Адаптивное с оптимизацией

Адаптивное управление с оптимизацией имеет целью логическую переработку информации о возмущениях в процессе обработки для соответствующего изменения режимов по выбранным заранее критериям оптимизации. В качестве подобных критериев оптимизации могут быть использованы минимум приведенных затрат, минимум технологической себестоимости, максималь- [c.305]

Адаптивное управление с оптимизацией, называемое также самонастраивающейся системой управления, особенно эффективно на базе использования управляющих ЭВМ (миникомпьютеров). Оптимизация обработки на станках осуществляется за счет направленного изменения режимов резания (скорости резания, подачи), параметров несущей системы (жесткости, демпфирования, массы), относительного положения инструмента и обрабатываемой детали. Выбор объекта управляющего воздействия осуществляется на основе стоимостного сопоставления вариантов. Так, при возмущениях, связанных преимущественно с изменением припуска, обычно стабилизируют силу резания соответствующим изменением подачи, а при возмущениях из-за неоднородности материала поддерживают постоянство стойкости инструмента соответствующим регулированием скорости резания. [c.306]

На рис. 262 дана схема адаптивного управления при токарной обработке с оптимизацией режимов по минимуму технологической себестоимости. Предусмотрена возможность регулирования скорости резания изменением частоты вращения шпинделя, продольной подачи и дополнительное регулирование относительного положения резца и обрабатываемой детали для компенсации возмущений, влияющих на точность обработки. Сведения о затуплении инструмента поступают от естественной термопары. В адаптивном блоке на основе заранее введенного в него алгоритма осуществляется поиск оптимального сочетания скорости резания и подачи (рис. 263) по текущей информации об износе инструмента или информации о каких-либо других возмущениях. [c.307]

Адаптивное управление с оптимизацией. [c.243]

В большинстве систем адаптивного управления с оптимизацией пытаются максимизировать отношение темпа удаления материала с детали к скорости износа инструмента, т.е. критерий качества является функцией от ТУ М/СИИ, где ТУМ-темп удаления материала, СИИ — скорость износа инструмента. Трудность использования такого критерия состоит в том, что при современной измерительной технике величину СИИ нельзя измерить в реальном времени. Следовательно, влиять на вышеприведенный критерий качества в процессе работы нельзя. В конечном итоге разрабатываемые датчики достигнут такого уровня, что станет возможным измерение истинного показателя эффективности процесса в реальном времени. Когда это произойдет, системы адаптивного управления с оптимизацией станут более полезными. Однако в связи с тем, что проблема датчиков для АУ с оптимизацией пока не решена, почти все существующие системы механической обработки с адаптивным управлением относятся ко второму типу. [c.244]

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ С ОГРАНИЧЕНИЯМИ. Системы, разработанные для применения в реальном производстве, были несколько проще (и дешевле), чем исследовательские системы АУ с оптимизацией. В производственных системах АУ накладывают ограничения на определенные измеряемые переменные, характеризующие процесс обработки тем самым устанавливаются пределы их изменений. В соответствии с этим, такие системы носят название систем АУ с ограничениями. Цель этих систем состоит в такой подстройке скоростей подачи и (или) резания, чтобы значения измеряемых переменных процесса удерживались не выше уровня заданных ограничений. В следующем подразделе описывается наиболее распространенный тип системы АУ с ограничениями, выпускаемой серийно. [c.244]

Практика показала, что ГПС должны быть связаны с безлюдной технологией, а это требует решения целого комплекса сложнейших проблем. В числе этих проблем — резкое повышение надежности технологического оборудования и системы управления более детальная проработка технологического процесса на основе имитационного или ситуационного моделирования, учитывающая возможные отказы в процессе изготовления изделия обеспечение автоматического распознавания поступающих на станок заготовок и вызов соответствующих управляющих программ автоматическая настройка станков на новый вид обработки, автоматическая коррекция инструмента и его замена при затуплении автоматическое обнаружение поломок инструмента автоматическое поддержание точности обработки за счет оптимизации режимов резания, в том числе и с привлечением адаптивного управления и др. [c.144]

При применении станков с системами автоматического (адаптивного) управления в основу оптимизации режимов резания положена комплексная задача обеспечения максимальной производительности при заданной точности обработки и шероховатости поверхностей. В обычных условиях при расчете режимов резания исходят из того, что заготовка имеет максимальный припуск, по нему определяется расчетная глубина резания, устанавливается и подача.. [c.53]

