ARCHIWUM ODLEWNICTWA 157 18/8 SYSTEMY MONITORUJĄCE I STERUJĄCE PRODUKCJĄ W ODLEWNI WYKORZYSTUJĄCE SZTUCZN E SIECI NEU- RONOWE M. PERZYK 1 , A. KOCHAŃSKI 2 , J. KOZŁOWSKI 3 Instytut Technologii Materiałowych Politechniki Warszawskiej Narbutta 85, 02-524 Warszawa STRESZCZENIE Przedstawiono zastosowania sztucznych sieci neuronowych do modelowania ja- kości procesów produkcyjnych oraz wykrywania zakłóceń procesów ciągłych. Omó- wiono metody określania istotności sygnałów wejściowych. Podano przykłady zastos o- wań w przemyśle odlewniczym. Key words: artificial neural networks, production processes, foundry, quality models, fault detection, relative importance factors 1. WSTĘP Sztuczne sieci neuronowe (SSN) stanowią nowoczesną metodę matematyczn ego modelowania zjawisk i procesów, która w ostatnich kilkunastu latach zrobiła wielką ka- rierę w różnych dziedzinach działalności ludzkiej. Powody stosowania SSN w nauce i technice są następujące. Z jednej strony modelowanie wszystkich procesów fizyc z- nych, chemicznych i innych składających się na dany proces, z wykorzystaniem równań odzwierciedlających ich naturę, jest często niemożliwe lub nierealne. Z drugiej zaś sieci neuronowe służą do modelowania procesów typu ’czarna skrzynka’, tj. o nieokreślonej naturze fizycznej, pozwalając na znalezienie prawidłowości w warunkach dużej liczby zmiennych o różnym charakterze, w tym określonych nieprecyzyjnie. Prawidłowości takie są często niewykrywalne przez zmysły ludzkie i inne metody matematyczne. 1 prof. dr hab. inż., e-mail: M.Perzyk@wip.pw.edu.pl 2 dr inż., e-mail: akochans@wip.pw.edu.pl 3 mgr inż. e-mail: jkozlows@wp.pl Rok 2003, Rocznik 3, Nr 8 Archives of Foundry Year 2003, Volume 3, Book 8 PAN - Katowice PL ISSN 1642-5308