автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Мониторинг качества процесса шлифования с использованием нейросетевых моделей

На правах рукописи

ВОРЫПАЕВ Алексей Николаевич

МОНИТОРИНГ КАЧЕСТВА ПРОЦЕССА ШЛИФОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ

Специальности 05.13.06 - Автоматизация и управление

технологическими процессами и производствами (в машиностроении)

05.03.01 - Технологии и оборудование для механической и физико-технической обработки

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степ© кандидата технических наук

Саратов 2003

Работа выполнена в Саратовском государственном техническом университете

Научный руководитель

Научный консультант

- доктор технических наук, профессор Бржозовский Борис Максович

- доктор технических наук, профессор Мартынов Владимир Васильевич

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Кушников Вадим Алексеевич

кандидат технических наук Сигитов Евгений Александрович

Ведущая организация

- Институт проблем точной механики и управления РАН (г. Саратов)

Защита состоится 8 октября 2003 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.242.02 в Саратовском государственном техническом университете по адресу: 410054, г. Саратов, ул. Политехническая, 77, корп. 1, ауд. 319.

С диссертацией можно ознакомиться в научно - технической библиотеке Саратовского государственного технического университета.

Автореферат разослан " "8 " сентября 2003 г.

Ученый секретарь дихсертационного совета

Игнатьев А.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Обеспечение конкурентоспособности продукции подшипниковой промышленности на внутреннем и международном рынках обусловлено качеством изготовления подшипников. Одним из важнейших процессов обработки поверхностей качения колец подшипников является операция шлифования на автоматизированных станках, в ходе которой в основном формируются точность геометрических параметров и качество поверхностного слоя дорожек качения и которая представляет собой финишную операцию всего технологического цикла Поэтому необходимым условием для ее осуществления является повышение или сохранение показателей качества, достигнутых на предварительных операциях.

Перспективным направлением повышения эффективности шлифования является контроль качества с последующим принятием управляющего решения. В области динамики станков различными учеными выполнено достаточно много фундаментальных и прикладных работ, на основе которых разработаны методы формирования и определения показателей динамического качества станков, которые отображаются на качестве деталей (ВА Кудинов, ЮЛ. Городецкий, Н.К. Саленискс, А.В. Пуш и др.). Применяемые в настоящее время средства и методы измерений часто оказываются недостаточно оперативными, к тому же требуют в своем составе специальных измерительных приборов и приспособлений. Для оперативной оценки параметров качества деталей при шлифовании могут быть использованы методы кошрсшя, основанные на анализе виброакусгических колебаний (В Л Заковоротный, Ю.Г. Кабалдин, Б.М. Бржозовский и др.). Но при этом следует учесть возникающие трудности, связанные с тем, что колебания узлов станка носят сложный характер, заключающийся в наличии большого количества детерминированных и стохастических составляющих, что делает обычные спектрально-корреляционные методы обработки результатов контроля малоэффективными для применения в процессе эксплуатации оборудования.

Таким образом, актуальной задачей является создание мониторинга качества процесса шлифования в реальном времени, инвариантного к различным технологическим факторам и обладающего адаптивными свойствами. В связи с этим, в работе исследована и обоснована возможность применения нейросетевых моделей для установления количественной взаимосвязи динамического состояния станка с параметрами качества поверхности. Автоматизация обработки больших объемов информации позволяет повысить скорость измерений по сравнению с традиционными методами, а оперативное сопоставление оценок динамического состояния с реальными параметрами качества колец позволяет принять соответствующее решение об управлении процессом шлифования, что, в свою очередь, способствует снижению процента брака.

Цель работы - обеспечение требуемого качества процесса шлифования на основе динамического мониторинга виброакустических колебаний при резании и использования нейронных сетей.

Методы и средства исследования. Теоретические исследования выполнены на основе методов теории управления, динамики станков, аппарата искусственных нейронных сетей с использованием компьютерного моделирования. Экспериментальные исследования выполнены в производственных условиях на шлифовальных станках ОАО СПЗ и на предприятии "Металлист" с использованием аттестованных измерительных средств измерения точности и вихретокового контроля качества колец подшипников. Измерения вибраций узлов станка выполнялись с применением современной вычислительной техники и компьютерной обработкой результатов.

Научная новизна работы.

• Разработана структурная модель динамической системы шлифовального станка, учитывающая влияние нелинейных элементов (НЭ) и позволяющая исследовать процессы, протекающие в станке при резании на качественном уровне.

• Проведенные экспериментальные исследования позволили установить априорную неопределенность качества шлифования от изменения динамического состояния станка; введен показатель эффективности влияния нелинейных элементов на преобразующие свойства динамической системы, позволяющий ингегративно оценить ее состояние.

• На основе анализа модели и выполненных экспериментальных исследований обоснована необходимость создания вибромонигоринга качества обрабатываемой поверхности, инвариантного к различным факторам (теплофшическим, динамическим и т.д.), сопровождающим процесс шлифования.

• Обоснованы возможность и точность применения нейронной сети встречного распространения для выявления неявных зависимостей между динамикой станка и качеством поверхности при шлифовании

• Разработана система мониторинга качества обрабатываемой поверхности по виброакусгическим колебаниям, возникающим в станке при шлифовании, использующая аппарат искусственных нейронных сетей.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Разработанная компьютеризированная система мониторинга позволяет в режиме реального времени прогнозировать параметры качества обрабатываемой поверхности, производить экспресс-оценку влияния динамического состояния станка и технологических параметров на качество шлифования в производственных условиях.

По результатам экспериментальных исследований установлена эффективность применения высокопористых кругов производства НИЦ

. •• I. • . } ¿л."''»

■тф1$г> п.)

* V** бб*

МГТУ "СТАНКИН" при решении проблемы бесприжогового шлифования для различных динамических систем.

Внедрение результатов осуществлено в ОАО "Саратовский подшипниковый завод".

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на Международных конференциях: "Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы" (Волжский, 1999 - 2001 гг.), "Региональные особенности развития машино- и приборостроения, проблемы и опыт подготовки кадров" (Балаково, 2000 г.), "Нелинейная динамика и прикладная синергетика" (Комсомольск-на-Амуре, 2003 г.); Международном симпозиуме "Надежность и качество" (Пенза, 2001 г.); на заседаниях кафедры "Конструирование и компьютерное моделирование технологического оборудования машино- и приборостроения " СГТУ в 1999-2003 гг.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 114 наименований и 4 приложений. Содержит 130 страниц основного текста, 51 рисунок, 2 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и научная новизна работы, дана общая характеристика результатов исследований, представлены основные научные положения и результаты работы, выносимые на защиту.

В первой главе приводится литературный обзор факторов, сопровождающих шлифование (теплофизических, динамических и других) и приводящих к снижению качества колец и, соответственно, подшипников. Выделено влияние динамического состояния станка на качество шлифования в условиях реального производства. Рассмотрены методы и средства мониторинга технологического оборудования.

Проведенный анализ литературы установил необходимость осуществления мониторинга технологического процесса финишной обработки колец подшипников на шлифовальных станках-автоматах, направленный на поддержание качества обработки на заданном уровне.

В области динамики станков различными учеными выполнено достаточно много фундаментальных и прикладных работ, на основе которых разработаны методы формирования и определения показателей динамического качества, которые отображаются на качестве деталей. Следует отметить, что не все методы прошли достаточную апробацию в производственных условиях, ряд методов не имеет четкого физического обоснования, некоторые - трудоемки, недостаточно эффективны и оперативны. Это связано с тем, что в реальных технических системах

существует серьезная проблема выделения информации из сигнала виброколебаний для задач оценки качества обрабатываемой поверхности, мониторинга состояния динамической системы станка, диагностики или оптимального управления. Это объясняется наличием в подобных системах элементов с существенно-нелинейными характеристиками. То есть, существуют объективные предпосылки для новых разработок, учитывающих особенности конкретных объектов и облегчающие на практике их применение для оценки динамического состояния станков.

Вышесказанное позволило сформулировать основные задачи работы, которые сводятся к экспериментальным исследованиям процесса шлифования, взаимосвязи динамики его протекания с качеством обрабатываемой поверхности; моделированию динамической системы шлифовального станка и процессов, протекающих в ней при резании. По результатам решения этих задач предполагается разработка способа автоматизированного контроля параметров качества в реальном времени на основе регистрации виброколебаний узлов станка при резании.

Во второй главе рассмотрен мониторинг процесса шлифования на основе исследования процессов, протекающих в станке при резании, проведены экспериментальные исследования, направленные на выявление взаимосвязи динамики процесса шлифования с качеством обработки, обоснован интегральный показатель влияния нелинейных элементов на преобразующие свойства системы.

