Development of an Information-Network Complex to Support Production Operations of Control, Diagnostics and Adjustment of the Accuracy Characteristics of Solid-State Wave Gyroscopes
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2021-1-41-53Keywords:
solid state wave gyroscope, machine learning, software, industrial automation, manufacturing processesAbstract
The paper is devoted to the development of the Information and Network Complex (ISC) to support the production operations of monitoring, diagnostic and customizing the exact characteristics of solid wave gyroscopes in order to improve the quality of products and the efficiency of processes.
To do this, the analysis of existing information systems to support the automation of processes and their control is first carried out. The possibility of using such systems in the production of solid-state wave gyroscopes is discussed.
As a result, the structure of the ISC is proposed, which is divided into physical and information subsystems. It provides a physical subsystem of switching devices in the form of stands with industrial computers, communication hubs, servers and personal computers and other peripherals. And the information subsystem includes software to automate technological operations and analyze the data received. It is assumed that the data analysis software will also make requests to the database and process large amounts of information using machine learning algorithms.
To improve the efficiency of the entire system, automatic collection of physical and accurate parameters of products at different stages of their production is organized. Among the main planned results of the work of the ISC the following issues are highlighted: optimization of processes and identification of complex multi-factor non-linear dependences of quality parameters from the parameters of technological operations, as well as automatic operational identification of faulty equipment with recommendations for its repair and automatic operational monitoring of the level of skills of operators with regulators.
Separately, the ways of integrating ISC into the production process of making solid wave gyroscopes are discussed.References
Лунин Б. С., Матвеев В. А., Басараб М. А. Волновой твердотельный гироскоп. Теория и технология : монография. М. : Радиотехника, 2014. 176.
Beitia J. Low Cost CVG for High-Grade North Finders and Targeting Systems 2014. DOI:10.1109 / InertialSensors.2014.7049408 https://www.researchgate.net/publication/308731387_Low_cost_CVG_for_high-grade_north_finders_and_targeting_systems.
Шишаков К. В. Твердотельные волновые гироскопы: волновые процессы, управление, системная интеграция. Ижевск : Изд-во ИжГТУ имени М. Т. Калашникова, 2018. 264 с.
Chikovani V. V. Self-Compensation for Disturbances in Differential Vibratory Gyroscope for Space Navigation Hindawi, 2019 DOI: 10.1155/2019/5234061.
Авдеева В. М., Крючкова И. Н. Обработка статистических данных и определение состава входов нейросети в процессе формирования информационной базы для прогнозирования // Территория науки. 2007. № 2. С. 196–2004.
Башмаков А. И., Башмаков И. А. Интеллектуальные информационные технологии. М. : Изд-во МГТУ им Н. Э. Баумана, 2005. 304 с.
Andrey Ostroukh, Aleksander Kolbashin, Natalia Surkova, Dmitry Fatukhin Automated process control system of concrete twin-layer paver and block production // APRN Journal of Engineering and Applied Sci-ences. 2017. 5208 - 5211. ISSN 1819 - 6609.
Басараб М. А., Матвеев В. А. Аппроксимация распределения плотности резонатора волнового твердотельного гироскопа по измеренным параметрам дебаланса // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2015. № 10.
Маслов А. А., Маслов Д. А., Меркурьев И. В. Идентификация параметров волнового твердотельного гироскопа с учетом нелинейности колебаний резонатора // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2014. № 5.
Маслов Д. А. Идентификация параметров волнового твердотельного гироскопа при медленно меняющейся частоте вынужденных колебаний // Инженерный журнал: наука и инновации. 2017. Т. 70. № 10.
Мингазов Р. И., Спиридонов Ф. И., Шишаков К. В. Методики исследования свободного выбега стоячих волн в твердотельном волновом гироскопе // Интеллектуальные системы в производстве. 2020. Т. 18, № 3. С. 20–32.
Новое поколение ИНС на основе ВТГ / С. Негри, Э. Лабарр, К. Линьон, Э. Брунштейн, Э. Салаён // Гироскопия и навигация. 2016. Т. 24, № 1 (92). С. 49–59. DOI: {10.17285/0869-7035.2016.24.1.049-059} elibrary.ru/item.asp?id=2577458.
