На правах рукописи Свиридов Сергей Викторович

На правах рукописи
Свиридов Сергей Викторович
ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОМАТЕМАТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ИДЕНТИФИКАЦИИ
КАЧЕСТВА ДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРИ РЕЗАНИИ
В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ РЕЖИМЕ
Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими
процессами и производствами (в машиностроении)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Саратов – 2013
Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном
образовательном учреждении высшего профессионального образования
«Саратовский государственный технический университет
имени Гагарина Ю.А.»
Научный руководитель:
доктор технических наук
Бровкова Марина Борисовна
Официальные оппоненты:
Митяшин Никита Петрович
доктор технических наук, профессор,
ФГБОУ ВПО «Саратовский
государственный технический
университет имени Гагарина Ю.А.»,
профессор кафедры «Системотехника»
Сигитов Евгений Александрович
кандидат технических наук,
ЗАО «НПК прецизионного оборудования»,
г.Саратов, директор
Ведущая организация:
Институт проблем точной механики
и управления РАН, г. Саратов
Защита состоится «3» апреля 2013 г. в 13.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.242.02 в ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.» по адресу:
410054, г. Саратов, ул. Политехническая, 77, корп. 1, ауд. 319.
С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.».
Автореферат разослан « » марта 2013 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
2
А.А. Игнатьев
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность. Современное технологическое оборудование, применяемое в машиностроении, характеризуется повышенной точностью и
управляемостью (станки с ЧПУ), что открывает новые возможности по
обеспечению требуемого качества производимой продукции. Для дальнейшего повышения качества механообработки и более полного использования потенциальных возможностей таких систем необходимо получать в
реальном времени достоверную информацию о качестве процесса резания
и динамическом состоянии технологического оборудования. Информация
должна обеспечивать наилучшие решения для управления станками с точки зрения оптимизации резания.
Трудности получения достоверной информации о процессе резания в
реальном времени для всего спектра реализуемых гибких технологий связаны с нестационарностью (квазистационарностью) процесса резания,
наличием нелинейных элементов в формообразующих узлах станков. В
теоретическом плане эти свойства приводят к проблемам нелинейной динамики. Возникают также трудности в получении первичной информации.
Исследования показали, что наиболее удобным с точки зрения регистрации физических процессов, протекающих при резании, и возможности
применения в многономенклатурном автоматизированном производстве является выделение информации по виброакустическому сигналу, соответствующему колебаниям резца относительно заготовки. Для проведения исследований с целью оценки качества функционирования и мониторинга технологического оборудования в реальном времени необходимо располагать
методами выделения полезной информации из виброакустического сигнала.
Это и определяет актуальность создания программно-математического комплекса для идентификации качества динамических процессов при резании с
универсальными возможностями.
Степень разработанности темы. В работе обоснованы адаптивные
методы и средства идентификации процесса формообразования по виброакустическим колебаниям инструмента относительно обрабатываемой заготовки с учетом нелинейной динамики процесса резания и возможностей
применения в машиностроительном автоматизированном производстве.
Выполнены исследования на основе моделирования сервоприводов и анализа их взаимодействия через процесс резания. Предложены и обоснованы
оценочные функции при идентификации динамических процессов в частотной области. Проведено их тестирование на основе имитационного
моделирования. В результате обоснован алгоритм оценки требуемой информации и реализовано соответствующее программно-математическое
обеспечение идентификации динамических процессов при резании. Экспериментально-аналитические исследования, выполненные на основе стати3
стического моделирования, достаточно хорошо согласуются с реальными
процессами формообразования.
Теоретические исследования основаны на теории резания и динамики станков. Использованы основные научные результаты в области нелинейной динамики стохастических систем и системного анализа с учетом
особенностей рассматриваемой предметной области. Экспериментальные
исследования выполнены на действующем оборудовании в производственных условиях. Результаты исследования обрабатывались стандартными методами, в том числе и для статистической проверки гипотез. Таким образом, степень разработанности диссертации достаточно высокая.
Цели и задачи. Целью работы является создание программноматематического комплекса с универсальными технологическими возможностями для исследования и идентификации качества динамических процессов при резании.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
1. Выбор стратегии формирования программно-математического
комплекса на основе анализа опубликованных исследований, математического моделирования динамических процессов сервоприводов и их взаимодействия при резании.
