристик для более сложной системы, состоящей из буферного накопителя и двух последовательно соединенных шиберов Ш1 и Ш2, через которые поток ТО поступает на обработку.

Здесь первый шибер «биноминальный» с параметром qи, а второй, отличный от «биноминального». В этом случае интервалы «закрытого» состояния всей системы до первого открытия могут быть получены из общей схемы. Очевидно, что когда второй шибер окажется биноминальным, то вся система, как указывалось выше, будет марковской.

Рассмотрим процессы на интервале Т. Наблюдать за состоянием стохастической системы можно с трех точек зрения:

1) технологического средства Ш2;

2) потока заявок, проходящих через шибер Ш1;

3) с нейтральной.

В первом случае наблюдение производится на интервалах обработки (сборки) ТО, которые начинаются для текущего ТО с момента окончания обработки (сборки) предыдущего ТО и заканчиваются моментом его ухода из системы. Для системы без памяти необходимо, чтобы поток ТО тоже был без памяти.

В этой ситуации функции распределения и плотность распределения времени обработки (сборки) ТО могут быть произвольными. Заметим, что здесь описывается случай дискретного времени, когда стохастическая система оказывается неординарной. Рассматриваемый подобным образом процесс является двумерным и описывается парой [ (n), r (n)], где (n) - случайное дискретное состояние системы в момент времени n, a r (n) - случайное время внутри интервала, в течение которого ТО находится на обработке (сборке), занимающей ТС в момент n. На рис. 1, а показан фрагмент такого процесса между двумя моментами v и v-1 окончания обработки (сборки) ТО; ведущей компонентой этого процесса является случайное дискретное состояние системы (n).

Если обозначить через ktv число ТО, поступивших в систему и переводящих ее из состояния i в момент tv-1 в состояние j в момент n, а применительно к рис. 1 - в момент tv, то стохастическое уравнение, описывающее поведение ведущей компоненты процесса, будет иметь вид:

jtv = itv-1 +k -Dtv, i = 0, n; j = 0, n; ktv > 0; n > 0 tv .

0, если itv-1 Dtv = 1, если itv-1 > Рис. 1. Фрагмент процесса сборки Величина Dtv отражает уход обработанного (собранного) ТО, если он был.

Заметим, что в ktv учитывается ТО, поступивший в ТС. Полученное уравнение является фундаментальным для рассматриваемого случая.

Во втором случае наблюдение производится в интервалах поступления ТО, которые начинаются с момента v-1 (рис. 1, б) прихода текущего ТО и заканчиваются приходом в v следующего. В этой ситуации функции распределения и плотность распределения времени обработки (сборки) ТО могут быть произвольными, а поток обработки (сборки) ТО - дискретным пуассоновским. Этими условиями обеспечивается независимость протекания процессов в системе в каждом из интервалов времени между поступлениями ТО, т.е. условия марковости рассматриваемого процесса.

Такая система является альтернативной системе, рассмотренной выше. Данная система также является неординарной, а процесс, рассматриваемый подобным образом, двумерным и описывается парой [ (n), r (n)], где (n) - случайное состояние системы в момент времени n, a r (n) - случайное время, в течение которого «находится в поступлении» ТО, занимающий шибер Ш1 в момент времени n.

Ведущей компонентой двумерного процесса является процесс состояний (n).

Если обозначить через ktv число ТО, обработанных (собранных) в интервале наблюдения от tv-1 до tv, то стохастическое уравнение, описывающее поведение ведущей компоненты процесса, имеет вид:

jtv = itv-1 -k +Dtv, i = 0, n; j = 0, n tv , 0, если itv-1 0, ktv > 0, n > 0 Dtv = 1, если itv-1 > где Dtv отражает факт поступления ТО в момент времени v. Полученное уравнение является фундаментальным для рассматриваемого случая.

Рассмотрим третий случай нейтрального наблюдения за системой (рис. 1, в).

Пусть потоки ТО и обработки (сборки) являются биноминальными. Тогда имеем дело с процессом, описываемым простой однородной цепью Маркова с интервалом Т - 1.

