Курсовая работа: Интеллектуальные технологии. Реферат интеллектуальная технология

Реферат - Интеллектуальные технологии в управлении предприятием

Интеллектуальные технологии в управлении предприятием

Г.М.Новикова ([email protected]), И.Л.Толмачев ([email protected])

Современный уровень развития информационных технологий позволяет сегодня воплощать на практике фундаментальные решения в области искусственного интеллекта (ИИ), разработанные в последние десятилетия прошлого века, создавая не просто корпоративные информационные системы, но интеллектуальные системы управления предприятием. В то же время повышение уровня «интеллектуальности» корпоративных информационных систем отвечает потребностям бизнеса - руководителю нужны интеллектуальные системы, позволяющие перенести отработанные многолетней практикой управленческие решения в область компьютерных технологий, высвободив интеллектуальный потенциал для стратегического мышления, определения направлений развития предприятия и решения нестандартных задач, требующих не искусственного, но естественного интеллекта.

Эволюция корпоративных информационных систем определяется также такими факторами изменения производственно-экономической системы, как интеграцией видов бизнеса и развития бизнеса e-business on demand (бизнес по требованию, бизнес по запросу), необходимостью адекватно реагировать на все изменения внешней среды, динамично перераспределяя ресурсы предприятия.

Корпоративную информационную систему (КИС) можно отнести к классу интеллектуальных, если она использует методы искусственного интеллекта при решении задач, возникающих в процессе управления. В частности, интеллектуальная система управления предприятием должна обеспечивать ситуационную поддержку принятия решений, автоматизировать процесс поиска управляющих решений на основе накопленных знаний о предметной области, обеспечивать принятие решений в условиях неопределенности.

Корпоративная интеллектуальная система управления (КИСУ) представляет собой новый уровень развития КИС, когда система автоматически определяет место возникновения несоответствия (противоречия) или отклонения, распознает ситуацию, сложившуюся на объекте и в среде управления, определяет множество возможных решений, а в определенных ситуациях реализует управляющее воздействие и автоматически осуществляет контроль его исполнения. Системы поддержки принятия решений, экспертные системы, информационно-аналитические системы, системы прогнозирования и моделирования должны быть интегрированы в Корпоративную информационную систему управления предприятием.^ Требования к корпоративной интеллектуальной системе управления 1. КИСУ должна поддерживать все задачи, возникающие в процессе управления: планирование - учет- контроль – анализ - приятие решений, используя методы ИИ на каждом шаге цикла управления.

2. Архитектура системы помимо реляционной базы данных должна включать базу знаний, содержащую интенсиональную составляющую описания предметной области (ПО), а также средства автоматизации пополнения базы знаний: извлечение закономерностей из множества фактов на основе методов индуктивного вывода, выявления неявных причинно-следственных связей, расширение описания ПО методом дедуктивного вывода, классификации понятий предметной области.

3. Система должна поддерживать интеллектуальные технологии, решающие задачи:

прогнозирования развития ситуации и изменения состояний внутренней и внешней среды,

моделирования описания предметной области и последствий принятия управляющих решений,

распознавания объектов, их состояний и ситуаций, сложившихся на объекте и в среде управления.

4. Применение интеллектуальных технологий должны охватывать все:

контуры управления (оперативный и регулярный менеджмент, стратегическое и ситуационное управление),

сферы управления (управление финансовыми, трудовыми, производственными и материально-техническими ресурсами, управление клиентами и поставщиками и т.д.),

бизнес-процессы предприятия (основные, обеспечивающие, управленческие, инвестиционные),

функциональные подсистемы корпоративной системы менеджмента (система электронного документооборота, CRM, SRM, сбыт, материально-техническое обеспечение и т.д.),

уровни управления - корпорация, дочернее предприятие, структурное подразделение,

цели управления - снижение производственных, финансовых, экологических и т.д. рисков, повышение надежности и эффективности работы производственной системы, совершенствование системы менеджмента качества и т.д.,

роли и рабочие места (рабочее место руководителя, аналитика, администратора, владельца бизнес-процесса и т.д.)^ Интеграция информационных и технологических систем Повышение интеллектуального уровня Корпоративных информационных систем обеспечивает также развитие геоинформационных (ГЕО) технологий, аэрокосмических и телекоммуникационных технологий и их интеграция с информационными технологиями. Сегодня стало возможным применять интеллектуальные технологии в рамках интегрированной системы менеджмента, управляющей в рамках единого инфокоммуникационного пространства как производственными и техническими объектами, так и социально-экономической системой. 21 век действительно время реализации фантазий специалистов в области ИИ 20-ого века. В качестве примера можно привести КИСУ, интегрированную с системой управления Интеллектуальным домом, когда все параметры здания обрабатываются информационной системой в общей системе показателей.

Ярким примером интеграции информационных и технологических систем является интеллектуальный аэропорт, где интегрируются достижения ГЕО, телекоммуникационных, информационных технологий и методов ИИ. В едином инженерно- телекоммуникационном и информационном пространстве автоматизированы процессы от видеонаблюдения и управления экологической безопасностью до управления клиентами. Комплексное управление работой аэропорта включает интеграцию и синхронизацию работы таких процессов, как:

управление воздушным движением (взлет/посадка),

управление наземными службами,

формирование пассажиропотоков (бронирование и продажа билетов),

формирование грузопотоков,

обслуживание самолетного парка,

управление расписанием,

управление материально-техническими и трудовыми ресурсами,

управление финансовыми ресурсами и т.д.,

управление инфраструктурой (расчет арендных платежей, планирование схем автостоянок),

управление процессом реконструкции (моделирование расположения объектов),

визуализация объектов и процессов управления и т.д.

Интеграция ERP-систем и автоматизированных систем управления технологическими объектами позволяют использовать методы ИИ для мониторинга и интегрированного управления всеми видами ресурсов предприятия, включая производственные, материально-технические и финансовые ресурсы.

Оркестр играет без дирижера: размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими - так называлась книга выдающихся российских ученых В. И Варшавского и Д. А.Поспелова, идеи которых по-прежнему актуальны и активно используются.

Конечно, предприятию трудно обойтись без дирижера, но еще хуже, когда дирижеров несколько, причем каждый «играет свою музыку». Координация, синхронизация баланса интересов и оптимизация действий менеджеров среднего звена также может решаться с применением методов ИИ, в частности методов моделирования и планирования поведения.

