Rozwój środków produkcji w przemyśle zmierza w kierunku powstawania Elastycznych Systemów Produkcyjnych (ang. Flexible Mamufacturing Systems). Jednym z elementów tych systemów są sterowane numerycznie maszyny wieloosiowe. W maszynach tych istotnym problemem jest dokładne odzwierciedlenie zadanej trajektorii ruchu elementu wykonawczego. Na uzyskanie dokładnego odzwierciedlenia zadanej trajektorii ruchu ma wpływ wiele czynników. Znaczącymi czynnikami są: opory ruchu - zjawisko tarcia nieliniowego, sprężystości elementów mechanicznych maszyn, zmieniające się obciążenie itp.

W celu poprawy dokładności odzwierciedlenia zadanej trajektorii ruchu zamierza się opracować układ sterowania numerycznego maszyn wieloosiowych zawierający elementy sztucznej inteligencji (sztucznej sieci neuronowej). Układ sterowania umożliwi „samo-poprawę” (ang. Self Improvement) parametrów maszyny. Możliwa będzie korekcja trajektorii ruchu w czasie rzeczywistym (ang. on-line) pracy maszyny. Sztuczna sieć neuronowa, w wyniku uczenia się, zwiększy dokładność odzwierciedlenia zadanej trajektorii ruchu i nie dopuści do przekraczanie zadanych błędów trajektorii. Zostanie ona zaimplementowana w strukturze układu programowalnego FPGA (ang. Field Programmable Gate Array) VIRTEX 5 SXT firmy Xilinx.

Poprawność działania układu sterownia zostanie przebadana na trójosiowej maszynie numerycznej, z wykorzystaniem różnych jednostek napędowych (serwonapędów).
Docelowy układu sterowania charakteryzować się będzie dużą uniwersalnością. Możliwe będzie stosowanie go w układach sterowania obrabiarek numerycznych, w wieloosiowych maszynach manipulacyjnych i różnych urządzeniach technologicznych.

do góry