Свойства этого процесса и способы вычисления характеристик приведены выше. В любой момент дискретного времени система может увеличить свое состояние на единицу, уменьшить на единицу или остаться в прежнем состоянии при одновременном поступлении (непоступлении) ТО и обработки (сборки) ТО.

Стохастическое уравнение, описывающее поведение данной системы, имеет вид:

jn = in-1 +gn, i = 0, n; j = 0, n; n > 0; gn = 0, ±1.

АСС как непрерывные марковские цепи На практике часто возникают ситуации, когда система может принимать конечное число состояний, а переходы системы из одного состояния в другое возможны в любые случайные моменты времени t. Например, отказ любого элемента системы может произойти в любой момент времени; окончание восстановления этого элемента также может произойти в заранее не фиксированный момент времени.

Случайный процесс с непрерывным временем называют непрерывной марковской цепью, если поведение системы после произвольного момента времени t зависит только от состояния процесса в этот момент времени и не зависит от истории процесса, предшествующей моменту времени t.

Если дискретное время n заменить непрерывным t, то можно выделить три ситуации, приводящие к трем типам стохастических систем:

1) на вход системы поступает поток ТО;

2) фаза ожидания реализуется в накопителе конечной емкости;

3) обработка (сборка) производится технологическим средством.

В первом случае (рис. 2, а) наблюдение за системой осуществляется на непрерывных интервалах v-1 и v обработки (сборки) ТО.

Рис. 2. График интервалов обработки технологических объектов Текущий интервал наблюдения начинается сразу же после ухода предыдущего ТО и продолжается до момента ухода текущего ТО после его обработки (сборки), если она была. Для обеспечения корректности марковского вложения при произвольном обслуживании ТО необходим входной пуассоновский процесс обработки ТО, не обладающий памятью.

Поведение такой системы внутри каждого вновь рассматриваемого интервала обработки (сборки) ТО описывается двумерным распределением [ (t), y (t)]. Ведущая компонента (t) этого распределения отражает состояние системы в дискретном конечном счетном множестве. Компонента y (t) отображает случайное время обработки (сборки) ТО, занимающего технологическое средство в момент времени t.

Стохастическое уравнение, соответствующее рассматриваемой системе, имеет вид:

jtv = itv-1 +k -Dtv, i = 0, n; j = 0, n; ktv > 0; t 0 tv 0, если itv-1 0, (1) Dtv = 1, если itv-1 > где k - число ТО, поступивших за рассматриваемый yv = v-1 интервал времени tv обработки (сборки). Единица указывает на то, что, если накопитель в начале рассматриваемого периода не был пустым, то в конце интервала yv ТО покидает систему.

Во втором случае наблюдение производится на интервалах поступления ТО на вход системы. Текущий интервал начинается в момент прихода текущего ТО и заканчивается приходом последующего (рис. 2, б). Процесс является, как и ранее, двумерным [ (t), y (t)], с ведущей компонентой (t) по состояниям и случайным временем y(t), в течение которого ТО находится в «поступлении».

Система является ординарной, т.е. вероятность одновременного поступления ТО и окончания обработки (сборки) в бесконечно малый промежуток времени бесконечно малая величина. Стохастическое уравнение, описывающее систему, имеет вид:

jtv = itv-1 -k +Dtv, i = 0, n; j = 0, n; ktv > 0, t 0 tv 0, если itv-1 0, (2) Dtv = 1, если itv-1 > где k - число обработанных (собранных) ТО за интервал наблюдения.

tv Третий случай соответствует системе, когда в качестве потока обработки (сборки) используются пуассоновские потоки. Условие марковости соблюдается.

Система является ординарной. В любой момент времени t система может увеличить или уменьшить свое состояние на единицу (рис. 2, в).

