Мониторинг и прогнозирование износа режущего инструмента в мехатронных станочных системах

• Автор: Сидоров, Александр Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 201 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
СОДЕРЖАНИЕ.

Перечень сокращений, используемый по тексту диссертации

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ДИАГНОСТИКИ

1.1 Проблема и методы разработки систем мониторинга состояния РИ

1.2 Современное состояние методов мониторинга в зарубежной литературы

1.3 Современное состояние методов мониторинга в России

1.4 Обоснованный выбор метода мониторинга состояния РИ

1.5 Проблемы прогнозирования состояния РИ.

1.6 Проблемы математического описания ПР

1.7 Требования к методу прогноза состояния РИ.
1.8 Основные выводы, принятые положения и гипотезы
ГЛАВА 2 КОНТРОЛЬ СОСТОЯНИЯ ИНСТРМЕНТА И ИЗВЛЕЧЕНИЕ
.ИНФОРМАЦИИ ИЗ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ.
2.1 Физические и информационные основы оперативного мониторинга
износа РИ.
2.1.1 Представление процесса резания как объекта диагностики в
виде черный ящик
2.1.2 Анализ состояний объекта диагностики инструмента.
2.1.3 Выделение входных координат объекта диагностики
2.1.4 Выделение выходных координат объекта диагностики
2.1.4.1 Анализ электрических явлений в зоне резания.
2.1.4.2 Виброакустические колебания в процессе резания
2.1.5 Выводы.
2.2 Разработка концептуальной модели системы оперативного
мониторинга и прогноза работоспособности РИ.
ИЛ Методы измерения и извлечения информации из диагностических сигналов
2.3.1 Измерение постоянной составляющей ТЭДС.
2.3.2 Выбор метода оценки среднего.
2.3.2.1 Разработка адаптивного фильтра.
2.3.3 Измерение электрической проводимости контакта инструмент деталь.
2.3.4 Измерение сигнала виброакустической эмиссии
2.3.5 Методы извлечения информации из сигналов ВАЭ.
2.3.5.1 Преобразования Фурье и спектр мощности.
2.3.5.2 Периодограммный метод вычисления спектральной плотности мощности.
2.3.5.3 Вейвлетпреобразование и вейвлетспектры.
2.3.6 Оборудование, приборы и устройства исследований.
2.3.7 Обоснование и выбор материалов для исследований.
2.3.8 Программноматематическое обеспечение для сбора и анализа экспериментальных данных
2.4 Выводы по главе.
ГЛАВА 3 РАСПОЗНАВАНИЕ СОСТОЯНИЯ РЕЖУЩЕГО
ИНСТРУМЕНТА И ПРОГНОЗ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССА РЕЗАНИЯ
3.1 Распознавание состояния РИ на основе сигнала виброакустической эмиссии
3.1.1 Распознавание состояния РИ на основе нейросетевого классификатора
3.1.2 Исследования чувствительности метода мониторинга на основе сигнала ВАЗ к нестационарности режимов резания
3.2 Распознавание состояния РИ на основе ЭП КИД с обучением по параметрам ВАЗ.
3.3 Прогноз параметров процесса резания
3.3.1 Разработка базы данных системы диагностики
3.3.2 Разработка базы знаний.
3.3.2.1 Особенности обеспечения связанности и определения семантической меры информационных едениц в БД процесса резания
3.3.2.2 Выбор способа представления знаний.
3.3.3 Разработка алгоритма работы предикатора
3.3.4 Экспериментальная проверка адекватности прогнозируемой
оценки работоспособности РИ
3.4 Выводы.
ГЛАВА 4 Автоматическое получение моделей на основе
экспериментальных данных
4.1.1 Алгоритмы параметрической идентификации моделей
4.1.2 Структурная идентификация
4.1.3 Оптимизация структуры модели.
4.1.3.1 Самоорганизация моделей
4.1.3.2 Оценка значимости коэффициентов модели.
4.1.4 Проверка адекватности модели.
4.1.5 Извлечение моделей из экспериментальных данных.
