Диагностика состояния зоны предразрушения в технологических системах операции Текст научной статьи по специальности «Физика»

МАШИНОСТРОЕНИЕ И МАШИНОВЕДЕНИЕ

УДК 621.9

ДИАГНОСТИКА СОСТОЯНИЯ ЗОНЫ ПРЕДРАЗРУШЕНИЯ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ОПЕРАЦИИ

Г.В. Шадский, О. А. Ерзин, В. С. Сальников

Предложенный подход к диагностике состояния упругопластического деформирования материала в зоне резании базируется на анализе спектральных составляющих. Подтверждено, что фазы состояния зоны хорошо коррелируются с колебаниями сил резания. Установлено, что наиболее информативными с точки зрения степени ее дефектности являются первая, третья и пятая гармоники. Показано, что контролируемый параметр и характеристики диагностической системы оказывают существенное влияние на адекватность воспроизведения состояния зоны резания. Предложенный подход открывает широкие перспективы для анализа условий резания, в том числе с целью его интенсификации.

Ключевые слова: упругопластическое деформирование, релаксационные процессы, силы резания, режущий клин, диагностический сигнал, спектральные составляющие, искажение сигнала.

Направленное разрушение материала характеризуется целенаправленным воздействием на него элементов технологической системы. Оно определяется заданием либо силы взаимодействия, либо скорости взаимного перемещения. Последнее нашло наиболее широкое применение в операциях лезвийной обработки. В частности, сила, действующая на режущий клин, является функцией напряжений, возникающих в зоне резания. Известно, что при его равномерном перемещении изменение напряжений носит релаксационный характер [4]. Его внешним проявлением является периодическое изменение силы [1-3,7,12-21].

Выделяя соответствующие гармонические составляющие в спектре частот колебаний, генерируемых в зоне резания, можно контролировать характер протекания процесса упругопластического деформирования материала. Однако определить момент введения корректирующего воздействия, обеспечивающего повышение эффективности процесса резания, не представляется возможным.

Для этих целей целесообразно восстановить форму изменения напряжений в течении релаксационного периода, то есть во временной области, учитывая задержки и искажения, вносимые передающими и преобразующими элементами диагностической системы, максимально исключая влияние неизбежных помех.

Таким образом, для контроля состояния зоны предразрушения необходимо обосновать структуру и параметры системы диагностики, обеспечивающие адекватное воспроизведение контролируемых параметров. Будем описывать передающие и преобразующие элементы диагностической системы в виде передаточных функций. Это позволит использовать известный аппарат преобразования спектров сигналов.

Известно, что спектральная плотность сигнала на выходе системы равна спектральной плотности сигнала на входе, умноженной на квадрат модуля комплексного коэффициента ее передачи W(jw):

^ (w) == W (jw)|2 Sx (w), (1)

где Sy (w), Sx (w) - спектральные плотности сигналов на выходе и входе диагностической системы, соответственно.

Отсюда следует, что фазовая частотная характеристика системы не оказывает влияния на спектральную плотность выходного сигала. Однако она влияет на фазы его спектральных составляющих, а следовательно, и на воспроизведение сигнала во временной области.

Очевидно, что при построении системы диагностики состояния зоны предразрушения, создающей условия для синхронизации корректирующего воздействия на нее с фазой контролируемого параметра, необходимо исследовать канал измерений на достоверность восстановления сигнала и в фазовой области.

Задача системы диагностики состоит в передаче контролируемого параметра Xck по возможности без искажения, причем допустимы лишь изменения масштаба в £0 раз и запаздывание на время т0 = const. При таком подходе мерилом величины искажений служить среднеквадратичная погрешность. Идеальным законом воспроизведения входной величины является [13]

Yid = koXck (t -to). (2)

В реальной системе Y Ф Yjd и имеет место погрешность

e(t) = koXck(t -to) - Y(t). (3)

В дальнейшем будем считать, что контролируемый параметр диагностической системы Xck является стационарным и эргодическим процессом. В общем случае на ее вход поступает сумма полезного сигнала Xck и аддитивной помехи F . Будем полагать, что сигнал и помеха представляют собой стационарные случайные процессы со спектральными плотностями S X (w) и SF (w) соответственно. Задача системы состоит в передаче входного

