Управление параметрами движения пипетирующего робота, обеспечивающими дозирование, на базе нечеткой логики

• Автор: Антонов, Антон Николаевич
• Шифр специальности: 05.02.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 125 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. Анализ методов и систем автоматического дозирования

1Л. Классификация систем автоматического дозирования

1.2. Теоретические основы дозирования

1.3. Роботизированные системы дозирования

1.4. Постановка задачи исследования

2. Технологические аспекты разработки интеллектуальной системы дозирования

2.1. Конструкция роботизированной пипетирующей станции

2.2. Технология дозирования при использовании роботизированной станции

2.3. Расчет ламинарности потока технологической жидкости
2.4. Метрологические характеристики дозирования
2.5. Выводы
3. Разработка базы знаний
3.1. Структура базы знаний
3.1.1. Опросные листы
3.1.2. Процедура построения базы знаний в МайаЬ
3.2. Выводы
4. Разработка виртуального нечеткого контроллера
4.1. Теоретические основы нечеткой логике
4.1.1. Основные определения
4.1.2. Свойства нечетких множеств и операции над ними
4.2. Теоретические обоснования выбора функций принадлежности
4.2.1. Аналитическое определение функций принадлежности переменных для процесса дозирования
4.3. Разработка и оптимизация структуры нечеткого вывода для нечеткого контроллера
4.3.1. Методика построения нечеткого логического вывода по выбору
параметров дозирования
4.3.2 Реализация нечеткого логического вывода в МайаЪ
4.3.3. Оптимизация функций принадлежности и базы правил
4.4. Моделирование нечеткого контроллера управления параметрами движения, обеспечивающими дозирование, в среде ЭтиИпк
4.5. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Список используемой литературы
Приложение 1. Листинг файла с параметрами нечеткого контроллера
«богпоуашеорйт.йз» и результаты вывода
Приложение 2. Акт внедрения

ВВЕДЕНИЕ
Одним из основных этапов на лакокрасочных, фармацевтических, химических производствах и при производстве диагностических тест-систем является этап дозирования жидких и сыпучих сред требуемого объема в тару. Автоматизация и применения робототехнических станция позволяет повысить производительность, исключить вредное влияние на человека монотонности работы («запястный синдром»), воздействия токсичных веществ и потенциально патогенных реагентов [12, 19, 21]. В настоящее время трудоемкость ручного дозирования составляет до 50% от общей трудоемкости при производстве диагностических тест-систем, а стоимость этих операций достигает до 40%, тогда как автоматизация на малых и средних производствах дозировочных операций составляет не более 30% [12, 13,73].
Исследования в области автоматизации и интеллектуализации процесса дозирования посвящены работы таких представителей науки, как Видинеев Ю.Д., Першин В.Ф., Першина С.В., Безменов B.C., Сорокин С.А., Анискевич
A.A., Гуревич Д.А., Соколов М.В., Орлов С.П. и др.
Совершенствование технологических процессов выдвигает требования по точности, качеству, быстродействию, универсальности и прочим критериям к различного рода дозирующим устройствам [12, 20].
Проведенный в первом разделе анализ показывает, что современные системы автоматического дозирования накладывают все более жесткие требования к технологии дозирования. Системный подход к созданию дозирующих устройств, предполагающий использования последних достижений механики, информационных технологий, управления, вычислительной техники, дает положительные результаты, о чем свидетельствует опыт зарубежных стран в производстве и использовании роботизированных технологических систем дозирования [10, 86, 105, 107]. Особое значение в современных системах автоматического дозирования (САД), выполняющих

различные операции дозирования, диспенсинга и смешивания, имеет организации системы контроля и управления [12, 23, 35, 41, 52].
В последнее время на первый план выходят интеллектуальные технологии, способные, как показывают зарубежные и отечественные разработки, обеспечить высококачественное управление в широком диапазоне скоростей, внешних и внутренних неопределенностей [1, 2, 3, 27, 32, 36, 41]. Таким образом, интеллектуализация систем управления, не применявшихся ранее в процессе дозирования, является важной и актуальной задачей.
Последние пару десятилетий стремительно развивающейся интеллектуальной технологией является нечеткая логика, имеющая ряд отличительных особенностей, таких как: осуществление качественного управления при неточной информации об объекте, быстродействие, простота реализации [4, 7, 11, 18, 31, 44, 54, 57]. Различными аспектами
проектирования и использования нечетких систем управления, основоположником которых является JI. А. Заде, посвящены работы Штовбы С.Д., Ротштейна О.П., Сугено М., Мамдани E., Орловского С.А., Сангали А. и других ученых. По этой тематики активно ведутся исследования в ведущих Российских, Украинских и европейских ВУЗах, что подтверждает актуальность разработок, направленных на расширение границ применения нечеткой логики.
В первом разделе работы проведен анализ методов и систем автоматического дозирования. Произведена классификация современных САД и охарактеризованы современные роботизированные станции дозирования. Рассмотрены основные технологические различия между современными роботами-дозаторами и приведена обобщенная кинематическая схема роботизированных пипетирующих станций.
Во втором разделе рассмотрены технологические аспекты разработки интеллектуальной системы дозирования. Проанализирована конструкция конкретной модели пипетирующей станции и на основе рассмотренных

Число Рейнольдса для данного участка получим, подставляя выявленные значения в формулу 2.3:
12,33 см с •о,з[ см
0,0109 см2 с

Так как 339<2000 поток на участке В-Б является ламинарным.
Для участка О расчет будет следующим.
Ур=ята-Нс 0,871 = 3,14-0,052-На
и 0,871см3 _ 0,87}см3] г ■,
с 3,14-0,051{см2} 0,00785[см2}
Таким образом, можно посчитать скорость прохождения участка Нс

«во =110,
Число Рейнольдса для данного участка будет составлять:

110,9 см с ■0,1[ см] 11,
0,0109 см2 с 0,0

Так как 1017<2000 поток на участке в является ламинарным.

/ Таким образом, как показывают расчеты, при максимально допустимых

скоростях дозирования поток в системе технической жидкости является ламинарным и ему свойственна неразрывность и несжимаемость. Данные условия обеспечивают точность дозирования и воспроизводимость результатов дозирования. Роботизированная станция приспособлена для выполнения дозирующих функций.
2.4. Метрологические характеристики дозирования
Одним из основных качественных показателей систем автоматического дозирования является величина погрешности объема дозы.