2. Обоснование математических моделей оценочных функций при
идентификации динамических процессов на основе исследования
их чувствительности и имитационного моделирования.
3. Разработка программно-математического комплекса с учетом полученных результатов при моделировании.
4. Апробация программно-математического комплекса в реальных
условиях при квазистационарном резании и при значимых возмущениях.
Научная новизна работы состоит в обосновании стратегии и адаптивных алгоритмов получения, переработки и представления информации
о качестве динамических процессов резания при реализации гибких технологий. Создана информационная технология для определения качества
функционирования сложного технологического оборудования в реальном
времени.
Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в обеспечении возможности получения
знаний о динамических процессах при квазистационарном резании при
наличии значимых возмущений. Созданный программно-математический
комплекс является базовым при формировании информационных технологий для динамического мониторинга и управления сложными технологическими объектами.
Методология и методы исследования. Методика исследования является традиционной с точки зрения системного анализа сложных техни4
ческих объектов и содержит теоретические исследования, выполненные на
основе основных положений теории резания, динамики станков и основных результатов нелинейной динамики стохастических процессов. Исследования случайных процессов выполнены на основе использования обоснованных оценочных функций в частотной области с выделением эволюционных процессов статистическими методами.
Положения, выносимые на защиту:
1. Результаты анализа оценок функционирования сложного технологического оборудования в реальном времени и математических
моделей упруго-силового взаимодействия сервоприводов через
процесс резания.
2. Информационная технология (алгоритмы и программноматематическое обеспечение) для определения качества динамических процессов при функционировании сложного технологического оборудования в реальном времени.
3. Результаты исследования моделей расчета интегрального показателя качества квазистационарных нелинейных динамических
процессов при резании.
4. Результаты экспериментальных исследований и практической реализации работы.
Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность
результатов работы обоснована использованием современных методов исследования стохастических эволюционных процессов на основе предложенных интегральных оценок, доказана совпадением результатов при имитационном моделировании производственных ситуаций, экспериментальными исследованиями и производственными испытаниями. При обработке
экспериментальных исследований использованы апробированные методы
статистического анализа.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на: Международной научно-практической конференции
«Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы»
(Волгоград, 2012), Международной научно-практической конференции
«Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития» (Одесса, 2011), IV Международной научнотехнической конференции «Наукоемкие технологии в машиностроении и
авиадвигателестроении» (Рыбинск, 2012), Всероссийской научнопрактической конференции молодых ученых «Инновации и актуальные
проблемы техники и технологий» (Саратов, 2010), Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи «Нанотехнологии в
производстве авиационных газотурбинных двигателей летательных аппаратов и энергетических установок» (Рыбинск, 2010), International Congress
on Information Technologies (Саратов, 2012), 11-й Международной конферен5
ции «Системы проектирования, технологической подготовки производства
и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта»
(Москва, 2011).
Публикации. По материалам диссертации имеется 10 публикаций, в
том числе 3 – в изданиях из перечня ВАК РФ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения,
4 глав и заключения, изложенных на 142 страницах, списка литературы из
139 наименований, 38 рисунков, 8 таблиц и 5 приложений.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении кратко изложено описание проблематики работы, ее
актуальность, а также представлены положения, выносимые на защиту.
В первой главе приводится анализ результатов исследования
отечественных и зарубежных авторов в области динамики станков и
резания. Учтены работы по созданию динамического мониторинга, систем
диагностирования, оптимизации и другим вопросам, имеющим отношение
к проблематике диссертации. Рассмотрены основные подходы при
моделировании нелинейных стохастических систем. Все это является
первичной базой знаний для дальнейшего решения поставленных в работе
задач. Особо следует отметить фундаментальные исследования в этой
области Кудинова В.А., Вейца В.Л., Заковоротного В.Л., Бржозовского
Б.М., Кабалдина Ю.Г., Шпилёва А.М., Васина С.А., Эльясберга М.Е.,
Хомякова В.С., Тэйлора Ф.В., Гилберта В.В., Бёрнса Т.Д., Амерго Э.А.,
Брюэра Р.К., Брауна Р.Х. и других авторов. На базе этих исследований
формировались научные школы мониторинга, диагностики и оптимизации
резания.
