Исследование возможностей автоматизации процесса настройки монолитных кристаллических фильтров 3 порядка за счет использования экспертной системы

А.М. Дворянкин, И.Н. Кириченко
Волгоградский государственный технический университет,
г. Волгоград

Введение

В настоящее время в пределах РФ широко развито производство МКФ 2 порядка за счет простоты и изученности процесса их создания и настройки [1, 2]. Однако, эти технологии малоприменимы для создания МКФ 3 порядка [3], поэтому собственное производство подобных изделий развито слабо (производимые фильтры собираются из импортируемых компонент). Несмотря на сложность создания, применение МКФ 3 порядка несет в себе следующие преимущества:

- характеристика затухания сигнала в 1,5 раза лучше, чем у МКФ 2 порядка при тех же габаритных размерах [3];

- меньшие габаритные размеры комплексного устройства, получаемого из базовых блоков 3 порядка;

- меньшие затраты на согласование базовых блоков при сборке комплексного устройства.

Таким образом, разработка в области методов производства МКФ 3 порядка является актуальной задачей.

Описание процесса создания МКФ 3 порядка

В общем виде технологический процесс создания МКФ 3 порядка можно разбить на 3 основных шага:

1) создание ненастроенного базового блока;

2) настройка базового блока;

3) упаковка базового блока в корпус.

На базе научно-производственного предприятия «Метеор-Курс» (г. Волжский) был отработан способ производства базовых блоков, однако все произведенные изделия требовали настройки. Настройка МКФ производится с целью корректировки его фильтрующих характеристик для соответствия заявленным параметрам и выполняется за счет изменения массы электродов на подложке. В настоящий момент ввиду сложности настройки изделия, она проводится специалистом вручную.

Таким образом, разработав методику автоматизированной настройки МКФ 3 порядка можно повысить эффективность производства изделия за счет:

1) сокращения времени производства;

2) снижения нагрузки на специалиста;

3) снижения количества брака из-за устранения человеческого фактора (усталость, ослабление внимания и т.д.) во время проведения операции.

Выбор метода автоматизации настройки МКФ 3 порядка

В настоящее время настройка изделий проводится вручную специалистом-экспертом. Показано, что экспертная деятельность автоматизируется при помощи экспертных систем (ЭС) [4]. Эффективность использования такого подхода была показана в таких областях промышленности, как металлургия [5], химическое производство и др.

Для выбора критериев построения ЭС была проведена работа по извлечению знаний из эксперта. Были получены следующие критерии:

1) ЭС должна описывать процесс принятия решения экспертом на основе обработки правил вида «Если, То»;

2) ЭС должна позволять осуществлять быструю обработку данных при логическом выводе, т.к. этот процесс цикличный и многократный.

3) ЭС должна позволять проводить обучение экспертной системы, т.к. такой подход построения базы данных проще для неопытного оператора и позволяет снизить нагрузку с эксперта.

4) представлять неформализованные знания эксперта. В силу особенностей процесса измерения характеристик изделия, накладывающиеся на сигнал шумы, живым человеком-экспертом «отсекаются», исходя из личного опыта.

На основе анализа основных моделей представления знаний (МПЗ) для ЭС (логическая, продукционная, сетевая, фреймовая, на основе онтологий) было принято решение, что в данном случае оптимальным будет построение ЭС с продукционной ЭС должна байесового типа.

Вывод

В ходе работы было показано, что для повышения эффективности производства МКФ 3 порядка необходимо исследовать подход к настройке изделий за счет использования ЭС.

В ходе дальнейшей работы планируется разработать экспертную систему для автоматизированного анализа и настройки МКФ 3 порядка. Данная разработка позволит снизить нагрузку на специалиста-настройщика, а также уменьшить расход времени на производство изделия в целом.

Список литературы

1. «Дискретные кварцевые фильтры» [Электронный ресурс] / ОАО «Морион». – 2008. – Режим доступа: http://www.morion.com.ru/rus/filters/

2. Ясинский И. М., Яковлев А. Н. Основные этапы, современное состояние и тенденции развития пьезоэлектрических фильтров в омском НИИ приборостроения / И. М. Ясинский, А. Н. Яковлев. ­­ // Техника радиосвязи – 2008 – Вып. 13. – С. 122-130.

3. Researchof 3 PolesMCFCommercialization[Электронный ресурс] / S. Tsuchikane, K. Inao, M. Okazaki. – [2010]. – Режим доступа: http://www.ndk.com/pdf/025.pdf

4. Гаврилова, Т. А., Хорошевский, В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб.: Питер, 2000. – 384с.

5. «Expert systems in steel making industry» [Электронныйресурс] / Jurgen Dorn. – [2010] – Режимдоступа: http://www.ec.tuwien.ac.at/~dorn/Papers/wces94.pdf 

Назад к списку