автореферат диссертации по обработке конструкционных материалов в машиностроении, 05.03.01, диссертация на тему:Многопараметрическая диагностика и управление процессом обработки на металлорежущих станках в условиях гибкого автоматизированного производства

■¿tit л . ■*»>* / J >,,

J* • / 'f -r • 4 / / / J " ' • ">

<>л / 4 ' . // '"/ \ /

ДОНСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИМ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

Отаров Степан Каспарович

МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА И УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ОБРАБОТКИ НА МЕТАЛЛОРЕЖУЩИХ СТАНКАХ В УСЛОВИЯХ ГИБКОГО АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ^ПРОИЗВОДСТВА.

05.03.01 "Процессы механической и физико-технической обработки, станки и инструмент".

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель -доктор технических наук, профессор П>11алагнюк

Научный консультант -кандидат технических наук, доцент B.C. Каганоз

Ростов-на-Дону - 1999

СОДЕРЖАНИЕ

Стр.

Введение ( 5

Глава 1. Анализ и обобщение состояния вопроса. Постановка задач 9 исследования

1.1. Динамические явления при резании металлов 12

1.1.1. Динамические явления при резании 13

1.1.2. Динамические явления при трении 20

1.1.3. Механизм стружкообразования 28

1.1.4. Энергетический подход к оценке процессов трения и резания 37

1.2. Состояние проблемы диагностики и управления процессом резания 41

1.3. Выводы. Цель и задачи исследования 49 Глава 2. Построение физико-математической модели процесса резания 54

2.1 .Основные принципы построения и структура- модели. v , 56

2.2. Моделирование механической подсистемы '""" 62

2.2.1. Моделирование системы СПИД 66

2.2.2. Вспомогательные модули модели 69

2.2.3. Процессы на передней поверхности инструмента 73

2.2.4. Процессы на задней поверхности инструмента 84

2.3. Моделирование тепловой подсистемы 89

2.4. Моделирование электрической подсистемы 94

2.5. Выводы. Перспективы развития и сферы применения 98 физико-математической модели процесса резания

Глава 3. Диагностические сигналы, несущие информацию о процессе 100 резания. Методы и средства их регистрации

3.1. Регистрация механических колебаний инструмента 103

3.2. Регистрация электрических параметров зоны резания 105

3.3. Оптическая оценка шероховатости обработанной поверхности 118

3.4. Выводы 120 Глава 4. Экспериментальные исследования процесса резания 121

4.1. Предварительный эксперимент по исследованию спектральных 122 характеристик сигналов ВАЭ и ТЭДС

4.2. Исследование обрабатываемости металлов резанием 125

4.2.1. Экспресс оценка обрабатываемости металлов резанием на 126 основе анализа сигнала тока от ТЭДС

4.2.2. Исследование влияния обрабатываемого материала на характер 135 зависимости энергоемкости процесса обработки от скорости

резания

4.2.3. Экспресс диагностика обрабатываемости металлов резанием на 138 основании анализа пространственной ориентации вектора виброускорения

4.3. Исследование влияния параметров режима обработки и элементов 143 технологической системы СПИД на энергоемкость процесса

резания

4.3.1. Исследование влияния параметров режима обработки на 145 энергоемкость процесса резания

4.3.2. Исследования влияния жесткости системы СПИД на 151 энергоемкость процесса резания

4.4. Исследование отображения износа в пространстве диагностических 154 сигналов

4.4.1. Отображение износа в сигнале тока от ТЭДС 155

4.4.2. Отображение износа в спектральных характеристиках сигнала 159 ВАЭ

4.5. Выводы 162 Глава 5. Поиск подходов к исследованию колебаний, возникающих в 164 процессе резания, с позиции современных технологий цифровой

обработки сигналов

5.1. Исследование сигнала виброакустической эмиссии процесса резания 165 с использованием технологии OverSample

5.2. Применение Wavelet анализа для исследования диагностических 171 сигналов процесса резания

5.3. Частотно-временной анализ сигналов на базе классических методов 4 183 спектрального оценивания

5.4. Использование преобразования Хартли для увеличения 189 быстродействия спектрального анализа

5.5. Выводы. Математическое обеспечение задач исследования и 196 диагностики процесса резания

Глава 6. Пути создания систем многопараметрической диагностики и 197

управления процессом резания в условиях ГАП

6.1. Система многопараметрической диагностики и управления , 198 процессом резания DMC-01

6.1.1. Аппаратная часть системы многопараметрической диагностики 199 и управления процессом резания

6.1.2. Программное обеспечение системы многопараметрической 209 диагностики и управления процессом резания

6.2. Библиотека цифровой обработки сигналов TDS Visual Interactive 217

6.3. Комплексное управление автоматизированным производством в 224 условиях ГАП. Распределенный комплекс управления, сбора и

обработки технологической информации TMCS-01

6.4. Выводы 231 Заключение и общие выводы 233 Библиографический список 237 Список электронных ссылок (URL) на ресурсы сети Internet 264 Приложения 266

