1772b4bd17e2475a498e67b230a77bd1.ppt
- Количество слайдов: 13
КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ДУГОВЙ СВАРКИ СИСТЕМАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Цель работы: разработка системы автоматического контроля качества сварных соединений выполненных дуговой сваркой. Задачи: 1. Определение типовых возмущений 2. Выбор контролируемых параметров 3. Определение типа и структуры системы искусственного интеллекта 4. Определение методов подготовки и обработки данных 5. Проверка работоспособности созданной системы контроля качества
СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА СВАРНЫХ ИЗДЕЛИЙ ТЕНЕВОЙ АКУСТИЧЕСКИЕ ЭХО - ИМПУЛЬСНЫЙ РЕЗОНАНСНЫЙ СВОБОДНЫХ КОЛЕБАНИЙ ЭМИСИОННЫЙ ИМПЕДАНСНЫЙ ХРОМАТИЧЕСКИЙ АХРОМАТИЧЕСКИЙ КАПИЛЯРНЫЕ ЛЮМИНИСЦЕНТНЫЙ МЕТОДЫ НЕРАЗРУШАЮЩЕГ О КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ФИЛЬТРУЮЩИХСЯ ЧАСТИЦ ВНЕШНИЙ ОСМОТР МАГНИТНЫЕ КОМБИНИРОВАННЫЙ ТЕНЕВОЙ ЭХО - ИМПУЛЬСНЫЙ РЕЗОНАНСНЫЙ СВОБОДНЫХ КОЛЕБАНИЙ ЭМИСИОННЫЙ МАГНИТОПОЛУПРОВОДНИКОВЫЕ ОПТИЧЕСКИЕ ПРОХОДЯЩЕГО ИЗЛУЧЕНИЯ ТЕПЛОВЫЕ ОТРАЖЕННОГО ИЗЛУЧЕНИЯ СОБСТВЕННОГО ИЗЛУЧЕНИЯ РАДИОВОЛНОВЫЕ РАДИАЦИОННЫЕ РЕНТГЕНОВСКОЕ ГАММА БЕТА НЕЙТРОННЫЙ ПОЗИТРОННЫЙ ПРОХОДЯЩИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫЕ НАКЛАДНЫХ ЭКРАННЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ КОМБИНИРОВАННЫЙ
КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ СИСТЕМ Fuzzy Logic НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ
МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ПЕВМ Жесткий диск АСУМ- 400 Сварочная установка - АЦП Е – 140 К А Н А Л 1 R К А Н А Л 0 R Блок датчиков Vсв Функциональная схема экспериментальной установки Экспериментальные образцы Экспериментальная установка Программное обеспечение для сбора и первичной обработки данных
Входные параметры системы контроля качества Изменение дисперсии сигналов энергетических параметров сварочной дуги Изменение среднего значения сигналов энергетических параметров сварочной дуги Плотность коротких замыканий сварочной дуги
Определение дефектов экспериментальных образцов Оценка качества с помощью нейронных сетей Оценка качества с помощью гибридных систем Изменение зазора (глубина 0, 3 м)
Определение дефектов экспериментальных образцов Оценка качества с помощью нейронных сетей Оценка качества с помощью гибридных систем Изменение зазора (глубина 10 м)
Определение дефектов экспериментальных образцов Оценка качества с помощью нейронных сетей Оценка качества с помощью гибридных систем Изменение зазора (длинный зазор, глубина 10 м)
Определение дефектов экспериментальных образцов Оценка качества с помощью нейронных сетей Оценка качества с помощью гибридных систем Изменение вылета электрода (глубина 10 м)
Оценка точности работы системы контроля качества на основе систем искусственного интеллекта Распределение блоков по образцам Изменение зазора (глубина 0, 3 м) Количество правильных ответов Изменение вылета (глубина 10 м) 236 190 236 240 167 199 148 27 % 12 % 16 % 38 % 6 % 10 % 8 % 12 % Сеть Элмана Ошибка работы нейронной сети Ошибка работы системы Изменение зазора (длинный зазор, глубина 10 м) 173 Общее число блоков Изменение зазора (глубина 10 м) Гибридная система
Доклад завершен Благодарим за внимание
ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Этапы проектирования системы контроля качества с помощью нейронных сетей Этапы проектирования системы контроля качества с помощью Fuzzy. Logic Выбор алгоритма работы системы Fuzzy. Logic Алгоритм Сугено Алгоритм Мамдани Создание экспертной системы на основе Fuzzy. Logic Создание правил Экспертная система Выбор функций принадлежности входных и выходных переменных Применение экспертной системы Подготовленные данные Экспертная система Результаты обработки данных системой Этапы проектирования системы контроля качества с помощью гибридных систем Выбор алгоритма работы и структуры системы Алгоритм Сугено Подбор функций принадлежности Обучение экспертной системы на основе гибридных систем Определение погрешности Выбор метода обучения Экспертная система Использование экспертной системы Подготовленные данные Экспертная система Результаты обработки данных системой
Сравнительная характеристика нейронных сетей Нейронная сеть LVQ Нейронная сеть Елмана