В то же время, предприятию помимо хорошего дирижера нужен композитор. Чтобы остаться на плаву, быть конкурентно способным в условиях динамично меняющейся внутренней и внешней среды необходимо создавать новую музыку и здесь требуется инструмент, позволяющий анализировать, прогнозировать, моделировать как развитие ситуации, так и последствия принятия стратегических решений.

Аккумулирование в хранилищах данных информации, отражающей жизненные циклы производственных, технологических, финансово-хозяйственных и социально-экономических процессов предприятия, позволяет сегодня использовать методы ИИ для поиска корреляций, тенденций, взаимосвязей и закономерностей между данными, расширить область использования систем поддержки принятия решений, и переместить их за пределы сферы оперативного управления в область поддержки принятия стратегических решений.

Методы ИИ позволяют строить замкнутые контуры управления, поддерживать принятие решений в условиях неопределенности, распознавать ситуации, сложившиеся на объекте и в среде управления, поддерживать информационную целостность и безопасность баз данных и баз знаний, метазнаний, извлекать, обобщать и приобретать знания.

В таблице 1 показано место интеллектуальных технологий в системе управления предприятием

Таблица 1

^ Интеллектуальные технологии

Место в системе управления

Представление знаний: фреймовые модели, логико-лингвистические модели, семантические сети, семиотические системы, продукционные модели

Нормативно-справочная информация, база знаний, метазнания, хранилище данных, основные данные корпоративной информационной системы

Вывод на сетях, формальные системы

Целостность баз знаний, баз данных

Классификация, кластеризация понятий предметной области

Система электронного документооборота, нормативно-справочная информация

Накопление знаний, обучение, самоорганизация

Функциональные подсистемы

Прогнозирование ситуаций автоматическое порождение гипотез, моделирование рассуждений

Системы поддержки принятия решений, рабочее место руководителя

Интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации, обнаружение закономерностей и извлечение знаний

Работа с хранилищем данных

(средства DATA MINING)

Распознавание ситуаций, объектов и их состояний на основе нейронных сетей

ЭЦП, функциональные блоки, в частности ФБ Управление финансами

Нечеткие логики

Поддержка Принятие решений в условиях неопределенности

Ситуационное, динамическое планирование

Системы бюджетирования и бизнес-планирования, управление инвестициями, стратегическое планирование

Моделирование

Обследование ПО, концептуальное проектирование

Саморегуляция, самообучение, самонастройка

Интеллектуальные бизнес-процессы, интеллектуальный документооборот, адаптивная стратегия^ Интеллектуальный документооборот Рассмотрим применение интеллектуальных технологий на примере создания важной интеграционной компоненты Корпоративной информационной системы управления- системы Электронного документооборота.

Интеллектуальный документооборот является саморазвивающейся, самообучающейся и саморегулирующий системой. Для реализации подобных свойств система электронного документооборота должна включать механизмы генетического наследования и классификации, инструменты извлечения знаний из неструктурированной информации, механизмы накопления и обработки статистической информации, в частности информации, возникающей в процессе согласования документов или движения служебных записок.

Интегрированная модель представления знаний, положенная в основу систему интеллектуального документооборота помимо знаний о формировании структуры и шаблонов документов, а также знания о формировании маршрутных схем движения документов должна содержать лингвистические знания и знания о предметной области, включая знания об объекте, субъекте, задачах и процессах управления. Потребность в модели предметной области порождает тот факт, что система интеллектуального документооборота наиболее эффективно работает, когда она полностью интегрирована с информационной системой управления.

При построении системы интеллектуального документооборота используются следующие интеллектуальные технологии:

систематизация потоков документов – механизм кластеризации и классификации,

оценка полноты, целостности и непротиворечивости множества документов - аппарат формальной логики,

«умное» движение документов - продукционные правила,

генерация событий и новых документов - процедуры в структуре документов, инициируемые ситуациями,

автоматизированный поиск ответов на запросы - генерация ответов за счет семантического анализа текста запроса,

накопление знаний для поддержки принятия оптимальных решений – создание баз знаний.

Интеграция моделей представления знаний в системе интеллектуального документооборота включает:

логические модели - аксиоматика ПО-оценки целостности, полноты и непротиворечивости,

продукционные модели - правила изменения предметной области - автоматизация формирования маршрутных схем,

семантические сети - семантические структуры для выявления угроз, прогнозирование событий и формирования ответов на запросы при работе с документами,

нейронные сети- задачи распознавания и классификации документов.^ Инструментальные средства поддержки интеллектуальных технологий В таблице 2 приведены примеры инструментальных средств поддержки интеллектуальных технологий, представляющих собой интегрированный комплекс совместимых продуктов.

Таблица 2

^ Инструментальная среда

Назначение

Инструментальная среда ARIS (Architecture of Integrated Information System)

Развитая среда описания и моделирования ПО на стадии концептуального проектирования КИСУ

POWERSIM

Система динамического моделирования и прогнозирования

ERP SAP R3 (Enterprise Resource Planning)

Исполнительная система, поддерживающая процессный подход к управлению предприятием и позволяющая устанавливать точки контроля, анализа и принятия решений для выработки предупреждающих и корректирующих воздействий

Business Intelligence ( BI my SAP BS)

Инструментальная среда, которая помимо средств поддержки хранилища данных и формирования многомерных отчетов включают инструментарий, позволяющий строить системы целей и показателей, деревья решений и ситуационные планы, фиксировать математические и ассоциативные связи между понятиями

SAP ERP 2005

Инструментальная среда для создания интеллектуальной системы управления, интегрированная с технологическими системами

Adobe LiveCycle Forms Designe

Среда разработки интеллектуальных документов в виде форм, бланков, отчетов^ Специализация в области Интеллектуальных технологий в управлении предприятием Таким образом, одним из направлений подготовки специалистов в области ИИ может быть специализация, нацеленная на практическое применение технологий и методов ИИ для совершенствования и развития Корпоративной информационной системы управления предприятием. С этой целью, помимо приобретения навыков и знаний в области технологий, методов и инструментальных средств ИИ, необходимо формирование целостного взгляда на предприятие, как объект управления и Корпоративную информационную систему, как инструмент управления.