Адаптивное управление размерной настройкой, поднастройкой и перенастройкой системы СПИД. Эффективность процесса обработки деталей в целом в значительной мере зависит от качества проведения таких важных этапов, как размерная настройка, поднастройка и перенастройка системы станок—приспособление—инструмент—деталь СПИД. Это имеет большое значение в условиях серийного производства, особенно при использовании станков с программным управлением. В этой связи были разработаны основы оптимизации этих важных этапов процесса обработки. [c.107]

Оптимизация процесса обработки с использованием многомерных систем адаптивного управления. Проведенные исследования позволили сделать вывод о том, что наибольшая эффективность процесса обработки (с точки зрения увеличения точности, снижения себестоимости, увеличения производительности) может быть достигнута, если осуществлять комплексное управление с использованием многомерных систем адаптивного управления. [c.109]

Принцип иерархичности. Методологической основой проектирования адаптивных систем управления с элементами искусственного интеллекта для РТК, функционирующих в частично неопределенных условиях ГАП, является принцип иерархической декомпозиции 1115, 127]. Главное достоинство этого принципа заключается в том, что он позволяет свести сложную задачу адаптивного и интеллектуального управления к более простым иерархически связанным задачам. Среди этих задач важнейшими являются следующие распознавание производственных ситуаций и диагностика состояний РТК моделирование РТК и обстановки в рабочей зоне программирование и оптимизация движений рабочих органов РТК самонастраивающееся управление приводами РТК. Конкретизация указанных задач и выбор алгоритмов их решения зависят от назначения РТК и условий его работы в составе ГАП. [c.34]

Новая система ограничений (3.2), (3.8), (3.4), (3.5) в сочетании с уравнением динамики РТК в разрешенной относительно управления форме (3.7) представляет собой обобщенную динамическую модель РТК- Эта модель играет важную роль не только при построении и оптимизации ПД РТК, но и при синтезе законов программного и адаптивного управления с учетом динамических особенностей РТК. Из свойств модели следует, что ПД Хр (/) должно удовлетворять ограничениям (3.2), (3.8). [c.61]

Дальнейшее совершенствование станков с адаптивным управлением связано с введением в DN -системы элементов искусственного интеллекта. Сегодня уже ведутся интенсивные исследования в области интеллектуального управления станками. При этом значительное внимание уделяется визуальному контролю качества обработки, распознаванию ситуаций (например, аварийных ситуаций типа поломки инструмента), планированию технологических операций и оптимизации режимов обработки в недетерминированной рабочей обстановке. [c.109]

Методы автоматического программирования движений транспортных роботов с колесным и гусеничным шасси, включая алгоритмы прокладки и оптимизации маршрутов и интерполяции программных движений, рассмотрены в работах [14, 15, 28, 51]. Поэтому ниже ограничимся вопросами программно-аппаратурной реализации этих алгоритмов и их использованием в адаптивных системах управления транспортных роботов. [c.194]

После завершения движения в очередную целевую точку модуль формирования модели среды запоминает новую информацию о препятствиях (если она поступила от дальномера) и передает управление модулю построения и оптимизации безопасного маршрута. Последний проверяет пригодность ранее построенного оптимального маршрута с учетом новых данных о препятствиях и о фактическом положении робота. В этом случае, если ранее построенный маршрут оказался непригодным для продолжения движения, он бракуется и формируется новый безопасный маршрут. После этого вновь инициируется модуль навигации и адаптивного управления и цикл повторяется. [c.202]

Система оптимизации настройки может работать в автоматическом режиме как адаптивная система со структурой, изображенной на рис. 6,58, или в режиме советов оператору. Область применения— любые АСР с объектами, динамические свойства которых изменяются при изменении режимов работы или вследствие нестационарных свойств, а требования к их качеству высоки. [c.462]

Большие перспективы открывают системы числового программного управления от ЭВМ. В этих системах ЭВМ может собирать исходную информацию о ходе производственного процесса, например, о производительности, загрузке, простоях и техническом состоянии оборудования, о режимах обработки и т. д. обрабатывать исходную информацию, анализировать ее и выдавать управляющую информацию. Вычислительной машине можно также передавать управление транспортными системами. Таким образом, переход на управление станками с ЧПУ непосредственно от ЭВМ создает реальную возможность объединения систем управления технологическими процессами, управления производством (АСУП) и оптимизации технологических процессов (адаптивных систем) в единый комплекс. [c.130]

