Визначення робочих режимів для лазерної системи тестового контролю за допомогою штучної нейронної мережі

Abstract

В роботі розглянуто методи вирішення науково-практичної задачі визначення робочих режимів для лазерної системи тестового контролю при урахуванні впливу зовнішніх факторів - забрудненості повітря робочої зони парами змащувально-охолоджувальної рідини та вібрації за допомогою штучної нейронної мережі. Проаналізовано фактори, що впливають на точність роботи лазерної системи та доведено можливість застосування апарату штучної нейронної мережі для визначення таких параметрів забрудненості повітря робочої зони та вібрації, які нададуть можливість мінімізувати похибку при проведенні вимірів. Проведено комп'ютерне моделювання, яке підтвердило можливість враховувати зовнішні фактори та пригнічувати їх вплив на результат вимірювань завдяки створенню цифрового фільтру на основі нейронної мережі.

The paper considers methods for solving the scientific and practical task of determining the operating modes for the laser system of test control, taking into account the influence of external factors - the air pollution of the working zone by the vapor of the lubricating - cooling liquid and vibration with the help of an artificial neural network. The factors that influence the accuracy of the laser system are analyzed and the possibility of using the artificial neural network apparatus to determine the parameters of the air pollution of the working zone and vibration, which will provi de an opportunity to minimize the error in the measurements, has been analyzed. Computer simulation has been carried out, which confirmed the possibility of taking into account external factors and suppressing their influence on the measurement result due to the creation of a digital filter based on the neural network. Artificial Neural Networks are practiced wherever the tasks of forecasting, classification or management are to be dealt with. The task of controlling the operation of the system, taking into account the factors influencing the result of measurements, can also be solved by the artificial neural network (АNN). АNN is a convenient basis for the presentation of information models, therefore it is expedient to construct such an ATM structure that will describe the work of the control system in the most accurate way taking into account the influence of internal and external factors that affect the accuracy and reliability of the measurement results.