автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация и управление процессом шлифования с учетом обеспечения его экологической безопасности

На правах рукописи

Атланов Алексей Владимирович

Автоматизация и управление процессом шлифования с учетом обеспечения его экологической безопасности

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва 2009

003464345

Работа выполнена в ГОУ В1Ю Московском государственном технологическом университете «СТАНКИН»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Швардбург Леонид Эфраимович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Веселов Олег Вениаминович, кандидат технических наук, доцент Иванов Геннадий Николаевич

Ведущее предприятие: ОАО «Московский опытный завод

ВНИИМЕТМАШ» Защита состоится «М)~у> 2009 года в ]0

часов на за-

седании диссертационного совета Д 212.142.03 ГОУ ВПО Московского государственного технологического университета «СТАНКИН» по адресу: 127994, Москва, ГСП-4, К-55, Вадковский пер.,За

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Московского государственного технологического университета «СТАНКИН»

Автореферат разослан «О^У » Юо1у 2009 г.

Ученый секретарь

Совета Д 212.142.03,

к.т.н, доцент СемячковаЕ.Г

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы

Повышение эффективности машиностроительного производства, увеличение его объемов и качества в значительной степени связано с совершенствованием методов шлифования.

Одним из наиболее распространенных методов шлифования является шлифование с применением смазочно-охлаждающей жидкости (СОЖ).

Вопросами улучшения качества шлифования и автоматизацией технологических процессов занимаются ученые и специалисты, работающие в разных отраслях промышленности: Бердичевский Е.Г., Булыжев Е.М., Лоскутов В.В., Митрофанов В.Г., Полянсков Ю.В., Соломенцев Ю.М., Худобин Л.В,. и др. Однако, в их работах недостаточно полно отражены вопросы, связанные с обеспечением экологических показателей качества технологических процессов шлифования, в частности, вопросы рационального применения СОЖ с точки зрения минимизации загрязнения окружающей среды машиностроительными предприятиями. С этой точки зрения предпочтение следует отдавать средствам автоматизации. Автоматизация процесса шлифования с учетом параметров экологической безопасности должна быть одним из основных направлений совершенствования процесса и являться неотъемлемой частью системы комплексной автоматизации машиностроительного производства.

Целью работы является автоматизация процесса шлифования с учетом его экологических показателей качества на основе управления расходом и регенерацией СОЖ.

Научная новизна работы заключается в:

- алгоритмах автоматизации и управления процессом шлифования с учетом стратегии составления производственного расписания и экологических показателей качества процесса шлифования

-установлении связей между эксплуатационными характеристиками СОЖ и ее расходом, характером изменения расхода и характеристиками участка регенерации и восстановления;

-разработке имитационных моделей, учитывающих экологические показатели качества процесса шлифования и их использование в анализе методом нейронных сетей для оценивания и прогноза качества СОЖ.

Практическая ценность работы заключается в разработке методики создания автоматизированной системы управления процессом шлифования с учетом обеспечения его экологической безопасности посредством управления расходом и регенерацией СОЖ.

Методы исследования.^ работе используются основные положения теории нейро-нечетких сетей, технологии машиностроения, математического моделирования, теории автоматического управления.

Реализация результатов работы. Результаты работы использованы на ОАО «Московский завод Красный Пролетарий» при оценке эксплуатационных характеристик СОЖ, а также при технологическом восстановлении СОЖ, прогнозировании уровня качества с учетом границ ее жизненного цикла.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на 4-й международной конференции молодых специалистов «Металлургия XXI века», на 5-й международной конференции «ПРОТЭК», а также на заседании кафедры «Инженерная экология и безопасность жизнедеятельности ГОУ ВПО МГТУ «Стан-кин».

Публикации. По теме диссертации опубликованы пять печатных работ, в том числе одна в журнале, включенном ВАК в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и общих выводов, списка литературы из 53 наименований, изложена на 101 странице машинописного текста, содержит 42 рисунка, 3 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, формируются основные задачи и положения, выносимые автором на защиту, дается общая характеристика диссертационной работы.

ГЛАВА1. Аналнз методов и средств автоматизации процесса шлифования иа основе управления расходом и регенерацией СОЖ.

Рассмотрены тенденции развития шлифования, вопросы автоматизации металлообрабатывающего производства, проблемы защиты окружающей среды при обработке деталей шлифованием, сформулирована цель работы.

В связи с непрерывным ростом требований к качеству изготовления деталей и машин, к металлообработке в целом, все большее место занимают различные технологии и методы шлифования. Основным технологическим методом повышения производительности на операциях шлифования является увеличение скорости резания. Практическое освоение скоростного шлифования в диапазоне скоростей резания 60-160 м/с открыло возможность не менее чем вдвое повысить производительность процесса.

В последние годы прогресс в области металлообработки в значительной степени связывается с использованием метода высокоскорстного глубинного шлифования в различных его модификациях. По скорости съема металла он в несколько раз превосходит методы лезвийной обработки материалов, сохраняя все преимущества традиционного шлифования. Вместе с тем, потенциальные возможности метода высокоскорстного глубинного шлифования предопределяют его дальнейшее развитие. Физическая сущность процесса высокоскорст-

ного глубинного шлифования легла в основу концепции интегральной технологии абразивной обработки.

Одним из важных условий освоения современных технологий абразивной обработки является применение высокоэффективных СОЖ. Общая тенденция исследований применения СОЖ - разработка производительных технологий при возможно более экономном использовании СОЖ. Это связано с тем, что современные СОЖ достаточно дороги, как при приобретении, так и при их эксплуатации и последующей утилизации. В последние годы особое внимание уделяется технологии восстановления СОЖ непосредственно в ходе технологического процесса, организация оборотного цикла при обязательном поддержании требуемого уровня эксплуатационных характеристик смазочно-охлаждающей жидкости.

