CC BY
13
Analysis of the elemental composition of the mechatronic motion module based on a hybrid stepper motor is performed, the features of constructing a mathematical model of the executive motor are described, as well as the specifics of the mathematical description of the remaining elements of the module. Models of a hybrid type stepper motor of varying degrees of idealization are presented. A mathematical model of a hybrid stepper motor is proposed, which makes it possible to establish a connection between its design parameters and the characteristics of the machine as an object of control. The implementation of this model in the Simulink dynamic systems modeling package is considered.
Key words: mathematical model of a mechatronic motion module, Simulink-model of a hybrid stepper
motor.
Goryachev Oleg Vladimirovich, doctor of technical sciences, professor, head of chair, [email protected], Russia, Tula, Tula State University,
Efromeev Andrey Gennadievich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Tula, Tula State University,
Stepochkin Alexander Olegovich, teacher, [email protected], Russia, Tula, Tula State University
УДК 621.91.01
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-12-536-540
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ РЕЖУЩЕГО ИНСТРУМЕНТА НА ОСНОВЕ ФИЛЬТРА КАЛМАНА
А.В. Анцев, С.В. Сальников, А.А. Арсеньева
В статье рассмотрены основные методы косвенного контроля состояния режущего инструмента и выделены оптимальные методы косвенного контроля с учетом доступности оборудования, влияния внешних факторов процесса резания, трудоемкости и стоимости проведения контроля и автоматизации процесса резания. Для комбинирования косвенных методов контроля режущего инструмента с целью повышения точности прогнозирования его износа была предложена схема оценки состояния режущего инструмента на основе фильтра Калмана, включающая две основные стадии - предсказание износа режущего инструмента и корректировка прогноза износа режущего инструмента на основе опытных данных, полученных с помощью нескольких методов косвенного контроля состояния режущего инструмента. Чтобы максимально точно контролировать состояние режущего инструмента и увеличить точность прогнозирования периода его стойкости была разработана архитектура автоматизированной системы, состоящая из следующих основных блоков: модуль сбора и обработки сигналов, система диагностики и прогнозирования состояния режущего инструмента, система графического отображения сигнала, модуль взаимодействия с системой ЧПУ. Предложенная автоматизированная система контроля состояния режущего инструмента на основе фильтра Калмана способствует увеличению качества процесса обработки детали, сокращению времени на вспомогательные операции, уменьшению материальных затрат, повышению производительности обработки деталей.
Ключевые слова: режущий инструмент, износ, косвенный контроль, фильтр Калмана, автоматизированная система.
В настоящее время современное производство на этапах механической обработки задействует автоматизированные технологические системы. Большое значение имеет применение высокоточных станков с числовым программным управлением (ЧПУ) и многоцелевых обрабатывающих центров, которые обрабатывают детали сложной формы с большой точностью и высоким качеством поверхности без вмешательства человека. При этом важно отметить работу системы инструментального обеспечения автоматизированного производства, от которой напрямую зависят технологические возможности станочного оборудования [1]. Правильно подобранный инструмент - залог успеха, который способствует быстрой окупаемости затрат и повышению производительности оборудования [2].
Автоматизированные гибкие производственные системы не обходятся без применения диагностических устройств, которые осуществляют контроль основных узлов и процессов на технологическом оборудовании, в том числе на станке в процессе резания. Необходимо отметить, что при этом особое место занимает контроль состояния режущего инструмента (РИ), так как запоздалое обнаружение неисправности инструмента может привести к самым различным последствиям - от появления брака деталей при их обработке до поломки оборудования станка. Поэтому без разработки диагностических устройств, контролирующих состояние РИ, невозможна оптимизация процесса резания. Создание диагностических устройств позволит повысить точность обрабатываемых изделий, надежность контроля различных неисправностей инструмента.
Поломка инструмента и погрешности, связанные с его износом, оказывают наибольшее влияние на процесс и качество обработки детали. Это вызвано большими нагрузками и длительной работой, выполняемой инструментом. Период стойкости инструмента колеблется в достаточно широких диапазонах. На данный параметр оказывают влияние следующие факторы: теплофизические и механические свойства обрабатываемого и инструментального материалов, геометрические параметры инструмента, непостоянная форма стружкообразования, режимы резания материалов, используемые технологические средства, требуемая точность обработки и т. д.
Анализ различных источников научной литературы [3-5], показывает, что большинство авторов определяют период стойкости как среднее время работы инструмента до отказа, а стойкость как время работы инструмента до достижения определенного состояния, обусловливающего отказ.
