Medsebojni vpliv karakteristik gradnikov in parametrov hidravlične stiskalnice z uporabo ekspertnega sistemaJankovič, Denis (Avtor) Šimic, Marko (Mentor) Pepelnjak, Tomaž (Komentor) hidravlični pogon stiskalniceprosto upogibanjestrojno učenjeregresijsko modeliranjesimulacijaekspertni sistemHidravlični 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.[D. Jankovič]20242024-11-08 08:30:45Doktorsko delo/naloga164711UDK: 62-82:621.226:52-17(043.3)VisID: 270119COBISS_ID: 224043011sl