Подготовка специалистов должна охватывать такие области знаний, как:

архитектура, базовые компоненты и функциональные подсистемы КИСУ,

уровни и этапы проектирования и создания,

взаимодействие компонент КИСУ, организационно-функциональное проектирование и развитие,

технология проектирования и описания ПО – модели описания ПО (объектов, бизнес-процессов, логических, структурных и функциональных зависимостей),

функциональный охват - знание таких функциональных подсистем, как система электронного документооборота, CRM, SRM, система материально-техническое обеспечение и т.д.,

инструментальные средства поддержки процесса проектирования и создания КИСУ и ее подсистем,

стандарты, используемые в процессе проектирования и создания КИСУ и ее подсистем,

вопросы интеграции с технологическими системами.

Специалист в области проектирования и создания КИСУ должен обладать знаниями предметной области, владеть такими понятиями как счет-фактура, спецификации рабочего места, технологическая карта и т.д. Но главное, специалист должен понимать, в чем состоит управление предприятием, различать различные контуры управления - уровень оперативного (регулярного) менеджмента и уровень стратегического управления, задачи управления, точки контроля, анализа и принятия решений.

Литература

Г.М.Новикова «Руководителю нужны интеллектуальные системы »Журнал «Нефтегазовая вертикаль» -2005, №3 с. 64-66

Г.С.Осипов Лекции по искусственному интеллекту - 2009, изд-во «Красанд», 261с.

Г.М.Новикова Основы разработки корпоративных инфокоммуникационных систем - 2008, РУДН, 152 с.

www.ronl.ru

Реферат - Интеллектуальные технологии - Физика

Министерство образования Российской Федерации

Московский автомобильно-дорожный институт (ГТУ)

Волжский филиал

РЕФЕРАТ НА ТЕМУ:

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Выполнил: студент 2 курса

группы ЭУТ-25 Пыркин А.А.

Проверил: Кирий

Чебоксары 2005

СОДЕРЖАНИЕ

Введение. 3

ГЛАВА 1. 4

1.1. Системы датчиков. 4

1.2. Требования к системам датчиков в интеллектуальных структурах. 5

1.3. Датчики. 7

2.3.1. Оптоволоконные датчики. 7

1.3.2. Микроэлектромеханические системы… 15

2.3.3. Пъезокерамики и пьезоэлектрические полимеры… 20

1.3.4. Поверхностные пленки и нити. 21

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 24

ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА… 25

«Интеллектуальный» — это слово часто можно услышать в рекламе новых товаров. Но зачастую данный термин используют в рекламных целях, неверно называя «интеллектуальным» любое сложное высокотехнологичное изделие. Между тем устройство является действительно интеллектуальным, лишь если оно способно реагировать на изменение внешних условий. Под изменением внешних условий мы понимаем изменение природных условий, условий эксплуатации или, скажем, перемещение конструкции в пространстве. А реакцией является изменение функциональных характеристик устройства.

Устройства, «чувствующие» внешние условия и способные изменять свои характеристики, имеют множество преимуществ по сравнению с обычными устройствами: они эффективнее, медленнее изнашиваются и имеют меньшие эксплуатационные затраты.

1.1. Системы датчиков

Система датчиков или сенсоров — это «нервная система» интеллектуальной структуры. Она контролирует состояние конструкции, определяет уровень механической нагрузки и других физических параметров. В идеале датчики должны обнаруживать любые изменения контролируемых параметров во всех частях структуры. Стремясь к этой цели, многие исследователи разрабатывают конструкции, подобные существующим в природе «биологическим моделям» интеллектуальных структур. Впрочем, даже в природных системах сенсоры, как правило, сосредоточены преимущественно лишь в некоторых специфических областях, которые были определены за многие поколения эволюции.

Разработчик интеллектуальной структуры, очевидно, должен поступать аналогично и концентрировать датчики в ее наиболее уязвимых частях. Это — существенная особенность проектирования интеллектуальной системы. Алгоритм создания интеллектуальной системы должен использовать и интуицию проектировщика, и накопленный ранее опыт. Подобно естественному отбору в Природе, происходит постепенное развитие интеллектуальных конструкций, и последующие их поколения могут значительно отличаться от предыдущих.

Данная глава посвящена общим принципам функционирования системы датчиков, а не принципам разработки конкретных датчиков. Последняя задача, как правило, решается сравнительно легко. Очевидно, датчики необходимо размещать в местах, в которых максимальны механические нагрузки, скачки температуры или воздействие агрессивной химической среды. В настоящее время происходит постепенная интеграция процессов проектирования и контроля, и в идеале процедура установки датчиков должна стать частью комплексной задачи конструирования и мониторинга механических и других свойств системы. Впрочем, нынешние технологии от этого еще весьма далеки.

1.2. Требования к системам датчиков в интеллектуальных структурах

Полная характеризация контролируемой структуры только с помощью сети сенсоров невозможна. Действительно, в любой измерительной системе всегда имеется шум. Ошибки могут быть уменьшены, если использовать фильтры или усреднять результаты большого количества измерений. Однако полностью избавиться от них нельзя. Кроме того, неизбежно появляется проблема обработки огромного количества данных. В идеале объем получаемых данных должен адекватно описывать контролируемые параметры во всех частях геометрически сложной структуры; кроме того, их должно быть достаточно для создания удовлетворительной модели системы. Однако с усложнением системы быстро растет объем информации, особенно если следить за изменением величины сигнала во времени. Так, для записи данных о поведении конструкции небольшого самолета в течение лишь одной секунды необходим объем нескольких СD-RОМов. Даже если бы это было реально, проанализировать столько информации вряд ли возможно. Кроме того, такая система датчиков имела бы значительный вес и потребляла много энергии.

Таким образом, мы должны создать систему сенсоров, удовлетворяющую некоторым минимальным требованиям. Процесс анализа информации можно разделить на две стадии. Для начала нужно установить, надежен ли результат измерения и не противоречит ли он некоторым критериям оценки точности. Вторая стадия состоит в определении величины внешнего воздействия и принятия решения, нужно ли на него реагировать. Для этого, во-первых, необходимо иметь систему реагирования. Во-вторых, необходимо измерять следующие виды воздействия:

— механические нагрузки;

— тепловое воздействие, связанное с изменением температуры. Оно может инициировать появление механических напряжений и вести к изменению механической прочности;

— химическое воздействие, связанное и изменением рН среды, утечкой химически активных веществ, присутствием воды и т.д.

