ГОСТ 31880-2012 Принципы надлежащей лабораторной практики (GLP). Руководство по проведению инспекций испытательных центров и аудитов исследований

1. ГОСТ 31880-2012 Принципы надлежащей лабораторной практики (GLP). Руководство по проведению инспекций испытательных центров и аудитов исследований.

УДК 681.5 Ходжаниязов М.Ф., группа ЭЭА-111, ВлГУ

В автоматизированной системе освещения разработанной мною при заданном режиме автомобиля с наступлением темноты включается ближний свет, затем, при отсутствии встречных автомобилей включится дальний свет. В случае приближения встречного автомобиля ближе 200 метров произойдет автоматическое переключение на ближний свет. Если автомобиль находится в зоне тумана или же въезжает в такую зону то автоматически включаются противотуманные фары.

1. 
   https://wiki.zr.ru
   

УДК 681.5 Петров М.И., группа ЭЭА-111, ВлГУ

Научный руководитель доцент Веселов А.О.
АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА ТЕРМОРЕГУЛЯЦИИ АВТОМОБИЛЬНЫХ КРЕСЕЛ
Зима – то время, когда особенно хочется тепла. Если вас с наступлением холодов постоянно передёргивает, когда вы садитесь в свой автомобиль, то наверняка вы неоднократно задумывались о том, как было бы неплохо иметь подогрев сидений, чтобы в один миг забыть навсегда о том, что такое дискомфорт холодного сидения. Кто-то пытается утеплить своё водительское место тёплым чехлом или хотя бы одеялом; кто-то во время обязательного зимнего прогрева автомобиля включает на всю мощь печку, пытаясь согреть салон. Но все автомобилисты знают, что это не помогает радикально решить проблему. Именно потому так популярны в наших условиях зимние системы подогрева сидений.

Проявляя заботу об автомобилистах, многие компании устанавливают в машины обогрев сидений как штатное оборудование, другие же предлагают его как опцию. Большинство выпускаемых ВАЗом моделей автомобиля не имеют системы подогрева сидений. Этот недостаток давно перестал быть таковым, поскольку его за довольно символическую плату можно устранить посредством альтернативных решений или внедрением системы подогрева. Что касается альтернативы, то в качестве недорогой и общедоступной принято считать всевозможные накидки и чехлы с подогревом, которые устанавливаются на сиденья. Для этого варианта тюнинга не надо обладать какими-то выдающимися способностями, он под силу любому автовладельцу. Достаточно всего лишь закрепить несколько крепёжных лямок, затем вставить питание в прикуриватель. Ассортимент такого рода устройств довольно большой и проблем с выбором быть не должно. Это может быть как самая обычная и бюджетная накидка отечественного производства, так и дорогая импортная, имеющая много всяческих функций, таких как: поддержка правильной осанки, массаж, несколько функций подогрева. При этом импортные системы достаточно дороги, а отечественные аналоги громоздки и не очень удобны в эксплуатации. На рынке достаточно много контрафактных продуктов и откровенных «самоделок», использование которых небезопасно. Особенно часто проблемы случаются с накладными подогревами сидений (накидками), получающими питание от прикуривателя. «Накидки» доставляют массу неудобств в эксплуатации, быстро выходят из строя, а иногда приводят к поломке всей электросистемы автомобиля!

Поэтому, как мне кажется, более солидно и правильно будет выбрать встроенный подогрев сидений. Подогрев сидений автомобиля, который включен на максимум, в считанные минуты нагреет даже самое холодное сиденье, после чего сможет в режиме минимального энергопотребления поддерживать оптимальную температуру (20-30 градусов). Кстати, тем, кого пугают слова — "расход энергии", спешу сообщить, что для подогрева сидений используется такое количество энергии, которое не превышает потребление обычного габаритного осветителя. Этот способ, к сожалению, потребует обязательного обращения к специалистам по одной простой причине. Она заключается в пожаробезопасности и целостности электросети автомобиля. Так как подогрев будет осуществляться от автомобильной сети — неправильно установленные нагревательные элементы в процессе эксплуатации могут стать причиной короткого замыкания со всеми вытекающими

Системы обогрева сидений постоянно совершенствуются, обеспечивая водителю и пассажирам больший комфорт.

Мною разработана адаптивна система терморегуляции автомобильных кресел на основе элементов Пельтье. За прототип принят патент «Кресло с системой терморегуляции» (RU 2345911), отличается наличием системы автоматического поддержания заданной температуры кресла.