4.2 Выводы.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Обзор наиболее интересных предлагаемых в публикациях схем мониторинга состояния инструмента рационально произвести по типу измеряемого сигнала. Согласно исследованиям 0 имеются следующие статистические данные по использованию методов Рисунок 1. Рисунок 1. На силы, развиваемые при обработке, влияет геометрия инструмента 4. По мере того как инструмент изнашивается геометрия изменяется, тем самым изменяет силы резания. Ранние опыты 3, 3 обнаружили, что продольная и радиальная составляющие силы более чувствительны к износу инструмента, чем сила резания. Радиальная компонента силы как было замечено, будет более чувствительна к износу вершины, а радиальная и продольная компоненты силы находиться под влиянием износа задней поверхности 9, 8. Отношение сил также может быть использовано для предсказания износа инструмента, так как они представляют определенную модель износа инструмента 4. Метод оценки износа инструмента ii на основе измерения силы резания и крутящего момента при торцевом фрезеровании предложили . М. i 9. В данной работе проводится полнофакторный эксперимент с целью получения зависимостей между компонентами силы резания, крутящего момента и режимами обработки скорость резания, глубина, подача. Строиться модель, которую в совокупности со стойкостной зависимостью планируется применять для оценки текущего состояния инструмента. Авторы данного метода не отвечают на вопросы учета в моделях изменений в свойствах материала инструмента и заготовки из различных партий, нестационарности режимов обработки и влияние внешней среды. Условия механической обработки жестко детерминированы, а номенклатура материалов ограничена экспериментальным набором данных. Что является неприемлемым для мелко и средне серийного производства. В работе китайских исследователей Н. Х.М. В процессе работы производится сравнение измеренного сигнала от датчика мощности привода главного движения с оценкой по модели. При превышении порогового уровня рассчитанного значения силы, система выдает сигнал в систему управления на смену инструмента. Быстродействие такой системы не высоко, поскольку измерительная цепь пространственно удалена от зоны резания. В процессе резания заготовка подвергается значительным пластическим деформациям, которые связаны с генерированием волн акустической эмиссии АЕ. Интенсивности износа инструмента проявляется в зоне резания изменением в сигнале АЕ. В соответствии со своим высокочастотным образом 1 кГц до 1 МГц, разнесены в зависимости от резонанса станка, акустическая эмиссия, более чувствительна к износу инструмента, чем сила резания 5. Рисунок 1. Использование коэффициентов регрессионного ряда 6го порядка для мониторинга износа инструмента сигнал акустической эмиссии, коэффициент и его ошибка моделирования. Расположения компактных классов износа инструмента, в ортогональном пространстве коэффициентов регрессионного ряда 0. Тесная корреляция сигналов мощности сигналов акустической эмиссии с износом инструмента была показана ii и i 7, где статистический образ, подобный средней дисперсии и коэффициентам среднеквадратичного отклонения, связаны с износом инструмента. Дисперсия была основным чувствительным параметром, показывающим возрастание амплитуды в результате износа инструмента. Измеренные сигналы вибрации и акустической эмиссии имеют высокий уровень помех связанные с производственной средой. Основной информативной характеристикой таких сигналов является дисперсии, которая имеет наибольшую чувствительность к износу при заданных характеристиках инструмента и минимальную чувствительность к шумам. Исследование сигналов акустической эмиссии при резании посвящены работы i . Датчик при этом размещается на державке инструмента в направлении подачи. Сигнал усиливается, отфильтровывается низкочастотная составляющая частота среза фильтра бкГц. И оцифровывается с частотой ЮОкГц, используя битный АЦП. Используя дискретные Вэйвлетпреобразования , 5, 8, 9, 6 из исходного сигнала для острого и изношенного инструмента, получают вейвлеткоэффициенты различных порядков.