Во всех случаях система должна адекватно реагировать, что схематически иллюстрируется на рис.2.2.

Технические требования к точности изменений определяются довольно просто. Обычно измерения удлинения с точностью 10 мк и температуры с точностью до десятой доли градуса Цельсия вполне достаточно, поскольку типичные значения удлинения равны нескольким миллиметрам, а рабочий диапазон температур лежит в пределах от — 50 до +150°С. Имеются, конечно, и исключения, как в случае газовых турбин и нефтяных скважин. В таких случаях пределы измерений и их точность устанавливаются индивидуально. Но обычно подходит стандартный диапазон температур. Есть и еще один момент, связанный с продолжительностью контроля конструкции и, соответственно, продолжительностью измерений. Здесь различия могут быть огромными. Некоторые конструкции, например корпуса ракет, функционируют лишь несколько минут.д.ругие же конструкции должны работать десятилетия.

Помимо измерения механических нагрузок, необходимо контролировать степень изношенности конструкции. Такие испытания должны проводиться при отсутствии каких-либо нагрузок, в том числе и температурных. Измерения нужно проводить при фиксированной температуре, или, по крайней мере, ее изменение должно быть учтено. Соответственно, измеряться должны как чисто механические напряжения, так и тепловые эффекты.

В последние годы был достигнут значительный прогресс в развитии систем измерения и анализа механических параметров, но совершенствование самих сенсоров и методов их включения в контролируемые структуры необходимо продолжать. Иная ситуация наблюдается в области контроля химических воздействий. Это связано с тем, что большинство химических реакций необратимо, и поэтому результаты измерений постоянно изменяются (рис.2.3). Биологические системы справляются с этой проблемой путем непрерывной регенерации сенсорных клеток, но их искусственные аналоги еще не изобретены. Реагенты быстро загрязняются и требуют замены, поскольку в противном случае полученные результаты будут неточными. Скорость химических реакций очень чувствительна к изменению температуры. Эти проблемы еще не решены, и поэтому в дальнейшем мы сосредоточимся на контроле физических, а не химических воздействий.

1.3. Датчики

2.3.1. Оптоволоконные датчики

Использование оптоволоконных датчиков является одним из наиболее перспективных направлений развития интеллектуальных структур. Волоконные датчики обеспечивают новый уровень интеграции сенсорной системы и контролируемой структуры. Они позволяют объединить датчик со структурой; при этом волокно часто вводится внутрь структуры, а не на ее поверхность. К тому же оптоволоконные системы позволяют создать простую схему волоконной сети, охватывающей все изделие, что невозможно другими методами. Одно волокно может обеспечить контроль в десятках и даже сотнях точек вдоль своей длины, таким образом устранив необходимость использования сложной электронной системы связи (рис.2.7).

Из многих возможностей использования оптических волокон для измерений наибольшее развитие получили волоконные дифракционные решетки (ВДР.). Основная идея этой методики состоит в создании периодической решетки вдоль оси волокна. Длина решетки может достигать 10000 длин световой волны. Она приводит к интерференционным явлениям, обусловленными отражением света от ее штрихов. Ширина полосы отраженного назад сигнала обычно равна приблизительно 0,01% исходной ширины сигнала (рис.2.8). При длине световой волны 1,5 мкм расстояние между соответствующими интерференционными максимумами равно приблизительно 0,15 нм. Период решетки зависит от температуры и деформации, что приводит к сдвигу положения интерференционных максимумов. Измерение соответствующего сдвига длины волны дает простой технический метод определения периода решетки. После этого необходимо определить, обусловлено ли изменение периода решетки температурным расширением или механическими нагрузками. Для измерения деформации результаты обычно сравнивают с данными второй (контрольной) волоконной решетки, в которой в точке измерения отсутствуют напряжения. Динамические деформации измеряют исходя из изменения длины отраженной волны. При этом за период колебаний структуры не должна изменяться температура.

Расстояние между штрихами дифракционной решетки можно изменять. Если по длине волокна нанесено несколько решеток с различным расстоянием между штрихами, то одно волокно может дать информацию о деформации структуры сразу в нескольких точках. Для этого в волокно нужно ввести широкий спектр света и регистрировать отраженный спектр, в котором определенная длина волн соответствует некоторой точке по длине волокна. Для обращения к различным волокнам обычно используют переключатель.

Преимущества использования ВДР очевидны. Период решетки может быть вычислен исходя из длины отраженной волны, которая однозначно определяется и не зависит от интенсивности излучения или чувствительности детектора. Волокно легко прикрепить к поверхности или ввести в структуру конструкции, и это все, что нужно для установки датчика. Дифракционные решетки имеют и недостатки. Например, для них требуется высокая точность измерения и калибровки длины световой волны.

Эта задача усложняется присутствием помех. Кроме того, необходимо стабилизировать температуру, калибровать решетки в отсутствие деформации, калибровать независимый источник света типа гелий-неонового лазера, работающего вблизи края ИК-области. Стабильность длины измеряемой волны должна быть не ниже ±0,1 нм во всем рабочем диапазоне. Длину волны можно определять различными методами, и наиболее широко для этого используют интерферометр Фабри — Перо. Используют и настраиваемые акустооптические системы детекции и дисперсионные интерферометры. По сути, дешифратор представляет собой упрощенный спектрометр. Наиболее существенным недостатком дешифраторов для волоконных решеток является их большая стоимость. Есть также и чисто технические сложности, связанные с необходимостью стабилизации температуры. Сложность решения этой задачи зависит от требуемой точности измерений. В самом деле, изменение температуры на ГС приводит к деформации материала, равной примерно 10~5. Поэтому в большинстве случаев, когда необходимо измерять статические деформации, в дополнение к карте распределения деформаций составляется карта температур. Благодаря этому всегда можно определить, связано ли изменение деформации с температурой или с нагрузкой. Монтаж волоконных сенсоров должен проводиться таким образом, чтобы избежать попадание на решетку влаги и обеспечить ее контакт со структурой. На протяжении многих лет пока волокна вводили в структуру вручную это было проблемой. Лишь недавно был изобретен технологический процесс, облегчивший решение этой задачи.