Система остается без изменения только при отсутствии воздействия на нее потоков ТО и обработки (сборки). Стохастическое уравнение системы имеет следующий вид:

jtv = itv +vtv, i = 0, n; j = 0, n; t 0. (3) Для стационарного режима работы при t ® выражения (1) - (3) примут следующий вид:

j = i + k - D, i = 0, n; j = 0, n; k > 0, t 0 0, если i 0, (4) D = 1, если i > j = i - k + D, i = 0, n; j = 0, n; k > 0, t 0 0, если i 0, (5) D = 1, если i > j = i + g, i = 0, n; j = 0, n; t 0; g = 0, ±1. (6) Уравнения (4)-(6) описывают поведение системы и могут быть использованы для автоматизации нахождения вероятностно-временных характеристик этой системы и ее устройств.

Алгоритмы моделирования АСС с помощью марковских цепей Построена математическая модель и определены основные технические характеристики производственной системы (рис. 3) обработки (сборки) ТО, в состав которой входят:

1) загрузочный бункер (ЗБ), размещающий ТО для последующей транспортировки с помощью транспортного робота;

2) транспортный робот (ТР), обеспечивающий перемещение ТО от ЗБ к буферному накопителю;

3) буферный накопитель (БН);

4) специализированный станок, принимающий ТО для обработки с БН.

Рис. 3. Производственная система обработки (сборки) технологического объекта Процесс работы приведенной производственной системы был представлен следующим образом. Объекты обработки, находящиеся на ЗБ, готовы в любой момент времени к перемещению с помощью ТР. Если транспортный робот свободен, то захватывает очередной ТО из бункера и через период, длящийся два такта, передает его в БН при наличии в нем свободных мест, после чего принимает новый объект. Если накопитель полностью заполнен, то транспортный робот блокируется по входу. При этом робот удерживает ТО до тех пор, пока не освободится место в БН, после чего ТР разблокируется, освобождаясь от объекта, и может захватывать новый ТО из загрузочного бункера. Бункерный накопитель имеет ограниченную емкость, достаточную для хранения n технологических объектов. Объект, поступающий на станок, проходит обработку, которая проводится в течение одного такта. В процессе обработки с вероятностью p возможен сбой в работе станка. Наличие сбоя выявляется контрольной аппаратурой, при этом обработка технологического объекта повторяется до получения требуемого изделия. Предполагалось, что контрольная аппаратура работает безотказно. В работе рассмотрены возможные состояния системы, которые определяются состояниями ее элементов: транспортного робота ТР, буферного накопителя БН и станка.

Состояние БН определяется числом i (i = 0, n ) находящихся в нем объектов.

Состояние ТР характеризуется процессом перемещения ТО. Возможное число состояний транспортного робота равно трем. Первое состояние будем определять в случае его блокировки, т.е. невозможности перемещать объекты. Это состояние определяется как j = 0. Если ТР взял объект из бункера, то его передача осуществляется в течение двух тактов, поэтому целесообразно выделить две фазы перемещения ТО. Первая фаза характеризуется тем, что транспортный робот взял объект и может переместить его в БН только через два такта. Условно это состояние определено как j = 1. Состояние, соответствующее второй фазе перемещения ТО, будем определять как j = 2. Если робот находится в состоянии j = 2, то через один такт он перемещает объект в накопитель.

Технологическое устройство станка может принимать два возможных состояния: k = 0 (станок свободен) и k = 1 (станок обрабатывает объект).

Таким образом, состояние рассматриваемой системы описывалось трехмерным вектором (i, j, k), где i = 0, n ; j = 0, 2; k = 0,1. Граф функционирования системы изображен на рис. 4.

Рис. 4. Размеченный граф производственной системы обработки (сборки) Получена система линейных алгебраических уравнений для определения стационарных вероятностей нахождения АСС в каждом состоянии, позволяющие оценить основные параметры, характеризующие систему.

Глава 3. Структурный анализ автоматизированной станочной системы Формализация задач анализа структур АСС Под анализом обычно понимается процесс разложения изучаемого объекта и его свойств на составляющие, с тем, чтобы полнее выявить характеристики объекта в зависимости от условий его функционирования.

