CC BY
69
7. Заключение
В статье приведен современный подход, автоматизирующий анализ состояния напыленной поверхности. На основании метода главных компонент была разработана программа в среде Matlab для детектирования микрочастиц на полутоновых изображениях, полученных с помощью электронного микроскопа. Использование подхода, реализованного в данной работе, позволит определить оптимальные режимы напыления для получения поверхности с заданными свойствами.
ЛИТЕРАТУРА
1. Нанесение покрытий плазмой / В.В. Кудинов, П.Ю. Пекшев, В.Е. Белащенко и др. М.: Наука, 1990. 408 с.
2. Фомин А.А. Биосовместимые наноструктурированные гидроксиапатитовые покрытия и технология их получения плазменно-индукционным напылением / А.А. Фомин, А.Б. Штейн-гауэр, В.Н. Лясников // Упрочняющие технологии и покрытия. №6 (78). 2011. С. 35-42.
3. Новейшие методы обработки изображений / А. А. Потапов, Ю.В. Гуляев, С. А. Ни-китов, А. А. Пахомов, В. А. Герман; под ред. А. А. Потапова. М.: ФЛИТ, 2008. 496 с.
4. Malagon-Borja L. Object detection using image reconstruction with PCA / L. Malagon-Borja, O. Fuentes, IVC, 27: 2-9, 2009
5. Jolliffe I.T. Principal Component Analysis, Series: Springer Series in Statistics, 2nd ed., Springer / I.T. Jolliffe. NY, 2002, XXIX, 487 p. 28
6. Sirovich L. Low-dimensional procedure for the characterization of human faces / L. Siro-vich, M. Kirby. J Opt Soc Am A 4:(3) 519-524 Mar 1987
7. Turk, M. and Pentland, A. (1991). Eigenfaces for recognition / M. Turk, A. Pentland. The Journal of Cognitive Neuroscience, 3(1): 71-86.
Сперанский Сергей Константинович -
кандидат технических наук, доцент кафедры «Физическое материаловедение и технология новых материалов» Саратовского государственного технического университета Сперанский Константин Сергеевич -менеджер акционерного предприятия «АЛСиТЕК», г. Саратов
Speransky Sergey Konstantinovich -
Candidate of Technical Science, senior lecturer
chair «Physical substance and technology
new materials» the Saratov State
Technical University
Speransky Konstantin Sergeevich -
manager corporate enterprise «ALS&TEC»,
Saratov
Статья поступила в редакцию 16.05.2011, принята к опубликованию 24.06.2011
УДК 681.5
С.К. Сперанский, К.С. Сперанский
НАНЕСЕНИЕ ПЛАЗМЕННЫХ ПОКРЫТИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА
Процесс плазменного напыления отличается низкой стабильностью и большим количеством параметров, влияющих на этот технологически процесс. С целью получения необходимой толщины и качества покрытия предложено устройство управления с использованием нечеткого регулятора.
Плазменное напыление, нечеткая логика, фотоприемник, шаговый двигатель
S.K. Speransky, K.S. Speransky PLASMA SPRAYING COATING, USING FUZZY LOGIC
Plasma spraying coating is characterized of poor stability and a large choice of parameters have to be planned. Fuzzy controller in technical system is used to predict thickness and quality of coating.
Plasma spraying, fuzzy logic, photodetector, stepping motor
Процесс плазменного напыления отличается низкой стабильностью. Разброс свойств покрытий на отечественном оборудовании может достигать 200%. Качество покрытия характеризуется многими свойствами: прочностью сцепления покрытия с основой, когезионной прочностью напыленного слоя, минимальной или регулируемой пористостью, равномерной толщиной покрытия, а также регулируемым уровнем остаточных напряжений. На эти свойства влияет более 60 различных факторов. Управление качеством покрытий включает выбор технологических параметров процесса, влияющих на показатели качества покрытий, и регулирование ими (стабилизация или изменение по заданной программе).