Как уже было сказано, есть несколько практических применений ВДР. Например, их вводят в основание мачт дорогих гоночных яхт. Такие мачты изготавливают из волокнистых композитов, а сенсоры позволяют определить нагрузки и степень поврежденное™ мачты. ВДР применяют также для контроля поведения мостов и дамб, старых зданий и корпусов скоростных морских кораблей.

Оптическое волокно позволяет провести измерения в одной точке, в нескольких точках или получить среднее значение измеряемого параметра по всей длине волокна. Распределенные измерения облегчают мониторинг измеряемой величины. В этом случае искомая величина рассматривается как функция от длины, а пространственное разрешение обычно имеет порядок нескольких метров. Диапазон таких измерений составляет несколько десятков километров, и это действительно уникальная особенность оптоволоконной технологии; никакой другой метод измерений такой возможности не имеет. Усредненные измерения фактически дают среднее значение величины по всей длине оптического полотна. Этот метод определяется способностью волокна давать усредненную информацию. Такую способность имеют и другие методы измерения, но с учетом общей длины и диапазона измерений данный метод уникален и в этом отношении.

Область применения оптоволоконных методов измерения довольно широка. Они особенно полезны, когда требуется выборка по широкому диапазону данных, а измерения проводятся на большой длине. Чтобы пояснять это, рассмотрим три примера.

В гражданском строительстве часто необходима информация о суммарном удлинении конструкции на базе нескольких метров. Тензометр или брэгговская решетка измеряют лишь локальные удлинения. Они не дают возможности оценить всю ситуацию, так как трещины и другие концентраторы напряжения влияют на местную величину напряжения. При этом волоконные методы имеют точность порядка нескольких микрон при базе измерения в десятки метров. В Европе такие системы были установлены в нескольких тысячах зданий, и они дают информацию об изменении деформации (рис.2.9).

Их используют, например, для контроля дополнительной нагрузки на полотно автодорога, обусловленной строительством моста, для исследования роста трещин в древних церквях, для оценки степени сохранности дамб и тд. Эта система работает на очень простом оптическом методе, а именно интерферометрии белого цвета. Для этого при помощи волоконного интерферометра измеряется разность оптического пути между измерительным волокном и термостабилизированным контрольным волокном. Точность измерения при этом ограничена длиной световой волны. Изменение положения нескольких соседних интерференционных максимумов возникает из-за механической деформации волокна. Измерения в течение нескольких лет подтвердили общую устойчивость систем, деформация которых не превышала нескольких микрон.

Бриллюэновская дифракция света на акустической волне является нелинейным эффектом. Главной особенностью бриллюэновского рассеяния является четкая связь между сдвигом частоты отраженной назад световой волны и длиной акустической волны. Акустическая волна представляет собой фазовую дифракционную решетку. В фазовой решетке период дифрагированной световой волны равен половине длины акустической волны (рис.2.10). Для большинства оптических волокон, работающих вблизи инфракрасного края излучения, сдвиг по частоте равен 12-15 ГГц. Из величины сдвига и длины оптической волны можно очень точно определить скорость акустической волны. Сдвиг частоты изменяется по длине волокна, и поэтому в конечном счете можно вычислить зависимость скорости звука от длины. Известно, что скорость продольной акустической волны определяется модулем Юнга, плотностью и локальной деформацией, причем первые две характеристики зависят от температуры. В результате мы получаем карту, описывающую температуру и деформацию волокна. Достоинством этой методики является то, что длина контролируемой области может достигать многих километров.

Она позволяет, например, контролировать устойчивость грунта в сейсмоопасных областях или определять степень надежности высокопрочных морских канатов, применяемых для крепежа якорей и буксировки судов (рис.2.11). Бриллюэновский зонд определяет степень поврежденния каната, что позволяет избежать его разрушения. Он также позволяет использовать якорь максимально долго, избегая дорогостоящей замены каната без особой необходимости во время планового технического обслуживания.

Информация, получаемая распределенными датчиками, основанными на интерференции света, находит и другие применения. Например, измерение температуры методом рамановского рассеяния позволяет определить распределение температуры по длине волокна. Этот метод используют в промышленных процессах и в системах пожарной сигнализации в тоннелях.

Волоконные сенсоры особенно удобны, когда требуется большое количество точек измерения, распределенных по различным участкам конструкции. В конечном счете главным критерием для использования волокон является соотношение цена/свойства, учитывающее специфические особенности контролируемой конструкции. Технические параметры волоконных датчиков чрезвычайно высоки, но немалой является и стоимость такого контроля, и поэтому оценка эффективности их применения достаточно сложна. Тем не менее во многих случаях его применение оправдано, несмотря на относительно большую стоимость.

1.3.2. Микроэлектромеханические системы

Термин «МЭМС» переводится как «микроэлектромеханические системы». К ним относятся и микромеханические датчики. По существу, их получение основано на модификации метода фотолитографического создания плоских и пространственных структур. Фотолитография — это целая группа процессов, среди которых есть простые типа фотокопирования и более сложные, например лазерная запись. Фотокопирование позволяет создать на обрабатываемом изделии некоторую структуру. Она может быть как двумерной, т.е. представлять собой некоторое изображение, так и трехмерной. Эти структуры обычно получают химическим травлением, однако иногда используют и дополнительные приемы. Например, лазерный, электронный или ионный пучок, ускоряющий скорость химической реакции. Отметим, что скорость травления может сильно зависеть от наличия допирующих добавок.

Кроме того, на скорость травления могут влиять свойства кристаллической подложки. Список способов травления можно пополнить влажным и сухим травлением, фотопроцессами и т.д. На практике получаемые травлением структуры обычно являются двумерными и имеют большую площадь в плоскости подложки при относительно небольшой толщине (рис.2.13).

Основой большинства микромеханических изделий является кремний. Кремний имеет прекрасные механические свойства. Он прочнее стали и имеет очень высокую температуру плавления. В последнее время появились полимерные и металлические МЭМС-структуры, но пока они почти не применяются. Потому мы будем рассматривать лишь кремниевые системы. В настоящее время предпринимаются попытки объединения в одном микрочипе миниатюрной механической конструкции и кремниевой электросхемы. Создать в одном технологическом процессе одновременно микромеханическую конструкцию и микросхему удается очень редко. Как правило, две части детали делают в двух технологических процессах, после чего их объединяют.