Исследования
мониторинга
процесса
функционирования
технологического
оборудования
проводили
Бржозовский
Б.М.,
Заковоротный В.Л., Пуш А.В. и другие авторы, которые показали, что
виброакустический сигнал несет достаточное количество информации,
необходимой для оценки динамики процесса резания. Авторами были
предложены различные количественные критерии качества динамических
процессов, которые будут рассмотрены более подробно в главе 2, и оценена
перспектива их применения.
В процессе анализа предметной области рассмотрены классические
методы оценки качества нелинейных стохастических систем, так как такой
системой является сложное технологическое оборудование. Было
отмечено, что применять классические методы для решения задачи оценки
функционирования сложного технологического оборудования в общем
виде крайне затруднительно. Показано, что в этих работах задача
6
определения качества обрабатываемой детали с учетом фактического
состояния оборудования решена лишь частично. В связи с этим в работе
поставлены и решаются перечисленные выше задачи по созданию
технологии получения, обработки и представления информации в
реальном времени для рассматриваемой предметной области.
Во второй главе приведены исследования по выбору и обоснованию
оценки качества динамических процессов при резании. С этой целью на основе сформулированного подхода к математическому моделированию взаимодействия сервоприводов,
обеспечивающих
формообразование, и с учетом
упруго-напряженного состояния
системы инструмента и детали
обоснована модель динамики
резания для станков токарной
группы (рис. 1) и соответствующая математическая модель в
виде системы дифференциальных уравнений (1).
Рис. 1. Модель динамики резания
m1x1  c1 x1  p1 x1  x7   Qy t ,

m7 x7  c7 x7  p7 x7  p1 x1  x7   0,
D  Qz t 

,
 I 2 φ2  c2 φ 2  p2 φ2  φ8  
2

 I 8φ8  c8φ8  p8φ8  p2 φ2  φ8   0,
m3 x3  c3 x3  p3 x3  x9   Qx t ,

m9 x9  c9 x9  p9 x9  p3 x3  x9   0,
(1)
m4 x4  c4 x4  p4 x4  x10   Qy t ,

m10 x10  c10 x10  p10 x10  p4 x4  x10   0,
5  c5φ5  p5 φ5  φ11   Rи  Qy t ,
 I 5φ

11  c11φ11  p11φ11  p5 φ5  φ11   0,
I11φ
6  c6φ6  p6 φ6  φ12   Rи  Qx t ,
φ

12  c12φ12  p12φ12  p6 φ6  φ12   0,
I12φ
7
Уравнения движения динамической системы резания (1) отображают в
основном динамику сервоприводов, то есть так называемые «медленные»
движения под действием обобщенных сил. Формируемые силы от сервоприводов продольного и поперечного движения и шпинделя взаимодействуют
через процесс резания. Сам процесс резания влияет на эти силы, но динамика
«быстрых» движений только частично может быть отображена этими уравнениями как реакция контуров механической системы инструмента и заготовки на приращение соответствующих сил.
Поскольку полученная модель не содержит малых компонент, которые в конечном итоге вызывают эволюционные процессы, была рассмотрена структурная схема формообразующей системы сервоприводов и их
взаимодействие через резание с целью выявления возможности выделения
эволюционной составляющей динамического процесса.
Передаточные функции приводов поперечной Wпоп.п ( p) и продольной Wпр.п ( p ) подач и передаточная функция шпинделя могут быть определены лишь для конкретного состояния станка и могут быть использованы
для асимптотического анализа. При анализе формообразующей подсистемы следует обратить внимание на многосвязанность вектора управления
u (t ) и возмущений F ( p ) с формируемыми выходными характеристиками
системы, то есть с макро- и микропараметрами готовой детали. Эта взаимосвязь для всего спектра технологий не имеет аналитического представления и в ряде случаев определена лишь эмпирически, и следовательно,
синтез многомерного регулятора не обеспечен апробированным математическим аппаратом. Главная отрицательная обратная связь обычно повышает стабильность динамических характеристик, а в данном случае по указанным причинам практически нереализуема. В связи с этим повышение
качества управления, мониторинга и детерминированное построение моделей в терминах «вход-выход» (2) неосуществимо без дополнительных
частных исследований. Этот аспект системы необходимо принять во внимание при идентификации динамических процессов при резании.
X вых (t )  F ( X вх (t ), f (t )) .