Одной из главных задач структурного анализа является построение наглядной формальной модели, отображающей существующую систему отношений элементов как между собой, так и с внешней средой. Структурная модель АСС является многоуровневой, причем конкретизация структуры дается на стольких уровнях, сколько их требуется для создания полного представления об основных свойствах АСС. Структурная модель при создании АСС рассматривалась на нескольких крупных уровнях: организационном, функциональном, техническом.

Независимо от уровня рассмотрения общая задача структурного анализа АСС состоит в том, чтобы, исходя из заданного описания элементов системы и непосредственных связей между ними, получить заключение о структурных свойствах системы в целом и ее подсистем. При решении практических задач структурного анализа АСС принимались три уровня описания связей между элементами:

· наличие связи;

· направление связи;

· вид и направление воздействий, определяющих взаимодействие элементов.

Классификация всего многообразия структур АСС может быть произведена по различным признакам, наиболее употребительными из которых являются: этап создания, природа связей, отношение между частями, структурные признаки.

В главе 3 сформулированы последовательные этапы развития АСС от идеи создания до демонтажа:

1) возникновение идеи создания АСС, когда определяется ее назначение;

2) выработка технического задания на АСС;

3) проектирование АСС;

4) конструирование АСС, когда находится конструктивное решение, определяемое структурой системы и множеством комплектующих элементов;

5) изготовление и монтаж АСС и ее подсистем;

6) испытание АСС и сдача ее в эксплуатацию;

7) эксплуатация АСС.

Структурно-технологические характеристики АСС Проектирование АСС начинается со составления структурных схем, которые характеризуются множеством качественных свойств, обусловленных множеством элементов АСС и связей между ними.

Структурная схема АСС – это условное графическое изображение элементов АСС и связей между ними, которое удобно анализировать с помощью графов. При таком подходе в ряде случаев можно найти адекватные задачи в теории графов, что позволяет воспользоваться для решения задач проектирования АСС известными математическими методами.

Наиболее общую модель производственной системы можно получить, если расчленить ее на функциональные подсистемы. В главе 3 рассматривался пример разделения производственной системы на само производство, систему управления производством и обеспечение ресурсами производства (рис. 5).

Рис. 5. Структурная схема производственной системы Рассматриваемая структурная схема производственной системы была представлена в виде графа: подсистемы этой системы являлись вершинами графа, а потоки информации, ресурсов и продукции – ребрами графа.

Модель АСС, представленная в виде вершинного графа, имеет следующий недостаток: физическое содержание отдельных элементов и логические условия их осуществления объединены в одних элементах - вершинах графа. Это обстоятельство затрудняет анализ системы, делая его индивидуальным для каждой структуры, представленной вершинным графом.

Переход от вершинных графов к реберным дает возможность придать все физические свойства элементов дугам графа, а все логические условия сосредоточить в вершинах. Это упрощает формирование логической структуры АСС и позволяет разработать полностью формализованные методы построения структурных схем АСС с вершинами, в которых могут реализоваться любые логические схемы.

В главе 3 описан алгоритм определения нумерации вершин нового реберного графа и распределения между ними ребер, эквивалентных исходному вершинному графу.

Количественные характеристики структуры АСС Проводя структурный анализ АСС и их подсистем, необходимо располагать методикой, позволяющей определить некоторые структурные характеристики систем и давать им количественную оценку.

Построение математической модели структурной схемы АСС или ее подсистемы в виде графа не дает информации о качественных показателях самой системы. Для определения качественных показателей структур АСС в количественном выражении требуется разработать методику определения этих выражений. С помощью этой методики можно разработать алгоритмы и программы поиска количественных выражений качественных показателей АСС для реализации в подсистеме автоматизированного анализа структурных схем систем.

Для определения качественных характеристик структур АСС и их подсистем были введены следующие критерии:

1. Связность структуры. Этот критерий позволяет определить отсутствие требуемых связей между элементами АСС (роботами, загрузочными устройствами, станками и др.), «висящие» вершины и др.

