novtexmechМехатроника, автоматизация, управлениеMekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie1684-64272619-1253Commercial Publisher «New Technologies»10.17587/mau.24.573-582novtexmech-1451Research ArticleАВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ И ПРОИЗВОДСТВАМИAUTOMATION AND CONTROL TECHNOLOGICAL PROCESSESРазработка и анализ интеллектуальной системы управления гальваническим процессом на базе ассоциативной памяти в условиях предсказуемой неопределенностиDevelopment and Analysis of an Intelligent Electroplating Control System Based on Associative Memory under Conditions of Predictable UncertaintyСоловьевД. С.SolovjevD. S.

канд. техн. наук, доц.

г. Тамбов

Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor

Tambov, 392036

solovjevdenis@mail.ruФГБОУ ВО "Тамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина"РоссияDerzhavin Tambov State UniversityRussian Federation2023311020232411573582Copyright © Commercial Publisher «New Technologies», 20232023Commercial Publisher «New Technologies»Commercial Publisher «New Technologies»https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://mech.novtex.ru/jour/article/view/1451

Проведен анализ способов улучшения равномерности гальванических покрытий, среди которых наиболее перспективным для многономенклатурного серийного типа производства является управление токовым режимом. Для управления токовым режимом рассматривается гальванический процесс как объект управления и описывается его математическая модель (с распределенными координатами на базе законов Фарадея и Ома, а также дифференциального уравнения Лапласа в частных производных). Из-за сложности математической модели гальванического процесса поиск оптимального управления невозможен в режиме реального времени и требует длительных предварительных расчетов. Применение ассоциативной памяти в интеллектуальной системе позволит сформировать управление, которое соответствует текущему состоянию гальванического процесса и заданному критерию качества (равномерности покрытия) в реальном времени. Предложен алгоритм работы блока формирования знаний, подразумевающий применение интеллектуальной системы управления в условиях предсказуемой неопределенности с ассоциативной памятью матричного типа. Заполнение строк ассоциативной памяти осуществляется на основе аппроксимации критерия равномерности квадратичной функцией и выбора ее значений при заданных потерях в качестве. Рассмотрен алгоритм работы регулятора, который использует управление из строки ассоциативной памяти, имеющей взвешенную метрику, наиболее близкую к нормализованным значениям входных переменных. Предложен алгоритм работы блока оценки качества на основе определения влияния входных переменных на выходную переменную посредством расчета их весовых коэффициентов значимости, для определения значений которых используются максимальные значения, размах и максимальные локальные изменения для вероятности неотрицательности отклонения выходной переменной от ее заданного значения. Для анализа эффективности предложенных алгоритмов работы блоков интеллектуальной системы управления гальваническим процессом на базе ассоциативной памяти с точки зрения длительности поиска управления и потери в равномерности покрытия проведен вычислительный эксперимент.

The analysis of ways to improve the electroplated coating uniformity, among which the most promising for a multiassortment production is the current control, is presented in the article. The electroplating is considered as a control object and its mathematical model is described (with distributed coordinates based on the laws of Faraday and Ohm, Laplace’s partial differential equation) to current control. The search for optimal control is impossible in real time and requires lengthy preliminary calculations due to the complexity of the electroplating mathematical model. The use of associative memory in an intelligent system will make it possible to find a control that corresponds to the electroplating current state and the specified quality criterion (coating uniformity) in real time. An operation algorithm of the knowledge formation unit, which implies the use of an intelligent control system under predictable uncertainty with matrix-type associative memory, is proposed. The associative memory rows are filled based on the uniformity criterion approximation by the function and the choice of its values for given quality losses. An operation algorithm of the controller, which uses the control from the associative memory row with the closest weighted metric to the normalized values of the input variables, is considered. An operation algorithm of the quality assessment unit, which involves determining the influence of input variables on the output variable by calculating their weighting coefficients of significance, to determine the values of which the maximum values, range and maximum local changes are used for the probability of non-negativity of the output variable deviation from its given value, is proposed. A computational experiment was carried out to analyze the effectiveness of the proposed operation algorithms for the units of an intelligent electroplating control system based on associative memory in terms of the control search duration and loss in coating uniformity.