В монографии освещена проблема повышения точности и производительности обработки деталей на металлорежущих станках путем автоматического управления ходом технологического процесса (адаптивное управление). Приведены теоретические основы адаптивного управления ходом технологического процесса обработки, методика проектирования и расчета систем адаптивного управления. Освещена проблема автоматической перенастройки системы СПИД с одного типоразмера детали на другой по точностным параметрам оптимизации процесса обработки. Описаны станки, оснащенные системами автоматического управления упругими перемещениями и другими факторами, системами автоматической точностной перенастройки и оптимизирующими системами. Показана область применения этих систем и их эффективность. [c.4]

Метод полного перебора вариантов целесообразно использовать для решения задач небольшой размерности, когда максимальное число типоразмеров ряда < <10 и функция спроса задана в явном виде. С увеличением k резко возрастает машинное время, необходимое для получения результатов. Так, например, для расчета оптимальных рядов типажа, результаты которого представлены в табл. 6, было затрачено более 40 ч машинного времени на ЭВМ Наири . Адаптивный алгоритм оптимизации [5] более производителен, однако он и более сложен для программирования. Кроме того, для сокращения времени расчетов он требует предварительной подготовки Исходных даипых. Целесообразная область применения — задачи с большим числом типоразмеров ( тах и случай,когда функция спроса не может быть получена в явном виде. [c.178]

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ С ОПТИМИЗАЦИЕЙ. Этот подход применялся в первых исследованиях компании Вепёк по системам механической обработки с адаптивным управлением. При такой форме АУ для системы задают критерий качества, который служит показателем эффективности всего процесса в целом (например, производительность, затраты на единицу объема удаленного металла). Цель устройства адаптивного управления состоит в оптимизации этого критерия качества путем изменений скоростей резания и(или) подачи в процессе работы. [c.244]

Программа называется гибкой, когда обеспечена самонастройка уйравляющего устройства, в результате которой происходит корректировка или вариация параметров цикла с целью его оптимизации ПО Признакам точности, производительности и т. д. Управляющие устройства, работающие по гибкой программе, называют адаптивными. [c.79]

Рассматривается проблема оптимизации с помощью ЭВМ технологии из-готовлешш деталей ГТД по критериям прочности с учетом действия высоких звуковых частот нагружения и эксплуатационных температур. Дается методика учета охлаждения заделки (для иодавления ползучести) ири расчете цаиряжений в образцах, моделирующих перо лопаток при испытаниях по схеме поиеречны.х колебаний на высоких звуковых и ультразвуковых частотах. Предложена математическая модель и дан пример ее практического использования для оптимизации режимов и законов программного или адаптивного управления операциями. На основе аналитического исследования деформаций в характерных концентраторах напряжений найдены обобщенные параметры для контроля состояния поверхностного слоя, отражающие влияние технологии на сопротивление усталости детали. [c.438]

Выпускаются станки, оснащенные системами абтоматичееком (адаптивного) управления. Эти системы применяют и в станках программного управления. За разработку и внедрение системы адаптивного управления станками группа сотрудников Московского станкоинструментального института во главе с заслуженным деятелем науки и техники РСФСР проф. д-ром техн. наук Б. С. Балакшиным удостоена в 1972 г. Ленинской премии. Применение этих систем позволяет оптимизировать режим обработки. Оптимизация улучшает условия работы инструмента, способствует повышению его стойкости, дает ош,утимую прибавку в производительности и стабилизирует точность обработки. [c.174]

Устройство адаптивного управления фрезерными станками, оснащенными числовым программным управлением, предназначено для повышения производительности и точности контурной обработки и выполнено в виде отдельного пульта, устанавливаемого около станка совместно с основным устройством ЧПУ. Блок-схема устройства (рис. 134) состоит из трех отдельных блоков блока измерения сил резания Р , и их записи блока коррекции координатных перемещений X и F и блока оптимизации режимов резания. В блоке коррекции сигналы о деформации фрезы преобразуются в соответствующее число импульсов по каждой координате, которые алгебраически суммируются с числом импульсов исходной программы. Результирующий сигнал поступает на отработку в схему управления приводом подач. Блок оптимизации рассчитан на работу в фуккцио-нальном или предельном режиме. При предельном регулировании задается предельное значение результирующей силы резания. Если она превышается, включается световая сигнализация, предупреждающая оператора, работающего на станке. Изменение подачи при функциональном регулировании осуществляется в зависимости от результирующей силы резания. Оно производится посредством изменения частоты управляемого генератора в блоке оптимизации режимов резания. Значения коэффициентов настройки адаптивцого устройства задаются программой или устанавливаются вручную. Устройство, в зависимости от модификации, может применяться в станках как с шаговым, так и со следящим приводом. [c.213]

Соломенцев Ю. М. Оптимизация процессов обработки деталей с использованием систем автоматического (адаптивного) управления. — Вестник машиностроения , 1971, 9, с. 58—62. [c.236]