В то же время отработанные СОЖ являются одним из источников загрязнений окружающей среды, они играют основную роль в формировании состава загрязнений сточных вод. Трудность очистки сточных вод, содержащих СОЖ, состоит в том, что масло в них находится в виде взвешенных капель различной дисперсности. Особую проблему для очистки СОЖ представляют различные добавки - поверхностно-активные вещества, ингибиторы коррозии, стабилизаторы, бактерициды, противозадирные и пр.

Наиболее перспективной мерой для снижения вредного воздействия стоков является сокращение сбросов отработанных СОЖ за счет их регенерации. Переработка отходов для регенерации СОЖ или их утилизации открывает путь к созданию бессточного и малоотходного производства.

В 90-е годы прошлого века в качестве необходимого условия повышения эффективности производства в условиях жесткой конкурентной борьбы была выдвинута концепция создания экологически чистых предприятий во всех отраслях производства. В основе концепции такого предприятия лежит минимизация удельного ресурсопотребления, в том числе объемов образования и уровня опасности отходов. Концепция предполагает борьбу за снижение уровня отходов в течение всего цикла производства продукции, что принципиально из-

меняет подход к организации и управлению производством. В частности, при планировании производства с использованием имитационного моделирования на ERP и MES - уровнях, необходимо внести критерий минимума потребления ресурсов на всех технологических операциях, в том числе минимизировать потребление СОЖ при шлифовании. Поиск оптимального по этому критерию технологического режима требует разработки адекватных моделей для оценивания и прогнозирования качества СОЖ в ходе технологического процесса, для оценивания передаточных свойств и производительности системы очистки и регенерации СОЖ. В этой связи целью работы является разработка системы комплексной автоматизации процесса шлифования с учетом обеспечения экологических показателей качества.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Разработать алгоритмы для генерации и моделирования гибкого и устойчивого производственного расписания, минимизирующего ущерб, наносимый окружающей среде вследствие применения СОЖ.

• Разработать наиболее эффективную для реализации производственного расписания схему применения СОЖ.

• Разработать модели для оперативного оценивания и прогнозирования эксплуатационных характеристик СОЖ.

ГЛАВА 2. Разработка имитационной модели применения СОЖ.

Проведена разработка имитационной модели применения СОЖ в процессе металлоообработки на участке шлифования. Модель имитирует следующие процессы производства: изменение расхода СОЖ при изменении режимов шлифования; работу и параметры участка регенерации СОЖ; стохастический характер изменения расхода СОЖ.

В результате проведения процедур планирования производства на партию обрабатываемых деталей назначается соответствующий уровень расхода СОЖ. Принято, что следующие друг за другом партии деталей обрабатывают с применением СОЖ одного и того же типа. При моделировании рассматривалась централизованная система подачи СОЖ, было принято, что все трубопроводы СОЖ заполнены и не имеют пустот, а состав системы регулирования расхода таковы, что временем перехода с одного уровня расхода на другой можно пренебречь. Влияние неконтролируемых воздействий на расход СОЖ имитируется суммированием детерминированных значений расхода с отдельными значениями нормированной случайной последовательности, имеющей нормальное распределение.

Принятые допущения не нарушают общности рассмотрения, параметры конкретной системы сбора отработанной СОЖ легко могут быть введены в модель.

Центральное место модели применения СОЖ - описание участка регенерации жидкости, работающего по современной технологической схеме:

- сбор и отстаивание отработанной СОЖ;

- удаление тонкой взвеси и перекачивание СОЖ в емкость для регенерации;

- регенерирующие добавки и перемешивание;

- отстаивание восстановленной СОЖ;

- выделение и выдача восстановленной СОЖ.

Сбор отработанной СОЖ может быть описан следующим образом:

где:

- текущий объем собранной СОЖ, £?(/) - текущий расход отработанной СОЖ,

- объем бака для сбора отработанной СОЖ, т - время сбора СОЖ,

(1)

к0 - коэффициент, учитывающий долю отработанной СОЖ в текущем общем расходе применяемой СОЖ.

Отстаивание отработанной СОЖ и удаление тонкой взвеси:

(2)

где:

Ут (?) - отработанный объем СОЖ, т, - время отстаивания,

- часть начального объема СОЖ после удаления всплывающего масла и тонкой взвеси.

Перекачивание СОЖ в восстановительную реагентную емкость:

(3)

о

где:

0 (') - производительность насоса для перекачивания СОЖ.

Добавление регенерирующих добавок и перемешивание:

= (4)

где:

к, - коэффициент, учитывающий изменение объема СОЖ после регенерации,

к,- постоянная времени процесса восстановления. Отстаивание восстановленной СОЖ:

(5)

где:

к5 - коэффициент, учитывающий изменение объема после удаления всплывающего масла,

т, - время отстаивания восстановленной СОЖ.

Расходы и объемы приняты в относительных единицах, время отстаивания собранной СОЖ - 6 часов, время перемешивания - 10 минут, время отстаи-

вания восстановленной СОЖ - 1 час. Прежде всего были определены параметры переходной функции динамического объекта - участка регенерации СОЖ -при подаче единичного ступенчатого воздействия на вход объекта из рассмотрения которой следует, что при максимальном расходе СОЖ ее регенерация с исходного состояния участка восстановления занимает при принятых параметрах процесса 9,5 часа.

