Задачи, методы и алгоритмы интеллектуальных систем управления (обзор)
Описание признаков, характеризующих дефекты
Download 4.49 Mb.
|
Задачи, методы и алгоритмы интеллектуальных систем управления обзор
|
Описание признаков, характеризующих дефекты
Таблица 11
Продолжение таблицы 11
Продолжение таблицы 11
Предложенная продукционная модель, построенная на основе знаний, представленных в таблице 11, является моделью поверхностных дефектов рельсов. Рисунок 46 - Элементы сечения профиля рельса Для реализации ЭС-прототипа был выбран программный продукт Exsys CORVID, состоящий из среды разработки Development (блока «тип переменных» (рисунок 47), логического (продукционного, рисунок 48) и командного блоков) и среды исполнения Runtime. Моделирование ЭС-прототипа осуществлялось с использованием натурных объектов (рельсов) и их цифровых отображений (видеоинформации в виде последовательностей кадров). Для каждой ситуации оператор-контролер визуально осматривая дефектный участок реального рельса и его цифровое изображение, очищенное путем бинаризации от фона и помех (рисунок 44), отвечая на вопросы экспертной системы, получает суммарную балльную оценку наличия конкретного дефекта. Указанный на рисунке 44 объект ЭС-прототип идентифицировала как плену. Рисунок 47 - Окно блока «тип переменных» Рисунок 48 - Окно логических блоков в среде разработки экспертной системы Фрагмент оптимальных значений весовых коэффициентов ИНС, отвечающей за автоматическое распознавание типовых дефектов, найденных по алгоритму обратного распространения ошибки, представлен на рисунке 49. Рисунок 49 - Оптимальные значения весовых коэффициентов ИНС После настройки ИНС и ЭС была сформирована контрольная выборка, фрагмент которой представлен на рисунке 50, после бинаризации и очистки факторов, искажающих изображение. Используя контрольную выборку, ИНС смогла идентифицировать дефекты с эффективностью 90 %, рисунок 51. За счет операции вращения изображения критерий качества распознавания составил 95 %, а при подключении ЭС-протопипа его значение увеличилось до 97 %. Для распознавания классов оставшихся 3 % поверхностных дефектов привлекается специалист рельсовой лаборатории. Рисунок 50 - Фрагмент контрольной выборки ИНС Оценки принадлежности дефекта k-му классу Рисунок 51 - Пример работы ИНС на фрагменте контрольной выборки Особенности обучения производственного персонала взаимодействию с интеллектуальной системой распознавания дефектов Процедура распознавания поверхностных дефектов проката реализована на базе автоматизированного комплекса неразрушающего контроля рельсобалочного цеха АО «ЕВРАЗ Объединенный Западно-Сибирский металлургический комбинат» (ЕВРАЗ ЗСМК), в котором ранее выполнялся только контроль внутренних дефектов рельсов и оценка их прямолинейности. Рассмотренная выше методика позволяет повысить производительность труда операторов- контролеров за счет его автоматизации. Предложенное автоматизированное рабочее место операто- ра-контролера обеспечивает просмотр протокола и очищенных от помех видеоизображений дефектов. Здесь же автоматически формируются рекомендации по устранению дефектов рельсов и определению его категории, которая может быть подтверждена либо скорректирована оператором. Автоматизированный визуальный контроль основан на диалоге с экспертной подсистемой, а также на записи видеосигнала в цифровой форме, что позволяет оператору более эффективно и оперативно контролировать поверхность рельсов. Оператор имеет возможность вручную указать местонахождение и тип обнаруженного дефекта, а также связываться с лабораторией для получения дополнительной информации. Предлагаемая процедура характеризуется высокой гибкостью и приспособленностью к опознаванию типовых и новых видов дефектов рельсов. Контролю подлежат все типы железнодорожных рельсов, при этом предусмотрена автоматическая корректировка настроек системы при переходе на другой тип рельсов по указанию оператора-контролера. Оператор-контролер, визуально осматривая дефектный участок реального рельса, его цветное цифровое изображение, а также изображение, очищенное от фона и помех путем бинаризации (рисунок 52), отвечая на вопросы экспертной подсистемы, работающей в диалоговом режиме (рисунок 53), получает суммарную балльную оценку возникновения конкретного типа дефекта (рисунок 54). Указанный на рисунке 52 объект ЭС-прототип идентифицировала как плену. Рисунок 52 - Изображение дефектного участка рельса на посту оператора-контролера Оператору-контролеру предлагаются вопросы экспертной подсистемы, связанные с морфологическими признакам дефектов поверхности (цветом, блеском, шероховатостью), формой, расположением, структурой, а также с возможными причинами их возникновения (таблица 11). Экспертная подсистема позволяет использовать данные технологических инструкций, обобщать опыт специалистов высокой квалификации (опытных контролеров) и собственный опыт, а также обеспечивает доступ к ним другим специалистам. Запуск экспертной подсистемы осуществляется, как правило, тогда когда в автоматическом режиме не удалось установить тип дефекта, а это происходит обычно в нестандартных случаях, например, при поломке прокатного оборудования. Программный модуль имеет настраиваемый графический интерфейс, позволяющий оператору-контролеру просматривать, анализировать и корректировать накопленные графические и числовые данные о контролируемых рельсах. Трехмерное изображение обнаруженных дефектов в режиме реального времени выводится на мониторы, расположенные на постах управления. Знание точного местоположения обнаруженных дефектов позволяет уменьшить количество обрези и в значительной степени предотвратить повреждения на последующих этапах обработки. Рисунок 53 - Экранные формы монитора рабочего места оператора-контролера 112 Рисунок 54 - Экранная форма вывода результата распознавания оператору-контролеру Обнаруженные на рельсах дефекты отмечаются краской определенного цвета, указывающего на тип дефекта (например, если опознана раскатанная трещина, то дефектный участок рельса помечается белой краской и т.