(2)
В связи с требуемой универсальностью разрабатываемой системы
идентификации качества динамических процессов были рассмотрены
существующие методы оценки динамического процесса резания в реальном времени (метод замороженных коэффициентов и метод замороженных реакций), а также критерии оценки качества динамических процессов при резании как в частотной области (критерий отношения амплитуд спектра), так и во временной области (статистика Херста, интеграл функции Грина).
Установлено, что метод замороженных коэффициентов менее точен
и недостаточно оперативен, так как каждый раз необходимо по экспери8
ментальным данным рассчитывать коэффициенты модели в реальном времени и затем вычислять оценку динамического состояния станка. Метод
замороженных реакций и оценка на основе интеграла функции Грина являются оперативными критериями во временной области и позволяют по
временным реализациям переходного процесса оценить динамическое состояние системы, но возникают затруднения при идентификации причин
неполадок, наилучшим образом эта задача решается в частотной области.
Критерий на основе статистики Херста затруднительно использовать в реальном времени из-за большого количества необходимых вычислений для
определения значения оценки, то есть данный критерий не является оперативным. Но этот критерий можно использовать на этапе исследования систем, чтобы определить глобальные свойства на отдельных этапах резания
при изнашивании, то есть для качественной оценки динамической системы. Для идентификации в реальном времени эта оценка имеет ограниченные возможности.
Перспективным с точки зрения информативности является интегральный критерий St, характеризующий соотношение амплитуд спектра виброакустического сигнала и учитывающим перетекание энергии колебаний из низкочастотной области в высокочастотную область при изменении состояния системы. Эффект перетекания энергии возникает из-за рассеивания энергии,
идущей на поддержание колебательного процесса, и связан с диссипативными свойствами динамической системы. Применяя критерий St, можно количественно оценить этот процесс по выражению
m
St   Aj
j 1
n
A ,
i 1
i
(3)
где A j – амплитуды на значимых частотах спектра, Ai – остальные амплитуды спектра. Значимость амплитуды определяется по следующему условию:
A  0.2 Amax .
(4)
При этом оптимальный режим функционирования станка достигается при минимальном значении величины St
St  min .
(5)
Нами были предложены новые модели расчета интегрального критерия отношения амплитуд с целью повышения его эффективности с точки
зрения точности идентификации качества динамических процессов при резании и меньшей зависимости результата от шумов.
Исследования их эффективности приведены в третьей главе. Первоначально необходимо решить задачу разделения спектра на значимые и
незначимые амплитуды. Апробированная исследователями стратегия
определения значимости амплитуды (4) имеет один недостаток. Если
спектр является более или менее «ровным», то есть в нем отсутствует ярко
выраженный максимум, то значение St-критерия будет очень большим,
9
сигнализируя об ухудшении динамического состояния оборудования, в то
время как такой вид спектра характеризует стабильную работу станка.
В связи с этим целесообразно использовать другой метод разделения
спектра на информативную часть и шумы. Таким методом является непараметрический метод, носящий название в разведочном анализе «ящик с
усами». Барьер, при выходе за который амплитуды характеризуют неслучайное начало в распределении данных спектра колебаний упругодиссипативной системы, определяется по выражениям:
C  C2  C1 ,
(6)
  C2  1.5C ,
где нижняя квартиль C1 – медиана упорядоченного спектра от первого значения до медианы, верхняя квартиль C2 – медиана спектра от медианы
упорядоченного спектра до последнего значения, C – межквартильный
размах (разность между нижней и верхней квартилями).
Возможны две стратегии
применения барьера и межквартильного размаха (6) для
разделения спектра на информативные амплитуды и шумы.
Первая заключается в использовании только значения барьера (6) для определения амплитуд, вносящих неслучайные воздействия при обработке (линия 1 на рис. 2). Второй
Рис.2. Иллюстрация определения значимых
подход основан на использоамплитуд: 1 – барьер  ; 2 – барьер  2
вании двух барьеров (линии 1
и 2 на рис. 2). Барьер (6) также
используется для разделения спектра на значимые и не значимые амплитуды. Барьер (7) используется для фильтрации массива значимых амплитуд,
при превышении которого амплитуда считается аномальной и исключается
при расчете значения критерия (3)
 2  C2  2C .
(7)
Процессы, протекающие при резании, носят случайный характер и
имеют различную интенсивность, поэтому спектр виброакустического
сигнала изменяется случайным образом. Следовательно, расчет числителя
и знаменателя критерия (3) целесообразно вести с использованием типовых характеристик случайной величины: дисперсия, математическое ожидание. Это приводит к следующим моделям:
S
n
 Ampi ,
i 1
10
(8)
1
S
n
n
 Ampi ,
(9)
i 1
n
n
1
S    Ampi  M  , где M   Ampi ,
2
n
i 1
(10)
i 1
где Ampi – амплитуда на значимых частотах спектра, если формула используется для расчета числителя St-критерия, либо амплитуда на незначимых частотах, если формула используется для расчета знаменателя. На
основе различных комбинаций полученных моделей расчета числителя и
знаменателя был поучен ряд критериев.