Был произведен анализ патентной информации связанной с кондиционированием температуры автомобильных кресел. Также выбран патент-прототип и произведен синтез системы управления нагревательно-охлаждающими элементами. Разработана принципиальная схема устройства.

УДК 629.02 Сызганов Г.А., группа Мрм-112, ВлГУ

Научный руководитель профессор Веселов О.В.

Неравномерно движения исполнительных органов автомобилей возникает из - за механических причин:

1. 
   нагрев узлов;
   
2. 
   перекос;
   
3. 
   неисправность подшипников и их неправильная установка;
   
4. 
   ослабление креплений технологических машин;
   
5. 
   неравномерность вращения шпинделя;
   
6. 
   расцентровка вала и т.д.
   

1. 
   неравномерность магнитного потока;
   
2. 
   плохие контакты;
   
3. 
   шумы;
   
4. 
   колебания сопротивления щеточного контакта;
   
5. 
   коллекторные пульсации эдс и тока якоря.
   

Вибрационная диагностика, как и другие методы технической диагностики, решает задачи поиска неисправностей и оценки технического состояния исследуемого объекта.

Преимущества.

• 
  метод позволяет находить скрытые дефекты;
  
• 
  метод, как правило, не требует сборки - разборки оборудования;
  
• 
  малое время диагностирования;
  
• 
  возможность обнаружения неисправностей на этапе их зарождения [1, 2].
  

• 
  высокие требования к способу крепления датчика вибрации;
  
• 
  зависимость параметров вибрации от большого количества факторов и сложность выделения вибрационного сигнала, обусловленного наличием неисправности [3].
  

Работа направлена на дальнейшее исследование характеристик механических узлов и устранения недостатков данного метода диагностирования.

Традиционные методы анализа по спектрам сигналов дают результаты, но при этом сам процесс длительный, требует большого объема оборудования и длительных расчетов. Это ограничивает применение таких методов в задачах активного управления в реальном времени. Альтернативой является анализ и оценка параметров с использованием методов искусственного интеллекта. Теория нечетких множеств и нейронных сетей позволяет эффективно решать управление техническим состоянием автомобилей.

Библиографический список.

1. Prostoev_NET – Информационный портал / .62 [Электронный ресурс]: Барков А.В. Диагностика: Возможности нового поколения систем мониторинга и диагностики. – Режим доступа: http: // www.prostoev.net

2. Ширман А., Соловьев А. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования. М.: Машиностроение, 1996. 276 с.

3. Барков А.В., Баркова Н.А., Азовцев Ю.А. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации: Учеб. пособ. СПб.: Питер, 2000. 158 с.

УДК 004.942 Таланов С.В., Мрма-112, ВлГУ

Научный руководитель профессор Веселов О. В.
Особенности диагностики систем автомобиля, построенных на основе методов нечеткой логики
Принятие решений в управлении электромеханическими системами часто связано с дефицитом времени: лучше принять не самое хорошее решение, но в требуемый срок, так как в противном случае лучшее решение может уже и не понадобиться. Поэтому решение часто приходится принимать в условиях неполной информации (ее неопределенности, нечеткости или даже дефицита), и нужно обеспечить возможность как можно в более сжатые сроки определить наиболее значимые для принятия решений сведения и наиболее объективные предпочтения, лежащие в основе принятия решения.

Помочь в решении этой задачи призвана техническая диагностика. Техническая диагностика благодаря раннему обнаружению дефектов и неисправностей позволяет устранить отказы электромеханической системы в процессе технического обслуживания, что повышает надежность и эффективность эксплуатации, а также дает возможность эксплуатации технических систем ответственного назначения по состоянию.

На сегодняшний момент создано большое количество средств технической диагностики отвечающих современным требованиям, основанных на новых достижениях науки. Одним из таких современных направлений науки является использование теории нечетких множеств.

Существует несколько причин, на основании которых отдают предпочтение применению систем именно с нечеткой логикой:

• 
  эта логика концептуально легче для понимания;
  
• 
  нечеткая логика - гибкая система и устойчива к неточным входным данным;
  
• 
  она может моделировать нелинейные функции произвольной сложности;
  
• 
  в данной логике учитывается опыт специалистов-экспертов;
  
• 
  нечеткая логика основана на естественном языке человеческого общения.
  

• 
  возможность оперировать входными данными, заданными нечетко: например, непрерывно изменяющиеся во времени значения (динамические задачи), значения, которые невозможно задать однозначно (результаты измерения скорости вращения вала двигателя и др.);
  
• 
  возможность нечеткой формализации критериев оценки и сравнения: оперирование критериями "большинство", "возможно", предпочтительно" и т.д.;
  
• 
  возможность проведения качественных оценок как входных данных, так и выводимых результатов: вы оперируете не только собственно значениями данных, но их степенью достоверности и ее распределением.
  