Qiu B., Li P., Wang J. Full digital control of hemispherical resonator gyro under force-to-rebalance mode // IEEE Sensors Journal. T. 15. №1. 2015. P. 71-75. DOI: {10.1109/JSEN.2014.2339229} elibra¬ry.ru/ item.asp?id=24635569.
Журавлев В. Ф., Жбанов Ю. К. Влияние подвижного центра резонатора на работу волнового твердотельного гироскопа // МТТ. 2007. № 6.
Журавлев В. Ф. ВТГ: современное состояние, некоторые аспекты // Актуальные проблемы авиационных и аэрокосмических систем: процессы, модели, эксперимент. 2011. № 2 (33). С. 118–123. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=26104278.
Каленова Н. В. Влияние угловых перемещений резонатора волнового твердотельного гироскопа на взаимосвязь рабочих колебаний с балочными // МТТ. 2009. № 5.
Климов Д. М. Журавлев В. Ф., Жбанов Ю. К. Кварцевый полусферический резонатор (Волновой твердотельный гироскоп). М. : ФГБУН ИПМех им. А. Ю. Ишлинского РАН, 2017. 193 с.
Кривов А. В., Абрамов И. В. Современное состояние проблемы балансировки резонаторов твердотельного волнового гироскопа // Молодые ученые – ускорению научно-технического прогресса в XXI веке : сборник материалов IV Всероссийской научно-технической конференции аспирантов, магистрантов и молодых ученых с международным участием / отв. за выпуск: А. П. Тюрин, В. В. Сяктерева. Ижевск, 20-21 апреля 2016. Ижевск: ИННОВА, 2016. С. 195–200.
Трутнев Г. А. Модель ТВГ в медленных переменных // Вестник Удмуртского университета. Математика. Компьютерные науки. 2015. Т. 25, № 3. С. 421–429.
Трутнев Г. А. Модель конструкционного демпфирования твердотельного волнового гироскопа // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. 2019. Т. 29, № 1. С. 84–91. URL: https://doi.org/10.20537/vm190108.
Трутнев Г. А., Назаров С. Б., Перевозчиков К. К. Система съема и способы измерения колебаний резонатора твердотельного волнового гироскопа // Вестник МГТУ. Сер. Приборостроение. 2020. № 1 (130). С. 20–63. URL: https://elibrary.ru/item.asp? id=42718328.
Измерительно-вычислительный комплекс ТВГ / Г. А. Трутнев, С. Б. Назаров, К. К. Перевозчиков, А. В. Щенятский // Интеллектуальные системы в производстве. 2017. Т. 15, № 3. С. 62–72.
DOI: 10.22213/2410-9304-2017-3-62-72.
Калабин А. Л., Керницкий А. В., Пакшвер Э. А. Программная система предпроектных исследований технологических процессов формирования химических волокон // Программные продукты и системы. 2008. № 1. С. 16–19.
Кузичкин А. А. Губанов Г. Б. Разработка комплекса программ для математического моделирования и оптимизации процесса каталитического риформинга // Вестник технологического университета. 2017. № 22. С. 77–83.
Сачко Н. С. Организация и оперативное управление машиностроительным производством : учебник. Мн. : Новое знание, 2005. 636 с. : ил. (Техническое образование). ISBN 985-475-118-X.
Нийонсаба Т., Павлов В. А. Программно-алгоритмическое обеспечение автоматизированной системы управления технологическими процессами с заданными параметрами продукта // Программные продукты и системы. 2018. Т. 31, № 1. С. 140–144. DOI: 10.15827/0236-235X.031.1.140-144.
Fabrice Delhaye. HRG by Safran - The game-changing technology DOI:10.1109/ISISS.2018.8358163 https://www.researchgate.net/publication/324951579_
HRG_by_Safran_-_The_game-changing_technology.
HRG by Sagem from laboratory to mass production DOI:10.1109/ISISS.2016.7435530 https://www.researchgate.net/publication/301710868_HRG_by_Sagem_from_laboratory_to_mass_production.