Далее моделирование объекта применения СОЖ проводилось с учетом работающего участка восстановления. Увеличение объёма годной СОЖ, получаемой из того же объёма собранной жидкости, непосредственно, напрямую влияет на эффективность работы участка регенерации.

Изменение объёма жидкости в течение жизненного цикла СОЖ может быть выражено следующим уравнением с запаздывающим аргументом:

1=1

q{t) - расход отработанной СОЖ,

г - номер цикла восстановления,

/0 +т, - время цикла регенерации, постоянная часть и переменная часть -время сбора отработанной СОЖ для наполнения емкости для отстаивания.

Анализ уравнения (6) путем варьирования объёма аккумулирующей ёмкости и вычисления соответствующего объёма восстановленной СОЖ за рассматриваемый период показал, что кардинально повлиять на производительность участка восстановления подбором величины аккумулирующей ёмкости невозможно. Увеличение объёма аккумулирующей ёмкости с одной стороны увеличивает выход Годной СОЖ, а с другой стороны удлиняет цикл восстановления. Кардинальным решением, позволяющим добиться максимально возможного объёма восстановленной жидкости, является установка параллельно работающей линии восстановления.

При наличии двух участков восстановления можно поставить задачу полного, стопроцентного восстановления СОЖ и, таким образом, предотвратить слив и утилизацию сточных вод в течение жизненного цикла СОЖ. Из вы-

ражения (6) можно сформулировать следующее условие полного восстановления СОЖ:

Д0. -использованная за время цикла восстановления СОЖ. Если принять, что за рассматриваемый период произведено два цикла очистки, то из (6) и (7) для принятой технологии восстановления следует:

Найденное соотношение справедливо для любых абсолютных величин исходного объёма жидкости, при одном условии - объём собранной и восстановленной жидкости равен объёму СОЖ, подаваемому на участок шлифования. Это, естественно, невозможно из-за потерь жидкости при обработке шлифованием и уменьшения объёма при восстановлении после удаления механических примесей и посторонних масел. Но даже если потери СОЖ достигнут 50%, то и в этом случае начальный объём СОЖ будет применяться в 1,5 раза дольше, что при одном участке восстановления недостижимо.

Применение двух параллельно работающих участков восстановления выводит на первый план два вопроса- достижение максимально возможного сбора отработанной жидкости и, главное, постоянный контроль ее качества. Решение первой проблемы лежит в совершенствовании технологии и оборудования системы сбора отработанной смазочно-охлаждающей жидкости и может быть найдено независимо от предлагаемой технологии применения СОЖ. Очевидно, что каждый дополнительно собранный процент объема отработанной СОЖ экономит тот же объем материалов для восстановления жидкости.

Что касается контроля качества СОЖ, то очевидно, что именно качество жидкости определяет длительность ее эксплуатации, ее жизненный цикл.

Длительность жизненного цикла смазочно-охлаждающей жидкости - количество возможных циклов регенерации - при работающем участке регенерации предложено определять, исходя из следующих представлений.

(7)

^- = 0,255, -10,2

(8)

Удельное, среднее для всего объема СОЖ качество жидкости после первого цикла регенерации:

а после i-ro цикла регенерации:

1, к 0,95 Viel.....N-„ (9)

где:

К, - среднее качество СОЖ после г'-го цикла регенерации,

V0 - исходный объем СОЖ,

V - объем восстанавливаемой за 1 цикл СОЖ,

к - коэффициент восстановления качества СОЖ после одного цикла регенерации, ¿ = 0,87-0,95.

Для принятых условий за период эксплуатации СОЖ выдерживает от 21 до 56 циклов регенерации, что при односменной работе составляет период от месяца до двух с половиной месяцев работы шлифовального участка с экологически безопасным использованием СОЖ.

ГЛАВА 3. Оценка эксплуатационных характеристик СОЖ.

Определены факторы для оценки и прогноза качества СОЖ, построена база знаний на основе систем нечеткого вывода, найдены параметры нейро-нечеткой сети, обеспечивающие оценку качества СОЖ в произвольный момент времени.

Оперативное определение качества смазочно-охлаждающей жидкости является решающим фактором для принятия решения о замене жидкости и направлению ее на участок утилизации. На сегодняшний день отсутствуют практические методы расчета по каким-либо теоретическим зависимостям уровня качества СОЖ, оценка качества жидкости является результатом измерения или оценивания целого ряда факторов. Оценка факторов, определяющих качество СОЖ происходит в условиях действия комплекса неконтролируемых воздейст-

вий на результаты измерений, сопровождается ошибками, а оценка некоторых факторов (например, цвета СОЖ) носит субъективный характер.

Задача оценивания и прогноза качества смазочно-охлаждающей жидкости рассмотрена как классическая задача оптимальной фильтрации и как задача, требующая применения методов систем нечеткого вывода. При синтезе систем оценивания на основе нечеткой логики и (или) нейронных сетей подход базируется на хорошо известных аппроксимирующих свойствах этих методов.

Уровень качества СОЖ рассмотрен как выход некоторой системы, на входе которой действуют факторы влияния на качество жидкости, - вектор входов и. Состояние системы в дискретном времени описывается следующим образом:

е,=*(»,. »-д (ю)

где:

1=1,2,...; й-еЗГ- в общем случае вектор состояния системы; г, е(Л'-вектор случайных шумов состояния.

Вектор состояния наблюдается с помощью измерения, подверженного воздействию шума:

*,=*,(&)+»„ (11)

где:

у, е 9!'- вектор выхода системы - вектор наблюдений,

з, е 9Г- вектор случайных шумов измерения.