Разработана динамическая модель упругой системы станка, на основе исследования которой была получена информация о процессах, протекающих в станке при резании, и об их влиянии на его текущее состояние.

Поршень имдинара продольного перемещения

| УИпЗ I»-"

Корпус Статор

цилиндр« деятеля

продольного вертяалъной

перемещения подачи

Магнитна« плит*

■{ У¥п4 | \ Шп11 }♦■* >| УЧп12 | »| УМпП |

ГЧггор дввгатсля верти ильной Ходовой мет исвдчм

рр

Крестовый суппорт

Станина Колонна

Шпиндельная головка

Шпиндель Опра*» Круг

Дгтжль

»[ уип2 НхН »и* НхМ *** НхН «"«"И МхН МЯМ у»т17}-»[ мша НхМ Ь*

Зона резания

Поршень ЦИЛКНЛрэ поперечной п<и«чи

I \Mn16 |<- - *■"»{ У*п111

РЗ

корпус

ЦНЛИЯЛР* поиерспюА подачи

Статор двигателя пивного дркження

М

Ротор двигателя главного двкження

Рис.1. Нелинейная модель динамической системы плоскошлифовального станка ЗГ71

Пример моделирования динамической системы

плоскошлифовального станка ЗГ71 представлен на рис.1. Разработанная структурная модель учитывает не только состав элементов упругой системы, но и характер связей между ними с точки зрения формирования и прохождения сигналов о состоянии станка в процессе функционирования. Следует отметить, что принципы, заложенные при создании модели, легко переносимы на другие шлифовальные станки, с небольшим видоизменением элементов, входящих в структурную схему станка, что делает ее универсальной.

Выражение передаточной функции динамической системы имеет

вид:

№г=(((((Шп2=Ц/1пЗ*Р1)*Ц/1п5+Шп4*Р1+И/1п7*Р2)*Шп6+Шп9*РЗ +Шп11 *Р2) *Шп10*тп8+тп12*Щп13*Г2+тп16*Р4) *тп14+Шп18* Р4) *Шп15*Шп17*Шп19+Шп1 *Рр,

где Шт — передаточная функция /-го типового соединения (/'=/, 2, 3... 18);

1Уг — передаточная функция системы.

Это выражение содержит возмущения, поступающие на вход динамической системы и отличающиеся от классических тем, что они являются естественными, связанными как с работой приводов {Р1, ¡=1...4), так и с процессом резания {Р"р) при колебаниях сил.

С целью практического использования модели была проведена идентификация динамических характеристик узлов станка, входящих в структурную схему в качестве линейных элементов, а также характеристик НЭ и влияния их на динамику процесса резания. Идентификация проводилась с учетом экспериментальных исследований.

Результаты идентификации позволили представить линейные элементы звеньями, имеющими следующую передаточную функцию:

п/, г - ^

т=1

\1 + 21тРТш+{рТтУ ' 0)

где ки„ ~ коэффициент усиления по амплитуде I-го линейного

элемента на т-й резонансной частоте; ¿¡¡т - коэффициент демпфирования /-го линейного элемента

на /я-й резонансной частоте; Т\т=1/то\т ~ постоянная времени /-го линейного элемента на ш-й

резонансной частоте, ттт=2*7С*/о-т\ л/- - количество резонансных частот ¡-го линейного

элемента.

В зависимости от корней характеристического уравнения, в знаменателе передаточной функции, эти звенья могут быть апериодическими или колебательными.

Нелинейные элементы могут быть идентифицированы как элементы, имеющие характеристику типа зазор или сухое трение, представленную на

рис.2, имеющую два параметра А и Ь и учитывающую эффект искажения проходящего через них сигнала. Это представление является наиболее общим и отображающим практическую ситуацию в станках. Точного аналитического выражения для У ~у\ характеристики НЭ не существует,

поэтому задавали ее следующим образом (с использованием метода кусочно-линейной аппроксимации):

?ис.2. Характеристика нелинейного элемента динамической системы

XI =

-А, если XI < Х21 {XÍ-Ь*s)*tg(a), если Х2\<Х\<Х22 Ау если XI > Х22

Для оценки влияния НЭ на динамическую систему станка и вносимой ими неопределенности в процесс резания были проведены экспериментальные исследования ряда шлифовальных станков (ЗГ71, БРЛЧЕ, ЗМ227ВФ2). По результатам исследования модели и выполненных экспериментов был введен интегральный показатель эффективности влияния нелинейных элементов на преобразующие свойства, названный коэффициентом преобразования спектра и представляющий собой отношение амплитуд колебаний динамической системы на резонансных частотах к суммарной амплитуде колебаний на остальных частотах спектра ее колебаний в пределах некоторого частотного диапазона

Процесс шлифования сопровождается непрерывными изменениями состояния шлифовального круга, поэтому большое влияние на состояние динамической системы станка оказывает нелинейность, связанная с зоной контакта детали и круга Помимо технологических факторов протекания процесса резания на характер нелинейности "Круг-Деталь" оказывает влияние демпфирующая способность круга, определяемая его структурой. В связи с этим, в производственных условиях ОАО "Саратовский подшипниковый завод" проводились сравнительные испытания кругов 24А12СМ10К, применяемых в настоящее время на производстве, и высокопористых кругов 24А 12П МЗ-СМ1 12К, предоставленных на испытания профессором В.К. Старковым (НИЦ МП'У "СТАНКИН"). По результатам экспериментов, проведенных на бесцетрово-шлифовальном станке 81\У4Е, отмечено, что с увеличением твердости шлифовального круга, уменьшением зернистости

структуры, пористости - интенсивность теплообразования возрастает. При обработке высокопористыми кругами длительность шлифования или увеличение припуска практически не ухудшают условия по бесприжоговому шлифованию. Эти выводы были получены на основе проведенного исследования неоднородности поверхностного слоя с использованием прибора вихретокового контроля ПВК-К2М. На рис. 3 представлены вихретоковые образы дорожек качения колец, после обработки исследуемыми кругами.

а) б)

Рис.3. Вихретоковый образ дорожки качения колец, обработанных кругом 24А12СМ10К (а) и высокопористым кругом 24А 12П МЗ-СМ1 12К (б)

По временным реализациям колебаний, записанным в ходе эксперимента, был вычислен коэффициент преобразования спектра, который позволил показать, что по мере износа круга диссипагивные свойства системы уменьшаются, что отражается на динамическом состоянии станка (рис.4).

Номер кольца

Рис. 4. Изменение коэффициента преобразования спектра за период стойкости круга

Вместе с тем, коэффициент 81 не позволил количественно оценить изменение шероховатости, волнистости и некруглости обрабатываемых деталей за период стойкости круга.

По материалам исследований, выполненных во второй главе, был сделан ряд важных выводов.

• Разработанная структурная модель динамической системы станка включает в себя нестационарные нелинейные элементы, изменяющие состояние технологической системы. Введен в рассмотрение и экспериментально обоснован коэффициент влияния нелинейностей на преобразующие свойства системы, названный коэффициентом преобразования спектра Использование показателя позволяет производил, мониторинг состояния процесса резания на качественном уровне, что связано с его интегральным характером, и по результатам контроля оптимизировать технологический процесс или производить наладку оборудования.

• Как показали выполненные теоретические и экспериментальные исследования, использование разработанной модели и интегральных оценок для автоматизированного оперативного мониторинга процесса шлифования сдерживается рядом причин. Среди них: большой объем расчетных и экспериментальных данных при анализе динамической системы; сложный характер колебаний узлов станка, заключающийся в наличии большого количества детерминированных и стохастических составляющих, не позволяющий установить однозначной зависимости между параметрами качества обрабатываемой поверхности и динамическим состоянием станка

• По результатам сравнительных испытаний различных кругов, выполненных в производственных условиях ОАО "СПЗУ, установлено значительное влияние нелинейности, связанной с их структурой, на преобразующие свойства системы.

Сказанное означает необходимость решения задачи разработки мониторинга, связанного с идентификацией состояния процесса резания в реальном времени специализированными методами распознавания образов.

Третья глава посвящена изучению возможности применения нейронных сетей для мониторинга качества процесса шлифования в реальном времени.

