employee
Bryansk, Bryansk, Russian Federation
GRNTI 55.13 Технология машиностроения
The paper considers the possibility of using fuzzy control methods and neural networks to compensate for the a priori uncertainty of the cutting process.
fuzzy logic, fuzzy control, adaptive control, cutting process
1. Goncharova S.G. Adaptivno-nechetkiy algoritm upravleniya processom mehanoobrabotki [Tekst] / S.G. Goncharova, I.F. Mesyagutov // Vestnik UGATU. - 2011. - T15. - №2(42). - S.153-157.
2. Eremeev S.V. Avtomatizaciya tehnologicheskih processov i proizvodstv v neftegazovoy otrasli: uchebnoe posobie. - SPB.: izdatel'stvo «Lan'», 2018. - 136 c.
3. Zoriktuev V.C. Sistema avtomaticheskogo upravleniya rezhimami rezaniya na osnove nechetkoy logiki [Tekst] / V.C. Zoriktuev, R.R. Shangareev // Vestnik UGATU. - 2010. - T14. - №2(37). - S.163-169.
4. Hizhnyakov Yu.N. Algoritmy nechetkogo, neyronnogo i neyro-nechetkogo upravleniya v sistemah real'nogo vremeni: ucheb. posobie. Perm': Izd-vo PNIPU, 2013. - 160 s.
5. Petreshin, D.I. Avtomatizirovannoe obespechenie kachestva poverhnosti i kontaktnoy zhestkosti detaley mashin/ Petreshin D.I., Handozhko V.A. - Naukoemkie tehnologii v mashinostroenii. 2018. № 10 (88). S. 14-19.
6. Petreshin, D.I. Avtomatizirovannaya sistema upravleniya parametrami kachestva poverhnostnogo sloya detaley mashin pri mehanicheskoy obrabotke/ Petreshin D.I., Fedonin O.N. - Naukoemkie tehnologii v mashinostroenii. 2015. № 7 (49). S. 44-48.
