ALGORYTM ROZMYTEJ KOMPENSACJI NIEREGULARNYCH ZAKŁÓCEŃ W UKŁADACH PRECYZYJNEGO SZLIFOWANIA 1. ZAKŁÓCENIA W UKŁADACH I PROCESACH TECHNOLOGICZNYCH

Transkrypt

1 A procesy precyzyjnego szlifowania, algorytm zakłóceń, wnioskowanie rozmyte Wojciech Kacalak* ALGORYTM ROZMYTEJ KOMPENSACJI NIEREGULARNYCH ZAKŁÓCEŃ W UKŁADACH PRECYZYJNEGO SZLIFOWANIA Procesy technologiczne zawsze podlegają różnorodnym zakłóceniom. Poziom zakłóceń można oceniać na podstawie stopnia zmienności wielkości wyjściowych. W pewnych przypadkach, opisanych w pracy, gdy poziom zakłóceń jest znaczny, opis procesu opiera się na informacjach niepewnych i nieścisłych. Kompensacja rozmyta zakłóceń w takich warunkach jest dobrym i stosunkowo prostym rozwiązaniem problemu podwyższania dokładności procesów technologicznych. W pracy przedstawiono przykładowy algorytm postępowania oraz istotniejsze fragmenty programu w języku C ZAKŁÓCENIA W UKŁADACH I PROCESACH TECHNOLOGICZNYCH Ogólnie opis procesu można wyrazić następująco: yj = fj( xi 1, wi 2, zi 3 ), gdzie xi 1 to parametry procesu, czyli wielkości mierzalne i sterowalne, wi 2 to warunki procesu, czyli wielkości mierzalne lecz niesterowalne oraz zi 3 to zakłócenia, czyli wielkości niemierzalne i niesterowalne, których liczby ani oddziaływań nie znamy. Miernikiem stopnia losowości rozpatrywanych procesów może być średnia wartość stosunku odchylenia standardowego wielkości wyjściowej do wartości oczekiwanej. W wielu procesach np. w procesach dokładnego szlifowania stosunek ten może osiągać wartości zbliżające się do 1 [2, 3]. Analizując rozkład określonej cechy jako wynik kumulacji oddziaływań wielu przyczyn rozproszenia jej wartości, w procesie uznanym za stacjonarny, można wyróżnić następujące przypadki modelowe [2, 3]: rozproszenie wartości obserwowanej cechy jest wynikiem sumowania się wielu oddziaływań losowych, przy czym rozróżnić należy sytuacje, w których jeden lub kilka czynników posiada wpływ dominujący, od przypadku, gdy żaden z czynników nie dominuje nad pozostałymi, rozproszenie wartości badanej cechy jest wynikiem geometrycznego sumowania się oddziaływań losowych, rozkład wartości badanej cechy zależy od iloczynu dużej liczby zmiennych, czyli jest skutkiem działania mechanizmu multiplikatywnego,

