Neuro-mechanical processing measurement information about mechanical quantities

Abstract

Здійснення контролю за ходом технологічних процесів на виробництві та підвищення якості промислових виробів вимагають підвищення точності вимірювання геометричних параметрів та параметрів руху об’єктів. Це елементи виробничого обладнання та промислові вироби, що виготовляються. Такі вимірювання пропонується здійснювати на основі цифрових відеозображень об’єктів. В умовах виробництва наявна велика кількість несприятливих та нестаціонарних факторів, що негативно впливають на засоби вимірювання механічних величин з цифровими відеозображеннями. При вимірюванні геометричних параметрів в умовах впливу несприятливих і нестаціонарних факторів виникають додаткові похибки вимірювальної відеоінформації. Вказані похибки обумовлені відхиленням поточних властивостей вимірювальної інформації, поточних параметрів вимірювального каналу, поточних параметрів випадкових і динамічних похибок від значень, що були використані при попередніх розрахунках засобів вимірювань. Тому для підвищення точності вимірювання геометричних параметрів та параметрів руху об’єктів необхідно компенсувати вказані додаткові похибки. Така компенсація може бути реалізована на основі удосконалення процедур комп’ютеризованої обробки вимірювальної відеоінформації. Таким чином, необхідно виконувати алгоритмічну компенсацію додаткових похибок вимірювання геометричних параметрів та параметрів руху об’єктів. Ця компенсація реалізується в процедурах адаптації та навчання штучної нейронної мережі, що містить адаптивні лінійні нейрони. Розроблено метод ідентифікації параметрів пристроїв формування відеозображень на основі адаптивної лінійної штучної нейронної мережі. Результати ідентифікації використовуються для оптимального настроювання параметрів процедур алгоритмічної компенсації динамічних похибок відеозображень в робочих умовах вимірювання механічних величин.