Управляющие воздействия можно разделить на режимные (величина тока дуги, напряжение, расход и состав плазмообразующего газа, расход порошка и транспортирующего газа) и кинематические (дистанция, угол напыления, скорость перемещения и подача плаз-матрона, скорость вращения заготовки) [1].
Наиболее важные задачи при управлении этим технологическим процессом является обеспечение необходимой толщины и пористости покрытия.
Плазменная установка является объектом, где сложность и многообразие протекающих физико-химических превращений сочетаются со слабой информативностью процесса и в некоторых случаях значительную роль играют, скорее, не количественные показатели, а качественные оценки. Хотя покрытия и наносятся по регламенту, решения по коррекции технологических параметров принимаются оператором на основе личного опыта и носят, по сути, интуитивный характер. Как следствие этого, процесс управления плохо поддается автоматизации в рамках четкой математической логики. Применение же аппарата нечеткой логики позволит моделировать механизм принятия решения и улучшить качество управления установкой.
В отличие от традиционной математики, требующей на каждом шаге моделирования точных и однозначных формулировок закономерностей, нечеткая логика предлагает совершенно иной уровень мышления: процесс моделирования происходит на наивысшем уровне абстракций, при котором постулируется лишь минимальный набор закономерностей [2]. Решающую роль в оптимизации показателей эффективности играют эксперты, которые формулируют правила, определяют количество входных и выходных переменных, число термов для каждой переменной, виды функции принадлежности, так как изменение этих параметров приводит к улучшению или ухудшению процесса управления установкой.
Установка (рис. 1), обеспечивающая стабилизацию режимов напыления, должна включать нечеткий регулятор, в который вводят заданную толщину и пористость покрытия. В процессе напыления производится опрос датчиков толщины и пористости.
Блок формирования сигналов управления законом вращения детали
Рис. 1. Схема процесса плазменного напыления
В случае отклонения указанных параметров на регулятор тока подается сигнал, увеличивающий (уменьшающий) ток дуги, а также уменьшение или увеличение частоты импульсов, поступающих на двигатель вращения напыляемой детали. Для нанесения покрытий с переменными свойствами изделие разбивают на элементарные участки, на каждом из которых свойства принимаются постоянными. На границе участков по сигналу с устройства, фиксирующего положение плазматрона относительно изделия, режим напыления и перемещения изменяется. В пределах каждого участка работает алгоритм стабилизации.
Известно, что физические свойства материалов можно рассматривать как выражение количественной меры их структурной реакции на внешнее воздействие заданной природы. Используемая система контроля обладает расчетно-аналитическими возможностями, превращающими его в систему фотометрической диагностики состояния плазменных покрытий и в средство измерения локальных реальных физических характеристик поверхности покрытия. Физической основой системы является совместный анализ изображения поверхности покрытия и спектра яркости белого света, отраженного от поверхности напыляемой детали и принимаемых фотоприемником. При этом на анализируемом изображении выделены отдельные пиксели, дающие вклад в отражение в выделенном пользователем диапазоне ин-тенсивностей. Первым шагом анализа является проверка степени структурной однородности исследуемого образца в исходном состоянии. При этом под структурной однородностью материала понимается степень однородности распределения на его исходной поверхности микронеровностей, задаваемых технологической наследственностью (в результате технологической обработки материала). Именно шероховатость и ее распределение по поверхности образца определяет локальные условия отражения от нее источника света.
Изображения поверхности всех фрагментов детали вводятся в регулятор и с них снимаются спектры отражения белого света. Каждый спектр отражения представляет собой раз-
Блок формирования сигналов управления током дуги
ложение отраженного от поверхности образца белого света по степеням яркости (по интенсивности отражения). Обычно используется диапазон из 256 градаций. Каждый из диапазонов яркости несет в себе информацию о состоянии шероховатости поверхности, которая проявляется в характере ее отражающей способности. Если рельеф глубокий, то на этих участках отмечается повышенное поглощение падающего света (коэффициент экстинкции). При качественном напылении отражение от точек поверхности носит регулярный характер и имеет сравнительно однородное распределение. При отклонении в режимах напыления отражение от точек отличается нерегулярным характером и случайным распределением [3]. Задача состоит в том, чтобы проследить процесс формирования плазменных покрытий и воздействуя на входные параметры управлять им. Измерительная цепь позволяет осуществлять измерение как нагретых тел, так и холодных за счет подсветки контролируемого участка.
