DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.3.21

Обґрунтування вибору методів неруйнівного контролю елементів енергетичного обладнання за допомогою апарату нечіткої логіки

Ihor Hryhorenko, Svіtlana Hryhorenko, Mykola Ovcharenko

Анотація


В роботі проілюстровано рішення задачі вибору методів контролю якості виготовлення деталей та вузлів енергетичного обладнання за допомогою апарату нечіткої логіки. Розглянуто основні методи неруйнівного контролю для виявлення поверхневих та внутрішніх дефектів, а також висвітлено основні показники якості металовиробів. Проведено огляд видів дефектів металу та зварних з’єднань. Виконано опис обладнання та засобів контролю для виявлення дефектів. Детально описано послідовність та методика контролю якості ультразвуковим, капілярним та магнітопорошковим методами контролю. Отримано результати контролю якості деталей при виробництві та в процесі їх експлуатації. Проведено аналіз виявлених дефектів. Приведено приклад використання комплексного підходу до виконання контролю. Проаналізовано отримані результати контролю відсотку збігу виявлення дефектів на виробі. Проведено комплексний контроль якості візуальним, ультразвуковим, капілярним та магнітопорошковим методами неруйнівного контролю для визначення відсотку збігів виявлення дефектів. За допомогою створення евристичного аналізатора на базі інтерфейсу системи нечіткої логіки Fuzzy Logic Toolbox програми Matlab розглянуто приклад визначення комбінації методів неруйнівного контролю для контролю якості вкладишу підшипника парової турбіни. Проведено комп'ютерне моделювання за алгоритмом Mamdani, який складається з фазифікації з визначенням діапазонів зміни вхідних величин для кожного прикладу, завданням функцій розподілу для кожного вхідного параметра; обчислення правил, виходячи з адекватності моделі; дефазифікації з переходом від лінгвістичних термів до кількісної оцінки та графічної побудови поверхні відгуку. Моделювання дало змогу визначити оптимальну комбінацію методів неруйнівного контролю, що забезпечує найвищу якість виявлення дефектів у вкладишу підшипника парової турбіни.

Ключові слова


об’єкт контролю; дефект; неруйнівний контроль; нечітка логіка; евристичний аналізатор; фазифікація; дефазифікація; контроль якості

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Efimov, V.V. (2007), Means and methods of quality management, Knorus, Moscow, 232 p.

Ogvozdin, V.Yu. (2009), Quality management. Fundamentals of theory and practice, Textbook, Business and Service, Sixth Moscow, 288 p.

Kruglov, M.G. and Shishkov M. (2007), Quality management as it is, Eksmo, Moscow, 544 p.

(2009), DSTU ISO 9001: 2009, Quality management systems. Requirements, available at:

http://www.plitka.kharkov.ua/certs/433_iso9001.pdf.

(2001), DSTU ISO 9004: 2001, Quality management systems. Performance Improvement Guide, available at:

http://online.budstandart.com/ua/catalog/doc-page?id_doc=45956.

Hryhorenko, I. Drozdova T., Hryhorenko S. and Tverytnykova E. (2019), “Application of user interface Fuzzy Logic Toolbox for quality control of products and services”, Advanced Information Systems, Vol. 3, No. 4, pp. 118–125, DOI: http://dx.doi.org/10.20998/2522-9052.2019.4.18.

Mochammad, Iswan, Andre Hasudungan, Lubis, Imelda Sri, Dumayanti, Raheliya Br., Ginting and AndysahPutera Utama, Siahaan (2017), “Implementation of Fuzzy Tsukamoto Algorithm in Determining Work Feasibility”, Journal of Computer Engineering (IOSR-JCE), Vol. 19, Issue 4, Ver. IV, pp. 52–55, DOI: http://dx.doi.org/10.9790/0661-1904045255.

Yu, Zhang, Jun, Chen, Chris, Bingham and Mahdi, Mahfouf (2014), “A new adaptive Mamdani-type fuzzy modeling strategy for industrial gas turbines”, IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 6–11 July 2014, Milan, Italy. available at: http://bwbooks.net/index.php?id1=4&category=comp-lit&author=leolenkov-av&book=2005.

Sankar, Ganesh S., Bhargav, Reddy N. and Arulmozhivarman, P. (2017), “Forecasting air quality index based on Mamdani fuzzy inference system”, 2017 International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICEI), 11–12 May 2017, Tirunelveli, India, DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ICOEI.2017.8300944.

Hryhorenko, I.V., Hryhorenko, S.M. and Gavrylenko, S.Yu. (2017), “Investigation of the possibilities of using the fuzzy-logic apparatus in measuring and classifying defects in metal tubes”, Ukrainian Metrological Journal, vol. 2, рр. 42–49, DOI: https://doi.org/10.24027/2306-7039.2.2017.109757.

Hryhorenko, I.V. and Hryhorenko, S.M. (2017), “Investigation of the influence of external and internal factors on the error in detecting defects in metal products thanks to the fuzzy-logic apparatus”, Metrologiya ta priladi, vol. 3 (65), рр. 44–48.

Hryhorenko, I.V., Hryhorenko, S.M. and Bezborodyj Ye.A. (2018), “Using fuzzy logic to control accuracy and improve product quality”, Metrologiya ta priladi, vol. 3 (71), рр. 52–57.




Copyright (c) 2020 Ihor Hryhorenko, Svіtlana Hryhorenko, Mykola Ovcharenko