автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка системы эффективного управления поиском согласованного положения деталей для роботизированных сборочных устройств на основе нечеткой логики

На правах рукописи

КУЗНЕЦОВ МИХАИЛ ВЛАДИМИРОВИЧ

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПОИСКОМ СОГЛАСОВАННОГО ПОЛОЖЕНИЯ ДЕТАЛЕЙ ДЛЯ РОБОТИЗИРОВАННЫХ СБОРОЧНЫХ УСТРОЙСТВ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ

ЛОГИКИ

Специальность 05.13.06 - автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в машиностроении)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ковров 2004

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ковровская государственная технологическая академия».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Симаков Александр Леонидович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Сысоев Сергей Николаевич

кандидат технических наук, доцент Сухомлинов Виталий Игнатьевич

Ведущая организация: Федеральное государственное

унитарное предприятие «всероссийский научно-исследовательский институт «Сигнал».

Защита состоится «30» июня 2004 г в_часов на заседании

диссертационного совета Д 212.090.01 при Ковровской государственной технологической академии по адресу: 601910, г. Ковров, ул. Маяковского, /9.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Ковровская государственная технологическая академия».

Автореферат разослан мая 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор технических наук профессор Симаков

ОБШДЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Завершающим этапом выпуска изделий машина- и приборостроения является операция сборки, от качества которой в значительной степени зависит их надежность и долговечность. Автоматизированная сборка позволяет повысить производительность труда, исключить вредное воздействие на человека шума, вибрации, повышенных температур, а главное, обеспечить стабильное качество изготавливаемых изделий. В настоящее время обрабатывающие операции автоматизированы на 90...95 %, тогда как сборочные - на 5...7 %. Трудоемкость сборки составляет 30 - 40 % от общей трудоемкости изготовления изделий, а стоимость этих работ в машиностроении достигает 50 % и 80 % в приборостроении.

Совершенствование технологических процессов выдвигает все более высокие требования по точности, качеству, быстродействию, универсальности и прочим критериям к сборочным устройствам и механизмам, в том числе роботизированным. Особое значение при создании роботизированных сборочных устройств (РСУ), выполняющих операции перемещения и взаимного ориентирования собираемых деталей, имеет организация системы управления. Классическими подходами решить проблему, связанную с ужесточением требований, в большинстве случаев не удается. В последнее время на первый план выходят интеллектуальные технологии, способные, как показывают зарубежные и отечественные разработки, обеспечить высококачественное управление в широком диапазоне скоростей, внешних возмущений и внутренних нелинейных факторах. Одной из быстро развивающихся интеллектуальных технологий является нечеткая логика, обладающая, кроме вышеперечисленных, рядом положительных особенностей, таких как осуществление качественного управления при недостаточной или неточной информации об объекте, высокое быстродействие, простота реализации, и т.д. Таким образом, разработка интеллектуальных систем управления, позволяющих повысить эффективность РСУ, является важной и актуальной задачей.

Цельработы.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности роботизированных сборочных устройств на основе метода нечеткого управления движением собираемых деталей, позволяющего обеспечить совмещение этапов транспортирования и ориентации по линейным и угловым координатам. .

|гис. национальная } библиотека i

спе :

< О»

Задачи исследования.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи и проводятся следующие исследования:

• разработка алгоритмов управления движением детали на этапах транспортировки и ориентации, учитывающих влияние различных факторов неопределенности;

• обоснование метода управления поиском согласованного положения и адаптацией положения деталей по линейным и угловым координатам на основе нечеткой логики,

• разработка алгоритма и программного обеспечения для автоматизации проектирования нечетких контроллеров управления РСУ.

• проведение сравнительного анализа детерминированных и нечетких систем управления РСУ на основе машинного моделирования;

• проведение экспериментальных исследований, подтверждающих работоспособность и эффективность предложенных алгоритмов управления.

Методы исследования.

Поставленные задачи решаются на основе применения классических нейро-нечетких парадигм и разработки специализированной методики проектирования нечетких контроллеров Кроме общенаучных приемов анализа и синтеза, для решения поставленных в диссертационной работе задач были использованы методы теории автоматического регулирования, цифровой обработки сигналов, математического и машинного моделирования, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей, искусственного интеллекта.

Программное обеспечение разработано на основе объектно-ориентированного подхода с использованием идей и методов, применяемых для построения современных прикладных систем реального времени.

Научнаяновизна.

На основе анализа влияния факторов неопределенностей возникающих в процессе сборки, разработана система управления перемещением детали с целью поиска согласованного положения в РСУ включающая:

• алгоритм управления движением детали на этапах транспортирования и ориентации.

• обоснование возможности выполнения одним приводом РСУ этапов транспортирования, линейной и угловой ориентации, имеющих существенные отличия по предъявляемым к ним требованиям;

• алгоритм проектирования нечетких контроллеров на основе желаемого закона движения детали.

Практическая ценность.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в следующем:

• в системе MATLAB разработан набор файлов для моделирования нечетких систем управления РСУ;

• разработано программное обеспечение автоматизированного проектирования нечетких контроллеров для систем управления РСУ;

• разработан универсальный программный имитатор нечеткого контроллера, использующий внешний файл данных системы MATLAB с параметрами контроллера;

• предложен способ угловой адаптации деталей на основе линейных приводов РСУ;

• разработан программно-аппаратный комплекс для выполнения лабораторных работ по спец. 2103 «Робототехнические системы и комплексы» и спец. 1901, «Приборостроение».

Реализация результатов работы.

Результаты диссертационной работы были использованы при выполнении ряда научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ:

• НИР «Исследование возможности создания на базе отечественных технологий автоматической системы управления наведением и огнем самоходного артиллерийского орудия калибра 155мм в интересах СВ и ВМФ» (шифр «Необитаемость-155») по заказу ФГУП «Уралтрансмаш».

• ОКР эскизный проект «Разработка технологии проведения технического обслуживания комплексов автоматизированного управления огнем наземной ствольной артиллерии с использованием контрольно-проверочной машины 1И41» (шифр «Буксир-2-Сигнал»).

• ОКР технический проект «Разработка технологии проведения технического обслуживания комплексов автоматизированного управления огнем наземной ствольной артиллерии с

использованием контрольно-проверочной машины 1И41» (шифр «Буксир-2-Сигнал»).

Также результаты работы были использованы в учебном процессе кафедры «Приборостроение, автоматика и управление» и кафедры «Технология машиностроения».

Апробация работы.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:

• научно-техническая конференция «Экстремальная робототехника» (Санкт-Петербург, 2003,2004 гг.);

• всероссийская научно-практическая конференция «Технологическое обеспечение качества машин и приборов» (Пенза, 2003,2004 гг.).

Публикации.

Основные положения диссертационной работы отражены в 8 публикациях.

Структура и объемработы.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем учитываемого текстового материала составляет 179 страниц, включая 8 таблиц и 97 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность научно-технической задачи повышения эффективности РСУ, от уровня точности и производительности которых в значительной мере зависит степень автоматизации сборочных операций. Приводится краткое содержание глав диссертационной работы.

В первой главе проведен анализ существующих методов и средств повышения точности позиционирования деталей при автоматизированной сборке. Основным вопросом, возникающим при обеспечении автоматизированной сборки робототехническими устройствами, является выполнение требований по точности и производительности сборочных устройств. Традиционно эти требования обеспечиваются применением дополнительных адаптирующих устройств, а операция сборки разбивается на этапы транспортирования, ориентации и совмещения собираемых деталей. Вопросам автоматизации сборки в соответствии с этой концепцией

посвящены работы таких ученых, как Гусев А.А., Замятин В.К., Житников Ю.З., Лебедовский М.С, Ямпольский Л.С. и др.

Выполнение указанных требований на данных этапах сборочной операции роботизированным устройством невозможно без повышения его точностных и динамических характеристик. На основе анализа погрешностей, возникающих в процессе автоматизированного совмещения деталей, предложена модель погрешностей и рассмотрены методы и средства повышения точности РСУ. Снижение инструментальных погрешностей обеспечивается применением более совершенной элементной базы, а компенсация методических погрешностей - соответствующими методами управления. Установлено, что применяемые методы и средства повышения точности позиционирования деталей в РСУ обеспечивают автоматическое совмещение деталей простой конфигурации и низкой точности. Следовательно, необходима разработка интеллектуальной системы управления движением детали на этапах транспортирования и ориентации, которая обеспечит более высокий уровень производительности сборочной операции при требуемой точности.

Во второй главе рассмотрены особенности функционирования сборочного устройства при переходе от этапа транспортирования детали к этапу совмещения. Взаимное расположение собираемых деталей в конце этапа транспортирования получается неопределенным из-за действия различных нелинейных факторов. Поэтому, осуществление этапа ориентации из неопределенного положения методом позиционирования невозможно, и формирование управления по общему алгоритму не обеспечит автоматизированной сборки. Предложено заменить позиционирование поиском, и разработан алгоритм формирования поисковой траектории на этапах транспортирования и ориентации детали, учитывающий действие на сборочную систему факторов неопределенностей:

За... = ФА оУ .. • / + Ф..(п\Ч1 ■ _/ ;

I. . . — I и I ЧУ.^ . .

+Д2; (1)

У(С/(/|)-1/(^1))<гАУ; и,м =г/тм; 30„и.2

У^-Щг^гШ ■ VI/,,Эй„

.142 - О-Ц* 1

де.