Механические датчики должны давать электрический сигнал. Имеется лишь несколько механических явлений, которые могут создать электрический сигнал:

• взаимное смещение двух частей конструкции;

• резонансные колебания структуры.

Отметим, что смещения и колебания могут возникать при изменении температуры или внешней нагрузки (рис.2.14). До сих пор все описанные в литературе микромеханические датчики основаны лишь на этих двух явлениях, а именно на изменении резонансной частоты или появлении электрического сигнала при смещении двух частей измерительного элемента. Имеется два процесса, приводящих к возникновению электрического сигнала. Первый состоит в изменении электрического сопротивления термопары при изменении деформации или температуры. Этот принцип широко используют в микромеханических датчиках уже более 20 лет. Второй основан на изменении электрической емкости двух параллельных плоскостей, одна из которых может перемещаться. В некоторых ситуациях движение может быть обнаружено оптически, что позволяет комбинировать тензодатчики и оптические волокна. Хотя этот метод кажется привлекательным, на практике он применялся не слишком широко.

Первый широко используемый сенсор, основанный на кремниевой МЭМС, представлял собой диафрагму, на краю которой, т.е. в области больших деформаций, размещали пьезорезисторы. Во втором методе к измерительной диафрагме крепили механический резонатор в форме мостовой перемычки, как показано на рис.2.15. Изгиб диафрагмы вызывает изменение силы натяжения перемычки и, как следствие, изменение ее резонансной частоты. Это позволяет достичь более высокой точности и устойчивости работы измерительного элемента по сравнению с пьезорезисторным методом, причем технологические этапы его создания остаются практически теми же.

Измерением резонансной частоты вибратора (рис.2.15) можно контролировать любой внешний параметр, изменяющий силу растяжения перемычки, в том числе и температуру, поскольку различие коэффициентов теплового расширения вибрирующей перемычки и основания изменяет величину растягивающей силы. С другой стороны, при правильном выборе материалов можно практически полностью избавиться от температурной чувствительности датчика, что увеличивает точность измерения других физических параметров. При помощи такой микроструктуры можно измерять скорость струи газа, действующего на мембрану или измерительную перемычку. Кроме того, измерения можно проводить, нанося на перемычку химически активное покрытие, изменяющее ее размеры или массу под действием химических реакций или адсорбции.

На центральную область вибрирующего чувствительного элемента можно поместить массу. В результате сила натяжения перемычки будет зависеть от величины ускорения в направлении, перпендикулярном плоскости перемычки (рис.2.16). Акселерометр может определять направление ускорения, если сделать перемычку намного более жесткой в перпендикулярном направлении. Акселерометр можно использовать в системе управления, создав «обратную связь» с источником ускоряющей силы. При этом он может иметь также форму балки. Достоинством кремния является исключительная линейность, без сколько-нибудь существенного механического гистерезиса.

Большой интерес представляют также МЭМС на основе гироскопического измерительного элемента. Принцип их работы основан на действии кориолисовой центробежной силы. Эта сила модулирует резонансную частоту колебаний вращающегося элемента в форме кольца или бокала (скорость вращения нужно измерить). Сила Кориолиса приводит к различному изменению резонансных частот по двум направлениям в плоскости вращения, причем разность резонансных частот пропорциональна скорости вращения. Одним из достоинств таких гироскопов является отсутствие вращающихся подшипников. МЭМС с колебательным элементом в форме бокала разрабатывали по крайней мере 25 лет, но несмотря на это он не нашел широкого применения до сих пор. Это обусловлено тем, что для получения высокой чувствительности необходима чрезвычайно высокая точность производства деталей. Производство осуществляется с допусками до сотен или даже тысяч слоев кремния, но чувствительность датчика ограничена малой массой. Тем не менее микромеханический кремниевый гироскоп еще не раскрыл весь свой потенциал.

В настоящее время МЭМС используются в интеллектуальных структурах очень редко. Между тем они имеют множество достоинств. В частности, они имеют размеры порядка долей миллиметра и способны работать при очень высоких температурах. Информацию с них можно считывать оптически или передавать по миниатюрному электроканалу связи. Еще одним их преимуществом является возможность обеспечения очень быстрого реагирования, за время порядка долей микросекунды.

Можно отметить, что МЭМС-датчики, в отличие от волоконно-оптических, особенно удобны для контроля поведения небольших устройств. Уже реализованы системы, исследующие отдельные участки поверхности кристаллов. Это возможно благодаря малости МЭМС-датчиков. Они применяются и в медицинских целях. Тем не менее до сих пор используется лишь малая доля их потенциала, и область широкого применения МЭМС-систем еще не найдена. Наиболее перспективным выглядит их применение в медицине, биологии, экологии и призводстве высокоточного оборудования.

2.3.3. Пъезокерамики и пьезоэлектрические полимеры

В датчиках из пьезоэлектрических материалов напряжения или деформации приводят к появлению электрического заряда на двух поверхностях, что проявляется в виде разности электрического потенциала (рис.2.17). Наиболее широко применяют циркониевые и титановые пьезоэлектрические керамики. На втором месте стоят пьезоэлектрические полимеры, как правило ПВДФ. Кроме них, используют пьезоэлектрики из титаната бария, ниобата лития и окиси цинка.

Пьезоэлектрические сенсорные системы можно использовать совместно с МЭМС и оптоволоконными датчиками. Отметим, что они могут решать обратную задачу, преобразуя электрическое поле в механическое напряжение, возбуждая ультразвуковую волну. Пьезоэлектрические полимеры наносят на волокна для измерения величины электрического поля, а некоторые материалы, преимущественно окись цинка, используют как источники и датчики ультразвука совместно с МЭМС. Кристаллические пьезоэлектрики вроде ниобата лития и пьезокерамик также использовали в качестве источников и датчиков ультразвука в не слишком маленьких МЭМС.

