РИНЦ

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: syrkin@kuzstu.ru
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: iaps@kuzstu.ru
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: syrkin@kuzstu.ru
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: iaps@kuzstu.ru
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.