262

сигнала с минимально возможными искажениями. Эта погрешность случайна, так как случайны ее составляющие. Для оценки погрешности воспроизведения такого сигнала в качестве критерия оптимальности можно воспользоваться среднеквадратичной погрешностью:

- 1 Т 1 Т

x2(t) = lim — J e2(t)dt = lim — J [Xck (t -t) - Y(t)]2 dt. (4)

T —21 t T —21 T

Задача состоит в подборе такой передаточной функции диагностической системы W (p), которая обеспечивала бы минимальное значение среднеквадратичной погрешности воспроизведения контролируемого параметра [13]. Например, для системы, представляющей собой идеальный фильтр низших частот, можно воспользоваться простыми физическими соображениями для определения ее параметров, в частности, частоты среза. Существует некоторое оптимальное ее значение, поскольку, чем шире полоса частот, тем «лучше» проходит помеха сквозь фильтр и больше интенсивность шума на его выходе. С этой точки зрения желательно уменьшить значения частоты среза. Однако, с другой стороны, полезный сигнал имеет определенный частотный спектр: при увеличении частоты среза сквозь фильтр проходит более широкий участок его спектра. К этому следует добавить, с увеличением частоты среза уменьшаются фазовые сдвиги основных спектральных составляющих. Поэтому воспроизведение полезного сигнала на выходе фильтра улучшается, а его искажения уменьшаются.

В реальных условиях обработки сигналов с датчиков технологического оборудования с определенной степенью точности можно предположить, что помеха представляет собой белый шум со спектральной плотностью Sp (w) = const, а полезный сигнал имеет экстремум на некоторой частоте w0, например, соответствующей собственной частоте контролируемого процесса.

Полезный сигнал и помеха, как отмечалось выше, статистически независимы, поэтому их взаимная корреляционная функция равна нулю. Тогда преобразование Лапласа для ошибки воспроизведения входного сигнала (4)

E (p) = Wx (p) Xck (P) + WF (p) F (p);

WX (p) = (V-pt0 - W(p)); WF(p) = W(p). (5)

Данное выражение позволяет получить соотношение спектральных плотностей и мощности сигнала ошибки воспроизведения контролируемого параметра:

Sy (w) = Wx (jw)|2 Sx (w) + Wf (jwf Sp (w); (6)

--л OO л OO л OO

e2 (t) = - J SY (w)dw = - J\WX (jw)|2 SX (w)dw + - J\WF (jw)|2 SF (w)dw. (7) - 0 - 0 - 0

Диагностическая система должна доставлять минимум функционала (7). В этом случае можно обеспечить максимальную достоверность воспроизведения полезного сигнала. Минимум его искажений, обусловленных наличи-

ем помех в канале измерений, достигается благодаря максимальному возможному сокращению спектра его гармоник, приходящих на выход системы.

В любой технологической системе инструмент является, не только передающим, но порой и преобразующим элементом средств диагностики. Он является наименее инерционным звеном, и обладает избирательными свойствами в смысле воспроизведения колебательных явлений, сопровождающих процесс резания.

С точки зрения динамики и передачи информации инструмент может быть описан дифференциальным уравнением 2-го прядка:

mp x(t) + hp x(t) + cx(t) = Pz (t), (8)

где mp, hp, c - приведенная масса инструмента, коэффициент демпфирования и жесткость с учетом условий его закрепления; Pz - основная составляющая силы резания; x(t)- координата перемещения режущей кромки относительно установившегося положения.

Для перехода от деформационных процессов к силе воспользуемся их дискретным представлением [16,19]. Определим ее через характеристики материала и режим резания:

P (t) = E • br • lnn • cos(0 - g) • xd(t) • cos 0 (9)

z cos j • So •

где Ei - модуль упругости Юнга; Vp, Sq, br -скорость, оборотная подача и

глубина резания соответственно; lnn - длины контактной площадки передней поверхности режущего клина и стружки; 0, g, j - углы наклона плоскости сдвига и режущего клина: передний и главный в плане соответственно.

Для определения длины контактной площадки передней поверхности режущего клина и стружки воспользуемся известным выражением [5,6,12]:

lnn = 1,42^hEibrSl ; h = Ц^1 + Ц^2-, (10)

E1 e2

где h - упругая постоянная двух соприкасающихся тел; m E1 m2 E2 -

коэффициенты Пуассона и модули упругости обрабатываемого материала и инструмента соответственно.

