Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Современные проблемы автоматизации и управления в машиностроении. В 4 частях. Ч.2. Учебное пособие
.pdf
делением. Применение дерева решений особенно целесообразно, если чис-
Объект
Класс
подсистем)
Признаки
параметры
Элемент
блок
ло признаков велико. В каждой вершине дерева исследуется один из признаков и в зависимости от его значения выбирается очередная ветвь. В
конце дерева, в нижней вершине принимается классификационное решение. Процесс распознавания заключается в проверке наличия или отсутствия некоторого признака в каждой вершине. Признаки используются, а
часто и определяются последовательно со структурой дерева.
Применительно к задаче диагностирования АМС используется следующая терминология. Под классом понимается техническое состояние
станка, характеризуемое либо нормальным функционированием, либо
наличием отказа. Структура класса характеризуется признаками (параметрами диагностирования). Простым (непроизводным) элементом класса
принимается отказ сменного функционального блока. Проверка его состояния посредством анализа параметров диагностирования с помощью СКД
выявляет причину отказа. Таким образом, распознавание отказа АМС происходит по схеме, представленной на рис. 1.17.
АМС
Отказ
(на 3 уровнях
Диагностические
Функциональный
Рис. 1.17. Схема распознавания отказа АМС
Древовидная структура принятия решения по распознаванию отказов
разработана с учетом особенностей автоматизированного станка в виде иерархической структуры. Стратегию принятия решения по распознаванию отказов
системой диагностирования АМС представляем в виде графа-дерева (рис.
1.18). Каждый уровень подсистем рассматривается как вершина. Ветви дерева
обозначают связи подсистем различных уровней. В вершинах дерева анализируются соответствующие уровню описания объекта признаки. Так, на первом
уровне исследуются признаки следующих подсистем: формообразующей,
управляющей, вспомогательной (выходные параметры и заданные показатели
АМС). В вершинах подсистем второго уровня в качестве признаков рассмат-
риваются обобщенные интегральные оценки и различные общие критерии
(например, статистические).
31

Диагностирование
Подсистемы
Замена
функциональных
блоков
Подсистемы
Подсистемы
Контроль
детали
Контроль
операций
Программный
контроль
Контроль методами
тистических и др.)
Алгоритмы
блоков
1 уровня
Отказ
Рис. 1.18. Стратегия принятия решения по распознаванию отказов
II уровня
III уровня
АМС
качества
вспомогательных
и тестовый
обобщенных оценок
(интегральных, ста-
Отказ
диагностирования
по параметрам
функциональных
Отказ
ям, сформулированным в виде алгоритмов диагностирования по параметрам
функциональных блоков на основе логических высказываний. Распознавание
заканчивается выявлением отказавшего функционального блока, подлежащего
замене.
32
В вершинах третьего уровня анализ производится по частным критери-

1.2.3. Обобщенная структура системы контроля и диагностирования
Устройство
Генератор
тестов
Состояние ОД определяется с помощью системы датчиков, выдающих
потоки сигналов о функциональных отказах (ФО) и параметрических отказах (ПО) на различных уровнях иерархии подсистем. По n каналам инфор-
мация поступает на многоканальное устройство измерения, которое нормализует сигналы и преобразует в код. Кодированная информация посту-
пает в устройство сравнения, где производятся соответствующая матема-
тическая обработка, сопоставление с эталонными значениями параметров.
На основании сравнения обработанных данных, полученных от ОД, с за-
данными осуществляется распознавание отказов. При выявлении отказа
устройство сравнения выдает управляющее воздействие на ОД и соответствующее сообщение на устройство индикации. Так организуется функциональное диагностирование. Для повышения степени локализации отказов
и контроля управляющей подсистемы ОД применяется тестовое диагностирование. В качестве устройства сравнения в СКД используется компьютер. Это обеспечивает организацию оперативной обработки данных в соответствии со стратегией принятия решения на программном уровне как
для функционального, так и для тестового диагностирования, обеспечивает
связь СКД с ЭВМ более высокого уровня, управляющей участком АМС.
Структура СКД АМС представлена на рис. 1.19.
ФО
ПО
Объект
диагности-
рования
Устройство
измерения
Устройство
сравнения
индикации
Рис. 1.19. Обобщенная структура СКД
Обобщенная структура СКД устанавливает конструктивную принадлежность СД. Часть СД, с помощью которых оценивается состояние станка в реальном масштабе времени, встраивается в ОД. Эти СД называются
встроенными (рис. 1.20). Они используются для распознавания отказов как
в процессе функционирования АМС (функциональные отказы), так и для
выделения параметрических отказов, имеющих последствия (поломка ин-
струмента, выход из строя подсистем станка и т. п.).
33