Для измерения толщины покрытия используется принцип оптической триангуляции. Источник света посылает через линзу луч, который отражается от объекта и фокусируется на матрице из фотодиодов (ПЗС), которая преобразует световые сигналы в электрические. Всякое изменение расстояния до поверхности вызывает изменение угла отражения луча и, следовательно, позицию, которую отраженный луч занимает на матрице. Сигналы изображений от матрицы через усилители и АЦП поступают в регулятор, который осуществляет обработку сигналов изображений. Таким образом, производится одновременный анализ пространственных и спектральных свойств объекта. В устройстве реализуется синхронное получение информации датчиком с поверхности, траектория которой совпадает с траекторией напыления. При завершении полного оборота в блоке памяти фиксируются данные о параметрах напыленной поверхности по всему контуру детали. На основе этой информации нечеткий регулятор формирует необходимые управляющие воздействия - скорости вращения шагового двигателя и тока дуги, которые реализуются в последующем цикле.
Как известно, рассматриваемый процесс сопровождается свечением плазменной струи над напыляемой поверхностью. В результате возникает значительная погрешность от оптической помехи, вызванной этим эффектом. Для устранения этого влияния используем разностный сигнал от поверхности Л; при отсутствии Qo(x,t) и наличия света от осветителя 0(х,1;).
где Ь^) - интегральная чувствительность датчика.
Основой устройства управления для плазменного напыления является нечеткий регулятор [4], который использует базы нечетких знаний и реализует композиционные правила логического вывода на основе входной информации, поступающей от фотоэлектрического датчика (рис. 2).
Теория нечетких множеств и приближенных рассуждений опирается на понятия лингвистической переменной, систему операций над нечеткими множествами и методы построения функции принадлежности.
Состояние покрытия описывается лингвистическими переменными «толщина» и «шероховатость», значения которых задаются с помощью с помощью средств естественного языка и используются для выражения необходимых качественных оценок. Лингвистическая переменная «толщина» может принимать значения из следующего набора характеристик (термов): «малая», «нормальная» и «большая». Соответственно лингвистическая переменная «шероховатость» - «низкая», «средняя», «высокая». Возможные управляющие решения по «скорости вращения» и «току дуги» ограничены в зависимости от конкретной ситуации тремя управляющими воздействиями: «Увеличить УВ», «Не изменять НИ», «Уменьшить УМ». В блоке фаззификации каждому значению лингвистической переменной ставится в соответствие некоторое нечеткое множество со своей функцией принадлежности. Функция принад-
(1)
лежности выражает субъективную возможность наличия определенных свойств. В блоке решений производятся логические операции над нечеткими множествами. В блоке дефаззифи-кации производится процесс нахождения обычного (не нечеткого) значения выходных лингвистических переменных методом центра тяжести. Значение выходной переменной равно абсциссе центра тяжести площади, ограниченной графиком кривой функции принадлежности выходной переменной.
скорость сила
толщина шероховатость вращения тока
Входы Выходы
Рис. 2. Структурная схема нечеткого регулятора
Рассмотрим процедуру поиска управляющего решения на основе алгоритмов нечеткого вывода.
1. Для каждого управляющего решения - по скорости вращения и току дуги, определим матрицы МУМ (Уменьшить), МНИ (Не изменять), МУВ (Увеличить), описывающие силу воздействия соответствующих управляющих решений.
2. Идентифицируем текущее состояние напыленного покрытия Б0.
