WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 13 |

2.1. Применение нейросетей в программном комплексе специалиста - технолога Концептуальная модель применения нейросетей в программном комплексе для технологических расчетов и проектирования заводов и предприятий представлена на рис. 2.1. Модель состоит из следующих основных модулей:

1 — модель технолога-эксперта;

2 — оценки качества применяемых технологических решений;

3 — модели предприятия;

4 — модели программного комплекса для технологических расчетов и проектирования;

5 — интерфейсы технолога для принятия решения;

6 — базы знаний, например, системы “Галактика”.

Модель основана на следующих информационных методах:

– компьютерное моделирование;

– линейное программирование;

– теория принятия решений;

– распознавание образов;

– нейронные сети.

Новые технологические решения реализуются следующим образом.

При поступлении информации о целесообразности перехода на новую технологическую ситуацию эксперт-технолог (1) задается необходимым уровнем качества принятия решения (2). Например, для оптимизации технологии необходимо достигнуть точности технологических расчетов и решений, характеризуемой относительной погрешностью не более 8 %.

Далее определяются основные показатели (например, объем производства) с помощью модели (3). Эта информация является исходной для технологических расчетов и проектирования, осуществляемых в модуле (3) с использованием базы знаний системы “Галактика” (6). Программные модули “Галактики” [13] в данном случае наиболее близки по своей структуре и идеологическому построению к требованиям, предъявляемым к их совместному применению с нейросетями.

Результаты компьютерных расчетов и моделирования далее используются для решения задач выбора экспертом-технологом (1) оптимальной технологии или режима в модуле (5). Результаты выбора оцениваются экспертом, и принимается окончательное решение о возможности оптимизации технологии или принимаются альтернативные решения.

Концептуальная модель предусматривает применение нейросетей для фильтрации входной информации, определение степени компетентности технолога - эксперта и его решений, диагностики и управления технологическим процессом, оценки рыночных рисков при изменении качества продукции и т.п. Рассмотрим далее конкретный пример использования нейросети для диагностики качества керамических изделий.

2.2. Диагностика дефектов производства облицовочной плитки с помощью компьютерной нейросети 2.2.1. Постановка задачи Процесс производства керамики связан с большой вероятностью появления различного рода дефектов во время обжига, вследствие сложности этого технологического процесса. Чтобы контролировать появление дефектов, возникающих в результате отклонения технологических параметров от нормы, предлагается применить нейросеть, которая помогает “распознать” дефекты, путем оперативного слежения за процессом обжига.

Тем самым, становится возможным избежать появления брака продукции, увеличить производительность и уменьшить себестоимость изделий.

Результатом работы компьютерной программы является расчет вероятности дефектов и параметров качества диагностики: относительной погрешности, степени компетентности нейромодели, моделирующей действия опытного технолога, и уровня качества диагностики.

2.2.2. Математическая формулировка задачи диагностики Общая задача математического моделирования в данном случае – это определение вида возможных дефектов облицовочной плитки. Вид дефектов – это подмножество таких вариантов, в которых может быть принято одно и то же диагностическое решение. Их разделяют на бездефектный вариант и варианты с наличием дефектов.

Для построения модели диагностики процесса используют теорию множеств, которая представляет модель в виде кортежа [14] :

= T, X,Y,Z, F,L, (2.1) где Т – множество моментов наблюдения во времени;

X, Y – входные и выходные технологические параметры соответст- вующего множества;

F – оператор переходов, который описывает изменение состояния процесса под действием внутренних и внешних возмущений;

Z – множество состояний процесса;

L – оператор выходов, описывающий механизм формирования выходного диагностического сигнала.

Кортеж (2.1) описывает состояние процесса однозначно, причем порядок следования элементов – это предмет договоренности опытных технологов.

В процессе диагностики выполняют задачу классификации на нейросетях :, (2.2) где - отображающая функция;

Y – вектор выходных технологических параметров;

Е – классы множества выходных технологических параметров.

Задача классификации подразделяется на ряд этапов:

1) разбиение множества Y на ряд непересекающихся классов, и определение каждого параметра к одному из этих классов. Пример: характеристики температуры обжига и гранулометрический состав массы плитки;

2) построение модели процесса (множества Е), которое учитывает конкретные условия работы на производстве и требования к результатам диагностики;

3) выработка решения о принадлежности текущего состояния технологического процесса к одному из классов (видов) возможных дефектов:

y є Y, (2.3) где у – характеристика (влажность, температура, химический состав и т.д.);

е є Е, (2.4) где е –дефект.