Приложение 1(П1). Обзор авторских свидетельств на изобретения в 267

области диагностики, мониторинга и управления процессом резания Приложение 2 (П2). Обзор американских патентов в области 277

диагностики, мониторинга и управления процессом резания Приложение 3 (ПЗ). Системы диагностики и контроля процесса * 282

механической обработки на ГПС и ГПМ, поставляемые ведущими зарубежными фирмами

Приложение 4 (П4). Программа диагностики износа по ВАЭ, 287

построенная на базе библиотеки TDS Visual Interactive

Приложение 5 (П5). Транспортный протокол ТРС комплекса TMCS-01 293

Приложение 6 (П6). Технический акт внедрения (использования) 296

результатов научно-исследовательской работы в ОАО завод "Квант" Приложение 7 (П7). Технический акт внедрения (использования) 298

результатов научно-исследовательской работы в ГКБ аппаратно-программных систем "Связь"

Приложение 8 (П8). Акт внедрения (использования) результатов 300

научно-исследовательской работы в учебный процесс Донского государственного технического университета

Введение

Изменение социально-экономических условий в стране - демократизация общественных отношений, активизация процессов интеграции большинства отраслей производства и финансовых институтов в мировую систему хозяйства - еще более актуализировала проблему конкурентоспособности отечественных изделий, товаров и услуг. Конкурентоспособность продукции, как известно, предопределяется ее потребительскими свойствами, комплексом качественных показателей и стоимостных характеристик.

В себестоимости готовых изделий значительный удельный вес (до 40%) занимает перенесенная стоимость применяемых для их производства оборудования и технологических процессов. При этом приоритетными для динамичного развития всех отраслей экономики были и продолжают оставаться машиностроение и металлообработка.

Несмотря на появление новых методов обработки, основанных на совмещении механического, теплового, химического и электрического воздействий, обработка материалов резанием продолжает оставаться одним из наиболее эффективных технологических приемов формообразования деталей машин и механизмов.

Анализ тенденций развития мирового машиностроительного и приборостроительного производства показывает, что его отличительной особенностью является интенсивный процесс повышения производительности, надежности и долговечности функционирования технологического оборудования, увеличение доли прецизионных станков, повышение уровня автоматизации, структурной и системной интеграции как технологических процессов в целом, так и их отдельных элементов.

Большое внимание уделяется выпуску металлорежущих станков (MPC) с числовым программным управлением (ЧПУ), широкому применению в системах управления станочным оборудованием микропроцессорной техники, современных регулируемых электроприводов, измерительных устройств, устройств автоматической смены инструмента, систем диагностики (СД) состояния процесса резания и автоматизированного станочного оборудования в целом. Продолжают наращиваться масштабы создания гибких производственных станочных модулей с ЧПУ (ГПМ), роботизиро-

ванных комплексов (РК), гибких автоматизированных участков, систем (ГАС) и производств (ГАП).

В этой связи задача построения систем автоматической диагностики и управления процессом резания, обеспечивающих требуемое качество, высокую производительность и минимально возможную затратность обработки деталей машин на металлорежущих станках, особенно в условиях гибкого автоматизированного производства, была и продолжает оставаться приоритетной научно-технической проблемой.

Существующие системы автоматической диагностики состояния процесса резания обладают целым рядом существенных недостатков и не удовлетворяют в полной мере требованиям современного гибкого автоматизированного производства, так как не обеспечивают функционирования с высокой степенью точности и достоверности в реальном масштабе времени.

Несмотря на то, что изучению явлений, протекающих в зоне обработки, посвящено значительное число интересных исследований как в теоретическом плане, так и в части практических рекомендаций, до настоящего времени исчерпывающе ясной картины этих явлений не воссоздано.

Такое положение дел обусловлено тем, что резание характеризуется множественной гаммой динамических процессов различной физической и химической природы, тесно взаимосвязанных между собой обратными связями и образующих сложную нелинейную открытую систему. Процесс обработки сопровождается действием большого числа факторов, таких, как износ режущего инструмента, анизотропия физико-химических свойств материала заготовки, изменение параметров динамической системы при тепловой деформации и износе и т.п. На показатели качества обработки влияет также жесткость всех элементов технологической системы, характер и параметры относительных колебаний инструмента и детали и т.д.

Следует отметить, что на сегодняшний день не создано единой модели процесса резания как целостной системы. Также недостаточно разработаны теоретические основы, математическое обеспечение, аппаратные и программные средства создания систем диагностики и исследования динамики процесса резания, в которых для получения информации об одной и той же характеристике используются сигналы эмиссионных источников различной физической природы.

В ряду актуальных проблем следует отметить слабое развитие системной инте-

грации современного производства, позволяющей перевести его с уровня управления отдельными технологическими операциями на уровень управления технологическими процессами в целом.

В связи с вышеизложенным разработка теоретических закономерностей и экспериментальные исследования с целью создания систем многопараметрической диагностики и управления процессом резания являются важной научной и технической проблемой.

Диссертация выполнена на кафедре "Автоматизация производственных процессов" Донского государственного технического университета и в известном смысле является продолжением и творческим развитием идеологии научных школ профессоров A.A. Рыжкина, B.J1. Заковоротного, Н.С. Колева, Г.Г. Палагнюка и др.