Как показали теоретические и практические исследования, задача оценки состояния процесса резания по результатам косвенных измерений может быть формализована и корректно перенесена на задачи, решаемые с помощью искусствештчх нейронных сетей (ИНС). Суть предлагаемого подхода состоит в том, чтобы, определив сигналы о виброакустических колебаниях станка в процессе резания и произведя серию обмеров детали традиционными методами, обучить нейросеть в направлении установления соответствия между параметрами сигналов и качества детали. Проведенный анализ сетевых структур и исследование ряда алгоритмов, представленных в литературе, определил выбор нейросети встречного распространения, как наиболее подходящей, для применения в системе мониторинга Во встречном распространении объединены два хорошо известных алгоритма: самоорганизующаяся карта Кохонена и звезда Гроссберга, что ведет к свойствам, которых нет ни у одного из них в отдельности. Поиск оптимальной

структуры сети проводился с использованием нейронно-сетевого пакета STATJSTICA Neural Networks, представляющего собой реализацию всего набора нейросетевых методов анализа.

В контексте решаемой задачи ИНС имеет вид, представленный на рис.5, и формируется программными средствами в памяти компьютера.

X Входной слой

W Матрица весов нейронных _связен слоя Кохонена

:Щ|Ьлой Кохонейа

Матрица весов нейронных _связей слоя Гроссберга

V Слой Гроссберга

Рис.5. Топология сети встречного распространения в контексте решаемой задачи

Входы нейросети представляют' собой компоненты вектора виброакустического сигнала, возникающего в станке при резании, несущие информацию о частотном составе колебаний. Входной слой является самоорганизующейся картой Кохонена и выполняет классификацию входных векторов в группы схожих. Каждый нейрон слоя Кохонена соединен со всеми нейронами слоя Гроссберга; выходы последнего являются выходами ИНС. Сеть встречного распространения функционирует в двух режимах: в нормальном режиме, при котором принимается входной вектор X и выдается выходной вектор X', и в режиме обучения, при котором в сеть подается входной вектор и веса корректируются, чтобы дать требуемый выходной вектор.

Обучение сети проводилось послойно. В ходе работы использовались результаты экспериментальных исследований, выполненных на внутришлифовальном станке 81\*/4Е на операции окончательного шлифования дорожек качения колец подшипников 256907. Результаты обучения слоя Кохонена представлены на рис.6. Наличие четкой кластеризации в рамках данной обучающей выборки доказывает возможность идентифицировать показатели шероховатости и волнистости по виброакустическим колебаниям. Вместе с тем, зависимости между входными сигналами и параметрами некруглости \У отмечено не было, что связано с ее формированием в основном на предварительных операциях.

Рис.6. Классификация показателей качества по нейронам: а) шероховатости, б) волнистости

Слой Гроссберга обучался на основе априорной информации, представляющей собой измеренные с помощью приборов Talyrond 73 и Surtronik 3+ параметры качества деталей. При обучении вектор, содержащий помимо спектра акустического сигнала еще и значения параметров качества детали, подаётся и как входной вектор сета и как желаемый выходной вектор. При поступлении каждого входного образа слой Кохонена (в соответствии с информацией, сформированной в нем во время самообучения) возбуждает один из своих нейронов и передает возбуждение на входы слоя Гроссберга. Далее производится подстройка синаптических весов нейронов этого слоя таким образом, чтобы выходные образы ИНС соответствовали выходным образам, поступившим в процессе обучения. При использовании обученной нейросети на вход вместо полного входного вектора подаётся вектор, содержащий только спектр акустического сигнала. Сеть встречного распространения благодаря свойству восстановления информации на выходе дает полный вектор, содержащий помимо усреднённого энергетического спектра акустического сигнала ещё и искомые параметры качества детали.

В четвертой главе рассматривается практическое применение мониторинга процесса шлифования с использованием разработанной автоматизированной системы определения параметров качества в процессе обработки.

На основе изложенного в третьей главе подхода был создан программный продукт, работающий под управлением операционной системы Windows. Типичный пример результатов определения параметров качества деталей программой представлен на рис.7. Следует отметить, что значения параметров микрогеометрии деталей, измеренных на приборах Talyrond 73 и Surtronik 3+, отличались от выданных программой на 10-15 %. Сказанное

позволяет констатировать способность нейросети встречного распространения достаточно уверенно идентифицировать качество шлифовальной обработки по виду спектра вибросигнала станка, генерируемого в его упругой системе процессом резания.

Рис.7. Результаты программного распознавания параметров качества колец подшипников по спектру вход ного вибросигнала

Оперативное оценивание динамического состояния станка и возможность количественной оценки параметров качества в процессе резания позволяют использовать нейросеть в качестве информационного канала системы мониторинга технологических процессов и технологического оборудования, внедряемой в настоящее время в ОАО "СПЗ" при участии автора (рис.8). В качестве показателей технического состояния шлифовальных станков и реализуемых ими технологических процессов выбраны спектры вибрации узлов станка, показатели микрогеометрии, размерная точность, точность формы шлифованных поверхностей, а также физико-механические свойства поверхностного слоя обработанных деталей. Функция нейросети как информационного канала системы мониторинга технологического процесса основана на том, что показатели качества микрогеометрии являются отражением влияния большого числа факторов технологического процесса на важнейшую выходную характеристику процесса - качество обработки.

Руководствуясь полученной информацией, лицо, принимающее решение, при неблагоприятном результате контроля может провести оценку динамического состояния станка, свойств круга или СОЖ, а затем выработать решение о ремонтно-профилактических работах или корректировке режимов шлифования.

Рис. 8. Система мониторинга качества процесса шлифования ОАО "СПЗ"

Отличительной чертой вибромониторинга на основе нейросетевых моделей от других видов контроля является возможность его автоматизированного использования в реальном времени, что позволяет наблюдать за стабильностью протекания технологического процесса и устранять причины, ведущие к появлению брака, на ранней стадии их развития.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. Анализ научно-технической информации по вопросу качества шлифования деталей подшипников выявил стохастическую неопределенность множества факторов, влияющих на процесс шлифования; показана недостаточная эффективность существующих методов автоматизированного контроля качества обработки. Все это позволило обосновать целесообразность разработки мониторинга, обладающего адаптивными свойствами и облегчающего на практике его применение для оценки качества шлифования в реальном времени.

2. Разработана сгрукгурная модель динамической системы плоскошлифовального станка, учитывающая влияние нелинейных элементов, позволяющая изучать процессы, возникающие в динамической системе при резании, и исследовать закономерности их протекания на качественном уровне.

3. Множество проведенных экспериментальных исследований процесса шлифования на различных станках (плоскошлифовальном ЗГ71, внутришлифовальном ЗМ227ВФ2, внутришлифовальном 8IV/ 4Е) с кругами различной структуры (24А12СМ10К, 24А 1211МЗ-СМ1 12К) показали, что спектры . их виброакустических колебаний обладают свойством общности, но структура колебаний нестационарна во времени и отличается в каждом случае. Коэффициент преобразования спектра позволяет в этих условиях в автоматизированном режиме: I

- осутествля гь оценку качества настройки станка;

- улучшать настройку поиском оптимального по критерию минимума коэффициента сочетания параметров технологического режима;

- осуществлять мониторинг состояния станка в процессе эксплуатации;

- оперативно оценивать эффективность различных организационно-технических мероприятий, направленных на повышение качества процесса шлифования, в частности, решение проблемы бесприжогового шлифования на основе применения высокопористых кругов производства НИЦ Ml ТУ "СТАНКИН".

Вместе с тем, осуществлять количественную оценку качества обработанных деталей с помощью данного коэффициента не представляется возможным ввиду того, что он, являясь сверткой спектра колебаний станка, способен отслеживать закономерности изменений параметров качества лишь на качественном уровне.

4. Обоснована эффективность применения нейросети встречного распространения, включающая в себя два алгоритма функционирования: самоорганизующуюся карту Кохонена и звезду Гроссберга, для автоматизированной идентификации показателей качества процесса шлифования по спектру возникающего при резании вибросигнала Система мониторинга на нейронных алгоритмах обладает адаптивными свойствами за счет возможности обучения и самообучения.

5. Разработано программное обеспечение мониторинга процесса шлифования, позволяющее в реальном времени оценивать параметры качества обрабатываемой поверхности; корректность использования предложенного подхода была подтверждена экспериментально в производственных условиях ОАО "СПЗ".

6. Разработанная автоматизированная система контроля качества микрогеометрии позволяет количественно оценивать показатели качества с погрешностью в 10-15 % . Возможность адаптации и самообучения позволяет понизить ошибку прогноза .выдаваемого сетью, до значений в 5-Ю %.

7. Внедрение оперативного мониторинга показателей качества, как информационного канала системы мониторинга процессов шлифования, применяемого в ОАО "СПЗ", позволяет стабилизировать протекание технологического процесса за счет оперативного реагирования на изменение условий шлифования, что обеспечило повышение качества обработанных поверхностей (уменьшение дисперсии размеров в 1,5 раза) с уменьшением процента брака выпускаемой продукции.