В ранних источниках под стойкостью режущего инструмента понимают его способность без переточки экономически эффективно обеспечивать обработку заготовок резанием в пределах заданного допуска. Количественно стойкость определяют временем работы инструмента от переточки до переточки или до смены грани неперетачиваемой пластинки. Это время называют периодом стойкости, или просто стойкостью инструмента, обозначается Т и измеряется в минутах.
Зависимость износа РИ от времени его работы называется кривой износа. Как правило, она имеет три ярко выраженных участка: 1 - период приработки; 2 - стабильное изнашивание; 3 - катастрофическое изнашивание [6]. Чтобы максимально точно контролировать состояние РИ и увеличить точность прогнозирования периода его стойкости была разработана архитектура автоматизированной системы диагностики, которая основывается на применении различных методов косвенного контроля и фильтра Калмана, позволяющего использовать комбинацию нескольких методов косвенного контроля состояния РИ для оценки его износа.
Методы косвенного контроля состояния РИ достаточно распространены и применяются во многих системах автоматической диагностики процесса резания. Наличие достаточного количества методов делает их избирательными в отношении применения к условиям обработки заготовки режущим инструментом. Поэтому для поиска комбинации необходимых методов нужно тщательно проанализировать каждый из них: выявить основные достоинства и недостатки.
Среди основных методов косвенного контроля можно выделить:
- измерение габаритов и шероховатости поверхности детали [7];
- измерение температуры резания [8];
- измерение концентрации газов в зоне обработки [9];
- измерение электрической проводимости контакта инструмент-деталь [10];
- измерение термоЭДС резания [11];
- измерение вибрации [12];
- измерение сигнала акустической эмиссии [13];
- измерение уровня сил и мощности резания [14];
- измерение крутящего момента (мощности приводных электродвигателей) [15].
Оптимальными методами косвенного контроля с учетом доступности оборудования, влияния
внешних факторов процесса резания, трудоемкости и стоимости проведения контроля, автоматизации процесса резания и т. д. являются методы, основанные на контроле вибрации технологического оборудования, измерении мощности резания и крутящего момента приводных электродвигателей, измерении шероховатости обрабатываемой детали контроле размерного износа режущего инструмента. Применение остальных методов в комбинации также имеет место быть, но с учетом возможностей технологического оборудования, трудовых и финансовых средств, а также целесообразности использования при конкретных условиях работы. На основе комбинирования выбранных методов можно значительно повысить эффективность работы автоматизированной системы контроля состояния режущего инструмента.
Для комбинирования косвенных методов контроля РИ с целью повышения точности прогнозирования его износа была разработана схема оценки состояния режущего инструмента на основе фильтра Калмана. Обобщенная схема оценки состояния режущего инструмента на основе фильтра Калмана приведена на рис. 1.
Как видно из обобщенной схемы сначала прогнозируется износ РИ упр с помощью априорной информации, т. е. до начала процесса резания:
Упр = Г • У + Вв • ив,
где Г - матрица перехода между состояниями лезвийного инструмента (динамическая модель лезвийного инструмента), у - износ лезвийного инструмента, Вв - матрица применения управляющего воздействия, ив - управляющее воздействие на лезвийный инструмент (режимы резания). В качестве динамической модели системы использована обобщенная стохастическая модель отказов лезвийного инструмента. Также в первой фазе происходит прогнозирование ошибки ковариации Ек пр с учетом стохастической природы процесса резания:
Ек.пр. = ГЕК ГТ + 0,
где Ек - текущее значение ошибки ковариации; 0 - ковариация шума процесса резания.
Затем на основе опытных данных, полученных с помощью нескольких методов косвенного контроля состояния режущего инструмента, прогноз состояния режущего инструмента корректируется. В данной фазе сначала происходит вычисление усиления Калмана Кк для учета отношений между прогнозом и измерениями и ковариации шума измерения
Кк = ЕкНи(НиЕк.1
где Ни - матрица измерений, отражающая отношение измерений износа лезвийного инструмента и его фактического состояния; - ковариация шума измерений износа лезвийного инструмента.
:.пр.Ни + ,
Рис. 1. Схема комплексной оценки состояния режущего инструмента
Усиление Калмана используется для обновления оценки износа лезвийного инструмента у и ошибки ковариации Е к :
У = У пр + Кк ( 2 к " Н и У пр ), Е к = (1 " Кк Н и) Е
и у пр
к.пр.