Для решения поставленной задачи классификации отвечают на следующие вопросы:

1) каковы признаки классов дефектов плитки 2) сколько надо признаков в каждой конкретной технологической ситуации 3) в каком порядке определяются совпадения признаков выходного сигнала вероятности дефектов и классов На основании этапов 1 и 2 строят алгоритм диагностики и модель процесса контроля. Алгоритм должен предусматривать:

1) нахождение общих свойств сигналов вероятности дефектовY, определение в какой степени эквивалентности Q соотносятся эти сигналы:

Q = Y Y ; (2.5) 2) факторизацию :Y Y Q, (2.6) где Q – количество классов Y;

3) операцию классификации : E Y Q, (2.7) где - отображение классов состояний на классы контролируемых или выходных сигналов;

4) вычисление функции, отображающей классы состояний Е на реальные области возможных технологических ситуаций на обжиговой линии : Е S. (2.8) Далее представляют общую диаграмму диагностики в форме на рис.

2.2.

L T X Z Y E S Y Q Рис. 2.2. Диаграмма диагностики технологического процесса производства облицовочной плитки 2.2.3. Алгоритм решения задачи диагностики Далее рассматривают обнаружение и диагностику дефектов как задачу распознавания образов. Образ в данном случае – это расположение информации о дефектах по определенной форме [15]. Распознавание образов – это процесс установления вида или класса дефектов плитки на основе определенных признаков образа, поэтому метод распознавания представили как трехступенчатый процесс (рис. 2.3).

Рис. 2.3. Процедура распознавания образов методом выделения признаков и классификации В начале выполняют соответствующие технологические измерения, результаты которых составляют пространство измерений. Измерения T представляют в виде вектора X = [X1X...X ], в котором элементы Х1, Х2, …, 2 M ХМ обозначают скалярные величины измеренных технологических величин.

На втором этапе по результатам измерений вычисляют и выделяют характерные признаки, объединяемые в вектор признаков, входящий в пространство признаков. Эти признаки определяют непосредственно из измерений путем удаления лишних компонентов из вектора X. Вектор в пространстве признаков Y, соответствующий вектору измерений X, T рассчитывают как Y = [Y1Y2...YN ] с N < M. Признаки матрицы измерений находят путем проведения преобразований над ней и выбора системы преобразованных компонентов матрицы, которые «наилучшим образом» характеризуют диагностическую систему.

Окончательно выбранные признаки представляют в векторной форме.

Далее применяют решающее правило по отношению к вектору пространства признаков для классификации векторов признаков на один или более классов, после чего проводят анализ дефектов плитки.

Использование кластеризации, а в данном случае для нее была эмулирована на компьютере нейронная сеть, позволяет идентифицировать области в изучаемом пространстве дефектов, и связать их с образами различных классов. Кластеры определяются с использованием доверительных границ, соответствующих вероятности ошибок распознавания дефектов, как показано на рис. 2.4.

Рис. 2.4. Результаты измерений двух технологических переменных:

о – нормальная работа (нейрон Д0);

• – работа с дефектом 1 (нейрон Д1);

+ – работа с дефектом 2 (нейрон Д2);

– контуры доверительных областей (для доверительной вероятности 0,90);

х1 – контролируемый параметр - температура обжига плитки;

х2 – контролируемый параметр - степень неравномерности температурного поля для трех различных результатов работы.

На рис. 2.4. кластеры выделены доверительными границами.

2.2.4. Синтез нейросети для решения задачи диагностики Синтез нейронной сети для распознавания производят в следующем порядке:

1. Составляют таблицу дефектов плитки и технологических причин их возникновения [16].

2. Составляют таблицу для обучения нейросети.

3. Синтезируют нейросеть, например, с помощью пакета ExNP.

Результат представляют в виде проекта сети, который приведен на рис.

2.5.

Созданная нейросеть состоит из 6 нейронов – идентификаторов разновидностей дефектов и одного нейрона – идентификатора нормального состояния процесса. Число входных факторов было принято равным девяти и определялось контролируемыми параметрами, отклонения которых от нормы вызывали дефекты. Кроме того, каждый параметр задается тремя лингвистическими переменными типа “высокий-низкий-оптимальный”.

Рис. 2.5. Проект нейросети в пакете ExNP Лингвистические переменные задаются функциями принадлежности (ФП). Эти функции осуществляют перевод текущих технологических параметров в их вероятностную форму.

2.2.5. Процесс диагностики нейросетевым методом Процесс диагностики в виде схемы представлен на рис. 2.6.

Рис. 2.6. Информационная схема процесса диагностики Расчет степени вероятности дефектов производят в указанной модели по формуле:

ВРДN =, (2.9) =где ВРДN – вероятность появления N-го дефекта, доли ед.

N – абсолютное значение выходного сигнала нейрона, предсказывающего вероятность N-го дефекта.