Основные положения диссертации изложены в следующих 8 работах:

1. Бржозовский Б.М., Мартынов В.В., Ворыпаев А.Н. Оптимизация преобразующих свойств динамической системы станка в задачах обеспечения точности обработки деталей шлифованием // Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы: Сб. ст. Волжский, 1999. С. 173 -175.

2. Бржозовский Б.М., Мартынов В.В., Ворыпаев А.Н. Обеспечение точности чистовой обработки деталей на основе оптимизации преобразующих свойств динамической системы станка //Исследования станков и инструментов для обработки сложных и точных поверхностей: Межвуз. науч. сб. Саратов: СГТУ, 2000. С. 28-37.

3. Бржозовский Б.М., Мартынов В.В., Ворыпаев А.Н. Модель упругой системы станка как основа разработки динамического мониторинга точности обработки деталей шлифованием //Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы: Сб. ст, Волжский, 2001 С. 273 - 277.

16

2.РО 3-й

Р 13 99 2

4. Ворыпаев А.Н. Исследование динамики процесса шлифования //Региональные особенности развития машино- и приборостроения, проблемы и опьгг подготовки кадров: Сб. трудов 1-й Всерос. науч.- метод, конф. с междунар. участ. Саратов: СГТУ, 2000. С.297-302.

5. Ворыпаев А.Н. Способ мониторинга технологических процессов абразивной обработки, включающий оценку стойкости шлифовальных кругов //Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы: Сб. ст. Волжский, 2002. С. 158 -159.

6. Ворыпаев А.Н. Оценка взаимосвязи между точностью процесса шлифования и динамическими характеристиками упругой системы станка //Надежность и качество: Труды Междунар. симп. Пенза, 2001. С.371.

7. Определение параметров качества изделий при механообработке в реальном времени на основе нейросетевых алгоритмов //Б.М. Бржозовский, В.В. Мартынов, МБ. Бровкова, А.Н. Ворыпаев //Нелинейная динамика и прикладная синергетика: Материалы Междунар. конф. Комсомольск-на-Амуре, 2003. С.62 - 65.

8'. Мартынов В.В., Ворыпаев А.Н., Бровкова М.Б. Применение нейросети к мониторингу качества процесса шлифования //Исследования станков и инструментов для обработки сложных и точных поверхностей: Межвуз. науч. сб. Саратов: СГТУ,

2003. С. 181-184.

ВОРЫПАЕВ Алексей Николаевич

МОНИТОРИНГ КАЧЕСТВА ПРОЦЕССА ШЛИФОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ

Автореферат

Ответственный за выпуск д.т.н. А. А. Игнатьев

Корректор О. А. Панина

Лицензия ИД № 06268 от 14.11.01

Подписано в печать 25.07.03. Бум. тип. Тираж 100 экз.

Усл. печ. л. 1,0 Заказ 377

Формат 60x84 1/16 Уч.- изд. л. 1,0 Бесплатно

Саратовский государственный технический университет

410054 г Саратов, ул. Политехническая, 77

Копипринтср СГТУ, 410054 г. Саратов, ул. Политехническая,77

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ КОНТРОЛЯ 9 КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ШЛИФОВАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ

1.1. Классификация показателей качества поверхностного 10 слоя шлифованных деталей

1.1.1. Геометрические показатели качества поверхности деталей

1.1.2. Показатели физико-механического состояния 15 поверхностного слоя

1.2. Влияние условий проведения шлифования на 17 формирование качества поверхностного слоя деталей Влияние режимов шлифования 17 Техническое состояние станков и оснастки

1.2.1, 1.2.2 13.

Методы экспериментального исследования 21 вибрационных сигналов машин

1.3.1. Вибрация, ее измерение и анализ

1.3.2. Выявление частотного состава колебательного процесса 23 A 3Л. Анализ взаимосвязи колебательных процессов 24 1.3.4. Методы и средства оперативного контроля динамических характеристик металлорежущих станков в процессе резания

1.4. Вибрационная диагностика и мониторинг

1.5. Постановка основных задач исследования

Глава 2.

2.1.1. 2.1.2.

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ ДИНАМИЧЕСКОГО 39 СОСТОЯНИЯ СТАНКА С КАЧЕСТВОМ ШЛИФОВАНИЯ

Обеспечение качества колец на основе мониторинга 39 процесса шлифования

Системный подход к организации мониторинга 3.

Мониторинг процесса шлифования на основе информации о качестве обработки колец и динамическом состоянии станков

2.2. Структурная модель динамической системы 43 шлифовального станка

2.2.1. Исходные предпосылки к созданию модели

2.2.2. Структурно-функциональный анализ динамической системы 47 шлифовального станка

2.2.3. Идентификация динамических характеристик элементов 49 станка

2.2.4. Идентификация типовых звеньев модели

2.3. Оценка взаимосвязи качества процесса шлифования с 64 динамическим состоянием станка

2.4. Влияние структуры шлифовального круга на динамику 72 процесса резания и качество обрабатываемой поверхности

2.5. Выводы

Глава 3. МОНИТОРИНГ КАЧЕСТВА ПРОЦЕССА

ШЛИФОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИМ

НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ

3.1. Распознавание качества шлифования — как объект 84 применения нейросетевых методов

3.2. Постановка задачи

3.3. Выбор нейросетевого алгоритм в контексте решаемой 88 задачи

3.4. Структура сети

3.4.1 Входной слой

3.4.2. Слой Кохонена

3.4.3. Слой Гроссберга

3.5. Обучение нейросети

3.5.1. Обучение слоя Кохонена

3.5.2. Обучение слоя Гроссберга

3.6. Применение ИНС встречного распространения в 101 контексте задачи определения параметров качества

3.6.1.

3.6.2. 3.7.

Оптимизация архитектуры сети

Корректность распознавания параметров качества сетью Выводы

Глава 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ АППАРАТА 114 НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ МОНИТОРИНГА ПРОЦЕССА АБРАЗИВНОЙ ОБРАБОТКИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

4.1. Аппарат ИНС как информационный канал системы мониторинга шлифовальной обработки деталей подшипников

Обеспечение конкурентоспособности продукции подшипниковой промышленности на внутреннем и международном рынках обусловлено качеством изготовления подшипников. Одним из важнейших процессов обработки поверхностей качения колец подшипников является операция шлифования на автоматизированных станках, в ходе которой в основном формируются точность геометрических параметров и качество поверхностного слоя дорожек качения и которая представляет собой финишную операцию всего технологического цикла. Поэтому необходимым условием для ее осуществления является повышение или сохранение показателей качества, достигнутых на предварительных операциях.

Перспективным направлением повышения эффективности шлифования является контроль качества с последующим принятием управляющего решения. В области динамики станков различными учеными выполнено достаточно много фундаментальных и прикладных работ, на основе которых разработаны методы формирования и определения показателей динамического качества станков, которые отображаются на качестве деталей (Н.К. Саленикс, А.В. Пуш и др.). Применяемые в настоящее время средства и методы измерений часто оказываются недостаточно оперативными, к тому же требуют в своем составе специальных измерительных приборов и приспособлений. Для оперативной оценки параметров качества деталей при шлифовании могут быть использованы методы контроля, основанные на анализе виброакустических колебаний (В.Л. Заковоротный, Б.М. Бржозовский и др.). Но при этом следует учесть возникающие трудности, связанные с тем, что колебания узлов станка носят сложный характер, заключающийся в наличии большого количества детерминированных и стохастических составляющих, что делает обычные спектральнокорреляционные методы обработки результатов контроля малоэффективными для применения в процессе эксплуатации оборудования.

Таким образом, актуальной задачей является создание мониторинга качества процесса шлифования в реальном времени, инвариантного к4 > различным технологическим факторам и обладающего адаптивными свойствами. В связи с этим, в работе исследована и обоснована возможность применения нейросетевых моделей для установления количественной взаимосвязи динамического состояния станка с параметрами качества поверхности. Автоматизация обработки больших объемов информации позволяет повысить скорость измерений по сравнению с традиционными методами, а оперативное сопоставление оценок динамического состояния с реальными параметрами качества колец позволяет принять соответствующее решение об управлении процессом шлифования, что, в свою очередь, способствует снижению процента брака.

Цель работы — обеспечение требуемого качества процесса шлифования на основе динамического мониторинга виброакустических колебаний при резании и использования нейронных сетей.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• Разработана структурная модель динамической системы шлифовального станка, учитывающая влияние нелинейных элементов (НЭ) и позволяющая исследовать процессы, протекающие в станке при резании на качественном уровне.

