Interaktywne hybrydowe systemy monitorowania i optymalizacji procesów mikro- i nanoobróbki

• Autorzy: Lipiński D. , Majewski M.

Warianty tytułu

EN

Interactive hybrid systems for monitoring and optimization of micro- and nano-machining processes

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł prezentuje opracowaną koncepcję interaktywnych hybrydowych systemów monitorowania i optymalizacji procesów mikro- i nanoobróbki. Inteligentny system zdalnego monitorowania i optymalizacji jakości procesów, wyposażony w interfejs wizualny i głosowy, przedstawiono w przykładowym zastosowaniu w procesach precyzyjnego szlifowania. Opracowana koncepcja proponuje architekturę systemu wyposażoną w warstwę analizy danych, warstwę nadzorowania procesu, warstwę decyzyjną, podsystem komunikacji głosowej w języku naturalnym oraz podsystem komunikacji wizualnej z opisem głosowym.

EN

The paper presents a concept of interactive hybrid systems for monitoring and optimization of micro- and nano-machining processes. The intelligent system for monitoring and optimization of the process quality, equipped with a visual and speech interface, is presented in an exemplary application to precision grinding processes. The developed concept proposes an architecture of the system equipped with a data analysis layer, a process supervision layer, a decision layer, a communication subsystem by speech and natural language, and a visual communication subsystem using vocal descriptions. In the proposed system, computational intelligence methods allow for real-time data analysis of the monitored process, configuration of the system, process supervision based on process features and quality models. The system is also capable of detection of inaccuracies, estimation of inaccuracies results, compensation of inaccuracies results, and selection of machining parameters and conditions. The paper describes the concept of voice and visual communication (Fig. 1), and the complete structure of the system (Fig. 2). The interactive system using mobile technologies is shown in Fig. 3, while the system using neural models is presented in Fig. 4. Also the block diagrams of command meaning analysis methods (Figs. 5 and 6), and the probabilistic neural networks for process assessment (Figs. 7 and 8) are shown in the paper.

Słowa kluczowe

PL

monitorowanie procesów mikroobróbki; monitorowanie procesów nanoobróbki; optymalizacja procesów mikroobróbki; optymalizacja procesów nanoobróbki; system inteligentny; interakcja; sztuczna inteligencja

EN

monitoring of micro-machining processes; monitoring of nano-machining processes; optimization of micro-machining processes; optimization of nano-machining processes; intelligent system; interaction; artificial intelligence

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 60, nr 10
• Strony: 920--923
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys.

Twórcy

autor

Lipiński D.

• Politechnika Koszalińska, Wydział Mechaniczny, ul. Racławicka 15-17, 75-620 Koszalin

autor

Majewski M.

• Politechnika Koszalińska, Wydział Mechaniczny, ul. Racławicka 15-17, 75-620 Koszalin

Bibliografia

• [1] Kacalak W., Majewski M.: New Intelligent Interactive Automated Systems for Design of Machine Elements and Assemblies. 19th International Conference on Neural Information Processing ICONIP2012, Doha, Qatar, 12-15 November 2012. Lecture Notes in Computer Science 7666, Part IV. Springer 2012. 115-122. DOI: 10.1007/978-3-642-34478-7_15.
• [2] Lipiński D., Majewski M.: Koncepcja zdalnej, głosowej i wizualnej komunikacji operatora i systemu monitorowania i optymalizacji procesów mikro- i nanoobróbki. Pomiary Automatyka Kontrola. PAK vol. 59, nr 7/2013, 648-651.
• [3] Lipinski D., Majewski M.: Interactive Hybrid Systems for Monitoring and Optimization of Micro- and Nano-machining Processes. The 20th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2013), 3-7 November 2013, Daegu, Korea. Lecture Notes in Computer Science Vol. 8227, 2013, Springer 2013. 360-367. DOI: 10.1007/978-3-642-42042-9_45
• [4] Lipinski D., Majewski M.: System for Monitoring and Optimization of Micro- and Nano-Machining Processes Using Intelligent Voice and Visual Communication. The 14th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL 2013), 20-23 October 2013, Hefei, Anhui, China. Lecture Notes in Computer Science Vol. 8206, 2013, Springer 2013. 16-23. DOI: 10.1007/978-3- 642-41278-3_3
• [5] Specht D.F.: A general regression neural network. IEEE Transactions on Neural Networks. Vol. 2, No. 6 (November 1991) 568-576.