Naser El-Sheimy. Inertial sensors technologies for navigation applications: state of the art and future trends // Satellite Navigation 1. 2020. DOI:10.1186/s43020-019-0001-5.
Remillieux G., Delhaye F. Sagem Coriolis Vibrating Gyros: A vision realized // DOI:10.1109/Inertial-Sensors.2014.7049409 https://www.researchgate.net/publication/283814118_
Sagem_Coriolis_Vibrating_Gyros_A_vision_realized.
Reza Sedaghati. Hemispherical Vibratory Gyroscope Performance Evaluation and Sensitivity Analysis with Capacitive Excitation // J. Elec. Comput. Eng. Innov. 2019, vol. 7, no. 1, pp. 45-56, DOI: 10.22061/JECEI.2019.5565.239.
The Hemispherical Resonator Gyro: From Wineglass to the Planets / David Rozelle // Advances in the Astronautical Sciences. 2009. No. 134. Pp. 1157-1178. https://www.researchgate.net/publication/279909300_The_Hemispherical_Resonator_Gyro_From_Wineglass_to_the_Planets.
Матвеев В. А., Липатников В. И., Алехин А. В. Проектирование волнового твердотельного гироскопа : учеб. пособие для втузов. М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1997. 168 с.
Шацких Е. А. Факторы, влияющие на качество продукции в промышленном производстве // Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота, 2014. № 12. С. 140–142. URL: http://www.gramota.net / materials/1/2014/12/41.html
Вагин В. Н., Михайлов И. С. Разработка метода интеграции информационных систем на основе метамоделирования и онтологии предметной области // Программные продукты и системы. 2008. № 1.
С. 22–26.
Тихомиров В. А., Карпов И. А. Тихомирова Е. В. Системный подход к интеграции информационных ресурсов в концепции математического моделирования // Программные продукты и системы. 2008. № 1. С. 4–7.
Балышова А. А., Каменщиков А. А., Олейников А. Я. Обеспечение интероперабельности как средства бесшовной интеграции функциональных подсистем в составе автоматизированных систем военного назначения // Журнал радиоэлектроники. 2018. № 9. С. 18.
Басараб М. А., Ивойлов М. А, Матвеев В. А. Оптимизация балансировки волнового твердо-тельного гироскопа с помощью нейронной сети Хопфилда // Наука и образование: научное издание МГТУ им.Н.Э. Баумана. 2012. С. 289–298.
Волобуева Е. О., Качалов Д. Л., Щербаков М. В. Мобильные компоненты и технологии больших данных для мониторинга электропотребления // Известия волгоградского государственного технического университета. 2015. № 6 (163). С. 54–57.
Батоврин В. К., Гуляев Ю. В., Олейников А. Я. Обеспечение интероперабельности – основная тенденция в развитии открытых систем // Информационные технологии и вычислительные системы. 2009. № 5. С. 7–15.
Nashwa El-Bendary, Esraa El Hariri, Aboul Ella Hassanien, Amr Bard Using machine learning techniques for evaluating tomato ripeness // Expert Systems with Applications Volume 42, Issue 4, 2015, P.1892-1905 {DOI:10.1016/j.eswa.2014.09.057}
Fergus P., Hussain A., David Hignett, Al-Jumeily D., Khaled Abdel-Aziz, Hani Hamdan. A machine learning system for automated whole-brain seizure detection // Applied Computing and Informatics. Vol. 12. Issue 1. 2016. Pp. 70-89. DOI: 10.1016/j.aci.2015.01.001.
Syreyshikova N.V., Semashko L.A. Gauges Manufacture Process Planning Automated Control System at an Industrial Enterprise. // Procedia Engineering. 2017. P. 965-971. DOI: 10.1016/j.proeng.2017.10.579.
Nagdev Amruthnath, Tarun Gupta. A research study on unsupervised machine learning algorithms for early fault detection in predictive maintenance // 2018 5th International Conference on Industrial Engineering and Applications. 2018. P. 355-361. DOI: 10.1109/IEA.2018.8387124.
