ISSN 1995-2732 (Print), 2412-9003 (Online)
УДК 681.51
DOI: 10.18503/1995-2732-2022-20-2-148-160
Аннотация
В результате анализа проблемы по исследованию процесса управления гибких производственных систем (ГПС) в области машиностроения была поставлена цель, которая предусматривает исследование вопроса управления ее активных элементов на основе компьютерных экспериментов. Для обеспечения компьютерного эксперимента предложена архитектура пространственного структурного моделирования ГПС, которая отличается от традиционных методов моделирования по времени и отсчитывается лишь в моменты, когда в системе происходят события, изменяющие ее состояние. Рассматривается возможность взаимодействия методов геометрического моделирования с моделью системы, основанной на базе модулей активных элементов ГПС. Предложен алгоритм логического вывода на основе активных данных в виде текущих ситуаций в процессе сопоставления продукции с нечеткой базой знаний, где осуществляется выбор активной продукции и принимается решение по выработке управляющих воздействий Ui на двигатели активных действий для достижения конечной цели всей системы. В качестве глобальной базы данных нечеткой продукции модели используется сенсорная ГПС, содержимое которой динамически меняется после каждого активного действия и вырабатываемого управляющего воздействия в результате логического вывода. Для построения оптимальных траекторий перемещения активных элементов ГПС в производственной среде и определения их столкновений разработаны программные модули на языке С#, а также обеспечивается итеративное взаимодействие системы с программистом на основе диалогового режима, который позволяет строить изображение любой интересующей его части технологической среды в любой момент времени и визуально наблюдать за результатом введения изменений в разрабатываемую программу.
Ключевые слова
гибкая производственная система, структурное моделирование, неопределенность, логический вывод, логическое программирование, нечеткая продукционная модель.
Для цитирования
Рагимов Ш.Р., Мамедов Дж.Ф. Экспериментальное исследование процесса управления активных элементов гибких производственных систем в условиях неопределенности // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2022. Т. 20. №2. С. 148–160.https://doi.org/10.18503/1995-2732-2022-20-2-148-160
1. Албагачиев А.Ю., Краско А.С. Модель загрузки транспортно-загрузочного средства гибкой производственной системы // Проблемы машиностроения и надежности машин. №4. 2019. С. 77–82.
2. Сергеев А.И. Разработка технического предложения по созданию гибкой производственной системы механической обработки // Современные наукоемкие технологии. 2016. №3-2. С. 272–279.
3. Beezão A.C., Cordeau J.F., Laporte G., Yanasse H.H. Scheduling identical parallel machines with tooling constraints // European journal of operational research. 2017. V. 257. №3. Pp. 834–841.
4. Формализованное описание работы гибких производственных систем при создании систем компьютерного моделирования / Сердюк А.И., Сергеев А.И., Корнипаев М.А., Проскурин Д.А. // СТИН. 2016. №7. С. 12–18.
5. Matejic M.1, Tadic B.1, Lazarevic M.2, Vukelic D., Misic M. Modelling and simulation of a novel modular fixture for a flexible manufacturing system // International journal of simulation modeling. 2018. V. 17. №1. С. 18–27.
6. Ouaret S., Kenné J.P., Gharbi A. Production and replacement policies for a deteriorating manufacturing system under random demand and quality // European journal of operational research. 2018. V. 264. №2. C. 623–632.
7. Кадырова А.А. Методы моделирования и исследования нелинейных и логико-динамических систем управления. Ташкент: Янги аср авлоди, 2010. 186 с.
8. Роганов В.Р., Филиппенко В.О. Сравнительный анализ систем имитации визуальной обстановки // Современные информационные технологии. 2014. №19. С. 162–166.
9. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедовa Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.:Энергоатомиздат, 1991. 240 с.
10. Рагимов Ш.Р., Гусейнов А.Г. Cтруктурное моделирование базы данных и базы знаний активных элементов гибких производственных систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2020. №7. С. 15–23.
11. Усков А.А. Системы с нечеткими моделями объектов управления: монография. Смоленск: СФРУК, 2013. 153 с.
12. Метакидес Г., Нероуд А. Принципы логики и логического программирования. М.: Факториал, 1998. 288 с.
13. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке Prolog: пер. с англ. 3-е изд. М.: Вильямс, 2001. 640 с.
14. Скит, Джон. С# для профессионалов: тонкости программирования: пер. с англ. 3-е изд. М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2014. 608 с.: ил.
15. Рагимов Ш. Р. Определение и программирование эффективности функционирования активных элементов гибких производственных систем при структурном моделировании // Автоматизация. Современные технологии. 2021. №3. С. 112–116.