Предложенный алгоритм проверен на сходимость и, учитывая действие на сборочную систему факторов неопределенностей, выявлено, что управление по предложенному алгоритму возможно только с помощью интеллектуальных систем снабженных базой знаний, а, в частности, методами нечеткой логики.

В соответствии с алгоритмом (1) возможно бесконечное множество траекторий совмещения. Поэтому для достижения, требуемой производительности целесообразно наложить ограничения на возможности реализации траектории и, следовательно, на закон формирования управляющего воздействия. В качестве ограничивающей функции целесообразно рассмотреть отклонение поисковой траектории от прямой позиционной траектории, соединяемой i ^ положение детали с целевой точкой:

где t -текущее время (0<t<T).

Функционал (2) имеет минимальное значение F = 0 при совпадении траекторий поиска и позиционирования. Максимальное значение функционала ограничено параметрами диаграмм направленности чувствительного элемента.

Исходя из особенностей угловой адаптации соединяемой детали при автоматизированной сборке, предложен метод угловой ориентации цилиндрических деталей с гарантированным зазором, приводами линейного перемещения. Метод заключается в определении направления линейного перемещения совмещаемой детали, когда торцы деталей совмещены, путем частичного разжатия схвата РСУ с тремя и более пальцами. При этом, если угол наклона меньше допустимого условиями собораемости, высвобожденная деталь выровняется, и произойдет совмещение.В противном случае угловой перекос увеличится и установится контакт ориентируемой детали только с двумя очувствленными пальцами схвата РСУ. Дальнейшая ориентация детали происходит линейным перемещением схвата в направлении, противоположном контактирующим пальцам до выполнения условий собираемости.

Третья глава посвящена проектированию нечетких контуров управления движением детали на всех этапах сборочной операции. В начале главы даны сведения о том, что представляет собой нечеткая логика и нечеткий контроллер, как наиболее важное приложение нечеткой теории. Сделан обзор некоторых аппаратных fuzzy-процессоров. В отличие от стандартных, нечеткие контроллеры для

описания системы вместо дифференциальных уравнений используют экспертные знания (система нечетких заключений). Эти знания могут быть выражены очень простым способом, используя лингвистические переменные.

Несмотря на широкие теоретические исследования в этой области, до сих пор окончательно не решены вопросы методологии нечеткого управления, в частности, методологии определения функций принадлежности нечетких множеств, которые в совокупности с базой правил составляют ядро нечеткого контроллера.

Исходя из соображений максимального быстродействия при заданной точности позиционирования для сборочного устройства, в качестве устройства обратной связи в котором вуступает нечеткий контроллер (рис.1), задать функции принадлежности нечетких множеств можно исходя из соображений желаемого закона движения детали. Процесс поиска согласованного положения, включающий в себя этапы транспортирования и ориентирования, в свою очередь целесообразно разделить на три этапа: разгон, движение с максимальной скоростью и торможение, в конце которого собираемые детали принимают согласованное (ориентированное) положение.

В качестве исходных данных для построения желаемого закона движения схвата с деталью необходимо знать статические и динамические параметры РСУ для каждой из координат адаптации.

Для этих этапов в каждый момент времени нужно формировать управляющий сигнал двигателя с учетом усилителя и механизма передачи (рис.1) и исходя из этого, программировать нечеткий контроллер (определять функции принадлежности). Необходима информация о коэффициенте преобразования усилителя Кусил,

передаточном отношении механизма передачи (редуктора или червячной пары) и передаточной функции исполнительного

Из графика желаемого закона движения можно найти значение рассогласования, скорости движения в каждый момент времени; формула 3 дает возможность рассчитать управляющий сигнал, который должен сформировать нечеткий контроллер. По этим данным можно построить таблицу соответствий для всех этапов движения последовательно с определенной частотой квантования.

Чем меньше период квантования, тем, соответственно, точнее будет обучение управляющего контроллера. Таблицу соответствий нужно записать в файл в виде данных, разделенных табуляторами. Для автоматизации расчета обучающих данных была разработана программа «flc_gen» на языке C++. Файл, генерируемый программой, достаточен для построения и обучения нечеткого контроллера на основе адаптивных нейро-нечетких систем. Для этого можно воспользоваться функцией "anfisedit" (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System - адаптивная нейро-нечеткая система) в пакете математического моделирования MATLAB. При 'этом функции принадлежности синтезированных систем настраиваются так, чтобы минимизировать отклонения между результатами нечеткого моделирования и экспериментальными данными таблицы соответствий. В последнем параграфе главы 3 подробно рассмотрен процесс построения нечеткого контроллера. Полученный файл можно использовать для моделирования сборочной системы на базе нечеткого контроллера, а нечеткий регулятор, полученный при помощи данной системы, может быть реализован на любом свободно программируемом контроллере, имеющим транслятор с языка C++.

В четвертой главе диссертации проведено сравнительное моделирование сборочных систем на базе ПИД-регулятора и нечеткого контроллера в среде SIMULINK v.4 из пакета MATLAB 6. Целью моделирования является сравнение по уровню быстродействия систем номинального совмещения собираемых деталей, имеющих только линейное рассогласование. Структурная схема системы совмещения (рис.1), исполнительная часть которой включает усилитель, двигатель постоянного тока и механизм преобразования движения является общей, и отличается только регуляторами.

Согласно схеме, приведенной на рис.1, учитывая нелинейные характеристики звеньев, разработана модель устройства перемещения детали (рис.2).

Параметры моделируемой системы:

Двигатель постоянного тока:

TJ-urf+Tup+1 0,П2-1(Гу+0,(Ж7р+1

— коэффициент сухого трения = 0,0005; вязкого трения = 0,00005.

зона нечувствительности = 2 Вольта.

V

максимальное ускорение = 6000 об/мин2.

максимальная скорость вращения = 3000 об/мин. 1 . . 1

Редуктор: w,{p) =—\ WP{p) =

iap 349р

i- люфт в зацеплении = 0,1 рад.

Усилитель: Wy(p) = Ky\ Wy{p)~ 150

jl,^ уровень шума составляет 0,02 % от полезного сигнала.

Начальное рассогласование собираемых деталей = 100 мм. Зазор в собираемой паре = 20 мкм.

Рис.2. Общая модель устройства перемещения детали

Для настройки ПИД-регулятора использовался пакет Nonlinear Control Design из состава MATLAB, который позволил произвести выбор оптимальных параметров регулятора для данной модели. К, = 0,01; К J = 0,8; Кр= 20.

С указанными выше параметрами моделирования получена осциллограмма (рис.3,а) изменения рассогласования (X), управляющего сигнала ПИД-регулятора (Upid) и реакции нечеткого контроллера (Uflc), выход которого не подключен. Быстродействие сборочной системы - время выполнения этапов транспортирования и ориентирования равно 5,581 секунды.

Для нечеткого контроллера, параметры которого рассчитаны по методу желаемого закона движения детали, также получена осциллограмма (рис.3,б). Время выполнения транспортирования и ориентирования равно 2,545 секунды, что показывает более чем двукратное превосходство нечеткой системы управления над ПИД-регулированием при равных условиях функционирования.

Проведен сравнительный анализ влияния количественных параметров нелинейностей на основные характеристики сборочной системы вид переходного процесса, точность, быстродействие. При этом сформулированы требования, предъявляемые к следящим сборочным системам:

• Сборочная системы должна быть устойчива и должна обладать определенным запасом устойчивости;

• Время переходного процесса не должно превышать определенной величины, определяемой из требований по производительности;

• Значение перерегулирования не должно превышать допустимого предела (30%) от начальной величины рассогласования;

• Статическая ошибка по окончании переходного процесса в сборочной системе не должны превышать заданной величины;

• Воспроизводимая, т е регулируемая величина рассогласования в сборочной системе в переходном режиме не должна переходить через установившееся значение больше некоторого числа раз (не более трех).

В результате анализа для обеих сборочных систем получены зависимости быстродействия от величины коэффициентов вязкого и сухого трения, от зоны нечувствительности двигателя; от люфта в редукторе (получены осциллограммы рассогласования при граничных значениях люфта), от уровня шума в усилителе; от начального рассогласования совмещаемых деталей; от требуемой точности ориентации.

Пятая глава посвящена экспериментальным исследованиям сборочной системы на основе метода нечеткого управления движением детали. Целью проведения эксперимента является подтверждение возможности сборки деталей более высокой точности, чем позволяет сборочное оборудование при применении системы управления на базе нечеткого логического контроллера.

