Zastosowanie systemów wnioskowania rozmytego w diagnostyce obrabiarki i procesu skrawania

• Autorzy: Czyszpak T.

Warianty tytułu

EN

The application of fuzzy logic inference systems for diagnostics of machine tool and cutting process

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W rozdziale drugim przytoczono definicje związane z diagnostyką, nadzorowaniem, monitorowaniem oraz prognozowaniem i wskazano na istotne różnice pomiędzy tymi pojęciami. Zwrócono uwagę na potencjalne źródła błędów wpływające na dokładność obróbki. Duża część doniesień literaturowych odnosi się do zagadnień związanych z diagnostyką zużycia ostrza skrawającego, strategiami nadzoru narzędzia oraz z rozwiązaniami spotykanymi już w przemyśle. W końcowej części rozdziału przedstawiono przykłady zastosowania logiki rozmytej do diagnostyki OPN-PS. Zasygnalizowano różne orientacje prowadzonych dotychczas badań oraz proponowane rozwiązania. Rozdział czwarty pracy stanowi wybór zagadnień związanych z teorią logiki rozmytej. Przedstawiono główne parametry systemów wnioskowania oraz sposób realizacji niektórych z nich. Przedstawione parametry były przedmiotem analiz w kolejnych rozdziałach. Analizy rozważanych parametrów pozwoliły wskazać wady i zalety poszczególnych podejść. W rozdziale piątym przedstawiono systemy skonstruowane na podstawie wygenerowanych danych. Wybór dwóch prostych zadań, których rozwiązania są znane (tzw. zadania akademickie), pozwolił zobrazować założenia i sposoby wnioskowania oraz przedstawić różne realizacje podstawowych parametrów systemów. Zaproponowane w tej części pracy zadania to zadania o charakterze klasyfikacji. Duży nacisk położono na analizę wpływu rodzaju funkcji przynależności na sprawność systemu. Dokonano również analizy wpływu liczby funkcji przynależności oraz rodzaju konkluzji na działanie systemu. W rozdziale szóstym dokonano analiz systemów wnioskowania rozmytego skonstruowanych na podstawie problemów rozwiązywanych w Katedrze Budowy Maszyn. W rozdziale podjęto próbę skonstruowania systemów rozmytych na podstawie dwóch zadań diagnostycznych, tj. klasyfikacji stanu wierteł oraz kompensacji odkształceń termicznych szlifierki. Również podjęto próbę sprawdzenia wpływu różnych metod selekcji danych na działanie systemu. Podsumowaniem tego etapu jest porównanie systemów wnioskowania rozmytego z innymi podejściami, tj. sieciami neuronowymi i systemami o strukturze Mamdani. W rozdziale siódmym zaproponowano algorytm konstruowania systemów wnioskowania rozmytego o strukturze Takagi - Sugeno dla zadań związanych z klasyfikacją oraz interpolacją. Zaproponowany algorytm opiera się na analizach oraz testach przeprowadzonych w poprzednich rozdziałach. Rozdział ósmy przedstawia zasadnicze badania polegające na pomiarze dokładności pozycjonowania osi sterowanej numerycznie w funkcji temperatur poszczególnych części maszyn. Celem nadrzędnym konstruowania systemów było zmniejszenie błędów wywołanych odkształceniami termicznymi poprzez zastosowanie hipotetycznego układu korekcji położenia bazującego na wnioskowaniu rozmytym. W rozdziale dokonano kolejnych analiz systemów wnioskowania rozmytego pod kontem zdolności generalizacji wiedzy. Dokonano również analizy wybranych metod klasteryzacji do inicjalizacji funkcji przynależności. Uzyskane wyniki pozwoliły zweryfikować oraz skorygować algorytm zaproponowany w rozdziale siódmym. Rozdział dziewiąty stanowi ostateczną weryfikację przyjętego algorytmu konstruowania systemów wnioskowania o strukturze Takagi - Sugeno. Ponownie skonstruowano systemy wnioskowania rozmytego analizowane we wcześniejszych rozdziałacli zgodnie z zaproponowanym algorytmem. Formą podsumowania rozdziału jest zestawienie otrzymanych rezultatów. Ostatni rozdział stanowi podsumowanie pracy oraz kierunki dalszych badań.

