автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Повышение эффективности мониторинга технического состояния металлорежущего оборудования на основе разработанной информационно-измерительной системы

На правах рукописи

Порватов Артур Николаевич

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ МЕТАЛЛОРЕЖУЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ РАЗРАБОТАННОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

Специальность 05.11.16 Информационно-измерительные и управляющие системы (по машиностроению и машиноведению)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 2 0А1 2и11

Москва-2011

4857797

Работа выполнена на кафедре «Электротехники, электроники и автоматики» ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН».

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Кузовкин Владимир Александрович

доктор технических наук, профессор Волков Николай Васильевич ФГБОУ ВПО для инвалидов с нарушением опорно-двигательной системы "Московский государственный гуманитарно-экономический институт"

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор Веселое Олег Вениаминович ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых» ОАО «ЭНИМС»

Защита состоится « / <?» _// 2011г. в /^^Часов на заседании

диссертационного совета Д212.142.04 при ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН» по адресу: 127994, г. Москва, Вадковский пер., д. 1.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью учреждения (организации), просьба высылать по указанному адресу в диссертационный совет Д212.142.04.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН».

Автореферат разослан «_ Юу> (О 2011г.

Ученый секретарь _Л

диссертационного совета ? •-

к.т.н. Иванов В.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. В системе подготовки производства важное место занимает вопрос сбора и обработки информации о текущем состоянии технологического оборудования и управления техпроцессом на ее основе. В процессе эксплуатации металлорежущего оборудования могут возникнуть различные нарушения работоспособности, приводящие к простою, выходу из строя или поломке инструмента и/или оборудования. При этом на первый план выходит задача разработки и проектирования автоматизированной системы контроля и управления, обладающей возможностью не только диагностировать и прогнозировать техническое состояние станочного оборудования, но и управлять им, изменяя параметры обработки в соответствии с получаемой информацией. Основой автоматизированной системы контроля и управления является информационно-измерительная система (ИИС).

Многие зарубежные производители станочного оборудования интегрируют ИИС в свою продукцию, но количество регистрируемых параметров зачастую сильно ограничено, а обработка информации дает возможность оценить только текущее состояние оборудования, без прогнозирования. Кроме того, с ужесточением требований к станочному оборудованию по производительности, качеству обработки, надежности, а также с введением новых стандартов в области открытых распределенных систем необходима формализация подхода к созданию средств получения и обработки измерительной информации.

Создание ИИС с использованием новейших технологий приводит к необходимости предварительной оценки ее работоспособности, предельной чувствительности, точностных, шумовых и других параметров, определяющих технико-экономические характеристики будущей системы. Имитационное моделирование позволяет максимально достоверно провести эту оценку без создания прототипа системы.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности мониторинга технического состояния металлорежущего оборудования на основе разработанной измерительной информационной системы.

Для достижения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

- создание методики проектирования измерительных систем мониторинга состояния металлорежущего оборудования с использованием объектно-ориентированного подхода на основе имитационного моделирования;

- создание имитационных моделей компонентов информационно-измерительной системы и разработка методики проверки их адекватности;

- разработка и программная реализация алгоритмов выделения информативных параметров;

- экспериментальное исследование информационно-измерительной системы мониторинга состояния металлорежущего оборудования. Методологической базой исследования послужили работы

Григорьева С.Н., Козочкина М.П., Синопальникова В.А., Новицкого П.В., Орнагского П.П., Кавалерова Г.И., Темникова A.C., Цапенко П.П., Стахова А.П., Филиппова H.A.

Методы исследования

При выполнении работы использованы методы планирования эксперимента, статистического моделирования, математический анализ для обработки и интерполяции экспериментальных данных. Численные эксперименты производились в программной среде MathCAD. Схемотехническое моделирование проведено с использованием программного комплекса MultiSim. Программно-математическое обеспечение реализовано в среде программирования N1 LabVIEW.

Научная новизна работы заключается в:

- установлении связи между компонентами ИИС и внешними дестабилизирующими факторами при помощи совокупности схемотехнических имитационных моделей компонентов ИИС регистрации значений силы и вибрации в процессе резания, включающей в себя модели датчиков и аналоговых преобразователей;

- установлении факторов снижения уровня помех на информативные параметры, характеризующие техническое состояние оборудования.

Практическая значимость основных результатов диссертационной работы.

Разработанные имитационные модели и методика исследования позволяют за счет объектно-ориентированного подхода решать вопросы разработки и оптимизации структуры ИИС мониторинга технического состояния станочного оборудования на этапе разработки рабочей конструкторской документации.

Предложенная в работе методика построения ИИС использовалась при создании автоматизированных стендов мониторинга и диагностики технического состояния станочного оборудования и прототипа информационно-измерительной системы регистрации механических параметров технологического оборудования.

Материалы отдельных глав использовались в научно-исследовательских работах "Научно-методические основы создания и применения систем диагностирования и мониторинга состояния в реальном времени прогрессивных технологических процессов металлообработки", «Создание универсального интеллектуального комплекса для механообрабатывающего оборудования с ЧПУ», выполнявшихся в рамках государственного контракта от 23.09.2009 г. № 9411.1003702.05011.

Достоверность результатов

Достоверность полученных результатов обосновывается:

- использованием известных математических методов и корректностью выполнения всех теоретических построений;

- сопоставлением и совпадением результатов имитационного моделирования и экспериментального исследования макета ИИС.

Апробация работы и публикации

Основные результаты работы докладывались на следующих конференциях:

- III научно-образовательная конференция - «Машиностроение -традиции и инновации» (МТИ-2010), в Москве на базе ГОУ МГТУ «Станкин», 30 ноября - 1 декабря 2010 г.

- X научная конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН», в Москве на базе ГОУ МГТУ «Станкин», 24-25 апреля 2007 г.