2 rozkład wynikowy jest złożoną funkcją oddziaływań, np. rozkładem sum iloczynów wektorowych, funkcją wykładniczą, funkcją potęgową, rozkład wartości obserwowanej cechy jest rozkładem wartości ekstremalnych skutków zakłóceń. W warunkach niezależności czynników wywołujących dokładności, jeżeli żaden z czynników nie dominuje nad pozostałymi, to w przypadku addytywnego mechanizmu kumulacji nawet bez znajomości liczby składowych losowych i ich rozkładów, można zakładać, iż rozkład sumy skutków jest zbliżony do normalnego. W procesach szlifowania addytywny mechanizm kumulacji skutków zakłóceń nie występuje zbyt często, zaś skłonność do posługiwania się takim modelem jest nadmierna. Geometryczne sumowanie się zakłóceń jest charakterystycznym mechanizmem kumulacji przemieszczeń elementarnych narzędzia i przedmiotu o losowym kierunku i wartości. Typowym modelem rozkładu dla multiplikatywnego mechanizmu kumulacji skutków jest rozkład logarytmo-normalny. Ten model kumulacji skutków zakłóceń jest wystarczająco dobry do opisu rozproszenia takich cech jak: wymiary ziaren ściernych, wymiarów i kształtu, trwałość narzędzi dla niektórych kryteriów trwałości. W procesach szlifowania występuje zazwyczaj bardzo złożony mechanizm kumulacji skutków zarówno losowych, harmonicznych i monotonicznych przyczyn niedokładności. Składowa deterministyczna jest tym większa im większe są skutki odkształceń cieplnych i mechanicznych obrabianego przedmiotu oraz niedokładności obrabiarki. Składowa losowa w największym stopniu zależy od zużycia ściernicy oraz losowych przyczyn niedokładności kinematycznej układu technologicznego, przy czym rozkład składowej losowej jest zbliżony do rozkładu logarytmo-normalnego. W praktyce eksperymentalnej stwierdzenie "proces może być uznany za stacjonarny" jest związane z przyjęciem określonej, dopuszczalnej niedokładności oceny. Rzeczywiste procesy nie są procesami stacjonarnymi. Błędy wynikające z przyjęcia założenia o stacjonarności procesów zależą od momentu rozpoczęcia oraz okresu zbierania danych. Rozkład sumaryczny różni się od rozkładów chwilowych tym bardziej, im dłuższy jest całkowity okres zbierania danych oraz im mniej stabilne są składowe systematyczne. Składowe te mogą powodować wzrost wariancji rozkładu sumarycznego, czyli momentu rzędu drugiego, zmianę współczynnika asymetrii czyli momentu rzędu trzeciego oraz zmianę współczynnika spłaszczenia - momentu rzędu czwartego. Niestabilność składowych losowych powoduje natomiast zmianę postaci rozkładu. Kompensacja zakłóceń w precyzyjnych procesach technologicznych jest dość częstym postulatem użytkowników i ważnym zadaniem producentów układów technologicznych. Jest ona dość łatwa w układach o stabilnych charakterystykach, zwłaszcza gdy dotyczy wielkości łatwo sterowalnych. Wprowadzenie staje się trudnym zadaniem, gdy charakterystyka układu jest zmienna (np. sztywność wynikowa układu technologicznego w procesie szlifowania wałków, czy długich śrub zmienia się wraz z przemieszczaniem ściernicy wzdłuż przedmiotu), oraz gdy wielkość kompensowanego odchylenia staje się porównywalna z wpływem nieznanego zakłócenia lub jest zbliżona do elementarnej wartości korekty. B

3 C Przykładem takiego problemu może być zadanie względnych, promieniowych odchyleń w procesie precyzyjnego szlifowania śrub lub wałków o znacznej długości, gdy przyrosty tego odchylenia są bardzo małe a sumaryczne maksymalne odchylenie nie przekracza 2-3 µm. W takim przypadku nie są przydatne typowe układy do realizacji przemieszczeń. Właściwym rozwiązaniem może być kompensacja realizowana poprzez wprowadzenie do systemu sprężystego lub cieplnego kompensatora. W opisanej sytuacji opis układu staje się jednak niedostatecznie ścisły i trudno jest wyprowadzić analityczne rozwiązanie systemu regulacji, zwłaszcza gdy problem jest niestacjonarny. Trzeba przy tym też podkreślić, iż w takim wypadku wyznaczanie analitycznego opisu jest bardzo kosztowne i długotrwałe. Zastosowanie opisanej poniżej rozmytej jest korzystniejszą alternatywą, stosunkowo prostą w realizacji, której działanie w bardziej rozbudowanych algorytmach (z wykorzystaniem właściwości sieci neuronowych) może podlegać adaptacji, będącej skutkiem uczenia się systemu. 2. ALGORYTM KOMPENSACJI ROZMYTEJ Kompensacja rozmyta polega na wykorzystaniu systemu przetwarzania informacji niepewnej i nieścisłej w sposób opisany poniżej. [1] Pierwszym zadaniem jest określenie wielkości (zmiennej wyjściowej) wywołującej efekt. W rozpatrywanym przypadku przyjęto, iż zmienną taką będzie siła F w odkształcalnym specjalnym układzie, powodująca zmniejszanie przedmiotu i narzędzia dy. Częstość zmian f n nastaw kompensacyjnych jest drugą a współczynnik korygowania siły trzecią wielkością wyjściową. [2] Kolejnym zadaniem jest określenie zmiennych wejściowych (wielkości mierzonych), które wpływać będą na wynik działania kompensującego. Przyjęto w przykładzie rozwiązania, iż cechami tymi będą: chwilowe wartości przedmiotu względem narzędzia dy w pobliżu strefy szlifowania oraz wartości pierwszej pochodnej tej dy/dt. Jako cechy wpływające na częstość zmian nastaw kompensacyjnych przyjęto: pierwszą pochodną (względem czasu) wartości średniej m z określonego przedziału czasu (dm/dt)(t-k, t), wartość odchylenia standardowego s[dy(t-k, t)] oraz krok czasowy zmian nastaw KrokT(t-1) w chwili t-1. Cechami decydującymi o współczynniku zmniejszenia wartości siły kompensującej 0<WspF<=1 były: stosunek odchylenia standardowego s(dy) (w okresie od t-k do t) do wartości średniej w tym okresie oraz względna liczba maksimów lokalnych WLML dy, będąca liczbą maksimów lokalnych LM wartości dy w czasie od t-k do t, odniesioną do liczby zmian nastaw kompensacyjnych w tym czasie. [3] Następnym zadaniem jest określenie wartości zmiennych lingwistycznych, którymi są zmienne wejściowe i zmienna wyjściowa, określenie termów i ich przestrzeni, dokonanie wyboru postaci funkcji przynależności dla poszczególnych termów. [4] Kolejnym zadaniem staje się określenie relacji rozmytych między zmiennymi wejściowymi a zmienną wyjściową, dokonanie wyboru operatorów koniunkcji i dysjunkcji. [5] Ostatnim zadaniem jest okresowe wyznaczenie wyniku relacji rozmytych i przeprowadzanie (rys.1).

