bigpo.ru
добавить свой файл
  1 ... 11 12 13 14

(Научный руководитель – д.т.н., проф. Кузнецов Л. А.)

Липецкий государственный технический университет



Применение нейросетевой модели

для управления качеством


Вопрос производства качественной продукции всегда был актуальным для производителей, а в настоящее время стал самым важным. Именно соотношение качества продукции и цены является основным критерием ее конкурентоспособности и востребованности на рынке.

Отечественные стандарты серии ГОСТ Р и зарубежные стандарты серии ИСО 9000 регламентируют производителям постоянно совершенствовать технологию производства и улучшать качество продукции. В своей основе это рекомендации административного характера. Математической базой системы управления качеством продукции соответствующей стандартам ИСО 9000 являются так называемые семь статистических инструментов управления качеством.

Методология управления качеством разрабатываемая сотрудниками кафедры АСУ ЛГТУ органично вписывается в методологию ИСО и дополняет существующий там аппарат, значительно расширяя возможности по управлению технологией производства. Эта методология основана на формализации вербального представления о технологическом процессе: формализации требований к продукции, требований к качеству сырья, формализация целей управления качеством и представление технологического процесса в виде математической модели. Тогда все задачи по управлению качеством представляются в виде задач условной оптимизации, решаемых стандартными или оригинальными методами. Точность решения этих задач во многом зависит от точности и адекватности модели технологического процесса.

Для описания многоэтапного технологического процесса удобно применять нейронные сети. В них входные сигналы проходят обработку на каждом внутреннем слое и преобразуются в выходные. Нейронная сеть имеет вектор входных сигналов, вектор выходных сигналов и вектор состояний – выходные сигналы нейронов скрытых слоев.

Функционирование технологического процесса и слоистой нейронной сети имеет сходные черты. Поэтому возникает задача построения модели многоэтапного технологического процесса на основе слоистых нейронных сетей.

Для нейронных сетей, так же как и для других моделей, существует задача структурной идентификации. Для сети она трансформируется в задачу выбора количества слоев и нейронов в каждом слое. При формировании топологии нейросетевой модели технологического процесса используется информация о структуре этого процесса. Каждому технологическому этапу в сетевой модели соответствуют два слоя нейронов – они моделируют этот этап. Эти отдельные подсети соединяются последовательно между собой, образуя сетевую модель многоэтапного технологического процесса. Получившаяся модель отличается от стандартной сети тем, что внешние входы, соответствующие свойствам сырья и управляющим воздействиям, подаются не только на первый слой, но и на последующие. Это определяется структурой самого технологического процесса.

После того как структура модели определена, проводится процедура ее обучения, т.е. расчет оптимальных значений ее параметров. Обучение модели производится на основе массива экспериментальных данных, содержащего технологические параметры и свойства продукции полученной в результате реализованной технологии. Для обучения модели делается два предположения об имеющихся данных:

  1. Факторы модели – это детерминированные величины.

  2. Отклики модели подвержены воздействию помех. Помеха это непрерывная случайная величина с нулевым математическим ожиданием.

Критерием обучения нейронной сети является минимизации функции потерь. В зависимости от класса, к которому принадлежит функция плотности помехи, критерий обучения принимает различный вид.

Для оценки качества полученной модели используются среднее значение ошибки и значение количества информации между прогнозируемыми и реальными значениями выходов. Эти величины могут рассчитываться как для каждого выхода, так и для всей модели в целом. В этом случае величина количества информации показывает, какое количество информации о технологическом процессе, содержится в модели или сколько информации о технологическом процессе получает исследователь, работая с его моделью.

Применение предлагаемой методики проиллюстрировано на примере модели производства стали в кислородно-конверторном производстве. Этот процесс состоит из двух этапов: продувка кислородом жидкого чугуна в конверторе и раскисление и легирование в промежуточном ковше. После каждого этапа контролируется химический состав металла и его температура. Модель имеет 22 входа и 11 выходов.

С О Д Е Р Ж А Н И Е


Направление 551100

ПРЕКТИРОВАНИЕ И ТЕХНОЛОГИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ


Магистерская программа 551105

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

ЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3


Артемова С. В., Баранов А. М. Интегрированный интерфейс

экспертной системы энергосберегающего управления . . . . . . . . . . . . . . 3


Кожаринов В. В. Информационно-измерительная система оперативного

неразрушающего контроля теплофизических характеристик материалов . . . . . . 8


Котов И. О. Программно-аппаратный комплекс

для измерения параметров материалов в СВЧ диапазоне. . . . . . . . . . . . . 12


Ольшанский Д. С. Применение UML в проектировании

микропроцессорных систем управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16


Орлов С. В. Web-интерфейс САПР

энергосберегающего управления динамическими режимами . . . . . . . . . . . 20


Осипов Е. В., Данилкин С. В. Сетевая база данных

учебно-методических работ УМО . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24


Поздняков В. Ю. Программный модуль оценки эффекта ресурсосбережения . . . . 28


Титков А. В. Разработка программного модуля расчета

синтезирующих переменных для объектов

энергосберегающего управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32


Тюрин Д. А., Бучнев С. Г., Поздняков В. Ю. Модуль программный

полного анализа энергосберегающего управления

объектом второго порядка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36


Магистерская программа 551108

ЭЛЕМЕНТЫ И УСТРОЙСТВА

ЭЛЕКТРОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СРЕДСТВ. . . . . . . . . . . . . . . . 40