Результаты диссертации использованы работе ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2013 годы» по государственному контракту от «15» июня 2009 г. № 02.740.11.0176 с Минобрнауки РФ.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методология построения схемотехнических моделей компонентов ИИС мониторинга технического состояния станочного оборудования по результатам измерения параметров силы резания и вибрации.

2. Методика проектирования ИИС мониторинга состояния станочного оборудования и режущего инструмента на базе имитационного моделирования отдельных компонентов ИИС.

3. Методология создания автоматизированных диагностических стендов на базе ИИС мониторинга состояния технологического оборудования посредством ее интеграции в систему ЧПУ станка.

4. Анализ результатов реализации ИИС мониторинга технического состояния металлорежущего оборудования с оценкой ее диагностических возможностей и экспериментального сравнения с существующими приборами и системами.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 62 наименований и приложения. Общий объем работы составляет 155 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулирована ее цель, показана ее практическая ценность и научная новизна, приводится краткий обзор содержания глав.

В первой главе кратко рассмотрены основные положения построения измерительных информационных систем (ИИС) мониторинга состояния технологического оборудования посредством регистрации его механических параметров. Обоснована необходимость создания методологии проектирования таких систем.

Проводится обзор современных методов и аппаратно-программных средств мониторинга состояния станочного оборудования по различным параметрам. Обосновывается выбор параметров металлорежущего оборудования для оценки его состояния. Изучаются возможность использования этих методов и тактико-технические характеристики измерительных систем.

На основании проведенного анализа обосновывается невозможность адекватного построения ИИС мониторинга технического состояния станочного оборудования без формализации подхода и моделирования, а также доказывается необходимость комплексного использования различных

методов и подходов. Формулируются основные технические требования, предъявляемые к регистрации параметров состояния, к функциональным возможностям аппаратно-программных средств ИИС и приводится структурная схема ИИС (рис. 1).

Рис. 1. Структурная схема ИИС Структурно ИИС мониторинга технического состояния станка состоит из блоков датчиков, усилителей и фильтров, аналого-цифровых преобразователей (АЦП), выполняющих аналоговое и аналого-цифровое преобразование измеряемого параметра физической величины. Вычислительный комплекс совместно с ЭВМ при помощи комплекса программ обрабатывает данные, поступающие от АЦП, в соответствии с реализованными алгоритмами и моделями. В результате чего формируется воздействие на объект (станок), необходимое для рещения поставленной задачи мониторинга (останов, подналадка или дальнейший мониторинг).

На основании проведенного обзора существующих на сегодняшний день программных и аппаратных средств и их анализа показывается недостаточный уровень готового аппаратно-программного комплекса для

мониторинга состояния металлорежущего оборудования по его механическим параметрам.

Во второй главе приведено описание разработанных имитационных моделей компонентов ИИС, их математическое представление и схемотехническая реализация с помощью эквивалентного преобразования:

Лч 1

Проведена параметрическая идентификация описанного выше уравнения путем расчета основных параметров компонентов измерительных каналов по их известным техническим характеристикам (паспортным данным) датчиков. Построена обобщенная структура модели измерительного канала с учетом влияния внешних и внутренних факторов (рис. 2).

Рис. 2. Общая структура измерительного канала

Основой являются блоки (компоненты), обладающие собственной статической (чувствительность, К{) и динамической (нормированная амплитудно-частотная характеристика, G,(j)) передаточными функциями. На результат измерения по мере прохождения сигнала через измерительный канал действуют внешние и внутренние дестабилизирующие факторы, имеющие собственную передаточную функцию (tf¡): температура, электромагнитное поле, внутренние входные и выходные сопротивления. По результатам проведенного анализа действия основных факторов проводится уточнение моделей, вводятся дополнительные блоки, имитирующие влияние этих факторов.

Разработанные модели измерительных каналов силы резания {рис. 3,а) и вибрации (рис. 3,6) представляют собой совокупность блоков, характеризующихся передаточными функциями объекта моделирования и дестабилизирующих факторов: температуры, межканального взаимодействия и качества заземления.

■Й-

п:

гй-

ф-

ср'

а)

б)

Рис. 3. Имитационные схемотехнические модели измерительных каналов силы резания (а) и вибрации (б) Имитационные схемотехнические модели аналоговых измерительных каналов состоят из моделей: источника сигнала, датчика (механической и электрической подсистем, эквивалентной схемы преобразователя), источников дестабилизирующих факторов (температуры и заземления), усилителя и нагрузки. Нагрузка имитирует подключаемое устройство отображения или аналого-цифровой преобразователь.

Основой моделей датчиков являются дифференциальные уравнения, параметры которых после идентификации по паспортным данным были уточнены с использованием испытательного воздействия - импульса, подаваемого на вход датчиков. Т.к. воспроизведение идеального импульсного воздействия в реальных условиях невозможно, использовалось приближение к идеальному посредством уменьшения длительности воздействия, которое подразумевает увеличение его амплитуды (в линейном диапазоне), необходимого для введения датчика в режим свободных колебаний. При этом использовалось утверждение, что если длительность импульса не превышает 0.3Г, где Т-период собственных колебаний датчика, то импульс можно считать идеальным испытательным воздействием, а отклик датчика - импульсной характеристикой. Воздействие проводилось с помощью динамометрического молотка.

Время, с

Рис. 4. Отклик динамометра (точки) и его модели (линия) на единичный

импульс

Поиск значений параметров модели проводился при помощи метода наименьших квадратов. На рис. 4 изображен результат импульсного (кратковременного) воздействия на динамометр (точки) и его модель (линия) после определения значений ее параметров.

В результате уточнения параметров модели расхождение между импульсными характеристиками составило менее 1%.

Проведена проверка адекватности разработанных моделей, которая делится на две части: проверка моделей и проверка метода имитационного моделирования. Проверка моделей заключалась в сравнении полученных характеристик моделей с реальными аналогами при помощи /-критерия Стьюдента. Графики ошибок расхождения между моделями и их реальными аналогами приведены на рис. 5 (а,б). Расхождение между полученными статической и динамической характеристиками моделей динамометра и пьезоакселерометра составляет не более 1.5% (рис. 5,а) и 1дБ (рис. 5,6), соответственно.