• Проведенные экспериментальные исследования позволили установить априорную неопределенность качества шлифования от изменения динамического состояния станка; введен показатель эффективности влияния нелинейных элементов на преобразующие свойства динамической системы, позволяющий интегративно оценить ее состояние.

• На основе анализа модели и выполненных экспериментальных исследований обоснована необходимость создания вибромониторинга качества обрабатываемой поверхности, инвариантного к различным факторам (теплофизическим, динамическим и т.д.), сопровождающим процесс шлифования.

• Обоснованы возможность и точность применения нейронной сети встречного распространения для выявления неявных зависимостей между динамикой станка и качеством поверхности при шлифовании.

Разработана система мониторинга качества обрабатываемой поверхности по виброакустическим колебаниям, возникающим в станке при шлифовании, использующая аппарат искусственных нейронных сетей.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Разработанная компьютеризированная система мониторинга позволяет в режиме реального времени прогнозировать параметры качества обрабатываемой поверхности, производить экспресс-оценку влияния динамического состояния станка и технологических параметров на качество шлифования в производственных условиях.

По результатам экспериментальных исследований установлена эффективность применения высокопористых кругов производства НИЦ МГТУ "СТАНКИН" при решении проблемы бесприжогового шлифования для различных динамических систем.

Внедрение результатов осуществлено в ОАО "Саратовский подшипниковый завод".

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на Международных конференциях "Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы" (Волжский, 1999 - 2001 гг.), "Нелинейная динамика и прикладная синергетика" (Комсомольск-на-Амуре, 2003 г.); Международном симпозиуме "Надежность и качество" (Пенза, 2001 г.); на заседаниях кафедры "Конструирование и компьютерное моделирование технологического оборудования в машино- и приборостроении" СГТУ в 1999-2003 гг.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ.

Положения, выносимые на защиту.

1. Математическая модель динамической системы шлифовального станка, учитывающая влияние нелинейных элементов и позволяющая исследовать процессы, протекающие в станке при резании.

2. Результаты экспериментальных исследований и теоретическое обобщение данных о динамическом состоянии станка, и взаимосвязи его с качеством обрабатываемой поверхности.

3. Обоснование необходимости создания универсального в применении метода вибромониторинга качества обрабатываемой поверхности, инвариантного к различным факторам, сопровождающих процесс шлифования, обладающего адаптивными свойствами.

4. Возможность применения аппарата искусственных нейронных сетей для выявления неявных зависимостей между динамикой станка и качеством поверхности при шлифовании.

5. Модель нейросети для решения задачи распознавания качества деталей в реальном времени и результаты внедрения ее на производстве в ОАО «Саратовский подшипниковый завод».

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ШЛИФОВАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ

Конкурентоспособность продукции подшипниковой промышленности как на внутреннем, так и на международном рынках обеспечивается повышением качества выпускаемых изделий. Эксплутационная надежность подшипников в значительной степени определяется шлифовальной обработкой колец, в ходе которой в основном формируются точность геометрических параметров и качество поверхностного слоя дорожек качения. Высокопроизводительное шлифование сопровождается интенсивными силовыми, тепловыми и колебательными процессами в зоне резания, поэтому непостоянство условий обработки приводит к существенным отклонениям значений макро- и микрогеометрических параметров точности дорожек качения, к изменению физико-механических характеристик поверхностного слоя, к появлению прижогов и микротрещин, вследствие чего снижается долговечность подшипников и повышается уровень их шума.

Для осуществления высокоточного и высокопроизводительного процесса шлифования необходимо совершенствование как технологического процесса, так и конструкции шлифовального автомата, включая устройства управления, а также проведения комплекса мероприятий по обеспечению заданного уровня технического состояния станка в условиях эксплуатации и надежного контроля качества деталей.

Многолетние исследования отечественных и зарубежных авторов выявили практически весь спектр факторов, влияющих на качество шлифованной поверхности. В работах Д.Г.Евсеева [46, 47], С.Н.Корчака [64], Е.Н.Маслова [73], С.Г.Редько [87], А.Н. Резникова [88], А.Н.Сальникова [90], В.А.Сипайлова [93] и других ученых установлены основные закономерности формирования поверхностного слоя с учетом тепловых процессов в зоне резания. В работах Г.Б.Лурье [71, 72], В.И.Островского [80], Л.Н.Филимонова [104], Л.В.Худобина [107], А.В.Якимова [114] и других авторов рассмотрены важные закономерности формирования макро - и микрогеометрических параметров точности шлифованной поверхности и влияние на них скорости вращения круга, неравномерности износа, засаливания и затупления, средств и способов подачи СОЖ. В работах А.В.Королева [61, 63], Ю.К.Новоселова [78] и других исследователей изложены теоретико-вероятностные подходы к анализу формирования микрорельефа шлифованной поверхности. Влияние технического состояния станка, колебательных процессов, в том числе из-за дисбаланса абразивного инструмента, и роль динамической системы станка при шлифовании рассмотрены В.А.Кудиновым [65,66], Ю.М.Кулаковым [67], Г.Б.Лурье [72], Б.М.Бржозовским [14,15], Ю.К.Новоселовым [78], В.И.Суторминым [98, 99] и другими авторами. Ряд факторов, влияющих на качество обработки при шлифовании на автоматизированных станках, в том числе с активным контролем, рассмотрен в работах С.С.Волосова [26], * В.Н.Михелькевича [76], М.М. Тверского [100], В.Д. Эльянова [110] и других авторов.

Несмотря на обширную научно-техническую информацию, особенности процесса шлифования колец как объекта управления, обусловленные динамикой ТС и техническим состоянием станка, и, в частности, с их оценкой по детерминированным и стохастическим характеристикам, требуют более детального их анализа.

3.7 Выводы

1. В результате теоретических и экспериментальных исследований, выполненных в третьей главе работы, была создана искусственная нейронная сеть, объединяющая в себе два алгоритма функционирования: Кохонена и Гроссберга, что позволило создать нейронную сеть со свойствами, которых нет у них в отдельности.

2. При разработке нейросети была решена задача ввода, обработки и анализа вибросигналов при помощи компьютера При анализе вибросигнала установлена корреляционная связь между колебаниями узлов станка и качеством поверхности детали, что подтверждается исследованиями других ученых выполненных стандартными корреляционными методами. Это подтверждает адекватность применения ИНС для целей мониторинга

3. В ходе работ по оптимизации структуры сети, была проведена модернизация алгоритма обучения, что позволило избежать «паралича» сети, который выражался в постоянном выигрыше ограниченного числа нейронов слоя Кохонена Истинность выдвинутых предположений и корректность математической обработки сигналов была проверена экспериментально.

4. Удалось количественно оценить взаимосвязь между колебаниями станка и качеством поверхности, тогда как обычные спектрально-корреляционные методы анализа используются лишь для качественного оценивания.

5. Оперативное оценивание динамического состояния станка в процессе резания, делает возможным использование разработанной нейросети в системе мониторинга качества шлифования в режиме реального времени. Оценивание работы сети на тестовой выборке показало хорошее качество прогнозирования.

4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ АППАРАТА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ МОНИТОРИНГА ПРОЦЕССА АБРАЗИВНОЙ ОБРАБОТКИ В

РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

Улучшение качества продукции характеризуется, прежде всего, повышением надежности и долговечности изделий, что эквивалентно экономии материальных и трудовых ресурсов. Одним из факторов надежности подшипниковой продукции является качество обработанных поверхностей колец подшипников, включающее в виде важнейшей составной части геометрические характеристики поверхности — шероховатость, волнистость, некруглость. Вместе с тем, параметры качества являются не только важнейшими характеристиками качества поверхности, но и отражением взаимосвязей между процессами, происходящими в динамической системе станка при резании.

Как показано в главе 1 в технологическом процессе шлифования действует множество переменных условий, которые дестабилизируют как процесс, так и результаты обработки. Например, замена абразивного круга, затупление правящего алмаза, ухудшение точности и жесткости шпинделя шлифовального круга, в связи с износом подшипников, приводят к потере точности и качества обработки. Поэтому необходимо осуществлять постоянный контроль состояния техпроцесса и, руководствуясь полученной информацией, вырабатывать решение о ремонтно-профилактических работах или корректировке режимов шлифования.

