автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.08, диссертация на тему:Разработка и создание самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин

шах рукописи

004663370

Петрешин Дмитрий Иванович

РАЗРАБОТКА И СОЗДАНИЕ САМООБУЧАЮЩЕЙСЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С АДАПТИВНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ ПАРАМЕТРАМИ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ МАШИН

05.02.08 - Технология машиностроения 05.13.06 — Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (машиностроение)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

2 3 СЕН 2010

Брянск-2010

004608370

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные технологичеси системы» ГОУ ВПО «Брянский государственный технический университет».

Научный консультант:

Официальные оппоненты:

Заслуженный деятель науки и техники Р< доктор технических наук, профессор Суслов Анатолий Григорьевич

доктор технических наук, профессор

Базров Борис Мухтарбекович

ИМАШ им. А. А. Благонравова РАН, г. Москв;

доктор технических наук, профессор Волчкевич Леонид Иванович МГТУ им. Н.Э. Баумана, г. Москва

Ведущая организация

доктор технических наук, профессор Иноземцев Александр Николаевич ТулГУ, г. Тула

ГОУ ВПО «Рыбинская государственн; авиационная технологическая академш им. П.А. Соловьева

Защита состоится «19» октября 2010 г. в 14-00 ч. в учебном корпусе № ауд. 59 на заседании диссертационного совета Д 212.021.01 при ГОУ В1 «Брянский государственный технический университет», по адресу: 241035, г. Брянск, бульвар им. 50-летия Октября, д.7.

Отзыв по работе, заверенный печатью, в 2-х экземплярах проа направлять по указанному адресу в диссертационный совет.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Брянскс государственного технического университета.

Автореферат разослан « » сентября 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, доцент

Хандожко А.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Существующее промышленное производство характеризуется разнообразием используемых конструкционных материалов и частой сменой номенклатуры выпускаемых деталей, к которым предъявляются жесткие требования по качеству функциональных поверхностей. Изменение жесткости станка, износ инструмента, разброс припуска и твердости заготовок приводят к рассеянию параметров качества обработанных поверхностей. Кроме того, для ряда ответственных изделий требуется технологически обеспечивать закономерное изменение параметров качества рабочей поверхности трения на различных ее участках. Одним из перспективных путей обеспечения требуемых параметров качества обработанных поверхностей является адаптивное управление процессом резания.

В современном машиностроении актуальными становятся вопросы эффективного использования технологического оборудования с ЧПУ. Повышение эффективности станков с ЧПУ ограничивается наличием «жесткой» управляющей программы, устанавливающей заданные режимы обработки. В «жесткой» системе не учитываются особенности обработки конкретной детали. Поэтому оснащение станков с ЧПУ адаптивной системой управления (АдСУ) позволяет значительно расширить их технологические возможности.

Для функционирования АдСУ параметрами качества поверхностного слоя необходимо иметь математическую модель, связывающую выходные параметры управляемого процесса с его входными. В настоящее время существуют теоретические и эмпирические зависимости, которые позволяют предсказывать параметры качества обработанной поверхности после механической обработки. Теоретические уравнения носят общий характер и практически не имеют ограничений, но они не учитывают случайные факторы и имеют большую погрешность. Эмпирические зависимости имеют узкое конкретное применение, они достаточно точно предсказывают выходные параметры процесса в заданных условиях проведения эксперимента. Однако, как показывает анализ, не для всех обрабатываемых материалов и условий обработки имеются такие зависимости. Особенно это относится к новым материалам.

Таким образом, имеется неопределенность в обеспечении заданных параметров качества функциональных поверхностей деталей машин, связанная с отсутствием однозначной и универсальной зависимости между имеющейся начальной информацией (геометрия инструмента, материал инструмента и заготовки, характеристики оборудования и т.д.) об объекте управления, которым является процесс резания, и требуемым качеством обработанной поверхности. При наличии отмеченной неопределенности наиболее эффективным подходом к ее устранению является обучение или самообучение системы в процессе управления посредством использования накапливаемой информации.

В связи с этим разработка самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением (СТСАУ) параметрами качества поверхностного слоя деталей машин при механической обработке является одной из актуальных проблем, требующая своего решения.

Цель работы разработать и создать самообучающуюся технологическую систему с адаптивным управлением, позволяющую автоматически обеспечивать заданные параметры качества обработанных поверхностей деталей машин.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать методологию проектирования СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

2. Разработать структуру СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя деталей машин, а также математическое, алгоритмическое и программное обеспечение для ее функционирования.

3. Создать автоматизированную базу данных по технологическим режимам механической обработки деталей машин при обеспечении заданных параметров качества поверхностного слоя.

4. Создать СТСАУ процессом механической обработки, обеспечивающую заданные параметры качества обработанных поверхностей деталей машин.

5. Провести технологические исследования с использованием созданной СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

Объектом исследований является технологическая система механической обработки деталей машин.

Предметом исследований является обеспечение заданных параметров качества поверхностного слоя деталей машин при механической обработке, в том числе и при отсутствии исходной информации.

Методы исследований. Теоретические исследования базируются на основных положениях технологии машиностроения, учения о формировании качества поверхностного слоя, теории автоматического управления, теории информатики, теории электроники и микропроцессорной техники, методах объектно-ориентированного программирования.

Экспериментальные исследования базируются на современных методах математической статистики, теории планирования экспериментов, математических методах обработки экспериментальных данных и на широком применении ЭВМ.

На защиту выносятся:

1. Решение научной проблемы - технологическое обеспечение параметров качества поверхностного слоя деталей машин при наличии начальной неопределенности за счет использования самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя.

2. Общая методология разработки самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

3. Законы управления для функционирования самообучающейся технологической системы в режиме адаптивного управления при обеспечении заданных параметров качества поверхностного слоя деталей машин и способы внесения поправки в ход технологической операции.

4. Структура самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя и информационные потоки, циркулирующие в ней.

5. Эмпирические уравнения взаимосвязи параметра шероховатости поверхности Ra, поверхностной микротвердости Нц, поверхностных остаточных напряжений и комплексного параметра качества поверхностного слоя Сх с режимами обработки.

6. Математическое, алгоритмическое и программное обеспечение самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя.

7. Компоненты (контроллер сопряжения, измерительная система) самообучающейся технологической системы.

Связь с научно-техническими программами. Исследования проводились при финансовой поддержке из средств гранта на проведение молодыми учеными научных исследований в ведущих научно-педагогических коллективах высших учебных заведений и научных организаций Минобразования России (шифр гранта - PD02-2.10-185) по теме «Самообучающаяся адаптивная технологическая система обеспечения качества обрабатываемых поверхностей» (гос. per. № - 01.2.00213414); при финансовой поддержке из средств гранта Президента РФ для поддержки молодых ученых кандидатов наук и их научных руководителей (конкурс МК) по теме «Технологическое обеспечение качества обработанных поверхностей деталей машин за счет автоматического управления» (гос. per. № МК-1187.2004.8); при финансовой поддержке из средств Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг., в рамках реализации мероприятия 1.2.1 «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук» по направлению «Станкостроение», проект «Создание самообучающегося станка с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин» (государственный контракт № П768, шифр № НК-718П/12).

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложена новая физическая модель формирования технологических поверхностных остаточных напряжений от сил резания и получено теоретическое уравнение для их определения.

2. Получены уравнения, связывающие обеспечиваемые параметры качества поверхностного слоя и комплексный параметр качества поверхностного слоя Сх с режимами механической обработки (подача, скорость резания и глубина резания), и законы корректировки режимов лезвийной обработки при адаптивном управлении параметрами качества поверхностного слоя деталей машин и комплексным параметром качества поверхностного слоя Сх при механической обработке.

3. Впервые решена научная задача возможности технологического управления комплексным параметром состояния поверхностного слоя деталей Сх, определяющего их эксплуатационные свойства.

4. Определена степень влияния режимов механической обработки (подачи, скорости резания и глубины резания) на величину комплексного параметра качества поверхностного слоя Сх.

5. Разработана общая методология построения автоматизированной технологической системы обеспечения заданных параметров качества поверхностного слоя деталей машин с функциями самообучения и адаптивного управления.

6. Разработана структура и алгоритм функционирования СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя деталей машин при самообучении и при адаптивном управлении.

Практическая значимость и реализация результатов работы заключается в следующем:

1. Разработана и реализована самообучающаяся технологическая система обеспечения заданных параметров качества поверхностного слоя (пат. РФ № 93725 заявка 2009149563/22 МПК В23(315/007 (2006.01)).

2. Разработан и реализован контроллер сопряжения ПЭВМ с УЧПУ класса РСЫС (пат. РФ № 93724 заявка 2009149561/22 МПК В23<315/007 (2006.01)), обеспечивающий ввод информации с аналоговых датчиков в ПЭВМ и передачу управляющей информации от ПЭВМ в УЧПУ.

3. Разработано программное обеспечение, обеспечивающее функционирование самообучающейся адаптивной технологической системы (свидетельство о регистрации электронного ресурса № 15548 дата регистрации 30.03.2010; свидетельство о регистрации электронного ресурса № 15576 дата регистрации 06.04.2010).

4. Разработаны и реализованы измерительные каналы для определения главной составляющей силы резания Рг, температуры в зоне резания и высотного параметра шероховатости Яа обработанной поверхности в процессе механической обработки.

5. Разработан комплекс методических материалов, соответствующего информационного и программного обеспечения, позволяющих создавать самообучающиеся станки с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя обрабатываемых деталей, а также выполнять модернизацию металлорежущих станков с УЧПУ для расширения их функциональных возможностей.

Апробация работы. Материалы, отражающие основное содержание работы, докладывались и обсуждались на конференциях различного уровня, в том числе: на международных конференциях «Машиностроение и техносфера XXI века» (Севастополь, 2002 г.), «Проблемы машиностроения и технология материалов на рубеже веков» (Пенза, 2003 г.), «Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения. Технология - 2003» (Орел, 2003 г.), «Оптимизация и управление процессом резания, мехатронные станочные системы» (Уфа, 2004 г.), «Образование через науку» (Москва, 2005 г.), «Обеспечение и повышение качества машин на этапах их жизненного цикла» (Брянск, 2005 г.), «Проблемы качества машин и их конкурентоспособности» (Брянск, 2008 г.), «Совершенствование

существующих и создание новых технологий в машиностроении и авиастроении» (Ростов-на-Дону, 2009 г.); международном научно-техническом семинаре «Практика и перспективы развития институционного партнерства» (Таганрог, 2002 г.); научных конференциях профессорско-преподавательского состава ГОУ ВПО БГТУ. Основные положения диссертационной работы докладывались на заседании кафедры «Автоматизированные технологические системы» ГОУ ВПО БГТУ (Брянск, 2010 г.), на заседании технологической секции ГОУ ВПО БГТУ (Брянск, 2010 г.), на научном семинаре «Ассоциации технологов машиностроителей России» в ГОУ ВПО МГИУ (Москва, 2010 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 35 работ, в том числе глава «Инженерия поверхности детали при изготовлении» в монографии «Инженерия поверхности деталей», 13 статей в журналах, рекомендованных ВАК РФ для опубликования результатов диссертационных работ, получено 2 патента РФ на полезную модель и 2 свидетельства о регистрации электронного ресурса в институте научной информации и мониторинга Российской академии образования (ИНИМ РАО). Все результаты, составляющие основное содержание диссертационной работы, получены автором самостоятельно.

Структура и объем диссертации Диссертация состоит из введения, пяти глав, общих выводов, приложений, списка литературы из 177 наименований; изложена на 267 страницах машинописного текста, содержит 118 рисунков, 45 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованна актуальность работы, изложены ее научная новизна и практическая значимость, а также основные результаты, достигнутые в ходе проведения теоретических и экспериментальных исследований.

Первая глава посвящена анализу состояния проблемы создания самообучающихся технологических систем с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя, постановке целей и задач.

Технологическому обеспечению качества поверхностного слоя деталей машин при различных методах механической обработки посвящены работы

B.И. Аверченкова, В.Ф. Безъязычного, С.Г. Бишутина, O.A. Горленко, П.Е. Дьяченко, А.И. Исаева, В.А. Козлова, Т.Д. Кожиной, Б.А. Кравченко, А.Д. Макарова, A.A. Маталина, B.C. Мухина, Ю.К. Новоселова, Э.В. Рыжова,

C.С. Силина, В.К. Старкова, A.M. Сулимы, А.Г. Суслова, В.П. Федорова, Ю.Г. Шнейдера и других ученых. Анализ данных работ показывает, что имеется реальная возможность осуществлять управление параметрами качества поверхностного слоя во время выполнения технологической операции непосредственно на рабочем месте. Наиболее часто объектом машиностроительного производства являются детали типа тел вращения, имеющие наружные цилиндрические рабочие поверхности.

Вопросам общего подхода, охватывающего разнообразные задачи автоматизации, адаптации, обучения, самообучения и построения интеллектуальных систем управления, посвящены работы Л.И. Волчкевича, Л.А. Заде, H.H. Красовского, К.А. Пупкова, В.Ю. Рутковского, А.Л. Фрадкова, Я.З. Цыпкина и других ученых.

s

Фундаментальные и прикладные исследования в 60-х годах группы отечественных ученых под руководством д.т.н. проф. Б.С. Балакшина, привело к возникновению нового класса оборудования — адаптивных технологических систем прямого управления. В дальнейшем работу по разработке адаптивных систем управления металлорежущими станками вели Б.М. Базров, М.С. Городецкий, В.Ц. Зориктуев, Д.Д. Медведев, В.Г. Митрофанов, М.С. Невельсон, В.Н. Подураев, С.П. Протопопов, А.П. С иротенко, Ю.М. Соломенцев, М.М. Тверской, В.В Тимирязев, И.Б. Рубашкин, И.М. Рыбкин, В.А. Ратмиров и другие ученые. Разработке АдСУ параметрами качества поверхностного слоя посвящены работы Рыбинской научно-технологической школы под руководством профессора В.Ф. Безъязычного, а также зарубежных ученых W. Dutschke, W.D. Kiessling, W. Rau, E. Scherf, J.Z. Zhang, J.C. Chen и компании Schmitt Industries Inc (США).