Состав экспериментальной сборочной системы (рис 4)

• робот типа УРТК с погрешностью позиционирования по программной траектории 10%,

• собираемый \зел, состоящий из пары деталей типа вал ое> втулка

• система очувствления робота, в которую входят фото - датчик (фотодиод типа ФД-7К) и генератор инфракрасных колебаний (ИК-диод + генератор на микросхеме 533 ЛШ по классической схеме)

• АЦП, в качестве которого выступает звуковая плата Creatne SoundBlaster Live 5 1 ПЭВМ на базе процессора Intel P4-2000 под управлением ОС Windows 98 se

• ПО системы управления реализующее низкоуровневые функции управления роботом

• ПО обработки информации с датчика

• ПО, заменяющее нечеткий логический контроллep

• Файл с параметрами иечеткой системы

• устройство преобразования сигнала управления двигателями робота.

Проведены серии опытов по результатам которых построены зависимости полного времени сборки от длины пути который необходимо преодолеть совмещаемой детали для достижения собранного состояния

L - длина пути, который необходимо преодолеть совмещаемой детали для достижения собранного состояния, вычисляется по форм\ле

- начальные линейные рассогласования

COS(íl)

по соответствующим осям а ~ угол наклона датчика по оси Z

Рт. 4 Эмл^риченгачьная сборочная >.vk гемз

Рис.5. Зависимости полного времени сборки от длины пути, который необходимо преодолеть совмещаемой детали для достижения собранного состояния

Полученные в результате зависимости полного времени сборки от длины пути, который необходимо преодолеть совмещаемой детали для достижения собранного состояния (рис.5) подтверждают возможность эффективного применения нечеткой логики для управления сборочным процессом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе были получены следующие

основные научные и практические результаты:

1. Обоснована актуальность и целесообразность применения интеллектуальных технологий для управления перемещением детали в условиях неопределенностей; показана перспективность построения систем управления РСУ на базе нечеткой логики.

2. Разработан алгоритм управления поиском согласованного положения собираемых деталей на основе проведенного анализа влияния факторов неопределенностей.

3. Обоснована возможность выполнения этапов транспортирования и ориентации детали одним приводом РСУ при нечетком управлении.

4. Предложен способ угловой адаптации деталей на основе линейных приводов РСУ.

5. Разработан алгоритм и программное обеспечение автоматизации проектирования нечетких контроллеров на основе желаемого закона движения совмещаемой детали относительно базовой.

6. Разработан набор файлов для моделирования нечетких и детерминированных систем управления РСУ в системе MATLAB.

7. Разработан универсальный программный имитатор нечеткого контроллера для исследования» и отладки нечетких систем управления различными устройствами, использующий внешний файл системы MATLAB с параметрами контроллера.

8. Создан программно-аппаратный комплекс для проведения экспериментальных исследований процесса автоматизированной сборки цилиндрических деталей РСУ под управлением разработанного программного имитатора нечеткого контроллера.

9. Результаты диссертационной работы использованы в учебном процессе кафедры «Приборостроение, автоматика и управление» по дисциплинам: «Автоматизация сборочных работ», «Автоматизация сборки и испытания приборов», «Приборы и системы автоматического контроля и управления» и кафедры «Технология машиностроения» по дисциплине «Автоматизация производственных процессов».

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Основные положения диссертации полностью отражены в следующих публикациях соискателя, сделанных лично и в соавторстве:

1. Симаков АЛ., Кузнецов М.В. Применение методов интеллектуального управления в роботизированных сборочных операциях // Экстремальная робототехника: Материалы XIV НТК. - СПб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 2003.

2. Симаков А.Л., Кузнецов М.В. Особенности применения нечеткого управления для адаптации деталей при автоматизированной сборке // Сборка в машиностроении, приборостроении. - 2003. - №2.

3. Кузнецов М.В., Симаков АЛ. Методика расчета данных для проектирования модели нечеткого контура управления сборочным роботом // Экстремальная робототехника: Материалы XV НТК. - С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 2004.

4. Кузнецов М.В. Модель погрешностей устройства позиционирования деталей // Технологическое обеспечение качества машин и приборов: Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. - Пенза, 2004.

16

р 1 2 4 6 5

5. Кузнецов М.В. Реализация нечеткого управления позиционированием сборочным роботом от ЭВМ с оптическим датчиком положения // Экстремальная робототехника: Материалы XIV НТК. - С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 2003.

6. Кузнецов М.В. Возможности нечеткого управления процессом прецизионной сборки // Инновации в машиностроении: Сборник статей III Всероссийской научно-практической конференции. — Пенза, 2003.

7. Кузнецов М.В. Симаков АЛ. Программирование нечетких контроллеров для управления позиционированием схвата сборочного робота // Автоматизация и современные технологии. М.: «Машиностроение». 2004. №6.

8. Кузнецов М.В. Симаков АЛ. Применение методов нечеткого управления в роботизированных сборочных операциях // Мехатроника, автоматизация, управление. 2004. №6.

ЛР № 020354 от 05.06.97 г. Подписано в печать 28.05.2004 г. Формат 60x84/16. Бумага писчая № 1. Гарнитура «Таймс». Печать офсетная. Усл.печ.л. 1,0. Уч.-издл. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 434.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ковровская государственная технологическая академия» 601910, Ковров, ул. Маяковского, 19.

Страница

Введение

Глава 1. Анализ существующих методов и средств повышения точности позиционирования деталей при автоматизированной сборке

1.1. Анализ основных этапов автоматизированной сборочной операции

1.2. Модель погрешностей устройства позиционирования деталей

1.3. Анализ аппаратного обеспечения условий автоматического совмещения деталей для универсальных средств автоматизации сборки

1.4. Анализ методического обеспечения условий автоматического совмещения деталей для универсальных средств автоматизации сборки

1.5. Цель и задачи исследований

Глава 2. Обоснование метода управления движением детали при переходе от этапа транспортирования к этапу совмещения

2.1. Особенность функционирования сборочного устройства при переходе от этапа транспортирования детали к этапу ее ориентации

2.2. Формирование поисковой траектории в начале этапа ориентации детали

2.3. Особенности угловой адаптации соединяемой детали при автоматизированной сборке

Выводы по главе

Глава 3. Программирование нечетких контроллеров

3.1. Нечеткая логика и её применение в задачах управления

3.2. Разработка методики выбора и расчета параметров нечеткого контура управления

3.3. Программа расчета данных на основе желаемого закона движения детали для проектирования нечеткого логического контроллера в среде MATLAB

3.4. Построение и обучение нечеткого контроллера с использованием субтрактивной кластеризации

Выводы по главе

Глава 4. Сравнительное моделирование регуляторов активных систем номинального совмещения собираемых деталей в среде SIMULINK 4 из пакета MATLAB

4.1. Структурные схемы и общие параметры моделирования

4.2. Моделирование системы номинального совмещения собираемых деталей под управлением ПИД-регулятора

4.3. Моделирование системы номинального совмещения собираемых деталей под управлением нечеткого логического контроллера

4.4. Сравнительный анализ влияния нелинейностей на основные характеристики сборочной системы

Выводы по главе

Глава 5. Экспериментальные исследования сборочной системы на основе метода нечеткого управления движением детали

5.1. Описание экспериментального образца сборочной системы на основе метода нечеткого управления движением детали

5.2. Результаты экспериментальных исследований сборочной системы на основе метода нечеткого управления движением детали

Выводы по главе

Завершающим этапом выпуска изделий машино- и приборостроения является операция сборки, от качества которой в значительной степени зависит их надежность и долговечность. Автоматизированная сборка позволяет повысить производительность труда, исключить вредное воздействие на человека шума, вибрации, пыли, грязи, токсичных веществ, а главное обеспечить стабильное качество изготавливаемых изделий [31, 54, 70, 95, 13]. В настоящее время обрабатывающие операции автоматизированы на 90.95 %, тогда как сборочные - на S.1 %. Трудоемкость сборки составляет 30 — 40 % от общей трудоемкости изготовления изделий, а стоимость этих работ в машиностроении достигает 50 % и 80 % в приборостроении.

Исследованием в области автоматизации и механизации сборки посвящены работы таких ученых, как Гусев А.А., Житников Ю.З., Замятин В.К., Лебедовский М.С., Симаков A.JL, Соломенцев Ю.М., Тимофеев А.В., Федотов А.И., Ямпольский J1.C., Яхимович В.А.

Совершенствование технологических процессов выдвигает все более высокие требования по точности, качеству, быстродействию, универсальности и прочим критериям к различного рода сборочным устройствам и механизмам [33]. Проведенный в первой главе анализ показывает, что классическими подходами решить проблему, связанную с ужесточением требований, и большинстве случаев не удается [16, 110]. Системный подход к созданию сборочных устройств, предполагающий использование последних достижений механики, информатики, управления, вычислительной техники, дает положительные результаты, о чем свидетельствует опыт зарубежных стран. Особое значение при создании сборочных устройств [108], выполняющих операции перемещения и взаимного ориентирования собираемых деталей, имеет организация системы управления [19, 24, 27, 65, 93, 134, 176, 185, 231].

В последнее время на первый план выходят интеллектуальные технологии, способные, как показывают зарубежные и отечественные разработки, обеспечить высококачественное управление в широком диапазоне скоростей, внешних возмущений и внутренних нелинейных факторах [7, 58, 59, 60, 84, 87, 138, 178, 232, 250]. Таким образом, разработка интеллектуальных систем управления, не применявшихся ранее в сборочных устройствах, является важной и актуальной задачей [79, 81].