Из выражений (8) и (9) видно, что инструмент способен улавливать изменение составляющих сил резания, как внешнего проявления изменения состояния упругопластического деформирования зоны резания.

Собственная частота, например, резцов лежит в пределах fu = 1,2.. .4,0 кГц. Параметры движения режущего клина в этом диапазоне частот могут являться средством оперативного контроля фазы упругопла-стического деформирования материала в зоне резания.

264

Для станков фрезерной группы таким элементом также является инструмент - фреза. С точки зрения динамики она также может быть описана звеном второго порядка, то есть обладает свойствами фильтра. Однако определение координатной плоскости с доминирующим проявлением ее колебаний при солжнофасонном формообразовании представляет значительные технические трудности. К этому следует добавить, что длина плоскости сдвига при фрезеровании не является величиной постоянной. За время контакта зуба с заготовкой она изменяется от некоторого минимального значения до максимального и снова до минимального. Характер этой зависимости помимо условий обработки определяется числом зубьев фрезы. Это делает невозможным использовать в качестве диагностического сигнала колебаний фрезы и ставит задачу поиска более достоверных сигналов. Таким образом, инструмент при фрезеровании, может являться только передающим, но не преобразующим элементом диагностической системы. При фрезеровании деформационные процессы наиболее ярко выражаются в пульсациях момента на приводе главного движения. В качестве преобразующего элемента для их идентификации целесообразно использовать датчики момента или обеспечить контроль тока, потребляемого двигателем, что предусмотрено, в частности, в современных станках с ЧПУ. К этому следует добавить, что мгновенная сила резания изменяется по направлению и по модулю, причем с частотой кратной числу зубьев фрезы. Прецессия шпинделя, обусловленная наличием дисбаланса, оказывает влияние на характер ее изменения. На рис. 1, в частности, показано влияние фазового сдвига прецессионных колебаний относительно вращения шпинделя на изменение составляющей силы резания, на примере двузубой фрезы [8,9].

Рис. 1. Влияние прецессии шпинделя на мгновенную силу резания (фазовый сдвиг): 1 (красный) - ф = 0; 2 (синий) - ф = р/4; 3 (зеленый) - ф = р /2; 4(черный) - ф = р

265

Современные системы ЧПУ имеют комплекс встроенных средств диагностики, как технологического оборудования, так и процесса резания. Одним из самых распространенных - является контроль нагрузки на приводы. В их основе лежит измерение потребляемого двигателем тока. Отличительная особенность приводов главного движения заключается в использовании закона управления с постоянной мощностью. В этом случае потребляемый двигателем ток зависит не только от нагрузки, то есть сил резания, но и от скорости вращения. Наиболее широкое распространение в приводах главного движения в последнее время нашли асинхронные двигатели (АД) с частотным регулированием. Для оценки информативности сигнала тока этого двигателя на основании известной схемы его замещения с учетом закона управления получена следующая зависимость [8,9]:

^1 » 0.19

М • п • ^ (1 -1/Кр)

---^АкI (ю) - ф к (ю)); (11)

Р • Я2

М = Р^/2 + Мхх

где Р2 - окружная сила резания, определяемая деформационными процессами в зоне резания; Б г - диаметр фрезы; Мхх - момент сопротивления на

холостом ходу; п -скорость вращения шпинделя; 8п, р, Я2 - номинальное значение скольжения, число пар полюсов и приведенное значение активного сопротивления ротора АД; Кр, Ак1 (ю), фк/ (ю)- добротность, амплитудно и фазочастотные характеристики контура тока привода главного движения.

Анализ приведенной зависимости показывает, что измеряемый параметр в общем случае является не только функцией нагрузки, но и скорости, и зависит от характеристик двигателя.

В предлагаемой диагностической системе в качестве входного контролируемого сигнала будем использовать координаты перемещения первого фрагмента срезаемого слоя материала, расположенного вдоль плоскости сдвига, определяемые силой его взаимодействия с режущим клином. В этом случае ее передаточная функция может быть представлена совокупностью передаточных функций передающей Жр (р) и преобразующей

Жкот (р) подсистем, причем выходом системы является некий электрический сигнал и^ (^), адекватно отражающий состояние упругопластического деформирования зоны предразрушения. В общем случае

Wd (р) = Жкоп (р) • Жр (р); (12)

А

ий(р) = Ккоп • р • Ж ( ) = Хр(р) = Кр

Хр (р) (Ткопр +1)' р Х1(р) тр2 р2 + 2ХТРр +1

266

где Kp, Tp, X - коэффициент преобразования, постоянная времени и коэффициент демпфирования передающей подсистемы; Kkon, Tkon, d - коэффициент преобразования, постоянная времени и параметр структуры преобразующей подсистемы.