п.). При этом оператор-контролер оповещается о наличии дефекта звуковым сигналом. Визуальнозвуковой анализ позволяет оператору отходить от рабочего места, пока продолжается автоматическое сканирование поверхности рельсов. По результатам контроля качества рельсов автоматически составляется электронная стеллажная ведомость (протокол), в которую вносится количество принятых рельсов по категориям, сортаменту и длинам, а также перечень отбракованных рельсов с указанием вида дефектов, их протяженности и мест расположения. Автоматический контроль и оперативное документирование его результатов имеет много преимуществ и в настоящее время является необходимым требованием к современным производственным комплексам. В первую очередь, это позволяет автоматизировать труд операторов-контролеров, оперативно отслеживать появление дефектов, проводить повторный анализ полученной информации, а также создавать полноценные отчеты для научно- исследовательских заводских лабораторий не только по обнаруженным дефектам, но и по состоянию всего проката. В случае необходимости подтверждения наличия дефекта, оператор-контролер делает пробную его вырубку крейцмейселем. Раздваивающаяся при этом стружка служит основанием для перевода рельса в более низкую категорию качества или отбраковки. Если при повторной вырубке стружка не раздваивается, то место вырубки подлежит пологой зачистке. Дефекты, которые могут быть устранены путем зачистки, помечаются и затем зачищаются работниками цеха с соблюдением допускаемых на данном элементе профиля отклонений. После удаления дефекта рельс должен быть проверен контролером на качество и глубину зачистки. В зависимости от характера дефектов (глубины, протяженности) рельсы в соответствии с требованиями стандартов переводятся контролером в более низкую категорию качества или направляются на вырезку дефектных участков, доправку на прессах, дофрезеровку и т.д. Проверка геометрических размеров рельсов производится шаблонами, изготовленными в установленном порядке и имеющими приемочные клейма. Решение о допуске дефектов принимается в соответствии с требованиями технических условий на металлопродукцию (рельсы). Рассмотрим некоторые мероприятия по обнаруженным дефектам: 1) Волосовины могут быть устранены механической строжкой (фрезерованием) и зашлифовкой. 2) Крупные раскатанные пузыри не устраняются и являются для проката браковочным признаком. Мелкие пузыри не оказывают заметного влияния на механические и коррозионные свойства проката, но ухудшают вид изделий и понижают его категорию. 3) Глубокие раскатанные трещины не устраняются. Если дефект расположен неглубоко, то возможно устранение его шлифовкой, строжкой, огневой зачисткой. Требуется уточнение параметров температурно-деформационной обработки слитка, заготовки. 4) Крупные плены вырубаются, и рельс бракуется. Если плены мелкие, то они могут быть удалены с поверхности путем строжки или зашлифовкой поверхности при плюсовых допусках по толщине. 5) Рванина не исправляется и подлежит вырубке. При отсутствии возможности переназначения металлопродукции с удалением дефекта, она бракуется. 6) Риски устраняются зачисткой, если их глубина не превышает допуска в соответствии с техническими условиями, в противном случае их вырубают. Предложенная система распознавания позволяет: повысить эффективность производства за счет удаления бракованных рельсов из дальнейшей обработки, оптимизации (сокращения) количества отходов, оперативной корректировки технологического процесса, предотвращения ущерба на более поздних стадиях обработки, снижения затрат на обеспечение качества и штрафов от потребителя; повысить эффективность капиталовложений в модернизацию производства за счет выявления источника возможного возникновения дефектов, накопления долгосрочной статистики, полезной при анализе эффективности и модернизации предприятия; сократить затраты, вызванные аварийными ситуациями за счет быстрого реагирования в нештатных ситуациях (повреждение валка, изменение температурного режима и т.п.), предотвращения аварийных ситуаций. Повышение уровня автоматизации процесса выявления поверхностных дефектов рельсов оператором-контролером за счет использования современных интеллектуальных инструментов (ИНС, ЭС) обеспечивает более надежную, непрерывную, эффективную работу линии неразрушающего контроля. Необходимость автоматизации контроля качества проката также продиктована тем, что условия работы операторов-контролеров ЕВРАЗ ЗСМК, использующих только ручной контроль и визуальный осмотр дефектного участка, относятся к вредным (тяжелым) условиям, согласно санитарно-гигиеническим нормам. Дальнейшее совершенствование программно-технического комплекса ЕВРАЗ ЗСМК ведется в направлении преодоления трудностей, связанных с многообразием типоразмеров рельсов и видов изнашивания их поверхности. Download 4.49 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: 
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||