диагностирования
Встроенные
СД
Внешние СД
МикроЭВМ
Информация
детали и АМС
Диагностирование
характеристик АМС
Нормальное
функционирование
Отказ
Сбой
Аварийный
отказ
Прекращение
работы
Формирование
воздействия
Локальное
сообщения
Диагностическое
сообщение
Восстановление
работоспособности
Повторный
пуск
Продолжение работы
Объект
СКД
Рис. 1.20. Конструктивная принадлежность средств диагностирования
о параметрах
выходных
нет Анализ
необходимости
ввода коррекции
Анализ
возможности нет
продолжения
работы
корректирующего
да
диагностирование
и формирование
34
Рис. 1.21. Алгоритм, реализующий обобщенную функцию диагностирования

Другая часть СД конструктивно выполнена в виде отдельного блока
и предназначена для выявления некоторых ПО и ФО на верхнем уровне
иерархии, вычисления обобщенных оценок и критериев, выдачи и обработки тестовых воздействий, связи с внешними устройствами. Эти СД
называются внешними. Встроенные СД управляются от компьютера си-
стемы управления станка, а внешние СД – от внешнего компьютера. Кроме
того, встроенные и внешние СД целесообразно классифицировать по
функциональному назначению на отдельные информационноизмерительные каналы согласно основным подсистемам АМС.
Таким образом, обобщенная функция СКД включает следующие
процедуры:
– измерение диагностического параметра;
– сравнение с нормой и обнаружение отклонения от нее;
– определение причин и места обнаруженного отклонения;
– формирование решения по результатам анализа характера отклонения, места и причины отклонения;
– реализацию решения.
Алгоритм, соответствующий обобщенной функции диагностирова-
ния АМС и составленный на основе анализа особенностей их СКД, представлен на рис. 1.21.
Для обеспечения надежности функционирования и точности обработки на АМС наибольший интерес представляют контроль и оперативное диагностирование формообразующей подсистемы (привод главного движения, привод подач и подсистема режущего инструмента),
которое осуществляется с помощью различных датчиков, информация с
которых обрабатывается по специальным алгоритмам. Диагностиров ание управляющей подсистемы АМС традиционно осуществляется средствами самодиагностирования (тестирования) от управляющей ЭВМ,
диагностирование вспомогательной подсистемы входит в контрольные
операции, выполняемые отдельными элементами диагностирования
(датчиками) во время технологического цикла. Отсюда следует, что
для эффективного и достоверного диагностирования необходимы в ы-
соконадежные датчики с высокими метрологическими характеристиками, а также специализированное программно-математическое
обеспечение. Методы и средства диагностирования указанных подси-
стем достаточно полно освещены в соответствующей научнотехнической литературе.
35

2. МОНИТОРИНГ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА
Для обеспечения качества продукции и эффективности производства
на предприятиях внедряются системы менеджмента качества продукции
(МКП), одним из важнейших элементов которых являются системы мони-
торинга технологического процесса и оборудования (СМТП). Это обусловлено тем, что процессы механообработки лежат в основе изготовления
указанных изделий, причем наиболее широко используются процессы резания на автоматизированных металлорежущих станках (АМС). Именно
технологическая надежность станков определяет качество формообразования деталей, поэтому ее обеспечению уделяется особое внимание. Современный уровень требований к качеству изделий определяет необходимость
применения станков с ЧПУ нового поколения, широкого использования
методов и средств автоматизированного контроля и технической диагно-
стики, микропроцессорных средств информационно-измерительной техни-
ки, новых методов сбора, обработки и использования информации о функционировании станков и параметрах технологического процесса (ТП) для
принятия решения об управлении в соответствии с задачей системы мони-
торинга.
Создание эффективной СМТП предполагает решение целого ком-
плекса взаимосвязанных задач, включающих организационное, научно-
методическое, техническое, информационное и кадровое обеспечение с
учетом особенностей конкретного производства. Системный подход к организации СМТП позволяет не только повысить качество изготовления деталей за счет управления процессом обработки и обслуживания АМС по
реальному техническому состоянию, но и предупредить появление брака,
т.е. снизить издержки производства.
Под мониторингом машин понимается научно спроектированная система средств и методов непрерывных наблюдений и измерений с применением соответствующих оценочных процедур идентификации, анализа
текущего состояния, распознавания особых ситуаций, краткосрочного долгосрочного прогнозирования и автоматического принятия оперативных и
тактических решений. Другая формулировка понятия мониторинга в при-
ложении к станкам предложена А.В. Пушем. Оно включает диагностику,
идентификацию, прогнозирование и управление состоянием станочной системы на основе анализа информации и принятия решения. Управляющее
решение может быть выбрано двумя способами. В первом случае реальное
состояние системы сравнивают с идеальным, определенным путем моде-
36