интеллектуальная система управленияассоциативная памятьпредсказуемая неопределенностьалгоритмгальванический процессравномерность покрытияintelligent control systemassociative memorypredictable uncertaintyalgorithmelectroplatingcoating uniformityРабота выполнена с использованием оборудования центра коллективного пользования научным оборудованием ТГУ имени Г. Р. Державина.Работа выполнена с использованием оборудования центра коллективного пользования научным оборудованием ТГУ имени Г. Р. Державина.ReferencesГамбург Ю. Д. Гальванические покрытия. Справочник по применению. М.: Техвосфера, 2006. 216 с.Gamburg Y. D. Electroplated coatings. Application guide, Moscow, Tekhvosfera, 2006, 216 p. (in Russian).Помогаев М. В., Помогаев В. М., Волкович А. В. Равномерность гальванических покрытий и методы ее повышения // Практика противокоррозионной защиты. 2003. № 2 (28). С. 49—52.Pomogaev М. V., Pomogaev V. М., Volkovich A. V. Uniformity of electrodeposited coatings and methods of its increase, Praktika protivokorrozionnoj zashchity, 2003, vol. 2, no. 28, pp. 49—52 (in Russian).Ishizuka N., Yamada T., Izui K., Nishiwaki S. Topology optimization for unifying de-posit thickness in electroplating process // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2020. Vol. 62. P. 1767—1785.Ishizuka N., Yamada T., Izui K., Nishiwaki S. Topology optimization for unifying de-posit thickness in electroplating process, Structural and Multidisciplinary Optimization, 2020, vol. 62, pp. 1767—1785.Yang G., Deng D., Zhang Y., Zhu Q., Cai J. Numerical optimization of electrodeposition thickness uniformity with respect to the layout of anode and cathode // Electrocatalysis. 2021. Vol. 12. P. 478—488.Yang G., Deng D., Zhang Y., Zhu Q., Cai J. Numerical optimization of electrodeposition thickness uniformity with respect to the layout of anode and cathode, Electrocatalysis, 2021, vol. 12, pp. 478—488.Park C.-W., Park K.-Y. An effect of dummy cathode on thickness uniformity in electro-forming process // Results in Physics. 2014. Vol. 4. P. 107—112.Park C.-W., Park K.-Y. An effect of dummy cathode on thickness uniformity in electro-forming process, Results in Physics, 2014, vol. 4, pp. 107—112.Solovjev D. S., Solovjeva I. A., Konkina V. V. Software Development for the Optimal Parts Location in the Bath Space with the Purpose to Reduce the Non-uniformity of the Coating Thickness // Proceedings of the 6th International Conference on Industrial Engineering (ICIE 2020). Lecture Notes in Mechanical Engineering. 2021. P. 85—93.Solovjev D. S., Solovjeva I. A., Konkina V. V. Software Development for the Optimal Parts Location in the Bath Space with the Purpose to Reduce the Non-uniformity of the Coating Thickness, Proceedings of the 6th International Conference on Industrial Engineering (ICIE 2020). Lecture Notes in Mechanical Engineering, 2021, pp. 85—93.Anand R. K. Bipolar electrode focusing: tuning the electric field gradient // Lab on a Chip. 2011. Vol. 11. P. 518—527.Anand R. K. Bipolar electrode focusing: tuning the electric field gradient, Lab on a Chip, 2011, vol. 11, pp. 518—527.Popov K. I., Živković P. M., Nikolić N. D. A mathematical model of the current density distribution in electrochemical cells // Journal of the Serbian Chemical Society. 2011. Vol. 76. P. 805—822.Popov K. I., Živković P. M., Nikolić N. D. A mathematical model of the current density distribution in electrochemical cells, Journal of the Serbian Chemical Society, 2011, vol. 76, pp. 805—822.Wang F. Y., Xu J. W., Zhao J. S. Numerical Simulation of Electrochemical Machining Process and Machined Surface Prediction // Key Engineering Materials. 2011. Vol. 458. P. 99—105.Wang F. Y., Xu J. W., Zhao J. S. Numerical Simulation of Electrochemical Machining Process and Machined Surface Prediction, Key Engineering Materials, 2011, vol. 458, pp. 99—105.