3. Моделируем выбранное управляющее решение. Для этого выполняем композицию нечетких значений признаков напыленного покрытия Б0 и нечетких отношений, задающих силу воздействия выбранного управления. В результате получим состояние покрытия Б1.
4. Находим величину требуемого управляющего воздействия. Сначала определяем нечеткое отношение, композиция которого с Б0 приводит к получению Б1. Для этого вычисляем декартово произведение Б0х81 и строим матрицу нечетких управляющих решений М.
5. Раскладываем полученное управляющее решение в базисе («УМ», «НИ», «УВ») и находим управляющее воздействие в нечетком виде К
6. Определяем количественное значение управляющего решения. Для этого строим объединение конъюнкций нечетких множеств, задающих термы «УМ», «НИ», «УВ», со степенями принадлежности этих термов нечеткому множеству Я и находим центр площади полученной фигуры.
Заключение.
1.В статье предложена схема установки для плазменного напыления с использованием нечеткого контроллера.
2. Рассмотрена процедура поиска управляющего решения на основе алгоритмов нечеткого вывода.
ЛИТЕРАТУРА
1. Лясников В.Н. Плазменное напыление в электронике и биомедицинской технике: учеб. пособие для студ. физ.-техн. спец. / В. Н. Лясников, Н. В. Протасова; Сарат. гос. техн. ун-т. Саратов: СГТУ, 2010. 285 с.
2. Мелихов А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой / А.Н. Мелихов, Л.С. Бернштейн, С.Я. Коровин. М.: Наука, 1990. 272 с.
3. Определение оптических свойств и толщины нанослоев по угловым зависимостям коэффициента отражения / Д.И. Биленко, А.А. Сагайдачный, В.В. Галушка, В.П. Полянская // Журнал технической физики. 2010. Т. 80. Вып. 10. С. 89-94.
4. Abdoul-Fatah Kanta, Ghislain Montavon, Marie-Pierre Planche and Christian Coddet. Plasma Spray Process On-Line Control by Artificial Intelligence Methodology // Advanced Engineering Materials. 2007.9. № 1-2. 105-113.
Сперанский Сергей Константинович -
кандидат технических наук, доцент кафедры «Физическое материаловедение и технология новых материалов» Саратовского государственного технического университета
Speransky Sergey Konstantinovich -
Candidate of Technical Science, senior lecturer chair «Physical substance and technology new materials» the Saratov State Technical University
Сперанский Константин Сергеевич - Speransky Konstantin Sergeevich -
менеджер акционерного предприятия manager corporate enterprise «ALS&TEC»,
«АЛСиТЕК», г. Саратов Saratov
Статья поступила в редакцию 16.05.2011, принята к опубликованию 24.06.2011
УДК 621.793
С.М. Шевченко
ИЗМЕНЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ УГЛЕРОДА В ПОВЕРХНОСТНОМ СЛОЕ СТАЛИ В ПРОЦЕССЕ АЛМАЗНО-ИСКРОВОГО ШЛИФОВАНИЯ
Представлены результаты исследования распределения углерода в поверхностном слое углеродистой стали после алмазно-искрового шлифования (АИШ). Проанализированы основные механизмы упрочнения поверхностного белого слоя.
Алмазно-искровое шлифование, белый слой, бесструктурный мартенсит, АИШ-упрочнение, диффузия
S.M. Shevchenko
CONSENTRATION CHANGES OF CARBON IN STEEL COATING SURFACE IN THE PROCESS OF DIAMOND-SPAIK GRINDING
This paper presents findings of carbon distribution in coating surface after diamond - spark grinding (DSG). The main mechanisms of surface white layer hardening are analyzed.
Diamond-spark grinding, white layer, structureless martensite, DSG-hardening, diffusion
В работе представлены результаты исследования характера распределения важнейшей характеристики, определяющей прочность и износостойкость стальных деталей, - концентрации углерода в поверхностном слое стали в процессе АИШ-упрочнения.