а) б)

Рис. 5. Ошибка характеристик динамометра (а) и пьезоакселерометра (б) В результате сопоставления полученных значений критерия с табличными с достоверностью, равной 0.95, модели являются адекватными.

Реализация моделей проводилась в программном комплексе МиЫБт при помощи базовых моделей элементов, в основе которых лежат дифференциальные уравнения, чья адекватность многократно проверена. В то же время для проведения имитационного моделирования был использован один из методов МиШБ'ип - метод Монте-Карло, реализация которого требует установления адекватности этого метода, заключающегося в проверке нормальности распределения генерируемых случайных чисел средой

схемотехнического моделирования МиЫБ'т. Проверка проведена с использованием модифицированного критерия согласия х2 («хи-квадрат»):

где т, - количество членов выборки, попавшее в /-й интервал, к - количество

равновероятных интервалов.

Сравнение табличного и полученного при моделировании модифицированного критерия согласия х2 подтвердило с 95% вероятностью нормальность распределения случайных величин метода Монте-Карло в

программном комплексе КШйЗт.

В третьей главе приведены описания аппаратно-программных средств, используемых при создании макета ИИС, а также принципов его построения и определения его технических характеристик. С использованием действующего макета ИИС выявлены дополнительные факторы, способные оказать значительное влияние на работу системы: места установки датчиков, отсутствие заземления и электрической изоляции корпуса датчика от корпуса станка.

В основе ИИС лежит отечественная система сбора данных (Л-кард), для которой описан процесс сбора и обработки измерительной информации и обоснована структура и функциональные характеристики специального

программного обеспечения.

Описаны реализованные алгоритмы обработки сигналов для выделения в них информативных признаков технического состояния, в том

числе: фильтрация, спектральный анализ.

Для частотной фильтрации применяются цифровые фильтры верхних и нижних частот, полосовые и узкополосные фильтры с различным рядом центральных частот. В последнем случае выделяются полигармонические

к

¿=1

сигналы.

Предпочтение отдается цифровым фильтрам, т.к. применение активных ЯС-фильтров вносит большие фазовые искажения, особенно в области частоты среза. В узкополосных фильтрах изменения фазы могут происходить от -л/2 до +71/2, что неприемлемо в случаях, когда для мониторинга состояния используются сигналы с двух и более измерительных каналов и требуется обеспечение идентичности фазовых сдвигов по всем каналам. В то же время цифровые фильтры обладают большой точностью задания характеристик и гибкостью реализации, позволяющей изменять их временные и частотные характеристики программным путем.

По сравнению с фильтрацией методом скользящего среднего с той же шириной окна структура исходных данных сохраняется значительно лучше. Кроме того, сравнение с цифровым фильтром с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ) второго порядка показало, что результаты фильтрации отличаются незначительно. При этом фильтрация с помощью усредняющего полинома сохраняет начальную фазу сигнала и имеет меньшие требования к производительности системы «реального» времени.

Для выбора коэффициентов фильтра необходимо воспользоваться положениями, принятыми в теории обработки сигналов:

• ширина фильтра должна быть приблизительно равна половине ширины пика (полосы);

• искажение пиков меньше сказывается на их площади, чем на их высоте;

• при многократном применении одного и того же фильтра наибольший эффект сглаживания (> 95%) достигается при первой фильтрации, поэтому достаточно применить фильтр только один раз.

а

5

Рис. 6. Сигнал составляющей силы резания, полученный без фильтрации (1) и с помощью полиномиальной фильтрации (второй порядок, 77 точек) (2) В результате исследования было установлено, что наилучшее соотношение сигнал/шум при высоком качестве сохранения формы сигнала и производительности (в режиме «реального» времени) для сигнала о силе резания обеспечивается фильтром Савицкого-Голея (рис. 6).

Фильтр Савицкого-Голея используется преимущественно при обработке и анализе данных в аналитической химии, где не предъявляются требования к быстродействию для работы в составе систем реального времени. Поэтому была разработана и реализована модификация этого фильтра, заключающаяся в автоматическом расчете коэффициентов полиномиальной функции и их корректировки при минимизации среднеквадратического отклонения исходного массива от полученной функции в зависимости от выборки сигнала (рис. 7).

В результате моделирования было установлено, что наибольшее влияние на результат измерения силы резания оказывают различные наводки, обусловленные неправильным заземлением или его полным отсутствием непосредственно на станке. Одним из методов определения качества заземления является измерение сопротивления (7?з) между корпусом заземляемого объекта и точкой заземления (земляной шиной): чем оно меньше, тем лучше.

0.0002

Рис. 7. Алгоритм работы модификации фильтра Савицкого-Голея При небольшом уровне помех (в пределах 10% от диапазона измерения) возможна компенсация с помощью предложенного технического решения (рис. 8), обеспечивающего изменение полярности питания мостового датчика.

Разность потенциалов между сигнальными проводами в случае, когда первый вывод моста заземлен, а на второй подано питающее напряжение (Л = 1, Р2 = 0), равна Fa = Vx - Уг = Vo + Eos, где V0 — сигнал непосредственно с выхода моста. Если же на первый по схеме вывод моста подано напряжение, а второй заземлен (Л = 0, Р2 = 1), то разность потенциалов составит Vb = - V<¡ + Eos■ Разность V3 - Vb будет равна 2F0, то есть окажется независимой от ЭДС - Eqs- Данный метод снижает быстродействие данного измерительного канала в целом, что объясняется необходимостью производить расчет результирующего значения, но при этом обеспечивается стабильность

выходного сигнала в условиях действия помеховой ЭДС (в том числе и термо-ЭДС).

Рис.8. Схема компенсации термо-ЭДС.