Для выявления наиболее эффективного и чувствительного к изменениям в динамике резания критерия, а также стратегии разделения спектра
была проведена количественная оценка наборов имитационных сигналов,
имеющих различный амплитудно-частотный состав.
Результаты позволили установить, что наиболее продуктивным
является использование критерия
 A
m
St 
j 1
M
2
j
n
 Ai
, где M 
1 m
 Aj
m j 1
(11)
i 1
со стратегией разделения спектра только по барьеру (6).
В соответствии с этим нами предложена структура программного
обеспечения, разработанного для исследования чувствительности различных моделей расчета критерия качества спектра к изменениям в динамике
процесса резания в реальном времени, а также для мониторинга и подналадки станка при функционировании.
В четвертой главе описывается методика проведения экспериментальных исследований выбранного в третьей главе критерия, а также анализ аналитических методов, которые возможно использовать для реализации алгоритма мониторинга и подналадки станка при эксплуатации.
Экспериментальные исследования полученного критерия (11)
проводились в производственных условиях на автоматическом токарном
станке 16А20Ф3. Обработка велась резцом ВК8 заготовок из титана ОТ4 при
глубине резания, равной 0,1 мм, без СОЖ, при этом изменялась частота
вращения шпинделя от 400 мин-1 до 800 мин-1 с шагом 200 мин-1, а также
изменялась продольная подача от 0,02 мм/об до 0,1 мм/об с шагом 0,04 мм/об.
На начальном этапе необходимо определить, является ли
зарегистрированный сигнал шумом, а следовательно, дальнейшее его
исследование не имеет значения и режим, для которого был зарегистрирован
такой сигнал, является оптимальным с точки зрения динамики процесса
резания. Для этих целей наилучшим образом подходит стандартный
критерий, имеющий название «критерий инверсии». Данный критерий
11
является одним из наиболее мощных среди непараметрических критериев
для определения тенденции в случайном процессе.
Для случайного сигнала, представляющего собой белый шум, значение
критерия инверсий равно 1,2698,
что меньше критического значения
для критерия 1,96 для уровня значимости 0,05. Критерий инверсий
для виброакустических сигналов,
полученных при обработке заготовок из титана ОТ4, показал, что во
всех зарегистрированных временных рядах присутствует неслучайная составляющая.
Ранее было установлено, что
оптимальным является режим
Рис.3. Изменение значения St-критерия
функционирования, при котором
в зависимости от режима обработки загозначения St-критерия минимальны.
товок из титана ОТ4 резцом из сплава ВК8 Из рис.3 видно, что критерий принимает минимальное значение на 1
режиме резания, а максимальное –
на 6. Изменение критерия во времени для этих режимов показано на
рис.4. Если в процессе резания значение оценки изменяется незначительно, то при обработке не происходило значимых изменений в динамике резания. Это говорит о том,
что на оптимальном режиме идет
стабильная обработка.
Оценить значимость процесса изменения тенденции StРис.4. Изменение значения St-критерия
критерия можно на основе опрево времени. 1 – обработка на режиме 6;
2 – линия регрессии для режима 6;
деления вероятности равенства 0
3 – обработка на режиме 1; 4 – линия
углового коэффициента. Статирегрессии для режима 1
стическая проверка гипотезы о равенстве 0 углового коэффициента линии регрессии St-критерия осуществлялась на основе стандартного критерия Стьюдента. Табличное значение
критерия Стьюдента при уровне значимости, равном 0,05, равно 2,0003.
Для всех режимов на рис. 2 значения критерия превышают табличное значение, т.е. в динамической системе имели место значимые изменения.