Для широкого круга практических задач на операциях точения параметры подсистем лежат в пределах KP = (0,01...0,2); TP = (0,25...1,0) 10-3 с; x = 0,2...0,8; Tkon = (10...50)• 10-6с, K0n = (0,001 ...0,1)B/мкм ; для датчиков контролируемого параметра d = 0, скорости его изменения d = 1, ускорения d = 2 . При использовании датчиков силы можно предположить, что

w (p)=Wkon (p)==. (13)

Fp (p) (TkonP +1)

С целью упрощения моделирования диагностической системы воспользуемся аппроксимацией движения первого фрагмента срезаемого слоя вдоль плоскости сдвига [16,19] нелинейной периодической функцией xd(t). Она отражает релаксационный характер процессов, протекающих в зоне предразрушения, с периодом, соответствующим времени формирования мгновенной плоскости сдвига Tcd. Данная функция позволяет моделировать скачкообразное движение фрагментов срезаемого слоя, описывая моменты трогания Ttrj и скачки Tc с амплитудой Aj, где j - номер скачка

в законе движения фрагмента. Результаты моделирования функции Xd (t)

11 2

для условий резания [16,19]: сталь 30ХРА (E»2,1 10 H / м , р = 8,3 • 103 кг / м3, sb = 1,2 • 109 H / м2), Vp = 1...2,5 м / с, So = 0,2 мм / об, br = 1,5 мм), инструмент: проходной резец Т15К6, главный угол в плане

j = 450, передний угол g = 10° приведены на рис. 2, а, кривые 1, 2.

Для исследования возможностей адекватного воспроизведения входного сигнала диагностической системой произведено ее разложение в ряд Фурье рис.2, а, кривые 3, 4. Анализ полученных кривых показывает, что предложенная аппроксимирующая функция адекватно отражает характер движения первого фрагмента срезаемого слоя [16,19], и хорошо описывается набором из 30 ее спектральных составляющих.

При построении графиков использовались относительные параметры:

m

Xd(t) = Xd(t)/Ako, Ako = z Akj , tot = t/Tc, fot = f • Tcd. (14)

j=1

Анализ спектральных составляющих показывает, что для адекватного представления выбранной нелинейной функции достаточно использовать первые 10 гармоник. Причем к наиболее информативным, вероятно следует отнести 1,3,5-ю гармоники (рис. 3).

267

а б

Рис. 2. Характеристики движения первого фрагмента срезаемого слоя: а - перемещение; б - спектр гармонических составляющих движения; 1 - Ур =1 м/с, 2 - Ур =2.5 м/с, 3, 4 - результат представления перемещения

суммой гармонических составляющих

а б

Рис. 3. Движение первого фрагмента срезаемого слоя: а - Ур = 1 м/с; б - Ур = 2.5 м/с, 1 - перемещение;

2-1-я, 3-3-я, 2-5-я гармоники движения

Эти гармоники позволяют определить, в частности, момент окончания второго скачка. Он соответствует накоплению более 50% дефектов в зоне предразрушения, и может быть использован для формирования адекватных корректирующих воздействий.

Оценку принципиальной возможности диагностики состояния зоны предразрушения произведем на идеальной системе с датчиком силы. Не вдаваясь в ее техническую реализуемость, будем описывать ее передаточной функцией (12) с й = 0 и Ткоп = 0,1ТС, , Ккоп = 20. Результаты моделирования диагностической системы приведены на рис. 4, 5, 6.

268

Из анализа спектров входного и выходного сигналов (рис. 4) видно, что использование даже идеальной системы приводит к искажению спектров в наиболее информативном диапазоне частот. Однако воспроизведенный диагностической системой входного сигнала (рис. 5) позволяет идентифицировать процесс накопления дефектности структуры зоны предразрушения. Причем анализ 1,3,5-й гармоник (рис. 6) из-за незначительного их фазового сдвига относительно входа (рис. 3) подтверждает возможность их использования для определения момента окончания 2-го скачка.