Виброакустический сигнал представляет собой апериодический сигнал, поэтому для его анализа используют численную реализацию быстрого преобразования Фурье (БПФ) и представление его результатов в виде пространственно-временного графика, который позволяет выявить общую тенденцию изменения параметров колебаний и, следовательно, состояния станка. Пространственно-временное БДПФ использует окна, (w),

т.е. - функции, ограничивающие сигнал во временной области

/■ + 00

F(t, ш) = /(t)vv(t - t)e-'andt

J—00

или для дискретного сигнала

п=+оо

F(m,<a) = ^ f(n)w(n - m)e~J"n .

7l=—оо

На основании экспериментального исследования влияния окон на виброакустический сигнал был сделан вывод, что наилучший результат, а именно, минимальное расширение основного и максимальное ослабление боковых лепестков спектра дает окно Хемминга

/ 2лп \

w(n) = 0.54 - 0.46 • cos

Размещение пьезоэлектрического датчика непосредственно на станке может осуществляться несколькими способами, например, при помощи шпильки и при помощи магнита. В обоих случаях использование неизолированного чувствительного элемента от корпуса датчика требует либо наличие заземления у станка, либо изоляции корпуса датчика от корпуса станка.

Рис. 9. Результаты моделирования влияния на вибропреобразователь качества заземления корпуса станка при = 0 Ом, = 3 Ом = 6 Ом.

В результате моделирования измерительного канала параметров вибрации (рис. 9), а затем и экспериментально (рис. 10,6), было установлено, что отсутствие заземления или изоляции проводит к возникновению неослабленной помеховой составляющей на частоте питания станка (50Гц).

Спектр сигнала без помеховой составляющей при соблюдении описанных выше требований показан на рис. 10,а.

а) б)

Рис. 10. Результат эксперимента с электрической изоляцией датчика от корпуса станка (а) и без нее (б) Разработанный макет ИИС условно может быть разделен на несколько подсистем: регистрации сил резания, регистрации виброускорения и подсистема управления. Каждая из них является самодостаточной и может быть использована как раздельно, так и совместно с другими подсистемами, реализуя параллельный сбор и обработку измерительных сигналов от объекта, а также управление им через шину 118-485 (при наличии системы ЧПУ) или через дискретные сигналы непосредственно приводами (при наличии устройства, согласующего уровни цифрового сигнала ИИС с входом контроллера станочного привода).

В четвертой главе описаны методы и подходы к экспериментальному исследованию макета ИИС с использованием созданных автоматизированных стендов на базе токарного и фрезерного станков (рис. 11), приведены результаты их экспериментального исследования.

Созданные автоматизированные стенды использовались для проверки работоспособности и пригодности разработанной ИИС к ее применению в промышленности для решения задач мониторинга и диагностики технического состояния. Проверка каждой из подсистем ИИС заключалась в том, чтобы удостовериться в правильности регистрации и обработки измерительных сигналов.

Автоматизированный стенд на базе фрезерного станка

I 1

Рис. 11. Автоматизированный стенд на базе фрезерного станка

Экспериментальное исследование проводилось для каждой из подсистем отдельно, его целью являлась проверка работоспособности разработанного макета ИИС в составе диагностического комплекса для регистрации и обработки измерительной информации.

Проверка работоспособности тензометрической подсистемы заключалась в сравнении результатов регистрации данных о силе резания с системой на базе оборудования National Instruments.

Проверка работоспособности виброметрической подсистемы заключалась в сравнении результатов регистрации и обработки с прибором для измерения шума и вибрации. Выводы о работоспособности каналов виброизмерения ИИС делались по результатам сравнения сигналов, полученных в процессе резания с обоих устройств.

Для сравнения были проведены опыты по тарировке динамометра (тензометрическая подсистема) и регистрации спектра вибрации (виброметрическая подсистема) поочередно описанными выше устройствами и макетом ИИС. Сравнение результатов показало общее совпадение измеренных значений, причем общий уровень помех в большинстве опытов был ниже, чем у аналогичных устройств.

Для исследования работоспособности ИИС в составе диагностического комплекса был проведен ряд экспериментов по

регистрации составляющих сил резания для нескольких проходов одним и тем же инструментом при одинаковых режимах.

В результате анализа полученных данных (рис. 12) видно, что значение силы резания с каждым проходом заметно увеличивается, что говорит об износе используемого инструмента.

Сипа, кгс

1 хо !(.(! 140 120 100 КО 60 40

;о «

О 10 20 30 4-0 50 60 70 80 90 100 110 Время, с

Рис. 12. График изменения составляющей силы резания при 5 проходах Целью исследования подсистемы виброметрии было установление связи между местом установки датчиков и информативной составляющей сигнала (в данном случае частотным спектром), а также между параметрами обработки и параметрами вибрации, что определяет возможность работы созданной ИИС в составе диагностического комплекса.

Анализируя вибросигналы при фрезеровании, можно сделать вывод, что при неизменном частотном спектре с изменением направления подачи (встречное или попутное), меняется амплитуда вибрации (при встречном увеличивается в среднем на 25%, что соответствует общей теории резания), что дает возможность использовать разработанную ИИС в составе средств диагностирования станочного оборудования.

Таким образом, разработанный макет ИИС дает адекватные результаты измерения по параметрам силы резания и вибрации и не уступает существующим системам.

Рис. 13. Алгоритм диагностирования остаточного износа По результатам эксперимента на изменение значений параметров силы резания и/или вибрации при увеличении износа был разработан алгоритм диагностирования остаточного износа (рис. 13) на основании критических значений.

В заключении подводятся итоги выполненной работы и формулируются основные полученные результаты.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

В процессе выполнения настоящей работы были получены следующие основные результаты:

1. Повышение эффективности мониторинга технического состояния металлорежущего оборудования достигается за счет использования разработанных имитационных моделей и применения схемотехнического моделирования на этапах проектирования и наладки измерительных систем, а также за счет реализованных алгоритмов обработки выделения информативных параметров, обеспечивающих фильтрацию и спектральный анализ измерительных сигналов, что снижает уровень помех и в итоге повышает эффективность работы информационно-измерительной системы в составе диагностического комплекса металлорежущего оборудования.