Колеблемость значений St-критерия вокруг тенденции количественно характеризует доверительный интервал для нее (рис. 5, а). Значимость
12
же колеблемости можно оценить, построив линию тенденции стандартных
отклонений St-критерия от их среднего значения и оценив значимость ее
углового коэффициента, либо рассчитав доверительный интервал для нее
(рис. 5, б). Как видно из рис. 5, наилучший режим 1 в обоих случаях имеет
минимальные доверительные интервалы.
а
б
Рис. 5. Изменение значения доверительного интервала линии регрессии
St-критерия (а) и его стандартных отклонений (б) в зависимости от режима
обработки заготовок из титана ОТ4 резцом из сплава ВК8
В результате проведенных исследований было установлено, что даже
при наилучших параметрах обработки динамика процесса резания изменяется значимо, то есть среди исследуемых режимов стабильного резания не было ни на одном из них, но, исходя из значений доверительных интервалов, 1й режим является наилучшим с точки зрения динамики процесса обработки.
Важной частью процедуры идентификации качества динамических
процессов является определение причин, вызывающих проявления нестабильности. При этом задача определения причин неполадок сводится к
проверке неоднородности данных в выборках из совокупности значений
St-критерия, распределенных во времени.
Повышение оперативности и достоверности результатов проверки
приводит к необходимости уменьшения объема этих выборок.
Так как полученное количество значений невелико, применение
стандартных параметрических методов статистического анализа невозможно из-за невозможности выполнения процедуры статистической проверки гипотез о распределении, что означает необходимость применения
непараметрических методов дисперсионного анализа. Одним из таких методов является однофакторный дисперсионный анализ Крускала-Уоллиса,
позволяющий проверить гипотезу об однородности данных в нескольких
выборках.
13
Алгоритм определения причин возникновения нестабильности при обработке с
использованием анализа Крускала-Уоллиса
представлен на рис. 6. Из исходного зарегистрированного сигнала размером N формируется n последовательностей следующим
образом. На i-м шаге из исходного сигнала
выбирается каждая i-я точка. Для сформированной последовательности точек рассчитывается массив значений St-критерия из m точек с шагом ( N i  f ) , где f – количество тоm
чек, используемое для преобразования
Фурье при расчете значений St. Для полученных массивов значений St проводится
анализ Крускала-Уоллиса и определяются
выборки j1 ,..., jk , в которых данные теряют
свою однородность. На основе полученных
номеров выборок определяется частотный
диапазон, в котором проявляется нестабильность при резании по выражениям F ,..., F
j1
jk
Были проведены исследования интегрального критерия качества вида (11) при
Рис. 6. Алгоритм определения
резком негативном изменении в динамике
причин нестабильности
процесса резания. Как было установлено при
обработки
проведении теоретических исследований, в
описываемом случае значение критерия должно резко возрасти.
Исследования проводились на основе экспериментальных данных
полученных при резании отрезным резцом Т15К6 заготовок из стали
30ХГСА. При этом был записан виброакустический сигнал сопутствующий поломке резца. При поломке резца в системе резко увеличиваются колебания на всех частотах, а также преобладают резонансные колебания на
собственной частоте колебания резца равной примерно 5 кГц. Рассмотрим
поведение критерия отношения амплитуд при таких изменениях в динамике процесса резания, график которого представлен на рис. 7.
При резком изменении в динамике процесса резания критерий отношения амплитуд, рассчитываемый по формуле (11), реагирует на эти изменения. Так, при поломке резца, произошедшей на 2-й секунде резания,
критерий резко возрос. К тому же рост критерия начался еще до момента
поломки, примерно с 1.5 секунды, то есть, применяя данный критерий при
мониторинге процесса обработки, можно предотвратить нежелательную
ситуацию, остановив резание при возрастании значения критерия.
14
Результаты выполненных исследований легли в основу алгоритма идентификации качества динамических
процессов при резании (рис. 8).
На начальном этапе
необходимо определить оптимальный режим функционирования оборудования. С
этой целью на каждом из возможных режимов (сочетание
продольной и поперечной поРис. 7. Изменение St-критерия
дачи и частоты вращения
при поломке резца
шпинделя) проводится пробная обработка и регистрируются вибросигналы. Первоначально проводится проверка наличия информативных составляющих в них на основе критерия инверсии. Режим резания, для которого не окажется таких частот,
будет считаться оптимальным и алгоритм переходит в режим мониторинга. Если такого вибросигнала среди зарегистрированных не будет, то либо
проводится регистрация вибросигналов на других режимах, либо для уже зарегистрированных вибросигналов рассчитывается значение St-критерия вида
(11). Затем на основе условия (5) определяется наилучший режим обработки,
который принимается за оптимальный, алгоритм переводится в режим мониторинга.