К электромеханической системе подключается диагностический комплекс, на основе нечеткого контроллера. На входы диагностического комплекса поступают сигналы, подаваемые на вход системы и выходной сигнал системы, а на выходе имеем заключение, на основании которого происходит принятие решения о техническом состоянии объекта. На основании данного заключения устанавливается вид технического состояния объекта: исправное, неисправное, работоспособное, неработоспособное или предельное состояние.

Мощь и интуитивная простота нечеткой логики как методологии разрешения проблем гарантирует ее успешное использование во встроенных системах контроля и анализа информации. При этом происходит подключение человеческой интуиции и опыта оператора.

УДК 004.942 Мунгиа Лосано Г., группа М-109 ВлГУ

Научный руководитель профессор Умнов В.П.
КОМПЬЮТЕРНАЯ МОДЕЛЬ МНОГОСТЕПЕННОГО

ЛАЗЕР-РОБОТА

Кинематическая схема манипуляционной системы лазер–робота, требующая реализации и решаемая в пространстве приведена на рисунке 1.

Рис. 1. Кинематическая схема манипуляционной системы

Построение модели манипулятора лазер-робота производится в пространстве xyz. В состав этой модели входит 3 звена и 3 цилиндрических шарнира (рис. 2). На рисунке серым цветом показаны цилиндрические шарниры, зеленым – звенья манипулятора. Первый цилиндрический шарнир связан с землей при помощи блока Ground.

В блоке Mashine Environment указываем направление действия (вдоль оси z) и величину силы тяжести (g = -9.81 м/с²). В блоках Revolute указываем направление оси вращения (вокруг оси Z).

Рис. 2. Базовая модель манипулятора лазер-робота в SimMechanics

Для задания движения механизма добавляем блоки Joint Actuator в местах расположения приводных двигателей, а для снятия характеристик в шарнирах – Joint Sensor. В окне настройки блока Joint Actuator устанавливаем вид возбуждения Generalized forces (обобщенные силы) – Apply torque (момент), в окне настройки Joint Sensor производим выбор тех характеристик относительного движения частей примитива, которые необходимо снять. Для вывода на экран снятых характеристик используем блок Scope (осциллограф для наблюдения временных зависимостей). После этого модель манипулятора примет вид, изображенный на рисунке 3.

Для задания движения к блокам Joint Actuator добавляем модели приводов, компьютерная модель привода 1ого сочленения приведена на рисунке 4.

Рис. 3. Промежуточная модель манипулятора лазер-робота

Рис. 4 Модель привода

При моделировании использовались параметры реальных двигателей и контура тока. Параметры реальных двигателей представлены в приложение к данной дипломной работе. Параметры регулятора скорости настраивались по модели привода для средних значений нагрузки с помощью блока NCD, осуществляющего автоматизированный поиск коэффициентов ПИД регулятора по заданной кривой переходного процесса корневыми методами.

К промежуточной модели манипулятора (рисунок 3) добавим модели приводов, а также выходы для снятия характеристик и входы для задания параметров движения. В результате получим окончательную модель исследуемой системы, приведенную на рисунке 5.

Рис. 5. Модель манипулятора лазер робота

1. 
   Giurgiutiu V., Edward Lyshevski S. Micromechatronics: Modeling, Analysis and Desing with Matlab «CRC Press», 2009.
   
2. 
   Григорьянц А.Г., Соколов А.А. Лазерная техника и лазерная технология. В 7 кн. Кн.7. Лазерная резка металлов: учебн.пособие для ВУЗов.-М.:Высшая школа,1988.
   
3. 
   Умнов В.П., Взаимосвясь компонентов и структурная модель манипулятора оптики лазер-робота. Проблемы машиностроения и автоматизации. 2011.
   

УДК 681.5 Ледащёв А. В., группа М-109, ВлГУ

Научный руководитель профессор Умнов В.П.
ЛАЗЕР – РОБОТ ДЛЯ ТЕРМИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ИЗДЕЛИЙ

В работе рассматривается вопрос построения интеллектуальной системы управления для лазерного термоупрочнения металлических объектов сложной пространственной формы поверхности с использованием многостепенных технологических роботов. Предлагается система управления роботом, структура которой приведена на рисунке 1.

