Изюмов Андрей Игоревич. Контроль и управление состоянием инструмента многооперационного станка в системе его интеллектуального мониторинга

Краткое описание

Изюмов Андрей Игоревич. Контроль и управление состоянием инструмента многооперационного станка в системе его интеллектуального мониторинга: диссертация ... кандидата Технических наук: 05.02.07 / Изюмов Андрей Игоревич;[Место защиты: ФГБОУ ВО Донской государственный технический университет], 2017.- 166 с.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ
УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
ДОНСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
(ДГТУ)
На правах рукописи
ИЗЮМОВ АНДРЕИ ИГОРЕВИЧ
КОНТРОЛЬ И УПРАВЛЕНИЕ СОСТОЯНИЕМ ИНСТРУМЕНТА
МНОГООПЕРАЦИОННОГО СТАНКА В СИСТЕМЕ ЕГО
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО МОНИТОРИНГА
05.02.07: Технология и оборудование механической и физико-технической
обработки.
Диссертация на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Научный руководитель: доктор технических наук профессор Андрей Кириллович Тугенгольд
Ростов-на-Дону - 2017
ВВЕДЕНИЕ 6
Глава 1. Аналитический обзор разработок по проблеме состояния режущего инструмента на многооперационных станках 16
1.1 Актуальность проблемы диагностирования состояния режущего ин¬струмента на станках с ЧПУ 16
1.2 Проблема надежности режущего инструмента в условиях автомати¬зированного производства 19
1.3 Методы диагностирования и оценки состояния режущего инстру-мента на многооперационных станках 24
1.3.1 Анализ зарубежных исследований в области диагностики со¬стояния режущего инструмента 25
1.3.2 Анализ отечественных исследований в области диагностики
состояния режущего инструмента 29
1.4 Подходы к формированию систем мониторинга и диагностики со¬
стояния режущего инструмента. Методы интеллектуального анализа данных 33
1.4.1 Подход к мониторингу состояния инструмента с использова¬нием адаптивной нейро-нечеткой системы вывода «ANFIS» 36
1.4.2 Онлайн-диагностика состояния режущего инструмента при
помощи использования мэл-частотных кепстральных коэффициен¬тов 40
1.4.3 Диагностирование износа режущих инструментов и прогнози¬
рование их остаточной стойкости в реальном времени обработки на станках с ЧПУ 44
1.5 Способы диагностирования состояния инструмента на станочных системах при работе в условиях автоматизированного производства.. .47
1.5.1 Разработка алгоритма управления процессом резания с помо¬
щью автоматизированной оценки состояния инструмента 49
1.6 Выводы по главе. Постановка цели и задач работы 51
2
Глава 2. Принципы построения интеллектуального информационно-управляющего модуля диагностики состояния инструмента многооперацион¬ного станка 54
2.1 Подход к управлению состоянием режущего инструмента 54
2.2 Системная архитектура модуля e-MindMachine 58
2.2.1 Узел «База данных - инструмент» 60
2.2.2 Узел «Система знаний наблюдения и управления» 60
2.3 Принципы функционирования блока «Инструмент» модуля e-Mind
Machine многооперационного станка 62
2.3.1 Структура блока «Инструмент» 64
2.3.2 Функции узлов блока «Инструмент» 65
2.3.2.1 Регистрирующий узел 65
2.3.2.2 Узел наблюдений и управления 67
2.3.2.3 Узел мониторинга состояния инструментов 71
2.3.2.4 Узел управления диагностическими устройствами.. ..72
2.3.2.5 Узел адаптации и специальных режимов резания 73
2.3.2.6 Информационный узел 74
2.4 Методы оценки параметров нечетких границ стойкости режущего
инструмента 74
2.4.1 Оценка параметров нечеткой границы на основе статистиче-ской обработки данных 75
2.4.2 Оценка параметров нечеткой границы на базе ускоренных ис¬пытаний 77
2.4.3 Оценка параметров нечеткой границы на основе использова¬ния методологии искусственного интеллекта 78