где 2 к - вектор измерений износа лезвийного инструмента в данный момент времени, полученных с
помощью выбранных трех методов косвенного контроля состояния РИ, I - матрица идентичности.
С учетом проведенной коррекции дается новый прогноз состояния РИ в следующий момент времени. После этого процесс циклически повторяется в процессе обработки.
Для реализации предложенного подхода разработана архитектура автоматизированной системы контроля состояния РИ на основе фильтра Калмана (рис. 2).
Перед тем как начать процесс анализа состояния режущего инструмента на дисплее системы числового программного управления (ЧПУ) отображаются начальные значения параметров РИ, а также технологической системы. В качестве исходных данных можно выделить размерный износ инструмента, шероховатость детали, нагрузку на шпиндель в процессе работы и т. д. Причем первоначальные значения параметров РИ могут свидетельствовать как о еще не используемом ресурсе инструмента, так и о достаточно изношенном состоянии его режущей кромки.
Затем с ЧПУ поступает сигнал управления на станок и его компоненты, непосредственно участвующие в процессе резания и начинается процесс обработки исходной заготовки. В ходе обработки детали датчики контроля (вибродатчик, тензодатчик, оптический датчик и т. д.), а также профилометры или универсальные измерительные щупы, установленные в непосредственной близости от зоны обработки, получают нужную информацию о режущем инструменте (детали), косвенно характеризуя износ РИ. Далее информация с датчиков поступает в модуль сбора и обработки сигналов, который состоит из вычислителей и набора стандартных интерфейсов. Вычислитель имеет процессор для обработки сигнала. Здесь происходят сбор и обработка полученных с датчиков сигналов о состоянии РИ. При этом аналоговые сигналы с датчиков преобразуются в цифровые. Цифровые сигналы передается в систему диагностики и прогнозирования состояния РИ, которая состоит из следующих модулей: конфигурирование - настройка и загрузка необходимых алгоритмов; обработка информации - реализует работу алгоритмов оценки износа РИ; прогнозирование и корректировка - выдается прогноз об остаточной стойкости РИ и корректируется зашумленный сигнал;
вывод - реализуется передача результатов работы системы диагностики системе программного управления посредством модуля взаимодействия с системой ЧПУ.
Каждый из блоков выполняет определенную задачу на пути к получению информации о состоянии РИ, на основе которой делаются выводы о дальнейшем протекании процесса резания.
В системе диагностики и прогнозирования состояния РИ идет оценка состояния РИ на основе обобщенного сигнала, полученного путем фильтрации и объединения сигналов с нескольких датчиков контроля с помощью фильтра Калмана.
Результаты работы фильтра Калмана с помощью системы графического отображения выводится в виде графика, по которому можно наглядно судить о состоянии РИ, т. е. изменении его параметров в процессе резания.
Также прогноз состояния РИ поступает в модуль взаимодействия с системой ЧПУ, где вырабатывается команда управления для передачи параметров режущего инструмента на системе ЧПУ станка. Исходя из полученной информации от автоматизированной системы контроля о состоянии РИ, прини-
маются действия, направленные либо на продолжение процесса резания исходным инструментом, либо на корректировку параметром процесса резания, либо вообще на замену режущих пластин инструмента или его самого.
Корректиробка зашумленного сигнала фильтром Калмана Система графическог1 отаЗражения сигнала
Фильтрация данных Данные для графического
Модуль сбора и оОрадотки сигнала!)
АЦП
Система диагностики и прогнозирования состояния РИ
Информация с датчикоб о состоянии РИ
Упрайление
Исходные параметры состояния РИ
Процесс резания Система ЧПУ
Рис. 2. Архитектура автоматизированной системы диагностики и прогнозирования состояния
РИ с применением фильтра Калмана
Таким образом, предложенная автоматизированная система диагностики состояния режущего инструмента позволит не только своевременно скорректировать параметры процесса резания в зависимости от износа РИ, но и сохранить заданную размерную точность детали, шероховатость обработки, спрогнозировать отказ РИ, а, следовательно, исключить брак при обработке деталей, что сэкономит материальные затраты и повысит производительность процесса обработки детали.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых - докторов наук МД-4372.2022.4.
Список литературы
1. Мартинова Л.И., Григорьев А.С., Соколов С.В. Диагностика и прогноз износа режущего инструмента в процессе обработки на станках с ЧПУ // Автоматизация в промышленности. 2010. №5. С. 4650.
2. Пасечник А.Е. Инструментообеспечение автоматизированного производства // Молодёжный вестник Политехнического института: сб. статей в 2 ч. Ч. 2. Тула: Изд-во ТулГУ, 2020. С. 83-91.