Дальнейшая обработка заготовок осуществляется с использованием оптимальных параметров резания. В процессе обработки деталей проводится
мониторинг качества динамических процессов: выделяются линии тенденции
в массивах значений St-критерия и его стандартных отклонений, определяются
их угловые коэффициенты и рассчитываются доверительные интервалы. Если
какой-то из угловых коэффициентов или доверительных интервалов начинает
возрастать, то с помощью дисперсионного анализа Крускала-Уоллиса выполняется процедура определения причин этого роста в виде частотного диапазона, в котором выборки St-критерия теряют свойство однородности, и с помощью t-критерия Стьюдента принимается решение о виде и степени изменений:
– если возрастает доверительный интервал, то изменения являются
незначимыми;
– если значимым является угол наклона линии тенденции в массиве
стандартных отклонений St-критерия, то изменения носят параметрический характер и необходимо перейти к первому этапу для поиска нового
оптимального режима резания;
– если значимым является угол наклона линии тенденции в массиве
значений St-критерия, то изменения являются функциональными и необходимо прекратить обработку для устранения их последствий.
15
Рис.8. Алгоритм идентификации качества
16
динамических процессов при резании
Представленный алгоритм был положен в основу разработки программно-математического комплекса, позволяющего определять значения
параметров технологического режима, которые гарантируют наилучшее
качество обработки, и реализовать процедуру мониторинга динамического
состояния станка с целью определения причин его изменений для принятия решений либо о поиске новых значений режимных параметров либо о
проведении необходимых ремонтно-профилактических работ.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ
По результатам исследований, выполненных по обоснованию и разработке программно-математического комплекса идентификации качества
динамических процессов при резании в автоматизированном режиме, формулируются следующие основные выводы.
1. Существующие модели упруго-силовых взаимодействий систем
инструмента и детали в достаточно полной мере могут отображать лишь
асимптотические свойства динамических процессов при резании в линейном приближении. При этом существует необходимость в многократном
расчете коэффициентов модели в связи с изменениями силы и направления
вектора обобщенных сил в пространстве состояний.
2. Поскольку динамическая система станка является нестационарной
и нелинейной, ее затруднительно исследовать из-за отсутствия апробированного математического аппарата. При этом нелинейные и нестационарные связи рабочих процессов в станке в конечном итоге влияют на свойства многочастотных колебаний в реальном времени, что, в свою очередь,
отражается на параметрах качества обрабатываемой поверхности (шероховатость, волнистость, отклонение от круглости).
3. При резании основные элементы динамической системы станка
совершают «медленные» и «быстрые» движения, проявлением которых
становятся колебательные процессы. Анализировать качество этих процессов целесообразно в частотной области, рассматривая «медленные» движения как отображения упорядоченного равновесного макроскопического
состояния динамической системы, а «быстрые» движения – как отклонения от него или микроскопические неравновесные состояния.
4. При увеличении числа неравновесных состояний динамическая система начинает все больше подчиняться статистическим законам, эволюционируя к новому наиболее вероятному равновесному состоянию, и основной задачей становится его идентификация на основе перехода с микроскопического уровня наблюдения за системой на макроскопический. Математически это означает необходимость разработки механизма перехода от
микроскопической динамики к статистическому усреднению. Предложенные в работе критерий (St-критерий) и схема отображения эволюции динамической системы из частотной области на его пространство позволяют
17
осуществить этот переход и идентифицировать не только состояние, но и
причины его возникновения, используя для этого алгоритм анализа неравновесных состояний, основанный на процедуре непараметрического дисперсионного анализа.
5. Результаты экспериментальной апробации разработанного по материалам выполненных исследований программно-математического комплекса идентификации качества динамических процессов как в режиме
поиска наилучшего состояния процесса резания, так и в режиме наблюдений за ним, подтвердили информационную мощность St-критерия и показали принципиальную возможность применения комплекса в составе систем ЧПУ станков с целью повышения эффективности решения задач
управления.
Основное содержание работы изложено в следующих публикациях:
Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ
1. Свиридов С.В. Обоснование и разработка алгоритма идентификации качества динамических процессов при резании / М.Б. Бровкова
В.В. Мартынов, С.В. Свиридов // Вестник Саратовского государственного
технического университета. – 2012. – №4(68). – С. 112-119.