В интеллектуальных системах пьезоэлектрики применяют в следующем качестве:

• детекторов давления или деформации, обычно пьезокерамических;

• датчиков, дающих интегральную информацию о поведении целой области. Как правило, их делают из пьезополимера;

• сенсоров, которые с помощью микроканалов связи информируют о давлении во многих точках поверхности. Для этого используют полимерные пленочные пьезоэлектрики. Отметим, что в настоящее время область применения пъезоэлектри-ков интенсивно расширяется.

1.3.4. Поверхностные пленки и нити

Сенсоры в виде поверхностного покрытия известны уже достаточно давно. Например, покрытия, изменяющие цвет под действием внешнего воздействия. Обычно такие покрытия и аналогичные им ткани не позволяют получить точной количественной информации. Однако часто требуется лишь качественная информация о достижении контролируемым параметром порогового значения, а в некоторых случаях соответствующий анализ качественных характеристик может дать количественный результат. В инженерном смысле пленки и нити являются плохими датчиками, но именно так биологические системы получают всю информацию, кроме визуальной и акустической.

Возможно, самый известный пример таких систем — это трикотажная рубашка, которая становится красной, когда ее температура приближается к температуре тела. Этот случай стал объектом многих, не всегда вежливых, комментариев. В технических изделиях специальные краски и покрытия используют для обнаружения места поверхностного воздействия («синяков») и выявления достижения некоторого порога температуры. Большинство так называемых интеллектуальных красок используют химические реакции в полимерах, в результате которых появляются пигменты, изменяющие цвет поверхности после теплового или механического воздействия.

Углеродные волокна изменяют сопротивление под действием деформации, что характерно для пьезорезисторов. Это свойство используют для контроля уровня деформации в углепластиках. Использование волокон для контроля уровня напряжения имеет очевидные преимущества несмотря на то, что их нельзя назвать «хорошими» инженерными датчиками в связи с разбросом характеристик. Тем не менее они дают очень полезную качественную информацию, анализ которой характеризует состояние структуры.

Резистивные полимерные нити дают аналогичную информацию о состоянии гибких и жестких конструкций. Полимерные нити вводят в ткани и с помощью множества электродов на концах волокон получают сенсорную систему, которую можно приклеивать к структурам любой формы. Чувствительные полимерные волокна можно вводить и в волокнистые композиты типа углепластиков. Однако в этом случае температура отверждения полимерной матрицы должна быть не слишком высокой, чтобы не испортилось чувствительное полимерное волокно.

Диапазон применения сенсорных волокон и покрытий огромен. В перспективе они будут использоваться в медицине. Например, при медицинском осмотре вместо системы накладываемых электродов можно одевать интеллектуальный трикотажный костюм или повязку. Аналогично, для лечения поврежденного сустава или конечности в интеллектуальный протез может быть встроена система преобразователей. Это направление исследований имеет большой потенциал (рис.2. 19 и 2. 20).

Прежде всего, интеллектуальная структура должна получить информацию. В данной курсовой я попытался описать сенсоры, дающие исходные данные. Возможно, дальнейшее развитие сенсорных систем будет ориентировано не на использование компьютеров, а на копирование принципов действия биологических объектов.

Сейчас трудно или даже невозможно определить, какое направление развития будет преобладать. Однако, независимо от особенностей конкретной контролируемой структуры, датчики желательно рассматривать как ее составную часть, а не дополнение к ней. Комплексный подход важен при проектировании любой структуры, будь то интеллектуальный трикотажный костюм или подвесной мост. При этом считывание информации, принятие решения и действия должны подчиняться некоторому набору простых эксплуатационных критериев.

В этой курсовой я попытался представить краткий обзор методов получения информации при помощи сенсорных систем и дал представление о важности процедуры обработки сигнала. Кроме того, я обсудил перспективы развития сенсорных технологий. И можно надеяться, что в этой области нас ожидают новые открытия и интересные разработки.

1. К. Уорден, Б. Калшоу, У. А Бахо, Дж. Хэйвуд. Новые интеллектуальные материалы и конструкции. Свойства и применения.

www.ronl.ru

Реферат Интеллектуальные технологии

Министерство образования Российской Федерации

Московский автомобильно-дорожный институт (ГТУ)

Волжский филиал

РЕФЕРАТ НА ТЕМУ:

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Выполнил: студент 2 курса

группы ЭУТ-25 Пыркин А.А.

Проверил: Кирий

Чебоксары 2005

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

ГЛАВА 1.

1.1. Системы датчиков

1.2. Требования к системам датчиков в интеллектуальных структурах

1.3. Датчики

2.3.1. Оптоволоконные датчики

1.3.2. Микроэлектромеханические системы

2.3.3. Пъезокерамики и пьезоэлектрические полимеры

1.3.4. Поверхностные пленки и нити

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА

Введение

"Интеллектуальный" - это слово часто можно услышать в рекламе новых товаров. Но зачастую данный термин используют в рекламных целях, неверно называя "интеллектуальным" любое сложное высокотехнологичное изделие. Между тем устройство является действительно интеллектуальным, лишь если оно способно реагировать на изменение внешних условий. Под изменением внешних условий мы понимаем изменение природных условий, условий эксплуатации или, скажем, перемещение конструкции в пространстве. А реакцией является изменение функциональных характеристик устройства.

Устройства, "чувствующие" внешние условия и способные изменять свои характеристики, имеют множество преимуществ по сравнению с обычными устройствами: они эффективнее, медленнее изнашиваются и имеют меньшие эксплуатационные затраты.

ГЛАВА 1.

1.1. Системы датчиков

Система датчиков или сенсоров - это "нервная система" интеллектуальной структуры. Она контролирует состояние конструкции, определяет уровень механической нагрузки и других физических параметров. В идеале датчики должны обнаруживать любые изменения контролируемых параметров во всех частях структуры. Стремясь к этой цели, многие исследователи разрабатывают конструкции, подобные существующим в природе "биологическим моделям" интеллектуальных структур. Впрочем, даже в природных системах сенсоры, как правило, сосредоточены преимущественно лишь в некоторых специфических областях, которые были определены за многие поколения эволюции.

Разработчик интеллектуальной структуры, очевидно, должен поступать аналогично и концентрировать датчики в ее наиболее уязвимых частях. Это - существенная особенность проектирования интеллектуальной системы. Алгоритм создания интеллектуальной системы должен использовать и интуицию проектировщика, и накопленный ранее опыт. Подобно естественному отбору в Природе, происходит постепенное развитие интеллектуальных конструкций, и последующие их поколения могут значительно отличаться от предыдущих.