2. Созданная методика проектирования измерительных систем мониторинга состояния металлорежущего оборудования с использованием объектно-ориентированного подхода на основе имитационного моделирования позволила повысить эффективность разработки подобных систем, значительно сократив время, требуемое на составление технических требований, валидацию и верификацию параметров проектируемой системы.

3. Разработанные имитационные модели компонентов информационно-измерительной системы отражают динамику механических и электрических процессов при изменениях измеряемой величиной и внешних факторов (температуры), и могут быть реализованы как в математических пакетах программ, так и в средствах сбора и обработки данных, что повышает точность моделирования и измерения.

4. Созданная методика проверки адекватности схемотехнических моделей позволяет проводить параметрическую идентификацию модели

одновременно со статистическими исследованиями, что уменьшает время на их верификацию.

5. В результате исследования было установлено, что основными факторами, влияющими на результат измерения вибраций и сил резания, являются температура (термо-ЭДС) и внешнее электромагнитное поле (помехи).

6. Проведенное экспериментальное исследование информационно-измерительной системы мониторинга состояния металлорежущего оборудования показало ее пригодность к использованию в составе как встраиваемого, так и мобильного диагностического комплекса станочного оборудования.

7. Установленные связи между компонентами ИИС и внешними факторами (температурой и влиянием электромагнитных помех) при помощи совокупности схемотехнических имитационных моделей компонентов ИИС регистрации значений силы и вибрации в процессе резания позволил выявить пути уменьшения влияния этих факторов на конечный результат измерения.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в издания, рекомендованных ВАК РФ:

1. Козочкин М.П., Маслов А.Р., Порватов А.Н. Управление процессом резания посредством интеграции подсистемы диагностирования в систему ЧПУ металлообрабатывающего станка. Вестник МГТУ «Станкин» №3(15) 2011, с.110-111.

2. Порватов А.Н. Подход к разработке информационной системы диагностирования станочного оборудования с использованием имитационного моделирования //Метрология. - Москва: ФГУП «Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия». - 2011. - №5, с.22-28.

3. Козочкин М.П., Гусев A.B., Порватов А.Н. Разработка мобильных систем для мониторинга и диагностики станочных узлов. «Справочник. Инженерный журнал» №3 (168) 2011, с.20-23.

4. Козочкин М.П., Гусев A.B., Порватов А.Н. Создание портативных мобильных диагностических комплексов для мониторинга и отладки технологических процессов и станочных узлов. Вестник МГТУ «Станкин» №1 (13) 2011, с.42-47.

Статьи и материалы конференций:

5. Порватов А.Н. Передача динамометрической информации по радиоканалу. «Инструмент. Технология. Оборудование», №8/2011, с.38-39.

6. Козочкин М.П., Гусев A.B., Порватов А.Н. Портативные мобильные комплексы для диагностирования узлов станков. «Инструмент. Технология. Оборудование» №12 2010, с.30-33.

7. Порватов А.Н. Имитационное моделирование измерительных электромеханических преобразователей в программном комплексе MultiSim. Материалы III научно-образовательной конференции - «Машиностроение -традиции и инновации» (МТИ-2010). Секция «Автоматизация и информационные технологии». Сборник ДОКЛАДОВ., с.152-158.

8. Порватов А.Н., Соколов Н.М. Применение беспроводной системы передачи данных при диагностировании станков. Материалы III научно-образовательной конференции - «Машиностроение - традиции и инновации» (МТИ-2010). Секция «Автоматизация и информационные технологии». Сборник ДОКЛАДОВ., с.147-152.

9. Порватов А.Н. Моделирование бесконтактных датчиков электрического тока. Материалы XIII международной конференции студентов и аспирантов. Сборник докладов. М.:ИЦ ГОУ МГТУ «Станкин», 2007 г., с.102-104.

10. Порватов А.Н. Имитационное моделирование индукционного датчика тока. X научная конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН:

Программа. Сборник докладов. Под ред. O.A. Козакова. - М.: «ЯНУС-K», ИЦ ГОУ МГТУ «Станкин», 2007 г., с.218-219.

Подписано в печать: 22.09.11

Объем: 1,5 усл.пл. Тираж: 100 экз. Заказ № 492 Отпечатано в типографии «Реглет» 119526, г. Москва, Страстной бульвар, 6/1 (495) 978-43-34; www.reglet.ru

Оглавление.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ СБОРА И ОБРАБОТКИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ

МЕТАЛЛОРЕЖУЩИХСТАНКОВ.

1.1 Методы и средства регистрации и обработки информации о техническом состоянии металлорежущего оборудования.

1.2 Контроль технического состояния металлорежущего оборудования- по механическим параметрам.

1.3 Информационно-измерительные системы, используемые в составе технологического оборудования.

1.4 Постановка задачи исследования.

ГЛАВА 2. СХЕМОТЕХНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ.

2.1 Структурные схемы систем мониторинга и диагностики.

2.2 Математическая модель процесса резания, как исходные данные для разработки измерительных систем.

2.3 Создание математических и схемотехнических моделей чувствительных элементов.

2.4 Описание моделей аналоговых и аналого-цифровых блоков.

2.5 Описание модели линий связи и соединений.

2.6. Идентификация параметров моделей.

2.7. Проверка адекватности разработанных моделей.

2.8. Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ МЕТАЛЛОРЕЖУЩЕГО СТАНОЧНОГО ОБОРУДОВАНИЯ.

3.1. Выбор аппаратных средств регистрации механических параметров.

3.2. Методы снижения помех в измерительных сигналах.

3.3 Описание алгоритмов обработки измерительных сигналов.

3.4 Интеграция с системой числового программного управления станка

3.5 Оценка чувствительности информационно-измерительной системы.

3.6 Описание специального программного обеспечения.

3.7 Особенности работы информационно-измерительной системы.

ГЛАВА 4. ИСПЫТАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ В СОСТАВЕ СРЕДСТВ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ.

4.1 Объекты внедрения ИИС.

