РОЗРОБЛЕННЯ СИТУАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ З НЕЧІТКОЮ ЛОГІКОЮ ДЛЯ ДРУГОГО РІВНЯ ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНОЇ СИСТЕМИ
DOI:
https://doi.org/10.20998/2413-4295.2022.04.04Ключові слова:
нечітка логіка, евристичний аналізатор, метрологічний образ, однорідність помелу, вимірюванняАнотація
На сьогодні при виробництві і у побуті стає питання підвищення якості та ефективності систем помелу. Це можуть бути як цементні і поробляючи зерно заводи, так і кав’ярні, що використовують машини для помелу кави. Ефективне управління процесом помелу має велике значення для збільшення продуктивності і якості кінцевого продукту. Управління процесом помелу є складною задачею внаслідок того, що на процес впливають багато чинників. Крім чинників треба враховувати при аналізі ще ступень зносу ріжучих поверхонь, люфт у механічних передачах, що збільшує відстань між жорновами і матеріал, з якого вони вироблені. Математичні моделі, що описують процес помелу не можуть бути повністю досконалими, бо містять обмежену кількість чинників, які впливають на процес і всі вони визначаються у різних фізичних величинах. Також при розробці математичної моделі практично неможливо врахувати динамічні зміни у об’єкті контролю, які можуть бути як лінійними, так і нелінійними. Всі ці особливості складного об’єкту контролю роблять необхідним перехід до створення ситуаційної системи з нечіткою логікою, яка надасть можливість врахувати усі особливості і складності, що виникають при створенні «образу» об’єкта контролю. Для розроблення ситуаційної системи з нечіткою логікою обрано найбільш прийнятний для задач метрологічного забезпечення метод побудови нечіткого висновку ситуаційного типу Мамдані. За допомогою графічного інтерфейсу користувача вдалося побудувати ситуаційну систему з нечіткою логікою, яка надала можливість встановити для другого рівня інформаційно-вимірювальної системи, де формується технологічний і метрологічний «образ» об’єкта контролю з урахуванням впливу зовнішніх та внутрішніх факторів, необхідні технологічні режими, що позитивно вплинуть на однорідність помелу.
Посилання
Napoyi nerozchynni na osnovi kavy, tsykoriyu ta zlakovykh. Zahalni tekhnichni umovy: DSTU 4118-2002. [Chynnyy vid 01.01.2002].
Kondrashov S. I. Metody pidvyshchennya tochnosti system testovykh vyprobuvan elektrychnykh vymiryuvalnykh pe-retvoryuvachiv u robochykh rezhymakh: monohrafiya. Kharkiv. NTU «KHPI», 2004. 224 р.
Hryhorenko I. V., Kondrashov S. I., Hryhorenko S. M. Vstup v teoriyu system. Kharkiv. Fakt, 2021. 202 р.
Misyats V. P., Rubanka M. M., Demishonkova S. A. Systema adaptyvnoho keruvannya pryvodom avtomatychnykh kavovykh mashyn. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu, 2021, 1, 293, pp. 151–159, doi: 10.31891/2307-5732-2021-293-1-151-159.
Avtomatyzatsiya protsesiv pomelu. Available at: https://budtehnika.pp.ua/707-avtomatizacya-procesv-pomelu.html (accessed 01.08.2022).
Vyrobnytstvo ta vyrobnychyy protses. Available at: https://dcb.com.ua/uk/production (accessed 29.08.2022).
Chahin A. D., Kulik T. I., Hladchuk O. Z. Doslidzhennya roboty dvyhuna zhornovoyi kavomolky avtomatychnoyi kavomashyny. Tekhnolohiyi ta dyzayn: Mekhatronika, kompyuterna inzheneriya ta metrolohiya, 2019, 2 (31), pp. 1–10.
Kondrashov S. I. Pidvyshchennya tochnosti vymiryuvalnykh peretvoryuvachiv z formuvannyam u realnykh umovakh testovykh vplyviv: dys. na zdobuttya naukovoho stupenya dok-tora tekhnichnykh nauk: 05.11.05. Kharkiv, 2004. 412 р.
Hrihorenko I., Tverytnykova E., Hrihorenko S., Drozdova T. Application of user interface Fuzzy Logic Toolbox for quality control of products and services. Advanced information system, National Technical University «Kharkiv Polytechnic Institute», 2019, Vol. 3, 4, pp. 118-125, doi: 10.20998/2522-9052.2019.4.18.
Sankar Ganesh S., Bhargav Reddy N., Arulmozhivarman P. Forecasting air quality index based on Mamdani fuzzy inference system. 2017 International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICEI), 2017, Tirunelveli, India, doi: 10.1109/ICOEI.2017.8300944.
Mochammad Iswan Perangin-Angin, Andre Hasudungan Lubis, Imelda Sri Dumayanti, Raheliya Br. Ginting, Andysah Putera Utama Siahaan. Implementation of Fuzzy Tsukamoto Algorithm in Determining Work Feasibility. Journal of Computer Engineering (IOSR-JCE), 2017, vol. 19, Issue 4, Ver. IV, pp. 52-55, doi: 10.9790/0661-1904045255.
Michio Sugeno, Tomohiro Takagi. Multidimensional fuzzy reasoning. Fuzzy Sets and Systems, 1983, vol. 9(1), pp. 313-325, doi: 10.1016/S0165-0114(83)80030-X.
Kozhukhivskyi A. D., Kozhukhivska O. A. Developing a Fuzzy Risk Assessment Model for ERP – Systems (Tekst). Radio Electronics, Computer Science, Control, 2022, No. 1, pp. 106–119, doi: 10.15588/1607-3274-2022-1-12.
Larsen H. L., Yager R. R. A framework for fuzzy recognition technology. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 2000, vol. 30, Issue 1, pp. 65–76, doi: 10.1109/5326.827455.
Wu H., Mendel J. M. On Choosing Models for Linguistic Connector Words for Mamdani Fuzzy Logic Systems. IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 2004, vol. 12, рр. 29-44, doi: 10.1109/TFUZZ.2003.822675.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Сергій Кондрашов , Ігор Григоренко, Олександр Опришкін
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Журнал публікує статті згідно з ліцензією Creative Commons Attribution International CC-BY.