CC BY
126
Buranbayev Aidar Maratovich, student, [email protected], Russia, Sterlitamak, Sterlitamak branch of Ufa State Aviation Technical University,
Kulakov Peter Alekseyevich, candidate of technical science, docent, petr20071@,mail.ru, Russia, Sterlitamak, Sterlitamak branch of Ufa State Aviation Technical University,
Charikov Pavel Nikolayevich, candidate of technical science, docent, chari-kovpn@yandex. ru, Russia, Sterlitamak, Sterlitamak branch of Ufa State Petroleum Technological University
УДК 621.90.02
НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ
В.С. Сальников, О. А. Ерзин, А.В. Ковалев
Проведён анализ современных методов диагностики и обслуживания металлорежущих станков. Показано что, подход к прогнозу как к системе с запаздыванием, позволяет существенно увеличить его точность, и открывает перспективы перехода к техническому обслуживанию и ремонту металлорежущих станков по фактическому техническому состоянию.
Ключевые слова: техническое обслуживание, техническое состояние, диагностика металлорежущего оборудования, металлорежущие станки, диагностический сигнал.
Современные методы обслуживания и ремонта станков позволяют продлить срок эксплуатации оборудования с сохранением заданных технических характеристики и снизить финансовые расходы, которые, как известно, значительно выше первоначальной стоимости оборудования.
В настоящее время большинство предприятий используют систему планово-предупредительного ремонта (ППР), разработанную еще в 50-е годы прошлого столетия в Экспериментальном научно-исследовательском институте металлорежущих станков (ЭНИМС). Согласно этому подходу для определения технического состояния и уровня износа узлов используется полная разборка и осмотр деталей. Однако даже если узлы в приемлемом состоянии, то существует вероятность их повреждения при последующей сборке.
В 90-е годы XX века промышленные предприятия запада и Японии перешли на систему обслуживания по фактическому техническому состоянию. Использование данного метода обслуживания позволяет значительно снизить затраты. На рубеже веков такой подход стал внедряться и на ведущих отечественных производствах.
Станки, оснащенные современными системами числового программного управления (ЧПУ), имеют в своей структуре инструменты для реализации средств безразборной диагностики. Для диагностики используют контроль температуры исполнительных органов, потребляемый ток, нагрузку, вибрации и т.д. Система ЧПУ использует эти данные для внутреннего контроля, а также может выводить их на экран оператора. В настоящее время широко используются средства для контроля вибросигнала. Они могут быть штатными и расширенными. Штатные приборы выдают минимальный набор параметров, достаточных для мониторинга изменений технического состояния.
Расширенные средства контроля являются дополнительными опциями поставляемого оборудования. Они предоставляют сигналы, которые увеличивают объем информации о техническом состоянии, однако значительно увеличивают и конечную стоимость оборудования.
В случае необходимости диагностирования оборудования с архаичными системами ЧПУ или урезанными по своему диагностическому функционалу, возможно использование мобильных систем диагностики.
При обнаружении неисправности возникает необходимость замены дефектного узлов или комплектующих. На этапе их приобретения, как правило, возникает задача нового свойства. Повышение экономической эффективности функционирования производства требует снижения невостребованных запасов, которые хранятся мертвым грузом на складских площадях. С этой целью активно используется логистическая система Justin-in-time (JIT - точно в срок). В основе данного подхода лежит принцип поставки необходимых комплектующих соответствующего качества в нужный момент времени, минуя складскую систему. В соответствии с этой системой материальные потоки тщательно синхронизируются с потребностью, задаваемой производственным графиком выпуска готовой продукции. Однако в силу географических особенностей расположения предприятий, видового оснащения парка станочного оборудования, 60 % которого составляют станки зарубежного производства, исторически сложившейся культуры и организации производства, прямое использование данного подхода практически невозможно. Для оптимизации технологии JIT необходимо вводить элементы прогноза в систему безразборной диагностики технического состояния узлов металлорежущих станков.
Современные металлообрабатывающие станки являются сложными и дорогостоящими системами. Выход из строя такого оборудования влечет за собой значительные материальные потери и временные затраты, связанные с выводом оборудования из эксплуатации на ремонтно-восстановительный период. Использование прогноза позволяет реализовать обслуживание по фактическому техническому состоянию. Оно приво-
дит к сокращению числа отказов металлообрабатывающих станков, уменьшению объема ремонтных работ и снижению в результате этого затрат на обслуживание.
Известна и широко используется прогнозная модель износа, основанная на изменениях диагностического сигнала во времени [4]. В ее основе лежит показательная функция
У = a0 ■ a1, (!)