Данный подход к решению задачи достаточно трудоемкий при выполнении самих вычислений и особенно при сборе и обработке исходной информации для выполнения расчета. С целью уменьшепия трудоемкости разработаны методы [5, 6. 8 J, основанные на использовании динамического. программирования, адаптивных алгоритмов, которые позволяют сократить и объем исходной информации и объем вычислений, необходимых для решения задачи оптимизации. [c.178]

К оптимизации в областрг адаптивных процессов можно подо11-ти и с другой стороны — решением задачи оптимального управления при неполной информации. Пусть уравнение, которое описывает движение системы с учетом неполной информации, имеет вид [c.50]

Однако, рядом исследований указанное вше наличие однозначной зависимости между температурой резания и стойкостью инструиента частично или полностью отвергается. Отсутствуют таяяш данные об исследо-ваиии связи стойкости и те <1псратуры резания применительно к процессу обработки кондевьши фрезами. В последнее время, в связи с широким > внедрением фрезерных станков с ЧПУ и проведением работ по созданию адаптивных систем управления для них, вопрос оптимизации режимов фрезерования при обработке концевыми фрезами встаёт особенно остро /7/. [c.151]

При активном контроле возникают дополнительные погрешности, вызванные вибрациями станка, попаданием абразива или охлаждающей жидкости под измерительные поверхности, нагревом детали при обработке и т. д. Для уменьшения влияния вибраций увеличивают измерительное усилие и применяют демпфирующие подвески. Измерительный преобразователь целесообразно выносить за зону обработки, а измерительные наконечники необходимо защищать от попадания охлаждающей жидкости. Для уменьшения изнашивания измерительных поверхностей применяют твердосплавные или алмазные наконечники, а также виброконтакт-ные измерительные преобразователи и бесконтактные методы измерения. Для уменьшения влияния прогиба изделия при его обработке ось измерительного наконечника необходимо располагать перпендикулярно к направлению усилия резания. При этом целесообразно контактировать изделие в двух или трех точках. Наибольший эффект по обеспечению стабильности режима и оптимизации цикла обработки дают системы с адаптивным и программным управлением [11]. Эти системы учитывают температурные и упругие силовые деформации, скорость резания и подачу, изнашивание режущего инструмента, управляют станками по величине оставшегося и начального припуска, ведут поднастройку по результатам обработки предыдущей детали [3]. [c.332]

Следующее, третье поколение ГАП — это ГАП с интеллектуальным управлением. Характерной чертой таких ГАП является высокий уровень интеллектуальности, обеспечиваемый введением в систему автоматического управления элементов искусственного интеллекта. Благодаря этому удается автоматизировать такие интеллектуальные функции, как планирование производства, проектирование продукции, оптимизацию технологических процессов, программирование оборудования, распознавание производственных ситуаций и диагностику отказов. Реальные потребности в ГАП третьего поколения и условия для их создания появились лишь в последние годы. Они отражают современные тенденции дальнейшего развития ГАП в направлении создания адаптивных безлюдных производств с интеллектуальным управлением от сети ЭВМ на принципах безбумажной информатики. Однако на этом пути имеется еще много трудностей и препятствий, поэтому системы искусственного интеллекта (СИИ), используемые в ГАП третьего поколения, зачастую работают не в автоматическом, а в интерактивном режиме, т. е. в режиме диалога с человеком. Примерами таких интерактивных СИИ, реально используемых в экспериментальных ГАП, могут служить системы автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированные системы технологической подготовки производства (АСТПП) и системы автоматизированного контроля (САК). В перспективе все названные системы будут работать в автоматическом режиме в составе интегрированного научно-производственного комплекса (ИНПК), представляющих высшую форму развития ГАП. [c.29]

Таким образом, неизбежная на практике вариативность и неопределенность условий функционирования ГАП порождает специфическое требование к их системе управления и, в частности, к системе управления РТК, заключающееся в том, что эти системы обязательно должны быть адаптивными. Более того, в ряде случаев возникает необходимость в том, чтобы системы управления РТК были не только адаптивными, но и обладали определенными элементами искусственного интеллекта. РТК с такими системами автоматического управления относятся ко второму и третьему поколениям. Они принципиально отличаются от РТК первого поколения способностью адаптироваться к непредсказуемо изменяющейся рабочей обстановке и решать технологические задачи интеллектуального характера. Среди этих задач важнейшими являются следующие планирование операций и выбор оптималь-jjux технологических маршрутов обработки изделий автоматическое программирование и оптимизации движений исполнительных механизмов РТК распознавание деталей в рабочей зоне и определение их геометрических характеристик диагностика состояния оборудования (в частности, инструмента) РТК. [c.31]

