Научная статья на тему 'Предпосылки создания экспертной системы для контроля динамического состояния шлифовальных станков'

Предпосылки создания экспертной системы для контроля динамического состояния шлифовальных станков Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
215
132
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА / ШЛИФОВАНИЕ / ВИБРОАКУСТИЧЕСКИЕ КОЛЕБАНИЯ / EXPERT SYSTEMS / GRINDING / VIBROACOUSTIC OSCILLATIONS

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Каракозова А. В., Игнатьев А. А.

Представлены подходы, реализующие контроль динамического состояния станков по виброакустическим (ВА) колебаниям. Представлен образец экспертной системы контроля динамического состояния шлифовального станка.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Каракозова А. В., Игнатьев А. А.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

USE OF EXPERT SYSTEMS FOR DYNAMIC CONTROL OF GRINDING MACHINES

Approaches that implement dynamic control of the state machines of vibroacoustic (VA) fluctuations. A sample of the expert system controls the dynamic state of the grinding machine.

Текст научной работы на тему «Предпосылки создания экспертной системы для контроля динамического состояния шлифовальных станков»

УДК 004.891

А.В. Каракозова, А.А. Игнатьев

ПРЕДПОСЫЛКИ СОЗДАНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ДИНАМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ШЛИФОВАЛЬНЫХ СТАНКОВ

Представлены подходы, реализующие контроль динамического состояния станков по виброакустическим (ВА) колебаниям. Представлен образец экспертной системы контроля динамического состояния шлифовального станка.

Экспертная система, шлифование, виброакустические колебания

A.V. Karakozova, A.A. Ignatyev USE OF EXPERT SYSTEMS FOR DYNAMIC CONTROL OF GRINDING MACHINES

Approaches that implement dynamic control of the state machines of vibroacoustic (VA) fluctuations. A sample of the expert system controls the dynamic state of the grinding machine.

Expert systems, grinding, vibroacoustic oscillations

Искусственный интеллект, как научная дисциплина, состоит из нескольких крупных течений. Одно из них - экспертные системы [ 1, 2].

Экспертные системы имеют одно большое отличие от других систем искусственного интеллекта: они не предназначены для решения каких-то универсальных задач, как например нейронные сети или генетические алгоритмы. Экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях - областях. Ценность всей экспертной системы как законченного продукта на 90% определяется качеством созданной базы знаний.

На сегодняшний день создано уже большое количество экспертных систем. С помощью них решается широкий круг задач, но исключительно в узкоспециализированных предметных областях. Как правило, эти области хорошо изучены и располагают более или менее четкими стратегиями принятия решений. Передача экспертным системам «глубоких» знаний о предметной области является большой проблемой. Как правило, это является следствием сложности формализации эвристических знаний экспертов.

Актуальность автоматизированного контроля процесса шлифования обусловливается тем, что он позволяет не только своевременно выявить нарушения в ходе обработки, но и предотвратить возникновение бракованных деталей.

Экспертная система работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме консультаций (называемом также режимом решения или режимом пользования экспертной системой).

В режиме приобретения знаний общение с экспертной системой осуществляет эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют экспертной системе в режиме консультаций самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.

В режиме консультации общение с экспертной системой осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения экспертной системы пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к экспертной системе за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат), но он обращается к экспертной системе с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на экспертную систему рутинную работу. Следует подчеркнуть, что термин «пользователь» является многозначным, так как использовать экспертную систему, кроме конечного пользователя, может и эксперт, и инженер по знаниям, и программист.

В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из базы знаний формирует решение задачи.

На рис. 1 представлена классификация ЭС.

По назначению классификацию экспертных систем можно провести следующим образом:

• диагностика состояния систем, в том числе мониторинг (непрерывное отслеживание текущего состояния);

• прогнозирование развития систем на основе моделирования прошлого и настоящего;

• планирование и разработка мероприятий в организационном и технологическом управлении;

• проектирование или выработка четких предписаний по построению объектов, удовлетворяющих поставленным требованиям;

• автоматическое управление (регулирование);

• обучение пользователей и др.

На рис. 2 приведены этапы разработки ЭС [3].