Одной из быстро развивающихся интеллектуальных технологий является нечеткая логика, обладающая, кроме вышеперечисленных, рядом положительных особенностей, таких как осуществление качественного управления при недостаточной или неточной информации об объекте, быстродействие, простота реализации, и т.д [37, 75, 166, 207, 208, 253, 254]. Различным аспектам проектирования и использования нечетких систем управления, основоположником которых является Lotfi A. Zadeh, посвящены работы Макарова И.М., Блохнина А. Г., Беляева А.Н., Алексеева А.В., Куржанского А.Б., Мелихова А.Н., Орловского С.А., Цыбульника В.Н., Sugeno М., Mamdani Е.Н., Hasegawa Т., Sangalli A., Klir G.R., Watanabe Н. и других известных ученых. По этой тематике активно ведутся исследования в МГТУ им Н.Э.Баумана, ЛЭТИ, ЦНИИ РТК, МАИ, МИФИ, МЭИ и еще ряде научных школ, что подтверждает актуальность разработок, направленных на расширение границ применения нечеткой логики.

В первой главе работы проведен анализ существующих методов и средств повышения точности позиционирования деталей при автоматизированной сборке. Проведен анализ этапов транспортирования, ориентации и совмещения, которые являются основными этапами автоматизированной сборочной операции. В результате проведенного анализа для каждого из этапов выявлены факторы неопределенностей, влияющие на процесс сборки, на основе которых построена модель погрешностей устройства позиционирования и выявлена зависимость допустимых угловых и линейных рассогласований сопрягаемых поверхностей. При этом обоснована необходимость проведения ориентации, осуществление которой при существующих на данный момент технических средствах и системах управления сборочными процессами возможно только специальными ориентирующими (адаптирующими) устройствами. Проведен обзорный анализ аппаратного и методического обеспечения условий автоматического совмещения деталей для универсальных средств автоматизированной сборки. Сделан вывод о невозможности достичь одновременно высокой производительности и точности при детерминированном управлении на существующем сборочном оборудовании. Это определило дальнейшее направление исследований, комплекс задач, предстоящих решению и структуру диссертации.

Во второй главе рассмотрены особенности функционирования сборочного устройства при переходе от этапа транспортирования детали к этапу ее ориентации. На основе рассмотренных особенностей получен алгоритм формирования поисковой траектории на этапе ориентации детали. Исходя из особенностей угловой адаптации соединяемой детали при автоматизированной сборке, предложен метод угловой ориентации деталей, использующий привода линейного перемещения. Учитывая действие на сборочную систему факторов неопределенностей, выявлено, что управление по предложенному алгоритму возможно только с помощью интеллектуальных систем снабженных базой знаний, а, в частности, методами нечеткой логики.

Третья глава посвящена проектированию нечетких систем управления роботизированными сборочными устройствами. Нечеткий контроллер, как одно из наиболее важных практических приложений нечеткой математики, служит для построения высококачественных систем управления сложными нелинейными процессами. Задача построения нечетких систем управления для каждого конкретного случая решается двумя путями: интуитивным методом, пользуясь услугами экспертами в области нечетких технологий и методом субтрактивной кластеризации на основе экспертных данных, получаемых из экспериментов. Предлагаемый теоретический метод получения экспертных данных применительно к роботизированным сборочным устройствам заключается в следующем: имея информацию о системе усилитель-двигатель-преобразователь движения при условии кратчайшей траектории и движения с максимальной скоростью можно определить желаемый закон относительного движения собираемых деталей. Полученная зависимость позволяет определить характер необходимого управляющего воздействия в каждый момент времени с определенной частотой квантования. Данных о рассогласовании собираемых деталей, их относительной скорости движения и характере управляющего сигнала, который должен быть сформирован в этот момент времени достаточно для обучения нечеткого контроллера.

Для проверки эффективности нечеткого управления по сравнению с традиционным ПИД-регулированием и проверки предложенного метода построения нечетких контроллеров в четвертой главе в системе MATLAB проведено сравнительное моделирование. За основу взята сборочная система, имеющая факторы неопределенностей ввиде сухого и вязкого трения, люфта, помех в управляющем канале. В результате, при заданной точности, оценивалось быстродействие сборочной системы. При этом получены зависимости изменения рассогласования и управляющих сигналов регуляторов от времени. Также проведен анализ количественных параметров фактов неопределенностей на быстродействие сборочной системы и получена зависимость быстодействия от требуемой точности совмещения. На основании этого сделан вывод о допустимой области применения нечеткого управления.

В пятой главе для подтверждения работоспособности и эффективности нечеткого управления проведены экспериментальные исследования процесса автоматизированного совмещения цилиндрических деталей сборочным роботом. В качестве системы очувствления использовалась оптопара, состоящая из фотодиода, расположенного на схвате робота, и инфракрасного импульсного излучателя, находящегося в отверстии базовой детали. Нечеткий контроллер заменяла специально разработанная программа, использующая файл с информацией о контроллере, полученный по разработанной методике на основе желаемого закона движения. Для разных значений рассогласований проведены серии опытов, по результатам которых построены зависимости полного времени сборочной операции от длины пути, который необходимо преодолеть совмещаемой детали. Полученные результаты подтверждают необходимость применения нечеткого управления в роботизированных сборочных устройствах.

Выводы по главе:

Проведенные экспериментальные исследования процесса автоматизированной сборки подтвердили:

1. Работоспособность предложенной методики проектирования нечетких контроллеров для управления движением детали в РСУ.

2. Работоспособность и эффективность нечетких систем управления применительно к РСУ. При этом: а) разработан программно-аппаратный комплекс, состоящий из УРТК, ЭВМ и специального ПО, предназначенный для проведения лабораторных работ и исследования процесса автоматизированной сборки. б) получены зависимости полного времени сборки от длины пути, который необходимо преодолеть совмещаемой детали для достижения собранного состояния для различных значений рассогласования по оси совмещения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе были получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Обоснована целесообразность применения интеллектуальных технологий для управления перемещением детали в условиях неопределенностей; показана перспективность построения систем управления РСУ на базе нечеткой логики.

2. Разработана система управления поиском согласованного положения собираемых деталей на основе проведенного анализа влияния факторов неопределенностей.

3. Предложен способ угловой адаптации собираемых деталей на основе приводов линейного перемещения детали РСУ.

4. Разработаны алгоритмы управления движением детали на этапах транспортирования и ориентации; обоснована возможность выполнения этих этапов одним приводом РСУ.

5. Разработан алгоритм и программное обеспечение автоматизации проектирования нечетких контроллеров на основе желаемого закона движения совмещаемой детали относительно базовой.

6. Разработан набор файлов для моделирования нечетких и детерминированных систем управления РСУ в системе MATLAB. Проведенное моделирование показало более чем двукратное превосходство нечеткого контроллера по быстродействию при заданной точности.

7. Разработан универсальный программный имитатор нечеткого контроллера для исследования и отладки нечетких систем управления различными устройствами, использующий внешний файл системы MATLAB с параметрами контроллера.

8. Создан программно-аппаратный комплекс для проведения экспериментальных исследований процесса автоматизированной сборки цилиндрических деталей РСУ под управлением разработанного программного имитатора нечеткого контроллера. Экспериментальные исследования подтвердили высокую эффективность и качество нечетких систем управления.

9. Результаты диссертационной работы использованы в учебном процессе кафедры «Приборостроение, автоматика и управление» по дисциплинам: «Автоматизация сборочных работ», «Автоматизация сборки и испытания приборов», «Приборы и системы автоматического контроля и управления» и кафедры «Технология машиностроения» по дисциплине «Автоматизация производственных процессов».

1. А.с. 260384 СССР, МКИ 49 1 12. Способ сборки деталей, входящих одна в другую.

2. А.с. 302220 СССР, МКИ В 23 q 7/00. Устройство для сборки деталей цилиндрической формы.

3. А.с. 368003 СССР, МКИ В 23 р 19/04. Устройство для сборки деталей типа вал втулка.

4. А.с. 476959 СССР, МКИ В 23 р 19/04. Устройство для ориентирования деталей при сборке.

5. А.с. 618245 СССР, МКИ В 23 р 19/04. Способ ориентирования деталей-при сборке.

6. Автоматическое проектирование информационно-управляющих систем. Проектирование экспертных систем на основе системного моделирования./ Г.Г. Куликов, А.Н. Набатов, А.В. Речкалов и др., Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. -Уфа, 1999.-233 с.

7. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом // М.: Радио и связь, 1990, 262 с.

8. Алиев Р.А., Мамедова Г.А. Идентификация и оптимальное управление нечеткими динамическими системами // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 6, 1993.

9. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000.

10. Андрющенко В.А. Следящие системы автоматизированного сборочного оборудования. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1979, 246 с.

11. Анисимов В.Ю., Борисов Э.В. Методы достоверности реализации нечетких отношений в прикладных системах искусственного интеллекта // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1991.