EN

The main discussion starts in the second chapter with definitions connected to the diagnosis, supewising, monitoring and forecasting. The definitions were quoted and the significant differences between those terms were shown. The attention was paid to the potential sources of errors, which affect the aceuracy of manufacturing. A great part of literaturę reports relates to the issues associated to the diagnosis of cutting edge wear, strategies of tool supervision and to solutions encountered in industry, so far. In the finał part of the chapter the examples of fuzzy logie inference system application to the OPN-PS diagnostics were introduced. Various orientations of the research conducted so far and suggestions of solutions were indicated. The fourth chapter of this work presents a selection of issues connected to the fuzzy logie theory. The main parameters of FL systems and the ways of realizations of some of them were diseussed. The depicted parameters were the subject of analysis in the next chapters. The analysis of the considered parameters allowed demonstrating the main advantages and disadvantages of individual approaches. In the fifth chapter, the systems constructed on the basis of generated data were introduced. The selection of two simple tasks, the solutions of which are known (so-called academic tasks), allowed to illustrate the assumptions, the ways of inference and to present various realizations of basie system parameters. The tasks suggested in this part of the dissertation are tasks of classification's character. Great emphasis was put on the analysis of the influence of the kind of membership functions on the system performance. The analysis of the influence of the number of membership functions and the kind of conclusions on the system operation was performed, as well. In the sixth chapter, the analysis of fuzzy logie inference systems constructed on the basis of problems, which have been already solved in Department of Machinę Technology was done. An attempt to construct fuzzy logie inference systems on the basis of two diagnostic tasks i.e. the classification of drills condition and the compensation of grindefs thermal deformation was madę, here. Also, an attempt to check the influence of various methods of data selection on the system's functioning was done. The summary of this research stage allowed the comparison of fuzzy logie inference systems to other approaches, i.e. the neuronal networks and the systems of Mamdani structure. In the seventh chapter the algorithm for constructing fuzzy logie inference system of Takagi-Sugeno structure for tasks connected with classification and interpolation was proposed. The algorithm was proposed based on the analysis and tests conducted in previous chapters. The eighth chapter presents the principal research related to the measurement of the aceuracy of positioning of numerically controlled feed axis in the function of temperatures measured in the selected points of the machinę. The principle aim of the research conducted was to decrease errors evoked by thermal deformations. In this way a configuration of hypothetical system for the position correction based on fuzzy logie inference has been developed. In this chapter further analysis of fuzzy logie inference systems in the light of ability of knowledge generalization was madę, as well. Also, the analysis of selected methods of elusterisation to the membership function initialisation was conduced. The obtained results allowed to verify and to improve the algorithm suggested in the seventh chapter. The ninth chapter shows the finał verification of the developed algorithm for constructing the FL systems of Takagi - Sugeno structure. Fuzzy logie inference systems, which had been analysed in previous chapters, were constructed in accordance with the suggested algorithm, again. In the summary of the chapter, all results were set-up together in order to depict the efficiency of the proposed algorithm. The last chapter summarizes the conducted research and points at directions for further research.

Słowa kluczowe

PL

systemy wnioskowania rozmytego; proces skrawania; logika rozmyta; struktura Takagi-Sugeno

EN

fuzzy logic inference systems; cutting process; fuzzy logic; Takagi-Sugeno structure

• Wydawca: Katedra Budowy Maszyn. Politechnika Śląska
• Czasopismo: Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2008
• Tom: nr 2
• Strony: 9--133
• Opis fizyczny: Bibliogr. 49 poz.

Twórcy

autor

Czyszpak T.