где y - теоретическое значение амплитуды диагностического вибросигнала; %, a\ - коэффициенты показательной функции, определяемые по данным диагностического сигнала; t - условное время.
Выбранная функция наиболее точно характеризует развитие дефекта в исследуемом узле.
Для определения коэффициентов прогнозной модели применяется метод наименьших квадратов, когда учитываются все эмпирические уровни и обеспечивается минимальная сумма квадратов отклонений эмпирических значений уровней диагностического сигнала y от теоретических y t:
Z(у-yt)2 ®mm. (2)
Параметры ao и a\ определяются путем решения системы нормализованных уравнений, полученных методом наименьших квадратов с использованием счета условных моментов времени от середины ряда (t = ...- 2, -1, 0, 1, 2...). Таким образом, для построения прогнозной модели технического состояния многоцелевых станков необходима история изменения диагностического сигнала как минимум из пяти наблюдений.
При получении новых данных об изменении диагностического сигнала производится корректировка прогнозной модели, что приводит к уточнению ранее полученного прогноза. Это позволяет скорректировать момент времени для проведения регламентированных работ по поддержанию требуемого технического состояния исследуемого оборудования.
Однако, как показали практические испытания, предложенная модель хорошо зарекомендовала себя при пологих монотонных изменениях диагностического сигнала. При резких, пиковых изменениях данных диагностики данная модель накапливает статическую ошибку и теряет точность прогноза.
Для улучшения качества прогноза целесообразно использовать методы теории управления. Для реализации принципов управления предложено в прогнозную модель ввести аналог ПИД-регулятора, то есть пропорционально-интегрально-дифференциальную составляющую информации от ошибки прогноза.
Дифференциальная составляющая позволяет оценить величину ошибки в будущем и реагирует на тенденцию её изменения, сокращая время сходимости прогноза.
При использовании дифференциальной компоненты в регуляторе необходимо учитывать шумы в системе диагностики и интервалы времени между сборами информации в системе. Отклонения диапазонов времени согласно рекомендациям не должны превышать 1 % [3].
В любой системе управления, в том числе и прогнозной модели, наблюдается компонента шума. Шумят измерительные датчики, шумит диагностируемый объект, шумят исполнительные механизмы, свои помехи вносит окружающая среда. Дифференциальная составляющая откликается на все эти воздействия, заставляя систему совершать ненужные колебания.
Интегральная составляющая информации об ошибке диагностики характеризует всю предысторию наблюдения и прогноза. Она сглаживает шумы в диагностическом сигнале, повышая точность прогноза.
Несмотря на высокую точность, обусловленную применением интегральной составляющей, в режимах, связанных с резким изменением тренда диагностического сигнала, следует ожидать увеличения времени для сходимости и даже колебательность в результатах прогноза.
Правильный выбор весовых коэффициентов этих составляющих информации позволяет минимизировать негативные стороны и в полной мере использовать лучшие их качества при построении прогноза. Прогнозную модель технического состояния оборудования с учетом ПИД-составляющих диагностических сигналов предложено выразить следующим образом:
У = ao ■ ^ ■U^], (3)
11=0
и ^ ] = kp ■ Уk + ^ — X Уk - + ^ ■(Уk - Уk-1)
ni=п ,
где U^] - ПИД-составляющие информации; kp kd ^ - коэффициенты веса пропорциональной, интегральной и дифференциальный составляющих;
п - диапазон интегрирования; к = t / ^ - дискретное время; ^ - период времени между двумя последовательными процессами диагностики.
Для проверки адекватности предложенной прогнозной модели произведен расчет трендов для следующего ряда экспериментальных данных диагностического сигнала: 1,5; 1,2; 1,9; 2,1; 2,7; 4,2; 5,6; 6,8. Результаты представлены на рис. 1.
Из теории управления известно, что для компенсации негативных явлений, вызванных запаздыванием диагностической информации к моменту принятия решения о необходимости проведения планово-предупредительных мероприятий, предложено использовать методы, основанные на применении регулятора Ресвика и упредителя Смита [5].
Внутренняя обратная связь регулятора Ресвика, содержащая звено чистого запаздывания, прогнозирует, какой сигнал должен появиться на выходе объекта после очередного изменения диагностического сигнала. В
114
контуре регулятора прогнозируемый сигнал постоянно нейтрализует равный ему реальный выходной сигнал объекта. Благодаря дополнительной обратной связи, моделирующей динамику объекта, в основном контуре компенсируется чистое запаздывание, которое снижает устойчивость системы.
