Search academic texts

Registration Number

0825U003356, PhD dissertation

Status

Доктор філософії, 175, Інформаційно-вимірювальні технології

Date

popup.evolution

o

Title

Software and information complex for improving the accuracy of measurements of geometric parameters of power equipment parts based on a neural network

Author

Denys A. Kataiev,

popup.head Artur O. Zaporozhets
popup.head Janusz Kacprzyk
popup.opponent Maksym O. Bondarenko
popup.opponent Petro М. Raiter
popup.review Yurii V. Kuts
popup.review Ihor V. Bohachev

Description

Об’єктом дослідження є процес вимірювання геометричних параметрів деталей енергетичного обладнання. Предметом дослідження методи, моделі та засоби підвищення точності вимірювань геометричних параметрів деталей енергетичного обладнання на базі нейронної мережі. Мета дослідження полягає у підвищенні точності процесу вимірювань геометричних параметрів деталей енергетичного обладнання шляхом розробки програмно - інформаційного комплексу на базі нейронної мережі. Програмно - інформаційний комплекс інтегрований у інформаційно вимірювальну систему має забезпечувати компенсацію дестабілізуючих факторів, адаптацію до змін умов експлуатації та високу продуктивність у складних виробничих умовах. У роботі було використано такі наукові методи дослідження: методи системного аналізу; математичне моделювання кінематики координатно-вимірювальних пристроїв; статистичні методи обробки даних; алгоритми машинного навчання, зокрема глибинного навчання нейронних мереж; моделювання впливу дестабілізуючих чинників на точність вимірювань; експериментальні методи перевірки точності; метрологічний аналіз. Теоретичне та практичне значення одержаних результатів. Запропоновано структуру інформаційно-вимірювальної системи, яка базується на поєднанні інформаційно-вимірювальної системи та програмно – інформаційного комплексу з інтегрованою нейронною мережею, для підвищення точності вимірювань геометричних параметрів деталей енергетичного обладнання. Розроблено програмно-інформаційний комплекс з інтегрованою нейронною мережею, що дає змогу виконувати калібрування, обробку даних, навчання нейронної мережі та автоматизацію процесів компенсації дестабілізуючих факторів. Створено 432 модифікації нейронних мереж для аналізу поточних даних процесу вимірювання геометричних параметрів деталей енергетичного обладнання, що дозволило врахувати змінні умови вимірювань та компенсувати вплив дестабілізуючих факторів. Наукова новизна одержаних результатів. Запропоновано універсальний метод калібрування, що полягає у використанні трьох калібрувальних еталонів в межах однієї процедури, що дає змогу врахувати систематичні похибки при зондуванні поверхні, оцінити здатність координатно-вимірювальної руки стабільно відтворювати одну і ту ж точку в просторі та визначити параметри відтворюваності лінійного переміщення координатно-вимірювальної руки. Розроблено метод компенсації залишкової кінематичної похибки з використанням одноточкової моделі корекції залишкових похибок, що дало змогу зменшити кінематичну складову залишкової похибки у 4 рази. Набула подальшого розвитку теорія навчання нейронних мереж, що дозволило автоматично враховувати змінні умови вимірювань та компенсувати вплив дестабілізуючих факторів, що дало змогу зменшити некінематичну складову залишкової похибки у 6 разів.

Registration Date

2025-08-08

popup.nrat_date

2025-08-08