Грушевский И. А., Поляков Е. В., Попов В. Ф. Математическое описание

процесса формирования проводимости в сплаве . . . . . . . . . .40


Ежов Р. В. Использование наноразмерных полевых структур

для измерения ТФХ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43


Кочуков Д. А., Филатов И. С., Попов В. Ф., Брусенцов Ю. А. Порошковые

высококоэрцитивные магнитотвердые материалы . . . . . . . . . . . . . . . .46


Кошелев А. Е., Баршутин С. Н. Анализ методов определения

химического состава веществ в квантовой химии . . . . . . . . . . . . . . . . 50


Кузьменко Б. А., Баршутин С. Н. Исследование амперометрического

титрования на динамической стадии изменения тока . . . . . . . . . . . . . . 53


Кузьмин А. Ю., Королев А. П., Шелохвостов В. П. Первичный

измерительный преобразователь упругих деформаций . . . . . . . . . . . . . .56


Маняхин И. М., Шелохвостов В. П. Способ создания зазора в методе НПВО . . . 59


Образцов Д. А., Шелохвостов В. П., Милованов А. В. Методика подготовки

наноразмерных объектов в электронной микроскопии . . . . . . . . . . . . . .62


Мишунин В. А., Попов В. Ф. Кинетика роста тонких пленок аморфного кремния

полученных методом плазменного напыления в тлеющем разряде . . . . . . . . .64


Озаренко А. В., Филатов И. С., Брусенцов Ю. А. Влияние

термомагнитной обработки на фазовый состав и магнитные свойства

порошковых магнитов ЮНДКБА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .66


Петренко Е. А, Макарчук М. В., Шелохвостов В. П. Методика

спектрального анализа смазочных масел . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .70


Самохин А. М., Шелохвостов В. П. Методика спектрального исследования

водных растворов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72


Степанов Р. С., Минаев А. М. исследование палладиевых и других покрытий

в скользящих электрических контактах . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74


Направление 550100

СТРОИТЕЛЬСТВО


Магистерская программа 550101

ТЕОРИЯ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ . . . . . . . . . . 76


Азама Нилас, Струлев В. М. Железобетонные многопустотные

панели перекрытия . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .76


Оводков И. В., Ярцев В. П. Влияние армирующей сетки

на прочность пенополистирола в ограждающих конструкциях . . . . . . . . . . 80


Семьянинова М. В., Кожухина О. Н., Корчагина О. А. Способы защиты

асбестоцементных труб от агрессивных сред . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83


Старков А. В., Антонов В. М., Леденев В. В. Использование армирования

для повышения несущей способности основания

при сложных силовых воздействиях . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87


Сузюмов А. В., Киселева О. А., Ярцев В. П. Закономерности разрушения

и деформирования фанеры . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91


Елагин В. Н. Исследования напряженно-деформированного состояния

стальных рам при податливых узловых сопряжениях

на деформируемом основании . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95


Антонов С. В. Исследование напряженно–деформированного состояния

армированного песчаного основания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99


Попов Е. В. Исследование осадки круглых и кольцевых перфорированных

и сплошных штампов при действии системы плоских сил . . . . . . . . . . . . 103


Забродин С. В. Влияние циклических нагрузок на деформативность

глинистых грунтов в условиях одноплоскостного среза . . . . . . . . . . . . . 107


Магистерская программа 550107

АРХИТЕКТУРНО-СТРОИТЕЛЬНОЕ МАТЕРИАЛОВЕДЕНИЕ . . . . . . . . . 111


Левин И. В., Корчагина О. А. Уникальные свойства гипса для поколения NEXT . .111


Рындин В. О., Кузнецов А. Г., КиселеваО. А. Влияние температуры

на долговечность и прочность древесных композитов . . . . . . . . . . . . . .116


Меркулов А. В., Чернуха Е. С., Ярцев В. П. О долговечности органических

и минеральных теплозащитных материалов

при дополнительном утеплении зданий . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .119


Направление 552200

МЕТРОЛОГИЯ, СТАНДАРТИЗАЦИЯ И СЕРТИФИКАЦИЯ


Магистерская программа 552210

МЕТРОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАЧЕСТВА, СВОЙСТВ

И СОСТАВА ВЕЩЕСТВ, МАТЕРИАЛОВ И ИЗДЕЛИЙ . . . . . . . . . . . . .121


Дивин А. Г., Утопова М. А., Мочалин С. Н. Автоматизированный лабораторный практикум и центр коллективного пользования теплофизическими

измерительными установками . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .121


Кузнецова Е. С. Совещание как способ анализа смк со стороны руководства . . . 126


Тимошина Е. А. Обеспечение выпуска конкурентоспособной

лакокрасочной продукции с учетом защиты окружающей среды . . . . . . . . . 130


Направление 551500

МЕНЕДЖМЕНТ


Магистерская программа 551506

ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ . . . . . . . . . . . . . . . . . . .135


Герасимов Б. И., Немтинова Ю. В. Использование имитационного

моделирования в инвестиционном анализе . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136


Направление 552800

ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА


Магистерская программа 552808

ИНФОРМАЦИОННОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140


Алексеев В. А. Система поддержки управления качеством . . . . . . . . . . . . . 140


Домашнев П. А. Применение нейросетевой модели для управления качеством . . . . 143



<< предыдущая страница