КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ДУГОВЙ СВАРКИ СИСТЕМАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Цель работы: разработка системы автоматического контроля качества сварных соединений выполненных дуговой сваркой. Задачи: 1.Определение типовых возмущений 2.Выбор контролируемых параметров 3.Определение типа и структуры системы искусственного интеллекта 4.Определение методов подготовки и обработки данных 5.Проверка работоспособности созданной системы контроля качества

МЕТОДЫ НЕРАЗРУШАЮЩЕГ О КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ТЕНЕВОЙ ЭХО - ИМПУЛЬСНЫЙ РЕЗОНАНСНЫЙ СВОБОДНЫХ КОЛЕБАНИЙ ЭМИСИОННЫЙ ИМПЕДАНСНЫЙ КАПИЛЯРНЫЕ ТЕПЛОВЫЕ МАГНИТНЫЕ ОПТИЧЕСКИЕ РАДИОВОЛНОВЫЕ РАДИАЦИОННЫЕ ХРОМАТИЧЕСКИЙ АХРОМАТИЧЕСКИЙ ЛЮМИНИСЦЕНТНЫЙ ФИЛЬТРУЮЩИХСЯ ЧАСТИЦ КОМБИНИРОВАННЫЙ ТЕНЕВОЙ ЭХО - ИМПУЛЬСНЫЙ РЕЗОНАНСНЫЙ СВОБОДНЫХ КОЛЕБАНИЙ ЭМИСИОННЫЙ МАГНИТОПОЛУПРОВОДНИКОВЫЕ ПРОХОДЯЩЕГО ИЗЛУЧЕНИЯ ОТРАЖЕННОГО ИЗЛУЧЕНИЯ СОБСТВЕННОГО ИЗЛУЧЕНИЯ РЕНТГЕНОВСКОЕ ГАММА БЕТА НЕЙТРОННЫЙ ПОЗИТРОННЫЙ ПРОХОДЯЩИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ НАКЛАДНЫХ ЭКРАННЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ КОМБИНИРОВАННЫЙ АКУСТИЧЕСКИЕ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫЕ ВНЕШНИЙ ОСМОТР СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА СВАРНЫХ ИЗДЕЛИЙ

КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ СИСТЕМ Fuzzy Logic НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ

МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ Функциональная схема экспериментальной установки Экспериментальная установка Экспериментальные образцы Программное обеспечение для сбора и первичной обработки данных V св АЦП Е – 140 КАНАЛ1КАНАЛ1 КАНАЛ0КАНАЛ0 Жесткий диск ПЕВМ Сварочная установка RR - Блок датчиков АСУМ- 400

Входные параметры системы контроля качества Изменение дисперсии сигналов энергетических параметров сварочной дуги Изменение среднего значения сигналов энергетических параметров сварочной дуги Плотность коротких замыканий сварочной дуги

Определение дефектов экспериментальных образцов Изменение зазора (глубина 0,3 м) Оценка качества с помощью нейронных сетей Оценка качества с помощью гибридных систем

Изменение зазора (глубина 10 м) Определение дефектов экспериментальных образцов Оценка качества с помощью нейронных сетей Оценка качества с помощью гибридных систем

Определение дефектов экспериментальных образцов Изменение зазора (длинный зазор, глубина 10 м) Оценка качества с помощью гибридных систем Оценка качества с помощью нейронных сетей

Определение дефектов экспериментальных образцов Изменение вылета электрода (глубина 10 м) Оценка качества с помощью нейронных сетей Оценка качества с помощью гибридных систем

Оценка точности работы системы контроля качества на основе систем искусственного интеллекта Распределение блоков по образцам Изменение зазора (глубина 0,3 м) Изменение зазора (глубина 10 м) Изменение зазора (длинный зазор, глубина 10 м) Изменение вылета (глубина 10 м) Общее число блоков Количество правильных ответов Сеть Элмана Ошибка работы нейронной сети 27 %12 %16 %38 % Ошибка работы системы Гибридная система 6 %10 %8 %12 %

Доклад завершен Благодарим за внимание

ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Этапы проектирования системы контроля качества с помощью FuzzyLogic Выбор алгоритма работы системы FuzzyLogic Создание экспертной системы на основе FuzzyLogic Применение экспертной системы Алгоритм Сугено Алгоритм Мамдани Создание правил Выбор функций принадлежности входных и выходных переменных Экспертная система Подготовленные данные Результаты обработки данных системой Выбор алгоритма работы и структуры системы Обучение экспертной системы на основе гибридных систем Использование экспертной системы Алгоритм Сугено Определение погрешности Выбор метода обучения Экспертная система Подбор функций принадлежности Подготовленные данные Результаты обработки данных системой Этапы проектирования системы контроля качества с помощью нейронных сетей Этапы проектирования системы контроля качества с помощью гибридных систем

Сравнительная характеристика нейронных сетей Нейронная сеть LVQ Нейронная сеть Елмана