Рис. 2.21. Структурная с.хема оптимизации механической обработки с адаптивным управлением (I — стр)ктурная с.хема б — к определению постоянных параметров резания в структурной схеме (а)

По назначению системы ЧПУ разделяют на управляющие траектории движения исполнительных органов и на управляющие режимом работы (рис. 84). Системы, управляющие траекториями движения, обеспечивают соответствие скорости и направления перемещений расчетным данным комбинацию совместной и независимой работы агрегатов, последовательность их включения. Системы, управляющие режимами работы, или системы адаптивного управления предназначены для оптимизации скорости резания и подачи, силы резания, точности и шероховатости обрабатываемой поверхности. Адаптивные самонастраивающиеся системы управления осуществляют автоматический поиск оптимальных параметров процесса об-рабогки с учетом жесткости системы СПИД, изменения припуска на обработку, твердости обрабатываемого материала и др. [c.114]

Замкнутые системы с адаптивным управлением (рис. 23.3, в) характеризуются тремя потоками информации. Два потока — как в обычной замкнутой системе, третий поток от датчиков (Д), с помощью которых регистрируется информация об износе режущего инструмента, изменении силы резания, деформациях технологической системы. Корректирование при управлении приводами согласно данным, получаемым от датчиков, осуществляется двумя методами. Первый метод применяется с целью ограничения контролируемых параметров по предельно допустимым значениям — замкнутая адаптивная система предельного регулирования. Второй метод основан на оптимизации процесса обработки по выбранному критерию—самонрисносабливающиеся системы. Второй метод является более сложным и дорогостоящим. [c.420]

Поскольку при проектировании систем управления почти всегда следует учитывать изменения параметров объекта, в гл. 10 исследуется чувствительность различных алгоритмов управления и даются рекомендации для ее уменьшения. В гл. 11 проведено подробное сравнение наиболее важных алгоритмов управления для детерминированных сигналов. Оцениваются расположение полюсов и нулей замкнутых систем, качество процессов и затраты на управление. Исследование свойств алгоритмов завершается приведением рекомендаций по их использованию. После краткого описания математических моделей дискретных стохастических сигналов (гл. 12) в гл. 13 рассмотрены среди прочего вопросы выбора оптимальных параметров параметрически оптимизируемых алгоритмов управления при наличии стохастических возмущающих сигналов. Регуляторы с минимальной дисперсией, синтезируемые на основе параметрических моделей объектов и сигналов, выводятся и анализируются в гл. 14. Для применения в адаптивных системах управления предложены модифицированные регуляторы с минимальной дисперсией. В гл. 15 описаны регуляторы состояния для стохастических воздействий и приведены иллюстративные понятия оценки состояний. На нескольких примерах показана методика синтеза связных систем-. каскадных систем управления (гл. 16) и систем управления с прямой связью (гл. 17). Различные методы синтеза алгоритмов управления с прямой связью, например основанные на параметрической оптимизации или принципе минимальной дисперсии, допол- няют описанные ранее методы синтеза алгоритмов управления с об- Оратной связью. [c.17]

Работоспособность всех алгоритмов управления и фильтрации должна анализироваться с учетом эффектов квантования по уровню. На рис. 2.4 представлена общая схема процесса проектирования цифровых систем управления. Если для параметрической оптимизации простых алгоритмов управления применяются несложные процедуры подстройки параметров, то можно ограничиться простейшими моделями объектов. При проведении однократного расчета алгоритмов на ЭВМ необходимы точные модели объектов управления и сигналов, для формирования которых наиболее целесообразно использовать методы идентификации и оценивания параметров. Если же процесс получения информации и расчета алгоритма управления носит непрерывный характер и может протекать в реальном времени, возможно построение самооптимизирующейся адаптивной системы управления. [c.24]

Используя модель (25.7-5) и вектор оценки параметров 0, можно спроектировать алгоритмы управления с прямой связью на основе методов компенсации (разд. 17.1), минимума дисперсии (разд. 17.4), принципа конечного времени установления переходного процесса [25.29] или оптимизации параметров (разд. 17.2). Получаемые при этом адаптивные алгоритмы управления описаны в работе 125.29]. Все они обладают быстрой адаптируемостью. На рис. 25.7.2 показан пример использования одного из таких алгоритмов. Комбинация алгоритмов РМНК и РМД4 была предложена в работе [25.9]. [c.431]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...