2.4.4 Оценка параметров нечеткой границы при помощи метода
контрольных карт 79
2.5 Выводы по главе 86
Глава 3. Экспериментальное исследование эффективности предложенного подхода на базе принципов функционирования блока «Инструмент» 88
3.1 Постановка целей и задач экспериментального исследования 88
3.2 Описание экспериментального стенда, выбор материала заготовки и
режущего инструмента 90
3.2.1 Описание экспериментального стенда 90
3.2.2 Выбор режущего инструмента и материала заготовки 91
3.3 Метод экспериментальной оценки параметров нечеткой границы на
основе статистической обработки данных 92
3.4 Метод экспериментальной оценки параметров нечеткой границы на
базе ускоренных испытаний 97
3.5 Метод оценки параметров нечеткой границы на основе использова¬ния методологии искусственного интеллекта 99
3.6 Способ экспериментальной оценки параметров нечеткой границы
при помощи метода контрольных карт 103
3.7 Разработка компьютерной модели экспериментальной оценки пара¬метров нечеткой границы 106
3.8 Выводы по главе 111
Глава 4. Разработка системы идентификации состояния режущего инстру-мента на основе методов искусственного интеллекта 114
4.1 Разработка системы мониторинга состояния инструмента 114
4.2 Извлечение векторов свойств 115
4.2.1 Вычисление спектральной плотности мощности (функция
плотности спектра мощности) 116
4.2.2 Вычисление энергии сигнала в окнах мел-фильтра 117
4.2.3 Вычисление кепстральных коэффициентов сигнала 119
4.3 Оценка радиального износа режущего инструмента 121
4.4 Интерфейс системы мониторинга состояния РИ 125
4.5 База данных системы мониторинга состояния РИ 129
4.6 Разработка экспертной системы управления состоянием РИ 130
4.7 Выводы по разделу 133
ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЕ 135
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 139
ПРИЛОЖЕНИЕ А 148
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 151
ПРИЛОЖЕНИЕ В 155
ПРИЛОЖЕНИЕ Г 165
ПРИЛОЖЕНИЕ Д 166
При эксплуатации станков остаются актуальными вопросы повышения надежности, производительности, точности работы, повышения качества из¬готовления деталей, а также уровня автоматизации. Все эти факторы в той или иной степени зависят от состояния режущего инструмента (РИ) на станке в процессе обработки. При использовании гибких производственных систем (ГПС) вопрос диагностики состояния инструмента становится одним из важ¬нейших, поскольку в условиях автоматизированного машиностроения, как правило, не производится непосредственного наблюдения операторами за состоянием РИ. Особое значение это имеет при эксплуатации многоопераци¬онных станков, содержащих до 150 инструментов в одном магазине.
Проблеме состояния режущего инструмента на станке в условиях ав-томатизированного промышленного производства были посвящены труды таких ученых, как: Григорьев С.Н., Гурин В.Д., Синопальников В.А., Гречишников В.А., Решетов Д.Н., Проников А.С., Рыжкин А.А., Заковорот- ный В.Л., Кудинов Н.В., Балашкин Б.С., Пуш В.Э., Соломенцев Ю.М. и др. Основное внимание в этих работах уделялось проблемам точности работы, стойкости и надежности режущего инструмента.
Общеизвестно, что точность обработки является важнейшей характе-ристикой любого технологического оборудования, например, металлорежу¬щего станка с ЧПУ. Под точностью обработки понимают степень соответст¬вия параметров изготовленной детали к их теоретическим номинальным зна¬чениям. Как известно, повышение точности изготовления деталей увеличива¬ет срок службы машин и оборудования. Они не могут нормально функцио¬нировать при недостаточной точности изготовления его составляющих час¬тей в связи с возникающими в процессе работы динамическими нагрузками, которые вызывают ускоренный износ оборудования и его дальнейшее раз¬рушение.
