КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ДУГОВЙ СВАРКИ СИСТЕМАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Цель работы: разработка системы автоматического контроля ка

МЕТОДЫ
НЕРАЗРУШАЮЩЕГ О
КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА
ТЕНЕВОЙ
ЭХО - ИМПУЛЬСНЫЙ
РЕЗОНАНСНЫЙ
СВОБОДНЫХ КОЛЕБАНИЙ
ЭМИСИОННЫЙ
ИМПЕДАНСНЫЙ
КАПИЛЯРНЫЕ
ТЕПЛОВЫЕ
МАГНИТНЫЕ
ОПТИЧЕСКИЕ
РАДИОВОЛНОВЫЕ
РАДИАЦИОННЫЕ
ХРОМАТИЧЕСКИЙ
АХРОМАТИЧЕСКИЙ
ЛЮМИНИСЦЕНТНЫЙ
ФИЛЬТРУЮЩИХСЯ ЧАСТИЦ
КОМБИНИРОВАННЫЙ
ТЕНЕВОЙ
ЭХО - ИМПУЛЬСНЫЙ
РЕЗОНАНСНЫЙ
СВОБОДНЫХ КОЛЕБАНИЙ
ЭМИСИОННЫЙ
МАГНИТОПОЛУПРОВОДНИКОВЫЕ
ПРОХОДЯЩЕГО ИЗЛУЧЕНИЯ
ОТРАЖЕННОГО ИЗЛУЧЕНИЯ
СОБСТВЕННОГО ИЗЛУЧЕНИЯ
РЕНТГЕНОВСКОЕ
ГАММА
БЕТА
НЕЙТРОННЫЙ
ПОЗИТРОННЫЙ
ПРОХОДЯЩИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ
НАКЛАДНЫХ
ЭКРАННЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ
КОМБИНИРОВАННЫЙ
АКУСТИЧЕСКИЕ
ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫЕ
ВНЕШНИЙ ОСМОТР
СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА СВАРНЫХ ИЗДЕЛИЙ

КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
НА ОСНОВЕ СИСТЕМ Fuzzy Logic
НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ

Vсв
АЦП
Е – 140
К
А
Н
А
Л
1
К
А
Н
А
Л
0
Жесткий диск
ПЕВМ
Сварочная установка
R
R
-
Блок
датчиков
АСУМ- 400

Входные параметры системы контроля качества
Изменение дисперсии
сигналов энергетических
параметров сварочной дуги
Изменение среднего значения
сигналов энергетических
параметров сварочной дуги
Плотность коротких
замыканий сварочной дуги

Определение дефектов экспериментальных образцов
Изменение зазора (глубина 0,3 м)
Оценка качества с помощью нейронных сетей
Оценка качества с помощью гибридных систем

Изменение зазора (глубина 10 м)
Определение дефектов экспериментальных образцов
Оценка качества с помощью нейронных сетей
Оценка качества с помощью гибридных систем

Определение дефектов экспериментальных образцов
Изменение зазора (длинный зазор, глубина 10 м)
Оценка качества с помощью гибридных систем
Оценка качества с помощью нейронных сетей

Определение дефектов экспериментальных образцов
Изменение вылета электрода (глубина 10 м)
Оценка качества с помощью нейронных сетей
Оценка качества с помощью гибридных систем

Оценка точности работы системы контроля качества на основе систем искусственного интеллекта

Доклад завершен
Благодарим за внимание

Выбор алгоритма работы системы FuzzyLogic
Создание экспертной системы на основе FuzzyLogic
Применение экспертной системы
Алгоритм Сугено
Алгоритм Мамдани
Создание правил
Выбор функций принадлежности входных и выходных переменных
Экспертная система
Экспертная система
Подготовленные
данные
Результаты обработки
данных системой
Выбор алгоритма работы и структуры системы
Обучение экспертной системы на основе гибридных систем
Использование экспертной системы
Алгоритм Сугено
Определение погрешности
Выбор метода обучения
Экспертная система
Экспертная система
Подбор функций принадлежности
Подготовленные данные
Результаты обработки
данных системой
Этапы проектирования системы контроля качества с помощью нейронных сетей
Этапы проектирования системы контроля качества с помощью гибридных систем