4.2 Исследование системы в составе автоматизированного стенда на базе токарного станка.

4.3 Исследование автоматизированного стенда на базе фрезерного станкаПО

4.4 Результаты экспериментов и выводы.

Важное место в системе подготовки производства занимает вопрос сбора и обработки информации о техническом состоянии технологического оборудования и управления техпроцессом на основе этой информации. В процессе эксплуатации металлорежущего оборудования могут возникнуть различные нарушения работоспособности, приводящие к простою, выходу из строя или поломке инструмента и/или оборудования. При этом на первый план выходит задача разработки- и проектирования автоматизированной информационной измерительной системы, контроля и управления (АИИС КиУ), обладающей возможностью не , только диагностировать и прогнозировать техническое состояние станочного оборудования,- но и управлять им, изменяя параметры обработки в соответствии с получаемой информацией.

Основой АИИС КиУ является информационно-измерительная, система (ИИС), дополненная возможностью влиять на объект исследования.

Известно [57], что применение ИИС контроля технического состояния дает возможность: снизить себестоимость обработки за- счет рационального использования инструмента и сокращения его расхода; повысить производительность обработки путем интенсификации режимов» резания; увеличить надежность работы оборудования вследствие защиты его узлов и механизмов от поломок и преждевременной потери точности; повысить точность обработки за счет исключения работы предельно изношенным инструментом, сократить брак.

В последнее время с бурным развитием математического, программного и компьютерного обеспечения появились новые подходы к технической диагностике. Большой вклад в разработку научного направления, связанного с совершенствованием ИИС и преобразователей информации, внесли Новицкий П.В., Орнатский П.П., Кавалеров Г.И., Темников A.C., Цапенко П.П., Стахов А.П., Филиппов H.A. и многие другие. В России и за рубежом ведутся работы по исследованию и интеграции станочного оборудования и ИИС, математическому моделированию технологических процессов.

В настоящее время большинство современных металлорежущих станков, в том числе и сложные обрабатывающие центры, оснащаются системами активного контроля (САК) технического состояния (ТС) как процесса резания, так и самого станка во время работы. Такая тенденция обусловлена повышением требований к качеству изготовления изделий при том же или меньшем времени обработки.

Производители станочного оборудования зачастую предусматривают использование простейших функций контроля на основе регистрации физических величин: ток, напряжение, мощность электродвигателя; момент шпинделя, температура в зоне резания или подшипниковых узлов и др: Но этого не всегда достаточно для оценки текущего состояния оборудования, не говоря уже о том, чтобы контролировать процесс резания.

В большинстве случаев [55] интегрированная в станок САК выполняет простейшие функции, например, подача команды на остановку или смену инструмента при его износе, или, просто информирует оператора^ о каких-либо параметрах. Такая система недостаточна для полного и разностороннего контроля, т.к. резание - это сложный процесс взаимодействия инструмента, детали и станка, в процессе которого на качество обрабатываемой поверхности и состояние оборудования (или инструмента) могут оказывать влияние множество факторов, как внешних, так и внутренних, например, температура в зоне резания, вибрации, биения шпинделя и т.д. Контроль внешних факторов, например, температуры и влажности, производится в объемах всего пространства помещения, в котором находится оборудование (например, цех). Внутренние факторы, например, вибрации, характерны для отдельных единиц оборудования и могут служить показателями качества обработанной заготовки или состояния инструмента [7].

Т.к. резание представляет собой сложный производственный процесс, который не поддается точному аналитическому описанию, то контроль его параметров вследствие большого числа физических величин, которые необходимо регистрировать представляет существенные трудности, в том числе и из-за необходимости удалять чувствительные элементы от зоны резания, чтобы избежать вывода их из строя. Поэтому большинство существующих способов контроля состояния станочного оборудования во время процесса обработки имеют значительные искажения, вызванные удаленностью от объекта измерения, устранить которые возможно только при известных уравнениях и моделях, описывающих работу объектов: оборудования, процесс резания, инструмента-и регистрирующих устройств (например, чувствительных преобразователей).

Создание моделей процесса резания и регистрирующих устройств базируется на их математическом описании. Использование моделей при исследовании технологических систем позволяет выявить основные факторы, влияющие на процесс резания и оценки достоверности полученных результатов измерения. Имитационные модели, выраженные с помощью какого-либо языка программирования, функциональных блоков или эквивалентных схем можно использовать совместно» с моделью системы управления (СУ) процессом резания.

Поэтому целью данной работы является разработка подхода к созданию информационной измерительной системы для контроля и управления технологическим процессом (резанием). Для достижения поставленной цели в данной работе были решены следующие: научно-практические задачи:

- разработка принципов функционирования и структуры ИС, построение совокупности математических моделей элементов: измерительных преобразователей, согласующих и нормирующих устройств, аналого-цифровых и цифро-аналоговых преобразователей; цифровых вычислительных устройств; разработка методики полунатурного моделирования (макетирования) ИС создание испытательного стенда для проверки адекватности разработанных моделей;

- создание многоуровневого математического, алгоритмического и программного обеспечения ИС.

Результаты работы были использованы при выполнении научно-исследовательских работ по проекту № 2.1.2/242 "Научно-методические основы создания и применения систем диагностирования и мониторинга состояния в реальном времени прогрессивных технологических процессов металлообработки" аналитической ведомственной целевой программы "Развитие научного.потенциала высшей школы (2009-2010 годы)", проводимой кафедрой ВТО (МГТ.У «Станкин»), а также по государственному контракту от 23.09.2009 г. № 9411.1003702.05011 на выполнение НИР «Создание универсального интеллектуального комплекса для механообрабатывающего оборудования с ЧПУ».

В настоящее время автором ведется работы по внедрению результатов работы по государственному контракту от «15» июня 2009 г. № 02.740.11.0176 с Минобрнауки РФ в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2013 годы».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе выполнения настоящей работы были получены следующие основные результаты:

1. Созданная архитектура ИИС значительно повышает ее надежность за счет объектно-ориентированного подхода.