Рис. 1 Структура лазер-робота для термической обработки материалов

Технологический контроллер формирования параметров обработки задаёт параметры для контроллера планирования траектории в пространстве задания, для контроллера формирования эталонной скорости в пространстве задания и для контроллера источника лазерного излучения. Контроллер планирования траектории вырабатывает параметры точек траектории, которые преобразуются в обобщённые координаты углов поворота в нейроконтроллере 1 преобразования координат, сигналы с последнего поступают на позиционный контроллер, который связан с блоком нейроконтроллеров регуляторов скорости. Контроллер формирования эталонной скорости формирует задания требуемой скорости обработки. Преобразование эталонных скоростей в обобщённые координаты эталонных скоростей происходит с помощью нейроконтроллера 2 преобразования скорости, с которого сигналы поступают на блок нейроконтроллеров регулятора скорости.

Управляющие сигналы с блока нейроконтроллеров скорости поступают на манипуляционную систему. Манипуляционная система имеет механическую связь с оптической головкой, на которую подаётся с источника лазерного излучения лазерный луч, параметры лазерного излучения формируются контроллером источника лазерного излучения. Использование нейроконтроллеров для преобразования координат и скоростей обусловлено необходимостью повышения быстродействия и точности формирования управляющих воздействий на исполнительные приводы, в современных системах управления. Нейроконтроллеры в контуре скорости приводов предназначены для быстродействующей подстройки коэффициентов регуляторов в функции задания её эталонного значения и сигнала технологической обратной связи.

Выполнен анализ влияния компонентов лазерного излучения (длины волны, мощности, энергии, времени импульса и др.) и параметров обрабатываемой детали (геометрических, физико-химических и др.) на качество выполненного технологического процесса термической обработки.

Из анализа следует, что в наибольшей степени на качество температурного воздействия на обрабатываемую поверхность оказывают скорость движения луча по поверхности и мощность ЛИ, которую можно отнести к скорости обработки. В случае переменности геометрических параметров и неоднородности физико-химических свойств материала, имеющих место в процессе движения, скорость относительного перемещения луча и объекта обработки должна быть адаптирована к указанным факторам.

Практически однозначную функциональную связь со скоростью обработки имеет плотность спектра теплового излучения с нагретой поверхности [1]. В функциональном преобразователе происходит преобразование плотности спектра теплового излучения, полученной с датчика, в величину скорости обработки, и сравнение полученного значения со скоростью, заданной в технологическом контроллере. Рассогласование подаётся на блок распределения скорости в пространстве задания и далее на блок нейроконтроллеров регуляторов скорости.

Решение обратной задачи кинематики многоподвижных механизмов манипуляторов матричными методами приводит к системе трансцендентных уравнений, которые в большинстве случаев имеют множество корней. Подобные результаты, особенно при необходимости управлении многоподвижными механизмами крайне не желательны. В этой связи предлагается использовать обучаемые нейронные сети для формирования обобщенных координат [2].

Для построения контроллера выбираем двухслойную архитектуру нейронной сети, с помощью которой формируются обобщённые координаты звеньев, включающую в себя: сорок нейронов в первом слое и три нейрона во втором слое; используемые функции активации: tansig – в первом слое, purelin – во втором слое; trainlm- используемый алгоритм обучения; один вход с шестью входными элементами и три целевых выходов. Для создания сети с прямой передачей сигнала в среде MatLAB использована функция newff (здесь и дальнейшем все операции выполняются в командном окне). С помощью команды gensim(net); можно визуализировать созданную нейронную сеть в системе Simulink. На рисунке 2 представлена визуализированная структура двухслойной нейронной сети, структуры двух слоев из-за громоздкости опущены.

Рис. 2 Структура двухслойной нейронной сети: а) нейронная сеть; б) два слоя с последовательным соединением; в) схема слоя 1; г) схема слоя 2

При построении котроллера выполнены все необходимые процедуры, связанные с его обучением и анализом входных и выходных данных, полученных по исходной математической модели.

1. 
   Технологические лазеры. Справочник в 2.т. Т.1.Расчёт, проектирование эксплуатация / Г.А.Абельсиитов, В.С.Голубев и др. Под. Общ. Ред. Г.А. Абельсиитова. - М.: Машиностроение, 1991.
   
2. 
   К.С. Шоланов, Е.М. Сбатаев. Обучение двухслойной нейронной сети для решения обратной задачи кинематики манипуляторов. https://elib.kazntu.kz/sites/default/files/articles/sholanov_2007_6.pdf.
   

УДК 681.5 Белтран Х.Г. , группа М-109 ВлГУ

Научный руководитель профессор Умнов В.П.