лирования, во втором случае решение принимает экспертная система. Мо-
ниторинг базируется на оперативном получении, накоплении, анализе информации, экстраполяции его результатов для принятия решения.
Фактически первый опыт практической реализации мониторинга по-
лучен сотрудниками СГТУ в конце 80-х годов XX века при обеспечении
прецизионной обработки деталей электронной техники на токарных модулях типа ТПАРМ в ПО «Тантал». Работа выполнялась под руководством
Б.М. Бржозовского, который впервые сформулировал понятие функцио-
нальной устойчивости автоматизированных станков, одним из направлений обеспечения которой было внедрение системы контроля и диагностирования, оперативной обработки информации о функционировании модулей и гибкой системы технического обслуживания и профилактического
ремонта (СТОиПР).
В СГТУ с конца 90-х годов XX века проводятся работы по повыше-
нию качества шлифования деталей подшипников, включающие, в том числе
организацию СМТП, в рамках которого осуществляется контроль динамического состояния станков по виброакустическим колебаниям и контроль
вихретоковым методом неоднородности физико-механических свойств по-
верхностного слоя шлифованных деталей. Эти работы позволили обосновать целесообразность и необходимость внедрения СМТП для обеспечения
заданного качества деталей подшипников.
2.1. Алгоритм реализации мониторинга
технологического процесса
Производство подшипников является одним из примеров, когда процессы обработки практически полностью определяют качество деталей,
причем необходимо принимать во внимание как геометрические парамет-
ры точности поверхностей качения, так и физико-механические параметры
их поверхностного слоя. Одним из процессов финишной обработки поверхностей качения деталей подшипников (колец и роликов) является
шлифование на автоматизированных станках. Влияние ряда факторов, сопровождающих шлифование (теплофизических, динамических и других),
приводит к снижению качества деталей и, соответственно, подшипников.
Обеспечение качества формообразования деталей достигается путем
управления процессом шлифования на основе контроля ряда параметров
ТП и оборудования, в частности параметров состояния станков, процесса
обработки и деталей, а также накопления, обработки и анализа получен-
37

)t(F),t(S),t(R),t(ZY)t(Y
)t(Z
)t(R
)t(S
)t(F
ных данных для принятия управляющего решения, что и составляет собственно систему мониторинга. Следовательно, практическая потребность в
обеспечении высокого качества формообразования деталей подшипников
определяет актуальность проблемы создания СМТП.
Для построения системы многопараметрового контроля в структуре
СМТП необходимо из всего комплекса факторов, влияющих на качество
шлифования, выделить доминирующие. Анализ этих факторов необходим
для выполнения целеориентированных мероприятий по обеспечению заданных параметров качества деталей, вектор которых может быть представлен в
виде
где
ко-механические свойства),
– вектор параметров заготовки (геометрическая точность и физи-
– вектор параметров режимов резания,
– вектор параметров технического состояния станка,
, (2.1)
– вектор
возмущающих воздействий.
Функционал (2.1) устанавливает в обобщенном виде связь параметров качества деталей с совокупностью параметров ТП: входных и возмущающих, внешних и внутренних. В каждом конкретном случае имеется
свой набор параметров, причем среди них следует выделить доминирую-
щие и в дальнейшем рассматривать только их влияние. Рис. 2.1 отражает
комплексный подход к организации мониторинга, при котором оцениваются параметры качества деталей, состояния оборудования и режима обработки, что позволяет принять обоснованное решения по управлению ка-
чеством деталей.
Одним из таких факторов является динамическое качество станка,
определяемое уровнем и частотным составом виброакустических (ВА) колебаний в узлах формообразующей подсистемы, существенно влияющих
на формирование овальности, огранки и волнистости деталей и связанную
с ними неоднородность физико-механических свойств поверхностей каче-
ния. В современных условиях производства снижение динамического качества станков за счет повышения уровня колебаний объясняется рядом
причин эксплуатационного характера, в частности недостаточным качеством наладки, технического обслуживания и ремонта. Для оперативной
оценки динамического качества станков при эксплуатации актуальна разработка методов автоматизированного контроля вибраций и обработки
данных для принятия решения о корректировке технологического режима,
подналадке станка или его ремонте.
38