В цехе прецизионных подшипников ОАО "СПЗ" выборочный контроль точности формы обработанных поверхностей осуществляется универсальными кругломерами и профилометрами, а выборочный контроль однородности поверхностного слоя производится автоматизированными системами вихретокового контроля ПВК-К2М [35]. Автоматизированный вихрегоковый контроль позволяет с помощью прибора активного контроля "Элеком-ЗМ" назначить режим шлифования, исходя из текущего припуска и остаточных изменений физико-механических свойств поверхностного слоя металла так, чтобы дефектный слой был полностью удален к концу обработки за минимальное время. Наряду с применением оперативного контроля поверхности вихрегоковым методом, с участием автора ведется разработка методов и средств контроля, позволяющих оценивать показатели качества микрогеометрии (волнистость, некруглость, шероховатость) поверхности в процессе обработки.

Исследования, выполненные во второй и третьей главах показали, что в качестве средства контроля параметров микрогеометрии с успехом может быть использована нейросеть.

При контроле параметров микрогеометрии колец выполняется процедура сравнения входного вибросигнала от станка с имеющимися в памяти эталонами. Таким образом, организации контроля изготовленных колец должен предшествовать обучающий эксперимент. Обучение нейрокомпьютерной сети встречного распространения велось по результатам обработки вибросигналов, записанных на операциях предварительного и окончательного шлифования дорожек качения наружных колец подшипника 256907, по методике изложенной в 3 главе. Замеры производились на бесценрово-шлифовальных станках SIW4E с кругами различной структуры. В ходе процесса обучения было проверено порядка 2000 колец. В качестве программного обеспечения использовался разработанный программный продукт (приложение 3). Программа позволяет производить определение параметров качества деталей, используя для этого математический аппарат нейрокомпьютерной сети встречного распространения.

Для проверки корректности распознавания параметров качества сетью, одна партия колец (81 кольцо, обработанных на станке за период стойкости круга) подверглась замерам в лаборатории ОГК СПЗ на приборах Толиронд-30 и Толиронд-73 с проведением гармонического анализа Качество поверхностного слоя оценивалось на установке вихретокового контроля ПВК-К2, позволяющей выявлять локальные и периодические изменения в структуре и напряженности поверхностного слоя. Протокол замеров колец в измерительной лаборатории с применением прибора Tolyrond 73, представлен в приложении 1. Результаты программного распознавания качества находятся в приложении 2.

Из анализа представленных ниже графиков на рис.4.1, видно, что измеренные в лаборатории параметры шероховатости и волнистости имеют значения близкие к выданным нейросетью прогнозам. Ошибка прогноза составляет порядка 10-15%. Сказанное позволяет констатировать способность нейросети встречного распространения достаточно уверенно идентифицировать качество шлифовальной обработки, что еще раз подтверждает возможность корректного ее использования для мониторинга качества шлифования.

0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15

JW v

О 0£

0,1 liiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiniiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiMiniinii

1 в 11 16 21 26 31 Зв 41 46 51 56 61 66 71 76 81 кольца а) кольца б)

Рис. 4.1 Определение параметра шероховатости а) и волнистости б): 1) прибором Tolyrond 73,2) программой определения параметров качества

На рис.4.2 представлены профилограммы поверхности кольца №2 и кольца №73 из обработанных в партии.

Рис. 4.2 Профилограммы поверхностей колец a) R 0,21; Л 1,21; w2 0,5; б) R 0,32; Л 2,01; wz 0,8;

Для применения разработанной системы мониторинга с использованием ИНС в производственных условиях, был создан комплекс аппаратных и программных средств (рис. 4.3). Колебания узлов станка регистрируются с помощью пьезодагчика ДН-3-М1, усиливаются и передаются через плату АЦП в переносной компьютер типа ''Notebook", где подвергаются программной обработке.

Рис. 4.3 Виброизмерительный комплекс, содержащий измеритель вибраций и компьютер с программой обработки сигналов

Разработанное программное обеспечение может быть с успехом использовано как для научных исследований, так и в практических задачах. Следует отметить, что возможность адаптации и самообучения разработанной автоматизированной системы контроля в производственных условиях позволит снизить ошибку прогнозирования до 5-10 %.

4.1 Аппарат ИНС как информационный канал системы мониторинга шлифовальной обработки деталей подшипников

Оперативное оценивание динамического состояния станка и возможность количественной оценки параметров качества в процессе резания позволяют использовать нейросеть в качестве информационного канала системы мониторинга технологических процессов и технологического оборудования, внедряемой в настоящее время в ОАО "СПЗ" при участии автора (рис.4.4).

Рис. 4.4 Система мониторинга качества процесса шлифования ОАО "СПЗ"

В качестве показателей технического состояния шлифовальных станков и реализуемых ими технологических процессов выбраны спектры вибраций узлов станка, показатели микрогеометрии, размерная точность, точность формы шлифованных поверхностей, а также физико-механические свойства поверхностного слоя обработанных деталей. Функция нейросети как информационного канала системы мониторинга технологического процесса основана на том, что показатели качества микрогеометрии являются отражением влияния большого числа факторов технологического процесса на важнейшую выходную характеристику процесса - качество обработки. Руководствуясь полученной информацией лицо, принимающее решение при неблагоприятном результате контроля может в рамках методики мониторинга провести оценку динамического состояния станка, свойств круга или СОЖ, а затем выработать решение о ремонтно-профилактических работах или корректировке режимов шлифования. Отличительной чертой вибромониторинга на основе нейросетевых моделей от других видов контроля является возможность его автоматизированного использования в реальном времени, что позволяет наблюдать за стабильностью протекания технологического процесса и устранять причины, ведущие к появлению брака, на ранней стадии их развития.

Внедрение оперативного мониторинга показателей качества на ОАО "СТО" позволяет стабилизировать протекание технологического процесса за счет оперативного реагирования на изменение условий шлифования, что обеспечило повышение качества обработанных поверхностей (уменьшение дисперсии размеров в 1,5 раза) с уменьшением процента брака выпускаемой продукции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основании результатов теоретических и экспериментальных исследований, выполненных в работе, формулируются следующие выводы:

1. Анализ научно-технической информации по вопросу качества шлифования деталей подшипников выявил стохастическую неопределенность множества факторов, влияющих на процесс шлифования; показана недостаточная эффективность существующих методов автоматизированного контроля качества обработки. Все это позволило обосновать целесообразность разработки мониторинга, обладающего адаптивными свойствами и облегчающего на практике его применение для оценки качества шлифования в реальном времени.

2. Разработана структурная модель динамической системы плоскошлифовального станка, учитывающая влияние нелинейных элементов, позволяющая изучать процессы, возникающие в динамической системе при резании и исследовать закономерности их протекания на качественном уровне.

3. Множество проведенных экспериментальных исследований процесса шлифования на различных станках (плоскошлифовальном ЗГ71, внугришлифовальном ЗМ227ВФ2, внутришлифов альном SIW 4Е) с кругами различной структуры (24А12СМ10К, 24А 12П МЗ-СМ1 12К) показали, что спектры их виброакустических колебаний обладают свойством общности, но структура колебаний нестационарна во времени и отличается в каждом случае. Коэффициент преобразования спектра позволяет в этих условиях в автоматизированном режиме:

- осуществлять оценку качества настройки станка;

- улучшать настройку поиском оптимального по критерию минимума коэффициента сочетания параметров технологического режима;

- осуществлять мониторинг состояния станка в процессе эксплуатации;

- оперативно оценивать эффективность различных организационно-технических мероприятий, направленных на повышение качества процесса шлифования, в частности, решение проблемы бесприжогового шлифования на основе применения высокопористых кругов производства НИЦ МГТУ "СТАНКИН".

Вместе с тем, осуществлять количественную оценку качества обработанных деталей с помощью данного коэффициента не представляется возможным ввиду того, что он, являясь сверткой спектра колебаний станка, способен отслеживать закономерности изменений параметров качества лишь на качественном уровне.

4. Обоснована эффективность применения нейросети встречного распространения, включающая в себя два алгоритма функционирования: самоорганизующуюся карту Кохонена и звезду Гроссберга, для автоматизированной идентификации показателей качества процесса шлифования по спектру возникающего при резании вибросигнала Система мониторинга на нейронных алгоритмах обладает адаптивными свойствами за счет возможности обучения и самообучения.

5. Разработано программное обеспечение мониторинга процесса шлифования, позволяющее в реальном времени оценивать параметры качества обрабатываемой поверхности; корректность использования предложенного подхода была подтверждена экспериментально в производственных условиях ОАО "СТО".

6. Разработанная автоматизированная система контроля качества микрогеометрии позволяет количественно оценивать показатели качества с погрешностью в 10-15 % . Возможность адаптации и самообучения позволяет понизить ошибку прогноза выдаваемого сетью до значений в 5-10 %.