12. Астровский А.И., Корженевич С.К. Задачи апостериорного оценивания для линейных дискретных систем с помехами, описываемыми нечеткими множествами // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 4, 1993.

13. Базров Б.М. Модульный принцип в построении сборочного производства. // Вестник машиностроения, 1997. №1, с. 30 33.

14. Базы знаний интеллектуальных систем./ Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. -СПб.: Питер, 2000.- 384 е., ил.

15. Бедрин В.М., Бедрина А.В. Обзор методов и устройств автоматического ориентирования деталей при сборке.// Сборка в машиностроении, приборостроении, 2000. №2, с.7-21.

16. Безъязычный В.Ф., Корнеев В.Д., Непомилуев В.В., Семенов А.Н. Проблемы автоматизации сборочных процессов // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2000. - №2. - С. 22 - 24.

17. Беллман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиям // Вопросы анализа и процедуры принятия решений : Сб. статей / Пер. с англ. ; Под ред. И.Ф. Шахнова. М., 1976. - С. 172- 215.

18. Берштейн JI.C., Казупеев В.М., Коровин С.Я., Мелихов А.И. Параллельный процессор нечеткого вывода для ситуационных экспертных систем // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1990.

19. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования.-М.: Наука, 1975.768 с.

20. Борисов А. Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. - 184 с.

21. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Знатне, 1982. - 256 с.

22. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В., Слядзь Н.Н., Глушков В.И. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений // М.: Радио и связь, 1989, 304 с.

23. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования // Рига, Зинатые, 1990, 184 с.

24. Брайсон А., Хо Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления.- М.: Мир, 1972.544 с.

25. В.Д. Бобко, Ю.Н. Золотухин, А.А. Нестеров. О нечеткой динамическойtкоррекции параметров ПИД-регулятора./ / Автометрия, 1998, №1.

26. Вукобратович М., Стокш Д. Управление манипуляционными роботами. — М.: Наука, 1985.

27. Горовиц Г.Г. Алгоритм продвижения времени для математического моделирования задач автоматического управления непрерывными технологическими процессами. //Приборы и системы управления, 1997, № 8.-С. 15 18.

28. Грунина Г.С., Деменков Н.П., Евлампиев А.А. Решение многокритериальных задач оптимизации в условиях качественной неопределенности // Вестник МГТУ. 1998. - N 1. - С. 45-53.

29. Гусев А.А. Автоматизация сборки зубчатых передач / ВИНИТИ Сер. Технология и оборудование механосборочного производства. 1990, 150с.

30. Гусев А.А. Автоматизация сборочных работ. — М.: Энергия, 1975.

31. Гусев А.А. Адаптивные устройства сборочных машин. — М.:

32. Машиностроение, 1979, 208 с.•

33. Гусев А.А. Технологические основы автоматизированной сборки изделий.-М.: Машиностроение, 1982.

34. Гусева И.А. Методика расчета точности высокоэффективных средств дляавтоматизированной серийной сборки изделий с применением упругих деталей // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2000. №5, с. 13-22.

35. Гутников B.C. Интегральная электроника в измерительных устройствах. — 2-е изд., перераб. и доп. JL: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1988. -304 е.: ил.

36. Деменков Н.П. Особенности нечеткого адаптивного управления./ Пром. АСУ и контроллеры, № 3, 2000. -С. 31-32.

37. Динамика машин и управление машинами: Справочник / В.К. Асташев, В.И. Бабицкий, И.И. Вульфсон и др.; Под ред. Г.В. Крейнина. М.: Машиностроение, 1988. 240 с.

38. Динамика управления роботами / Под ред. Е.И. Юревича. — М.: Наука, 1984.

39. Дистанционно управляемые роботы и манипуляторы / Под ред. B.C. Кулешова и Н.А. Лакоты. -М.: Машиностроение, 1986. 328 с.

40. Егоров И.Н. Системы позиционно — силового управления технологическими роботами // Вооружение, автоматика, управление: Сборник научных трудов. Ч.1.- Ковров: КГТА, 200I.e. 68-78.

41. Елисеев П.И. Интерпретация нечетких подмножеств в задачах моделирования и управления // Изв. АН: серия техническая кибернетика, №3, 1992.

42. Елтаренко Е. А. Оценка и выбор решений по многим критериям. М.: МИФИ, 1995.- 111с.

43. Епанешников А., Епанешников В. Программирование в среде DELPHI: Учеб. пособие: В 4-х ч. -М.: Диалог-МИФИ, 1998. -336 с.

44. Жданов А.А. Современный взгляд на ОС реального времени. // Мир компьютерной автоматизации, 1999, № 1. -С. 54 60.

45. Житников Ю.З., Симаков A.JL, Коробова М.В. Устройство для автоматизированной установки кольцевых уплотнений // Автоматизация и современные технологии. М. 2000 № 8,, с. 14-17.

46. Жуковин В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений // Тбилиси, Мецниереба, 1988, 69 с.

47. Заде Jl. Понятие лингвистической переменной и его применение для принятия приближенных решений. М.: Мир, 1976. -165с.

48. Замятин В.К. Технология и автоматизация сборки. М.: Машиностроение, 1993.464с.

49. Замятин В.К. и др. Технология и оснащение сборочного производства машино — приборостроения: Справочник. — М.: Машиностроение, 1995.

50. Захаров В.И., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 4,5, 1993.у

51. Иванов А.А. Автоматизация сборки миниатюрных и микроминиатюрных изделий. М.: Машиностроение, 1977. 248 с.

52. Интеллектуальные системы автоматического управления. / Под ред. И.М.Макарова, В.М. Лохина. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001.-576с.- ISBN 59221-0162-5 (УДК 519.711).

53. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики.: Учеб.пособ./В.И. Васильев, Б.Г.Ильясов; УГАТУ, Уфа, 1985.-80 с.

54. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Справочник./ Под ред. Захарова В.Н., Хорошевского В.Ф.-М.: Радио и связь, 1990. Кн. 1 426 е., кн. 2 - 304 е., кн.З - 368 с.

55. Ицкович Э.Л. Особенности микропроцессорных программно-технических комплексов разных фирм и их выбор для конкретных объектов.// Приборы и системы управления. 1997. № 8.

56. Казмиренко В.Ф., Лесков А.Г., Введенский В.А. Системы следящих приводов. — М.: Энергоатомиздат, 1993. 304 с.

57. Карташев В.А. и др., Автоматическая многооперационная сборка с помощью промышленных роботов, В кн.: Роботизация сборочных процессов, М.: Наука. 1985.

58. Карташев В.А. Управление сборочными движениями манипуляцион'ных систем./ Автореферат дисс. на соиск. уч. ст. д. ф-м. н. М., ИПМ и. М.В. Келдыша РАН, 2000 г.

59. Керер Р. Новая тенденция в области измерений на базе персональных компьютеров.// Приборы и системы управления. 1997. № 4. с. 25-27.

60. Кини Р. Функции полезности многомерных альтернатив // Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Сб. статей / Пер. с англ.; Под ред. И.Ф. Шахнова. М., 1976. - С. 59-79.

61. Кожевников С.Н., Есипенко Я.И., Раскин Я.М. Механизмы. Справочник / Под ред. С.Н. Кожевникова. М.: Машиностроение, 1976. 784 с.

62. Козырев Ю.Г. Промышленные роботы. Справочник. -М:Машиностроение, 1988.

63. Комплексная автоматизация производства / Л.И. Волчкевич, М.П. Ковалев, М.М. Кузнецов. М.: Машиностроение, 1983. 269 с.

64. Косилов В.В. Технологические основы проектирования автоматического сборочного оборудования. М., «Машиностроение», 1976. 248 с.

65. Костюк В.И., Ямпольский Л.С., Иваненко И.Б. Промышленные роботы в сборочном производстве. К.: Тэхника, 1983.

66. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц. -М.: Радио и связь, 1982.- 432 е., ил.

67. Крылов В.Ю., Симаков А.Л., Пантелеев Е.Ю. Обоснование способа пассивной адаптации резьбовых деталей в условиях роботизированного производства // Экстремальная робототехника: Материалы X НТК, СПб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 1999, с.486-489.

68. Кудинов Ю.И. Нечеткие системы управления // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1990.

69. Кузнецов М.В., Симаков A.JI. Методика расчета данных для проектирования модели нечеткого контура управления сборочным роботом // Экстремальная робототехника: Материалы XV НТК. С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 2004.

70. Кузнецов М.В. Модель погрешностей устройства позиционирования деталей // Технологическое обеспечение качества машин и приборов: Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. -Пенза, 2004.

71. Кузнецов М.В. Реализация нечеткого управления позиционированием сборочным роботом от ЭВМ с оптическим датчиком положения // Экстремальная робототехника: Материалы XIV НТК. — С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 2003.

72. Кузнецов М.В. Возможности нечеткого управления процессом прецизионной сборки // Инновации в машиностроении: Сборник статей III Всероссийской научно-практической конференции. Пенза, 2003.

73. Кузнецов М.В. Симаков А.Л. Программирование нечетких контроллеров для управления позиционированием схвата сборочного робота // Автоматизация и современные технологии. М.: «Машиностроение». 2004. №5.