В уравнениях(10)—(11) К() и 1ч() п и?-мерные, в общем случае нелинейные относительно своих аргументов вектор-функции. Случайные векторы б0,г,,.у, определены на соответствующих вероятностных пространствах. Уравнения (10)—(11) являются исчерпывающим описанием динамики системы.

В процессе эксплуатации СОЖ получают данные измерения только векторов и, и у,, т.е. может быть синтезирована лишь упрощенная модель:

у=т, (12)

позволяющая оценить качество жидкости на основании неполной информации.

Нелинейная функция (12) аппроксимируется адаптивной нейро-нечеткой сетью.

В качестве входных параметров системы нечеткого вывода для оценивания качества СОЖ приняты три нечеткие лингвистические переменные: «зараженность бактериями» (У\), «механические примеси» (Уг) и «коррозионная активность» (Рз). Терм-множества, соответствующие переменным, даны в таблице 1.

Таблица 1

Терм-множества

Переменная Терм-множество

Ух Т\ = {«низкая», «средняя»,»высокая»}

Уг Тг = {« низкая», «средняя»,»высокая»}

Vз Гз = {« низкая», «средняя»,»высокая»}

Выбор только трех термов для описания параметров качества вызван тем, что они безусловно наиболее значимы, кроме того, если созданная аппроксимирующая модель не сможет оценить какой-то уровень качества СОЖ, количество термов для параметров вектора и и, соответственно, количество правил в базе знаний, может быть увеличено.

При настройке реальной системы оценивания качества СОЖ используются данные измерения параметров качества. Особенность состоит в том, что отдельные измерения поступают в систему с разной периодичностью. В произвольный момент времени некоторые компоненты вектора наблюдений могут быть еще не определены, то есть в канале наблюдений присутствует запаздывание. Для его компенсации предложено применение процедуры рекуррентного оценивания данных измерения в момент окончания очередного цикла измерения, и прогнозирования оценки на момент окончания следующего цикла: "ы +?•(»»-"Л (13)

где ик,1<к - измеренное и прогнозируемое значение параметра на момент окончания к-го цикла измерений. Значение параметра качества в произвольный момент времени V.

и, = ик + (йЬ1 - щ)■ , (14) то

VI»! к)

есть производится кусочно-линейная аппроксимация функции изменения любого из параметров качества.

В качестве функции принадлежности отдельных входов соответствующим термам системы нечеткого вывода принята функция:

^=177^-177^' (15)

Нечеткая база знаний построена с помощью экспертов по методу Сугено и состоит из 27 правил, представленных в таблице 2.

Таблица 2

База знаний

Правило Переменная Р

У\ (зараж.) ^ (мех.прим.) Уз (корр.активн.)

1 «низкая» «низкая» «низкая» Ъ

2 «низкая» «низкая» «средняя», Р2

26 «высокая» «высокая» «средняя» ^26

27 «высокая» «высокая» «высокая»

^ = + • V, + к'2 ■ + ¿г, • К3,1 - номер правила

База знаний рассматривается как некоторое разбиение влияющих факторов на нечеткие подобласти, в каждой из которых выход рассчитывается как линейная комбинация входов со своими параметрами. Так как границы подобластей размытые, то одновременно выполняются расчеты по нескольким линейным зависимостям, но с различными весами. Результирующее значение выхода

- прогнозируемая величина уровня качества СОЖ Р определяется как взвешенное среднее:

—, (16) I«,

где п - число правил в базе; aj - вес /-го правила.

(17)

где в фигурных скобках значения функции принадлежности входных данных соответствующим нечетким множествам для /-го правила. Вес отдельного правила для конкретных значений входных переменных - результат операции пересечения над нечеткими множествами, входящими в систему нечеткого вывода (таблица 2).

Найденные структура и параметры нейро-нечеткой сети идентифицируют вектор-функцию F(.) в (12), обеспечивая тем самым оценивание уровня качества СОЖ в произвольный момент времени.

ГЛАВА 4. Разработка алгоритма планирования процесса шлифования с учетом экологических параметров качества

Рассмотрены вопросы выбора критерия и алгоритма расчета расписания, и специфика оперативного планирования в рамках ERP и MES-систем, а также разработанная на этой основе автоматизированная система управления экологически безопасным применением СОЖ в составе комплекса автоматизации цеха.

Составление расписания для шлифования различных партий деталей представляет собой процедуру принятия решения о распределении ресурсов (сырья, энергии) для выполнения заданного в плановом задании перечня производственных заказов. Задача составления расписания на смену, в течение которой предстоит замена СОЖ, состоит в выборе такой последовательности изготовления партий деталей, при которой в период замены СОЖ обрабатывают де-

тали по технологии, не требующей применения жидкости, или проводят ремонтные работы. Выявлена необходимость и актуальность создания систем составления расписаний, удовлетворяющим следующим требованиям:

- системы составления расписаний должны генерировать оптимальные расписания для любых типов технологических регламентов при шлифовании;

- система должна учитывать экологические факторы при составлении расписаний;

- система должна поддерживать стратегию реактивного составления расписаний, т.е. реализовывать динамический режим работы.

Если составление расписания происходит в рамках ERP -системы, то современная тенденция - составить устойчивое и, самое главное, динамическое расписание.