4 D Wielkości wejściowe: pochodna wartości średniej dm(t-k, t), odchylenie standardowe s[dy(t-k, t)], krok czasowy KrokT(t-1) Wielkości wejściowe: współczyn. zmienności v=s/m, względna liczba maksimów lokalnych WLML Zbiór relacji rozmytych Funkcja przynależności częstości Krok czasowy Zbiór relacji rozmytych Funkcja przynależności współczynnika korekty Współczynnik korekty siły UKŁAD WNIOSKOWANIA ROZMYTEGO DO OKREŚLANIA CZĘSTOŚCI ZMIAN NASTAW KOMPENSA- CYJNYCH UKŁAD WNIOSKOWANIA ROZMYTEGO DO OKREŚLANIA KOREKTY SIŁY KOMPENSACJI Wielkości wejściowe: wartość dy(t-1) oraz pochodna dy(t-1)/dt Zbiór relacji rozmytych Funkcja przynależności siły Wartość siły Skorygowana wartość siły UKŁAD WNIOSKOWANIA ROZMYTEGO DO OKREŚLANIA NASTAW KOMPENSA- CYJNYCH Układ Zmiana wartości dy krok czasow y kom pensacji w chw ili t t krok czas. kompens. KrokT odchyłka dy w chw ili t (przed kom pensacyjnym zm niejszeniem kom pensacyjne zm niejszenie delta(dy) w chw ili t kompensacyjna korekta odchyłka dy wartości dy w układzie z kom pensacją czas Rys.1. Algorytm rozmytej małych, nieregularnych zakłóceń Fig.1. Algorithm of fuzzy compensation of small, irregular disturbances W programie KOMP-ROZ opracowanym w systemie Borland C [6, 7], stanowiącym obiektowe rozwiązanie problemu, zdefiniowano klasy: Zmienna, Term i RelacjaRozmyta, a następnie utworzono obiekty dla tych klas, odpowiadające poszczególnym zmiennym, przypisanym im termom oraz zdefiniowanym relacjom:

5 E Zbiór relacji dla układu określania nastaw kompensacyjnych był następujący: RelN1: if(dy is DY_UJEMNA) and ((dy/dt) is DDY_UJEMNA) then (F is F_DODAT) RelN2: if(dy is DY_DODAT) and ((dy/dt) is DDY_DODAT) then (F is F_UJEMNA) RelN3: if(dy is DY_ZEROWA) and ((dy/dt) is DDY_ZEROWA) then (F is F_ZEROWA) RelN4: if(dy is DY_DODAT) and ((dy/dt) is DDY_UJEMNA) then (F is F_ZEROWA) RelN5: if(dy is DY_UJEMNA) and ((dy/dt) is DDY_DODAT) then (F is F_ZEROWA) RelN6: if(dy is DY_ZEROWA) and ((dy/dt) is DDY_UJEMNA) then (F is F_DODAT) RelN7: if(dy is DY_ZEROWA) and ((dy/dt) is DDY_DODAT) then (F is F_UJEMNA) RelN8: if(dy is DY_UJEMNA) and ((dy/dt) is DDY_ZEROWA) then (F is F_DODAT) RelN9: if(dy is DY_DODAT) and ((dy/dt) is DDY_ZEROWA) then (F is F_UJEMNA) Zbiór relacji dla układu określania częstości zmian nastaw kompensacyjnych zawierał między innymi relacje: RelC1: if(dm is DM_UJEMNA) and ((v=m/s) is V_MAŁA) and (KrokT is K_MAŁY) then (KrokT is K_DUŻY)... RelC2: if(dm is DM_DODAT) or ((v=s/m) is V_DUŻA) and (KrokT is K_DUŻY) then (KrokT is K_MAŁY) RelC3: if(dm is DM_ZEROWA) and ((v=s/m) is V_MAŁA) then (KrokT is K_ŚREDNI) RelC4: if(dm is DM_ZEROWA) and ((v=s/m) is V_ŚREDNIA) then (KrokT is K_MAŁY) RelC5: if(dm is DM_UJEMNA) and ((v=s/m) is V_ŚREDNIA) then (KrokT is K_ŚREDNI) W zbiorze relacji dla układu określania współczynnika korekty wartości siły były między innymi poniższe relacje: RelW1: if(v is S_DUŻY) and (WLML is W_MAŁA) then (WspF is W_ŚREDNI)... RelW2: if(v is S_DUŻY) and (WLML is K_DUŻA) then (WspF is W_MAŁY) RelW3: if(v is S_MAŁY) and (WLML is K_MAŁA) then (WspF is W_DUŻY) RelW2: if(v is S_MAŁY) and (WLML is K_DUŻA) then (WspF is W_ŚREDNI) Efekty zastosowania algorytmu rozmytej przedstawiono w formie wykresu symulacji procesu przemieszczenia względnego ściernicy i szlifowanego wałka o dużej długości (rys.2). 3. PODSUMOWANIE Automatyczne wnioskowanie jest współcześnie warunkiem dużej elastyczności systemów wytwarzania. Do niedawna elastycznymi nazywano takie systemy, które pozwalały na stosunkową łatwą zmianę procesu produkcyjnego, choć ich działanie opisane w sposób zdeterminowany uniemożliwiało adaptacją działania w warunkach silniejszych zakłóceń. Procesy wytwarzania są ze swej natury procesami podlegającymi zakłóceniom, wynikającym przede wszystkim z cieplnych i dynamicznych oddziaływań narzędzia i przedmiotu oraz zmian właściwości narzędzia podczas realizacji procesu. Analityczne rozwiązanie problemu

6 F zakłóceń wymaga pełnego opisu systemu. W przypadku małych nieregularnych zakłóceń trudno jest wyznaczyć ścisłe współzależności zakłóceń i ich skutków. Wskazane jest wówczas określenie relacji rozmytych i opracowanie systemu rozmytej. Przedstawiony algorytm i przykład ilustrują zastosowanie tej metody. ochyłka w mikrometrach LINIE ODCHYŁEK POŁOŻENIA: bez z kompensacją granice zmian wartości kompensowanej czas realizacji procesu [s] Rys.2. Przykład symulacji odkształceń mechanicznych szlifowanego wałka Fig.2. Example of simulation of mechanical strains in the ground shaft LITERATURA [1] BOLEC L., BRODZIEWICZ W., WÓJCIK M., Podstawy przetwarzania informacji niepewnej i niepełnej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa [2] KACALAK W., Mechanizm kumulacji skutków zakłóceń losowych oraz zmian warunków obróbki w aspekcie optymalizacji procesów skrawania, Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej, Politechnika Poznańska nr 30/84 Poznań, 1984 r. s [3] KACALAK W., Wyznaczenie trwałości narzędzi ściernych z uwzględnieniem losowego charakteru procesu szlifowania z nałożonymi warunkami ograniczającymi, Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej, Politechnika Poznańska nr 30/84 Poznań, 1984 r. s [4] MAYER A., MECHLER B., SCHLINWEIN A., WOLKE R., Fuzzy Logic, Addison-Wesley, [5] PALM R., HELLENDORN H., Fuzzy-Control - Grundlagen und Entwicklungsmethoden, KI 4/1991, s [6] BORLAND C++ FOR WINDOWS, Zbiór materiałów do Borland C [7] LIPMAN S.B., Podstawy języka C++, WNT, Warszawa ALGORITHM OF FUZZY COMPENSATION OF IRREGULAR DISTURBANCES IN PRECISION GRINDING SYSTEMS Analytical solution of the problem of disturbances compensation requires full description of the system properties. In case of small irregular disturbances in technological systems, it is difficult to determine strict relationships of the disturbances and their effects. It is advisable then to determine fuzzy relations and to work out a system of fuzzy compensation. The algorithm presented and the simulation example illustrate practical application of the method.