• Katedra Budowy Maszyn Politechnika Śląska, 44-100 Gliwice, ul. Konarskiego 18A tel. [phone],

Bibliografia

• [1] Balazinski M., Czogała E., Jemielniak K., Leski J.: Tool condition monitoring using artificial ntelligence methods, Engineering Applications of Artificial Intelligence15(2002)73-80.
• [2] Campos Bicudo L.A.M., Sokołowski A., Gomes de Oliveir J.F., Dornfeld D.A. Compensation of thermal deformation on cylindrical grinding machines using neural networks. Proceedings of The 1994 Japan - U.S.A. Symposium on Flexible Automation, Kobe 1994.
• [3] Campos Bicudo L.A.M., Sokołowski A., Gomes de Oliveir J.F., Dornfeld D.A.: Thermal compensation of grinding machines using neural networks. Proceeding of the IV International Conference on Monitoring and Automatic Supervision in Manufacturing, Międzyszyn/Warszawa 1995.
• [4] Czyszpak T., Chowaniec K., Urbańczyk T., Sokołowski A.: System wnioskowania rozmytego o strukturze Mamdani -analiza metod wyostrzania, Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn, Gliwice 2005.
• [5] Czyszpak T., Sokołowski A.: Wpływ wybranych parametrów systemów wnioskowania rozmytego na sprawność klasyfikacji- XLIV Sympozjon PTMTS - Modelowanie w mechanice - materiały konferencyjne, Wisła 2005.
• [6] Czyszpak T.: Analiza wybranych metod generowania bazy reguł systemów logiki rozmytej, Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn, Gliwice 2005.
• [7] Dietrich M. [pod red.]: Podstawy Konstrukcji Maszyn tom 1, Wydawnictwo Naukowo - Techniczne, Warszawa 1995.
• [8] Dietrych J.: System i konstrukcja, Wydawnictwo Naukowo - Techniczne, Warszawa 1978.
• [9] Dmochowski J.: Podstawy obróbki skrawaniem, PWN, Warszawa 1978.
• [10] Dong- Woo Cho, Sang Jo Lee, Chong Nam Chu: The stan of machining process monitoring research in Korea, Machine tools & manufacture 39 (1999) 1697-1715.
• [11] Driankov D., Hellendoorn H., Reinfrank M.: Wprowadzenie do sterowania rozmytego. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996.
• [12] Garcia C: Artificial intelligence applied to automatic supervision, diagnosis and control in sheet metal stamping processes, Journal of Materials Processing Technology 164-165 (2005) 1351-1357.
• [13] Gutenbaum J.: Modelowanie matematyczne systemów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2003.
• [14] Hand D., Mannila H., Smyth P.: Eksploracja danych WNT 2005.
• [15] Hashmi K., Graham I. D., Mills B.: Fuzzy logic based data selection for the drilling process, Journal of Materials Processing Technology 108 (2000) 55-61.
• [16] Honczarenko J., Iżykowski S. (red.) Koch T., Kosmol J., Krzyżanowski J., Owczarek A., Szafarczyk M.: Nowości i tendencje w rozwoju maszyn wytwórczych. Automatyzacja produkcji 2000. Wiedza - Technika - Postęp. T. 1 Referaty plenarny. Prace Naukowe ITMiA PWr. Nr 78, serii Konferencji nr 36.oficyna Wydawnicza PWr., Wrocław 2000, s. 203-230.
• [17] Huang S. C, Analysis of Model to Forecast Thermal Deformation of a Ball Screw Feed Drive Systems, Elsevier, Int. J. Match. Tool Manufact. Vol. 35. No. 8, 1995, s. 1099- 1104. [18] Jemielniak K„ Kosmol J.: Diagnostyka narzędzia i procesu skrawania - stan aktualny i kierunki rozwoju. Mechanik, nr 10, 1996, 429-437.
• [19] Jemielniak K.: Automatyczna diagnostyka stanu narzędzia i procesu skrawania, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2002.
• [20] Jemielniak K.: Diagnostyka stanu narzędzia w pracach Instytutu Technologii Maszyn Politechniki Warszawskiej, Międzynarodowa Konferencja Naukowa, Obróbka materiałów, Kraków 11-12 maja 2000.
• [21] Jemielniak K.: Przebieg sił skrawania w czasie tępienia się ostrza przy toczeniu, Mechanik, nr 5-6, 1991, 175-178.
• [22] Jemielniak K.: Tendencje rozwojowe w diagnostyce stanu narzędzia i procesu skrawania, Postępy Technologii Maszyn i Urządzeń, 21 (1997).
