Научные основы автоматизированного управления оборудованием с интегрированным речевым взаимодействием

Научные основы автоматизированного управления оборудованием с интегрированным речевым взаимодействием

Автор: Изилов, Яков Юноевич

Шифр специальности: 05.13.06

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2004

Место защиты: Санкт-Петербург

Количество страниц: 267 с. ил.

Артикул: 2753242

Автор: Изилов, Яков Юноевич

Стоимость: 250 руб.

Научные основы автоматизированного управления оборудованием с интегрированным речевым взаимодействием  Научные основы автоматизированного управления оборудованием с интегрированным речевым взаимодействием 

Содержание
Введение
Глава 1. Постановка цели и задач диссертационного исследования
1.1. Обработка деталей на станках с ЧПУ в условиях мелкосерийного
и единичного производства
1.2. Проблемы программного управления промышленными роботами
1.3. Совершенствование человекомашинного взаимодействия
1.4. Современное состояние автоматизированного оборудования и систем с речевым управлением
1.5. Постановка цели и задач диссертационного исследования
Глава 2. Математическое моделирование речевых сигналов
2.1. Векторное квантование
2.1.1. Обобщнная структурная схема процесса
векторного квантования
2.1.2. Математическое описание задачи векторного квантования
2.1.3. Измерение расстояний
2.1.4. Кластеризация
2.1.5. Достоинства и недостатки векторного квантования
2.2. Скрытая модель Маркова
2.2.1. Определение скрытой модели Маркова
2.2.2. Нуль переходы
2.2.3. Моделирование длительности
2.2.4. Типы моделей Маркова
2.2.4.1. Дискретная СММ
2.2.4.2. Непрерывная СММ
2.2.4.3. Полунепрерывная СММ
2.2.5. Обучение и распознавание на основе СММ
2.2.5.1. Метод итераций
2.2.5.2. Метод Баума
2.2.5.3. Метод динамического программирования
2.2.5.4. Метод Витерби
2.2.6. Достоинства и недостатки СММ
2.3. Искусственная нейронная сеть
2.3.1. Биологическое строение нейронной сети
2.3.2. Модель искусственного нейрона
2.3.3. Классификация искусственных нейросетей
2.3.4. Анализ функциональных возможностей нейронных сетей
2.3.5. Простая персептронная нейросеть
2.3.6. Многослойный персептрон
2.3.7. Достоинства и недостатки нейросетей
2.4. Выводы 1 Глава 3. Теоретические основы автоматического анализа
речевых указаний
3.1. Метод моделирования слов в слитной речи при неизвестном
законе распределения РС
3.1.1. Взаимовлияние слов друг на друга при автоматическом анализе слитной речи
3.1.2. Представление эталонного акустического состояния мерной областью, независимой от закона распределения
3.1.3. Формирование эталонов акустических состояний
3.1.4. Предварительные этапы построения ориентированного
графа лексического декодирования
3.1.5. Построение ориентированного графа лексического декодирования
3.1.6. Автоматический анализ слов в слитной речи ориентированным графом лексического декодирования
3.2. Метод лексической интерпретации слитной речи
3.2.1. Представление акустических состояний слов в слитной речи
на основе аллофонов
3.2.2. Предварительные этапы построения ориентиванного графа лексической интерпретации слитной речи
3.2.3. Построение ориентированного графа лексической интерпретации
3.2.4. Лексическая интерпретация слитной речи
3.3. Выводы
Глава 4. Автоматизированное управление оборудованием
с интегрированным речевым взаимодействием
4.1. Устройство речевого взаимодействия для оборудования с ЧПУ
4.2. Интеграция устройства речевого взаимодействия в УЧПУ на уровне операционной системы i i
4.3. Алгоритм ввода речевого сигнала в УЧПУ
4.4. Преобразование речевых указаний в команды управления
4.5. Построитель лексических гипотез
4.5.1. Структурная схема построителя лексических гипотез с блоком лексической обработки типа 1
4.5.2. Структурная схема блока лексической обработки типа 2
4.6. Программная часть устройства речевого взаимодействия
4.7. Структурные решения человекомашинных систем
с интегрированным речевым взаимодействием
4.8. Выводы
Глава 5. Оценка достоверности научных результатов
5.1. Метод экспериментального исследования речевых указаний
5.1.1. Программный комплекс для аудиовизуального исследования речевых указаний
5.1.2. Определение количества измерений
акустического состояния
5.1.3. Определение количества контрольных испытаний акустического состояния
5.1.4. Расчт доверительных областей эталонных
акустических состояний
5.2. Исследование измерения времени и вероятности понимания речевых указаний
5.3. Сравнительный анализ технологической подготовки работы оборудования с ЧПУ с клавиатурным вводом данных и человекомашинной системы с речевым взаимодействием
5.4. Выводы
Заключение Список литературы Список условных сокращений Приложение Акты использования результатов диссертационной работы
Введение
В диссертации представлены исследования по проблеме автоматизации многономенклатурного мелкосерийного и единичного производства. Данная работа развивает направление создания систем с речевым управлением в области автоматизации.
В этом направлении выполнено много теоретических разработок. Известны примеры их практической реализации, показывающие высокую эффективность применения. Эффективность выражается прежде всего сокращением временных затрат на подготовительные работы и снижением требований к специальной подготовке исполнителей этих работ. Однако известные реализации не выходят за рамки частных решений. Широкое использование методов речевого управления связано с решением ряда проблем. Главной из них является математическое моделирование устной речи. В данной работе предложены фрагментарные проработки этой проблемы.
На основе теоретических исследований, проведенных в работе, предложены технические идеи и разработки, ориентированные на создание человекомашинной системы ЧМС с интегрированным речевым взаимодействием РВ и обеспечивающие решение задач по ускорению технологической подготовки автоматизированного оборудования.
Актуальность


