Дослідження контрольно-вимірювального обладнання за допомогою системи Fuzzy-Logic

Abstract

В роботі розглянуто вирішення науково-практичної задачі контролю точності вимірювання параметрів технологічного процесу виготовлення карамелі для підвищення її якості за допомогою створення евристичного аналізатору на базі інтерфейсу користувача системи Fuzzy-Logic. Проаналізовано фактори, що впливають на точність вимірювання, доведено можливість застосування апарату Fuzzy-Logic для визначення таких параметрів технологічного процесу, які забезпечують максимальну якість продукції. Проведено комп’ютерне моделювання, яке підтвердило, що створення евристичного аналізатору для визначення якості карамелі доцільно та необхідно для того, щоб не допустити виробництво неякісної продукції. На підставі даних, отриманих з результатів натурних вимірювань параметрів технологічного процесу виготовлення карамельного сиропу проведено розрахунки стандартної невизначеності результатів вимірювань по типам А та В, щоб мати можливість своєчасно прогнозувати відмову датчиків на основі зміни форми закону розподілу результатів вимірювань та назначати міжповірочні інтервали для досліджуваного обладнання.The paper considers the solution of the scientific and practical problem of controlling the accuracy of measuring the parameters of the technological process of making caramel to improve its quality by creating a heuristic analyzer based on the interface of the Fuzzy-Logic system. The factors affecting the measurement accuracy are analyzed, the possibility of using the Fuzzy-logic apparatus to determine such process parameters that ensure maximum product quality is proved. Computer simulation was carried out, which confirmed that the creation of a heuristic analyzer to determine the quality of caramel is appropriate and necessary in order to prevent the production of low-quality products. Based on the data obtained from the results of field measurements of the parameters of the technological process of making caramel syrup, the standard uncertainty of the measurement results for types A and B was calculated in order to be able to timely predict sensor failures based on the change in the shape of the distribution law of the measurement results and determine the calibration interval for the equipment under study.