7. Внедрение оперативного мониторинга показателей качества, как информационного канала системы мониторинга процессов шлифования, применяемого в ОАО "СТО", позволяет стабилизировать протекание технологического процесса за счет оперативного реагирования на изменение условий шлифования, что обеспечило повышение качества обработанных поверхностей (уменьшение дисперсии размеров в 1,5 раза) с уменьшением процента брака выпускаемой продукции.

1. Авакян В А., Бабаян КС. Спектральная модель формообразования детали при токарной обработке для целей диагностики станков // Динамика станочных систем ГАП: Тез. докл. 3-й Всесоюзн. науч. - техн. конф. - Тольятти, 1988.-с. 109-111.).

2. Абразивная и алмазная обработка материалов: Справочник / Под ред А.Н. Резникова М: Машиностроение, 1977. - 391 с.

3. Активный контроль размеров. / Под ред С.С. Волосова. — М.: Машиностроение, 1984. 224 с.

4. Аршанский М.М.: Щербаков В.П. Вибродиагностика и управление точностью обработки на металлорежущих станках. — М: Машиностроение, 1988. -136 с.

5. Базров Б.М, Горюшкин В.И. Устранение автоколебаний при токарной обработке с помощью самоприспособляющихся систем управления // Станки и инструмент. -1977. -N4. С.3-6.

6. Балицкий Ф.Я., Иванова М.А. Виброакустическая диагностика зарождающихся дефектов / М: Наука, 1984.119 с.

7. Бахтиров Г.Д. Аналогово-цифровые преобразователи. М: Сов. радио, 1980. 280 с..

8. Бейзельман P.O., Цыпкин Б.В., Перель Л.Я. Подшипники качения: Справочник. ML: Машиностроение, 1975. - 572 с.

9. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. — М.: Мир, 1974.-464 с.

10. Биттинс А.Г., Волков В.В., Гульбинас Р.Ю. К вопросу вибродиагностики технического состояния станков // Станкостроение Литвы: Сб.тр. -1982.- Вып. 13. С.57 - 62.

11. Бокс Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974. Вып. 1.406с., Вып.2.197 с.

12. Бордачев Е.В., Афанасьев А.В., Зимовнов О.В. Компьютерный комплекс для анализа динамических характеристик металлорежущих станков // СТИН. -1993. -№3.- С.24 25.

13. Бреев Б.Т., Гельфельд О.М, Ерохин В.А. Зависимость формы и чистоты поверхности от колебаний шлифовальной бабки // Станки и инструмент.- 1971. -№8.- С.12-15.

14. Бржозовский Б.М., Игнатьев С.А. Автоматизированная обработка результатов измерений вибраций шлифовальных автоматов // Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: Сб.тр. Саратов: СГТУ, 2000. - С. 12-13.

15. Бржозовский Б.М, Мартынов В.В. Динамический мониторинг гибких станочных модулей // Динамика технологических систем: Труды VI Межд. конф. Ростов-на-Дону: ДГГУ, 2001: - С.220 - 223.

16. Бржозовский Б.М, Мартынов В.В. Динамический мониторинг и оптимизация процессов механической обработки // СТИН. 2002. - № 1. — С. 3 — 8.

17. Бржозовский Б.М, Мартынов В.В., Карпов А.Н. Исследование преобразующих свойств динамических систем металлорежущих станков методом математического моделирования // Информационные технологии в проектировании и производстве. 1998. №3. С.46-50.

18. Бронштейн КН., Семендяев К.А. Справочник по математике. М: Наука, 1980.-976 с.

19. Вейц В.Л., Хигрик В.Э., Бундур МС., Васильков Д.В. Постановка задач вибродиагностики применительно к металлорежущим станкам // Вибротехника: Межвуз.сб.тр.- Вильнюс, 1985.-Вып. 1(49).-С. 103 -111.

20. Вильсон А.Л., Иорданян Р.В. Автоматизированный комплекс для оценки качества станочных систем //Станки и инструмент. —1990. №3. - с. 4 - 7.

21. Витенберг Ю.Р. Исследование с помощью корреляционных функций шероховатости поверхности после точения // Станки и инструмент. 1970. - №2. —с.20 - 23.

22. Волосов С.С., Гейлер З.Ш. Управление качеством продукции средствами активного контроля. -М: Изд-во стандартов, 1989. 264 с.

23. Ворыпаев Н.И., Волынская О.В. Применение автоматизированных вихретоковых дефектоскопов для управления шлифованием деталей подшипников // Автоматизация и управление в машино и приборостроении: Межвуз. научн. сб. - Саратов: СГТУ, 2002. - С. 37 - 39.

24. Ворыпаев А.Н. Исследование динамики процесса шлифования //Региональные особенности развития машино- и приборостроения, проблемы и опыт подготовки кадров: Сб. трудов 1-й Всерос. науч.- метод, конф. с междунар. учасг. Саратов: СГТУ, 2000. С.297-302.

25. Ворыпаев А.Н. Способ мониторинга технологических процессов абразивной обработки, включающий оценку стойкости шлифовальных кругов //Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы: Сб. ст. Волжский, 2002. С. 158 -159.

26. Ворыпаев А.Н. Оценка взаимосвязи между точностью процесса шлифования и динамическими характеристиками упругой системы станка //Надежность и качество: Труды Междунар. симпоз. Пенза, 2001. С.371.

27. Голографический анализ источников вибрации и шума работающих машин и механизмов / С.Н. Панов, Г.А. Брытков // Вестник машиностроения. — 1988. -№11. — с.27-32

28. Горбань АН., Россиев Д.А., Нейронные сети на персональном компьютере. М.: Наука, 1996. - 276 с.

29. Городецкий Ю.И. Создание математических моделей сложныхавтоколебательных систем в станкостроении / Автоматизация проектирования: Сб. Статей. Вып. 1/ Под ред. акад. В.А.Трапезникова. М: Машиностроение, 1986.- 304 с.

30. Гурьянихин В.Ф., Юганов В.Ф. Использование низкочастотных акустических колебаний для оценки качества шлифуемых поверхностей заготовок // Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы: Сб.тр. Междконф. Волжский, 1999. - С. 14 -16.

31. Доброскок B.JL Пути снижения уровня вибраций при шлифовании // Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы: Сб.тр. Межд.конф. Волжский, 1998. - С. 123-126.

32. Дунин-Барковский И.В., Карташова А.Н. Измерения и анализ шероховатости, волнистости и некруглости поверхности. М: Машиностроение, 1978.-232 с.

33. Евсеев Д.Г. Формирование свойств поверхностных слоев приабразивной обработке. Саратов: Изд-во СГУ, 1975. -128 с.

34. Евсеев Д.Г., Сальников А.Н. Физические основы процесса шлифования. Саратов: Изд-во СГУ, 1978. -128 с.

35. Евсеев Д.Г. Оперативная диагностика технологических процессов // Диагностика технологических процессов в машиностроении: Материалы семинара-М: МДНТП, 1990. С.З -10.

36. Задирака В.К. Теория вычисления преобразования Фурье. Киев: Наукова думка, 1983. 216 е., либо его интегральное преобразование Коваленко И.Н., Кузнецов Н.Ю. Случайные процессы: Справочник. Киев. Наукова думка, 1983, 366 с.

37. Заковоротный B.JL, Бордачев Е.В., Афанасьев А.В. Анализ и параметрическая идентификация динамических характеристик шпиндельной группы станков // СТИН. -1995. №10. - С.22 - 28.

38. Заковоротный В.Л., Бордачев Е.В., Алексейчик М.И. Динамический мониторинг состояния процесса резания // СТИН. -1998. № 12. - С.6 —13.

39. Игнатьев А.А., Добряков В.А., Куранов В.В. Динамические испытания прецизионных токарных модулей // Изв.вузов. Машиностроение. 1992. - № 4-6. -С.97-101.

40. Каминская В.В., Гринглаз А.В. Расчетный анализ динамических характеристик несущих систем станков // Станки и инструмент. 1989. - №2. -С.10-13.

41. Кибальченко А.В., Матюшко В.И., Сахно Ю.А. Устройства автоматической балансировки на прецизионных металлорежущих станках: Обзор. М.: ВНИИТЭМР, 1990. - Вып. 7. - 40 с.

42. Кей С.М., Марпл C.J1. Современные методы спектрального анализа -1ИИЭР. 1981. Т.69. №11. С.5-51.

43. Кедров С.С. Колебания металлорежущих станков. М.: Машиностроение, 1978. - 200 с.