В процессе разработки ЭС должны принимать участие следующие специалисты:

1. Эксперт в той предметной области, задачи которой будет решать ЭС.

2. Инженер по знаниям - специалист по разработке ЭС.

3.Программист, осуществляющий модификацию и согласование инструментальных средств. Отсутствие среди участников инженера по знаниям (то есть замена их программистами) приводит либо к неудаче процесса разработки, либо значительно удлиняет этот процесс [4].

Ниже показано, как экспертную систему следует использовать для контроля динамического состояния шлифовальных станков.

Рис. 1. Классификация экспертных систем

Результаты исследований, выполненных в условиях реального производства, показывают, что динамическое состояние станков является одним из доминирующих факторов, определяющих качество обработки колец подшипников. Следовательно, на этапе эксплуатации важно осуществлять периодические испытания станков с целью контроля их динамического состояния.

Начало

£

Тестирование

Идентификация

Требования

Переформулирование

Завершение

ЭС

Опытная

эксплуатация

Концептуализация

Понятия

Переконструирование

Формализация

Выполнение

Усовершенствование

Структуры знаний

Рис. 2. Этапы разработки экспертной системы

Принципиально возможны два подхода, реализующие контроль динамического состояния станков по виброакустическим (ВА) колебаниям [5]. Первый подход базируется на периодическом контроле выбранного информационного параметра и сравнении его значения с пороговым, полученного на стадии обучающего эксперимента. Этот способ рекомендуется использовать для однотипных

станков. Второй подход заключается в постоянном контроле изменений значений выбранного информационного параметра, характеризующего изменение динамического состояния станка и его узлов, с тем, чтобы указать, что значение параметра изменилось, и, соответственно, выходные характеристики станка тоже изменились [6]. Последнее устанавливается по результатам сравнения текущих значений со значениями, полученными в результате обучающего эксперимента.

Использование второго подхода предполагает оснащение системы активного контроля встроенными вибродатчиками и позволяет регистрировать и накапливать результаты измерений в системе мониторинга технологического процесса (СМТП). Для хранения информации об оборудовании необходима база данных о состоянии оборудования и технологического процесса. Обработка данных из базы о техническом (динамическом) состоянии оборудования предполагает связь с базой знаний, на основе которой устроена система планирования. Соответственно, при изменении технического состояния станка, как правило, в худшую сторону, необходимо произвести корректировку и технологического процесса (ТП) с целью уменьшения брака выпускаемой продукции (рис. 3).

Использование метода автоматизированной оценки динамических характеристик станка по уровню ВА колебаний в комплексе с автоматизированным контролемнеоднородности поверхностного слоя шлифованных деталей (рис. 4) не просто увеличивает объем информации о ТП, но и позволяет повысить эффективность управления шлифованием за счет корректировки базы знаний системы планирования.

Рис. 3. Схема формирования автоматизированной оценки динамического состояния станка

Для обеспечения эффективности обработки колец подшипников на станках помимо активного контроля размеров, автоматизированного контроля однородности структуры поверхностного слоя дорожек качения необходимо осуществлять автоматизированный контроль динамического состояния каждого станка до и в процессе обработки по уровню вибраций основных формообразующих узлов -шпиндельного узла (ШУ) детали и инструмента, причем следует учитывать не только собственные вибрации шпинделя, но и вибрации подшипников качения.

В общем случае на процесс шлифования действует большое количество возмущающих воздействий, отличающихся по своей природе, по характеру проявления и уровням.

К ним относятся:

1) изменения упругих деформаций отдельных узлов ТС по интересующим нас координатам соответственно: станка, приспособления, инструмента и детали;

2) температурные деформации отдельных узлов системы;

3) изменение физико-механических свойств обрабатываемой детали;

4) неточность установки обрабатываемой заготовки;

5) изменение состава и расхода СОТС;

6) изменение геометрии обрабатываемой детали (вариации припуска в осевом и радиальном направлениях, разностенность и т.п.);

7) вариации потерь холостого хода и нагрузочных потерь в кинематической цепи станка;

8) вариации скоростей шпинделей шлифовального круга и обрабатываемой детали, соответственно, по причине изменения напряжения сети, питающей электродвигатели шпинделей, и изменения момента сопротивления на валах этих электродвигателей.