• [23] Kacprzyk J.: Wieloetapowe sterowanie rozmyte, Wydawnictwo Naukowo -Techniczne, Warszawa 2001.
• [24] Kaźmieierczak J.: Eksploatacja Systemów Technicznych, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2000.
• [25] Ketteler G.: Influence on Monitoring System Which Affect their Relability. Proc. Of the Second Int. Workshop on Intelligent Manufacturing System, Leuven, Belgium, 1999,768-777. [26] Kościelny J. M.: Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001.
• [27] Cosmol J.: (pod red.) Monitorowanie ostrza skrawającego, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996.
• [26] Kościelny J. M.: Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001.
• [28] Kwiatkowski B.: Problemy dokładności pozycjonowania w mechanicznych zespołach posuwowych. Prace Koprotechu 1973, nr 12.
• [29] Łachwa A.: Rozmyty świat zbiorów, liczb, relacji, faktów, reguł i decyzji, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001.
• [30] Lehrich K.: Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn nr 2/2005, Wpływ wybranych zespołów obrabiarek do skrawania z dużymi prędkościami na dokładność obróbki, Gliwice 2005.
• [31] Materiały reklamowe firmy Renishaw. [32] Materiały reklamowe Sandvik Baildonit S.A. [33] MatLab -Fuzzy Logic Toolbox™ 2 User's Guide. Revised tor Version 2.2.7 (Release 2008a). The MathWorks 2008.
• [34] Nowy Leksykon PWN, Wydawnictwo Naukowe PWN Warszawa 1998.
• [35] Osowski S.: Sieci neuronowe. Warszawa, WNT 1996.
• [36] Peres C. R., Guerra Haber R. E., Haber R. H., Aligue A., Ros S.: Fuzzy model and hierarchical fuzzy control integration: an approach for milling process optimization, Computer in industry 39 (1999) 199-2007.
• [37] Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2003.
• [38] Polska Norma PN-ISO 230-2- Przepisy badania obrabiarek - Wyznaczanie dokładności i powtarzalności pozycjonowania osi sterowanej numerycznie, PKN marzec 1999.
• [39] Ptaszyński W., Różański L., Stanek R.: Badanie odkształceń termicznych pionowych frezarek sterowanych numerycznie i sposób ich kompensacji. Komisja Budowy Maszyn PAN- Oddział w Poznaniu, Archiwum Technologii Maszyn i Automatyzacji, vol. 22 nr 2, 2002.
• [40] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L.: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa - Łódź 1997.
• [41] Salehfar H„ Bengiamin N., Huang J.: A systematic approach to linguistic fuzzy modeling based on input-output data, Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference.
• [42] Scheffer C, Kratz H., Heyns P. S., Klocke F.: Development of a tool wear-monitoring system for hard turning, Machine tools & manufacture 43 (2003), 973-985.
• [43] SkoczyńskiW., Krzyżanowski J.: Analiza czynników wpływających na dokładność wymiarowo - kształtową przedmiotów obrabianych. Automatyzacja produkcji 2000. Wiedza - Technika - Postęp. T.2 Referaty sesyjne. Prace Naukowe ITMiA PWr. Nr 78, serii Konferencji nr 36. Oficyna Wydawnicza PWr., Wrocław 2000, s. 223-226.
• [44] Sokołowski A., Czyszpak T.: Systemy logiki rozmytej - struktura i konstruowanie, Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn, Gliwice 2003.
• [45] Sokołowski A.: Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Wybrane zagadnienia projektowania układów diagnostycznych obrabiarki i procesu skrawaniem, Mechanika 142/1575, Gliwice 2003.
• [46] Susano V., Chen J.C.: Fuzzy logic based in-process tool-wear monitoring system in face milling operations, Advanced Manufacturing Technology, 2003, 186-192.
• [47] Yue Jiao, Shuting Lei, Z.J. Pei, E. S. Lee: Fuzzy adaptive networks in machnining process modeling: surface roughness prediction for turning operations, Machine tools & manufacture 44 (2004) 1643-1651.
• [48] Zadeh L. A.: Fuzzy Sets, Information and control, 1965, s. 338-353.
• [49] Zadeh L.A.: Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics SMC - 2, 1973.