Формирование базы прецедентов для задач автоматизированного проектирования системы автоматического управления лазерным технологическим комплексом

• Автор: Шабаев, Александр Аликович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Набережные Челны
• Количество страниц: 154 с.

Содержание
Введение
Г лава 1. Исследование подходов к автоматизированному проектированию системы автоматического управления лазерным технологическим комплексом
1.1 Анализ существующих систем автоматического управления лазерным технологическим комплексом
1.2 Сравнительный анализ современного программного обеспечения для проектирования систем автоматического управления
1.3 Методы повышения качества систем автоматического управления лазерным технологическим комплексом при модернизации оборудования

1.4 Исследование информативных параметров при лазерной обработке

1.5 Формализованный подход к элементам системы автоматического управления лазерным технологическим комплексом

1.6 Методики расчета погрешности измерительных систем

1.7 Методы принятия решений на этапе проектирования системы управления

1.8 Выводы по первой главе

Глава 2. Методика формирования альтернативных вариантов системы автоматического управления лазерным технологическим комплексом
2.1 Формирование альтернативных вариантов функциональной модели системы управления
2.2 Формирование системы исходных данных
2.3 Формирование системы ограничений
2.4 Отбор элементов по функциональному признаку и аппаратной совместимости
2.5 Последовательность расчета критериев быстродействия, точности и условий эксплуатации САУ ЛТК
2.6 Выбор вариантов по комплексному критерию оценки системы автоматического управления
2.7 Выводы по второй главе

Глава 3. Формирование модели базы прецедентов для решения задач автоматизированного проектирования системы автоматического управления лазерным технологическим комплексом
3.1 Формирование структуры системы поддержки принятия решений
3.2 Формирование базы прецедентов
3.3 Разработка структуры прецедента
3.4 Разработка правил по поиску прецедента
3.5 Формирование методики кластеризации прецедентов
3.6 Построение математической модели системы автоматического управления лазерным технологическим комплексом
3.7 Выводы по третьей главе
Глава 4. Практическая реализация разработанной методики формирования системы автоматического управления на примере лазерного технологического комплекса Хебр-1А
4.1 Выбор функциональной схемы системы автоматического управления температурой в зоне обработки
4.2 Формирование системы ограничений
4.3 Формирование системы исходных данных
4.4 Выбор элементов системы управления по функциональному признаку и
аппаратной совместимости
4.5. Отбор по критериям быстродействия и точности
4.6 Ранжирование вариантов САУ ЛТК по комплексному критерию
4.7 Проверка системы автоматического управления лазерным технологическим комплексом Хебр-1 А по качественным показателям
4.8 Выводы по четвертой главе
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
Список использованной литературы

Введение
Повышение сложности технологических процессов в любых отраслях производственной деятельности требует использование более сложные систем управления, позволяющих работать с большими объемами информации.
Лазерная обработка широко используется на машиностроительных предприятиях, таких как ОАО «КАМАЗ», поскольку является универсальной и используется для различных видов обработки: резка, пробивка отверстий, сварки, закалки, маркировки и т.д.
Автоматизация проектирования систем автоматического управления лазерными технологическими комплексами требует учета определенных факторов, влияющих на выбор элементов и системы управления в целом. На сегодняшний день отсутствуют методики, позволяющие в автоматическом режиме решать все задачи, возникающие на различных этапах проектирования. К таким задачам относится формирование структурной схемы системы управления и процедура выбора элементов, поскольку данный процесс можно рассматривать как творческую работу, когда проектировщик, используя накопленный опыт и интуицию, формирует новую систему управления с требуемыми характеристиками. В этом случае большое значение приобретают личные качества проектировщика, его способность принимать верные решения в сложной информационной обстановке.
Для сокращения сроков разработки новых проектов на рынке представлено множество программных продуктов, позволяющих автоматизировать различные этапы проектирования. Анализ программного обеспечения показал, что этап формирования структурной схемы и выбор элементов системы управления проводится в диалоговом режиме. Проектировщику приходится анализировать различные варианты системы управления. На выбор конкретного варианта оказывает влияние множество факторов, и задачей проектировщика является выбор такого варианта, который удовлетворял бы всем требованиям к системе управления. Появление ошибок на данном этапе приведет к наибольшим затратам времени и средств на их устранение.

там требуется использование адекват-
ной математической модели
Поскольку погрешности отдельных элементов являются случайными величинами со своими законами распределения, а также имеется корреляционная связь между отдельными погрешностями, то наиболее подходящим методом расчета погрешности является вероятностный.
1.7 Методы принятия решений на этапе проектирования системы управления
Математические методы теории принятия решений основаны на представлении знаний в виде некоторых количественных данных, являющихся оценками предпочтений экспертов. Методы различаются способами представления и обработки предпочтений и часто приводят к разным результатам. В связи с этим возникает проблема выбора стратегии и метода решения конкретной задачи. Критерии для выбора метода в каждом случае будут зависеть от количества и качества доступной информации, от принятой постановки задачи и от ее окружения. Поэтому подход к задаче принятия решения с позиций прикладной математики включает достаточно трудные задачи выбора метода и обоснования полученных результатов.
Экспертные системы осуществляют поддержку процессов принятия [63]. Системы принятия решений (СПР) рассчитаны в основном на пользова-теля-эксперта, а экспертные системы — на пользователя-неэксперта, так как знания экспертов в них уже заложены. Система, заполненная знаниями, является менее гибкой по сравнению с СПР, так как состав базы знаний и принятый механизм логического вывода накладывают определенные ограничения на круг решаемых задач [64].
На сегодняшний день в теории принятия решений существует множество различных методов [65]. Методы теории полезности позволяющие обосновать конкретный вид общей функции полезности в зависимости от предпочтений ЛПР [66,67]. Теория проспектов учитывает многие поведенческие эффекты и позволяет устранить ряд парадоксов, возникающих при применении теории полезности [68]. Важным достоинством методов ELECTRE является