На основании сравнения результатов исследования на различных значениях скорости резания можно сделать вывод, что ее изменение в рассмотренном диапазоне не влияет на характер деформационных процессов в зоне предразрушения. Это находит свое подтверждение в сохранении скачкообразного движения первого фрагмента срезаемого слоя и возможности диагностической системы в его воспроизведении.

5 10 Ii 20 25 30 5 10 IS 20 25 30

tilt f(A

а б

Рис. 4. Спектры составляющих движения первого фрагмента срезаемого слоя: а - Ур = 1 м/с; б - Ур = 2.5 м/с; 1 - на входе системы;

2 - на выходе

,, -, , -, . _ ,„ , . Y output-ideal.'-series, Xinput-ideal -series,Tp—Tc/R, Kp—20,V-

Ymitmit-infia! -яиплк Xirwmt-irtaal -se.пея.Тп=Тд/К Kts=2iTV= 1 1 ' 1

а б

Рис. 5. Движения первого фрагмента срезаемого слоя: а - Ур = 1 м/с; б - Ур = 2.5 м/с; 1 - на входе системы; 2 - на выходе;

3 - гармоническая аппроксимация входного сигнала

На основании сравнения результатов исследования на различных значениях скорости резания можно сделать вывод, что ее изменение в рассмотренном диапазоне не влияет на характер деформационных процессов в зоне предразрушения. Это находит свое подтверждение в сохранении скачкообразного движения первого фрагмента срезаемого слоя и возможности диагностической системы в его воспроизведении.

Полученный вывод позволяет сократить объем дальнейших исследований и ограничиться рассмотрением воспроизведения входного сигнала различными диагностическими системами, например, на скорости резания Ур = 2,5 м/с .

Уошрш-ге^итр-.чег^ЛА 1.2А3.7 А5,Х, Тр-Тс/8.Кр-20. УшфШ-геяНитр-.чег^ЛА 1.2А3.7 А5,Х. Тр-ТтКр-20,

\,г - I А1> —1-7 Ъ— ЗП 1

V--2.5, Ак0-30. к-30

а б

Рис. 6. Движение первого фрагмента срезаемого слоя: а - Vp =1 м/с; б - Vp =2.5 м/с; 1 - перемещение на входе системы;

2-1-я, 3-3-я, 2-5-я гармоники движения на выходе системы

Увеличение инерционности диагностической системы (12) Tkon = 0,5Tc (рис. 7, а, б), показывает о возрастании фазовых сдвигов гармонических составляющих. В случае контроля состояния зоны предразрушения по 1, 3 и 5-й составляющим это может явиться причиной запаздывания необходимых корректирующих воздействий до достижения максимальной величины дефектности структуры, что существенно снижает их эффективность.

В результате проведенных исследований можно видеть, что введение в канал диагностики сигналов по производным от контролируемого параметра (рис. 7, в, г, ж. з, и, к), приводит к существенному ослаблению и искажению выходного сигнала. Увеличение коэффициента усиления канала на два порядка (рис. 7, л, м) не приводит к сколь-нибудь заметному улучшению воспроизведения входного сигнала.

270

а

б

Sinput,Soutpiit, Тр—Тс/2, Kp*p-20,V-2.5, АкО-ЗО. к-30

Youtput-геal-jump-seriesДА1,2А3,7 А5,0.0 tX, Тр=Тс/2,Кр* р—20,V—2.5, А к О—30. к-30

0.0 iO

!0 15 20 25 30 -0 002

fix

в г

Sinptn,SoutpuL, Tp-Tc/2, Kppez=20,V=2.5, АкО^О. Ь^ЗО Yoütpttt-rea!-jump-series,2AE,20A3,7 0А5.Х. Тр=Тс/2,Кр*р-

20.V-2.5; Ак0=30. к=30

10 ¡5 20 25 30

Р

д

е

Рис. 7. Параметры входного и выходного сигналов: а, в, д, ж, и, л - спектры сигналов; б, г, е, з, к, м - входной сигнал и гармонические составляющие выходного сигнала; сигналы: 1 - на входе системы; 2 - на выходе; 3-1-я, 4-3-я, 5-5-я гармоники на выходе системы; для диагностической системы с датчиками: - силы: а, б - Tkon = 0,5Tc, Kkon = 20, d = 0;

в, г - Tkon = 0,5Tc, Kkon = 20, d =1; - с датчиками движения режущего клина Tkon = 0, Kkon = 1, Tp = 0,5Tc,X = 0.5; д, е - Kp = 20, d = 0; ж, з - Kp = 20, d = 1;

и, к - Kp = 20, d = 2; л, м - Kp = 2 • 103, d = 2

(см. также с.272)

271

л

м

Окончание рис. 7.