74. Кузнецов М.В. Симаков A.JI. Применение методов нечеткого управления в роботизированных сборочных операциях // Мехатроника, автоматизация, управление. 2004. №5.

75. Куликов Г.Г., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. -Уфа, 1999.-129 с.

76. Ларичев О. И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений: Вербальный анализ решений. М.: Наука: Физматлит, 1996. 207с.

77. Ларьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. -М.: Мир, 1991.- 568 е., ил.

78. Лебедовский М.С., Вейц В.Л., Федотов А.И. Научные основы автоматической сборки. Л.: Машиностроение, 1985. 316 с.

79. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа // М.: Радио и связь, 1982, 184 с.

80. Макаров И.М., Лохин В.М., Еремин Д.М. и др. Новое поколение интеллектуальных регуляторов.// ПиСУ, 1997.- № З.с.2-6.

81. Макеев С.П. Декомпозиционные задачи вычисления функции от взаимодействующих нечетких переменных // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1990.

82. Манипуляционные системы роботов. Под ред. А.И.Корендясева.-М: Машиностроение, 1989.

83. Мантуров О.В., Матвеев Н.Н. Курс высшей математики. М.: Высшая школа, 1986. 480 с.

84. Марозов А.А. Базы знаний в системах ситуационного управления коллективного пользования.// УСиМ, № 4/5, 1995, с. 91-95.

85. Математический энциклопедический словарь / Гл. редактор Ю.В. Прохоров М.: Советская энциклопедия, 1988. 847 с.

86. Медведев В.И., Симаков А.Л. Автоматические системы управления движением. Учеб. пособие. 4.1. Движение объекта и стабилизация измерительных устройств. Ковров: КТИ, 1994. 41с.

87. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой // М.: Наука, Физматлит, 1990, 272 с.

88. Механизация и автоматизация сборки в машиностроении / А.В. Воронин, А.И. Гречухин, А.С. Калашников и др.- М.: Машиностроение, 1985. 272с.

89. Механика промышленных роботов, в 3-х книгах Под ред. К.В. Фролова, Е.И. Воробьева. -М.: Высшая Школа, 1988.

90. Мишкинд С.И., Фомин А.В. Применение промышленных роботов в сборочном производстве. Итоги науки и техники. Серия «Технология и оборудование механосборочного производства». Т.5. М.:ВИНЙТИ, 1982.184с.

91. Накано Э. Введение в робототехнику. М.: Мир, 1985.

92. Научные основы автоматизации сборки машин / Под ред. М.П. Новикова. М.: Машиностроение, 1976.

93. Нгуен Минь Хай Моделирование с помощью нечеткозначной вероятностной логики // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1993.

94. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. Пер. англ. -М.: Энергоатом издат, 1991. -286 е., ил.

95. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова М.: Наука, 1986. - 311с.

96. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. Р. Ягера М.: Радио и связь, 1986. - 391с.

97. Николаев В.И. Информационная теория контроля и управления. JL: Судостроение, 1973. 254 с.

98. Новоселов Б.В. Некоторые пути совершенствования систем наведения и стабилизации // Вопросы оборонной техники. Сер. 9. Специальные системы управления, следящие приводы и их элементы. М.: НТЦ «Информтехника». 1998. Вып. 2 (222). С.5-8.

99. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др.- М.: Радио и связь, 1989.305 с.

100. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные // М.: Знание, 1980,63 с.

101. Орлов П.И. Основы конструирования: Справочно-методическое пособие. В 2-х кн. Кн. 2. Под. ред. П.Н. Учаева. М.: Машиностроение, 1988. 544с.

102. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. - 206 с.

103. Основы автоматизации машиностроительного производства./ Е.Р. Ковальчук, М.Г. Косов, В.Г. Митрофанов. Под ред. Ю.М. Соломенцева. -М.: Высшая школа, 1999.

104. Первицкий Ю.Д. Расчет и конструирование точных механизмов. Учебное пособие для вузов. — Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1976. 456 с.

105. Перегуда А.И., Мальцев Г.В. Размытые множества при идентификации и моделировании систем // Обнинск, 1988.

106. Переналаживаемые сборочные автоматы / Под ред. С.А. Яхимовича. К.: Тэхника, 1979. 176 с.

107. Полупроводниковые оптоэлектронные приборы: Справочник / В.И.Иванов, А.И.Аксенов, А.М.Юшин 2-е изд., перераб. и. доп.- -М.:Энергоатомиздат, 1989.- 448 с.:ил.

108. Полупроводниковые приборы: Каталог Часть 1. Книга 2./ Издание ФГУП ЦКБ "Дейтон". М., 2002.

109. Попов Е.П., Верещагин А.Ф., Зенкевич С.Л. Манипуляционные роботы: динамика и алгоритмы. М.: Наука, 1978. 400 с.

110. Попов Э.В. Экспертные системы реального времени.// Открытые системы, 1995, №2.

111. Попов Э.В. Экспертные системы. (Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ).- Техническая кибернетика, 1987, № 5, С. 5-18.

112. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б. Статические и динамические экспертные системы (классификация, состояние, тенденции). Методические материалы. -М.: Центральный росс, дом знаний, 1995. -126 с.

113. Поспелов Д.А. Большие системы. Ситуационное управление. -М.: Знание, 1975.-64 с.

114. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981. -232 е., ил.

115. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.

116. Построение экспертных систем. Пер. с англ./ Под ред. Ф.Хейеса-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. -М.: Мир, 1987.-441 е., ил.

117. Потапова Т.Б. Структурная модель управления технологическим участкомнепрерывного производства как база знаний для экспертной системы.//1

118. Приборы и системы управления. 1996, № 9. -С. 27-29.

119. Прикладные нечеткие системы: Перевод с япон./ К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993. 368с.

120. Проектирование взаимосвязанных систем управления / Б.И. Кузнецов, Б.В. Новоселов, И.Н. Богаенко, А.А. Чаусов Киев: Техника, 1994.

121. Проектирование и разработка промышленных роботов. Под ред. П.Н.Белянина, Я.А.Шифрина. -М:Машиностроение,1989.

122. Проектирование технологий // Под ред. Ю.М. Соломенцева.- М.: Машиностроение, 1990.

123. Промышленная робототехника и гибкие автоматизированные производства; Опыт разработки и внедрения / Под ред. проф. Е.И. Юревича. JI.: Лениздат, 1984. 223 с.

124. Промышленные роботы для малогабаритных изделий / Под ред. В.Ф. Шаньгина. М.: Машиностроение, 1985.

125. Промышленные роботы для миниатюрных изделий / Р.Ю. Бансявичус, А.А. Иванов, Н.И. Камышный и др. — М.: Машиностроение, 1985. 264 с.

126. Р.В. Грушецкий. Разработка нечеткого микроконтроллерного регулятора. В сб. Материалы XXXVI научной студенческой конференции "Студент иiнаучно-технический прогресс", Физика, часть I, изд. НГУ, Новосибирск, 1998, с. 72-73.

127. Рабинович В.Я. Динамика следящих приводов. — М.: Машиностроение, 1983.324 с.

128. Рей У. Методы управления технологическими процессами: Пер. с англ. -М.: Мир, 1983.-368 е., ил.

129. Решетов Д.Н. Детали машин. М.: Машгиз, 1963. 723 с.

130. Романов А.Ф., Шемакин Ю.И. Индуктивно-дедуктивный логическийвывод в нечетких условиях // Изв. АН: серия техническая кибернетика, №5, 1992.

131. Ротач В.Я. Расчет настройки промышленных систем регулирования. M.-JL: Госэнергоиздат, 1961. -344 с.

132. Ротпггейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ—Винница, 1999. 320 с.

133. С.Д.Штовба. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. // http://www.matlab.ru/fuzzylogic/book2/index.asp

134. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Пер. с англ.- М.: Радио и связь, 1993. 315 с.

135. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

136. Сазыкин В.Г. Особенности решения задач экспертными системами реального масштаба времени.// Приборы и системы управления. 1995, № 10. -С. 11-14.

137. Сазыкин Ю.М., Симаков A.JI. Обоснование методов пассивной адаптации и их применения при автоматизированной сборке // Сборник научных трудов КГТА.- Ковров: КГТА, 1999, с.20-26.

138. Сазыкин Ю.М., Симаков А.Л. Определение структуры и погрешностей сборочных устройств с пассивными средствами адаптации // Сборник научных трудов КГТА.-Ковров: КГТА, 1998, с. 153-161.

139. Сазыкин Ю.М., Симаков A.JL, Житников Б.Ю. Реализация методов силового управления в многоканальных устройствах групповой сборки // Вооружение, автоматика, управление: Сборник научных трудов. Ч.1.-Ковров: КГТА, 2001. с. 131 -141.

140. Силов В.Б. Оптимизация многокритериальных систем нечетко-условного программирования // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 4, 1992.