Если заготовки прошли предварительную термообработку, трудомкость определения режимов резания ещ больше увеличивается. В таких ситуациях назначение режимов резания происходит только в процессе пробной обработки, в ходе которой оператор определяет их опытным путм по звуку, цвету и характеру дробления стружки. Этот процесс может сопровождаться с редактированием УП, включающим в себя корректировки величины подачи, частоты вращения шпинделя, включениемвыключением СОЖ, сменой инструмента и т. Использование встроенной измерительной системы вызывает дополнительные временные затраты, так как появляются дополнительные технологические операции. Для использования измерительной системы требуется разработка, контроль и отладка программы измерения фактических координат базирования заготовки с приспособлением на станке, а также разработка, контроль и отладка программы измерения самой заготовки для коррекции размерных ошибок и компенсации погрешностей положения каждого инструмента перед началом его движения. Периодически, и в особенности перед каждым измерением новой модели детали, требуется проведение калибровки измерительной системы. Для проведения измерений требуется, чтобы измеряемая поверхность была идеальной. Однако на практике, после обработки детали, стружку высоким давлением воздуха не всегда удатся убрать с поверхности, а случайный выступ может внести погрешность измерения. Рассмотренные факторы в условиях частой смены выпускаемой продукции приводят к необходимости непрерывно модифицировать, дополнять и корректировать УП. Современное программное обеспечение ПО систем управления МС с ЧПУ не обеспечивает простоту и удобство пользования, как программистам, так и операторам. Более того, несовершенство алгоритмического и ПО, низкая скорость ручного ввода информации, недостаточная гибкость и ограниченность функциональных команд образуют те особенности, которые также сдерживают технологическую наладку МС с ЧПУ. Совокупное действие вышеприведнных факторов приводит к тому, что для обеспечения наджности работы МС с ЧПУ приходится жертвовать производительностью и технологической гибкостью. Основная причина снижения гибкости МС с ЧПУ заключается в необходимости обрабатывать большое количество деталей, отличающихся по конструктивнотехнологическим признакам, ограниченным набором инструмента. Производительность МС с ЧПУ можно повысить за счт увеличения скорости резания металла. Однако этот ресурс практически исчерпан, и дальнейшего роста производительности можно добиться только путм сокращения времени на технологическую подготовку и переналадку оборудования. Таким образом, в условиях мелкосерийного и единичного производства деталей, ускорение процесса технологической наладки МС с ЧПУ является актуальной проблемой. В настоящее время многие предприятия используют различные промышленные роботы, в том числе для сварки и механообработки. Наибольшее распространение среди сварочных промышленных роботов СПР получили роботы, основанные на методе сварки плавящимся электродом в защитном газе. Соединение двух металлических поверхностей достигается за счт теплоты, создаваемой электрической дугой. Во время сварки происходит разряд, вызывающий искрение между электродом и местом сварки. При создаваемых высоких температурах свыше С металл вблизи дуги плавится. В месте соединения металлов добавляется материал электрода. В оборудовании для автоматической элекгродуговой сварки осуществляется непрерывная подача прутка электрода. Конец электрода проводится по необходимой траектории сварки. На качество сварки обычно влияют скорость подачи электрода, расстояние между электродом и деталью, напряжение и ток сварки, точность и скорость перемещения электрода по линии сварки. На Пушкинском заводе ПМЗ ЗАО ПМЗ в сварочносборочном цехе изготавливают в год до 0 наименований деталей с количеством в партии от 1 до 0 шт. Для большинства наименований время технологической наладки оборудования значительно превосходит время цикла непосредственной обработки детали, а для остальной части наименований соизмеримо с ней.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.198, запросов: 244