Разработке и использованию самообучающихся технологических систем (СТС) и самообучающихся методик в определении трудоемкости изготовления деталей машин и в управлении металлообработкой посвящены работы И.В. Акимова, А.Н. Иноземцева, Н.И. Пасько, М.А. Попова, И.Б. Рубашкина.

Проведенный анализ обзора работ по теме диссертации позволяет сделать следующие выводы:

1. Эксплуатационные свойства деталей машин в значительной мере определяются параметрами качества поверхностного слоя. Наибольшее влияние на эксплуатационные свойства оказывают параметр шероховатости Ra, поверхностные остаточные напряжения и поверхностная микротвердость. В работах профессора А.Г. Суслова показано, что эксплуатационные свойства деталей машин и их соединений характеризуются комплексными параметрами качества поверхностного слоя. Например, комплексный параметр Сх, используемый для оценки качества поверхности трения включают в себя параметры шероховатости, волнистости, макроотклонения и физико-механические параметры поверхностного слоя.

2. Ввиду изменения жесткости станка, износа инструмента, колебаний припуска и твердости заготовок имеет место рассеяние параметров состояния обработанных в ней поверхностей, являющиеся причиной разброса их эксплуатационных свойств и возможного брака. Уменьшить величину разброса и тем самым стабилизировать получение заданных параметров качества поверхности можно за счет использования АдСУ качеством обрабатываемой поверхности.

3. Наибольшее распространение, как в нашей стране, так и за рубежом нашли АдСУ точностью обработки деталей и повешению производительности обработки на черновых операциях. Разработке же АдСУ качеством поверхностного слоя уделяется недостаточно внимания. Хотя использование таких систем позволит в полной мере автоматизировать процесс обеспечения качества обрабатываемых деталей.

4. Несмотря на различие решаемых задач СТС все же просматриваются общие для них черты обучения и самообучения:

• для обучения любой системы необходимо запускать ее в пробную эксплуатацию, в процессе которой она определяет или математическую модель процесса управления или уточняет коэффициенты математической модели;

• использование банка данных (знаний) для накопления информации об объекте с целью уточнения математической модели и использовании ее при управлении;

• наличие математического аппарата для обработки полученных результатов;

• наличие информационно-измерительных элементов для получения недостающей информации об объекте управления.

5. На настоящий момент существуют СТС лишь для обеспечения оптимальной стойкости инструмента, прогнозирования и управления погрешностью обработки и для прогнозирования трудоемкости изготовления деталей машин. Описание структуры, алгоритма работы СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя в научной литературе нет.

6. Из многочисленных факторов, влияющих на формирование шероховатости поверхности, следует выделить величину продольной подачи и скорость резания. Эти два фактора оказывают одно из основных влияний на формирование шероховатости и ими можно управлять в процессе обработки. Наибольшее же влияние на формирование шероховатости оказывает продольная подача.

7. На поверхностную микротвердость обработанной поверхности, влияют режимы резания, геометрические параметры режущего инструмента и степень его изношенности, свойства материалов инструмента и детали и т.д. При повышении скорости резания до оптимальной степень наклепа обработанной поверхности уменьшается, а при дальнейшем повышении скорости резания наклеп повышается. Зависимость наклепа от величины подачи может быть монотонно убывающей, монотонно возрастающей или носит экстремальный характер. Характер этих зависимостей определяется скоростями резания и изменением средней температуры контакта, при изменении подачи.

8. Остаточные напряжения в поверхностном слое являются следствием пластической деформации при резании, и на их формирование в основном влияют такие факторы, как силовое поле, температура резания, фазовые и структурные превращения. Применение методов и режимов обработки, приводящее к увеличению силы резания, вызывает увеличение остаточных напряжений сжатия и снижение напряжений растяжения, за исключением обработки пластичных металлов, когда увеличение силы резания вызывает противоположный эффект. Изменение режимов резания, влекущее за собой увеличение температуры резания, ведет к росту остаточных напряжений растяжения и уменьшению напряжений сжатия.

9. При обработке новых материалов, новыми инструментальными материалами, когда справочные данные по ним отсутствуют или они не адекватны реальным условиям, появляется проблема в определении режимов обработки (величина подачи, скорость резания, глубина резания), обеспечивающие заданное качество поверхности. Поэтому весьма актуальной

является задача автоматизации процесса назначения и уточнения режимов резания непосредственно на рабочем месте для обеспечения заданных параметров качества поверхности. Решение этой задачи становится возможным с созданием самообучающихся технологических систем.

Во второй главе изложена общая методология разработки СТСАУ обеспечения заданных параметров качества поверхностного слоя деталей машин, в которой рассматриваются вопросы постановки технологической задачи решаемой СТСАУ, определения степени влияния входных факторов на выходные параметры процесса резания, выбора способа управления, разработки структурной схемы и алгоритма функционирования СТСАУ.

Анализ разработок АдСУ технологическим оборудованием показывает, что при создании таких систем важным этапом является формулировка технологической задачи, для решения которой создается система. Для выявления технологической задачи необходимо установить причину, препятствующую достижению заданного уровня выходных показателей процесса резания. В данном случае выходными показателями процесса резания являются параметр шероховатости Яа, поверхностная микротвердость, поверхностные остаточные напряжения и комплексный параметр качества поверхностного слоя Сх обработанной поверхности. Препятствием для достижения заданного качества поверхностного слоя деталей машин могут быть следующие причины: состояния ТС, колебания припуска и твердости заготовки, износ режущего инструмента.

Как показывает анализ справочной и научной литературы, не для всех обрабатываемых материалов и условий обработки имеются математические зависимости, предсказывающие параметры качества обработанной поверхности после механической обработки. Это также является препятствием для достижения заданных параметров качества поверхностного слоя (ПКПС) деталей машин и применения новых материалов.

В большинстве случаев для предсказания ПКПС деталей машин используются стохастические математические модели, полученные в результате статистической обработки результатов эксперимента. Для получения стохастических математических моделей связывающих условия обработки и ПКПС обработанной поверхности непосредственно на рабочем месте может быть предложен метод самообучения с использованием ТС с ЧПУ и ПЭВМ, которая предназначена для определения параметров математической модели, хранения и управления. Суть метода самообучения ТС заключается в:

1) проведении активного эксперимента непосредственно на рабочем месте, при тех условиях, при которых система должна работать;

2) получении и обработке результатов эксперимента и определении параметров математической модели, связывающей условия обработки и ПКПС обработанной поверхности;

3) использовании полученной модели для определения закона управления при адаптивном управлении ПКПС.

На основании выше изложенного в качестве основной технологической задачи, для решения которой создается СТСАУ, примем задачу

и

технологического обеспечения заданных параметров качества поверхностного слоя обработанной поверхности ("шероховатость, поверхностная микротвердость, поверхностные остаточные напряжения, комплексный параметр Сх) на рабочем месте с использованием СТСАУ.

Управление объектом может оказаться не эффективным, если не будет определена взаимосвязь между входными факторами и выходными параметрами объекта управления, по которым ведется управление. Для выявления наиболее эффективного способа управления теоретически определена степень влияния величины продольной подачи, скорости и глубины резания на формируемые параметры качества поверхностного слоя. При определении степени влияния использовались математические модели (табл. 1), полученные В.Ф.Безъязычным, Д.Д.Медведевым и А.Г.Сусловым.

Таблица 1 - Математические модели для оценки степени влияния

Математическая модель Условия

Параметр шероховатости Ra. Получнстовос и чистовое точение, наружные поверхности Ra = kO • Skl ■ (90 + y)k4r~ k2V~ k3, мкм [А.Г. Суслов] S = 0,05-0,43 мм/об; V = 71-282 м/мин; г = 0,5-2 мм: у = 4 - (-40)°.

Величина максимальных растягивающих напряжений. Точение, наружные поверхности ->«« „0,26 с0,38 0,24 0-Z8S-V S> -р МПа [Д.Д. Медведев] ,, .,0,28 е0,28 .0,07 o = 55-V -S -t мПа [В.Ф. Безъязычный] S = 0,07-0,43 мм/об; V = 50-210 м/мин; г = 0,5-2 мм.

Поверхностная микротвердость. Точение, наружные поверхности. Нц = к0 • Vkl • Sk2 • tk3 • rk4 • (90 + y)k5 • ак6 ■ укт7 _ [д р Сушя] Нц = 1400 • s0'02t0'02p°'06V- °-04(90 + у)" °>3, [Д.Д. Медведев] S = 0,05-0,5 мм/об; V = 50-150 м/мин; t = 0,15-0,9 мм; 1=0,5-2 мм; у=4-(-4)°; а = 3-7°; уст =2000-3500 [711.

Комплексный параметр Сх. Точение, наружные поверхности. Исходная модель [А.Г. Суслов]: _ (RaWzHmax)1^ tm^(l000 ■ Sm)^2 |Нцтах/ JsK^ostf / V ста ) Преобразованная модель: \/ iWZH7"iish Т6(.,65.10-12S-2'19V°'69t-°'36)^ 10 tm С- V S = 0,16-0,43 мм/об V = 80 - 150 м/мин t = 0,2 - 0,9 мм Wz = 6 мкм Ншах = 8 мкм H^h = 3390 МПа tm = 45 % оа = 80 МПа аь = 480 МПа г = 0,5 мм у = 0° ус, = 3000 а = 5°

Г \ty ^b 50,28у0,28(0,07 Ver а °а )

Анализ степени влияния (рис. 1, рис. 2) входных управляющих факторов подачи, скорости резания и глубины резания на ПКПС обработанной поверхности позволяет сделать следующие выводы:

1. Наибольшее влияние при обеспечении заданных параметров шероховатости, поверхностных остаточных напряжений и комплексного параметра Сх оказывают подача и скорость резания, причем подача в большей степени (рис. 1,а, рис. 1,6, рис. 2,6).

2. При обеспечении заданной величины поверхностной микротвердости наибольшее влияние оказывают глубина резания, скорость резания и подача. Причем глубина резания в некоторых случаях (рис. 2,а) оказывает наибольшее влияние, чем скорость резания и подача.

1 2

1

/ / \ /

п \

\\\\ т и

\ 1 \

\ \

Щ

\ ! \

27 -Г?

1 Щ щ

1 4-

/ /Г

1

///X

Ж ш

§ Фл

а)

б)

Рис. 1. Влияние входных факторов на остаточные напряжения по модели В.Ф. Безъязычного (а) и на параметр шероховатости На по модели А.Г. Суслова (6): 1 - входные факторы зафиксированы на максимальном уровне, а исследуемый фактор изменяется; 2 - входные факторы

1

—!— 2

/ \ / А

/ \ /

/ \ / /V щ хв?. Ф/ ш.

/ ш V/// \ / Щ II

Ш

м т У///.

2

11 й щ ж /

\ у

т у/Л Хфьл'^У ё

\

ш х^у

7/Ф

а) 6)

Рис. 2. Влияние входных факторов на поверхностную микротвердость по модели Д.Д. Медведева (а) и на комплексный параметр Сх по модели А.Г. Суслова (6): 1 - входные факторы зафиксированы на максимальном уровне, а исследуемый фактор изменяется; 2 - входные факторы зафиксированы на минимальном уровне, а исследуемый фактор изменяется.

При чистовой (окончательной) обработке глубину резания, как правило, редко используют в качестве управляющего воздействия, так как это может потребовать дополнительного прохода для удаления оставшегося припуска для

обеспечения заданной точности размера. Поэтому глубину резания как управляющее воздействие следует рассматривать на получистовых операциях.

Модели, создаваемые для целей управления, могут и не отражать физическую сущность явления. Им достаточно лишь констатировать наличие определенной формальной связи между управляющим входом и управляемым выходом. Поэтому для описания выходных параметров процесса резания (сил резания, ПКПС, и др.) в зависимости от входных факторов (глубина резания, подача, скорость резания) предлагается использовать стохастическую мультипликативную модель вида:

n = c0sW (1)

где П - управляемый выходной параметр процесса механической обработки; S, V, t -входные управляющие факторы процесса механической обработки, глубина резания, подача и скорость резания соответственно; С0, х, у, z -коэффициенты модели.

Связь между параметром шероховатости Ra и управляющими переменными S и V может быть выражена моделью вида:

Ra = CrSxrVyr ^2)

где Сг, хг, уг - коэффициенты модели; S - подача, мм/об; V - скорость резания, м/мин.

Математическая модель (2) не может учитывать действие всех возмущающих факторов, под воздействием которых параметр шероховатости обработанной поверхности может выйти за пределы допуска. В этом случае необходимо за счет управляющих переменных S и V внести необходимые коррективы в ход процесса обработки. Наибольшее влияние на формирование шероховатости поверхности при точении оказывает продольная подача, поэтому закон изменения подачи для обеспечения заданного параметра шероховатости определяется выражением (3), для случая, когда управление ведется одним управляющим параметром S, а V = const.

Ra_izm > Ra_zad + Д ■ Ra_zad Ra_izm < Ra zad - Д • Ra zad V = const

cv =

Ra izm

S(Raizm) =

Ra_zad4h

CV J

1

Ra_izm > Ra zad + Д • Ra zad Ra_izm < Ra_zad - Д • Ra_zad S = const

CS =

Ra izm

/У

V(Ra_izm) =

f Razad CS

vr

(4)

, (3) ^

где СУ=СгУ>г; Б - первоначально установленная величина подачи, мм/об; Яа_шп - измеренное значение параметра шероховатости обработанной поверхности; 8(Ка_1гт) - скорректированная величина продольной подачи; С8=СГ8ХГ; V - первоначально установленная величина скорости резания м/мин; У(Ка^гт) - скорректированная величина скорости резания.