Принятие решения об управлении
качеством обработки колец
Оценка
технического
состояния
станка
Оценка параметров
качества заготовок
и колец
Процесс
шлифования
колец подшипников
Оценка
целесообразности
технологического
режима
Технология
Заготовка
Изготовленные
детали
Мониторинг
автоматизированного
Рис. 2.1. Управление качеством шлифования колец подшипников
с применением мониторинга
Для контроля качества деталей вместе с измерением традиционных
макро- и микрогеометрических параметров точности дорожек качения целе-
сообразно использовать дополнительный информационный канал, в частно-
сти на основе автоматизированной системы вихретокового контроля
(АСВК) качества поверхностного слоя шлифованных деталей, о которой
упоминалось в главе 1. При этом осуществляется автоматизированное распознавание дефектов поверхностей качения (периодических и локальных) и
их количественная оценка, а затем при сопоставлении оценок динамического качества АМС с реальными параметрами качества деталей принимается
соответствующее решение об управлении процессом шлифования.
Особенностью процессов шлифования колец подшипников является
применение активного контроля (рассмотрен в главе 1), обеспечивающего
получение, в первую очередь, заданного размера. Возрастание требований
к качеству обработки поверхностей качения обусловливает необходимость
учета при управлении шлифованием не только величины снимаемого припуска, но и дополнительных параметров, в частности скорости съема при-
39

пуска и уровня вибраций при резании. Установленные критические значения этих параметров рассматриваются в качестве ограничений при обработке, что позволяет повысить стабильность геометрических параметров
точности и практически исключить прижоги поверхностного слоя.
Предлагаемый алгоритм реализации мониторинга представлен на
рис. 2.2. Контроль качества процесса автоматизированной обработки колец
подшипников осуществляется на основе оценки выходных параметров геометрической точности и качества поверхностного слоя дорожек качения,
значения которых регламентируются техническими условиями на тот или
иной тип кольца. Проверка соответствия значений параметров номинальным выполняется различными методами с помощью широкой гаммы кон-
трольно-измерительных приборов.
Выше было указано, что наиболее целесообразным для использования
в автоматизированных системах управления шлифованием является вихретоковый метод контроля однородности поверхностного слоя обрабатываемых деталей. Получение первичной информации в виде электрических сигналов и высокая производительность определяют широкие возможности автоматизации контроля, однако отсутствие детерминированной связи между
значениями измеряемых параметров и состоянием поверхностного слоя детали определяет важную роль метода обработки сигналов вихретокового
преобразователя (ВТП). Следовательно, обоснование метода выделения информации о дефектах поверхностного слоя шлифованных деталей при вихретоковом контроле и количественная оценка степени неоднородности, позволяющая в дальнейшем принять решение об управлении ТП, являются
важным для реализации СМТП, поскольку вихретоковый контроль рас-
сматривается как один из информационно-измерительных каналов (ИИК).
В случае выхода значений параметров качества деталей за допустимые пределы возникает необходимость принятия решения о путях обеспе-
чения заданного качества, т.е. об управлении обработкой. Для этого, во-
первых, следует оценить реальное техническое состояние станка и степень
соответствия его параметров номинальным, во-вторых, установить целесо-
образность параметров технологического режима и при необходимости
осуществить их корректировку.
Реальное динамическое качество шлифовальных станков влияет на качество изготовленных деталей. В связи с этим возникает необходимость
оценки динамических характеристик станков по уровню ВА колебаний основных формообразующих узлов на стадии эксплуатации и проведение ме-
роприятий по минимизации их уровня. Вибрационный мониторинг основан
40
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]