Так как необходимо вести производство с наивысшей производительностью, добиваясь наилучшего качества продукции с наименьшими издержками и т.д., задача составления производственного расписания является многокритериальной. Для получения единого функционала со скалярным выходом, выражающего основную обобщенную цель и ограничения, применена методика приведения различных требований к величинам одинаковой физической размерности. В качестве специфичного критерия эффективности расписания принят коэффициент почасового вклада прибыли и постоянных издержек (Кпв):

где Цг цена ьй партии деталей; И,- общие переменные издержки производства (без учета постоянных издержек); и (часы) - время производства ¡-й партии деталей. Этот стоимостной критерий соединяет точный расчет прибыли

с временем завершения технологической операции. Для п партий, совокупный Кпв может быть получен с использованием свойства взвешенной аддитивности:

Произведения Кт1 на представляют собой прямоугольные области в графическом изображении показателя Метод нахождения оптимального расписания состоит в поиске одновременного и точного решения задачи при помощи простой детерминированной модели: как размещать прямоугольники с наибольшим значением площади (это произведение Кт) и /,) во времени, если известен размер прямоугольников и зоны перекрывания между ними. Необходимо найти набольший Кт4, являющийся результатом для всей последовательности N партий. В этой задаче оптимизации целевая функция сфрмулирована с учетом штрафов за преждевременное выполнение/запаздывание (Ш„,,Ш3,), которые при умножении на время преждевременного выполнения/запаздывания (Та ь Т,к), доставляют финансовые потери от невыполнения назначенных сроков:

■Рш -и„ -II т^ .Р„ ]-¿2Х -Я/.,, -¿Лх • Д/,,-рл

¡>1 *«1 >=.1

(20)

при ограничениях: =1 V; Ук ,

»-1 /.1

где: Л^ - число партий деталей, входящих в к-ый заказ, I - число заказов, в одной партии детали одного типа.

Тшк - начальное время (в часах) обработки /-ой партии деталей, относящейся к к-му заказу рассчитано следующим образом:

N

I', -Ра-. -РМ-.-Р« к = 2..У (21)

Время завершения А-го заказа:

м

(22)

Расчет расписания производится по следующему алгоритму.

1. В начале формирования расписания производится предварительный расчет времени обработки всех N партий деталей, входящих в I заказов.

2. В следующем блоке алгоритма производится монтаж партий внутри заданной последовательности заказов. Самая большая по длительности изготовления партия деталей начинает перечень партий расписания, следующей выбирается самая длительная в изготовлении партия из оставшихся партий заказа. Затем по модели временного регламента рассчитывается время перекрывания - одновременного изготовления на участке обеих партий - выбранной и следующей партии последовательности.

Если время выполнения двух «смонтированных» партий превышает директивное время, то множество вариантов «монтажа» партий для составления расписания, начинающегося с партии, принятой первой, уменьшается с величины Ык! до величины:

где: Ик - количество партий в к-ом заказе, п - количество «смонтированных» партий. В результате работы этого блока алгоритма генерируется множество последовательностей партий деталей, которые можно обработать до истечения директивного времени.

л;=2.(^-1»),

(23)

3. Затем для каждого из отобранных вариантов последовательностей партий вычисляется значение целевой функции, соответствующее времени окончания последней партии последовательности. Для вариантов последовательностей, отличающихся только номером последней партии, выявляется вариант с максимальным значением целевой функции.

Достижение максимально возможной эффективности производства (с точки зрения экономических показателей расписания) возможно только в случае идеальных условий работы. Так как такая ситуация в реальном производстве неосуществима, необходим учет динамических особенностей производственных расписаний. Система оперативного планирования реализует и генерацию первоначального расписания и производит коррекцию этого расписания в реальном времени в случаях отклонений хода технологического процесса от исходного регламента. Для модификации производственного расписания шлифовального участка выполняется динамический сдвиг времен начала и окончания обработки партии деталей для еще не выполненных технологических заданий, чтобы вставить адекватные текущей технологической ситуации буферные промежутки времени. В начале алгоритма производится прогноз максимально возможного времени обработки партий на каждом станке технологической цепочки - для тех партий, которые предшествуют и-ой партии в текущем расписании. Необходимость этого прогноза связана с тем, что в момент модификации расписания данные о реальном времени окончания обработки партий отсутствуют. Поэтому максимально возможное время сдвига расписания для еще не обработанных партий может быть вычислено следующим образом:

(24)

где: прогнозируемая величина минимально возможного времени

обработки п -ой партии деталей наУ-ом станке, прогнозируемая величи-

на максимально возможного времени обработки (п-1)-ой партии деталей нау-ом станке.

Наиболее перспективным является генерация производственных расписаний в рамках ERP на уровне MES - систем, которые располагают программно-аппаратными средствами для оперативного сбора и обработки больших объемов данных, отражающих ход реального производства. Пример реализации этого подхода в автоматизированной системе управления экологически безопасным применением СОЖ в составе комплексной автоматизации цеха металлообрабатывающего предприятия показан на рисунке 1.

Рисунок 1

Автоматизированная система управления экологически безопасным применением (АСУ ЭБП) СОЖ в составе комплексной автоматизации цеха

Накопленный опыт оперативного планирования позволил сформулировать несколько эмпирических правил составления расписаний выполнения заказов.

1. Нет необходимости назначать время начала обработки каждой партии деталей для всех станков, участвующих в технологической цепочке, очередность выполнения заказов на практике часто устанавливают для головного оборудования, через которое проходят детали всех заказов.

2. Составляемое расписание должно предусматривать минимальное количество переналадок оборудования при переходе на обработку деталей другого типа.

3. При монтаже партий резерв времени до окончания периода планирования или наступления директивного срока в любой момент должен быть достаточен для выполнения любой предстоящей партии деталей.

4. Резерв времени обработки на каждом станке должен быть достаточен для завершения еще не запущенных в производство партий.

