An Autonomous Cooling System for the Cutting Tool in the Task of Operation of CNC Equipment. Part II
https://doi.org/10.17587/mau.18.558-563
Abstract
This paper presents MIMO fuzzy logic system for control of the parameters of an autonomous system for cooling of the cutting tool on three axis milling machine with CNC, which controls voltage of the FET gate, thereby changing the temperature of the Peltier element, and the voltage on the fan used to cool the warm side of the Peltier element. Accordingly, the fuzzy logic control system has two input and two output variables. The input ones are the temperature in the cutting zone and the temperature of the warm side of the Peltier element, and the output voltage at the gate of a field effect transistor and the voltage at the fan. Simulation of the fuzzy logic system was carried out by numerical methods using soft and hard arithmetic operations, as well as different operators of fuzzy implications for hard arithmetic operations. In modeling of the fuzzy logic of MIMO system for control of the parameters of an autonomous system for cooling of the cutting tool in the task of operation of CNC equipment, different operators of the fuzzy implications were obtained and graphs were compared of the voltage on the fan and of the temperature on the warm side of the Peltier element. Their strong and weak points were identified. The best results were obtained employing the soft arithmetic operations, the use of which for the fuzzy logic of MIMO system generates the necessary voltage value for the gate of the MOSFET and the fan depending on the temperature in the cutting zone and on the warm side of the Peltier element.
About the Authors
M. V. Bobyr
South-West State University
Russian Federation
Russian Federation
S. A. Kulabuhov
South-West State University
Russian Federation
Russian Federation
A. S. Yakushev
South-West State University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Игнатьев В. В. Адаптивные гибридные интеллектуальные системы управления // Известия ЮФУ. Технические науки. 2010. № 12 (113). С. 89-94.
2. Камчатный С. А., Кузнецов В. М., Сковородин А. В., Щербаков Н. Р. Математическое моделирование процесса формообразования деталей конического передаточного механизма с ЭЦ-зацеплением // Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2014. № 2. С. 5-17.
3. Джамбеков А. М., Щербатов И. А. Управление процессом каталитического риформинга на основе экспертной информации// Системы. Методы. Технологии. 2014. № 4 (24). С. 103-111.
4. Алексеев П. П., Щербатов И. А. Нейросетевая система управления вакуумным деаэратором ВД-400 // Вестник НГУЭУ. 2016. № 2. С. 263-275.
5. Блинников А. Е. Применение нейросетевых алгоритмов в решении задач оптимизации технологических процессов и оборудования литейного производства // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 12. С. 15-20.
6. Седов В. А., Седова Н. А., Перечёсов В. С. Нечеткая система удержания судна на курсе // Южно-Сибирский научный вестник. 2012. № 1. С. 86-87.
7. Бобырь М. В. Адаптация системы управления мобильным роботом на основе нечеткой логики // Мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16. № 7. С. 449-455.
8. Бобырь М. В., Милостная Н. А. Механизм адаптации нечеткой системы вывода на основе генетического алгоритма // Промышленные АСУ и контроллеры. 2015. № 3. С. 27-32.
9. Филимонов Н. Б. Гомеостатические системы и автомат ограничений состояния управляемых динамических объектов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 1998. № 1-2. С. 17.
10. Yongjin K., Fischer G. W., Tzu-Liang T. Fuzzy neuron adaptive modeling to predict surface roughness under process variations in CNC turning // Journal of manufacturing systems. 2002. Vol. 21. N. 6. P. 440-450.
11. Earl-Juei Wang, Tai-Sheng Su, Ming-Hsien Chang. Comparative study of the applicability of fuzzy multi-objective linear programming models through cost-effective analysis for mold manufacturing // Journal of manufacturing systems. 2013. Vol. 32. P. 206-219.
12. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат; пер. с англ. 2-е изд. М.:БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с.
13. Бобырь М. В. Влияние числа правил на обучение нечетко-логической системы // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 11 (125). С. 28-35.
14. Титов В. С., Бобырь М. В., Тевс С. С. Выбор оптимальных параметров управления технологическим процессом методами нечеткой логики // Промышленные АСУ и контроллеры. 2003. № 5. С. 21-23.
15. Титов B. C., Бобырь М. В., Милостная Н. А. Операционные системы реального времени для систем ЧПУ // Промышленные АСУ и контроллеры. 2008. № 7. С. 31-33.
16. Бобырь М. В., Кулабухов С. А., Титов Д. В. Оценка влияния числа обучаемых точек на аддитивность нечетких систем // Промышленные АСУ и контроллеры. 2014. № 10. С. 30-35.
17. Бобырь М. В., Емельянов С. Г., Милостная Н. А. О некоторых свойствах моделирования адаптивных нейро-нечетких систем на основе упрощенного нечетко-логического вывода // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2014. Т. 12. № 5. С. 4-12.
18. Бобырь М. В., Кулабухов С. А., Милостная Н. А. Обучение нейро-нечеткой системы на основе метода разности площадей // Искусственный интеллект и принятие решений. 2016. № 4. С. 15-26.
19. Бобырь М. В., Кулабухов С. А. Дефаззификация вывода из базы нечетких правил на основе метода разности площадей // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2015. № 9 (135). С. 32-41.
20. Титов В. С., Бобырь М. В., Милостная Н. А. АСУ включением/выключением устройства удаления стружки и пыли на оборудовании с ЧПУ // Автоматизация в промышленности. 2006. № 12. С. 10-11.
21. Бобырь М. В., Титов В. С., Нассер А. А. Оценка числа итераций при обучении мягких нечетких систем // Известия Юго-Западного государственного университета. 2014. № 3 (54). С. 30-37.
Review
For citations:
Bobyr M.V., Kulabuhov S.A., Yakushev A.S. An Autonomous Cooling System for the Cutting Tool in the Task of Operation of CNC Equipment. Part II. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2017;18(8):558-563. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.18.558-563
Views:
450
.png)
Email this article 