А - шероховатости, б - волнистости

Анализируя полученные результаты, можно прийти к выводу, что между параметрами качества и нейронами, которые классифицируют входной сигнал, существует явная зависимость, выражаемая в соответствии определенным нейронам колец с близкой шероховатостью R_а (рис.2.14, а) и волнистостью (рис.2.14, б). Наличие четкой кластеризации в рамках данной обучающей выборки доказывает возможность идентифицировать показатели шероховатости и волнистости по виброакустическим колебаниям. Зависимости между входными сигналами и параметрами некруглости W, в рамках данной обучающей выборки, отмечено не было. Это связано с основным формированием некруглости детали на предварительных операциях. К тому же на операции окончательного шлифования дорожки качения базирование кольца происходит по наружному диаметру, то есть воспроизводится его некруглость.

Слой Гроссберга обучался на основе априорной информации, представляющей собой измеренные с помощью приборов Talyrond 73 и Surtronik 3+ параметры качества деталей. При обучении вектор, содержащий помимо спектра акустического сигнала еще и значения параметров качества детали, подаётся и как входной вектор сети и как желаемый выходной вектор. При поступлении каждого входного образа слой Кохонена (в соответствии с информацией, сформированной в нем во время самообучения) возбуждает один из своих нейронов и передает возбуждение на входы слоя Гроссберга. Далее производится подстройка синаптических весов нейронов этого слоя таким образом, чтобы выходные образы ИНС соответствовали выходным образа, поступившим в процессе обучения.

2.6.3 Корректность распознавания параметров качества сетью

Корректность распознавания параметров качества обученной нейросетью была проверена на тестовом множестве, состоящем из выборок, не вошедших в обучающее множество. Кольца подвергались обработке с различными вариациями параметров технологического режима.

Результаты измерений параметров качества колец представлены в табл. 2.1. Замер микрогеометрии проводился на приборах Tolyrond 73 и Surtronik 3+.

Таблица 2.1

Вариации параметров качества деталей при изменении

параметров технологического режима

№ кольца	Параметры качества, мкм
Ra	D	wz
	0,20	2,27	0,6
	0,25	1,21	0,5
	0,28	1,72	0,6
	0,30	2,25	0,9
	0,34	2,44	1,2
	0,35	1,73	0,75
	0,40	2,02	0,9
	0,42	1,86	0,7
	0,46	2,01	0,6
	0,50	1,99	0,8

Результаты определения параметров качества деталей программой представлены на рис.2.16 и позволяют констатировать способность нейросети встречного распространения достаточно уверенно идентифицировать качество обработки по виду спектра вибросигнала станка, генерируемого в его упругой системе процессом резания.

Вход слоя Кохонена: спектры колебаний станка при обработке 5-го кольца	Вход слоя Кохонена: спектры колебаний станка при обработке 8-го кольца
Спектральный выход слоя Гроссберга, соответствующий нейрону № 5 слоя Кохонена	Спектральный выход слоя Гроссберга, соответствующий нейрону № 12 слоя Кохонена
Параметрический выход слоя Гроссберга, соответствующий найденному спектру: Ra= 0,34 мкм; wz = 2,4 мкм; D = 1,1 мкм	Параметрический выход слоя Гроссберга, соответствующий найденному спектру: Ra= 0,40 мкм; wz = 1,8 мкм; D = 0,8 мкм