2. Свиридов С.В. Разработка системы критериальных оценок состояния сложного технологического оборудования / М.Б. Бровкова,
С.В. Свиридов, Н.С. Сидоров // Вестник Саратовского государственного
технического университета. – 2010. – №51. – С. 89-95.
3. Свиридов С.В. Концепция математического моделирования
функционирования технологических машин / М.Б. Бровкова, С.В. Свиридов, Н.С. Сидоров // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2010. – №50. – С.65-70.
Публикации в других изданиях
4. Свиридов С.В. Оптимальная настройка режимов резания для
наноструктурированных поверхностей режущих инструментов / Б. М.
Бржозовский, В.В. Мартынов, М.Б. Бровкова, С.В. Свиридов // Нанотехнологии в производстве авиационных газотурбинных двигателей летательных аппаратов и энергетических установок (ГТДнанотехнологии –
2010): материалы Всерос. конф. с элементами науч. шк. для молодежи. –
Рыбинск: РГАТА¸2010. – С. 66-70.
5. Свиридов С.В. Информационные аспекты оценки качества формообразования сложного технологического оборудования в реальном времени / М.Б. Бровкова, Н.Ю. Хороводова, Н.В. Беспалова, С.В. Свиридов //
Инновации и актуальные проблемы техники и технологий: материалы
18
Всерос. науч.-практ. конф. молодых ученых: в 2 т. Т.1. – Саратов, СГТУ
2010. – С. 109-113.
6. Свиридов С.В. Обеспечение надежности и точности прецизионного технологического оборудования при эксплуатации / М.Б. Бровкова,
С.В. Свиридов // Научные исследования и их практическое применение.
Современное состояние и пути развития '2011: сб. науч. тр. SWorld по материалам Междунар. науч.-практ. конф. Т. 2. Технические науки. – Одесса, 2011. – С. 52-58.
7. Свиридов С.В. Оценка качества прецизионного технологического
оборудования при эксплуатации / М.Б. Бровкова, С.В. Свиридов // Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления
этапами
жизненного
цикла
промышленного
продукта
(CAD/CAM/PDM-2011): тр. 11-й Междунар. конф. – М.: Ин-т проблем
упр. РАН, 2011. – С. 174-176.
8. Свиридов С.В. Оптимизация процесса эксплуатации металлорежущих станков на основе автоматизированной оценки их состояния по
интегральным параметрам вибросигналов / Б. М. Бржозовский, В.В. Мартынов, М.Б. Бровкова, С.В. Свиридов // Наукоемкие технологии в машиностроении и авиадвигателестроении (ТМ-2012): материалы IV Междунар. науч.-техн. конф.: в 2 ч. Ч. 1. – Рыбинск: РГАТУ им. П.А. Соловьева,
2012. – С.159-164.
9. Свиридов С.В. Проблемы идентификации качества формообразования при механической обработке / М.Б. Бровкова, С.В. Свиридов // Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы.
Шлифабразив-2011: сб. ст. Междунар. науч.-техн. конф. – Волгоград:
ВолгГАСУ, 2012. – С. 83-86.
10. Sviridov S. V. Reability and Accuracy Assurance of Precision Manufacturing Machinery in Operation / B.M. Brzhozovsky, M.B. Brovkova,
V.V. Martynov, S.V. Sviridov // International Congress on Information Technologies-2012 (ICIT-2012): Information and Communication Technologies in Education, Manufacturing and Research: Proceedings of Abstract. – Saratov, 2012. –
P. 87.
19
Свиридов Сергей Викторович
ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОМАТЕМАТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ИДЕНТИФИКАЦИИ
КАЧЕСТВА ДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРИ РЕЗАНИИ
В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ РЕЖИМЕ
Автореферат
Подписано в печать 27.02.13
Формат 6084 1/16
Бум. офсет.
Усл. печ. л. 1,0
Уч.-изд. л. 1,0
Тираж 100 экз.
Заказ 24
Бесплатно
Саратовский государственный технический университет
410054, Саратов, Политехническая ул., 77
Отпечатано в Издательстве СГТУ. 410054, Саратов, Политехническая ул., 77
Тел.: 24-95-70; 99-87-39, е-mail: izdat@sstu.ru
20