1.2. Требования к системам датчиков в интеллектуальных структурах

- механические нагрузки;

- тепловое воздействие, связанное с изменением температуры. Оно может инициировать появление механических напряжений и вести к изменению механической прочности;

- химическое воздействие, связанное и изменением рН среды, утечкой химически активных веществ, присутствием воды и т.д.

Во всех случаях система должна адекватно реагировать, что схематически иллюстрируется на рис.2.2.

Технические требования к точности изменений определяются довольно просто. Обычно измерения удлинения с точностью 10 мк и температуры с точностью до десятой доли градуса Цельсия вполне достаточно, поскольку типичные значения удлинения равны нескольким миллиметрам, а рабочий диапазон температур лежит в пределах от - 50 до +150°С. Имеются, конечно, и исключения, как в случае газовых турбин и нефтяных скважин. В таких случаях пределы измерений и их точность устанавливаются индивидуально. Но обычно подходит стандартный диапазон температур. Есть и еще один момент, связанный с продолжительностью контроля конструкции и, соответственно, продолжительностью измерений. Здесь различия могут быть огромными. Некоторые конструкции, например корпуса ракет, функционируют лишь несколько минут.д.ругие же конструкции должны работать десятилетия.

1.3. Датчики

2.3.1. Оптоволоконные датчики

Эта задача усложняется присутствием помех. Кроме того, необходимо стабилизировать температуру, калибровать решетки в отсутствие деформации, калибровать независимый источник света типа гелий-неонового лазера, работающего вблизи края ИК-области. Стабильность длины измеряемой волны должна быть не ниже ±0,1 нм во всем рабочем диапазоне. Длину волны можно определять различными методами, и наиболее широко для этого используют интерферометр Фабри - Перо. Используют и настраиваемые акустооптические системы детекции и дисперсионные интерферометры. По сути, дешифратор представляет собой упрощенный спектрометр. Наиболее существенным недостатком дешифраторов для волоконных решеток является их большая стоимость. Есть также и чисто технические сложности, связанные с необходимостью стабилизации температуры. Сложность решения этой задачи зависит от требуемой точности измерений. В самом деле, изменение температуры на ГС приводит к деформации материала, равной примерно 10~5. Поэтому в большинстве случаев, когда необходимо измерять статические деформации, в дополнение к карте распределения деформаций составляется карта температур. Благодаря этому всегда можно определить, связано ли изменение деформации с температурой или с нагрузкой. Монтаж волоконных сенсоров должен проводиться таким образом, чтобы избежать попадание на решетку влаги и обеспечить ее контакт со структурой. На протяжении многих лет пока волокна вводили в структуру вручную это было проблемой. Лишь недавно был изобретен технологический процесс, облегчивший решение этой задачи.

1.3.2. Микроэлектромеханические системы

Термин "МЭМС" переводится как "микроэлектромеханические системы". К ним относятся и микромеханические датчики. По существу, их получение основано на модификации метода фотолитографического создания плоских и пространственных структур. Фотолитография - это целая группа процессов, среди которых есть простые типа фотокопирования и более сложные, например лазерная запись. Фотокопирование позволяет создать на обрабатываемом изделии некоторую структуру. Она может быть как двумерной, т.е. представлять собой некоторое изображение, так и трехмерной. Эти структуры обычно получают химическим травлением, однако иногда используют и дополнительные приемы. Например, лазерный, электронный или ионный пучок, ускоряющий скорость химической реакции. Отметим, что скорость травления может сильно зависеть от наличия допирующих добавок.

• взаимное смещение двух частей конструкции;

• резонансные колебания структуры.

На центральную область вибрирующего чувствительного элемента можно поместить массу. В результате сила натяжения перемычки будет зависеть от величины ускорения в направлении, перпендикулярном плоскости перемычки (рис.2.16). Акселерометр может определять направление ускорения, если сделать перемычку намного более жесткой в перпендикулярном направлении. Акселерометр можно использовать в системе управления, создав "обратную связь" с источником ускоряющей силы. При этом он может иметь также форму балки. Достоинством кремния является исключительная линейность, без сколько-нибудь существенного механического гистерезиса.

2.3.3. Пъезокерамики и пьезоэлектрические полимеры

В интеллектуальных системах пьезоэлектрики применяют в следующем качестве:

• детекторов давления или деформации, обычно пьезокерамических;

1.3.4. Поверхностные пленки и нити

Возможно, самый известный пример таких систем - это трикотажная рубашка, которая становится красной, когда ее температура приближается к температуре тела. Этот случай стал объектом многих, не всегда вежливых, комментариев. В технических изделиях специальные краски и покрытия используют для обнаружения места поверхностного воздействия ("синяков") и выявления достижения некоторого порога температуры. Большинство так называемых интеллектуальных красок используют химические реакции в полимерах, в результате которых появляются пигменты, изменяющие цвет поверхности после теплового или механического воздействия.

Углеродные волокна изменяют сопротивление под действием деформации, что характерно для пьезорезисторов. Это свойство используют для контроля уровня деформации в углепластиках. Использование волокон для контроля уровня напряжения имеет очевидные преимущества несмотря на то, что их нельзя назвать "хорошими" инженерными датчиками в связи с разбросом характеристик. Тем не менее они дают очень полезную качественную информацию, анализ которой характеризует состояние структуры.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА

bukvasha.ru

Реферат: Интеллектуальные технологии

Министерство образования Российской Федерации

Московский автомобильно-дорожный институт (ГТУ)

Волжский филиал

РЕФЕРАТ НА ТЕМУ:

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Выполнил: студент 2 курса

группы ЭУТ-25 Пыркин А.А.

Проверил: Кирий

Чебоксары 2005

СОДЕРЖАНИЕ

Введение. 3

ГЛАВА 1. 4

1.1. Системы датчиков. 4

1.2. Требования к системам датчиков в интеллектуальных структурах. 5

1.3. Датчики. 7

2.3.1. Оптоволоконные датчики. 7

1.3.2. Микроэлектромеханические системы.. 15

2.3.3. Пъезокерамики и пьезоэлектрические полимеры.. 20

1.3.4. Поверхностные пленки и нити. 21

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 24

ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА.. 25