Резерв времени после выполнения ^й партии деталей должен быть наименьшим из возможных, т.е. предоставлять возможность наиболее длительной обработки деталей без перенастройки станков, входящих в технологический маршрут:

(25)

где:

Т1 - длительность смены - интервал планирования, Тс - текущий момент времени,

Те]- директивное время - промежуток времени от начала отсчета, по истечении которого рассматриваемая партия должна быть выполнена,

тах{гА}- максимальная по продолжительности операция в технологическом маршруте, по которому изготавливается партия деталей типа ^

Для каждого к-ого станка, стоящего в технологическом маршруте за головным оборудованием при изготовлении .¡-ой партии деталей, резерв сменного времени можно определить так:

-(Nj-N'jY суммарное время обработки на k-ом станке еще не запу-

j

щенных в производство партий всех видов деталей, использующих k-ын станок

в своем технологическом маршруте, тах{...}- максимальная продолжительность

у

изготовления на k-ом станке деталей типа j среди еще не начавших обрабатываться партий, Tdj- назначенный, директивный срок изготовления j-ой партии деталей.

Для произвольного момента времени в пределах предстоящей смены при решении вопроса о том, какую партию деталей назначать для обработки следующей в рассчитанном по (25-26) множестве необходимо найти минимальный резерв времени и соответствующий ему тип деталей j.

Если минимальное значение принимает Rj, то выбирается партия деталей типа j, которой соответствует минимум. Если же минимальное значение принимает Rt, то производится выбор партии деталей типа j, у которой при обработке используется k-ый станок, который соответствует найденному минимальному значению Rk.

1. Решена научная задача, имеющая большое значение в области машиностроения, заключающаяся в автоматизации процесса шлифования с учетом его экологических показателей качества на основе управления расходом и регенерацией СОЖ.

(26)

где:

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

2.Установлены связи между эксплуатационными характеристиками СОЖ и ее расходом, характером изменения расхода и характеристиками участка регенерации и восстановления всей применяемой жидкости.

3.Разработаны имитационные модели, учитывающие изменения расхода СОЖ при изменении режимов шлифования, работу и параметры участка регенерации СОЖ, стохастический характер изменения ее расхода.

4.Анализ имитационных моделей показал возможность уменьшения общего объема используемой в технологическом процессе СОЖ за счет применения двух параллельно работающих участков ее восстановления, позволил установить соотношение между объемом восстанавливаемой и используемой СОЖ. Для принятой технологии восстановления это соотношением составляет 0,25.

5.0ценивание и прогноз качества СОЖ целесообразно осуществлять на основе решения задачи оптимальной фильтрации методом нейронных сетей. Это позволяет повысить точность оценивания и прогноза, объективность принятия решения о замене жидкости и направлении ее на утилизацию.

6.Разработаны алгоритмы автоматизации и управления процессом шлифования, дополнительно учитывающие стратегию составления производственного расписания и экологические показатели качество процесса шлифования. Показана целесообразность составление расписания в рамках ERP - системы на уровне MES - систем. Это позволяет обеспечить оперативный сбор и обработку значительных объемов данных, отражающих ход реального процесса шлифования.

7. Результаты работы использованы на ОАО «Московский завод Красный Пролетарий» при оценке эксплуатационных характеристик СОЖ, а также при технологическом восстановлении СОЖ, прогнозировании уровня качества с учетом границ ее жизненного цикла. При этом максимальная погрешность оценки не превышала 2,2%.

По диссертации опубликованы следующие работы

1. A.B. Атланов «Оценивание эксплуатационных характеристик смазоч-но-охлаждающей жидкости в ходе технологического процесса». «Мехатроника, автоматизация, управление», №3, 2008, стр.40-42

2.А.В.Атланов «Оптимизация процесса шлифования прокатных валков». «Металлургия XXI века». Сборник трудов 4-й международной конференции молодых специалистов. ВНИИМЕТМАШ Москва, 2008, стр.458-463

3.А.В.Атланов «Необходимость применения качественной смазочно-охлаждающей жидкости в заготовительном производстве» «Заготовительное производство в машиностроение», №3,2008, ОАО «Издательство Машиностроение», стр.15-18

4. A.B. Атланов «Повышение эффективности при обработке металла давлением путем применения СОЖ» . «КШП-ОМД», №2, 2008, стр.25-28

5.A.B.Атланов «Имитационная модель применения СОЖ в процессе металлообработки на участке шлифования» Сборник научных трудов №11, конф. ПРОТЭКО8, М, Станкин, 2008, стр. 12-15

Подписано в печать:

20.02.2009

Заказ № 1612 Тираж - 100 экз. Печать трафаретная. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

ВВЕДЕНИЕ.

1. Анализ методов и средств автоматизации процесса шлифования на основе управления расходом и регенерацией СОЖ

1.1. Шлифование - современный и прогрессивный метод металлообработки.

1.2. Комплексная автоматизация металлообрабатывающего производства.

1.3. Защита окружающей среды при обработке деталей шлифованием.

1.4. Создание экологически чистых предприятий. Формулирование цели настоящей рабоы.

2. Разработка имитационной модели применения СОЖ

2.1. Разработка динамической имитационной модели объекта.

2.2. Динамическая модель участка регенерации СОЖ.

2.3. Моделирование объекта применения СОЖ вместе с работающим участком восстановления.

3. Оценка эксплуатационных характеристик СОЖ.

4. Разработка алгоритма планирования процесса шлифования с учетом экологических параметров качества

4.1. Оперативное планирование в рамках БИР-системы.

4.1.1. Выбор критерия оптимальности расписания.

4.1.2. Описание алгоритма расчета расписания.

4.2. Оперативное планирование в рамках МЕБ-системы.

