Автоматизація процесу керування вибором засобів упорядкування середовища у гнучких комп’ютерно-інтегрованих системах

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – Автоматизація процесів керування. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», Київ, 2011. Дисертаційна робота присвячена питанням підвищення ефективності процесів технологічної підготовки гнучкого виробництва, зокрема, за рахунок автоматизації прийняття рішень при виборі засобів упорядкування середовища (ЗУС) в таких системах. Запропоновано новий підхід до автоматизації процесу керування вибором ЗУС на основі нейро-фаззі технології, що дозволяє враховувати нечіткість і лінгвістичні невизначеності в описах складових задачі, зокрема, об’єктів виробництва при їх ідентифікації і узгодженні з ЗУС. Для уніфікації процедур прийняття рішень в гнучких комп’ютерно-інтегрованих системах (ГКІС) у роботі запропонована концепція єдиного семантично-узгодженого середовища прийняття рішень та агентно-орієнтований підхід до її реалізації. Розроблена методика автоматизованого вибору ЗУС з урахуванням лінгвістичних невизначеностей та створена нейро-фаззі модель узгодження компонентів структури задачі вибору складу технологічного оснащення для ГКІС, створена організаційна структура та алгоритмічне забезпечення системи підтримки прийняття рішень (СППР) для автоматизації процесу керування вибором складу системи упорядкування середовища. Програмно реалізоване середовище моделювання складних нечітких систем «Нейро-фаззі синтезатор», яке дозволяє виконувати побудову і дослідження нечіткологічних, нейромережевих та нейро-фаззі моделей.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.07 – Автоматизация процессов управления. – Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт», Киев, 2011. Диссертационная работа посвящена вопросам повышения эффективности процессов технологической подготовки гибкого производства (повышения качества и уменьшения трудоемкости принятия решений), в частности, за счет автоматизации процесса выбора средств упорядочивания среды (СУС) в таких системах. Предложен новый подход к автоматизации процесса управления выбором СУС на основе нейро-фаззи технологии, который позволяет учитывать нечеткость и лингвистические неопределенности в описаниях составляющих задачи. Предложенный подход реализован путем разработки соответствующего информационного, методического, алгоритмического и программного обеспечения системы поддержки принятия решений (СППР) для автоматизации процесса управления выбором рационального состава системы упорядочения среды. Для обеспечения общей методической базы и информационного пространства в задачах принятия решений на этапе технологической подготоки производства в работе предложены: концепция единой семантически-согласованной среды принятия решений (СССПР), направленной на унификацию и обеспечение взаимодействия между разнородными средствами принятия решений в рамках единого виртуального пространства; агентно-ориентированный подход к ее реализации. В рамках информационного обеспечения обобщены и формализованы соответствующие нечеткие классификаторы объектов производства и СУС, синтезирована формальная модель решения задачи выбора рационального состава СУС с последующей ее интерпретацией с учетом выявленных особенностей компонентов: лингвистичеких неопределенностей в описаниях значений свойств, нечеткости при автоматической идентификации и экспертном оценивании и др. Разработана методика автоматизированного выбора СУС, учитывающая нечеткие особенности предметной области и являющаяся алгоритмической основой для построения СППР при автоматизации процесса управления выбором СУС. Выбор субоптимального набора средств СУС из множества допустимых выполняется на основе обобщенного критерия эффективности, синтезированного из набора предложенных частных критериев с возможностью дальнейшего расширения их перечня. Для СППР разработана организационная структура и алгоритмическое обеспечение, соответствующее предложенной методике. Основу такой СППР составляет созданная интеллектуальная нейро-фаззи модель (НФМ) согласования объектов производства и СУС, адаптированная к агентному применению в СССПР. Использование нейро-фаззи технологии позволяет адекватно учитывать лингвистические неопределенности и нечеткости слабо- формализованной модели согласования объектов задачи и обеспечить ее адаптивность, увеличив качество результирующих решений. Для инструментального исследования и практического применения НФМ программно реализована среда моделирования "Нейро-фаззи синтезатор", позволяющая исследовать сложные нечеткие процессы и системы на базе искусственных нейронных сетей (ИНС), нечеткой логики и нейро-фаззи технологий. Проведенные исследования предложенной НФМ подтвердили ее соответствие моделируемой зависимости, показали преимущества перед аналогичной четкой логической моделью и ИНС, позволили исследовать и рекомендовать значения основных параметров модели (числа правил продукций и объема обучающей выборки, допустимых уровней значимости и др.), выработать рекомендации относительно их выбора при решении практических задач. Эксперимент подтвердил, что преимущества НФМ проявляются тем больше, чем больше нечеткость и лингвистическая неопределенность модели и входных параметров, что позволяет рекомендовать использование нейро-фаззи подхода в задачах, где существенно выражены приведенные выше свойства.

The dissertation on competition for scientific degree of Candidate of Technical Science on speciality 05.13.07 – Control processes automation. – The national technical university of Ukraine “KPI”, Kiev, 2011. The dissertation is devoted to the problem of effective selection of sreamlining tools (ST) in flexible computer-integrated manufacturing systems (FCIMS) and increase of efficiency of ST selection process by means of automation. The new approach to automation of ST control process based on a neuro-fuzzy technology is offered. It takes into account illegibility and linguistic uncertainty in descriptions of components of the problem, i.e. manufacture objects (MO) at their identification and coordination with ST. The new concept of semanticaly-coordinated environment of decision-making and an agentoriented approach to its implementation are suggested for unification of decision-making procedures in FCIMS. The technique of automated ST selection is created providing support for linguistic uncertainties and illegibility in MO descriptions. Fully functional neuro-fuzzy model for coordination of the component of technological equipment selection problem in FCIMS is offered. The organizational and algorithmic structure of decision support system for automation of ST selection control process is developed. The program environment "Neuro-fuzzy synthesizer" for complex indistinct systems modeling which allows to carry out construction and research of fuzzy, neuro and composite neuro-fuzzy models is implemented.