44. Кулаков Ю.М, Хрульков В.А., Дунин — Барковский И.В. Предотвращение дефектов при шлифовании. — М: Машиностроение, 1975. — 144 с.

45. Королев А.В., Исследование процессов образования поверхностей инструмента и детали при абразивной обработке. Саратов: Изд-во СГУ, 1975. — 192 с.

46. Королев А.В. Влияние переменной жесткости системы СПИД на волнистость шлифуемых деталей // Прогрессивные методы чистовой обработки деталей машин, обеспечивающие высокое качество и надежность: Сб.ст. — Саратов: СПИ, 1972. С. 14 -18.

47. Королев А.В., Новоселов Ю.К. Теоретико вероятностные основы абразивной обработки. - Саратов: Изд-во СГУ. - часть 1,1987. —168 с.

48. Корчак С.Н. Производительность процесса шлифования стальных деталей. М.: Машиностроение, 1974. - 280 с.

49. Кудинов А.В. Качественная идентификация вибраций и форм потери виброустойчивости в станках // СТИН. -1999. № 7. - С.15 - 21.

50. Кудинов В. А. Динамика станков-М: Машиностроение, 1967.-360 с.

51. Кулаков Ю.М, Хрульков В.А., Дунин — Барковский И.В. Предотвращение дефектов при шлифовании. — М: Машиностроение, 1975. — 144 с.

52. Куранов В.В. Идентификация динамического состояния токарных модулей по стохастическим характеристикам резания: Автореф. дис . канд.техн.наук. Саратов, 1992. -17 с.

53. Кушнир Э.Ф. Матричный метод оценки динамического качества станков // Автоматизация расчетов и проектирования металлорежущих станков: Сб. науч. тр.-М.: ЭНИМС, 1988. С.94-101.

54. Левина З.М. Решетов Д.Н. Контактная жесткость машин. -М.: Машиностроение, 1971.

55. Лурье Г.Б. Некоторые вопросы теории рабочего процесса круглого шлифования.- Вестник машиностроения. -1954. №5.

56. Лурье Г.Б. Шлифование металлов. М.: Машиностроение, 1969. — 172с.

57. Маслов Е.Н. Теория шлифования материалов. — М.: Машиностроение, 1974.-320 с.

58. Мирский Г.Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их измерения. М: Энергоиздат, 1982.320 с.

59. Михелькевич В.Н. Автоматическое управление шлифованием. М.: Машиностроение, 1975. - 304 с.

60. Никитин Б.В. Расчет динамических характеристик металлорежущих станков. -М.: Машгиз, 1962. -112 с.

61. Новоселов Ю.К. Динамика формообразования поверхностей при абразивной обработке. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1979. —124 с.

62. Новоселов Ю.К., Братан С.М Управление операцией шлифования в автоматизированном производстве // Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы: Сб.тр. Межд. конф. — Волжский, 1999. — С. 233-236

63. Островский В.И. Теоретические основы процесса шлифования. — Л: Изд. Ленингр. ун-та, 1981. -144 с.

64. Оценка динамического качества станка по параметрам волнистости поверхности обработанных деталей в производственных условиях: Метод, рекомендации. М: ЭНИМС, 1987. - 34 с.

65. Павлов А.Г. Выбор параметров станка по динамическому качеству // Изв. вузов. Машиностроение. 1982. - № 12. - С.116 - 120.

66. Приборы и автоматы для контроля подшипников: Справочник / Ю.Г.Городецкий, Б.И.Мухин, Э.ПСавенок, Н.А.Соломатин.- М: Машиностроение, 1973.- 256 с.

67. Приборы и системы д ля измерения вибраций, шума и удара: Справочник. В 2-х т. / Под ред. В.В. Клюева М.: Машиностроение, 1978.

68. Пуш А.В., Юркевич В.В., Мартынов С.В. Автоматизированные нагрузочные силовые устройства для программных испытаний станков // Станки и инструмент. 1992. №7. С. 22-27.

69. Пуш А.В. Моделирование и мониторинг станков и станочных систем // СТИН. 2000. - № 9. - С. 12 - 20.

70. Редько С.Г. Процессы теплообразования при шлифовании металлов. — Саратов: Изд-во Сарат. ун-та., 1962. -126 с.

71. Резников А.Н. Теплофизика резания. — М.: Машиностроение, 1969. — 268с.

72. Салениекс И.К., У питие Г.В. Мониторинг автоматизированного производства // Точность и надежность механических систем: Сб.тр. — Рига, 1989. -С.5-10.

73. Сальников А.Н Трение шероховатых поверхностей в экстремальных условиях. Саратов: Изд-во СГУ, 1987. -136 с.

74. Санкин Ю.Н. Динамические характеристики вязкоупругих систем с распределенными параметрами. Саратов.: Изд-во СГУ, 1977.

75. Селезнева В.В. Вибродиагностика станков по результатам обработки //Надежность и диагностирование технологического оборудования. — М.: Наука, 1987.-с.112-122.

76. Сипайлов В.А. Тепловые процессы при шлифовании и управление качеством поверхности.-М: Машиностроение, 1978. -167 с.

77. Смирнов Г.И., Фельдман В.Д. Диагностирование металлорежущего оборудования по кинематическим параметрам// Испытания, контроль и диагностирование ГПС. -М: Наука, 1988. с.55-59.

78. Старков В.К., Дворин Ю.М Теоретическое обоснование выбора характеристики высокопористого шлифовального круга // Исследование станков и инструментов для обработки сложных и точных поверхностей: Межвуз. научн. сб. Саратов: СГТУ, 2003. -С.4-9.

79. Старков В.К. Обработка резанием. Управление стабильностью и качеством в автоматизированном производстве. — М.: Машиностроение, 1989. — 296 с.

80. Сутормин В.И. Проблемы балансировки и диагностики шлифовальных станков // СЛИН. -1994. № 1. - С. 12 -18.

81. Сутормин В.И., Щербакова Т.Г., Чуненков Н.П Вибродиагностика неуравновешенных шлифовальных кругов и управление вибрацией // Динамика станочных систем ГАП: Тез.докл. Всесоюзн. конф. Тольятти, 1988. — С. 198 -199.

82. Тверской ММ Автоматическое управление режимами обработки деталей на станках. М: Машиностроение, 1982. - 208 с.

83. Точность и надежность автоматизированных прецизионных металлорежущих станков. 4.1. / Бржозовский Б.М, Добряков В.А., Игнатьев А. А., Мартьшов В.В. Саратов: Сарат. политехи, ин-т, 1992. -160 с.

84. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. — М: Мир, 1981.-693 с.

85. Уоссерман Ф. Нейрокомпьюгерная техника. М: Мир, 1992. — 212 с.

86. Филимонов Л.Н. Стойкость шлифовальных кругов. JL: Машиностроение, 1973. -136 с.

87. Хигрик В. Э., Сидачев Т. А. Спектральные характеристики металлорежущих станков в процессе резания //Вибротехника: Межвуз, сб. тр. —

88. Вильнюс, 1986. С. 123 -129.

89. Хомяков B.C., Молодцов В.В. Проблема моделирования подвижных стыков в станках // Конструкторско-технологическая информатика (КТИ-96): Сборник статей 3-его междунар. конгресса .- Москва: Изд-во Ml ТУ «СТАНКИН», 1996.-С.149-150.

90. Худобин JI.B. Пути совершенствования технологии шлифования. — Саратов: Приволжское книжное изд-во, 1969. 213 с.

91. Шевелева Г.И., Волков А.Э. Моделирование процессов формообразования и зацепления конических колес // Конструкторско-технологическая информатика (КТИ-96): Сборник статей 3-его междунар. конгрессаМосква: Изд-во МГТУ «СТАНКИН», 1996.- С. 161-162.

92. Шустер В.Г. Система оценок точности обработанной поверхности как характеристика выходной точности станка //Станки и инструмент. 1985. -N11.-С. 12-16.

93. Эльянов В.Д. Шлифование в автоматическом цикле. М.: Машиностроение, 1980. -104 с.

94. Эльянов В.Д. Совершенствование методики расчета режимов шлифования. // СТИН. -1993. № 1. - С. 21- 26.

95. Эльянов В. Д., Куликов В.Н. Прижоги при шлифовании: Обзор. — М.: НИИМАШ, 1974. 63 с.

96. Эльясберг М.Е., Демченко В А Упрощенная модель многоконтурной динамической системы для расчета станка на устойчивость при резании //Станки и инструмент. -1987. № 8.- С.4-7

97. Якимов А.В. Оптимизация процесса шлифования. М.: Машиностроение, 1975.-176 с.1. ПРИ ЛОЖР.НИ я