CC BY
48
УДК 621.91:519
В. Ц. ЗОРИКТУЕВ, А. С. СИДОРОВ
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СИНТЕЗ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССА РЕЗАНИЯ МЕТАЛЛА
Оисаны методы идентификации состояния РИ по косвенным параметрам. Предложены алгоритмы построения моделей процесса резания металлов в реальном времени на основе экспериментальных данных. Полученные модели используются системой оперативной диагностики в задачах мониторинга и прогноза состояния режущего инструмента
Эффективное управление и разработка систем управления мехатронными системами базируются на моделях, описывающих поведение управляемых узлов, механизмов и системы управления. Построение
-
.
ЭВМ и современных методов анализа динамических
,
-
-
-
.
-
-
.
-
се функционирования системы в реальном времени и найти применение в задачах управления и прогноза
.
1. ЗАДАЧА ОРГАНИЗАЦИИ ИЗМЕРЕНИЯ И ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ
,-
ботчик диагностических систем - оптимальный вы,
коррелированных с состоянием диагностируемого процесса (объекта), обеспечивающий минимум затрат на введение дополнительных измерительных
-
.-
-
.-
-
лей [3]. Переменные делятся на группы взаимозаменяемых коррелированных между собой факторов и
-
-
[3]. -
-
-
.
-
,.
,
изменяться в процессе функционирования системы и
-
.
[1],
труднообрабатываемых жаропрочных сплавов при
(-)-тивной является величина электропроводимости (ЭП) контакта «инструмент - деталь» (постоянная и переменная составляющие) (рис. 1).
На контакт «инструмент - деталь» (КИД) подводится постоянный ток эталонной амплитуды /э. По,
«-
», -пряжения и, которое складывается из суммы двух :-каемым током /э^квд и термо-ЭДС Е.
-
,-
.
:
^ 1 А
'кид
Я
кид
и-Е
--
,
инструмента изменяет геометрию инструмента и косвенно влияет на величину ТЭДС (рис. 2).
-
( ) - -.
- «провал» температур при резании на низких скоростях и/или при обработке сталей малой проч,
,
,
,-
вие процесса трения на этой площадке; -.
-
.
.
«-
- » ,
.чае помимо линейной зависимости установившегося
,-
-
: , -
ях и поломках (рис. 3).
Рис. 1. Схема измерения ЭП КИД и осциллограмма изменения электропроводимости в зависимости от пути резания при продольном точение сплава ЭИ698 инструментом марки ВК8, V = 60м/мин; 8=0.075 мм/об; 1=0,5мм со следующей геометрией инструмента: у =Х = 0°, а = 10°, ф=ф1= 45°, г = 0,5 мм.
Время, сек
Рис. 2. а - осциллограмма сигнала термо-ЭДС при продольном точении сплава ЭИ698 инструментом марки ВК8, ? = 0.5 мм., 5=0.1 мм/об; б - частные параметрические модели, полученные на основе сигнала -
б
Рис. 3. а - осциллограмма сигнала ЭП КИД при прерывистом продольном точении сплава ЭИ698 инструментом марки ВК8, t = 0.5мм., 5=0.075 мм/об; б - изменения в структуре сигнала напряжения снимаемом с КИД в процессе износа; в - пример частной моде ли вида G =/(У^ЛЬ) полученные на основе сигнала ЭП КИД
а
в
При нестационарном точении целесообразно
-
акустических колебаний, как менее точного, то более инвариантного к режимам обработки.
На основе измерений производится понижение размерности входного сигнала (фильтрация, децимация, извлечение Фурье и/или вейвлет спектра) и формирование частных моделей
,-
-
лицы 1.
Таблица 1
Данные спектрального анализа__________
Частота колебаний Источник доминирующей частоты спектра колебаний
70 - 90 Гц Заготовка - подсистема стола станка
395-405 Гц Шпиндель - режущий инструмент
10-12 кГц Державка в двух различных гармониках колебаний
15-16 кГц Режущая пластина
Рис. 4. Исходный сигнал вибро-акустнческой эмиссии и его спектр при продольном точении сплава ЭИ698 резцом ВК8
Детализирующие коэффициенты вейвлет-преобразования сигнала терм о ЭДС
Острый инструмент 2.5сек 3 Изношенный инструмент 1 Оз'ёсЙЛч,,,,
р 10 Г? ^ 4 F, ) 4І р 10 ? ^ 4 ч Й
О^труЙИ Н СТрум е HT 5.4999сек 3 Изношенный инструмент 105 4999сек
МО4 О Ч А Я 10 2 3 4 5 6
Острый инструмент 8.4999сек } 4] 3 4п! |пщр| шый инструмент 108 4999сек
р ,0_ 9 3 4 - - _5 2 6І 10 2 3 4 5 6
Острый инструмент 11.4УУ9сек Изношенный инструмент 111,4999сек
Iх ^ *7 ^ Л Ъ Р 2 р 10 9 ^ 4 я
Острый инс1румент?14.4999сек 3 Изношенный инструмент 114.4999сек
р * 0 "> ** д. <v f 2 рг! 0 -з ^ 4 ч «
ОсГмыи инструмент 17.4998сек— 3 Изношенный инструмент 117.4998сек
Iх |и ** 4 е 2 р 10 -7 ^ 4 я д
'—-Острый инсТРУментТ20.4УУ8сек 4 Изношенный инструмент 120.4998сек
Iх 10 7 ^ Л Я р 31i ^0 7 ^ 4 я я
Острый инсТрумент:23.4998сек 4 Изношенный инструмент 123.4998сек
F t 2 : I ! !