Причины возникновения погрешностей обработки на металлорежущих станках связаны с неточностью, деформациями и износом станков, приспо¬соблений и инструментов, а также непосредственно с деформациями обраба¬тываемых на станках заготовок под действием усилий резания, нагрева, по¬грешности в процессе измерения и др.
В настоящее время информационные технологии активно развиваются и находят широкое применение в самых различных сферах и отраслях. Ни одна область знаний не обходится без применения современных методов пе¬редачи, хранения и обработки информации. В связи с массовым развитием информационных технологий наиболее актуальными становятся такие науч¬ные направления, как интеллектуальное управление и мехатронные системы. Одним из характерных представителей современных мехатронных техноло¬гических объектов автоматизированного производства являются многоопе¬рационные станки с ЧПУ или обрабатывающие центры.
Для станков с ЧПУ, выполняющих обработку в автоматическом режи¬ме, значительно возрастают требования к качеству инструмента как парамет¬ра, определяющего точность обработки. Недопустимо недостаточно тща¬тельно относиться к проблеме точности обработки в условиях компьютери¬зированного производства, построенного по принципу «безлюдной работы».
Проблеме повышения надежности станков посвятили свои труды уче-ные Проников А.С. [1], Решетов Д.Н. [2,3], Фадеев В.З. [3], Иванов А.С. [3], Рыжкин А.А. [4,5], , Маталин А.А. [6] и др.
Поиском путей повышения точности работы металлорежущих станков занимались Пуш В.Э. [7,8], Пигерт Р. [8], Сосонкин В.Л. [8], Ратмиров В.А. [9, 10], Тугенгольд А.К. [11] и др.
Вопросы динамики станков нашли отражение в работах Кудинова В.А. [12], Вейца В.Л. [13], Заковоротного В.Л. [14, 15], Мурашкина Л.С. [16] и др.
Проблемой использования и применения средств информационных тех¬нологий в станкостроении занимались такие ученые, как Григорьев С.Н. [17], Гурин В.Д. [17, 18], Бржозовский Б.М. [19, 20] и др.
Ряд данных проблем остается чрезвычайно актуален, а поиск путей их решения - востребован в настоящее время. Основная масса опубликованных в последний период научных трудов направлена на решение проблем контроля состояния инструмента, находящегося в инструментальном магазине станка, не принимающего участия в процессе обработки онлайн.
Один из перспективных путей повышения качества обработки заклю-чается в создании и применении интеллектуальных систем управления тех-нологическим оборудованием, обеспечивающих изготовление деталей с учё¬том технических характеристик и состояния станка, режущего инструмента, заготовки и информационно-измерительной подсистемы. Производственные системы должны быть оснащены интеллектуальными модулями, в целях по¬вышения качества выполнения обработки, повышения эффективности и на¬дежности производственных процессов. В области диагностики и контроля процесса резания такие системы также будут иметь наиболее высокий уро¬вень исполнения качества технологического процесса.
Целью диссертационной работы является повышение надежности обработки на многооперационных станках в компьютеризированном произ¬водстве за счет оценки и управления состоянием инструмента.
Для достижения цели сформулированы следующие задачи:
1. разработка структуры и алгоритма функционирования блока «Инст¬румент» интеллектуального управляющего модуля станка;
2. разработка модели системы диагностирования состояния инстру-мента и прогнозирования его остаточной стойкости в режиме он-лайн в составе блока «Инструмент» интеллектуального управляю-щего модуля;
3. практическая реализация разработанной системы; проведение ста-ночных испытаний;
4. оценка значений нечеткой пограничной полосы стойкости режущего инструмента для дальнейшего использования при решении задачи управления его состоянием;
5. реализация структуры и алгоритмов функционирования системы идентификации состояния режущего инструмента;
6. формирование базы данных системы мониторинга состояния инст-румента.
Объектом исследования являются многооперационные обрабаты-вающие центры с ЧПУ и автоматизированной системой смены инструментов.
Предметом исследования является контроль и управление состояни¬ем режущего инструмента станка на основе использования возможностей мониторинга состояния на базе методов искусственного интеллекта.
