Научная статья на тему 'Оценка параметров алгоритмов работы операторов технологического оборудования в условиях неопределенности исходных данных'

Оценка параметров алгоритмов работы операторов технологического оборудования в условиях неопределенности исходных данных Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
197
39
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
AЛГОРИТМ / ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ / СТЕРЕОТИПНОСТЬ / ЛОГИЧЕСКАЯ СЛОЖНОСТЬ / НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА / ALGORITHM / TECHNOLOGICAL EQUIPMENT / STEREOTYPE / LOGICAL COMPLEXITY / FUZZY LOGIC

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Овсянников В. Е., Васильев В. И.

Рассмотрены вопросы применения аппарата нечеткой логики для определения параметров алгоритмов работы операторов технологических машин, разработана математическая модель, позволяющая оценивать коэффициенты логической сложности и стереотипности на стадии проектирования оборудования.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Assessment of algorithms parameters of operators work of processing equipment in conditions of uncertainty of basic data

Questions of using device of fuzzy logic for determination of algorithms parameters of operators work of technological machines are considered. Mathematical model allowing to estimate coefficients of logical complexity and stereotype at an equipment design stage is developed.

Текст научной работы на тему «Оценка параметров алгоритмов работы операторов технологического оборудования в условиях неопределенности исходных данных»

Технология машиностроения

55

УДК 621.19

В.Е. Овсянников, В.И. Васильев

ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ АЛГОРИТМОВ РАБОТЫ ОПЕРАТОРОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ

При проектировании автоматизированного оборудования одним из важных вопросов является обеспечение человеко-машинной совместимости. Эффективным инструментом обеспечения данного требования является алгоритмический анализ деятельности оператора [1,2], в ходе которого определяются коэффициенты логической сложности (Ь) и стереотипности (2) [2]. Данные коэффициенты можно определить следующим образом:

1

п ті

I =—у^ N У т,

1

I = — У

А Т

т

Лj

(1)

(2)

^=1 J

где N - общее число операторов алгоритма; п -число групп членов алгоритма; т - число операторов в группе; то, - число элементарных операторов в группе (действия не предполагающие выбора); тлI - число логических условий в группе.

Определение параметров алгоритма по приведенным выше зависимостям оправдано в тех случаях, когда алгоритм уже сформулирован в окончательном виде, однако на стадии проектирования оборудования окончательного алгоритма еще нет, а, следовательно, существует неопределенность исходных данных. В таких условиях перспективным представляется оценка данных параметров с использованием нечеткой логики [3,4].

Анализируя зависимости 1 и 2 можно отметить, что коэффициенты логической сложности зависят от общего числа операторов алгоритма и относительной плотности логических условий и элементарных операторов соответственно:

1. Для коэффициента стереотипности: число операторов алгоритма и относительную плотность элементарных операторов;

2. Для коэффициента логической сложности: число операторов алгоритма и относительную плотность логических условий.

Входные переменные зададим в виде функций принадлежности, содержащих 3 терма треугольного вида, которые соответствуют уровням значений входных переменных - "большой", "средний" и "малый". Пример такой функции приведен на рис. 1.

О 0.10.20.3 ОА 0.50.6 0.70.80.9

Рис. 1. Функция принадлежности

Для коэффициента стереотипности соотношение между входными и выходными переменными задается следующей системой правил:

1. Если М-'малое" и т/щ—''малое'', тогда 2=0.5;

2. Если М-'среднее" и ш/ш0="малое", тогда 2=0.05;

3. Если М="большое" и ш/ш0="малое", тогда 2=0.05;

4. Если №''среднее" и ш/ш0="среднее", тогда 2=0.5;

5. Если №''большое'' и т/т0=''среднее'', тогда 2=0.05;

6. Если М=”малое'' и т/т^''большое'', тогда 2=0.95;

7. Если 'среднее'' и т/т0=''большое'', тогда 2=0.5;

8. Если М-'большое" и т/т^большое", то-

2

п

56

В.Е. Овсянников, В.И. Васильев

гда 2=0.05;

Для коэффициента логической сложности система правил будет аналогичной. Поверхности, характеризующие зависимость коэффициентов от входных величин приведены на рис. 2.

Оценим степень точности полученных моделей на примере определения коэффициентов для алгоритма диагностирования карбюраторного двигателя:

bz = Zмoд ЪтЮр loo = o 861 o83 loo = 4%

z

o.86l

AL = Ьмод Ьтеор loo = o o6 o o4loo = 3%

L

o.o6

По результатам оценки точности можно сделать вывод, что она достаточна для предварительной оценки параметров алгоритма на стадии проектирования оборудования.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Васильев, В.И. Анализ деятельности водителя в процессе управления автомобилем / В.И. Васильев, Дик И.И. // Темат. сб. науч. тр. . - Челябинск, ЧГТУ, 1990. - с. 121-124.

2. Каран, Е.Д. «Алгоритмы труда операторов дорожных машин» / Е.Д. Каран, Ю.О. Бобылев, Н.М Терентьева. - М.: МАДИ. - 1981г/

3. Рыбин, В.В. Основы теории нечетких множеств и нечеткой логики. - М.: МАИ, 2007. - 252 с.

4. Zadeh, L.A. Fuzzy set // Information and control.-1965.-N 8.-P. 338.

Авторы статьи:

Овсянников Виктор Евгеньевич, канд. техн. наук, доцент каф. «Инноватики и менеджмента качества» (Курганский государственный университет), email: у panz [email protected].

Васильев Валерий Иванович, доктор техн. наук, профессор, зав. каф. «Автомобильный транспорт и сервис» (Курганский государственный университет), email: [email protected].

УДК 621.19 В.Е. Овсянников

ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ МАШИН

В работах [2,7] было установлено, что шероховатость обработанной поверхности возможно оценивать при помощи фрактальной размерности, которая определялась при помощи показателя Херста. Однако данный метод определения фрактальной размерности можно использовать только для регулярных профилей (например, для поверхностей, обработанных точением). В случае когда поверхность является нерегулярной (например, шлифованная), необходимо использовать другие методы.

Как показывают последние исследования [6], для определения фрактальной размерности можно применять и вейвлет-анализ. Коэффициенты вейвлет-преобразования вычисляются следующим образом [6]:

ГХ-ЬЛ

l Г

W (a, b) = -= f -v a

¥

a

f(x)dx,

где а е Я+ - параметр масштаба; Ь е Я - параметр времени; /(х) - исходный сигнал, подвергаемый анализу; у/{х) - функция, называемая базовым или материнским вейвлетом.

Одним из наиболее ответственных этапов при вычислении вейвлет-коэффициентов является выбор базового вейвлета. Согласно рекомендаций [6] в качестве базового вейвлета в данной работе был использован вейвлет «Мексиканская шляпа». Аналитически данный базовый вейвлет выражается следующим образом [6]:

¥( x) = (l- x 2)e

2

Для определения фрактальной размерности при помощи вейвлет-спектра строится зависимость логарифма числа экстремумов 1п(К) функции Ж(а,Ь) при последовательно взятых фиксированных а{ от 1п(а). Тангенс угла наклона дает оценку величины фрактальной размерности.

Для того, чтобы оценить точность данного метода, необходимо определить величину фрактальной размерности объекта, у которого она четко определена теоретически. В качестве тестового объекта целесообразно использовать фрактальное броуновское движение, размерность которого равна 1.5 [7]. Для генерации исходных данных была использована программа «Моделирование броуновского движения у 1.0» [4]. Построение

2

- x

о

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.