Закон изменения подачи (3) получен с учетом допущения того, что под воздействием внешних возмущений коэффициент модели хг не изменяется, а коэффициенты уг, Сг - изменяются. Аналогично получен и закон (4) изменения скорости резания при S = const. Допущение, при воздействии внешних возмущений коэффициент модели у не изменяется, а коэффициенты хг, Сг -изменяются.

Исследования В.Ф. Безъязычного, Т.Д. Кожиной, В.А. Козлова, Б.А. Кравченко, А.Д. Макарова, B.C. Мухина, С.С. Силина, В.К. Старкова, A.M. Сулимы показывают, что на формирование поверхностной микротвердости и поверхностных остаточных напряжений детали значительное влияние оказывают температурное и силовое поле в зоне обработки. Поэтому в качестве математической модели, связывающей физико-механические свойства поверхностного слоя и переменные состояния процесса резания, предложена стохастическая модель вида:

FMP = Cf Pzxf Tyf Pz = Cp.Sxp-VyP-tzp T = Ct-Sxt-Vyt.tzt

(5)

где FMP - физико-механический параметр поверхностного слоя; Pz - главная составляющая силы резания, Н; Т - температура в зоне резания, °С; Cf, xf, yf, Ср, хр, ур, zp, Ct, xt, yt, zt - коэффициенты модели.

Модель (5) используется для косвенного определения FMP на основе измеренных во время обработки Pz и Т.

При самообучении технологической системы величина касательных поверхностных остаточных напряжений определяется расчетным способом на основании измеренных во время обработки температуры и главной составляющей силы резания Pz. Для определения растягивающих остаточных напряжений от действия температуры используется математическая модель, полученная профессором А.Д. Макаровым. Для определения сжимающих остаточных напряжений от действия силового воздействия предложена физическая модель (6):

k-Pz Аг

где Pz - главная составляющая силы резания, измеренная во время обработки, Н; к - коэффициент, учитывающий соотношение между составляющими силами резания Pz и Ру, к=0,4-0,6; Аг - фактическая площадь контакта инструмента с обрабатываемой деталью, мм2.

Результирующее напряжение определяется суммированием с учетом знаков напряжений.

Для управления FMP используется модель, связывающая FMP с управляющими переменными S, V и t процесса резания, вида:

FMP = Cu-Sxu -V^ -tzu; (7)

°р=~;—. (6)

где БМР - физико-механический параметр поверхностного слоя; Б, V, 1 -подача, скорость резания и глубина резания соответственно; Си, хи, уи, ги -коэффициенты модели.

Используя модель (7) были получены законы для управления скоростью резания (8), подачей (9) и глубиной резания (10) имеющие вид:

S = const t = const

FMPc > FMPzad + Д • FMP_zad FMPc < FMP zad - Д • FMP zad

CSfmp = -

FMPc

V

У"

V(FMP) =

FMPzad CSfmp

vu

V = const t = const

FMPc > FMP_zad + Д • FMP zad FMPc < FMP zad - Д • FMP zad

CVfinp = -

FMPc

S(FMP) =

где CSfmp=CuSxutzu

(8)

f FMP_zadN|xu

\ CVfmp J

(9)

V - первоначально установленная величина скорости резания, м/мин; FMPc - вычисленное значение физико-механического параметра по измеренным силе резания Pz и температуре в зоне резания Т; FMP_zad - заданный физико-механический параметр; А - допуск на параметр; V(FMP) - скорректированная величина скорости резания; CVfmp=CuVvlltZLI; S -первоначально установленная величина подачи, мм/об; S(FMP) скорректированная величина подачи.

V = const

S = const

FMPc > FMP zad + Д • FMP zad FMPc < FMP_zad - Д • FMP_zad FMPc

CTfmp = -

t

t(FMP) =

( FMP zad

1

(10)

V. CTfmp

где CTfmp=CuSXL'Vyu; t - первоначально установленная глубина резания; t(FMP) - скорректированная величина глубины резания.

Было проведено моделирование режима работы СТС АУ при обеспечении заданного параметра шероховатости Ra обработанной поверхности при наружном точении с использованием полученного закона управления (3) на основе математической модели, полученной А.Г. Сусловым (табл. 1). Для этого модель была приведена к виду (2). Параметры г и (90+7) модели фиксируем на постоянном уровне г = 0,8 и у = -10°. Остальные данные: к0 = 70, kl = 0,85, к2 = 0,37, кЗ = 0,39, М = 0,13, V = 180 м/мин.

Предположим, что необходимо обеспечить параметр шероховатости обработанной поверхности Ra = 3,2 мкм при допуске Д = ±10 %. Для этого

необходимо установить подачу 8 = 0,133 мм/об, точка (1) на номинальной характеристике рис. 3.

Рис. 3. Моделирование работы СТСАУ при обеспечении заданного параметра шероховатости Ra.

Предположим, что в результате действия внешних возмущений происходит отклонение параметра шероховатости за допустимые значения. Измеренное значение Raizm может быть либо больше (Ra zad + A-Ra_zad) точка (2), либо меньше (Ra zad - Д-Rajzad) точка (3) рис. 3, т.е. под действием внешних возмущений номинальная характеристика может смещаться вверх или вниз и будет проходить либо через точку 2, либо через точку 3 рис. 3. Смещение характеристики может быть вызвано изменением коэффициентов модели под действием внешних возмущений.

При моделировании формировались три характеристики рис. 3. Первая характеристика исходная или номинальная. При построении второй и третьей характеристик в их математических моделях были пропорционально изменены коэффициенты относительно номинальной модели. Для второй характеристики все коэффициенты были уменьшены, а для третьей увеличены.

Рассмотрим случай, когда Ra izm = 3,707 мкм точка (2) больше Ra_zad + Д-Ra zad. Используя закон (3) была определена величина новой подачи S=0,112 мм/об. Таким образом, для обеспечения заданного параметра шероховатости Ra_zad = 3,2 мкм, в изменившихся случайным образом условиях обработки, необходимо уменьшить величину подачи до S = 0,112 мм/об точка (2') рис. 3.

Аналогично проводилось моделирование работы СТСАУ по обеспечению заданной величины максимальных растягивающих напряжений в обработанной поверхности при наружном точении с использованием модели, полученной В.Ф. Безъязычным. Результаты моделирования в обоих случаях показывают, что полученные законы управления можно использовать для управления ТС по обеспечению заданных ПКПС деталей машин.

Исходными данными для разработки структурной схемы СТСАУ являются: 1) требования к СТСАУ; 2) перечень управляющих воздействий; 3) перечень управляемых параметров; 4) технические характеристики применяемого оборудования.

Разрабатываемая СТСАУ должна обеспечивать: 1) постановку и проведение активного эксперимента; 2) математическую обработку и анализ полученных данных от датчиков для определения математической модели; 3) хранение и использование полученных результатов для управления процессом резания; 4) адаптивное управление процессом резания на основе математических моделей, полученных при самообучении.

Для построения СТСАУ УЧПУ станка должно удовлетворять определенным требованиям: 1) наличие устройства дискретного ввода-вывода информации для связи с внешним оборудованием, через которое можно управлять станком, т.е. изменять во время его работы такие параметры как подача и скорость резания; 2) открытость программы логики станка. Это означает, что пользователь имеет право самостоятельно разрабатывать и подключать в работу УЧПУ программу логики станка, обеспечивающую внешнее управление подачей и скоростью резания от ПЭВМ.

На основании выше изложенного структура СТСАУ будет иметь вид представленный на рис. 4.

Рис. 4. Структура СТСАУ.

Алгоритм работы (А) системы реализуется в виде программного обеспечения записанного в память устройства управления, в качестве которого используется (ПЭВМ). Исполнительным устройством системы является технологическая система (ТС), управляемая устройством управления, обычно это УЧПУ. Связь ПЭВМ и УЧПУ осуществляется через контроллер сопряжения (КС), подключаемый к ПЭВМ по последовательному интерфейсу ЯБ 232. Управляющими воздействиями и для ТС являются скорость резания V и величина подачи Б.

Для определения физико-механических параметров обработанной поверхности используется косвенный метод, основанный на измерении датчиками в зоне обработки главной составляющей силы резания (Рг) и температуры (Т), воздействующие на обработанную поверхность и вычислении на основе измерений по модели (5) БМР.

Параметр шероховатости Яа обработанной поверхности определяется прямым методом измерения с помощью лазерного оптического датчика,

установленного в рабочей зоне станка. Теоретические расчеты показали, что лазерно-оптический датчик может быть использован для измерения высотных параметров шероховатости обработанной поверхности. При расчетах определялось, сможет ли световое пятно (диаметр пятна 35 - 80 мкм), проецируемое лазерным диодом на поверхность объекта «ощупать» впадины неровностей.

Для работы системы необходима исходная информация, которая вводится оператором (ОП) перед началом работы. Алгоритм работы системы (рис. 5) описывает следующие основные режимы работы системы: «Ввод и анализ исходных данных»; «Работа с базой данных»; «Обучение»; «Работа».

Режим «Ввод и анализ исходных данных», предназначен для ввода и анализа исходных данных перед началом обработки. К исходным данным относятся: материал обрабатываемых деталей, геометрия инструмента, режимы резания, жесткость технологической системы, параметр качества обработанной поверхности, который необходимо обеспечить, и его требуемое значение. По введенным данным система анализирует, имеется ли в базе данных соответствующая им математическая модель.

Режим «Работа с базой данных» служит для сохранения и накопления информации об обработанных материалах, условиях обработки и соответствующих им полученных математических моделях. То есть, для каждого обрабатываемого материала и для каждого из условий обработки в базе данных имеется своя математическая модель. Если соответствующей математической модели нет, то система автоматически переходит в режим «Обучение».

Задачей режима «Обучение» является постановка эксперимента и получение математической модели. Для этого на станке обрабатывается пробная деталь - образец. Причем инструмент, его геометрия, материал образца и глубина резания должны быть такие же, как и при обработке последующей партии деталей. Образец разбивается на участки, затем каждый из них автоматически обрабатывается с заданными режимами резания, и контролируются параметры качества обработанной поверхности. Контроль параметра качества обработанной поверхности осуществляется в процессе обработки системой автоматически.

Данные о входных и выходных параметрах процесса резания заносятся автоматически в ЭВМ, производится их статистическая обработка и получается математическая модель вида (2).

Полученная математическая модель и данные о ней запоминаются в базе данных и используются в дальнейшем. При изменении инструмента, его геометрии, материала деталей, глубины резания и т.п. необходимо будет опять провести самообучение системы.

Режим «Работа» осуществляет адаптивное управление технологической системой по заданному параметру качества обработанной поверхности. В этом режиме осуществляется прием измерительной информации от датчиков установленных в близи зоны резания, анализ полученной информации и на основе анализа принимается решение об управлении технологической системой. Для управления технологической системой используется один из законов управления (3,4, 8, 9, 10).

Рис. 5. Алгоритм самообучения и адаптивного управления ТС

В третьей главе рассматривается математическое, алгоритмическое и программное обеспечение (ПО) СТСАУ.

Основой математического обеспечения СТСАУ является математический аппарат метода планирования активного, полнофакторного эксперимента и метода множественного регрессионного анализа.

Все алгоритмическое обеспечение СТСАУ можно условно разделить на две взаимозависимые части. Первая часть относится к алгоритмическому обеспечению аппаратной части СТСАУ и описывает процедуру связи между ТС, ПЭВМ и УЧПУ. Вторая часть относится к алгоритму самообучения и адаптивному управлению ТС по параметрам качества поверхностного слоя. Взаимодействие частей алгоритма подчинено общему алгоритму работы всей СТСАУ (рис. 5).

К аппаратной части СТСАУ относятся контроллер сопряжения, УЧПУ и ПЭВМ. Для правильного функционирования СТСАУ работа каждого из этих устройств должна быть подчинена определенному алгоритму и логике взаимодействия между собой. Для этого рассмотрены информационные потоки, циркулирующие в СТСАУ во время работы.

Во время работы СТСАУ из зоны резания ТС получает информацию о текущей температуре Т в зоне резания, главной составляющей силе резания Pz и о параметре шероховатости Ra, обработанной поверхности. Информация о текущей температуре Т в зоне резания и о главной составляющей силе резания Pz после оцифровывания в КС по последовательному интерфейсу RS232 поступает в управляющую ЭВМ. Параметр шероховатости Ra, обработанной поверхности, во время обработки измеряется лазерным оптическим датчиком. Информация с лазерного оптического датчика непосредственно передается в ЭВМ по последовательному интерфейсу через конвертер RS422 - USB.

Управляющая информация от ПЭВМ в УЧПУ передается через КС по интерфейсу RS232. В КС управляющая информация из последовательного кода преобразовывается в параллельный и передается через буферный регистр и блок опторазвязки на дискретный вход УЧПУ. На основе принятой управляющей информации УЧПУ осуществляет управление технологической системой в соответствии с заложенным алгоритмом логики станка.

Для более полного понимания алгоритма и структуры взаимодействия между элементами СТСАУ выполнена детализация информационных потоков, которая позволяет:

• подробно представить информационные связи между элементами системы;

• понять алгоритм взаимодействия между элементами системы;

• составить программное обеспечение системы.

В СТСАУ можно выделить следующие информационные потоки:

• между датчиками (силы резания Pz и температуры в зоне резания) и контроллером сопряжения;

• между ПЭВМ и контроллером сопряжения;

• между контроллером сопряжения и УЧПУ;

• между контроллером сопряжения и приводом ЫСЭТ1700-2. Информационные связи между датчиком Рг тангенциальной составляющей силы резания и датчиком Т термо-ЭДС, измеряющим температуру в зоне резания и контроллером сопряжения представлены на рис. 6.

Рис. 6. Информационные потоки между датчиками и КС.

