стр. 223-230 УДК 621.9.048.06-52 Разработка нейро-нечеткой системыуправления электроэрозионной обработкой ИЛЬЯ СЕРГЕЕВИЧ СЫРКИН Кузбасский государственный технический университет, 650026, г. Кемерово, ул. Весенняя 28, аспирант кафедры информационных и автоматизированных производственных систем, (3842)58-08-11, e-mail: [email protected] ВАДИМ АЛЕКСЕЕВИЧ ПОЛЕТАЕВ Кузбасский государственный технический университет, 650026, г. Кемерово, ул. Весенняя 28, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных и автоматизированных производственных систем, (3842)58-08-11, e-mail: [email protected] В данной работе представлены результаты разработки модели электроэрозионной обработки и структурная схема управления процессом. Применение нейро-нечеткого регулятора позволило повысить эффективность управления за счет поддержания параметров обработки на оптимальном уровне. Ключевые слова: электроэрозионная обработка, модель процесса, нейронные сети, нечеткая логика Neural-fuzzy control system development for EDM I.S. SYRKIN Kuzbass state technical university, 28, Vesenniya st., Kemerovo, 650026. Postgraduate of department of information and automation manufacturing systems, +7-3842-58-08-11, e-mail: [email protected] V.A. POLETAEV Kuzbass state technical university, 28, Vesenniya st., Kemerovo, 650026. Doctor of engineering sciences, professor, head of department of information and automation manufacturing systems, +7-3842-58-08-11, e-mail: [email protected] In this paper EDM model and control system were developed. Neuaral-fuzzy controller allowed improving performance of EDM process. Key words: electrical-discharge machining, artificial neural networks, fuzzy logic СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ [1] Особенности управления процессом ЭЭО / Полетаев В.А., Сыркин И.С., //Вестник СГУПСа. – Новосибирск, 2005. – Вып. 11. – С. 56-62. [2] Altpeter, F., Cors, J., Kocher, M., and Longchamp, R., "EDM modeling for control". // 12th International Symposium For Electromachining. – 1998. – pp. 149-155. [3] Размерная электрическая обработка металлов /Б.А. Артамонов, и др. – М.:Высш. школа, 1978.--336с. [4] Подураев В.Н., Камалов В.С. Физико-химические методы обработки. М., «Машиностроение», 1973, 346с. [5] Иоффе В.Ф., Коренблюм М.В., Шавырин В.А. Автоматизированные электроэрозионные станки. – Л. Машиностроение, 1984. – 227с. [6] Полетаев В.А., Сыркин И.С. Экспериментальные исследования адаптивной системы управления процессом электроэрозионной обработки. // Вестник Кузбасского государственного технического университета №1, Кемерово, 2007. [7] Zhang Yun, Wang Xiao-Lin. Neuro-Fuzzy Network Control Strategy for Electric Discharge Machining Procecc// Proceeding of the 2004 IEEE Conference on Robotics, Automation and Mechatronics, Singapore, 2004. [8] Jelena Godjevac, Comparison between PID and fuzzy control. – Internal Report R93.36. Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne Département d’Informatique Laboratoire de Microinformatique. 1993. – 23p. [9] Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. -- СПб.: БХВ-Петербург, 2005. -- 736с. [10] Терехов, Нейросетевые системы управления, М.: 2007. [11] Иоффе В.Ф., Коренблюм М.В., Шавырин В.А. Автоматизированные электроэрозионные станки. Л.: Машиностроение, 1984. -227с. [12] Jang J.-S. R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System // IEEE Trans. Systems & Cybernetics. – 1993. – Vol. 23. – pp. 665 - 685.