Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Интеллектуальная система стенда обкатки дизельных двигателей КАМАЗ

Работа №31532

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

автомобили и автомобильное хозяйство

Объем работы98
Год сдачи2018
Стоимость5700 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
545
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 3
1 Анализ предметной области 4
1.1 Описание аппаратной части стенда испытания дизельных двигателей
КАМАЗ 4
1.2 Описание процесса испытания двигателя согласно технологическому
процессу 6
1.3 Сравнительный анализ методов искусственного интеллекта
применительно к управлению стендом 9
1.4 Цель и задачи магистерской диссертации 16
2 Разработка интеллектуальной системы стенда обкатки дизельных
двигателей КАМАЗ 18
2.1 Структура разрабатываемой интеллектуальной системы 18
2.2 Структура и описание блока управления в режиме реального времени 21
2.3 Структура и описание блока принятия решений 31
2.4 Описание работы прецедентов 33
3 Порядок работы интеллектуальной системы стенда обкатки дизельных
двигателей КАМАЗ 38
3.1 Модуль нечеткого вывода в интеллектуальной системе стенда
испытаний 38
3.2 Работа агентов исполнителей 63
3.3 Работа агента координатора 81
3.4 Работа алгоритма обкатки двигателей 86
3.5 Разработка макета отчета испытания 92
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 94
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 96


Испытание на специализированном стенде является заключительной
операцией при производстве дизельных двигателей на Заводе Двигателей
ПАО "КАМАЗ" перед отправкой на Автосборочный Завод или дальнейшему
потребителю. На сегодняшний день испытаниям подвергается каждый
двигатель, сошедший с конвейера. Данная процедура выполняется для того,
чтобы после поступления как автомобиля, так и отдельного агрегата
потребителю (в случае приобретения его без автомобиля) необходимость в
том, чтобы первично обкатать двигатель отпадала. В процессе испытания
двигателя легко обнаружить бракованный узел или агрегат в целом, это
позволяет немедленно устранить неисправность на месте, либо отправить
двигатель на переборку.
В последнее время в ПАО "КАМАЗ" начали активно применять
информационные технологии. При использовании их на производстве
осуществляют: прогнозирование, проектирование и эксплуатацию
оборудования. Имея огромный объем информации, присущей испытанию
двигателей, необходимо использование промышленных компьютеров и
контроллеров. Так же необходимы способы применения новых средств
передачи, вывода, ввода и обработки информации. Людей и различные
примитивные программы необходимо замещать информационно на
аналитические комплексы и экспертные системы. В связи с этим начата
активная разработка специализированных экспертных систем, а также
искусственных нейронных сетей, именно это и стало обращением
автоматизации к области искусственного интеллекта.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В современном мире автоматизированные системы, которые работают
при помощи искусственного интеллекта (ИИ) дают возможность обеспечения
огромную точность и надежность работы стенда испытания дизельных
двигателей КАМАЗ. При этом уменьшаются риски разрушения и прихода в
негодность двигателей, которые проходят испытания. Само качество
испытаний встает на более высокий уровень по сравнению с тем, когда
испытатель выполнял все обязанности контроля и управления параметрами
двигателя.
В ходе работы были решены следующие проблемы:
 Разработана общая структура интеллектуальной системы стенда
обкатки ДВС на базе МАС, определены перечень агентов и их функции;
 Разработан и раскрыт состав модуля поддержки принятия
решений;
 Разработан и описан модуль управления в режиме реального
времени;
 Составлена структура нижнего уровня управления;
 Описан порядок работы интеллектуальной системы стенда
обкатки дизельных двигателей КАМАЗ в виде алгоритмов;
 Разработан модуль нечеткого вывода в интеллектуальной системе
стенда испытаний.
В ходе выполнения магистерской диссертации по применению
многоакцентных систем, а также элементов нечеткой логики в системе
стенда испытания дизельных двигателей КАМАЗ была определена
архитектура многоагентной системы, агенты, а также их функции и95
обязанности. Был предложен метод испытания двигателя, алгоритм принятия
решений. Определена структура агентов.