Так как к КС подключаются два датчика Pz и Т одновременно, то после его включения программно устанавливается подключение канала А (тензоусилитель (У1)) мультиплексора (MUX) к АЦП. Подключение необходимого канала к АЦП осуществляется путем задания кода от микроконтроллера (МК) на информационных входах АО и А1 мультиплексора каналов. После оцифровки сигнала, полученного с тензоусшштеля, и его отправки в ПЭВМ к АЦП подключается канал В мультиплексора - усилитель термо-ЭДС (У2). После оцифровки сигнала, полученного с усилителя термо-ЭДС, и его отправки в ПЭВМ к АЦП снова подключается тензоусилитель.

Организация функциональных связей и информационных потоков между ПЭВМ и КС, между КС и УЧПУ и между КС и приводом NCDT1700-2 представлена на рис. 7.

Связь ПЭВМ и КС осуществляется через интерфейс RS-232. Для обеспечения управления периферийными устройствами (УЧПУ, привод NCDT 1700-2 и АЦП контроллера сопряжения) от ПЭВМ в КС передается соответствующая управляющая информация. Минимальным объемом информации, передаваемым по интерфейсу RS-232, является один байт. Для внешнего управления подачей и частотой вращения шпинделя также необходим один байт информации. Поэтому управляющая информация, передаваемая от ПЭВМ в УЧПУ, имеет объем один байт.

На основании рассмотренных информационных потоков (рис. 6, рис. 7), циркулирующих между элементами СТСАУ, разработаны алгоритмы работы и взаимодействия КС и УЧПУ и КС и ПЭВМ.

Программное обеспечение СТСАУ как и алгоритмическое обеспечение также разделено на две взаимозависимые части. Первая часть это базовое ПО, которое обеспечивает самообучение и адаптивное управление ТС по ПКПС. Базовое ПО реализовано в ПЭВМ на языке С++ в среде программирования С++ Builder.

Рис. 7. Информационные потоки между ПЭВМ и КС, между КС и УЧПУ и между КС и приводом NCDT1700-2: RG S и RG V - регистры, хранящие величину коррекции подачи и частоты вращения шпинделя; W1A0 и W1A1 -входные сигналы УЧПУ байтов коррекции подачи и частоты вращения шпинделя; U4A24 и U4A25 - выходные дискретные сигналы УЧПУ; FW -вперед; RV - назад; ИП - исходное положение; КП - конечное положение.

Вторая часть относится к ПО аппаратной части СТСАУ и реализовано в МК на языке Assembler. Оно обеспечивает:

• получение и передачу информации от датчиков (Pz, Т) в ПЭВМ;

• получение и передачу управляющей информации от ПЭВМ в УЧПУ;

• управление приводом продольного перемещения каретки с датчиком optoNCDT 1700-2.

Взаимодействие программ и устройств СТСАУ осуществляется через интерфейс RS-232, передающего управляющую информацию от ПЭВМ в УЧПУ и информацию от датчиков в ПЭВМ. Структура взаимодействия базового и аппаратного ПО СТСАУ показана на рис. 8.

БПО ПЭВМ RS232 ПО АЧ МК-АТ89С51-24PI

-►

<-►

Привод УЧПУ ■ Датчик Pz Датчик T

Рис. 8. Структура взаимодействия базового и аппаратного ПО СТСАУ: БПО -базовое ПО; ПО АЧ - программное обеспечение аппаратной части СТСАУ; МК - микроконтроллер.

Структура базового ПО, с входящими в него программными модулями, представлена на рис. 9.

Рис. 9. Структура базового ПО Базовое ПО строится по модульному принципу. Оно состоит из отдельных программных модулей и соответствующих им форм. Каждый программный модуль выполняет свою определенную функцию. Все модули базового ПО объединены в один проект. Вызов программных модулей осуществляется с главной формы (рис. 10), которая отображается после запуска базового ПО.

Ввод

Настройка Просмотр Режим работы Справка Параметры инструмента Параметры заготовки

Обеспечиваемые параметры 1 """

¡Ввод данных не завершен ¡КС не подключен Датчик 1\1С0Т не подключен

Рис. 10. Окно главной формы базового ПО

Структура программы работы КС представлена на рис. И. Блок настройки микроконтроллера осуществляет настройку режимов работы микроконтроллера. Настраиваемыми режимами работы микроконтроллера являются прием и передача информации по последовательному порту 118-232 и обслуживание прерывания приемника последовательного порта 118-232. Для уменьшения объема программы она содержит блок подпрограмм выполнения повторяющихся действий (отсчет интервалов времени, прием информации, отправка информации). Логический блок определяет режим работы КС, управляет работой АЦП и приводом датчика ЫСОТ 1700-2.

Рис. 11. Структура программы работы КС

Информационное обеспечение СТСАУ включает в себя локальную базу данных и программные средства для ее обслуживания. База данных СТСАУ представляет собой набор таблиц для системы управления базами данных Paradox 7, назначение которых представлено в табл. 2.

Таблица 2 - Назначение таблиц базы данных

Название таблицы базы данных Хранящаяся информация

sats3.db Основная таблица. Содержит сведения, для каких сочетаний материал заготовки, материал режущей части инструмента, параметры заготовки и обеспечиваемые ПКПС имеется математическая модель.

sats Mz.db Материал заготовки и механические свойства материала ов

sats Mt.db Материал режущей части инструмента

sats_Ra.db Параметры математической модели для определения параметра шероховатости Яа

sats_Sigma.db Параметры математической модели для определения остаточных напряжений в поверхностном слое детали

sats_Mikrotv.db Параметры математической модели для определения поверхностной микротвердости

sats_Cx.db Параметры математической модели для определения комплексного параметра Сх

В четвертой главе рассматривается создание СТСАУ на базе УЧПУ ЫС 200 и модернизированного токарного станка модели 16Б16ФЗ.

Для обеспечения связи между ПЭВМ и УЧПУ и датчиками, установленными на станке, и ПЭВМ в СТСАУ используется контроллер сопряжения рис 12. КС предназначен для работы с УЧПУ типа N0200, N0201, 1ЧС201М, N0220, N€210, N0110, N0310.

От датчиков Рг и Т

1Ж321

К ПЭВМ

КУЧПУ

а) б)

Рис. 12. Контроллер сопряжения: а) структурная схема; б) реализация КС.

Измерение температуры в зоне резания осуществляется с помощью естественной термопары, которая образуется при непосредственном контакте инструмента и детали во время механической обработки. Для определения составляющей силы резания Рг при механической обработке используется балочный тензоэлемент типа консольная балка постоянного сечения, установленный под резцом рис 13. Перед началом работы СТСАУ была осуществлена настройка и тарировка измерительных каналов «Температура» и «Сила резания». При настройке каналов использовался образцовый калибратор унифицированных сигналов ИКСУ 260. Сигнал (1 мВ - 100 мВ) с калибратора подавался на вход усилителей У1 и У2 (рис. 6) и определялась погрешность измерительных каналов, которая не превышает 2 %.

Измерение высотного параметра шероховатости Яа обработанной поверхности детали при механической обработке (точение) осуществляется с помощью лазерного оптического датчика (ЛОД) линейных перемещений орЮМСЭТ 1700-2 (рис. 14). Данный датчик предназначен для измерения линейных перемещений в диапазоне ± 1 мм с точностью измерения 0,2 мкм.

Экспериментально подтверждена возможность использования ЛОД орюИСБТ 1700-2 для измерения высотного параметра шероховатости Яа. Для этого был разработан программный модуль, входящий в состав базового ПО. Программный модуль позволяет рассчитывать параметр шероховатости Яа и сохранять координаты точек профиля в отдельный файл для дальнейшего анализа и построения профилограмм.

Рис. 13. Расположение измерительного датчика силы резания Рг и токосъемника термо-ЭДС на станке: 1 - токосъемник термо-ЭДС; 2 -подводной упор тензодатчика.

Защита датчика орЮ1ЧСОТ 1700-2 от действия стружки и других внешних факторов, присутствующих при механической обработке, осуществляется защитным кожухом.

Рис. 14. Схема измерения высотного параметра шероховатости Яа во время механической обработки детали (устройство защиты зоны измерения от стружки не показано): 1 - ЛОД орЮ1ЧСВТ 1700-2; 2 - обрабатываемая деталь; 3 - резцедержатель с инструментом; О г - главное движение резания; Об -движение подачи; От - движение датчика при измерении

Таким образом, разработанная и созданная СТСАУ на базе УЧПУ типа "ЫС200 для модернизированного токарного станка модели 16Б16ФЗ имеет вид представленный на рис. 15.

Пятая глава посвящена технологическим исследованиям с разработанной и созданной СТСАУ.

При самообучении ТС обеспечению заданных ПКПС использовались образцы из стали 45 (НВИСХ = 190), 20 Г (НВИСХ = 280), токарные резцы со сменными пластинами и напайными пластинами из материала Т15К6, Т5К10, с различной геометрией режущей части. Во время самообучения ТС образец разбивается на участки длиной по 10 мм.

Рис. 15. Общий вид созданной СТСАУ: 1 - УЧПУ N0200; 2 - ПЭВМ; 3 -технологическая система; 4 - датчик орШСОТ 1700-2; 5 - КС.

Разбивка на участки осуществляется в управляющей программе (УП) для УЧПУ. В режиме «Обучение» после ввода исходных данных базовое ПО автоматически составляет УП для УЧПУ для механической обработки образца. Каждый из участков образца обрабатывается в соответствии с планом эксперимента 2~, каждый опыт выполняется с тремя повторениями

Во время самообучения ТС определяются величина обеспечиваемого ПКПС обработанной поверхности, а также выходные параметры процесса резания главная составляющая силы резания Рг и температура в зоне резания. После завершения самообучения базовое ПО рассчитывает параметры математической модели и сохраняет их в базе данных системы (табл. 3).

При самообучении технологической системы параметр шероховатости Яа обработанной поверхности определялся непосредственно на станке, величина поверхностной микротвердости определялась через силу резания.

Величина касательных поверхностных остаточных напряжений при самообучении определялась расчетным способом на основании измеренных во время обработки температуры и главной составляющей силы резания Рг.

Комплексный параметр Сх при самообучении определяется расчетным методом (табл. 1).

После самообучения были получены математические модели, связывающие параметры качества поверхностного слоя деталей машин с режимами обработки (табл. 3).

Анализ результатов (табл. 3 и рис. 18) показывает, что при изменении исходных данных геометрии инструмента и материала заготовки необходимо заново производить самообучение технологической системы, для определения параметров математической модели.

Таблица 3 - Результаты самообучения ТС с использованием СТСАУ

Модель | Условия самообучения

обеспечение параметра шероховатости Яа

№ 1 Ка = 17,43.Б0'298-у-°'262 Материал заготовки сталь 45, материал режущей части Т15К6, а=12°; у=2°, (р=90°, ф1=15°, 11=0,2 мм, р=20 мкм, НВ=190. продольная подача: Бтт = 0,10 мм/об Бтах=0,25 мм/об скорость резания: Утт=93 м/мин Утах=150 м/мин глубина резания 1=0,5 мм

№2 Ка = 14,95.8°-216.У-0'265 Материал заготовки сталь 45, материал режущей части Т5К10, а=8°; у=7°, ф=95°, <р1=15°, 11=0,5 мм, р=20 мкм, НВ=190. продольная подача: Бтт = 0,10 мм/об; Бтах=0,4 мм/об скорость резания: Утт=93 м/мин; Утах=186 м/мин глубина резания 1=0,5 мм

№3 11а = 6,1-Б0'384-У"0'207 Материал заготовки сталь 20Г, материал режущей части Т5К10, а=8°; у=7°, <р=95°, ф1=15°, К=0,5 мм, р=20 мкм, НВ=280. продольная подача: Бтт = 0,10 мм/об Бтах=0,4 мм/об скорость резания: Утт=100 м/мин Утах=200 м/мин глубина резания 1=0,4 мм

обеспечение параметра поверхностной микротвердости

НМ = 83,53-Р2-°'36.Т0'54 Нц = 132,27-Б-0'147-V0'165 Р2 = 671.Б°'517.У0'087 Т = 666,3-Б0'085-У0'09 Материал заготовки сталь 20Г, материал режущей части Т5К10; а=8°; у=7°, ф=95°, ф1=15°, Я=0,5 мм, р=20 мкм, НВ=280. продольная подача: Бтт = 0,10 мм/об Бтах=0,4 мм/об скорость резания: Утт=100 м/мин Утах=200 м/мин глубина резания 1=0,4 мм

обеспечение параметра поверхностных остаточных напряжений (касательных)

а = 64.Рг-1'19Т1'28 а = 360 5-°'486.у-0'22 Р2 = 671.Б°'517.У0'087 Т = 666,3- Б0'085- V0'09 Материал заготовки сталь 20Г, материал режущей части Т5К10 а=8°; т=7°, <р=95°, (р1=15°, К=0,5 мм, р=20 мкм, НВ=280. продольная подача: Бгшп = 0,10 мм/об Бтах=0,4 мм/об скорость резания: Утш=100 м/мин Утах=200 м/мин глубина резания 1=0,4 мм

обеспечение комплексного параметра Сх

Сх = 88,58.Р2-°'626.Т-°'258 Сх^-Б-0'338 ^-0'143 Рг = 671.Б0'517У0'087 Т = 666,3-Б0'085-V0'09 Материал заготовки сталь 20Г, материал режущей части Т5К10 а=8с; у=7°, ф=95°, ф1=15°, 15=0,5 мм, р=20 мкм, НВ=280. продольная подача: Бтт = 0,10 мм/об Бтах=0,4 мм/об скорость резания: Утт=100 м/мин Утах=200 м/мин глубина резания 1=0,4 мм

Результаты (табл. 4), полученные при работе СТСАУ в режиме адаптивного управления при обеспечении заданного значения параметра шероховатости Ла с использованием полученных математических моделей (модель № 2), подтверждают работоспособность СТСАУ.

