книги / Надежность и диагностика технологических систем

АСНИ металлообработки с помощью датчиков и специальных приборов измеряют и контролируют основные физические пара­ метры оборудования ТС:

•напряжение (U, В) — вольтметрами;

•температуру (Т, °С) — термометрами сопротивлений, термо­ резисторами, полупроводниковыми температурными датчиками;

•давление (Р, МПа) — электронными манометрами, тензо­ датчиками и тензометрическими мостами;

•электрическое сопротивление (Р, Ом);

•частоту (f, Гц);

•амплитудо-частотные характеристики;

•уровни вибраций и звуковых колебаний;

•действующие и мгновенные значения электрического тока

(/, А);

•релейные сигналы;

•состав жидкостей и газов (хромотографический анализ);

•временные и кинематические параметры.

Для ГПМ большое значение имеет сбор, обработка и анализ информации о его функциональных (технологических) возмож­ ностях и доминирующих параметрах, важнейшими из которых является точность:

•линейных перемещений основных узлов;

•угловых перемещений;

•перемещений при обработке контуров;

•вращения шпиндельных узлов;

•работы механизмов автоматической смены инструментов;

•работы механизмов перемещения и базирования заготовок;

•геометрическая (точность направляющих, шпинделей и др.).

Впроцессе обработки заготовок значительное влияние на точ­ ность оказывают деформации, вызванные механическими, сило­ выми, температурными и другими факторами. Поэтому необхо­ дима дополнительная информация о параметрах:

•фактической жесткости (податливости) элементов станка;

•величине зазоров и люфтов;

•деформациях ТС от действия сил резания, сил тяжести заго­ товок и сил зажима в приспособлениях;

•деформациях, вызванных изменяющимися температурными полями в ТС;

•деформациях и степени потери точности ТС от износа инст­ румента, старения и износа элементов станка.

Р ис. 12.1. Виды информации в автоматизированных технологических системах

вание АСУП, АСУТП, САК, АСНИ, СТД и других автоматизиро­ ванных систем ведется на базе ЛКС с использованием развито­ го ПО.

ТМ содержит в своей структуре механические, электромеха­ нические, электротехнические, электронные элементы, включая компьютеры и МП. Кроме того, к ним присоединяют весьма слож­ ное ПО, надежное функционирование которого нужно обеспечи­ вать с помощью специальных средств диагностики. Диагности­ ческая и контрольная информация может быть весьма сложной по своему составу и значительной по объему. Поэтому в зависи­ мости от количества и типа элементов ТС необходимо выбирать модели, системы и средства ТД, оптимизировать ее структурное построение.

Под моделью технической диагностики следует понимать совокупность уровней, методов, параметров, режимов функцио­ нирования и алгоритмов обработки контрольно-диагностической информации, выбранных для реализации СТД на практике и пред­ ставленных в некоторой формализованной форме.

Принципы создания моделей диагностирования должны под­ вергаться тщательному анализу, который рекомендуется прово­ дить в следующем порядке (рис. 12.2).

1. Первоначальным этапом создания моделей СТД являет­ ся формулирование задач диагностирования и разработка ТЗ.

Рис. 12.2. Порядок разработки моделей и проектов реализации систем технической диагностики

Основная цель разработки моделей — повышение надежности, производительности и эффективности ТС. Применять диагно­ стирование ТО целесообразно в том случае, когда возможности других методов повышения надежности и производительности практически исчерпаны или когда внедрение СТД даст сущ ест­ венные преимущества.

2. В связи со сложностью построения автоматизированных ТС необходимо определить наиболее важные характеристики инфор­ мационных процессов, диагностируемые признаки и параметры, которые будут использованы при диагностировании.

На уровне ТС следует контролировать интегрированные па­ раметры:

• выход годной продукции;

•количество забракованной продукции по результатам кон­ троля и испытаний;

•величины межоперационных заделов;

•загрузку производственных участков в реальном масштабе времени;

•состояние (работоспособность) каждого ТМ;

•потоки отказов (и виды повреждений).

Наличие полноценной информации такого рода позволяет осуществлять оперативное управление автоматизированной ТС, перераспределение планово-производственных заданий, техно­ логических и транспортных потоков. Подобная информация расширяет возможности СУ производством, повышает качество

ипроизводительность ТС.

3.При создании моделей СТД важно предусмотреть глубину диагностирования, т.е. меру информационного проникновения по иерархической схеме (от составляющих элементов ТС высо­ кого уровня до элементов низкого). Глубина диагностирования должна быть оптимальной, поскольку излишняя усложненность СТД приводит к неоправданному увеличению материальных за­ трат и делает систему диагностирования менее надежной. Глубина диагностирования обусловливает количество и состав перерабаты­ ваемой информации, необходимой для реализации задач диагно­ стики, в том числе — задачи о своевременном включении резерв­ ных элементов при выходе из строя основных.

