Автоматизация технологических процессов.

Техпроцесс – это сложная динамическая система (технологическая система), в которую входит оборудование, средства контроля и управления, вспомогательные и транспортные устройства, обрабатывающий инструмент (или среды), объекты производства (заготовки, полуфабрикаты, сборочные единицы, готовые изделия) и люди, осуществляющие процесс управления им. Техническая система (ТС) – это большая система, анализ и синтез которой возможен лишь с позиции системы. Технологическую систему можно разбить на подсистемы. Простейший пример. ТС делится на: - Подсистема ТПП. -Подсистема заготовительного производства, деталей, ЭРЭ. -Обрабатывающая подсистема. -Подсистема сборки и монтажа. -Подсистема контроля и настройки. Показателями качества функционирования ТС является: - Эффективность (способность к выполнению поставленной задачи). - Надежность (способность к функционированию при отказе отдельных элементов). - Помехозащищенность от внешних воздействий, устойчивость, стабильность. При ТПП используются методы описания и анализа ТС с помощью математических моделей. Математическое моделирование – это процесс создания модели и оперирование ею с целью получения необходимых сведений о реальном или проектируемом технологическом объекте. Математическое моделирование для большинства технологического объектов можно выполнить на микро-, макро-, мегауровнях, различающихся степенью детализации рассмотрения процессов в объекте. Математическое моделирование технологического объекта на микроуровне – это система дифференциальных уравнений с заданными граничными (краевыми) условиями. Решаются они только для частных случаев. Математическое моделирование макроуровня тоже система дифференциальных уравнений с заданными начальными условиями. Для сложных ТС – мегауровень. В этом случае моделируют две категории технологических объектов: 1. объекты теории динамических систем, 2. объекты теории массового обслуживания. Цель – найти оптимальные параметры, режимы, условия.  

На этапе проектирования тщательно исследуются физические закономерности: 1. Используются уравнения математической физики, теории цепей, термодинамики, кинетики химических соединений. Для обобщения результатов привлекаются методы планирования эксперимента. Строятся математические модели отдельных элементов ТС. 2. На этапе эксплуатации используют модели надежности, модель морального старения на основе метода дисперсных оценок, методы распознания образов. 3. При анализе и синтезе большой системы ТС с целью выбора оптимальных параметров проводится огромное множество проверочных расчетов. Это наиболее творческая и не алгоритмизированная часть разработки, работают в диалоговом режиме с ЭВМ. Строятся модели точности, выявляются связи параметров ТС с параметрами качества. Эта многокритериальная, многопараметрическая задача оптимизации, как правило, не имеет единственного решения. Применяется аппарат логистики.

 V- контролируемый, но не управляемый параметр (чистота материалов их состав и т.д.) На современном этапе развития прибегают к упрощенному моделированию, выбирая сложность модели из практических соображений.

2.7.

Методы исследования и оценки точности и стабильности ТП. Ни один ТП не может быть абсолютно стабилен, так как в течение вре- мени на него, наряду со случайными погрешностями процесса изготовления продукции (упругими деформациями древесины под воздействием инстру- мента, вариацией размерно-качественных характеристик древесины, вибра- цией обрабатывающего оборудования, ошибками станочников и т. д.), начинают действовать и систематические погрешности (неправильная на- стройка оборудования, затупление режущего инструмента, износ направ- ляющих устройств и т. д.)

Технологи- ческий процесс	Продукция	Контроли- руемый показатель качества	Средства измере- ний	Точ- ность изме- рений, см	ГОСТ на про- дукцию
Производст- во круглых лесомате- риалов	Круглые лесомате- риалы	Длина, диаметр	Метр, рулетка	1	9463-88 9462-88
Производст- во пиломате- риалов в лесопильном цехе	Пиломате- риалы	Длина, ши- рина, толщина, шерохова- тость по- верхности	Рулетка, штанген- циркуль, индика- тор	1 0,05 0,001	8486-86 2695-83 15612-85
Производст- во тарной дощечки в цехе таропи- лени	Тарная дощечка	Длина, ши- рина, толщина, шерохова- тость по- верхности	Рулетка, штанген- циркуль, индика- тор	0,5 0,05 0,001	2991-86 15612-85
Производст- во балансов	Балансы круглые	Качество окорки	Масш- табная сетка	1×1	9463-88 9462-88