г. е
Рис. 5. а - вейвлет-спектр сигнала вибрации б - алфавит признаков для острого и изношенного инструмента составленный для обучения НС
-
ных частотах оценивают износ РИ. (Рис. 4).
-
ти применения методов диагностики на основании -анализ сигнала (рис. 5). Обучение системы распозна-
-
-
-.
1 т
Е = у I ^2(*), т к=1
где Т - число коэффициентов в каждой шкале; ] -уровень разложения; й - детализирующий волновой коэффициент у-уровм изложения.
-
ный состав сигнала, но и «тонкая» структура сигна-.
Механизм идентификации критического износа инструмента реализован при помощи многослойной
нейронной сети. На входы сети поступают значения энергии детализирующих вейвлет-коэффициентов, число входов сети зависит от уровня вейвлет.
,
-
.
2. ХРАНЕНИЕ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ
-
ботана структура базы данных (БД) для хранения
,
.-
-
ния труднообрабатываемых материалов и занесены в .
,-
лизованная в Microsoft SQL (имеется аналог в Access). Доступ к БД осуществляется посредством драйвера ODBC (или напрямую через ADO). Структура БД предусматривает следующие поля:
--
мента;
- выходной параметр (Пр.: E -термо - ЭДС);
- входные (варьируемые) параметры, кодируемые символами x],x2...x„ и интервалы их варьирова-ния(Пр.: Xj^V (30-50 м^шн) скорость резания; x2^S (0,097-0,39 мм/об)-подача инструмента; x3^t (0,5-1,5 мм) -г^бииа резания; x4^h3(0,1-0,4 мм) - износ
.
- постоянные известные параметры, те изме-
-
цессе обработки с присвоенными им значениями ( , , );
- вид обработки (точение, фрезерование ...), характеристики инструмента (резец цельный, с напай-
,-), , ( , ).
-
(-
).
,-
просу передается в подсистему прогноза в виде структуры Model.
Пример 1. Модели вида Pz=f(V,s,t,h3), G=f(V,s,t,h3) для тары ВТ9ВК8, где Pz -сила резания, G - электропроводимость контакта «инструмент - деталь»:
Model(1).function = 'k1+x1*k2+p2*k3+p3*k4+p4*k5+p1*p2*k6+p 1*p3*k7+
p1*p4*k8+p2*p3*k9+p2*p4*k10+p3*p4*k
11'
Model(1).koeficient = [6.421 0.013 0.0658 0.294 0.117 -0.0048 -0.0014 -0.0049 -0.0017 -0.027 -0.017] Model(2).function = 'k1+p1*k2+p2*k3+p3*k4+p4*k5+p1*p2*k6+p 1*p3*k7+
p1*p4*k8+p2*p3*k9+p2*p4*k10+p3*p4*k
11'
Model(2).koeficient = [6.232 -
0.0077 0.447 0.505 0.152 -0.0002 -
0.0167 -0.0020 -0.0164 -0.0558
-0.0163]
3. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПРОДУЦИРУЮЩЕЙ НОВЫЕ МОДЕЛИ И ЗНАНИЯ
Задача отнесения частной реализации процесса к
-
-
.-
тойчивости алгоритмов распознавания требуется
( ), ---.-,-делей требуется введение комплекса статистических и эвристических внутренних и внешних критериев устойчивости [3] (рис. 6).
Конструкция внешних критериев:
XA = (ПА * m)
Xb = (nB * m) n = ,
<X? Y A
X = Y =
А у Y VbJ
Ya = (Па *1) Yb = (n, *1)
Критерии прогноза |
Краткосрочный
--------с
Долгосрочный
I
Качественный i
Прямое преобразование вероятностных характеристик
Усредненный критерий регулярности ^КР)
УКР = Am (B) =1 m A, (B) ^ min «i-1
Критерий минимизации ошибки прогноза (МНК)
A, =j ljf_] (y,j - yj)2 ,(i =1,m)
Устойчивость оценки корреляционной функции
R(T) =
Количественный ]---------------
Обратное преобразование вероятностных характеристик
Критерий баланса прогнозов
B\^> min
Критерий непротиворечивости ()
П2ш = —
=X - X, )i'
IX 2Ф i
Критерий
помехоустойчивости
min
Критерий точности пошагового интегрирования
I L(N) = !( / - yt )2/ Ц,2 ^ min
tl_______________tel__________
Рис. 6. Критерии участвующие в алгоритм ах самоорганизации моделей
ВЫВОДЫ
На основе выполненных исследований решены
,-
-
мента. Разработана структура базы данных, содер-.-ганизации прогнозирующих моделей состояния РИ
.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Зорикггуев, В. Ц. Электропроводимость контакта «инстурмент-деталь» - физический и информационный параметр в станочных системах / В. Ц. Зориктуев,
И. С. Хузин. М. : Машиностроение, 1998. 176 с.
2. Безручко, Б. П. Моделирование сложных систем
/ . . ,
. . . .: , 1987. 298 .
3. , . . -
/ . . ,
. . . .: , 1987, 65 .
A B
