CC BY
11
УДК 681.5
СТРАТЕГИЯ АВТОМАТИЗИРОВАНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ШЛИФОВАНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭКСПЕРТНЫХ
СИСТЕМ
Самойлова Елена Михайловна, к.т.н., доцент, докторант (E-mail: Helen_elenka@mail.ru) Виноградов Михаил Владимирович, д.т.н., доцент Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А., г.Саратов
В данной статье рассматриваются методы разработки и использования экспертных систем контроля и диагностирования параметров процесса шлифования.
Ключевые слова: Автоматизация, шлифование, экспертная система, контроль, диагностирование, параметр, управление.
Процесс шлифования в отличие от процесса обработки лезвийным инструментом обладает крайне малой инерционностью собственно процесса резания, поэтому связь между усилием шлифования и толщиной срезаемого слоя с поверхности обрабатываемой детали считается безынерционной. Для проведения анализа динамической системы станка необходимо построить ее математическую модель, под которой понимается передаточная функция [1].
Математическая модель динамической системы при врезном шлифовании должна отражать взаимосвязи сил резания и регулирующих воздействий, учитывающих влияние на динамику процесса шлифования собственно процесса резания, износа шлифовального круга, упругой системы станка.
С учетом возмущающих воздействий, оказывающих влияние на процесс шлифования, передаточная функция представляется выражением
где kpe3 - коэффициент передачи процесса резания, называемый в работах ряда авторов жесткостью резания, £ - относительный коэффициент демпфирования отдельных звеньев конструкции станка, Тд, Tu - постоянные времени, обусловленные собственными частотами отдельных элементов шпиндельного узла, w - круговая частота, hd, hu - возмущающие воздействия, кик - коэффициент износа шлифовального круга.
По полученной из передаточной функции амплитудно-частотной характеристике можно рассчитать запас устойчивости системы станка, например Weiss WKG-05, что очень важно, т.к. исследования динамических характеристик станков показывают, что колебания при резании могут приводить к потере устойчивости ДС станка. Например, при допуске на овальность 5 мкм и на шероховатость Rz = 4,5 мкм, допустимо осуществлять правку шлифовального круга с периодичностью более чем в два раза превышаю-
Wc(w) := крез-
Тд
щую существующую. Однако при этом существует опасность получения бракованных деталей при неблагоприятном стечении обстоятельств, например, нескольких заготовок с повышенным биением, предельным припуском на шлифование и т.п. В то же время при заниженной периодичности правки снижается производительность за счет временных затрат на правку шлифовального круга, расходуется дорогостоящий инструмент, что особенно важно при высокоавтоматизированном крупносерийном производстве [1,2].
Анализ уровня вибрации узлов станка в процессе шлифования различных деталей в разные периоды между правками показал, что время резания и амплитуда виброускорения заметно различаются. Амплитуда виброускорения и время резания в процессе шлифования детали из той же партии свежезаточенным кругом сразу после правки заметно ниже (рис. 1). В свою очередь, амплитуда виброускорения и время резания при шлифовании детали с биением выше нормы в полтора раза выше, что неизбежно скажется на износе круга.
Рисунок 1 - Уровень виброускорения в процессе шлифования детали свежезаточенным кругом (после правки)
В процессе правки круга его износ максимален, амплитуда виброускорения значительно выше. Таким образом, очевидна корреляция между амплитудой виброускорения и временем резания с фактическим износом круга, т. е. количеством деталей между правками.
Измерение указанных параметров в процессе обработки и учет их фактических значений при определении периода правки в каждом цикле обеспечит снижение расхода инструмента при сохранении качества обработки в пределах допуска. Развитие средств интеллектуального управления позволяет реализовать изложенный алгоритм управления процессом правки по фактическому состоянию круга. Измерение амплитуды виброускорения и времени резания в процессе обработки каждой детали позволит корректировать задаваемое количество деталей между правками в процессе обработки, как в большую, так и в меньшую сторону. При этом есть основания задавать начальное количество деталей между правками не по худшему варианту, а значительно больше. При неблагоприятном стечении обстоя-
тельств заданное число будет уменьшено на основании результатов измерений.
Если принять уровень виброускорения и время обработки при шлифовании деталей без заметного биения в середине цикла между правками за норму (лингвистическая переменная /-«нулевая»), то уровню виброускорения и времени обработки при шлифовании деталей с минимальным припуском, без заметного биения свежезаточенным кругом сразу после правки можно присвоить значение лингвистической переменной N «отрицательная». Уровню виброускорения и времени обработки при шлифовании деталей с максимальным припуском, с заметным биением или затупленным кругом можно присвоить значение лингвистической переменной Р-«положительная».
Входными переменными в данном случае будут уровень виброускорения и время обработки. Для установки соответствия между численным значением входных переменных системы нечеткого вывода и значением функции принадлежности соответствующего ей терма лингвистической переменной (фаззификация или введение нечеткости) можно использовать аппаратные средства (компараторы). На этом этапе значениям входных переменных полученным при помощи датчиков, ставятся в соответствие конкретные значения функций принадлежности соответствующих лингвистических термов.
Выходной переменной будет количество деталей между правками, которое будет определяться для каждого цикла путем увеличения или уменьшения исходной величины после обработки каждой детали. В нашем случае, если в качестве исходной величины будет задано количество деталей в два раза больше действующего, то при неблагоприятном стечении обстоятельств количество деталей между правками будет равно исходному. Другими словами мы получим возможность увеличения количества деталей между правками без риска получения брака.
Схема нечёткого регулятора представлена на рисунке 2. С точки зрения структуры, данная схема ничем не отличается от схем классических регуляторов и строится по классическим образцам.