3.25

"50 87.5 125 162.5 V, м/мин Рис. 18. Зависимости параметра шероховатости 11а от условий обработки: 1 -модель № 1,2 — модель № 2,3 - модель № 3. Таблица 4 - Результаты работы СТСАУ в режиме адаптивного управления

№ Задание Условия обработки Результат

1 Ra = 3 мкм S = 0,257 мм/об, п = 900 об/мин, V = 141 м/мин Ra = 3,19 мкм

2 Ra = 2,7 мкм S = 0,158 мм/об, п = 900 об/мин ,V = 141 м/мин Ra = 2,43 мкм

3 Ra = 2,5 мкм S = 0,11 мм/об, п = 900 об/мин, V = 141 м/мин Ra = 2,23 мкм

Для одновременного обеспечения параметров шероховатости Ra, поверхностной микротвердости и поверхностных остаточных напряжений используется комплексный параметр качества поверхности Сх (табл. 1).

Результаты выполненных исследований в виде методических материалов, технических отчетов, информационного и программного обеспечения были использованы при выполнении хоздоговорных работ в ОАО «Брянский Арсенал» и Брянском политехническом колледже им. H.A. Кубяка при модернизации систем управления металлорежущих станков. Созданная самообучающаяся технологическая система с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин используется в учебном процессе при чтении курсов «Диагностика и надежность автоматизированных систем», «Идентификация и диагностика систем», «Программирование автоматизированных систем», «Автоматизация технологических процессов и производств» в ГОУ ВПО БГТУ для студентов специальностей 220201 и 220301 и при выполнении НИР.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Решена научная проблема технологического обеспечения параметров качества поверхностного слоя деталей машин при наличии начальной неопределенности за счет разработанной и созданной самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

2. Установлено, что наибольшее влияние при обеспечении заданных параметров шероховатости, поверхностных остаточных напряжений и комплексного параметра Сх оказывают подача и скорость резания, причем подача в большей степени (рис. 1,а, рис. 1,6, рис. 2,6). Поэтому при обеспечении данных параметров управление вначале осуществляется за счет изменения величины подачи, а затем за счет скорости резания. При обеспечении заданной величины поверхностной микротвердости наибольшее влияние оказывают глубина резания, скорость резания и подача (рис. 2,а). Причем глубина резания в некоторых случаях оказывает наибольшее влияние, чем скорость резания и подача. Однако глубину резания как управляющее воздействие можно рассматривать только на получистовых операциях. Поэтому при обеспечении заданной величины поверхностной микротвердости при чистовой обработке управление вначале осуществляется за счет изменения скорости резания, а затем за счет величины подачи.

3. Впервые установлена возможность технологического управления комплексным параметром качества поверхностного слоя деталей машин - Сх.

4. Впервые получены законы управления технологической системой при обеспечении заданных параметров качества поверхностного слоя и комплексного параметра качества поверхностного слоя Сх в режиме адаптивного управления при механической обработке.

5. На основе анализа информационных потоков, циркулирующих в СТСАУ во время работы, разработаны алгоритмы работы для базового ПО и ПО аппаратной части и реализованные в виде соответствующего программного обеспечения СТСАУ.

6. Теоретически доказано и экспериментально подтверждено, что лазерный оптический датчик, с диаметром светового пятна 35 - 80 мкм, может быть использован для измерения высотных параметров шероховатости.

7. Разработана база данных по технологическим режимам механической обработки деталей машин при обеспечении ПКПС. Полученные во время самообучения параметры математических моделей запоминаются в базе данных СТСАУ и используются при адаптивном управлении ПКПС и комплексным параметром Сх, а также могут быть использованы, как справочный материал для определения режимов резания при обеспечении заданных ПКПС и комплексного параметра Сх для соответствующих условий обработки.

8. На основе разработанной методологии проектирования СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя деталей машин автором реализована СТСАУ на базе модернизированного токарного станка с ЧПУ.

9. Проведенные технологические исследования с использованием разработанной и созданной СТСАУ показали, что в результате самообучения технологической системы ПКПС для каждых из условий самообучения системой в автоматическом режиме были получены адекватные математические модели.

10. Созданная самообучающаяся технологическая система с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин используется в ГОУ ВПО БГТУ в учебном процессе и при выполнении НИР.

Реализованные в работе технические решения защищены 2 патентами РФ на полезную модель, а на разработанное программное обеспечение СТСАУ получены 2 свидетельства о регистрации электронного ресурса.

Основное содержание диссертации изложено в следующих работах:

1. Суслов, А.Г. Инженерия поверхности детали при изготовлении / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин // Инженерия поверхности деталей / колл. авт.; под. ред. Суслова А.Г. - М.: Машиностроение, 2008. - С. 170 - 193.

Патенты на полезную модель и свидетельства о регистрации электронного ресурса

1. Патент РФ на полезную модель № 2009149563/22(073206) МПК B23Q15/007 (2006.01) Самообучающаяся технологическая система обеспечения заданных параметров качества поверхностного слоя / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин.

2. Патент РФ на полезную модель № 2009149561/22 (073204) МПК B23Q15/007 (2006.01) Контроллер сопряжения ПЭВМ с УЧПУ класса PCNC / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин.

3. CATC - самообучающаяся адаптивная технологическая система: свидетельство о регистрации электронного ресурса № 15548 дата регистрации 30.03.2010/ Инв.номер ВНТИЦ №50201000547 / О.Н. Федонин, Д.И. Петрешин, А.Г. Суслов // зарегистрирован в институте научной информации и мониторинга Российской академии образования: Москва, ИНИМ РАО, 2010-310 кбайт.

4. Программа логики станка токарно-револьверного с вертикальной головкой на крестовом суппорте повышенной точности 1В340Ф30: свидетельство о регистрации электронного ресурса № 15576 дата регистрации 06.04.2010/ Инв.номер ВНТИЦ №50201000642 / О.Н. Федонин, Д.И. Петрешин, В.А. Хандожко, A.B. Агеенко // зарегистрирован в институте научной информации и мониторинга Российской академии образования: Москва, ИНИМ РАО, 2010-10 кбайт.

Статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ для опубликования результатов диссертационных работ

1. Суслов, А.Г. Влияние состояния металлорежущих станков на качество обрабатываемых поверхностей и система адаптивного управления / А.Г. Суслов, В.В. Агафонов, А.И. Демиденко, Д.И. Петрешин // Обработка металлов. - 2001. -№ 1. - С. 26-31.

2. Суслов, А.Г. Самообучающиеся автоматизированные технологические системы, обеспечивающие требуемое качество обрабатываемых поверхностей деталей / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин, Д.Н. Финатов // Справочник. Инженерный Журнал. - 2004. - № 1. - С. 14-17.

3. Агафонов, В.В. Роль оборудования в обеспечении качества изготовления деталей / В.В. Агафонов, Д.Н. Финатов, Д.И. Петрешин // Вестник БГТУ. - 2004. - № 1. - С. 50-58.

4. Петрешин, Д.И. Алгоритмическое обеспечение самообучающейся адаптивной технологической системы / Д.И. Петрешин // Обработка металлов. - 2006. - № 1.-С. 12-15.

5. Суслов, А.Г. Обеспечение качества обработанных поверхностей с использованием самообучающейся технологической системы / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин // СТИН. - 2006. - № 1. - С. 21-24.

6. Петрешин, Д.И. Обеспечение параметров качества поверхностного слоя деталей при точении самообучающейся технологической системой / Д.И. Петрешин // Вестник БГТУ. - 2006. - № 2. - С. 140-144.

7. Суслов, А.Г. Адаптивные и самообучающиеся технологические системы в инженерии поверхности / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин // Справочник. Инженерный журнал. - 2007. - № 3. - С. 22-24.

8. Петрешин, Д.И. Применение лазерного оптического датчика для измерения высотных параметров шероховатости поверхности деталей машин в самообучающейся адаптивной технологической системе / Д.И. Петрешин // Контроль. Диагностика. - 2009. - № 11. - С. 53 - 57.

9. Петрешин, Д.И. Структура программного обеспечения самообучающейся адаптивной технологической системы / Д.И. Петрешин // Вестник БГТУ. - 2009. -№ 4. - С. 95-99.

10. Федонин, О.Н, Модернизация металлообрабатывающих станков, применяемых в условиях автоматизированного производства / О.Н. Федонин, Д.И. Петрешин, В.А. Хандожко, A.B. Агеенко // Вестник БГТУ № 3 2009. с. 57-59.

11. Суслов, А.Г. Определение закона управления для адаптивной технологической системы при обеспечении заданных параметров качества поверхностного слоя деталей машин при механической обработке / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин // СТИН. - 2010. - №1. - С. 30-36.

12. Суслов, А.Г. Определение режимов обработки, обеспечивающих комплексный показатель качества поверхностного слоя деталей машин / А.Г. Суслов, В.В. Порошин, Д.Ю. Богомолов, A.A. Прокофьев, Д.И. Петрешин // Справочник. Инженерный Журнал. - 2010. - № 7. - С. 53-55.

13. Петрешин, Д.И. Разработка контроллера сопряжения ПЭВМ-УЧПУ для самообучающейся технологической системы / Д.И. Петрешин //

Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. - 2010. № 1/279 (592)-С. 63-66.

Публикации в других научных журналах, материалах международных научных конференций и сборниках научных трудов

1. Петрешин, Д.И. Возможности оснащения токарных станков с ЧПУ адаптивными системами управления / Д.И. Петрешин // Инструмент Сибири. -2000. -№ 3. - С. 26-27.

2. Петрешин, Д.И. Управление качеством поверхности при точении путем автоматического регулирования / Д.И. Петрешин // Тезисы докладов международной научно-технической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования - производству». Барнаул, 2001.-С.83-84.

3. Суслов, А.Г. Самообучающаяся система обеспечения и адаптивного управления шероховатостью при механической обработке / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин, С.А. Кривенок // Практика и перспективы развития институционного партнерств: материалы 3-го Междунар. науч.-практ. семинара. - Таганрог, 2002. - в 2-х кн., кн. 2. - С. 136-139.

4. Суслов, А.Г. Самообучающаяся технологическая система управления качеством обработанной поверхности / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин // Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения. Технология - 2003: материалы Междунар. науч.-техн. конф. (г. Орел, 25-27 сенг. 2003 г.) / под ред. В.А. Голенкова, Ю.С. Степанова. - Орел, 2003. - С. 76-80.

5. Суслов, А.Г. Автоматизированное измерение параметров шероховатости в статике и динамике / А.Г. Суслов, A.B. Хандожко, Д.И. Петрешин // Качество Машин: сб. тр. 4-й Междунар. конф. (г. Брянск, 1011 Мая 2001 г.) / под общ. ред. А.Г. Суслова. - Брянск, 2001. - т. 1. - С. 155-156.

6. Суслов, А.Г. Автоматизированные системы научных исследований в технологии машиностроения / А.Г. Суслов, Д.Н. Филатов, Д.И. Петрешин, А.Е. Захаров, // Технологические системы в машиностроении: тр. Междунар. науч.-техн. конф. - Тула, 2002. - С. 67-72.

7. Петрешин, Д.И. Система адаптивного управления процессом резания по параметру шероховатости обработанной поверхности / Д.И. Петрешин // Машиностроение и техносфера 21 Века: сб. тр. IX Междунар. науч.-техн. конф.,(г. Севастополь, 9-15 сент. 2002 г.). - Донецк, 2002. - в 3 т., т. 2. - С. 234-236.

8. Суслов, А.Г. Технологическое управление качеством поверхности деталей машин/ А.Г. Суслов, А.О. Горленко, Д.И. Петрешин, С.Ю. Съянов // Влияние механической обработки инструментами из сверхтвердых материалов на качество поверхности деталей машин: сб. науч. тр. - Киев, 2003. - С. 20-27.

9. Суслов, А.Г. Самообучающаяся система управления параметрами качества обработанной поверхности деталей / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин, С.А. Кривенок // Проблемы машиностроения и технология материалов на рубеже веков: сб. ст. 8-Й Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза, 2003. - ч. 1. - С. 170-172.

10. Петрешин, Д.И. Алгоритмическое обеспечение самообучающейся адаптивной технологической системы управления параметрами качества обработанной поверхности при механической обработке / Д.И. Петрешин,

Г.В. Горячев // Обеспечение и повышение качества машин на этапах их жизненного цикла: материалы 5-й Междунар. науч.-техн. конф. (г. Брянск, 1921 окт. 2005 г.); под ред. А. Г. Суслова. - Брянск: БГТУ, 2005. - С. 215-216.

11. Суслов, А.Г. Самообучающаяся технологическая система / А.Г. Суслов, Д.И. Петрешин // Образование через науку: тез. докл. Междунар. конф. / МГТУ им. Н.Э. Баумана. - М, 2005. - С. 165.

12. Агафонов, В.В. Адаптивное управление обработкой на станках с учетом жесткости оборудования / В.В. Агафонов, Д.Н. Финатов, Д.И. Петрешин // Машиностроение: респ. межвед. сб. науч. тр. - Минск, 2004. -Вып. 20, т. 2. - С. 89-94.

13. Петрешин, Д.И. Применение лазерного оптического датчика NCDT 1700-2 для измерения высотных параметров шероховатости поверхности деталей машин // Проблемы качества машин и их конкурентоспособности : материалы 6-й Междунар. науч.-техн. конф., (г. Брянск, 22-23 мая 2008 г.); под ред. А.Г. Суслова. - Брянск: БГТУ, 2008. - С. 483-484.

14. Петрешин, Д.И. Сопряжение СЧПУ NC200 и ПЭВМ для построения самообучающейся адаптивной системы / Д.И. Петрешин // тезисы докладов 57-й научной конференции профессорско-преподавательского состава / БГТУ; под ред. С.П. Сазонова, И.В. Говорова. - Брянск, 2005. - Ч. 1.-С. 76-77.