Рис. 4. Применение ВА контроля в системе мониторинга для определения рациональных режимов шлифования

По характеру проявления все указанные возмущения можно разбить на постоянно действующие, периодические и случайные. Постоянно действующими возмущениями являются возмущения типа (2) и (3), и др. Они изменяются по определенным закономерностям в зависимости от времени, режима обработки, диаметра шлифовального круга и других факторов.

К случайным возмущениям относятся погрешности в установке заготовок в приспособлении, колебания геометрии и физико-механических свойств заготовок, изменение расхода и состава охлаждающей жидкости и другие. Некоторые из возмущений носят периодический характер: к ним относятся периодические колебания технологических параметров (мощности, затрачиваемой на резание, усилий), связанные с овальностью обрабатываемых заготовок, с неравномерностью скорости продольной подачи и т.д.

Для контроля за динамическим состоянием шлифовального станка используются экспертные системы, которые включаются в систему мониторинга ТП.

Выделение информативных точек съема ВА колебаний и выявления частотных диапазонов, в которых наблюдаются наибольшие характерные отличия спектральных характеристик, обоснованно.

Мониторинг ТП должен предусматривать три вида контроля: техническое состояние станков, режим обработки и параметров качества деталей (рис 5.)[7].

Контроль качества функционирования станков непосредственно связан с ходом ТП, определяющего качество шлифования поверхностей качения колец подшипников и включающего в себя макро-и микрогеометрические параметры точности, а также физико-механические свойства поверхностного слоя. Размеры колец и профиль дорожек качения определяются точностью формообразующих перемещений рабочих органов станков, точностью базирования заготовки и точностью профиля шлифовального круга.

Рис. 5. Обобщенная схема мониторинга техпроцесса

Примеры работы программы

Рис. 6. Показана исправная работа станка

Рис. 7. Показаны рекомендации по использованию станка

По результатам сравнения контролируемых информационных сигналов и эталонных выявляется значимость отклонения и формируется соответствующее сообщение в БДТО, где вся информация накапливается, и программно передаются запросы с обновлением в БД системы планирования. Результатом обработки запросов в БД системы планирования является корректирующее воздействие на технологический процесс.

ЛИТЕРАТУРА

1. Чулюков В. А. Системы искусственного интеллекта. Практический курс: учеб. пособие /

В.А. Чулюков, И.Ф. Астахова, А.С. Потапов и др. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 292 с.

2. Люгер Д. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Д. Люгер; пер. с англ. М.: Изд. дом «Вильямс», 2003. 864 с.

3. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход. / С. Рассел, П. Норвиг; пер. с англ. 2-е изд. М.: Изд. дом «Вильямс», 2006. 1408 с.

4. Экспертные системы. http://www.aiportal.rU/articles/expert-systems/1/

5. Барков А.В. Возможности нового поколения систем мониторинга и диагностики /А.В. Барков // Металлург. 1998. № 11. С. 56-59.

6. Васильев Г.Н. Проблемы диагностики и обеспечения надежности металлорежущих станков / Г.Н. Васильев, А.Г. Ягопольский, А.П. Тремасов // СТИН. 2003. №7. С. 14-17.

7. Игнатьев С. А. Мониторинг технологического процесса как элемент системы управления качеством продукции / С.А. Игнатьев, В.В. Горбунов, А.А. Игнатьев. Саратов: СГТУ, 2009. 160 с.

Игнатьев Александр Анатольевич -

доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматизация и управление технологическими процессами» Саратовского государственного технического университета

Aleksandr A. Ignatyev -

doctor of technical sciences, professor, head of department «Automation and process control»,

Saratov State Technical University

Каракозова Анна Владимировна -

студентка специальности «Автоматизированная система обработки информации и управления» факультета электронной техники и приборостроения Саратовского государственного технического университета

Статья

Anna V. Karakozova -

student of the specialty «Automated Information Processing and Management» department of Electronics and Instrumentation, Saratov State Technical University

в редакцию 13.05.2011, принята к опубликованию 24.06.2011

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.