2. Разработанные модели дают возможность исследовать влияние процессов и факторов, как на отдельные компоненты, так и на всю ИИС.

3. Схемотехнические модели обеспечивают хорошую адекватность реальным устройствам:

4. Разработанные модели позволяют прогнозировать результат измерения при различных входных воздействиях во всем диапазоне измерения.

5. Разработанная ИИС обеспечивает высокое качество измерения! за счет использования современного аппаратно-программного обеспечения:

1. Авдеев Б.Я. Основы метрологии и электрические измерения: учебник для вузов/Авдеев Б.Я., Антонюк Е.М., Душин Е.М. и др.; под ред. Е.М. Душина. - 6-е изд., перераб. и доп. - Л.: Энергоатомиздат, 1987. - 480с.: ил.

2. Аналого-цифровое преобразование: пер. с англ./под ред. Уолта Кестера. М.: Техносфера, 2007. — 1016с.

3. Барков A.B. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации: учебн. пособие/Барков A.B., Баркова H.A., Азовцев А.Ю. — СПб.: Изд. центр СПбМТУ, 2000. 159с.

4. Бех А.Д. Периферийные измерительные устройства/Бех А.Д., Чернецкий В .В. Киев: Наук, думка, 1991. - 224с.

5. Биргер И. А. Техническая диагностика/Биргер И. А. — Mi: «Машиностроение», 1978.—240 с, ил.

6. Бэйкер Б. Что нужно знать цифровому инженеру об аналоговой электронике: пер. с англ./Бэйкер Б — М.: Додэка-ХХ1, 2010. — 360с.: ил.

7. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том II. Теория нелинейной! модуляции: пер. с англ./Ван Трис Г. под ред. проф. Горяинова В. Т. М.: «Сов. радио», 1975. - 344с.

8. Верлань А.Ф. Методы и устройства интерпретации экспериментальных зависимостей при исследовании и контроле энергетических процессов/Верлань А.Ф., Абдусатаров Б.Б., Игнатченко A.A., Максимович H.A. Киев: Наук. Думка, 1993. - 120с.

9. Вороненко В.П. Машиностроительное производство: учеб. для сред, спец. учеб. заведений/Вороненко В.П., Схитрладзе А.Г., Брюханов В.Н. под ред. Ю.М. Соломенцева. — М.: Высш. школа, 2001. — 304с.: ил.

10. Вороненко В. П. Проектирование автоматизированных участков и цехов: учеб. для машиностроит. спец. вузов/Вороненко В. П., Егоров В. А., Косов М. Г. и др.; под ред. Соломенцева Ю. М. 2-е изд., испр. - М.: Высш. шк., 2000. - 272с: ил.

11. ГОСТ 23501.101-87. Системы автоматизированного проектирования. Основные положения. — Введ. 1988-07-01. М.: Изд-во стандартов, 1988.- 11с.

12. ГОСТ 26.203-81. Комплексы измерительно-вычислительные. Признаки классификации. Общие требования. Введ. 1982-01-01. - М.: Изд-во стандартов, 1982. - 14с.

13. ГОСТ 8.437-81 Системы информационно-измерительные. Метрологическое обеспечение. Основные положения. Введ. 1982-01-07. -М.: Изд-во стандартов, 1982. - 12с.

14. Грановский Г.И. Резание металлов: учеб. для машиностр. и приборостр. спец. вузов./Грановский Г.И., Грановский В.Г. — М.: Высш. шк., 1985.-304с.: ил.

15. Гурин В.Д. Исследование силовых параметров при фрезеровании концевыми фрезами для диагностирования их состояния/В.Д. Гурин, С.Н. Григорьев, C.B. Алешин, В.А. Семенов//Вестник машиностроения. 2005. -№ 9. - с. 19-22.

16. Гурин В.Д. Повышение надежности технологических систем путем их диагностики: учеб. пособие./ Гурин В.Д., Маслов А.Р. — М.: Издательский центр МГТУ «Станкин», 2010. 53 с.

17. Густав О. Цифровые системы автоматизации и управления/Густав Оллсон, Джангуидо Пиани. СПб.: Невский Диалект, 2001.-557с.: ил.

18. Гутников B.C. Фильтраця измерительных сигналов/Гутников B.C. — Л.: Энергоатомиздат, 1990. 192с.: ил.

19. Гроп Д. Методы идентификации систем: пер. с англ./Гроп Д. под ред. Кринецкого Е. И. М.:Издательство «МИР», 1979. - 302с.

20. Денисенко В.В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием/Денисенко В.В. М.: Горячая линия-Телеком, 2009. - 608с., ил.

21. Дорф Р. Современные системы управления: пер. с англ./Р. Дорф, Р. Бишоп. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2002. — 832с.: ил.

22. Душин В.К. Теоретические основы информационных процессов и систем: учебник/Душин B.K. —М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2003. 348с.

23. Зарубин B.C. Математическое моделирование в технике: учеб. для вузов/под ред. B.C. Зарубина, А.П. Крищенко. 2-е изд., стереотип. - М.: Изд-во МГТУ им. Н:Э. Баумана, 2003. - 496с.

24. Клокова. Н.П. Тензорезисторы: Теория, методики расчета, разработки/Клокова-Н.П. — М.: Машиностроение, 1990. 224с.: ил.

25. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников/Кобзарь А. И. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2006. -816с.

26. Козочкин М.П. Роль виброакустической диагностики в исследовании и отладке шпиндельных узлов/ Козочкин М.П., Сабиров Ф.С.// «Комплект: Инструмент, Технология, Оборудование». 2009. - №1. с.36-39.

27. Козочкин М. ПС Виброакустическая диагностика опор шпинделей станков для высокоскоростной обработки/Козочкин М. П., Сабиров Ф.С., Суслов Д. Н., Абрамов А. П.//СТИН. 2010. - № 6. - с. 17-21.