141. Симаков A.JI. Анализ области применения адаптирующих устройств,реализующих метод упругого базирования соединяемой детали //

142. Управление в технических системах — XXI век: сборник научных трудовi

143. I Международной НТК.- Ковров: КГТА, 2000. с.186.

144. Симаков A.JI. Анализ структуры автоматизированной сборочной системы с пассивными средствами адаптации // Управление в технических системах: Материалы НТК.- Ковров: КГТА, 1998. с. 138.

145. Симаков A.JI. Выполнение условий автоматизированной сборки пассивными адаптирующими устройствами // Автоматизация и современные технологии. М.: «Машиностроение». 2002. №3.

146. Симаков A.JI. Обоснование методов и средств адаптации соединяемыхдеталей на базе принципов автоматического управления и выявленных1взаимосвязей при автоматизированной сборке. Диссертация на соискание ученой степени д.т.н. Ковров: КГТА, 2003.

147. Симаков A.JI. Метод определения погрешностей устройств для автоматизированной сборки// Вопросы оборонной техники. Сер.9 Специальные системы управления, следящие приводы и их элементы. -М.: НТЦ «Информтехника».-1996.-Вып.2 (218), с.33-37.

148. Симаков A.JI. Обоснование выбора рациональных параметров средств адаптации сборочных устройств // Сборник научных трудов КГТА.-Ковров: КГТА, 1998, с.259-267.t

149. Симаков A.JI. Обоснование границ применимости методов адаптации для автоматизированной сборки // Сборка в машиностроении, приборостроении. М.: «Машиностроение». №3, 2001, с. 14-16.

150. Симаков А.Л. Приборное обеспечение метода пассивной адаптации для автоматизированной сборки изделий // Современные проблемы радиоэлектроники: Сборник научных трудов Всероссийской НТК. Красноярск: КГТУ, 1999. с.210-211.

151. Симаков А.Л. Применение винтового исчисления для анализа погрешностей манипуляторов робототехнических систем // Экстремальная робототехника. Материалы VII НТК, С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 1996, с.47-52.

152. Симаков А.Л. Применение теории винтов для описания оптических элементов// Вопросы оборонной техники. Сер.9 Специальные системы управления, следящие приводы и их элементы. М.: НТЦ «Информтехника».-1996.-Вып.2 (218),с.39-41.

153. Симаков А.Л. Реализация алгоритма стабилизации траектории в средствах адаптации для автоматизированной сборки // Сборка в машиностроении, приборостроении, М.: «Машиностроение». 2002, №9, с.14-18.

154. Симаков А.Л. Система стабилизации поля зрения робототехнических устройств // Робототехника для экстремальных условий. Материалы НТК, С-Пб.: СПГТУ, ЦНИИРТК, 1996.-С.240-245.

155. Симаков А.Л., Краснов М.В. Оптимизация параметров средств адаптации для сборочных робототехнических устройств // Экстремальная робототехника: Материалы IX НТК, С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 1998, с.392-398.

156. Симаков А.Л., Крылов В.Ю., Пантелеев Е.Ю. Определение требований к параметрам пассивных средств адаптации в системах автоматизированной сборки // Экстремальная робототехника: Материалы X НТК, С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 1999, с.481-486.

157. Симаков A.J1., Кузнецов А.А. Адаптирующие устройства с переменными геометрическими параметрами // Экстремальная робототехника: Материалы XI НТК, С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 2000, с.141-145.

158. Симаков А.Л., Кузнецов М.В. Особенности применения нечеткогоуправления для адаптации деталей при автоматизированной сборке //

159. Сборка в машиностроении, приборостроении. М.: «Машиностроение».12003, №2.с.17-19.

160. Симаков А.Л., Кузнецов М.В. Применение методов интеллектуального управления в роботизированных сборочных операциях // Экстремальная робототехника: Материалы XIV НТК, С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 2003.

161. Симаков А.Л., Сухомлинов В.И. Анализ погрешностей средств адаптации, реализующих позиционный метод совмещения при автоматизированной сборке // Вооружение, автоматика, управление: Сборник научных трудов. Ч. 1.- Ковров: КГТА, 2001. с. 103-114.

162. Симаков А.Л., Тараскина Н.Н. Классификатор методов адаптации деталейIпри автоматической сборке // Управление в технических системах: Материалы НТК.- Ковров: КГТА, 1998. с. 139.

163. Симаков А.Л., Тожокин А.В. Сравнительный анализ методов пассивной адаптации для роботизированных сборочных производств// Экстремальная робототехника: Материалы XI НТК, С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 2000, с.136-141.

164. Симаков А.Л., Щанов Л.В. Реализация различных методов совмещения деталей в пассивных средствах адаптации сборочных роботов //

165. Экстремальная робототехника: Материалы XII НТК, С-Пб.: СпГТУ, ЦНИИРТК, 2001, с.387-393.

166. Системы управления промышленными роботами и манипуляторами. Отв.ред.проф.Е.И.Юревич. -Изд. ЛГУ, 1980.

167. Соболев B.C. Программное обеспечение современных систем сбора и обработки измерительной информации.// Приборы и системы управления. № 1, 1998.

168. Современные промышленные роботы. Каталог. Под ред. Ю.Г.Козырева и Я.А.Шифрина. -М:Машиностроение, 1984.1

169. Сокольская Т.В., Калганов А.Р., Сокольский С.А. Алгоритмическое обеспечение базы знаний в задачах управления.// Математические методы в технике и технологиях. Сб. трудов 13 междун. науч. конф. ММТТ-2000. Т.6. Секция 12. СП6.-2000. С. 162-164.

170. Солодовников В.В., Плотников В.А., Яковлев А.В. Основы теории и элементы систем автоматического регулирования. М.: Машиностроение, 1985.

171. Соснин П.И., Канаев О.Г., Афанасьев А.И. Процессоры обработки нечеткой информации. Саратов: Из-во Саратовского университета, 1988.т76 с.

172. Стэклин К.А. Снижение аварийности на производстве при использовании экспертных систем. // Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -1990, № 2. -С. 102-110.

173. Теория механизмов и машин. Под ред. К.Ф.Фролова. -М: Высшая Школа, 1987.

174. Технология машиностроения (специальная часть). Учебник. / А.А. Гусев, Е.Р. Ковальчук, И.М. Колесов и др. М.: Машиностроение , 1986.

175. Тимофеев А.В. Адаптивные робототехнические комплексы. Л.:t

176. Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988.322с.

177. Толочко О.И., Коцегуб П.Х., Федоряк Р.В. Построение асимптотических ЛАЧХ в среде MATLAB. Труды Всероссийской научной конференциипроектирование научных инженерных приложений в среде MATLAB» под общ. ред. Е.В.Никульчева. http:Wwww.matlab.ru.

178. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998.-376 с.

179. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 3, 1991.

180. Управление дискретными процессами в ГПС / JI.C. Ямпольский, 3. Банашак, К. Хасегава, Б. Крог, К. Такахаши, А.В. Борусан. К.: Тэхника; Вроцлав: Изд-во Вроцлав.политехн. ин-та; Токио: Токосё, 1992. — 251 с.

181. Устройство промышленных роботов. Под ред. Е.И.Юревича, Б.Г.Аветиков, О.Б.Корытко и др. -Л:Машиностроение, 1980.

182. Фарунцев С.Д. Фази-регулятор в составе системы оптимального управления горно-обогатительной фабрики.// Математические методы в технике и технологиях. Сб. трудов 13 междун. науч. конф. ММТТ-2000. Т.6. Секция 12. СПб-2000. С. 179-183.

183. Фролов А., Фролов Г. Аппаратное обеспечение IBM PC. Том 2. Книга 21 — М.: Диалог-МИФИ, 1992, 200с.

184. Фролов С.В., Елизаров И.А., Назаров В.Н., Третьяков А.А. Реализация нечеткого регулятора на микроконтроллере Ремиконт Р-130./ Пром. АСУ и контроллеры, № 3, 2000. -С. 54-57.

185. Фрэнк Дж. Бартос. Искусственный интеллект: принятие решений в сложных системах управления.// Мир компьютерной автоматизации, № 4, 1997, с. 2-27.

186. Хубка В. Теория технических систем./ Пер. с нем. — М.: Мир, 1987,208 с.

187. Хургин Я.И. Нечеткие уравнения в моделях принятия решений // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 3, 1993.

188. Цыганков Е.В. Использование промышленных PC для автоматизации технологических процессов.// Приборы и системы управления. 1997. № 6. -С. 22-24.

189. Чернов В.Г. Организация ввода аналитических данных в нечеткие контроллеры // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1994.

190. Черняховская JI.P., Речкалов А.В. и др. Поддержка принятия решений в информационно-управляющей системе с использованием базы знаний.// Вычислительная техника и новые информационные технологии. Сб. трудов УГАТУ, Уфа: УГАТУ -2000. -С. 14-20.

191. Шабайкович В.А. Методика формирования механосборочныхинновационных решений// Конструкторско-технологическая информатика 2000: Труды конгресса. В 2-х т.т. Т.2 / IV международный конгресс. -М.: Изд-во «Станкин», 2000. с. 260 - 262.

192. Юзепчук С.А. Технико-экономические основы сборочных процессов в машиностроении. М.: Машиностроение, 1977. 230 с.