В настоящее время и в ближайшей перспективе на первый план среди основных концепций развития, направленных на повышение эффективности производства, выходит концепция создания экологически чистых предприятий.

Реализация этой концепции в металлообрабатывающей отрасли будет осуществляться проведением организационных и технических мероприятий по минимизации потребления ресурсов на всех этапах производства, снижения объемов образования и уровня опасности отходов.

Возрастающие требования к экологической безопасности металлообрабатывающих производств выдвигают на первый план проблему рационального применения смазочно-охлаждающих жидкостей, которые, являясь одним из главных факторов увеличения производительности и обеспечения высокого качества продукции, остаются основным источником загрязнения окружающей среды машиностроительными предприятиями.

Концепция экологически чистого предприятия предполагает борьбу за снижение уровня отходов в течение всего цикла производства продукции, а не только «на конце трубы», что принципиально изменяет подход к организации и управлению производством. Решение всего комплекса задач для построения чистого предприятия объективно требует наличия в составе системы управления предприятием специальной автоматизированной системы управления применением ресурсов производства. Тема настоящей работы -создание автоматизированной системы управления применением смазочно-охлаждающей жидкости на шлифовальном участке машиностроительного предприятия.

При выполнении этой работы рассмотрены современные тенденции развития технологии шлифоМния7 мётодьг наиболее рационального применения СОЖ, структуры и функции системы автоматизации для управления производством в металлообрабатывающих цехах, описаны экологические аспекты работы механообрабатывающего предприятия, сформулирована сущность концепции чистого предприятия применительно к шлифовальной обработке. При создании системы потребовалась разработка производственного расписания, учитывающего необходимость замены смазочно-охлаждающей жидкости, утратившей необходимый уровень эксплуатационных характеристик. Возможность оперативного планирования рассмотрена для вариантов реализации на разных уровнях иерархии управления — на уровне систем управления предприятием (ERP) и на уровне систем, реализующих плановые задания (MES). Проведено имитационное моделирование применения СОЖ на шлифовальном участке, участок рассмотрен как динамический объект применения СОЖ, оценены его динамические свойства. Разработана и промоделирована структура блока оценивания и прогнозирования уровня эксплуатационных характеристик СОЖ в реальном времени.

Конечным итогом работы является решение всего круга задач для непосредственного технического проектирования автоматизированной системы эффективного применения СОЖ на шлифовальном участке, реализующей концепцию чистого предприятия.

7. Результаты работы использованы на ОАО «Московский завод Красный Пролетарий» при оценке эксплуатационных характеристик СОЖ, а также при технологическом восстановлении СОЖ, прогнозировании уровня качества с учетом границ ее жизненного цикла. При этом максимальная погрешность оценки не превышала 2,2%.

Заключение

1. Степанов Ю. С, Афанасьев Б. И. Абразивная обработка отверстий. Под общей ред. д-ра техн. наук, проф. Ю. С. Степанова.- М.: Машиностроение- 1,2003.- 120 с.

2. В.П. Дубяга, A.A. Поворов. Мембранные технологии для охраны окружающей среды и водоподготовки. Мембраны. 2001. № 13, с. 3-17.

3. Толоконников В.Н. Интегральные технологии: от философии к практике. Двигатель. 1999. №3, с.24-28.

4. Лоскутов В.В. Шлифовальные станки 1988 (М. Машиностроение1988).

5. Лоскутов В.В. Шлифование металлов Учебник 1985 (М. Машиностроение 1985).

6. Капустин Н.М. Комплексная автоматизация в машиностроении. Учебник, 2005, 368 с.

7. Разложение и утилизация СОЖ. CADCAM центр Казанского авиационного института.

8. Каменская A.A., Ковалева Р.И., Лабецкий В.М. Воздействие производств обработки металлов резанием машиностроительных предприятий на окружающую среду и способы снижения наносимого ущерба. — Новосибирск, 1992, 102 с.

9. Смирнов Д.Н., Генкин В.Е. Очистка сточных вод в процессах обработки металлов. М.: Металлургия, 1989.

10. Малкин В.П. Автоматизация технологических процессов очистки промышленных стоков. — Иркутск: Изд-во Иркутского университета, 1992, с.58.

11. Пайль Л.Л. и др. Справочник по очистке природных и сточных вод. М.: Высшая школа, 1994, с. 336.

12. Будник Р. Внутрицеховое управление — слабое звено промышленной автоматизации. МКА, 2005 г., №5, с.39-42.

13. Управление ГПС: Модели и алгоритмы/Под общ.ред. С.В.Емельянова.- М.: Машиностроение, 1987.-368 с.

14. Хамицкий В.А. МЕБ-система. Что делать? МКА, 2003, №4, с.64-72.

15. Бердичевский Е.Г. Смазочно-охлаждающие технологические средства для обработки материалов: Справочник.- М.: Машиностроение, 1984. -224 с.

16. Технологические свойства новых СОЖ для обработки резанием/ Под ред. М.И.Клушина. -М.: Машиностроение, 1979. 192 с.

17. Смазочно-охлаждающие технологические средства для обработки металлов резанием : Справочник/ Под ред. С.Г. Энтелиса, Э.М.Берлинера.-М.: Машиностроение, 1986. 352 с.

18. Пирумов А.И. Обеспыливание воздуха. — М.: Стройиздат, 1981. -с.296.

19. Очистка СОЖ при резьбошлифовании /Худобин Л.В., Булыжев Е.М. и др. // Машиностроитель. 1988. - №4. — с. 33-34.