Научная новизна работы заключается в создании структуры, принци¬пов и алгоритмов функционирования блока «Инструмент» интеллектуально¬го управляющего модуля e-Mind Machine, позволяющего автоматически управлять состоянием режущих инструментов многооперационного станка. Найдены условия и принципы анализа состояний инструмента в процессах работы многооперационных станков с автоматической системой замены РИ, и управления этим состоянием для обеспечения работоспособного функцио¬нирования. Отличительной особенностью является то, что для оценки со¬стояния инструмента введены концептуальные понятия нечеткой границы и пограничных полос размерного износа и общей стойкости режущего инстру¬мента на базе представлений теории нечетких знаний. Введение этих понятий связано с необходимостью адаптации режимов резания и принятия решений в зависимости от складывающейся ситуации по состоянию инструмента и его влиянию на точность обработки детали. Ключевым аспектом и оригинально¬стью подхода является возможность определения значения остаточной стой-
9
кости инструмента, а также прогнозирование времени его отказа. В отличие от известных подходов, данный способ обусловлен использованием в составе модуля системы интеллектуального мониторинга состояния инструмента. Система диагностики реализована на базе представленного в диссертации решения по организации и управлению состоянием многооперационных станков на базе модуля e-Mind Machine (e-MM) на основе концептуальной разработки д.т.н., профессора Тугенгольда А.К.
Полученные научные результаты подтверждают новизну диссертаци-онной работы в следующих пунктах:
1. Принципиальным отличием разработанного метода контроля и управления состоянием инструмента является то, что метод реали-зован на базе интеллектуального информационно-управляющего модуля. Данный модуль обеспечивает информационную поддержку знаний о себе конкретного станка, в т.ч. знаний о процессе обработ¬ки, инструменте, заготовке, общем состоянии станка. Модуль осна¬щен блоком информационного обмена между оператором УЧПУ, сервисной службой, а также службой контроля верхнего уровня. Данный метод контроля и управления состоянием инструмента по¬зволяет учитывать специфические особенности каждого отдельно взятого обрабатывающего центра, а также влияние этих особенно¬стей на процесс обработки. Таким образом, создается возможность повышения точности обработки деталей на производстве.
2. На основе технологий искусственного интеллекта, в т.ч. разработан¬ной и описанной базы данных системы мониторинга состояния ин¬струмента осуществляется поиск различных закономерностей, как функциональных, так и логических, в накопленных станком данных. Введено концептуальное понятие условной границы стойкости ин¬струмента на некотором интервале времени / пути / объема удален¬ного материала при резании до начала катастрофического износа.
Разработана методика оценки гарантирующего значения в нечеткой границе стойкости инструмента. Данная оценка выполняется по предельным значениям скорости резания, подачи и др. параметров, характерных для технологического перехода, выполняемого иссле¬дуемым режущим инструментом.
3. Сформирована база правил нечеткого прогнозирования износостой¬кости режущего инструмента на основе нейро-нечеткой сети. В ка¬честве входных переменных выбраны относительные значения ско¬рости резания, подачи на зуб, твердости заготовки. Реализованы правила и значения выходной переменной - коэффициента коррек¬ции стойкости инструмента для управления состоянием РИ, учиты¬вающие специфику влияния параметров процесса резания, и позво¬ляющие повысить его стойкостной ресурс. Предложенный метод на базе нейро-нечеткой сети, реализующий представление входных пе¬ременных и вывода в относительных единицах, позволяет прини¬мать решения по оценке стойкости инструмента в широком аспекте технологических ситуаций, обладая достаточной общностью.
4. Введенная модификация контрольных карт индивидуальных значе¬ний предусматривает наглядную оценку близости статистических значений износа инструмента к допустимому значению стойкости. Полученные зависимости характеристик изнашивания позволяют прогнозировать параметры нечетких пограничных полос для управ¬ления процессами обработки. Предложена структура системы иден¬тификации состояния инструмента, основанная на анализе сигналов виброакустической эмиссии. Получен и представлен в диссертации набор mel-частотных спектральных коэффициентов, вычислены кепстральные коэффициенты сигнала.