193. Юревич Е.И. Основы робототехники. Л.: Машиностроение, 1985.

194. Язенин А.В. Квазиэффективные решения задач многокритериальной нечеткой оптимизации // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1992.

195. Язенин А.В. Линейное программирование со случайными нечеткими данными // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 3, 1991.

196. Ямпольский Л.С. Гибкие автоматизированные производственные системы. К.: "Техника", 1985.

197. Ямпольский Л.С., Полищук М.Н. Оптимизация технологических процессов в гибких производственных системах. К.: Тэхника. 1988. 175с.

198. Яхимович В.А. Ориентирующие механизмы сборочных автоматов. М.: Машиностроение, 1975.

199. Яхимович В.А., Головащенко В.Е., Кулинич И.Я. Автоматизация сборкирезьбовых соединений. Львов: Вища школа, 1982. 160 с.

200. Almgren R. Topological Modeling of Assembly Systems. Linkoping Studies in Science and Technology. Dissertation no 335, ISBN 91-7871-228-9, Dept of Mechanical Engineering, Linkoping University, 1994.

201. Almgren R. Comparative Topological Modeling and Analysis of Assembliesand Assembly Systems. An Aid in Computerized Assembly Planning, IEEE International Conference Robotics & Automation, 1994, p.p. 1468 - 1475.

202. Babuska R. Construction of Fuzzy Systems Interplay between Precision and Transparency. Proc. Of the European Symposium on Intelligent Techniques, Germany, Aachen, 2000. P.445-452.

203. Babuska R. Fuzzy Modelling and Identification Toolbox/ User's Guide (August 1998) // http:// iridia.ulb.ac.be/FAMIMO.

204. Bhatia P. Automatic Robotic Assembly from Disassembly. An Approach Using Robot Path Planning, Ph.D. Thesis, Indian Institute of Technology, Kanpur, India, Center for Robotics, Mechanical Engineering, Oct. 1992.

205. Brownston L., Farrell R., et al. Programming Expert Systems in OPS5: An introduction in Rule-Based Programming // Addison-Wesley Publ. Сотр. Inc., 1985.

206. D. McNeill and P. Freiburger. Fuzzy Logic. New York: Simon and Schuster, 1993.

207. Dadhiawala R., Skidharan N., Raulefs P., Pickering C. Real-time AI systems: A deinition and an architecture. IJCAI-89 // Proc. 11th Int. Joint Conf. Artif. Intel 1., Detroit. 1989. Vol. 1.

208. De Boeck L., Vandaele N., Modeling and generic Assembly System 2. -Antwerp.: UA, 2001.- 60 p. (Research paper/ Faculty of Applied Economics UFSIA RUCA; 2001:036).

209. De Boeck L., Vandaele N., Modeling and generic Assembly System. Antwerp. 2001.- 42 p. (Research paper/ Faculty of Applied Economics UFSIA - RUCA; 2001:09).

210. De Fario Т., Whitney D. Part and Assembly Technique Classification. CS Draper Lab Rep. R 1643, Apr. 1983.

211. Distance measures for fuzzy sansor options. Odeberg H. "Meas. Sci. Technol.", 1993, 4, # 8, 808-815. (Опубликовано в Экспресс-Информации КИТ №т13/1994 "Нормы расстояний для интеллектуальных преобразователей с утверждениями на основе нечеткой логики").

212. F. Fujitec. FLEX-8800 series elevator group control system, Fujitec Co., Ltd., Osaka, Japan, 1988.

213. F. Hayes-Roth, N Jacobstein. The state of Knowledge-Based Systems. Communications of the ACM, March, 1994, v.34, n.3, pp. 27-39.

214. Fuzzy Logic Toolbox. User's Guide, Version 2. The Math Works, Inc., 1999.

215. Griswold R. A History of the SNOBOL Programming Language // SIGPLAN Notices. Vol. 13, No. 8. P. 275 308.

216. Hardy N. W. Experts cooperate for flexible Assembly. Assembly Automation, 12(4): 28-31, 1992.

217. Harmon. The market for intelligent software products. Intelligent Software Strategies, 1992, v.8, n.2, pp. 5-12.224. http://www.computerra.ru/offline/2001/415/13052/pagel .html

218. Kroll E. Intelligent Assembly Planning of Triaxial Products. Concurrent Engineering: Research and Applications, vol. 2, 1994, p.p. 311 319.

219. Lauber R.J. Artificial Intelligence Techniques in Real-time Control Systems. //12 th World Congress International Federation of Automatic Control. Sydney.1. Australia. 1993. Vol. 1.

220. Li M.X., Brown P.M., Verbruggen H.B. Tuning cascade pid controllers using fuzzy logic.// Mathematics and Computers in Simulation (37), P. 143-151.

221. Li-Xin Wng. Adaptive Fuzzy Systems and Control. Design and Stability Analizes. New Jer-sey: PTR Prentice Hall, 1994. -232 p.

222. Mamdani E.H. Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plant. Pore. IEE. vol. 121, n. 12, pp. 1585-1588, 1974.

223. Moon D. MACLISP Reference Manual. MIT Press, Cambridge, Mass., 1973

224. Nnaji В. Theory of Automatic Robot Assembly and Programming. Chapman & Hill, 1993.

225. P. Harmon. The Size of the Commercial AI Market in the US. Intelligent Software Strategies. 1994, v. 10, n.l, pp. 1-6.

226. Park J.H., Chung M.J. Automatic Generation of Assembly Sequences for Multirobot Workcell. Robotics & Computer Integrated Manufacturing vol. 10, no 2, 1993, p.p. 355 -363.

227. Saaty R.W. The analytic hierarchy process- what is it and how it is used // Mathematical Modelling. 1987.- Vol. 9, N 3-5. - P. 161-176.

228. Saaty T.L. Exploring the interface between hierarchies, multiple objectives and fuzzy sets // Fuzzy Sets and Systems. 1978. - Vol.1. - P. 57-68.

229. Saaty T.L. Measuring the fuzziness of sets // Journal of Cybernetics. 1974. -Vol.4.-P.53-61.

230. Sangalli A., and Klir G.R. Fuzzy logic goes to market, New Scientist, 8 Feb., 1992.

231. Seow K.T., Rajagopalan Devanathan. A Temporal Framework for Assembly Sequence Representation and Analysis. IEEE Transactions Robotics & Automation, vol.10, no 2, April 1994, p.p. 220 229.

232. Smidth F. L. Computing with a human face. New Scientist, 6 may, 1982.

233. Sugato Chakrabarty, Jan Wolter, A Structure Oriented Method for Generating

234. Good Assembly Sequence Plans. IEEE International Symposium on Assemblyand Task Planning, Pittsburgh, Aug. 1995, p.p. 48-55.

235. Swaminathan A., Barber K.S., APE: An Experience based Assembly Sequence Planner for Mechanical Assemblies. IEEE International Conference Robotics & Automation vol. 2, May 1995, p.p. 1278 - 1283.

236. Szabajkowicz. Oprcowanie innowacyjnych technologii montazowych.-Kwartalnik "Technologia i automatizacia montazu" , no 1(23), Warszawa, 1999.

237. Taitelman W. INTERLISP Reference Manual// XEROX PARC., 1974

238. Tong R.M. The construction and evaluation of fuzzy models.- In: Advances in fuzzy set theory and applications / Ed. By Gupta M.M., Ragade R.M., Jager R.R. Amsterdam: North-Holland, 1979. - P. 559-575.

239. Tonshoff H.K., Menzel E., Park H.S. A Knowledge-based System for Automated Assembly Planning. Annals of CIRP, vol. 41, part 1, p.p. 19-24, 1992.

240. Watanabe H., and Dettloff. Reconfigurable fuzzy logic processor: A full custom digital VLCI, in Int. Workshop on Fuzzy Systems Applications, Iiruka, J^pan, Aug. 1988, pp. 49-50.

241. Willis M.J., Tham M.T. Advance Process Control. // http://lorien.ncl.ac.uk/ming/advcontrl.

242. Xia X., Bekey G. SROMA: An Adaptive Scheduler for Robotic Assembly Systems. — IEEE International Conference Robotics & Automation, Apr. 1988, p.p. 1282- 1287.

243. Yagashita O., Itoh O., and Sugeno M. Application of fuzzy reasoning to the water purification process, in Industrial Applications of Fuzzy Control, Sugeno M, Ed. Amsterdam: North-Holand 1985, pp. 19-40.

244. Yasunobu S., and Hasegawa T. Predictive fuzzy control and its applications for automatic container crane operation system, in Proc. 2nd. IFSA Congress, Tokyo, Japan, Julie 1987.

245. Yasunobu S., Miyamoto S., and Ihara H. Fuzzy control for automatic train operation system, in Proc. 4th. IFAC/IFIP/IFORS Int. Congress on Control in Transportation Systems, Baden-Baden, April, 1983.

246. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. Vol.8. P.338-353.

247. Zadeh L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning. Part 1, 2, 3 // Information Sciences, n. 8 pp. 199-249, pp.301-357; n. 9 pp. 43-80.