15. Петрешин, Д.И. Модуль сопряжения системы ЧПУ и ПЭВМ для построения самообучающейся технологической системы / Д.И. Петрешин // Оптимизация и управление процессом резания, мехатронные станочные системы: сб. тр. Междунар. науч.-техн. конф. - Уфа: РИО БашГУ, 2004. - С. 165 - 168.

16. Петрешин, Д.И. Разработка самообучающейся технологической системы обеспечения заданных параметров качества поверхностного слоя / Д.И. Петрешин // Совершенствование существующих и создание новых технологий в машиностроении и авиастроении: сб. тр. Междудар. науч.-техн. конф. (1-3 июня 2009 года, г. Ростов-на-Дону). - Ростов н/Д: Изд-во ЮНЦ РАН, 2009. - С. 244-250.

17. Петрешин, Д.И. Использование лазерного оптического датчика NCDT 1700-2 для измерения высотных параметров шероховатости поверхности деталей машин / Д.И. Петрешин // Совершенствование существующих и создание новых технологий в машиностроении и авиастроении: сб. тр. Междудар. науч.-техн. конф. (1-3 июня 2009 года, г. Ростов-на-Дону). -Ростов н/Д: Изд-во ЮНЦ РАН, 2009. - С. 250-255.

Петрешин Дмитрий Иванович

РАЗРАБОТКА И СОЗДАНИЕ САМООБУЧАЮЩЕЙСЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С АДАПТИВНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ ПАРАМЕТРАМИ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ МАШИН

Автореферат

Подписано в печать « 05 » июля 2010 г. Формат 60x90 1/16. Бумага офсетная. Офсетная печать. Усл. печ. л. 2,0. Уч-изд. л. 2,0. Тираж 120 экз. Заказ 225. Бесплатно.

ГОУ ВПО Брянский государственный технический университет 241035, г. Брянск, бульвар им. 50-летия Октября, 7.

Лаборатория полиграфии ГОУ ВПО БГТУ 241035, г. Брянск, ул. Институтская, 16, тел. 58-83-06.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ САМООБУЧАЮЩИХСЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ. С АДАПТИВНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ ПАРАМЕТРАМИ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ МАШИН.

1.1. Существующие адаптивные технологические системы управления.

1.2. Самообучающиеся! технологические системы.

1.3. Анализ влияния технологических факторов на параметры качества поверхностного слоя обрабатываемых деталей.

1.3.1. Механизм формирования шероховатости обработанной поверхности при лезвийной обработке.

1.3.2 Механизм формирования физико-механических характеристик поверхностного слоя при лезвийной обработке.

1.3.2.1. Анализ влияния технологических факторов на характер изменения глубины и степени упрочнения.

1.3.2.2. Анализ влияния технологических факторов на характер изменения остаточных напряжений.

1.4. Технические средства самообучающихся технологических систем и адаптивных систем управления.

1.4.1. Анализ методов и средств активного контроля параметров качества поверхностного слоя.

1.4.2. Анализ усилительно-преобразовательных устройств.

1.5. Выводы, цель и задачи исследований.

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ САМООБУЧАЮЩЕЙСЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С АДАПТИВНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ ПАРАМЕТРАМИ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ

МАШИН.

2.1. Формулировка технологической задачи решаемой самообучающейся технологической системой с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

2.2. Обобщенная (структура'самообучающейся технологической системы, с адаптивным управлением параметрами,качества поверхностного слоя деталей машин.

2.3. Определение степени влияния-входных факторов на выходные параметры процесса резания.

2.4. Выбор способа управления.

2.4.1. Определение закона управления для самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин т способа внесения поправки.

2.4.2. Выбор источников информации-.ч.

2.5. Физическая модель формирования технологических поверхностных остаточных напряжений от сил резания при лезвийной обработке.

2.6. Структура и алгоритм работы самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

Выводы ко второй главе .;.

ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ, АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМООБУЧАЮЩЕЙСЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С АДАПТИВНЫМ'УПРАВЛЕНИЕМ ПАРАМЕТРАМИ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ МАШИН.

3.1. Математическое обеспечение самообучающейся,технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

3.2. Алгоритмическое обеспечение самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

3.2.1. Алгоритмическое обеспечение аппаратной части самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

3.2.2. Алгоритмы самообучения и адаптивного управления технологической системой по параметрам качества поверхностного слоя.

3.3. Структура программного обеспечения самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

3.3.1. Базовое программное обеспечение самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

3.3.2. Программное обеспечение аппаратной части самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

3.4. Информационное обеспечение самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

Выводы к третьей главе.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И СОЗДАНИЕ САМООБУЧАЮЩЕЙСЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С АДАПТИВНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ ПАРАМЕТРАМИ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО < СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ МАШИН НА БАЗЕ УЧПУ N

4.1. Разработка структурной схемы самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

4.2. Разработка контроллера сопряжения ПЭВМ и УЧПУ N0200.

4.3. Разработка измерительных схем для самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

4.3.1. Разработка измерительного канала главной составляющей силы резания.

4.3.2. Разработка измерительного канала температуры в зоне резания.

4.3.3. Разработка схемы измерения параметра шероховатости Ыа при механической обработке.

4.4. Измерение параметра шероховатости Яа лазерным оптическим датчиком.

4.5. Тарировка и настройка измерительных каналов.

4.6. Определение величины запаздывания измерительных каналов.

4.7. Разработка программы логики станка УЧПУ NC200 для работы системы в режиме самообучения и адаптивного управления.

Выводы к четвертой главе.

ГЛАВА 5. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗРАБОТАННОЙ И СОЗДАННОЙ САМООБУЧАЮЩЕЙСЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С АДАПТИВНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ ПАРАМЕТРАМИ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ МАШИН.

5.1. Организация работы самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

5.2. Технологические исследования по самообучению технологической системы обеспечению параметров шероховатости Ra, поверхностной микротвердости, поверхностных остаточных напряжений и комплексного параметра Сх.

5.3. Технологические исследования по обеспечению параметров шероховатости Ra, поверхностной микротвердости, поверхностных остаточных напряжений и комплексного параметра Сх при адаптивном управлении.

Выводы к пятой главе.

Актуальность, темы. ' Существующее промышленное . производство характеризуется разнообразием используемых конструкционных материалов и частой сменой? номенклатуры выпускаемых деталей, к которым предъявляются жесткие требования по качеству функциональных поверхностей. Изменение жесткости станка, износ инструмента, разброс припуска и твердости заготовок приводят к рассеянию параметров качества обработанных поверхностей. Кроме того, для ряда ответственных изделий требуется, технологически обеспечивать закономерное изменение параметров качества рабочей поверхности трения на различных ее участках. Одним из перспективных путей обеспечения требуемых параметров качества обработанных поверхностей является адаптивное управление процессом резания.

В' современном машиностроении, актуальными становятся вопросы эффективного использования технологического оборудования с ЧПУ. Повышение эффективности станков с ЧПУ ограничивается'наличием «жесткой» управляющей. программы, устанавливающей* заданные режимы обработки. В «жесткой» системе не учитываются особенности обработки конкретной детали. Поэтому оснащение станков с ЧПУ адаптивной системой управления (АдСУ) позволяет значительно расширить их технологические возможности.

Для функционирования АдСУ параметрами качества поверхностного слоя необходимо иметь математическую модель, связывающую выходные параметры управляемого процесса с его входными. В настоящее время существуют теоретические и эмпирические зависимости, которые позволяют предсказывать параметры качества обработанной поверхности после механической обработки.

Теоретические уравнения носят общий характер и практически не имеют ограничений, но они не учитывают случайные факторы и имеют большую погрешность. Эмпирические зависимости имеют узкое конкретное применение, они достаточно точно предсказывают выходные параметры процесса в заданных условиях проведения эксперимента. Однако, как показывает анализ, не для всех обрабатываемых материалов и условий обработки имеются такие зависимости.

Особенно это относится к новым материалам.

Таким образом, имеется неопределенность в обеспечении заданных параметров качества функциональных поверхностей деталей машин, связанная с отсутствием однозначной и универсальной зависимости между имеющейся начальной информацией-- (геометрия^ инструмента, материал инструмента и заготовки, характеристики оборудования и т.д.) об объекте управления, которым является процесс резания, и требуемым качеством^ обработанной! поверхности. При наличии отмеченной неопределенности наиболее эффективным подходом к ее устранению является обучение или самообучение системы в процессе управления посредством использования накапливаемой информации.

В связи с этим разработка самообучающейся1 технологической системы с адаптивным управлением (СТСАУ) параметрами качества поверхностного слоя деталей машин при механической обработке является одной > из актуальных проблем, требующая^ своего решения.

Цель работы разработать и создать самообучающуюся технологическую систему с адаптивным управлением, позволяющую' автоматически обеспечивать заданные параметры качества обработанных поверхностей деталей машин.

Для достижения-цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать, методологию проектирования СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

2. Разработать структуру СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя деталей машин, а также математическое, алгоритмическое и программное обеспечение для ее функционирования.

3. Создать автоматизированную базу данных по технологическим режимам механической обработки деталей машин при обеспечении заданных параметров качества поверхностного слоя.

4. Создать СТСАУ процессом механической обработки, обеспечивающую заданные параметры качества обработанных поверхностей деталей машин.

5. Провести технологические исследования, с использованием созданной СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя деталей машин.

Объектом исследований является технологическая система механической обработки деталей машин.

Предметом исследований является обеспечение заданных параметров качества поверхностного слоя деталей машин при механической обработке, в том числе и при отсутствии исходной информации.

Научная новизна* работы, состоит в следующем:

1. Предложена новая физическая* модель формирования технологических поверхностных остаточных напряжений от сил резания и получено теоретическое уравнение для их определения.

2. Получены уравнения, связывающие обеспечиваемые параметры качества поверхностного слоя и комплексный параметр качества поверхностного слоя Сх с режимами механической обработки (подача, скорость резания и глубина резания), и законы корректировки режимов лезвийной обработки при адаптивном управлении параметрами качества поверхностного слоя деталей машин и комплексным параметром качества поверхностного слоя Сх при механической обработке.

3. Впервые решена научная задача возможности технологического управления комплексным параметром состояния поверхностного слоя деталей Сх, определяющего их эксплуатационные свойства.

4. Определена степень влияния режимов механической обработки (подачи, скорости резания- и глубины резания) на величину комплексного-параметра качества поверхностного слоя Сх.

5. Разработана общая методология построения автоматизированной технологической системы обеспечения заданных параметров качества поверхностного слоя деталей машин с функциями самообучения и адаптивного управления.

6. Разработана структура и алгоритм функционирования СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя деталей машин при самообучении и при адаптивном управлении.

Методы исследований. Теоретические исследования базируются на основных положениях технологии машиностроения, учения о формировании качества поверхностного слоя, теории автоматического управления, теорий информатики и цифровой обработки сигналов, теории электроники и микропроцессорной техники, методах объектно-ориентированного программирования. Экспериментальные исследования базируются на современных методах математической статистики, теории планирования экспериментов, математических методах обработки экспериментальных данных и на широком применении ЭВМ.

Связь с научно-техническими программами. Исследования проводились при финансовой поддержке из средств гранта на проведение молодыми учеными научных исследований в ведущих научно-педагогических коллективах высших учебных заведений и научных организаций Минобразования России (шифр-гранта - PD02-2.10-185)» по теме «Самообучающаяся адаптивная технологическая система обеспечения качества обрабатываемых поверхностей» (гос. per. № -01.2.00213414); при финансовой поддержке из средств гранта Президента РФдля поддержки молодых ученых кандидатов наук и их научных руководителей (конкурс МК) по теме «Технологическое обеспечение качества обработанных поверхностей деталей машин за счет автоматического управления» (гос. per. № МК-1187.2004.8); при финансовой поддержке из средств Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России»- на 2009-2013 гг., в рамках реализации мероприятия 1.2.1 «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук» по направлению «Станкостроение», проект «Создание самообучающегося- станка с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного- слоя- деталей машин» (государственный контракт № П768, шифр № НК-718П/12).

Практическая значимость и реализация результатов, работы заключается в следующем:

1. Разработана и реализована самообучающаяся технологическая система обеспечения заданных параметров качества поверхностного слоя (пат. РФ № 93725 заявка 2009149563/22 МПК B23Q15/007 (2006.01)).

2. Разработан и реализован контроллер сопряжения ПЭВМ с УЧПУ класса PCNC (пат. РФ^ № 93724 заявка 2009149561/22 МПК B23Q15/007 (2006.01)), обеспечивающий ввод информации с аналоговых датчиков в ПЭВМ и передачу управляющей информации от ПЭВМ в УЧПУ.

3. Разработано программное обеспечение, обеспечивающее функционирование самообучающейся адаптивной технологической системы (свидетельство о регистрации электронного ресурса № 15548 дата регистрации 30.03.2010; свидетельство о регистрации электронного ресурса № 15576 дата регистрации 06.04.2010).

4. Разработаны и реализованы измерительные каналы для определения главной составляющей силы резания Pz, температуры в зоне резания и высотного параметра шероховатости Ra обработанной поверхности в процессе механической обработки.

5. Разработан- комплекс методических материалов, соответствующего информационного и программного обеспечения; позволяющих создавать самообучающиеся станки с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя обрабатываемых деталей, а также выполнять модернизацию металлорежущих станков с УЧПУ для расширения их функциональных возможностей.

На защиту выносятся:

1. Решение научной проблемы - технологическое обеспечение параметров качества поверхностного слоя деталей машин при наличии начальной неопределенности за счет использования самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя.

2. Общая методология разработки самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного' слоя деталей машин.

3. Законы управления для; функционирования самообучающейся технологической системы в, режиме адаптивного управления при обеспечении заданных параметров качества поверхностного слоя деталей машин и способы внесения поправки в ход технологической операции.