5. Разработан и описан интеллектуальный модуль e-MindMachine, в соответствии с полученными математическими зависимостями, по-зволяет динамически управлять процессом резания, диагностируя состояние инструмента многооперационного станка. Модуль соот-ветствует мировой тенденциям организации интеллектуальных систем управления, информационного обмена данными и построе-ния информационных систем промышленных предприятий.
Практическая реализация результатов исследований.
Вследствие решения теоретических задач и проведенных эксперимен-тальных исследований получены следующие результаты:
1. Разработана система, моделирующая нелинейную зависимость вре¬мени стойкости инструмента от локального изменения твердости поверхности заготовки и основных варьируемых факторов режима обработки - величины подачи и скорости резания. Определение зна¬чений стойкости Та и Tb происходит посредством нахождения вели¬чины статистических оценок матожиданий распределений размер¬ного износа инструмента и среднеквадратических отклонений в мо¬менты времени работы РИ существенно меньше, чем время крити¬ческого износа.
2. Разработана адаптивная нейро-нечеткая система мониторинга со-стояния инструмента, использующая алгоритм извлечения вектора свойств, систему нечеткого логического вывода и информацию о параметрах резания для оценки радиального износа.
3. Созданы оболочка, структура и интерфейс системы мониторинга со¬стояния режущего инструмента. Система моделирует нелинейную зависимость радиального износа инструмента от значений кепст- ральных коэффициентов и основных варьируемых факторов режима обработки - скорости резания, величины подачи, глубины резания и твердости поверхности заготовки для инструмента определённого диаметра. Интерфейс реализован с помощью программного пакета MatLab.
4. Реализована база данных в СУБД Microsoft Office Access 2007 через мост Java Database Connectivity - Open Database Connectivity. Разра¬ботанная БД хранит информацию об инструментах, и оценке ради¬ального износа РИ.
По материалам диссертации опубликовано 12 научных работ, из них:
• 6 - на международных научно-технических конференциях;
• 4 - в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, входя¬щих в Перечень ВАК Российской Федерации;
• 1 - во внутривузовском научном сборнике;
• 1 - отчет по НИР, прошедший государственную регистрацию.
Диссертация изложена на 147 страницах машинописного текста. Она включает в себя: введение, 4 главы основной части, основные результаты ра-боты, список литературных источников из 84 наименований, 9 таблиц, 44 ри¬сунка, приложения на 18 страницах.
Во введении приводится общая характеристика работы, обосновывает¬ся ее актуальность, научная новизна, практическая значимость, предоставля¬ется информация о структуре диссертации.
Первая глава посвящена аналитическому обзору состояния вопроса эксплуатации современных диагностических систем в производстве. Описа-на проблема диагностирования состояния режущего инструмента, на много¬операционных станках. В том числе проведен обзор методов, механизмов и систем диагностики состояния РИ, проанализированы современные научные работы, касающиеся данных вопросов. Также рассмотрены способы повыше¬ния точности технологического оборудования при помощи внедрения мето¬дов интеллектуального управления. Сформулированы цель и задачи диссер¬тационного исследования.
Во второй главе сформулированы основные требования и принципы построения интеллектуального информационно-управляющего модуля диаг¬ностики состояния инструмента многооперационного станка. Представлен подход к управлению состоянием инструмента, приведены математические зависимости. Описана системная архитектура интеллектуального модуля e- Mind Machine, с подробным рассмотрением модулей и узлов. Представлены четыре метода оценки состояния инструмента на станке.