2. Структурная избыточность. Под структурной избыточностью понимался структурный параметр, который отражает превышение общего числа связей над минимально необходимым.

3. Структурная компактность. Этот параметр представлялся величиной, отражающей общую структурную близость элементов между собой в системе.

4. Степень централизации в структурах. Этот параметр характеризует степень распределения связей в структуре системы.

5. Ранг элемента. Ранг элемента представлен отношением рассматриваемого элемента графа структурной схемы АСС с другими элементами этого графа.

6. Множество сочленений. Множество сочленений структуры представляло собой множество ее элементов, удаление которых делает структуру несвязной.

В главе 3 получены математические выражения для каждого критерия.

Задачи декомпозиции Произвести декомпозицию АСС – значит выделить в ней отдельные сильно связанные подсистемы, т.е. такие подсистемы, все остальные части которых благодаря обратным связям взаимно достижимы. Граф такой системы бисвязен.

При декомпозиции выделяются также слабо связанные подсистемы, все составные части которых связаны неориентированным путем. Граф такой подсистемы связен. В работе приведен алгоритм декомпозиции, в основу которого положен известный алгоритм Мальгранжа.

Глава 4. Структурный синтез автоматизированной станочной системы Задачи синтеза АСС заключаются в определении функций и структур системы.

Для решения этих задач необходимо:

· составить задачу функционирования АСС;

· выбрать алгоритм их решения;

· сформировать общую структуру АСС и распределить задачи ее функционирования по уровням системы;

· скомпоновать комплекс технических средств АСС и ее подсистем.

Перечисленные выше этапы синтеза АСС взаимно связаны, и задачи каждого из них решаются с учетом ресурсов, выделяемых на создание системы.

Синтезированная АСС считается оптимальной, если достигается максимум (минимум) выбранного показателя эффективности, отражающего основные свойства системы с точки зрения выполнения поставленных задач.

Выбор путей внедрения АСС производился в два этапа. На первом этапе решался вопрос о целесообразности внедрения АСС по результатам оценки экономической эффективности, на втором - производился выбор рациональной структуры и оптимального варианта АСС с учетом определенного числа факторов и условий.

Рассмотрим основное содержание первого этапа. Прежде всего, следует выполнить прикидочную оценку целесообразности внедрения АСС, установить ее рентабельность. Разработка и внедрение системы представляет практический интерес, если суммарный экономический выигрыш за весь срок ее службы будет превышать суммарные расходы на ее разработку, внедрение в эксплуатацию. Это означает, что в начальный период времени АСС окупает те затраты, которые в нее вложены, а в дальнейшем до конца ее жизненного цикла дает экономию (прибыль).

В главе 4 получены выражения для основного критерия экономической эффективности (абсолютная прибыль от внедрения АСС) и оценки целесообразности разработки АСС.

Структура АСС характеризуется, прежде всего, числом уровней функционирования, наличием в составе АСС различных модулей АСС, числом и типами комплексов технических средств различного функционального назначения, схемой организации потоков ТО между элементами и модулями АСС и т.д. Смысл критериев выбора заключается в том, что возможные их значения определяют возможные варианты АСС с присущей им структурой. При таком представлении критериев выбора говорят о вариантном методе выбора структуры АСС.

Задачи выбора структуры АСС в методологическом плане аналогичны задачам оценки целесообразности ее разработки по полной совокупности вариантов АСС.

Различие состоит лишь в том, что на этапе выбора структуры АСС учитывается существенно больше ограничений, более детально и глубже отражающих возможность реализации той или иной структуры, того или иного варианта АСС.

При решении задач структурной оптимизации, сформулированных в виде задач дискретного программирования, использовались три группы методов: отсечения, комбинаторные и приближенные.

Методы отсечения. Если целевая функция и функции ограничений являются линейными, задача является частным случаем задач линейного целочисленного программирования.

Комбинаторные методы. Методы решения задач целочисленного линейного программирования в классе комбинаторных методов базируются на максимальном учете характера задач и конечности множества вариантов их решения. В их вычислительных схемах используется идея частичного перебора вариантов решения задач.