4. Структура самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя и информационные потоки, циркулирующие в ней.

5. Эмпирические уравнения взаимосвязи параметра шероховатости поверхности Ла, поверхностной микротвердости Нц, поверхностных остаточных напряжений и комплексного параметра качества поверхностного слоя Сх с режимами обработки.

6. Математическое, алгоритмическое и программное обеспечение самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя.

7. Компоненты (контроллер сопряжения, измерительная система) самообучающейся технологической системы.

Настоящая работа выполнялась на кафедре «Автоматизированные технологические системы» ГОУ ВПО «Брянский государственный технический университет».

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Решена научная проблема технологического обеспечения параметров качества поверхностного слоя при наличии начальной неопределенности за счет разработанной и созданной самообучающейся технологической системы с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя.

2. Установлено, что наибольшее влияние при обеспечении заданных параметров шероховатости, поверхностных остаточных напряжений и комплексного параметра Сх оказывают подача и скорость резания, причем подача в большей степени (рис. 2.2, рис. 2.3, рис. 2.6). Поэтому при обеспечении данных параметров управление вначале осуществляется за счет изменения величины подачи, а затем за счет скорости резания. При обеспечении заданной величины поверхностной микротвердости наибольшее влияние оказывают глубина резания, скорость резания и подача (рис. 2.4). Причем глубина резания в некоторых случаях оказывает наибольшее влияние, чем скорость резания и подача. Однако глубину резания как управляющее воздействие можно рассматривать только на получистовых операциях. Поэтому при обеспечении заданной величины поверхностной микротвердости при чистовой обработке управление вначале осуществляется за счет изменения скорости резания, а затем за счет величины подачи.

3. Впервые установлена возможность технологического управления комплексным параметром качества поверхностного слоя деталей машин - Сх.

4. Впервые получены законы управления технологической системой при обеспечении заданных параметров качества поверхностного слоя и комплексного параметра качества поверхностного слоя Сх в режиме адаптивного управления при механической обработке.

5. На основе анализа информационных потоков, циркулирующих в СТСАУ во время работы, разработаны алгоритмы работы для базового ПО и ПО аппаратной части и реализованные в виде соответствующего программного обеспечения СТСАУ.

6. Теоретически доказано и экспериментально подтверждено, что лазерный оптический датчик, с диаметром светового пятна 35 - 80 мкм, может быть использован для измерения высотных параметров шероховатости.

7. Разработана база данных по технологическим режимам механической обработки деталей машин при обеспечении ПКПС. Полученные во время самообучения параметры математических моделей запоминаются в базе данных СТСАУ и используются при адаптивном управлении ПКПС и комплексным параметром Сх, а также могут быть использованы вне системы для определения режимов резания при обеспечении заданных ПКПС и комплексного параметра Сх для соответствующих условий обработки.

8. На основе разработанной методологии проектирования СТСАУ параметрами качества поверхностного слоя деталей машин автором реализована СТСАУ на базе модернизированного токарного станка с ЧПУ.

9. Проведенные технологические исследования с использованием разработанной и созданной СТСАУ показали, что в результате самообучения технологической системы ПКПС для каждых из условий самообучения системой в автоматическом режиме были получены адекватные математические модели.

10. Созданная самообучающаяся технологическая система с адаптивным управлением параметрами качества поверхностного слоя деталей машин используется в ГОУ ВПО БГТУ в учебном процессе и при выполнении НИР.

Реализованные в работе технические решения защищены 2 патентами РФ на полезную модель, а на разработанное программное обеспечение СТСАУ получены 2 свидетельства о регистрации электронного ресурса.

1. Адаптивное управление станками. Под ред. Б.С. Балакшина М.: Машиностроение, 1973. 688 с.

2. Городецкий, М.С., Общие требования к адаптивным системам стабилизации силовых параметров процесса резания- для токарных станков / М.С. Городецкий, Л.П. Бейлин, A.A. Семенов «Станки и инструмент», 1974, № 8.

3. Кромаренко, Ю.Б. Повышение точности и производительности, многорезцовой токарной обработки / Ю.Б. Кромаренко, С.А. Атаманов, Е.Я. Шаев «Станки и инструмент», 1974, № 8.

4. Схиртладзе, А.Г. Автоматическое управление упругими, перемещениями на горизонально-расточных станках / А.Г. Схиртладзе, Е.Р. Ковальчук «Станки и инструмент», 1974, №8, с. 24-27.

5. Соломенцев, Ю.М. Оптимизация процесса обработки с помощью адаптивного управления износом инструмента / Ю.М. Соломенцев, A.M. Басин -«Станки и инструмент», 1974, № 8, с. 21-23.

6. Рубашкин, И.Б., Алешин A.A. Микропроцессорное управление режимом металлообработки / И.Б. Рубашкин, A.A. Алешин JL: Машиностроение, 1989. -160 с.

7. Базров, Б.М. Технологические основы проектирования самоподнастраивающихся станков / Б.М. Базров М.: Машиностроение, 1978. -216с.

8. Адаптивное управление технологическими процессами. / Ю.М. Соломенцев, В.Г. Митрофанов, С.П. Протопопов и др. М.: Машиностроение, 1980. 536 с.

9. Ю.Советский энциклопедический словарь / Гл. редактор 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Советская энциклопедия, 1988. - 1600 с.

10. Политехнический словарь / Редкол.: А.Ю. Ишлинский (гл. ред.) и др. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Советская энциклопедия, 1989. - 656 с.

11. Суслов, А.Г., Дальский A.M. Научные основы технологиимашиностроения- / А.Г. Суслов, A.M. Дальский. Ml: Машиностроение, 2002. -684с.

12. Каяшев, А.И. Методы адаптации при управлении автоматизированными станочными? системами« / Каяшев А.И., Митрофанов В'.Г., Схиртладзе А!.Г. М.: Машиностроение, 1995. - 240с.

13. Оптимизация технологических условий механической обработки деталей авиационных двигателей / Безъязычный В.Ф., Кожина Т.Д., Константинов A.B., Непомилуев B.B. М.: Изд-во МАИ, 1993. - 184с.

14. Козлов, В.А. Структурно-параметрическая оптимизация точения материалов на основе математического моделирования процесса обработки. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Рыбинск, 1999. 444 с.

15. Суслов, А.Г. Качество' поверхностного слоя деталей машин. — М.: Машиностроение, 2000. 320с.

16. Справочник технолога-машиностроителя: В 2 Т. Т.1 / Дальский A.M., Суслов«А.Г., Косилова А.Г., МещеряковР.К.; Под ред. A.M. Дальского и др.- 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Машиностроение-1, 2001. - 910с.

17. Макаров, А.Д. Оптимизация процессов резания. М.: «Машиностроение», 1976.-278 с.

18. Автоматизация технологии изготовления газотурбинных авиационных двигателей. 4.1 / В.Ф. Безъязычный, В.Н. Крылов, В.А. Полетаев и др; Под ред. В.Ф. Безъязычного и В.Н: Крылова. М.: Машиностроение, 2005. - 560 с.

19. Цыпкин, Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968.-400 с.

20. Бесекерский, В.А., Попов Е.П. Теория* систем автоматического управления / В.А. Бесекерский, Е.П.Попов 4 - изд., перераб. и доп. - Спб.: Профессия, 2003. - 747с.

21. Попов, М.А. Структура самообучающейся адаптивной технологическойсистемы прогнозирующего типа для многопроходной токарной обработки. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Тула, 1999. 23 с.

22. Акимов, И.В. Самообучающаяся система экспресс-оценки трудоемкости изготовления деталей машин. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Тула, 1999. 16 с.

23. Анцев В.Ю., Долгов В.В., Иноземцев А.Н. Информационная поддержка инструментального обеспечения машиностроительного производства // Справочник. Инженерный журнал. Приложение № 8. 2004. - № 8. - С. 5-8.

24. Суслов А.Г., Петрешин Д.И., Финатов Д.Н. Самообучающиеся автоматизированные технологические системы, обеспечивающие требуемое качество обрабатываемых поверхностей деталей // Справочник. Инженерный журнал. .-2004. № 1. - С. 14-17.

25. Теория автоматического управления. / Брюханов В1Н., Косов М.Г., Протопопов С.П., Соломенцев Ю.М.; Под ред. Ю.М. Соломенцева. М.: Высш. шк., 19991 - 268с.

26. Сиротенко, А.П. Адаптивное управление в станках с ЧПУ / НИИМаш. М.: Изд. НИИМаш, 1979. 76 с. - (НИИМаш. С-1: Станкостроение).

27. Рыжов Э.В., Суслов А.Г., Федоров В.П. Технологическое обеспечение эксплуатационных свойств деталей машин. М: Машиностроение, 1979, 176 с.

28. Суслов А.Г., Горленко O.A. Экспериментально-статистический метод обеспечения качества поверхности деталей машин. М.: Машиностроение, 2003. -302с.

29. Старков, BJC. Обработка резанием. Управление стабильностью и качеством в автоматизированном производстве. М.: Машиностроение, 1989. - 296 с.

30. Аверченков, В.И. Основы математического моделирования технических систем / В.И. Аверченков, В.П. Федоров, M.JI. Хейфец. Брянск: Изд-во БГТУ, 2004.-271 с.

31. Батраков Э. П., Дюков A.B. Влияние исходной шероховатости и различных факторов на шероховатость поверхности при пластическойдеформации./ Качество и режимы обработки материалов. Сборник научных трудов. Орджоникидзе, изд. СОГУ, 1984. - с. 96 - 99.

32. Машиностроение. Энциклопедия/ Ред. совет: К.В. Фролов (пред.) и др. М.: Машиностроение. Технология изготовления^ деталей машин Т. III — 3/ A.M. Дальский, А.Г. Суслов, Ю.Ф; Назаров и др.; Под общ. ред. А.Г. Суслова 2000. 840 с.

33. Федонин, О.Н. Технологическое обеспечение коррозионной стойкости деталей из конструкционных сталей в условиях электрохимической коррозии. Диссертация на соискание ученой" степени доктора технических наук. Брянск, 2004. 320 с.

34. Силин, С.С. Методы подобия при резании металлов. М.: Машиностроение, 1979, 153 с.

35. Подураев, В.Н. Автоматически регулируемые и комбинированные процессы резания. М.: Машиностроение, 1977. 304 с.

36. Федонин О.Н., Левый Д.В. Изменение физико-механических свойств материала заготовки в зоне резания// Обработка металлов. — 2001. — № 1. С. 21 -24.

37. Су слов А.Г., Агафонов В.В., Демиденко А.И., ПетрешинД.И. Влияние состояния металлорежущих станков на качество обрабатываемых поверхностей и система адаптивного управления. / Инструмент Сибири. 2001. - № 4 — с. 11-14.

38. Петрешин Д.И. Система адаптивного управления процессом резания по параметру шероховатости обработанной поверхности / Машиностроение и техносфера XXI века // Сборник трудов МНТК в 3-х т. Донецк: ДонНТУ, 2002. Т.2.-С. 234-236.

39. Макаров А.Д., Мухин B.C., Шустер Л.Ш. Износ инструмента качество и долговечность деталей из авиационных материалов. Уфа: УАИ, 1974. - 372 с.

40. Паспорт напрофилометр MarSurf PSI. MHAR, Германия, 2007.

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

42. Dutschke W., Kiessling W. D., Rau W. Oberflachen sensor zur

43. Rauheitsmessung beim Aussenrund — Einstechschleifen. Z. ind. Fertig 1975 № 65 S. 697-703.

44. Scherf E. AC0-Pilotanlage für den mehrstufigen Schleifprozess. Technische Mitteilungen: 60. Jahrgang, Heft 7/8, Juli/August 1976: S 421 424:

45. Техническая- документация на лазерно-оптический датчик optoNCDT 2400 / MICRO-EPSILON MESSTECHNIK GmbH & CO. KG. 2005.

46. Техническая документация^ на лазерно-оптический датчик AR-600. Каталог продукции ООО «Контроль. Измерение. Диагностика» выпуск 3. 2006. .

47. Техническая- документация- на лазерно-оптический датчик модели 5872 Lasercheck. // OPTICAL DIMENSIONS. www.opticaldimensions.com.

48. Медведев Д.Д. Автоматизированное управление процессом обработкирезанием.-М.: Машиностроение, 1980, 143 с.59.3ориктуев В.Ц. Идентификация и автоматическое управление технологическими процессами в станочных системах. Уфа: УАИ, 1992. - 118 с.

49. Болтян A.B., Горобец И.А. Теория инженерных исследований. Донецк,1. ДонГТУ, 2004. 162 с.

50. Шушкевич В.А. Основы электротензометрии. Минск: Вышэйн. шк.,1975.-352 с.

51. Тензометрия, в машиностроении: Справ, пособие / Макаров^.А., Венский А.Б., Боркунский Г.Х., ЭтингофМ.И.; Под ред. Р.А.Макарова. М.: Машиностроение, 1975. — 286 с.

52. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: Пер. с англ. — 5-е изд., перераб. -М!: Мир, 1998. 704 с.

53. Фолкенберри JI. Применения операционных усилителей и линейных ИС. Пер. с англ. М.: Мир, 1985. - 572 с.

54. Мейзда Ф. Электронные измерительные приборы и- методы измерений: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 535 с.

55. Модули серии 1-7000. Каталог компании ICP DAS // www. ipc2U. ru

56. Модули серии ADAM-4000. Каталог компании ADV ANTECH // www. ipc2U. ru

57. Интегральные ■ микросхемы: Перспективные изделия. Выпуск 1. — М.: ДОДЭКА, 1996 г., 64 с.

58. Качество машин: Справочник. В 2 т. Т.1/ А.Г. Суслов, Э.Д. Браун, H.A. Виткевич и др. Mi: Машиностроение, 1995. - 256 с.

59. Техническая документация на 8-битный микроконтроллер АТ89С51 / ATMEL Corporation, 1997. 15 с.