Во всех рассмотренных случаях любая реальная система характеризуется существенным искажением диагностируемого параметра. В частности, увеличение постоянной времени до Ткоп = 0,5Tc датчика силы (рис. 8, а) и использование идеального датчика контроля перемещения режущего клина (рис. 8, б) приводят к такому искажению входного сигнала, которое не позволяет воспроизвести скачкообразное движение первого фрагмента срезаемого слоя.

Очевидно, эффективным средством увеличения достоверности информации диагностического канала о состоянии зоны предразрушения остается снижение его инерционности. В качестве перспективного направления решения этой задачи, например на операциях точения, предложено использовать выделенный элемент режущего клина, содержащий все его основные атрибуты, обладающий минимально возможной массой, соизмеримой с массой режущей пластины, и имеющий кинематическую связь с телом инструмента [10, 11, 14].

Г

а

б

Рис. 8. Параметры входного и выходного сигналов диагностической системы: а - с датчиком силы; б - с датчиком контроля перемещения режущего клина; сигналы; 1 - на входе системы; 2 - на выходе; 3 - гармоническая аппроксимация входного сигнала

Это позволит уменьшить на порядок постоянную времени канала диагностики и увеличить достоверность получаемой информации.

а

б

Рис. 9. Параметры входного и выходного сигналов: а - спектры сигналов, б - входной сигнал и гармонические составляющие выходного сигнала; сигналы: 1 - на входе системы; 2 - на выходе; 3-1-я, 4-3-я, 5-5-я гармоники

з

на выходе системы; Ткоп = 0, Ккоп = 1, Тр = 0,5ТС, X = 0,5, Кр = 2 • 10 , d = 0

При реализации локального управления положением режущей кромки [11, 14, 19] такой подход открывает широкие перспективы создания интеллектуального инструмента.

На основании проведенных исследований можно сделать вывод о том, что построение чувствительных быстродейтвующих диагностических систем, использующих в частности выделенные элементы режущего клина с основными его атрибутами и кинематической связью с телом ин-

струмента, открывает широкие перспективы для анализ во временной области спектральных составляющих сил, действующих на режущий клин, определения с его помощью состояния зоны упругопластического деформирования материала и формирования на его основе адекватных корректирующих воздействий для повышения эффективности процессов резания.

Работа выполнена в рамках проекта РФФИ 16-48-710339 р_а «Развитие теории высокоэффективных процессов направленного разрушения материалов, основанных на принципах пространственно-временной адаптации вектора воздействия по состоянию упругопластического деформирования зоны предразрушения» и при со финансировании Правительством Тульской области, договор ДС/77.

Список литературы

1. Волков Д.И., Проскуряков С.Л. Разработка модели процесса резания с учетом цикличности формирования стружки // Вестник УГАТУ. Машиностроение. Уфа: Изд-во УГАТУ, 2011. Т.15. №3(43). С. 72-78.

2. Евсеев Л. Л. Исходные положения и зависимости для расчета характеристик динамики процесса резания металлов // Вестник машиностроения. 1995. №12. С. 3-7.

3. Евсеев Л. Л. Расчет оптимальной скорости резания по коэффициенту динамичности процесса стружкообразования // СТИН. 1994. № 4. С. 41- 43.

4. Каллиопин В.В. Механика волны при резании (Исследование упругой поверхности технологической системы станок - инструмент - деталь). Минск: Наука и техника, 1969. 176 с.

5. Полетика М.Ф. Контактные нагрузки на режущих поверхностях инструмента. М.: Машиностроение, 1969. 150 с.

6. Резников А.Н., Резников Л. А. Тепловые процессы в технологических системах. М.: Машиностроение, 1990. 288 с.

7. Рыжкин А.А., Климов М.М., Сергеев Р.В. Особенности стружко-образования при обработке сталей твердыми сплавами с износостойкими покрытиями// Вестник ДГТУ. 2001. Т.1. №1. С. 47-53.