Исследуемый ТП должен работать в обычном режиме – на однотипном сырье, с использованием одинаковых методов настройки оборудования и подготовки инструмента, при постоянстве технологических режимов и т. д. Целью исследования точности ТП является установление фактическо- го уровня дефектности продукции, а также выявление факторов, ведущих к появлению брака, определение уровней и пределов изменения факторов ТП, при которых обеспечивается допустимый уровень дефектности В Приложении 1 приведены некоторые дефекты пиломатериалов, вы- рабатываемых на лесопильных рамах, а также факторы ТП лесопиления, которые могут быть причиной их возникновения. В процессе исследования точности ТП фиксируют значение доминирующих факторов с целью их корректировки при отладке ТП. Если точность ТП характеризуется несколькими ПК, например, ли- нейными размерами, шероховатостью и т. д., то сначала исследуют тот ПК, который вносит наибольшую долю в общую долю дефектной продукции. Значения ПК продукции имеют, как правило, нормальное распределение, которое определяется двумя величинами – математическим ожиданием  и генеральным средним квадратическим отклонением (СКО) . Оценками генеральных  и  при выборочном методе являются выборочное сред- нее арифметическое х и выборочное СКО S. Доля дефектной продукции р в % может быть определена по формуле р = [Ф (t1) - Ф (t2)]  100 %, (1) где t1 и t2 – аргументы функции нормального распределения, которые рас- считываются по формулам t1 = ( σ Тв  μ ), (2) t2 = ( σ Tн  μ ), (3) где Тв и Тн – верхняя и нижняя границы поля допуска соответственно (рис. 1). Как правило, величины Тв и Тн имеют фиксированное значение, а их разность (Тв – Тн) = δ п (4) является размером поля допуска. Середину поля допуска Тс определяют по формуле Тс = (Тв – Тн) / 2. (5)6 Рис. 1. Графики функций Из формул (1), (2) и (3) видно, что величина доли дефектной продук- ции p будет зависеть от значения величин µ и σ. Доля дефектной продук- ции будет равна нулю (p = po = 0), если  = о = Тс и   о (рис.1, кри- вая 1). Значение величины о определяют исходя из правила трех сигм по формуле о = δп/6. (6) На практике в договоре на поставку продукции между поставщиком и потребителем указывается доля дефектной продукции p, которая не долж- на превышать определенного предела: p = [p1] = (0,01 – 10) %. Таким образом, различие номинальных и действительных значений ПК будет удовлетворять требованиям договора: po  p  [p1], если о    [1] и о    [1], здесь [1] и [1] – СКО и математическое ожидание ПК, соот- ветствующее максимально допустимой доле дефектной продукции [p1]. На рис. 1 кривая 3 иллюстрирует случай, когда  = 1, а  = о Тс. При этом po  p1 = p1н + p1в , здесь p1н и p1в – соответственно доли дефект- ной продукции, выходящие за нижнюю (Тн) и верхнюю (Тв) границы поля допуска. Если  = о = Тс, то величина доли дефектной продукции p1 будет определяться наличием случайных погрешностей, которые ведут к рассеи- ванию значений ПК продукции. Степень рассеивания значений ПК характеризует показатель рассеи- вания Кр, который рассчитывают по формуле Кр = 6 S / δп , (7) где 6 S – поле рассеивания значений ПК.7 При Кр  1 ТП обеспечивает более высокую точность, чем требуемая (рис. 1, кривая 1). При Кр  1 ТП не обеспечивает задаваемой допуском точности, поэтому будет появляться брак (рис. 1, кривая 3). На рис. 1 кривая 2 иллюстрирует случай, когда  = S1  o , а  = 1   о , а ро  р1 = рн. Так как рн = 0, то р1 = рв. В этом случае величина доли дефектной продукции р1 будет определяться наличием систематических погрешностей (ошибок), ведущих к смещению настройки (наладке). Примечание. Здесь и далее рассматривается случай правостороннего смещения настройки ПК. Смещение настройки характеризует показатель уровня настройки Кн , который рассчитывают по формуле Кн = п с δ Т  х = п е δ М , (8) где х – выборочное среднее арифметическое; Ме – величина смещения настройки (рис. 1). Чем ближе Кн к нулю, тем точнее настройка ТП и меньше системати- ческая ошибка. Таким образом, при заданном после допуска δп для уменьшения доли дефектной продукции р необходимо добиться, чтобы, во-первых, значение  не отклонялось от значения   Тс , во-вторых, чтобы значение  не уве- личивалось по сравнению со значением о. Для определения вероятной доли дефектной продукции р при выбо- рочном методе используют формулу р1 = [Ф ( S Т х в  ) – Ф ( S Т х н  )]  100 % . (9) Значения функций Ф (Тв – х / S) и Ф (Тн – х / S) приведены в При- ложении 2, что позволяет делать при известных значениях аргументов ве- роятную долю дефектной продукции р1. Пример 1. В результате исследования точности ТП производства тар- ной дощечки установлено, что х = 12,1 мм, S = 0,720 мм. Требуется опре- делить вероятную долю дефектной продукции при условии, что Тв = 13 мм и Тн = 11 мм, а [p1] = 10 %. Решение. Подставив значения х , S, Тв и Тн в формулу (9), получим р1 = [Ф ( 0,720 13 12,1 ) – Ф ( 0,720 1112,1 ) ] ∙ 100 % = [Ф (1,25) – Ф (-1,53)]  100 %.8 Для значений аргументов t1 = 1,25 и t2 = 1,53 из Приложения 2 нахо- дим значения функций, равные соответственно 0,1056 и 0,063. Тогда р1 = [(0,1056) – (-0,063)]  100 % = 16,86 %. Сравнивая величины р1 и [p1], видим, что р1  [p1], следовательно, до- ля дефектной тарной дощечки превышает допустимый предел. Для управления качеством продукции необходимо знать значения ве- личин [] и [1], соответствующие максимально допустимой доле дефект- ной продукции [p1]. При производстве лесопродукции наиболее часто имеет место рассеи- вание значений ПК (случайная ошибка), реже – смещение настройки (на- ладки) (систематическая ошибка). Если имеет место рассеивание значений ПК, то величину [1] при условии, что [1] = o = Тс , можно определить по методике, изложенной в примере 2

2.8