20. Зубарев Ю.М., Приемышев A.B. Технологические основы высокопроизводительного шлифования сталей и сплавов. СПб.: Изд-во СпбГУ, 1994.

21. Ефимов В.В., Епифанов В.В. Технологические основы проектирования типовых шлифовальных ГПМ. — Ульяновск, 1997. с. 122.

22. Маслов E.H., Голубева М.В. Шлифовальная обработка в ГПС. — М.: Машиностроение, 1991.

23. Горшков Г.М. Повышение эффективности операций шлифования путем совершенствования методов и средств приготовления эмульсионных СОЖ. Автореферат на соискание ученой степени канд.техн.наук., Рыбинск, 1993.

24. Ворыпаев А.Н. Мониторинг качества процесса шлифования с использованием нейро-сетевых моделей. Автореферат на соискание ученой степени канд.техн.наук., Саратов, 2003.

25. Адамов В.И., Изюмский В.П. Шлифовальные робототехнические комплексы. Киев: Прапор, 1986.

26. Рытиков A.M., Калупина Ю.Н., Рытиков С.А. Имитационное моделирование в оперативном планировании металлообрабатывающих цехов. — Сталь, 2001, №11, с.81-85.

27. Худобин Л.В., Булыжев Е.М., Ромашкин В.Г. Безотходное оборотное ресурсосберегающее применение СОЖ в машиностроении // Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы. Волжский: ВИСИ, 1997. С. 144- 146.

28. Худобин Л.В., Булыжев Е.М., Ромашкин В.Г. Технология и техника бессточного ресурсосберегающего применения технологических жидкостей // Труды конф. "ПРОТЭК-98", М.: МГТУ Станкин. 1998. С. 286 290.

29. Чулок А.И. Математические модели автоматизированного проектирования систем применения СОЖ. М.: ВНИИТЭМР, 1987. Сер. 3, Вып. 5., 82с.

30. Полянсков Ю.В. Основы выбора и построения систем очистки СОЖ при абразивно-алмазной обработке // Вестник машиностроения. 1981. № 2. С. 56 59.

31. Полянсков Ю.В. Системы для реализации малоотходной технологии применения СОЖ на операциях резания // Физико-химическая механика контактного взаимодействия в процессе резания металлов. Чебоксары: Изд-во Чуваш, госуд. унив., 1984. С. 24 30.

32. Полянсков Ю.В., Булыжев Е.М. Карев Е.А. Системы очистки СОЖ от механических примесей // Технология производства, научная организация труда и управления. Машиностроение.М.: НИИМАШ, 1976.Вып. 12. С. 48 55.

33. Полянсков Ю.В., Булыжев Е.М., Карев Е.А. Методы оценки качества очистки СОЖ //Станки и инструмент. 1976. № 10. С. 30 32.

34. Полянсков Ю.В., Булыжев Е.М., Карев Е.А. Повышение срока службы и стабильности свойств СОЖ при абразивной обработке // Технология и организация производства. Киев: Укр.НИИНТИ, 1975. № 9. С. 36-38.

35. Удаление металлов из сточных вод. Под ред. Дж.К.Кушни, М:Металлургия,1987.

36. Резников А.Н. Теплообмен при резании и охлаждение инструментов.- М.: Машгиз, 1963.- 200 с.

37. Применение смазочно-охлаждающих жидкостей для обработки металлов резанием в станкостроительной и инструментальной промышленности: Руководящие материалы.- М.: НИИИнформации по машиностроению, 1971.- 175 с.

38. Латышев В.Н. Повышение эффективности СОЖ.- 2-ое изд., пере-раб. и доп.- М.: Машиностроение, 1985.- 64 с.

39. Ивкович Б. Трибология резания (смазочно-охлаждающие жидкости).- Мн.: Наука и техника, 1982.- 144 с.

40. Справочник по теории автоматического управления. Под ред. А.А.Красовского. М.: Наука. Гл. ред. физ. мат. лит., 1987, с.712.

41. Медведев B.C., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6/Под ред. В.Г.Потемкина. -М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002, с.496.

42. Ф.Д.Бартос. Принятие решений в сложных системах управления. Мир компьютерной автоматизации, 1997, №4, с. 22-27.

43. Булыжев Е.М. и др. Математическое моделирование и исследование технологии и техники применения смазочно-охлаждающих жидкостей в машиностроении и металлургии./Под ред. Е.М.Булыжева.- Ульяновск: Ул-ГТУ, 2001, с. 126.

44. Чулок А.И., Кафаров В.В. Моделирование и оптимизация химико-технологических систем производства смазочно-охлаждающих жидкостей. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1987.

45. Митричев С.И., Чулок А.И. Вариативный алгоритм оптимального управления периодическими ХТС производства смазочно-охлаждающих жидкостей. Тез. конф. МКХТ-2001.

46. Блурцян Д.Р. Уменьшение расхода СОЖ при шлифовании. МИ ВлГУ, г.Муром, 2002.

47. Puigjaner L., Smith R., Dovi' V.G., Meshalkin V.P. Advanced concepts on process integration and environmental economics. — UM-IST/UPC/DIChEP, 2000.

48. Ishii N., Muraki M. A process-variability-based online scheduling system in multiproduct batch process. Computers and Chemical Engineering, #20 (1996), p.p. 217-234.

49. Pistikopoulos E.N., Dua V., Bozinis N.A., Bemporad A., Morari M. On-line optimization via off-line parametric optimization tools. Computers and Chemical Engineering, #24 (2000), p.p. 183-188.

50. Shobrys D.E., White D.C. Planning, scheduling and control systems: why can they not work together. — Computers and Chemical Engineering, #24 (2000), p.p. 163-173.