8. Влияние средств технологического оснащения на динамические характеристики оборудования / В.С. Сальников О. А. Ерзин, В.В. Жмурин, А.В. Анцев // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2015. Вып. 12. Ч. 1. С. 33-42.

9. Мониторинг динамических ограничений технологического оборудования / В. С. Сальников О. А. Ерзин, В.В. Жмурин, А.В. Анцев // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2015. Вып. 12. Ч. 1. С. 81-90.

10. Сальников В.С., Долматов Д.И. К прерывистому характеру процесса резания при точении // Известия Тульского государственного университета. Сер. «Технологическая системотехника». 2006. Вып. 12. 186 с.

11. Сальников В.С., Долматов Д.И. Один из аспектов возникновения автоколебаний в технологических системах обработки резанием // Известия Тульского государственного университета. Сер. «Технологическая системотехника». 2006. Вып. 8. 242 с.

12. Талантов Н.В. Влияние условий обработки на контактные процессы и стружкообразование // Совершенствование процессов резания и повышение точности металлорежущих станков: сб. тр. Ижевск: Ижевс. ме-ханич. ин-т. 1969. С.46-61.

13. Фельдбаум А. А., Бутковский А. Г. Методы теории автоматического управления. М.: Наука, 1971. 744 с.

14. Шадский Г.В., Сальников С.В. Возможности автоматического управления разрушением зоны резания // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2012. Вып. 2. С. 53-57.

15. Шадский Г.В., Сальников В.С., Ерзин О. А. Динамика процесса резания при вариации переднего угла режущего инструмента // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2016. Вып. 11. Ч. 2. С. 574-584.

16. Шадский Г.В., Ерзин О.А., Сальников С.В. Дискретная модель движения стружки по передней поверхности режущего клина // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2016. Вып. 11. Ч. 2. С. 553-560.

17. Шадский Г.В., Сальников С.В. Математическое описание процесса управления разрушением материала в зоне резания // Известия Тул-ГУ. Технические науки. 2014. Вып. 11. Ч. 2. С. 395-402.

18. Шадский Г.В., Сальников С.В. Нелинейная модель технологической системы // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2014. Вып. 11. Ч. 2. С. 545 -554.

19. Шадский Г.В., Ерзин О.А., Сальников С.В. Один из аспектов дискретного представления процесса стружкообразования // СТИН - 2017. №8. С. 24-29.

20. Шадский Г.В., Сальников С.В. Управление колебательными процессами в зоне резания // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2012. Вып. 2. С. 36-42.

21. Influence of cutting conditions on the cutting performance of Ti-A16V4 / GuiGen Ye1, ShiFeng Xue1, XingHua Tong, LanHong Dai // Advanced Materials Research. Vol. 337 (2011). P. 387-391.

Шадский Геннадий Викторович, д-р техн. наук, проф., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,

275

Ерзин Олег Александрович, канд. техн. наук, доц., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,

Сальников Сергей Владимирович, асп., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет

DIAGNOSTICS OF THE PREFRACTURE ZONE IN THE TECHNOLOGICAL SYSTEMS OPERATIONS

G.V. Shadsky, O.A. Erzin, S.V. Salnikov

Suggested approach to the diagnosis of the state of elastic-plastic defor-of the formation of the material in the zone of cutting is based on the analysis of the spectral be-ing. It is confirmed that the phase state zones are well correlated with fluctuations in the cutting forces. It is established that the most informative from the point of view of the degree of structural defects are the first, third and fifth harmonics. It is shown that the controlled-financed project setting and characteristics of the diagnostic system have a substantial effect on the adequacy of the playback state of the cutting zone. The proposed approach opens broad prospects for the analysis of cutting conditions, including the purpose of its intensification.

Key words: elastic-plastic deformation, relaxation processes, cutting forces, cutting wedge, the scan signal, the spectral composition, they, the distortion of the signal.

Shadsky Gennady Victorovich, doctor of technical science, professor, stan-ki@,uic. tula.ru, Russia, Tula, Tula State University,

Erzin Oleg Aleksandrovich, candidate of technical science, docent, erzin 79@mail. ru, Russia, Tula, Tula State University,

Salnikov Sergey Vladimirovich, postgraduate, sergeysalnikov@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University