▲
г
Рис.1. Тренд изменения диагностического сигнала: 1 - изменения диагностических данных; 2 - прогноз № 1; 3 - прогноз № 2; 4 - прогноз № 3; 5 - прогноз № 4
Существенным недостатком систем с регулятором Ресвика является сильная чувствительность к малым вариациям запаздывания объекта. Система устойчива только при точном равенстве запаздываний объекта и его модели. При несовпадении запаздываний система может стать неустойчивой. Для повышения запаса устойчивости систем с этим регулятором в их контур вводят дополнительные корректирующие звенья или ограничиваются неполной компенсацией инерционной части объекта. Динамическая точность управления при этом ухудшается.
Компенсация запаздывания реализуется также с помощью упреди-теля Смита, которым охватывают штатные регуляторы. При большом коэффициенте усиления регулятор с упредителем Смита эквивалентен регулятору Ресвика. Системы с упредителем Смита значительно проще в технической реализации, так как не требуют моделирования обратной передаточной функции объекта.
Результаты проведенных исследований показывают, что подход к прогнозу как к системе с запаздыванием позволяет существенно увеличить его точность и открывает перспективы перехода к техническому обслужи-
ванию и ремонту по фактическому техническому состоянию. Это обеспечит повышение надежности и снижение эксплуатационных расходов на обслуживание технологического оборудования. Необходимые работы по поддержанию приемлемого технического состояния станка назначаются в зависимости от фактического уровня износа конкретного исследуемого объекта и предполагаемого изменения этого уровня в процессе эксплуатации.
Список литературы
1. Васин С.А. Прогнозирование виброустойчивости инструмента при точении и фрезеровании. Сер. «Библиотека инструментальщика». М.: Машиностроение, 2006. С. 153.
2. Громыко Г.Л. Теория статистики: учебник. М.:ИНФРА, 2005.
416 с.
3. Кедров С.С. Колебания маталлорежущих станков. М.: Машиностроение, 1978. 199 с.
4. Ковалев А.В., Трушин Н.Н., Сальников В.С. Прогнозирование технического состояния технологического оборудования // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2014. Вып. 11. Ч. 2. C. 554 - 560.
5. Методы классической и современной теории автоматического управления: учебник в 3 т. Т. 3. Методы современной теории автоматического управления / под ред. Н.Д.Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2000. 748 с.
6. Ушкин И.С., Шумилкин А.А., Адилов Р.М. Использование ПИД-регуляторов в системах автоматического управления // Успехи современного естествознания. 2011. № 7. С. 226.
Сальников Владимир Сергеевич, д-р техн. наук, проф., vsalnikov.prof@yandex. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Ерзин Олег Александрович, кан. техн. наук, доц., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Ковалев Андрей Владимирович, асп., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
NEW OPPORTUNITIES OF FORECASTING TECHNICAL CONDITION
INDUSTRIAL EQUIPMENT
V. S. Salnikov, O. A. Erzin, A. V. Kovalyov 116
The analysis of modern methods of diagnostics and service of metal-cutting machines is carried out. It is shown that, approach to the forecast as to system with delay, allows to increase significantly his accuracy, and opens prospects of transition to maintenance and repair of metal-cutting machines on the actual technical condition.
Key words: maintenance, technical condition, diagnostics of the metal-cutting equipment, metal-cutting machines, diagnostic signal.
Salnikov Vladimir Sergeevich, doctor of technical sciences, professor, vsalni-kov.prof@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Erzin Oleg Aleksandrovich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Tula, Tula State University,
Kovalyov Andrey Vladimirovich, postgraduate, a.w-91 @mail. ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 669.18
ПРИБЛИЖЕННАЯ ГИДРОДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЖИДКОЙ СТРУИ ПРИ РАЗЛИВКЕ СТАЛИ
А.И. Вальтер, А. Д. Желтов
Предложена гидродинамическая модель движения струи жидкой стали через стопорное устройство в зависимости от его геометрии и конфигурации с использованием пакета ANSYS.
Ключевые слова: жидкая сталь, стопорное устройство, гидродинамическая модель, кинематические параметры струи стали.
На струю жидкой стали оказывают влияние, главным образом, геометрические размеры стакана, форма его сечения и профиля, скорость истечения, физические свойства металла и торможение струи стопором.
Регулирование расхода при торможении струи стопором осуществляется за счет изменения коэффициента расхода сталеразливочного стакана т, зависящего в том числе от высоты подъема стопора, которая определяет отношение пропускного сечения под стопором к площади сечения канала стакана (рис. 1).
При относительно небольших подъемах стопора можно считать, что пропускное сечение под стопором пропорционально произведению диаметра окружности соприкосновения пробки со стаканом D0 на высоту подъема стопора h. Площадь сечения канала стакана зависит от его диаметра d.