Научная новизна работы состоит в том, что :

- создана блочно-модульная физико-математическая модель процесса резания, представляющая собой виртуальную аналоговую вычислительную машину, которая позволяет использовать современный уровень развития аппаратных и программных средств для эффективного решения задач моделирования, и являющаяся теоретической базой для построения систем диагностики и управления технологическими процессами в реальном масштабе времени;

- осуществлен выбор и обоснование наиболее информативных диагностических сигналов, несущих информацию о всем многообразии процессов, происходящих при обработке металлов резанием, и предложены способы их регистрации, в том числе бесконтактными методами;

- выявлены доминирующие закономерности отображения основной гаммы параметров, характеризующих процессы и явления, происходящие при резании и связанные с физико-механическими свойствами материалов обрабатываемого изделия и инструмента, показателями его износа, индивидуальным состоянием и жесткостью элементов технологической системы, параметрами режима обработки, в пространстве диагностических сигналов и предложены соответствующие диагностические алгоритмы;

- приведены и проиллюстрированы на примерах оригинальные методы исследования динамических процессов и явлений, происходящих в зоне резания, на базе использо-

вания современных технологий цифровой обработки сигналов.

Задачи, решаемые в работе, рассматриваются с позиций положений физики твердого тела, теории резания металлов, теории управления техническими системами, промышленной электроники, современной теории цифровой обработки сигналов, основ технической кибернетики и искусственного интеллекта.

Практическая ценность результатов исследований заключается в следующем:

- предложены методики и алгоритмы экспресс-оценки обрабатываемости материалов резанием, диагностики износа инструмента, а также автоматического выбора оптимальной скорости резания по критерию минимума энергоемкости процесса обработки;

- разработан и доведен до практической реализации аппаратно-программный комплекс многопараметрической диагностики и управления процессом резания на автоматизированном станочном оборудовании;

- создана объектно-ориентированная библиотека цифровой обработки сигналов и управления техническими объектами, базирующаяся на технологии визуального программирования;

- разработана и доведена до практической реализации распределенная система управления сбора и обработки технологической информации, осуществляющая верхний уровень АСУ ТП.

Практическая апробация результатов работы была осуществлена в производственных условиях ОАО "Завод Квант" и Государственного конструкторского бюро аппаратно-программных средств "Связь" .

Уважение других дает повод к уважению самого себя. © Рене Декарт.

Глава 1. Анализ и обобщение состояния вопроса. -Постановка задач исследования

Современный этап развития систем металлообработки характеризуется повышением уровня автоматизации, структурной и системной интеграции как технологического процесса в целом, так и отдельных его элементов.

Подход к технологическому процессу (ТП) как к единой динамической мате-риало и информационно преобразующей системе привел к появлению многоуровневой структуры управления современным автоматизированным производством (рис. 1.1).

• Низкий уровень - исполнительные устройства и первичные датчики-преобразователи регистрации контролируемых технологических параметров.

• Средний уровень - локальные системы управления электроавтоматикой и системы диагностики, выполняющие функции сопроцессоров штатной системы ЧПУ.

• Высокий уровень - микропроцессорные системы управления отдельными технологическими операциями, стойки ЧПУ.

• Верхний уровень - комплексы управления технологическим процессом в целом, распределенные системы сбора и обработки технологической информации.

Рис. 1.1. Структура многоуровневой системы управления технологическим процессом в условиях автоматизированного производства.

Решение этого круга задач является приоритетным при создании систем управления процессом механической обработки в условиях гибкого автоматизированного производства.

Внедрение энерго и ресурсосберегающих технологий диктует необходимость создания высокоинтеллектуальных систем диагностики и управления ПР, способных автоматически определять физико-механические свойства и размеры обрабатываемой заготовки, назначать и поддерживать оптимальные режимы резания, обеспечивающие достижение заданного качества обработки при минимальном износе режущего инструмента и энергетических затратах, прогнозировать и предотвращать поломку режущего инструмента и оценивать параметры динамического состояния MPC в целом.

Задачи построения систем автоматической диагностики и управления ПР на металлорежущих станках (MPC) продолжают оставаться проблематичными, так как явления, протекающие в зоне обработки, по сей день до конца не исследованы. Это объясняется прежде всего тем, что ПР характеризуется целой гаммой динамических процессов различной физической и химической природы, тесно взаимосвязанных между собой обратными связями и образующих сложную нелинейную открытую систему.

В связи с этим становится чрезвычайно актуальным создание комплексов многопараметрической диагностики и исследования динамики ПР, в которых для получения информации об одном и том же процессе используются сигналы эмиссионных источников различной физической природы.

В общем случае постановка задачи микропроцессорной многопараметрической диагностики и управления процессом резания может быть сформулирована в виде, представленном на рис. 1.2, и отражает структуру и содержание диссертационной работы.

Очевидно, что построение алгоритмов распознавания диагностических образов осуществимо в случае, когда удается построить диагностическую моде