28. Компьютеры, модели, вычислительный эксперимент. Введение в информатику с позиций математического моделирования/авт. пред. A.A. Самарский. М.: Наука, 1988. - 176 е.: ил.

29. Кочергин А.И. Основы надежности металлорежущих станков и измерительных приборов/Кочергин А.И., Ковалев Л.Д. Минск: «Вышейная школа», 1974. — 184с.: ил.

30. Кудинов В.А. Динамика станков/Кудинов В.А. М.: «Машиностроение», 1967. - 358с.

31. Кузнецов В.А. Приборно-модульные универсальные автоматизированные измерительные системы: Справочник/ Кузнецов В.А.,

32. Строителев В.Н., Тимофеев Е.Ю. и др.; под ред. В.А. Кузнецова. М.: Радио и связь, 1993. - 304с.: ил.

33. Кунце Х.-И. Методы физических измерений: пер. с нем./Кунце Х.-И. М.: Мир, 1989. - 216с, ил.

34. Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов. — 2-е изд.: пер. с англ./Лайонс Р. М.: ООО «Бином-Пресс», 2006. - 656с.: ил.

35. Левшина Е.С. Электрические измерения физических величин: (измерительные преобразователи): учеб. пособие для вузов/ Левшина Е.С., Новицкий П.В. Л.: Энергоатомиздат, 1983. - 320с., ил.

36. Лукьянец В.А. Физические эффекты в машиностроении: Справочник/Лукьянец В.А., Алмазова З.И., Бермистрова Н.П. и др.; под общ. ред. Лукьянца В.А. М.: Машиностроение, 1993. — 224с.: ил.

37. Лурье Г.Б. Прогрессивные методы круглого наружного шлифования. 2-е ид., перераб. и доп./Лурье Г.Б. — Л.: Машиностроение, 1984.-103с., ил.

38. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: пер. с англ./Льюнг Л. под ред. Цыпкина ЯЗ. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1991.-432с.

39. Маркин Н. С. Основы теории обработки результатов измерений: учебное пособие для средних специальных учебных заведений/Маркин Н. С. М.: Изд-во стандартов, 1991. - 176с, ил.

40. Наука, технология, вычислительный эксперимент. — М.: Наука, 1993, 149 е., ил.

41. Николайчук О. И. Системы малой автоматизации/Николайчук О. И. М.: СОЛОН-Пресс, 2003. - 256с.

42. OCT 9.2-98. Учебная техника для образовательных учреждений системы автоматизированного лабораторного практикума. — Введ. 1998-1015. М.: Изд-во стандартов, 1998. — 8с.

43. OTTO М. Современные методы аналитической химии: в 2-х томах./ OTTO М./ Т. 2: М.: Техносфера, 2004. 288с.

44. Павлов Б.В. Акустическая диагностика механизмов/ Павлов Б.В.- М., «Машиностроение», 1971. 224с.

45. Пейтон А. Дж. Аналоговая электроника на операционных усилителя: пер. с англ./ Пейтон А. Дж., Волш В. М.: БИНОМ, 1994. - 352с.: ил.

46. Петров П. Н. Акустика. Электроакустические преобразователи: учеб. пособие/Петров П. Н. СПб.: СПбГУАП, 2003. - 80с.: ил.

47. Потеев М.И. Повышение разрешающей способности измерительных устройств путем компьютерной обработки результатов измерений: учеб. пособие/Потеев М.И., Сизиков B.C. СПб: ИТМО, 1992. -58с.I

48. Рагульскис K.M. Вибрации- подшипников/Рагульскис K.M., Юркаускас А.Ю., Атступенас В.В. и др., Вильнюс: «Минтис», 1974. - 392с.

49. Римский-Корсаков A.B. Электроакустика/Римский-Корсаков A.B.- М.: «Связь, 1973. 272с.: ил.

50. РМГ29-99. Рекомендации по межгосударственной стандартизации. Государственная система обеспечения единства измерений. Метрология. Основные термины и определения. Введ. 2001-01-01. - М.: Изд-во стандартов, 2000. - 134с.

51. Романов В.Н. Системный анализ для инженеров/Романов В.Н. — СПб: СЗГЗТУ, 2006. 186с.

52. Саврасов Ю.С. Оптимальные решения/Саврасов Ю.С. М.:

53. Радио и связь, 2000. 152с.: ил.

54. Самонастраивающиейся станки/под ред. заслуженного деятеля науки и техники РСФСР д-ра техн. наук, проф. Балакшина Б.С. М.: «Машиностроение», 1970. — 416с.

55. Сизиков B.C. Устойчивые методы обработки результатов измерений: учебное пособие/Сизиков B.C. СПб.: «СпецЛит», 1999. - 240с.

56. Синопальников В. А. Надежность. и диагностика технологических систем: учебник/Синопальников В.А., Григорьев С.Н. -М.: Высшая школа, 2005. 343с., ил.

57. Тихонов А.Н. Математическое моделирование технологических процессов и метод обратных задач в машиностроении/Тихонов А.Н:, Кальнер В.Д1, Гласко В.Б. М.: Машиностроение; 1990. - 264с.

58. Трофимов А. И. Физические основы генераторных измерительных и энергетических преобразователей/Трофимов А. И. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. 384с.

59. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы. Структуры и алгоритмы, системотехническое проектирование: учеб. пособие для, вузов/Цапенко М.П. 2-е изд., перераб. и доп. - М:: Энергоатомиздат, 1985.-438с.

60. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука: пер. с англ./Шеннон Р. М.: Мир, 1978. - 418с.

61. Ширман А.Р. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования/Ширман А.Р., Соловьев А.Б. М.: 1996.-276с.

62. Шульц Ю. Электроизмерительная техника: 1000 понятий для практиков: Справочник: пер. с нем.УШульц Ю. М.: Энергоатомиздат, 1989. - 288с.: ил.

63. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния: пер. с англ./Эйкхофф П. под ред. Райбмана Н.С. -М.: Издательство «МИР», 1975. 681с.