Третья глава диссертационного исследования посвящена вопросам экс¬периментального подтверждения эффективности представленных ранее че¬тырех методов оценки состояния инструмента. В рамках экспериментального исследования доказывалась эффективность и практичность применения ме¬тодов оценки параметров нечетких границ стойкости инструмента при раз¬личных режимах, а также подтверждалось повышение точности обработки при работе интеллектуального модуля e-Mind Machine на многооперацион¬ном станке с ЧПУ. Были вычислены и приведены коэффициенты коррекции времени стойкости, позволяющие повысить точность обработки и уменьшить изнашиваемость инструмента при обработке сложных поверхностей по срав¬нению с обработкой на основе рекомендованных производителем режимах резания. Испытания проводились в лаборатории Южного центра модерниза¬ции машиностроения Донского Государственного Технического Университе¬та.
В четвертой главе диссертации предложена структура системы иден-тификации состояния инструмента, основанная на анализе сигналов виброа¬кустической эмиссии. Получен и представлен в диссертации набор mel- частотных спектральных коэффициентов, вычислены кепстральные коэффи¬циенты сигнала. С помощью адаптивной нейро-нечеткой системы вывода было установлено соответствие значений кепстральных коэффициентов и радиального износа инструмента. Реализована и описана база данных систе¬мы мониторинга состояния инструмента, содержащая информацию об оценке его радиального износа.
Приложения содержат: листинг кода интеллектуального управляющего модуля e-Mind Machine, с помощью которого производится вычисление кеп- стральных коэффициентов на основе классического подхода; листинг кода, реализующий интерфейс системы мониторинга состояния инструмента.
Исследования выполнены на кафедре «Робототехника и мехатроника» Донского Государственного Технического Университета в течение 2013-2016 гг.

Список литературы

ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЕ
В данной диссертационной работе, на основе теоретических и экспери¬ментальных исследований, решается проблема контроля и управления со¬стоянием инструмента многооперационного станка с использованием разра¬ботанной системы интеллектуального мониторинга.
В ходе выполнения исследований осуществлена постановка цели дис-сертации, заключающаяся в повышении надежности обработки на многоопе¬рационных станках в компьютеризированном производстве за счет оценки и управления состоянием инструмента.
В результате выполнения работ получены следующие научные резуль¬таты, определяющие принципы и условия создания систем мониторинга со¬стояния инструмента многооперационных станков в компьютеризированном производстве.
1. Представлена структура и принципы функционирования блока «Ин¬струмент» интеллектуального модуля e-Mind Machine многооперационного станка. Системная архитектура интеллектуального управляющего модуля e¬MM предполагает использование системы знаний как основы интеллектуаль¬ной платформы, которая, в свою очередь, включает в себя совокупность бло¬ков, охватывающих основные области функционирования многооперацион¬ных станков на производстве. В число блоков входят: «Процесс обработки», «Инструмент», «Состояние станка», «Заготовка-деталь», «Информационный обмен».Описаны совокупность узлов блока «Инструмент», функции которых начинаются от сбора и хранения исходной информации по используемым инструментам и заканчиваются диагностикой их состояния. Структура сис¬темы знаний модуля e-MM предусматриваем связи между e-Mind Machine и УЧПУ станка, возможность использования принимаемых интеллектуальной системой управления решений для составления или коррекции управляющей программы, а также пополнения баз данных и знаний.
Внешняя структура блока «Инструмент» модуля e-MM. Структура включает в себя узлы: регистрирующий; адаптации и специальных режимов резания; мониторинга состояния инструмента; управления диагностическими устройствами; наблюдений и управления; информационный. Представлено назначение узлов, сформированы совокупности данных и знаний, необходи¬мые для функционирования узлов в составе блока «Инструмент».
Для решения задач управления состоянием инструментов введены по-нятия нечетких границ стойкости, а также ширины пограничной полосы, отображающие наступление рассматриваемого вида износа. Данные понятия представляют наибольший интерес для научной среды инструментальщиков, поскольку напрямую связаны с вопросами автоматизированной оценки рабо¬тоспособности режущего инструмента и управления его состоянием при ра¬боте многооперационных станков с ЧПУ в режиме «безлюдной технологии».