Вне зависимости от выбора алгоритма нечёткого вывода (алгоритм Мамдани, Цукамото, Ларсена и др.), все системы с нечёткой логикой функционируют по одному принципу: показания измерительных приборов фаззифицируются, обрабатываются и дефаззифицируются [2].
Рисунок 2 - Схема управления на основе нечёткого регулятора
В процессе разработки и использования экспертных систем процесса шлифования при автоматическом управлении удобно использовать нечёткие регуляторы, которые используются в составе комбинированных систем оптимального управления, у которых в прямом контуре задействованы обычные регуляторы. Использование в дополнительном контуре нечётких регуляторов, которые подстраивают параметры регулятора прямого контура в зависимости от изменяющихся условий. В данном случае удобно использовать при решении задач алгоритмической обработки информации о процессе обработки [3].
Наиболее важным приложением теории нечетких множеств являются контроллеры нечеткой логики. Здесь для описания системы вместо дифференциальных уравнений используются знания экспертов. Эти знания могут быть выражены естественным образом с помощью лингвистических переменных, которые описываются нечеткими множествами.
В нечёткой логике стратегия управления подобна процессу ассоциативного мышления человека. Именно поэтому системы с элементами нечёткой логики принято относить к искусственно-интеллектуальным. Процесс управления включает в себя восприятие исходных условий и принятие решения (логическое заключение) с использованием знаний, хранящихся в памяти.
Для реализации нечеткого регулятора необходимо определить входные лингвистические переменные. Например «Уровень вибраций при обработке» и «Фактическое время обработки», для анализа износа круга. В данном случае лингвистической переменной «Управление», которую мы хотим получить, будет «Количество деталей между правками». Важно также определить правила образования результирующей переменной из входных. В результате, мы получим возможность определять необходимые нам значения с учетом реального износа круга, обеспечивая максимальную эффективность его использования без опасности появления брака по причине несвоевременной правки [3].
Лингвистическая переменная «Управление», соответствующая выходу нечеткого контроллера, задается термами И-« отрицательная», 2-
«нулевая», P-«положительная». Если значения входных лингвистических переменных ниже нормативного, то количество деталей между правками увеличивается, если выше, то уменьшается. В случае нахождения указанных параметров в пределах допуска, на выходе нечеткого контроллера термин Z-«нулевая», при котором количество деталей между правками не меняется.
Модель нечеткого регулятора можно представить в интегрированной среде Trace Mode 6 в виде двух блоков FZCTR и SFZ (рис.3).
Рисунок 3 - Нечеткий регулятор FZCTR и блок настроек SFZ
Блок FZCTR реализует функцию нечеткого регулятора. На вход INP подается регулируемое значение. Вход PV предназначен для задания уставки. На выходе QIY блока формируется величина управляющего воздействия. Выход QDY используется для вывода величины приращения управляющего воздействия на текущем пересчете блока. Значения выходов формируются по следующему алгоритму:
QIYi = QIYi-i + QDY, QDYi = kg * QDYg + kn * QDYn + ks * QDYS где i - текущий такт пересчета, kg, kn и ks - принадлежность рассогласования к категориям "большое", "среднее" и "малое" соответственно; QDYg, QDYn, QDYs- приращение управления по условию "большое", "среднее" и "малое" отклонение соответственно.
Приращения по каждой из категорий отклонения рассчитываются по следующей формуле:
QDYj = Kj * SIGN (PV- INP) где j - признак категории рассогласования: g - сильное рассогласование; n - среднее рассогласование; s - слабое рассогласование.
Коэффициенты Kj настраиваются входами KG, KN и KS данного блока. Если эти коэффициенты не заданы, то их значения принимаются по умолчанию равными 0.3, 0.2 и 0.05 соответственно.
Вход MAX ограничивает величину приращения управляющего воздействия. Это ограничение вычисляется как произведение данного входа и рассогласования задания и регулируемого значения.
Границы диапазонов категорий рассогласования задаются с помощью блока SFZ (рис.3), который предназначен для настройки диапазонов нечеткого регулятора данного узла.
Применение экспертной системы позволяет повысить качество принимаемых решений, рост эффективности работы, квалификацию специалистов, проанализировать качество технологического процесса и качество изготавливаемой продукции.
Задача разработки и использования экспертных систем поддержки принятия решений является весьма актуальной в современном производстве. Внедрение таких систем в различные области позволит снизить вероятность принятия ошибочного решения и тем самым повысить качество работы.
Список литературы
1. Управление периодичностью правки круга при шлифовании с применением интеллектуальных технологий / А.А. Игнатьев, Е.М. Самойлова, Д.В. Козлов, В.В. Коновалов. Саратов: Изд-во СГТУ, 2016. 100 с.
2. Динамический мониторинг станочного оборудования / Б.М. Бржозовский, В.В. Мартынов, И.Н. Янкин, М Б. Бровкова. Саратов.: СГТУ, 2008. - 264 с.
3. Самойлова Е.М., Игнатьев А. А., Игнатьев С. А. Интеллектуализация мониторинга технологического процесса производства деталей точного машиностроения // Саратов: Изд-во СГТУ, 2013, 119 с.
Elena Samoilova, Ph.D., associate professor, doctoral candidate
Saratov State Technical University
Yuri Gagarin, Saratov
(E-mail: Helen_elenka@mail.ru)
Vinogradov Mikhail, Ph.D., Associate Professor
Saratov State Technical University
Yuri Gagarin, Saratov
STRATEGY MANAGEMENT GRINDING PROCESS AUTOMATION
OF EXPERT SYSTEMS
This article discusses methods for the development and use of expert systems monitoring and diagnostics parameters of the grinding process.
Keywords: Automation, grinding, expert system, control, diagnostics, parameter control.
