УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНО ВИМІРЮВАЛЬНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ПРИ ЗВАРЮВАННІ ТА МОНТАЖУ МЕТАЛЕВИХ КОНСТРУКЦІЙ

Анотація

У даній статті розглянуто підхід до вдосконалення інформаційно-вимірювальних технологій під час зварювання та монтажу металевих конструкцій, а також представлено результати розробки та тестування запропонованої інтегрованої системи. Особлива увага приділяється розробці та застосуванню алгоритмів штучного інтелекту, таких як машинне навчання та глибинні нейронні мережі, для підвищення точності, швидкості та адаптивності інформаційно-вимірювальних технологій. Розглянуто їх роль у виявленні відхилень, прогнозуванні розвитку дефектів і автоматичній адаптації параметрів зварювання до змін у виробничому середовищі. Запропонована інтегрована система поєднує сенсорну підсистему, модуль попередньої обробки даних для очищення і структурування інформації, нейромережевий аналітичний блок (CNN для візуального контролю та XGBoost для класифікації параметрів), а також контур зворотного зв’язку, який забезпечує адаптивне регулювання параметрів у режимі реального часу та оперативне реагування на відхилення. Завдяки реалізації повного замкнутого циклу – від збору даних, їх попередньої обробки та аналізу до автоматичного регулювання параметрів – мінімізується вплив людського фактора, підвищується надійність процесу та значно зменшується кількість дефектів. Такий цикл забезпечує безперервне оновлення даних, їх ретельну перевірку, швидке реагування та гнучке налаштування зварювальних параметрів відповідно до змін виробничого середовища. Використання Python-екосистеми (Pandas, NumPy, TensorFlow, Scikit-learn) для аналізу даних, застосування сенсорів для зчитування ключових параметрів та адаптивне управління через протокол MQTT і PLC забезпечують зменшення дефектів на 27 % та стабільність технологічного процесу. Представлений підхід детально поєднує сучасні методи машинного навчання з комплексною архітектурою ІВТ, підкреслюючи їхню взаємодію та відкриваючи перспективи для подальшого розвитку інтелектуальних виробничих систем, що здатні до самонавчання та адаптації в реальному часі.