N – количество выходных нейронов (количество дефектов + 1).

= 1. (2.10) =Исходная информация о процессе для диагностики представлена в табл. 2.2.1.

Таблица 2.2. Исходная технологическая информация 1.Коэфф.неравн.в зоне СГраничные значения ФП Значение для диагностики малое оптимальное большое мин макс мин макс мин макс 1,77 1,55 2,00 1,55 2,00 1,55 2,2.Коэфф.неравн.в зоне СГраничные значения ФП Значение для малое оптимальное большое диагностики мин макс мин макс мин макс 1,77 1,55 2,00 1,55 2,00 1,55 2, 3.Коэфф.неравн.в зоне НГраничные значения ФП Значение для диагностики малое оптимальное большое мин макс мин макс мин макс 4,32 4,14 4,50 4,14 4,50 4,14 4, Продолжение таблицы 2.2. 4.Коэфф.неравн.в зоне НГраничные значения ФП Значение для диагностики низкий оптимальный высокий мин макс мин макс мин макс 8,29 7,57 9,00 7,57 9,00 7,57 9, 5.Скорость нагрева в зоне НГраничные значения ФП Значение для диагностики низкая оптимальная высокая мин макс мин макс мин макс 46,07 30 80 30 80 30 6.Темпер. обжига в зоне ВГраничные значения ФП Значение для диагностики низкая оптимальная высокая мин макс мин макс мин макс 1080 1075 1085 1075 1085 1075 7.Скорость обжига в зоне ВГраничные значения ФП Значение для диагностики низкая оптимальная высокая мин макс мин макс мин макс 49,47 30 65 30 65 30 8.Коэфф.неравн. в зоне ВГраничные значения ФП Значение для диагностики низкое оптимальное высокое мин макс мин макс мин макс 4,32 3,09 7,00 3,09 7,00 3,09 7, 9.Скорость охлаждения в зоне ОГраничные значения ФП Значение для диагностики низкое оптимальное высокое мин макс мин макс мин макс 112,03 80 150 80 150 80 Диагностируемые параметры:

1. Коэфф.неравн.в зоне С1 1,77 % 1,2. Коэфф.неравн.в зоне С2 % 4,3. Коэфф.неравн.в зоне Н1 % 8,4. Коэфф.неравн.в зоне Н2 % 46,5. Скорость нагрева в зоне Н2 град./мин 6. Темпер. обжига в зоне В2 град.С 49,7. Скорость обжига в зоне В2 град./мин 4,8. Коэфф.неравн. в зоне В2 % 112,9. Скорость охлаждения в зоне О2 град./мин Результаты диагностики получают путем расчета вероятностей дефектов по данным выходных сигналов нейронов (см. зависимость 2.7.2.).

Компьютерная реализация программы диагностики позволила все результаты оформить в виде сводного протокола, пример которого для данного случая представлен ниже.

Протокол диагностики Диагностика процесса тепловой обработки облицовочной плитки с использованием нейронной сети Дата анализа: 07.06.N варианта: Исполнитель: Кириллова М.В.

Группа: СМ- Продолжение протокола диагностики Результаты диагностики (вероятности дефектов):

1.Наколы на глазури 0,2.Сборка глазури 0,3.Треск обжига 0,4.Треск охлаждения 0,5.Трещины сушки 0,Без дефектов 0,Параметры качества диагностики:

Относит. погрешность диагностики:

35% Степень компетентности нейромодели:

Достаточная Уровень качества диагностики:

Идентификация технологической ситуации Процесс в норме Рекомендации нейромодели:

Рекомендации нейромодели Заключение эксперта-технолога:

подтверждаю.

Подпись исполнителя:

Эффективность работы нейросети можно продемонстрировать путем построения примера рабочей поверхности двух нейронов Д2, Д0 – идентификаторов дефекта 2 (“сборка глазури”) и бездефектного варианта соответственно. Пример такой поверхности в координатах вероятностей дефектов, отклонений температуры обжига и степени неравномерности температур в плитке от нормы приведён на рис. 2.7.6.

0,0,0,0,0,0,0,0,0,Вероятность температурной 0,1 Вероятность 0,0,0,неравномерности., 0,7 0,0,2 отклонения Т обжига., доли ед.

доли ед.

Рис. 2.7.6. Совместные поверхности диагностики нейронов Д2 и ДЗдесь наглядно показано, что при отсутствии отклонений технологических параметров от нормы, вероятность бездефектной работы максимальна. При возникновении отклонений повышается и постепенно ситуации, доли ед.

Вероятность распознавания достигает также своего максимума вероятность возникновения дефекта (здесь “сборка глазури”), что приводит к максимальному значению выходного параметра нейрона Д2.

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 13 |



© 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.