Базовые информационные технологии: технологии
искусственного интеллекта [Электронный ресурс] Образовательные ресурсы
Института Космических и Информационых технологий. URL:
http://ikit.edu.sfu-kras.ru/files/11/10.pdf
2. Многоагентные системы [Электронный ресурс] "Группа ИТСтандарт". URL: http://www.itstandard.ru/multiagent
3. Рубанов В.Г., Филатов А.Г., Рыбин И.А. Определение и основные
характеристики нечетких множеств [Электронный ресурс] Электронное
пособие БГТУ им. В.Г.Шухова. URL: http://nrsu.bstu.ru/chap21.html
4. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую
логику [Электронный ресурс] Проектирование систем
управленияFuzzyLogicToolbox. URL:
http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/1.php
5. Нечеткие множества. Нечеткая логика [Электронный ресурс]
ITMO University Computer technologies department. URL:
http://rain.ifmo.ru/cat/data/theory/unsorted/fuzzy-logic-2006/article.pdf
6. Макаров И.М., Лохин И.М., Манко С.В., Романов М.П.
Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. М.:
Наука,2006.
7. Морозов В.К., Рогочев Г.Н. Моделирование информационных и
динамических систем. – М.: Академия, 2011
8. Чернова М.А. Разработка системы автоматического управления
вакуумно—напылительного технологического комплекса для легкой
промышленности / Абдуллин И.Ш., Исрафилов И.Х., Симонова Л.А.,
Исрафилов Д.И., Чернова М.А. // Вестник Казанского технологического
университета. - 2013
9. Чернова М.А. Применение нечеткой логики в системе
управления процессами в вакуумно-напылительном технологическом97
комплексе / Симонова Л.А., Абрамова В.И., Чернова М.А. //
Фундаментальные исследования – 2014. - №12. 10.
10. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные
сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном
интеллекте – монография
11. Городецкий В.И.. Самоорганизация и многоагентные системы. I.
Модели многоагентной самоорганизации. Известия РАН "Теория и системы
управления", 2012, №
12. Чернецкий В.О., Чернецкая И.В. Анализ и синтез систем
управления с нечеткой логикой: Учебное пособие - Челябинск: Изд. ЮУрГУ,
2002.
13. Сидоркина И. Г. Системы искусственного интеллекта: учебное
пособие. – М. : КНОРУС, 2015
14. Чернова М.А. Интеллектуальная система управления
технологическим процессом напыления металлов на основе применения
многоагентной системы / Симонова Л.А., Чернова М.А., Исрафилов Д.И.,
Нугуманова А.И. // World Applied Sciences Journal. – 2013. - №23(7). – P.
15. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и
fuzzyTECH. - СПб.: БХВ-Петерберг, 2005.
16. Ю.А. Кораблев, М.Ю. Шестопалов Системы управления с
нечеткой логикой СПб., 1999.
17. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным
организациям - М.: Эдиториал УРСС, 2002.
18. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный
подход - 2-е изд. — М.: Вильямс, 2007.
19. Каролин Бегг, Томас Коннолли, Базы данных. Проектирование,
реализация и сопровождение. Теория и практика, Изд.: Вильямс, 2003
20. Коннолли Т., Бегг К. Базы данных: проектирование, реализация и
сопровождение. Изд.: Диалектика – 2000.98
21. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети. - М.:
Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория
знаний, 2006
22. Ларичев, О.И. Системы поддержки принятия решений.
Современное состояние и перспективы их развития. / О.И. Ларичев,
А.В.Петровский. // Итоги науки и техники. Сер.Техническая кибернетика. —
Т.21. —М.: ВИНИТИ, 1987.
23. Борисов, А. Н. Диалоговые системы принятия решении на базе
мини-ЭВМ. / А. Н Борисов., Э. Р. Вилюмс, Л. Я. Сукур. Информационное,
математическое и программное обеспечение. —Рига: Зинатне, 1986.
24. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений; — СПб: BHV,
2005.
25. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети. - М.:
Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория
знаний, 2006

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