Приближенные методы. Одной из основных причин бурного развития этой группы методов следует назвать сравнительную сложность реализации точных методов, а зачастую и просто невозможность применения последних для задач большой размерности и для задач, время решения которых ограничено.

Среди приближенных методов решения целочисленных задач линейного программирования следует выделить применение различного рода эвристических алгоритмов, основанных на методах, построенных на использовании случайного поиска; сочетающих случайный поиск с идеей локальной оптимизации;

вычислительные схемы которых строятся на максимальном учете специфики конкретных типов задач и др. В данной работе используется метод «ветвей и границ».

В главе рассмотрена задача распределения функций по модулям системы для достижения максимального значения эффективности, не выходя из области допустимых ограничений. Задача выбора элементов комплекса технических средств (КТС) АСС является наиболее важной при проектировании АСС и их подсистем. В состав элементов КТС АСС входят функционально законченные устройства, комплексы и подсистемы, такие как промышленные роботы, металлорежущие станки, накопители, координатные столы и др.

Задачу выбора элементов КТС АСС сформулируем следующим образом. Пусть имеется совокупность объектов одинакового функционального назначения, которые можно использовать для создания АСС и ее подсистем. Каждый объект имеет множество характеристик. Известны требования к каждой характеристике объекта.

Необходимо из совокупности объектов выбрать такой, который наиболее полно удовлетворяет предъявленным к нему требованиям.

В работе рассмотрены задачи выбора КТС как задачи целочисленного программирования в детерминированной постановке, в стохастической постановке и при помощи экспертных оценок.

Общие выводы и результаты работы 1. В диссертации решена задача, имеющая существенное значение для машиностроения и заключающаяся в повышении эффективности автоматизированного производства.

2. Установлены связи между структурой и составом автоматизированной станочной системы и вероятностями ее переходов из одного состояния в другое.

3. На основе установленных связей предложены математические модели автоматизированных станочных систем (АСС) в виде дискретных и непрерывных марковских цепей.

4. Разработаны алгоритмы моделирования, позволяющие определить вероятности перехода автоматизированной станочной системы из одного состояния в другое.

5. Структурный анализ автоматизированной станочной системы позволяет сформулировать рекомендации, обеспечивающие функциональную нагрузку отдельных элементов для достижения заданного качества функционирования АСС.

6. Поставлена и решена задача структурной оптимизации автоматизированной станочной системы.

7. Сформулирована задача выбора технических средств автоматизированной станочной системы как задача целочисленного программирования.

8. Результаты работы целесообразно использовать при проектировании машиностроительного производства и в учебном процессе при подготовке инженеров по направлению 220700 "Автоматизация технологических процессов и производств".

Основные публикации по теме диссертации В изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образовании и науки РФ:

1. Чеканина Е.А. Структурный анализ автоматизированных станочных систем // Вестник МГТУ «Станкин». 2011. №3 (15). С. 87-91.

2. Чеканина Е.А. Выбор технических средств автоматизированных станочных систем // Вестник МГТУ «Станкин». 2011. №4, том 1 (16). С. 79-82.

3. Чеканина Е.А. Моделирование автоматизированной станочной системы // Вестник СамГТУ. 2011. №2 (30). С. 147-151.

В других изданиях:

4. Чеканина Е.А. Количественные характеристики структуры автоматизированной станочной системы / Е.А. Чеканина // Материалы XIV научной конференции МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН» по математическому моделированию и информатике: Программа. Сборник докладов. / Под. ред. О.А. Казакова. – М.: ИЦ ГОУ ВПО МГТУ «Станкин».

2011. С. 187-189.

5. Чеканина Е.А. Распределение технологических функций, реализуемых в автоматизированной станочной системе / Е.А. Чеканина // Материалы всероссийской молодежной конференции «Инновационные технологии в машиностроении (ИТМ-2011)». Сборник докладов. – М.: МГТУ «СТАНКИН». 2011. С. 132-135.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.