Приведены типовые ситуации, которые могут возникнуть при опреде-лении нечетких границ стойкости инструмента в процессе эксплуатации. Для каждой ситуации предложены методы оценки параметров нечеткой полосы стойкости инструмента. В перечень методов входит оценка параметров не¬четкой полосы: на основе статистической обраотки данных; на базе ускорен¬ных испытаний; на основе использования методологии искусственного ин¬теллекта; при помощи метода контрольных карт.
2. Система мониторинга состояния инструмента, состояние которого влияет на размерную точность обработки, использует алгоритм извлечения вектора свойств, систему нечеткого логического вывода и информацию о па¬раметрах резания для оценки радиального износа. Модель системы диагности¬ки ориентирована на определение пограничных значений стойкости Та и Tb не¬четкой полосы посредством нахождения величины статистических оценок матожиданий распределений размерного износа инструмента и среднеквад¬ратических отклонений в моменты времени работы РИ существенно меньше, чем время критического износа.
3. Практическая реализация разработанной системы включает в себя два типа станочных испытаний - объемный и ускоренный; реализован метод диагностики состояния РИ на базе нейро-нечеткой сети, реализующий пред¬ставление входных переменных и вывода в относительных единицах; введена модификация контрольных карт, предусматривающая наглядную оценку близости статистических значений износа инструмента к допустимому зна¬чению стойкости. Установлен вид распределения значений стойкости по до¬пустимой величине износа лезвия. Близость полученного распределния к нормальному доказана с помощью проверки по ассиметрии и эксцессу.
Установлено среднее значение времени стойкости инструмента при импользовании метода ускоренных ипытаний, предуматривающего исполь-зование предельных значений режимов резания.
База правил нечеткого прогнозирования износостойкости РИ в качестве входных переменных использует относительные значения скорости резания, пода¬чи на зуб и поверхностной твердости заготовки к соответствующим средним зна¬чениям в диапазонах, указанных ранее. В качестве выходной - коэффициент кор¬рекции времени стойкости. Нейронная сеть включает промежуточный слой с 12 нейронами (в соответствии с нечеткими правилами вывода) и один выход. Коэффициент коррекции, с учетом значения которого определяется прогно¬зируемое значение стойкости РИ, и соотношения входных параметров при¬няты на основе экспертных заключений и в соответствии с данными катало¬гов инструментальных фирм. Определены значения, соответствующие пре-дельным значениям скорости резания, подачи и поверхностной твердости заготовки.
4. Математические зависимости характеристик изнашивания инстру-мента позволяют прогнозировать параметры нечетких пограничных полос для оценки и управления процессами обработки; эффективность метода под¬тверждена проведенными испытаниями;
5. Структура системы идентификации состояния инструмента, основа¬на на анализе сигналов виброакустической эмиссии. Система моделирует не¬линейную зависимость радиального износа инструмента от значений кепст- ральных коэффициентов и основных варьируемых факторов режима обра¬ботки.
«Гребенка» mel-фильтров отражает разложение спектральной плотно¬сти мощности сигнала акустической эмиссии по mel-шкале. Каждый mel- фильтр позволяет произвести оценку энергии спектра на определенном диа¬пазоне частот, тем самым получая mel-коэффициент.
6. Установлено соответствие значений кепстральных коэффициентов к значению радиального износа режущего инструмента. Это осуществлено с использованием адаптивной нейро-нечеткую системы вывода ANFIS. Систе¬ма мониторинга состояния инструмента после остановки отправляет данные в базу данных. БД реализована в СУБД Microsoft Office Access 2007 через мост JDBC-ODBC (Java Database Connectivity - Open Database Connectivity), являющийся драйвером JDBC, выполняющим операции JDBC путем транс¬ляции их в операции ODBC. Мост предоставляет JDBC-интерфейс к любым СУБД, для которых доступен ODBC-драйвер. Мост реализован в виде про¬граммного пакета и содержит библиотеку для доступа к ODBC.
База данных хранит информацию об инструментах, которая позволяет определить когда, какой, сколько времени и при каких режимах резания ра¬ботал инструмент. БД также содержит информацию об оценке радиального износа режущего инструмента.