DOI: https://doi.org/10.20998/2078-7405.2020.92.24

ЕЛЕМЕНТИ ПІДХІДУ ДО ПІДВИЩЕННЯ ДОСТОВІРНОСТІ РОЗПІЗНАВАННЯ ВІДМОВ РІЗАЛЬНИХ ІНСТРУМЕНТІВ

Oleksandr Derevianchenko, Oleksandr Fomin

Анотація


Сучасні автоматизовані виробництва широко використовують відповідні верстати – гнучкі виробничі модулі. Ці системи працюють з обмеженою участю операторів, з їх частковим втручанням (при необхідності) в процеси керування верстатами. Тому усі технологічні операції, процеси контролю та діагностування повинні бути автоматизовані. Найбільша кількість відмов гнучких модулів припадає на відмови різальних інструментів. Мають місце як поступові їх відмови - внаслідок зношування, так і раптові відмови – внаслідок руйнування різальної частини (РЧ). Очевидна необхідність розробки відповідного підходу, методів та систем автоматичного розпізнавання відмов інструментів. Своєчасне виявлення відмов дозволяє припинити процес обробки, запобігти пошкодженню деталей. Для цього необхідно створювати відповідні системи моніторингу, для яких розробляється відповідне математичне та програмне забезпечення. Достовірність розпізнавання визначається такими характеристиками, як вірогідність вірного розпізнавання, значення похибок першого та другого роду. Вони безпосередньо залежать від якості ознак та класифікаторів відмов. Для підвищення достовірності розпізнавання відмов необхідне виконання таких розробок: формування наборів прямих та непрямих ознак станів та відмов РЧ інструментів; побудова відповідних просторів станів; скорочення розмірності просторів станів шляхом відбору найбільш інформативних ознак; побудова класифікаторів відмов інструментів та необхідних вирішальних правил. Розглянуто характерні відмови інструментів для чорнової обробки (на прикладі різців), приведено приклади побудови відповідних просторів станів (з прикладами динаміки станів – від станів працездатності до стану відмови). Приведено схему системи непрямого контролю для визначення відмов різців в умовах ударного навантаження. Приведено моделі нерівномірного зношування РЧ різців для чистової і фінішної обробки, поступового зростання площин зношування, появи супутніх мікродефектів та виникнення відмов. Оскільки гнучкі модулі оснащені інструментальними магазинами з великою кількістю інструментів для різних типів обробки, виникає необхідність побудови відповідних множин інформативних ознак станів відмов та класифікаторів. Це, в свою чергу, потребує використання методів відбору інформативних ознак. Проведено аналіз цих методів та запропоновано до використання генетичний метод відбору ознак як найбільш ефективний.

Ключові слова


відмови різальних інструментів; розпізнавання; інформативні ознаки

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Mamalis, A. G. (2006). “Modern aspects of advanced manufacturing”, Suchasnі tehnologіi u mashinobuduvannі, [Modern technologies in mechanical engineering], Vol, 2, Kharkiv, Ukraine, NTU “KhPI”, pp. 58-73.

Saravanan, R., Asokan, P. & Sachithanandam, M. (2001). “Comparative analysis of conventional and non-conventional optimization techniques for CNC turning process”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 17, Issue 7, pp. 471-476. doi: 10.1007/s001700170146.

Liang, S. Y., Hecker, R. L. & Landers, R.G. (2004). “Machining process monitoring and control: The state-of-the-art”, Journal of Manufacturing Science and Engineering, Transactions of the ASME, Vol. 126, Issue 2, pp. 297-310. doi:10.1115/1.1707035.

Zhang, X., Tsang, W.-M., Yamazaki, K. & Mori, M. (2013). “A study on automatic on-machine inspection system for 3D modeling and measurement of cutting tools”, Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 24, Issue 1, pp. 71-86. doi: 10.1007/s10845-011-0540-6.

Lu, Z., Ma, P., Xiao, J., Wang, M. & Tang,X. (2019). “On-line Monitoring of Tool Wear Conditions in Machining Processes Based on Machine Tool Data” Zhongguo Jixie Gongcheng, China Mechanical Engineering, Vol. 30, Issue 2, pp. 220-225. doi: 10.3969/j.issn.1004-32X.2019.02.013.

Derevianchenko A., Fomin A. (2019) Elements of information support of cutting tools dynamics analysis / Cutting and Tools in Technological Systems. Kharkiv: NTU «KhPI». V. 91 – pp. 14 – 23. doi: 10.20998/2078-7405.2019.91.02.

Derevianchenko O., Fomin O. (2019) Intelligent systems for CNB tools states hardened steel turning. Conference Book of ICACMCT-2019 (International Conference of Advanced Coating and Materials for Cutting Tools), November 21 – 23, Taizhou University, Zhejiang, China.

Fomin, O., Pavlenko V., Derevianchenko O., Vodichev V., Ruban O. (2019) An approach to the construction of a nonlinear dynamic model process cutting for diagnosis condition of tools. Applied Aspects of Information Technology, № 2(03), pp. 115–126. doi://10.15276/aait.02.2019.3.

Povoroznyuk, A.I. & Somova, A.A. (2008). Formirovanie sistemy informativnyh diagnosticheskih priznakov na osnovanii kolichestvennogo vyrazhenija ih znachimosti, [Formation of a system of informative diagnostic features based on a quantitative expression of their significance], Herald of the National Technical University “KhPI”, Series of “Informatics and Modeling”, No. 24, pp. 137-141.

Lenkov, S., Zhyrov, G., Zaitsev, D., Tolok, I., Lenkov, E. (2017). “Features of modeling failures of recoverable complex technical objects with a hierarchical constructive structure”, Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Vol 4, No. 4 (88), pp. 34-42. doi: 10.15587/1729-4061.2017.108395.

Subbotin, S. & Oliinyk, A. (2017). “The Sample and Instance Selection for Data Dimensionality Reduction, Recent Advances in Systems, Control and Information Technology”, Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 543, pp. 97-103. doi: 10.1007/978-3-319-48923-0_13.




ISSN 2078-7405