Пчелинцева И. Ю., Литовка Ю. В. Система автоматизированного управления процессом нанесения гальванического покрытия в ванне с токонепроводящим экраном // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. Т. 23, № 4. С. 188—196.Pchelintseva I. Yu., Litovka Yu. V. Automated control system for the process of electroplating in a bath with a non-conductive of electric current screen, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2022, vol. 23, no. 4, pp. 188—196 (in Russian).Соловьев Д. С., Соловьева И. А. Разработка и исследование системы оптимального управления гальваническими процессами в ваннах со многими анодами // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. Т. 23, № 9. С. 462—472.Solovjev D. S., Solovjeva I. A. Development and Research of the Optimal Control System of Electroplated Processes in Multi-Anode Baths, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2022, vol. 23, no. 9, pp. 462—472 (in Russian).Solovjev D. S., Solovjeva I. A., Litovka Y. V., Nesterov V. A. Searching Method for Suboptimal Action Ensuring Acceptable Losses in the Process Quality // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2020. Vol. 49. P. 429—438.Solovjev D. S., Solovjeva I. A., Litovka Y. V., Nesterov V. A. Searching Method for Suboptimal Action Ensuring Acceptable Losses in the Process Quality, Journal of Machinery Manufacture and Reliability, 2020, vol. 49, pp. 429—438.Solovjev D. S., Solovjeva I. A., Litovka Y. V. Synthesis of the suboptimal control algorithm for electroplating processes under conditions of uncertainty in the range of processed products // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 709(022063). P. 1—7.Solovjev D. S., Solovjeva I. A., Litovka Y. V. Synthesis of the suboptimal control algorithm for electroplating processes under conditions of uncertainty in the range of processed products, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, vol. 709, no. 022063, pp. 1—7.Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. М.: Наука, 2006. 333 с.Makarov I. M., Lokhin V. M., Manko S. V., Romanov M. P. Artificial intelligence and intelligent control systems, Moscow, Nauka, 2006, 333 p. (in Russian).Карабутов Н. Н., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П. Модели адаптивного управления на базе ассоциативной памяти // Мехатроника, автоматизация, управление. 2014. № 12. С. 11—17.Karabutov N. N., Lokhin V. M., Manko S. V., Romanov M. P. Models of adaptive control on the base of associative memory, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2014, no. 12, pp. 11—17 (in Russian).Романов М. П. Высокоточная система управления для сборочных роботов на основе ассоциативной памяти // Вестник МГТУ МИРЭА. 2015. № 3-1 (8). С. 60—87.Romanov M. P. High-precision control system of assembly robots based on associative memory, Vestnik MGTU MIREA, 2015, no. 3-1 (8), pp. 60—87 (in Russian).Ильин В. П. Методы конечных разностей и конечных объемов для эллиптических уравнений. Новосибирск: Издво Ин-та математики, 2000. 345 с.Il’in V. P. Finite difference and finite volume methods for elliptic equations, Novosibirsk, Izdatel’stvo Instituta matematiki, 2000, 345 p. (in Russian).Giaccherini A., Caporali S., Berretti E., Marcantelli P., Sanzari I., Perissi I., Innocenti M. Finite Elements Analysis of an Electrochemical Coating Process of an Irregularly Shaped Cathode with COMSOL Multiphysics® // ECS Transactions. 2015. Vol. 64. P. 1—8.Giaccherini A., Caporali S., Berretti E., Marcantelli P., Sanzari I., Perissi I., Innocenti M. Finite Elements Analysis of an Electrochemical Coating Process of an Irregularly Shaped Cathode with COMSOL Multiphysics®, ECS Transactions, 2015, vol. 64, pp. 1—8.Johansson R. Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib. New York: Apress, 2018. 700 p.Johansson R. Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib, New York, Apress, 2018, 700 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.