Medsebojni vpliv karakteristik gradnikov in parametrov hidravlične stiskalnice z uporabo ekspertnega sistema

Jankovič, Denis (avtor), Šimic, Marko (mentor), Pepelnjak, Tomaž (komentor)

Hidravlični sistemi so zaradi visoke gostote energije, njihove robustnosti in zanesljivosti pogosto uporabljeni v proizvodnih sistemih in procesih. Vendar pa je zaradi dinamičnih in nelinearnih lastnosti komponent hidravličnega pogona stiskalnice pogosto oteženo razumevanje vplivov procesov na sistem in komponente. V doktorskem delu je z modeliranjem in simulacijo, še posebej z regresijskim modeliranjem, predstavljena metodologija razvoja virtualnega modela hidravličnega pogona stiskalnice, ki omogoča natančno napovedovanje obnašanja obravnavanega sistema pri različnih intenzivnostih procesa prostega upogibanja ter vplivih sprememb karakteristik trenja vgrajenih komponent. Kvalitativna in kvantitativna primerjalna analiza modelov hidravličnega pogona stiskalnice temelji na rezultatih eksperimentov (»kaj-če« scenarijih) v laboratorijskem okolju za določeno delovno področje obravnavanega sistema. Uporaba simulacijskih modelov za napovedovanje obnašanja sistemov in komponent se je izkazala za manj natančno a še vedno zadovoljivo. Uporaba regresijskih modelov izkazuje večjo sposobnost za napovedovanje obnašanja hidravličnega pogona stiskalnice. V razvoj ekspertnega sistema so vključeni pametni algoritmi za samoprepoznavo in samoprilagodljivost krmilnega signala, ki so del adaptivnega krmilnega mehanizma. Metodi odzivnih površin in polinomskega regresijskega modeliranja sta se izkazali za najbolj učinkoviti, saj zmanjšata napako odziva hidravličnega pogona stiskalnice do 94 %. Obe metodi sta vključeni pri validaciji ekspertnega nadzorno krmilnega sistema v simulacijskem in laboratorijskem okolju hidravličnega pogona stiskalnice.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: hidravlični pogon stiskalnice, prosto upogibanje, strojno učenje, regresijsko modeliranje, simulacija, ekspertni sistem
• Vrsta gradiva: Doktorsko delo/naloga
• Tipologija: 2.08 - Doktorska disertacija
• Organizacija: FS - Fakulteta za strojništvo
• Založnik: [D. Jankovič]
• Leto izida: 2024
• Št. strani: XXIV, 128 str.
• PID: 20.500.12556/RUL-164711
• UDK: 62-82:621.226:52-17(043.3)
• COBISS.SI-ID: 224043011
• Datum objave v RUL: 08.11.2024

JANKOVIČ, Denis, 2024, Medsebojni vpliv karakteristik gradnikov in parametrov hidravlične stiskalnice z uporabo ekspertnega sistema [na spletu]. Doktorska disertacija. D. Jankovič. [Dostopano 5 maj 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=164711

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Mutual influence between component characteristics and the parameters of a hydraulic press using an expert system

Izvleček

Hydraulic systems are widely used in production systems and processes due to their high energy density, robustness, and reliability. Often, the dynamic and nonlinear characteristics of hydraulic press drive components complicate the understanding of their components on system and components. This doctoral dissertation presents a methodology for developing a virtual model of the hydraulic press drive through modeling and simulation, with a focus on regression modeling. This enables accurate predictions of hydraulic press drive behavior under varying intensities of the bending process and changes in the friction characteristics of the components. Qualitative and quantitative comparative analyses of the hydraulic press drive models are based on experimental results ("what-if" scenarios) in real environment. While simulation models are less accurate but satisfactory, regression models show greater reliability and predictive capability for the hydraulic press drive behavior. Intelligent algorithms for selfrecognition and selfadaptation of the control signal, part of the adaptive control mechanism, are integrated into the expert system. The use of response surface methodology and polynomial regression modeling proves most effective, reducing the response error of the hydraulic press drive by up to 94%. These methods are validated in both simulation and real environments of the hydraulic press drive.

• Ključne besede: hydraulic press drive, bending, machine learning, regression modelling, simulation analysis, expert system