4.В моделях СТД должна быть предусмотрена возможность применения методов контроля и измерения, которые позволят

впроцессе диагностирования определять работоспособность ТС (рис. 12.3). Наиболее часто контролируются следующие пара­ метры:

•геометрические (координаты линий и поверхностей, длины

иплощади, плоские и телесные углы, волнистость, шерохова­ тость и отклонения формы и расположения поверхностей, осе­ вые и полярные моменты инерции);

• кинематические (траектории и направления движения ме­ ханизмов, координаты начальной и конечной точек перемеще­ ний, линейные и угловые скорости);

• динамические (импульсы, линейные и угловые ускорения, силы и моменты инерции);

•статические силовые (силы, вес, жесткость, давление, напря­ жение, моменты, коэффициенты упругости, трения, сопротив-

Геометрические

Кинематические

Динамические

Статические

силовые

Энергетические

Структура

Акустические

параметров

технической

диагностики

Вибрационные

Рис. 12.3. Выбор параметров при разработке моделей технической диагностики

ления и затухания, статические деформации, вязкость и расход жидкостей);

• энергетические (работа, мощность, кинетическая и потен­ циальная энергия, энергия упругого взаимодействия, объемная плотность энергии);

•акустические (скорость и интенсивность звука, звуковое дав­ ление, высота и тембр звука, громкость, акустические коэффици­ енты отражения и поглощения, величины и плотности звуковой энергии);

•вибрационные (частота колебаний, амплитуды, фазы, формы

ипериоды колебаний, декремент затухания колебаний, амплиту­ до-частотные характеристики, фазочастотные характеристики);

•механические (плотность, модули упругости, коэффициен­ ты Пуассона, пределы упругости и прочности, твердость, удар­ ная вязкость, коэффициент поверхностного натяжения).

Следует отметить, что в связи с высоким уровнем развития техники (особенно нанотехнологий) все большее значение приоб­ ретают тонкие физические измерения — рентгеновские, элек-

троннолучевые (электронная и зонная микроскопия), радиотех­ нические с использованием электромагнитных излучений крайне высоких частот, телевизионные, оптические (лазерные и инфра­ красные тепловизионные), томографические.

В процессе установления уровня тестирования, оценок инфор­ мативности и достоверности следует учитывать характер полу­ чаемой информации (рис. 12.4). Диагностирование может быть непрерывным, периодическим или перестраиваемым, когда при подходе уровня контролируемого параметра к установленному пределу допуска частота оценочных измерений может возрастать.

Рис. 12.4. Характеристики информационного обеспечения при разработке моделей диагностики

Методы оценки контролируемого параметра бывают прямые или косвенные. Диагностирование может также осуществлять­ ся функционально-тестовым методом. Оценка состояния техно­ логического и вспомогательного модуля может осуществляться по одному или нескольким параметрам. Значения таких пара­ метров часто коррелируют между собой, т.е. оказывают взаим­ ное влияние друг на друга.

Повышение достоверности контрольных и оценочных изме­ рений реализуется за счет многократных измерений, в том числе от нескольких датчиков одновременно, а также за счет мажори­ тарных схем обработки результатов измерений с целью исклю­ чения как риска поставщика, так и риска потребителя.

силы резания, которые регистрируются при помощи тензомет­ рических датчиков. Однако характер получаемых электрических сигналов, Как правило, довольно сложен и их необходимо обра­ батывать программно-математическими способами.

Рассмотрим типовые методы обработки диагностического ин­ формационного сигнала на примере напряжения электрического тока.

1. Усиление сигнала:

U* =JH7t,

где Ui — усиленное мгновенное значение напряжения; k — ко­ эффициент усиления; — действующее мгновенное значение напряжения.

2. Совокупность мгновенных значений напряжения U2(t), ..., Ufa), измеренных через интервал времени At, начиная от начального момента времени t0:

Ui(t) = U2(t0+At); ...; Ufa) = и&0+ Ш).

3. Средневыпрямленное за период Т колебаний периодиче­ ского сигнала значение напряжения:

4. Дисперсия напряжения случайного сигнала:

Do=l1пЪР-и№г,

i=1

где U — среднее значение напряжения (математическое ожида­ ние).

5. Среднее квадратическое отклонение Сц напряжения слу­ чайного сигнала за некоторый промежуток времени:

~Р и •

6.Точное значение измеряемого постоянного напряжения UT за промежуток времени Тп:

т

1/т =1/Гп jU(t)dt.

о