3. Башков В.М., Кацев П.Г. Испытания режущего инструмента на стойкость. М.: Машиностроение, 1985. 128 с.
4. Макаров А.Д. Износ и стойкость режущих инструментов. М.: Машиностроение, 1966. 264 с.
5. Схиртладзе А.Г. Резание материалов. Режущий. М.: Юрайт, 2020. 263 с.
6. Кугультинов С.Д., Ковальчук А.К., Портнов И.И. Испытания режущего инструмента на стойкость. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. 678 с.
7. Пасько Н.И., Картавцев И.С. Математическая модель процесса изменения размера деталей при токарной обработке партии деталей // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2013. Вып. 4. С. 206-211.
8. Телегин А.А. Расчет максимальной температуры токарного резца по его инфракрасному излучению // Самолетостроение и техника воздушного флота: Республ. межвед. науч. техн. сб. Харьков, 1967. Вып. 12. С. 27-31.
9. Швецов И.В. Диагностирование состояния режущего инструмента на основе газоаналитического отображения процессов механической обработки: дис. ... д-ра техн. наук : 05.03.01 / Швецов Игорь Васильевич. Великий Новгород, 2003. 365 с.
10. Зориктуев В.Ц., Хузин И.С. Электропроводимость контакта «инструмент-деталь» - физический и информационный параметр в станочных системах. М.: Машиностроение, 1998. 176 с.
11. Плотников А.Л. Управление параметрами процесса лезвийной обработки на станках с ЧПУ. Тольятти: Оникс, 2012. 231 с.
12. Анцев А.В., Данг Х.Ч. Прогнозирование периода стойкости режущего инструмента на основе контроля вибрации в процессе фрезерования // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. Вып. 7. C. 3-11.
13. Бондарь Н.Ю., Максимчук И.В. Система контроля работоспособности фрез на станках с ЧПУ // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 6. Ч. 1. [Электронный ресурс] URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/06/34050 (дата обращения: 20.10.2022).
14. Мартинов Г.М., Григорьев А.С. Диагностирование режущих инструментов и прогнозирование их остаточной стойкости на станках с ЧПУ в процессе обработки // СТИН. 2012. №12. С. 23-27.
15. Сальников В.С., Жмурин В.В., Анцев А.В. Практическое применение диагностических возможностей современных многоцелевых станков // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. Вып. 10. C. 257-264.
Анцев Александр Витальевич, д-р техн. наук, доцент, заведующий кафедрой, a. [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Сальников Сергей Владимирович, канд. техн. наук, руководитель отдела, Россия, Тула, ООО « ТОЗ-Робототехника»,
Арсеньева Алина Алексеевна, ассистент, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
A UTOMATED SYSTEM FOR CONTROL OF THE CUTTING TOOL CONDITION BASED ON THE KALMAN FILTER
A.V. Antsev, S.V. Salnikov, A.A. Arsenieva
The article discusses the main methods of indirect control of the condition of the cutting tool and highlights the optimal methods of indirect control, taking into account the availability of equipment, the influence of external factors of the cutting process, labor intensity and the cost of monitoring and automating the cutting process. To combine indirect methods of cutting tool control in order to increase the accuracy ofpredict-ing its wear, a scheme for estimating the state of the cutting tool based on the Kalman filter was proposed, which includes two main stages - predicting the wear of the cutting tool and correcting the predicted wear of the cutting tool based on experimental data, obtained using several methods of indirect control of the condition of the cutting tool. In order to control the condition of the cutting tool as accurately as possible and increase the accuracy of predicting tool life, an architecture of an automated system was developed, consisting of the following main blocks: a signal acquisition and processing module, a system for diagnosing and predicting the condition of the cutting tool, a graphical signal display system, a module for interaction with the CNC system. The proposed automated system for control of the cutting tool condition based on the Kalman filter helps to increase the quality of the part processing process, reduce the time for auxiliary operations, reduce material costs, and increase the productivity of part processing.
Key words: cutting tool, wear, indirect control, Kalman filter, automated system.
Antsev Alexander Vitalyievich, doctor of technical science, docent, head of the department, [email protected], Russia, Tula, Tula State University,
Salnikov Sergey Vladimirovich, candidate of technical science, head of the department, Russia, Tula, LLC «TOZ- Robototekhnika»,
Arsenieva Alina Alekseevna, assistant, [email protected], Russia, Tula, Tula State University