60. Техническая документация, на аналого-цифровой преобразователь последовательного принципа действия AD7895. / Analog Device. 1996. 16 с.

61. Сопряжение датчиков и устройств- ввода данных с компьютерами IBM PC; Пер. с англ./ Под ред. У. Томпкинса, Дж. Уэбстера. М.: Мир 1992. - 592'с.

62. ГОСТ 25762-83. Обработка резанием. Термины, определения и обозначения общих понятий.

63. Устройство числового программного управления серии NC200. Интерфейс языка PLC. СПб.: Балт-Систем, 2005. - 171 с.

64. Винарский М.С., Лурье М.В., Планирование экспериментов в технологических исследованиях. Киев: Техника, 1975. - 168 с.

65. Львовский E.H. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1982. - 224 с.

66. Рыжов Э.В., Горленко O.A. Математические методы в технологических исследованиях. Киев: Наук, думка, 1990. - 184 с.

67. Сормов С.И. Автоматизированная система управления качеством процесса обработки деталей в условиях неопределенности. Авторефераткдиссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Оренбург, 2006. 22 с.

68. ГОСТ 2789-73. Шероховатость, поверхности. Параметры« и характеристики.

69. ГОСТ 25142-82. Шероховатость поверхности. Термины и определения.

70. ГОСТ 27964-88. Измерение параметров* шероховатости. Термины иопределения'

71. ГОСТ 19300-86. Средства измерений шероховатости поверхности профильным методом. Профилографы-профилометры контактные. Типы иосновные параметры.

72. ГОСТ 28836-90. Датчики силоизмерительные тензорезисторные. Общиетехнические требования и методы испытаний.

73. ГОСТ 19.701-90. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем.

74. Условные обозначениями правила оформления*.

75. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.:

76. Издательство>МГТУ им. Н.Э: Баумана, 2003.-348 с.

77. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Бенамеур Лиес. Методы и алгоритмы^ решения,задач, идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе. -М.: Горячая линия Телеком, 2003. - 205 с.

78. Невельсон MíC. Автоматическое' управление точностью обработки на металлорежущих станках. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1982: 184 с.

79. Жданов A.A. Накопление и использование информации при управлении^ условиях неопределенности// Сб.науч.тр. Информационная, технология и численные методы анализа распределенных систем. М.: ИФТП. 1992. с. 112-133.

80. Фрадков А.Л. Адаптивное управление в сложных системах. М.: Наука,1990.-292 с.

81. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / Под ред. Н.Д. Егупова; издание 2-ое стереотипное. М.: Изд-во МГТУ им.

82. Н.Э. Баумана, 2002. 744 с.

83. Захаров, В.Н. Интеллектуальные системы управления: Основные понятия и определения // Известия академии наук. Теория и системы управления. 1997. №3.

84. Цыпкин, Я.З. Адаптация, и обучение в автоматических системах//.- М.: Наука, 1988.

85. Цыпкин, Я.З. Управление динамическими, объектами в условиях ограниченной неопределенности. Современное состояние и перспективы развития. //Измерения, контроль, автоматизация. 1991 № 3 —4.

86. Octal D-type transparent latch; 3-state 74HC373; 74HCT373. Product data sheet. Rev. 03 20 January 2006. Koninklijke Philips Electronics N.V. 2006. pp. 26

87. Multichannel RS-232. Drivers/Receivers. Product data sheet. Maxim Integrated Products 1997. pp. 36100. 4/8 Chanel Analog Multiplexers. ADG 508A / ADG 509A. Analog Device.pp. 8.

88. Hollingworth, J. C++Builder™ 5 Developer's Guide / J. Hollingworth, D. Butterfield, B. Swart, J. Allsop Sams Publishing, 2001 - pp. 2004.

89. Axelson; J. Serial Port Complete. Programming and Circuits-for RS-232 and RS-485 Links and Networks / J*. Axelson Lakeview Research, Madison, 2000 -pp.306. ISBN 0-9650819-7-4

90. Несвежский, В. Программирование аппаратных средств в Windows. / В. Несвежский СПб:: БХВ-Петербургб 2004. - 880 с. ISBN 5-94157-476-2

91. Смит, Дж. Сопряжение компьютеров с внешними устройствами: Пер. англ. М.: Мир; 2000. - 266 с. ISBN 5-03-003371-8

92. Воронов А. А., Рутковский В.Ю. Современное состояние и перспективы, развития адаптивных систем // Вопросы кибернетики. Проблемы, теории и практики адаптивного управления. М.: Научный совет по кибернетике АН СССР, 1985.-с. 5-48.

93. Anderson, D. Universal Serial Bus System Architecture (USB 2.0). MindShare, Inc, 2001 -pp 506. ISBN: 0-201-46137-4

94. Петров Б.Н., Рутковский В.Ю., Крутова И.Н., Землякова С.Д. Принципы построения и проектирования самонастраивающихся систем управления. М.: Машиностроение, 1972. - 260 с.

95. Агуров, П.В. Последовательные интерфейсы. Практика программирования / П.В. Агуров СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 845 с.

96. Гук, М. Аппаратные интерфейсы IBM PC. Энциклопедия. СПб.: Питер, 2002.

97. Мортон, Дж. Микроконтроллеры AVR. Вводный курс/ Дж. Мортон, пер. с англ. М.: ИД «Додэка-ХХ1», 2006. - 272 с. ISBN 5-94120-096-Х.

98. Предко, M. Справочник по PIC-микроконтроллерам / М. Предко М::1. ДМК Пресс, 2002.- 512 с.

99. Герман, О.В: Введение в теорию экспертных систем и обработкузнаний. Мн.: ДизайнГОО, 1995. - 255 с.

100. Нейлор, К. Как построить свою экспертную систему: Пер: с англ.

101. М • Энергоатомиздат, 1991. 286 с.

102. Евстифеев, А.В. Микроконтроллеры^ AYR семейства Tiny и Megaфирмы Atmel, 2-е изд.,' стер. М, ИД «Додэка-ХХ1», 2005. - 560 с.

103. Щелкунов Н.Н'., Дианов А.И. Микропроцессорные средства исистемы. М.: Радио исвязь, 1989. - 288 с.

104. Сташин В.В. Проектирование цифровых устройств наоднокристальных микроконтроллерах / В,В. Сташин, А.В: Урусов, О.Ф.

105. Мологонцев. Mi: Энергоатомиздат, 1990. - 224 с.

106. Рыжов Э.В., Суслов A.F., Улашкин А.П. Комплексный параметр дляоценки' свойств поверхностного трения деталей* машин, // Трение и износ. 1980: Т 1 №3 с. 436-439:118'. Бобровский В.А. Электродиффузионный износ инструмента. М.:

107. Машиностроение», 1970, 206 с.

108. Резников А.Н. Теплофизика процессов механической обработкиматериалов. -М.: Машиностроение, 1981. 279 с.

109. Резников А.Н. Теплофизика резания. М.: Машиностроение, 1969.288 с.

110. Васильев С.В. Электрические токи в зоне резания. «Станки иинструмент», 1974, № 3, с. 24-26; 1975, № 3, с. 14 16.

111. Линик Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теорииобработки наблюдений. М.: Физматгиз, 1962. 350 с.

112. Иноземцев А.Н. Проектирование процессов и систем механообработки на основе разрешения неопределенности технологической информации. Автореферат диссертации на соискание ученой степени докторатехнических наук. Тула, 1998. 42 с.

113. Техническая, документация на мультиплексор каналов

114. ADG508A / ADG509A / Analog Device. 1987. 8 с.

115. Техническая документация на прецизионный инструментальный усилитель с низким энергопотреблением INA118 / Burn-Brown Corparation. 1998.11 с.

116. Zhang, J.Z. The development of an in-process surface roughness adaptive control system in end milling operations / J.Z. Zhang, J.C. Chen / Int. J Adv. Manuf.

117. Technol (2007) 31: 877-887.

118. Силин C.C. К вопросу теоретического обоснования автоматизациипроцессов механической обработки по температуре резания. / Сб. научн. тр. №4 Ярославск. политехи, ин-т (головной), Рыбинск авиацион. технол. ин-т,1. Ярославль, 1976, с. 5-11.

119. Трусов В.В. Автоматическое регулирование процесса резания потемпературе при обработке точение фасонных поверхностей. / Сб. научн. тр. №4 Ярославск. политехи, ин-т (головной), Рыбинск авиацион. технол. ин-т,

120. Ярославль, 1976, с. 11-28.129: Трусов В.В., Макаров В.Н., Солнцев Б.А. Датчики для систем автоматического регулирования режимов резания. / Сб. научн. тр. №4 Ярославск. политехи, ин-т (головной), Рыбинск авиацион. технол. ин-т, Ярославль, 1976, с.28.33.

121. Макаров> В.Н., Солнцев Б.А. Автоматическое регулирование процессов резания по температуре на токарных станках с ЧПУ. / Сб. научн. тр. №4 Ярославск. политехи, ин-т (головной), Рыбинск авиацион. технол. ин-т,

122. Ярославль, 1976, с. 58-69.

123. Безъязычный В.Ф., Кожина Т.Д., Туманов Д.А. Способ автоматического управления процессом обработки// A.c. № 1399074 (СССР), кл В 23 Q 15/12 / Рыбинский авиационный технологический институт Рыбинск,1988.-2 с.

124. Зусман В.Г., Ратмиров В.А., Амбарцумян Э.З. Устройство для адаптивного программного управления станками// A.c. № 435504 (СССР), кл. G 05 В 19/32 / ЭНИИМС Москва, 1974. - 2 с.

125. Рубашкин И., Файнштейн Б., Карасин И., Табачник Э., Варшавский Жоэль П. Контроллер для станков с ЧПУ// Патент на изобретение № 2108900

126. РФ), кл. В 23 Q 15/12 / ОМАТ ЛТД, 2003 10 с.

127. Закураев В.В., Солонин С.И., Шивырев A.A. Способ автоматическогоуправления процессом обработки// Патент на изобретение № 2090337 (РФ), кл.

128. В 23 Q 15/12 / Отделение N 2 Московского государственного инженернофизического института (технического университета), 1997-8 с.

129. Сергеев A.B., Драчев О.И. Устройство для автоматического регулирования скорости подачи инструмента при механической обработке// Патент на изобретение № 2256543 (РФ), кл. В 23 Q 15/12 / Тольятгинскийгосударственный университет, 2003 6 с.

130. Рольф Бертхольд, Петер Ульрих Система адаптивного управленияпроцессом обработки// № 344633 (ГДР), кл. В 23 Q 15/00, G 05 В 13/02 / «ФЕБ

131. Веркцойгмашиненкомбинат «Фритц Хекерт», ГДР, 1972-4 с.

132. Макаров В.Н., Солнцев Б.А. Устройство адаптивного управления температурой резания/ // A.c. № 931379 (СССР), кл В 23 Q 15/12 / Рыбинский авиационный технологический институт Рыбинск, 1982. - 3 с.

133. Макаров А.Д., Новицкий В.А., Нурисламов В.Л. Оптимизатор режимов'резания/ A.c. № 933378 (СССР), кл В 23 Q 15/12 / Уфимский авиационный институт им. Орджоникидзе Уфа, 1982. - 2 с.

134. Макаров А.Д., Новицкий В.А., Рюков Д.И., Савичев И.Г. Система адаптивного управления процессом резания/ A.c. № 1009717 (СССР), кл В 23 Q 15/12 / Уфимский авиационный институт им. Орджоникидзе Уфа, 1983. - 3 с.

135. Новицкий, В.А. Устройство для измерения критерия оптимальности режимов резания/A.c.'№ 1135603 (СССР), кл В 23 Q 15/12, 1985.-2 с.

136. Тверской, М.М. Автоматическое управление режимами обработкидеталей на станках. М.: Машиностроение, 1982. - 208 с.

137. Устройство ЧПУ FMS-3000. Руководство по эксплуатации. Нижний

138. Новгород: ООО "Модмаш-Софт", 2005. 125 с.

139. Устройство числового программного управления серии NC200.

140. Руководство по эксплуатации. СПб.: Балт-Систем, 2005. - 80 с.

141. Мгалоблишвили, О.Б. Термофрезерование слитков и проката из сложнолегированных и конструкционных сталей и сплавов. Автореф. диссерт. на соискание ученой степени канд. техн. наук. Грузинский политехническийинститут, Тбилиси, 1973. 32 с.

142. Матвиенко A.B., Феник JI.H. К вопросу о влиянии ЭДС резания на шероховатость обработанной поверхности // Прогрессивные технологии и системы машиностроения: Международный сборник научных работ. Донецк: ДонНТУ, 2005. Вып. 32. с. 162 - 167.

143. Архангельский, А .Я. Программирование в С++ Builder 6. M.: «Издательство БИНОМ», 2003. - 1152 с.

144. Плотников A.JI., Еремеев В.В. Способ определения составляющих силы резания на токарном станке с ЧПУ / Патент на изобретение № 2120354 (РФ),кл. Cl В23 В25/06. Заявка 97116947/02 от 14.10.97. Опубл. Бюл. №29 от 20.10.98.

145. Бржозовский Б.М., Плотников А.Л. Обеспечение надежности выбора режимов лезвийной обработки для автоматизированного станочного оборудования. Саратов: изд-во Сарат. ун-та, 2001. 88 с.

146. Динамометр образцовый переносной на сжатие типа ДОСМ-0,3 ПОСТ 9500 60 системы Н.Г. Токаря. Выпускной аттестат. - Горький: Учебно-опытный завод Горьковского политехнического института им. A.A. Жданова, 1967. - 4 с.

147. Калибраторы-измерители унифицированных сигналов эталонные ИКСУ-260. Руководство по эксплуатации Москва: Hi 111 «Элемер», 2008. - 102 с.

148. Устройство числового программного управления серии NC200. Руководство программиста ТС. СПб.: Балт-Систем, 2005. — 150 с.

149. Полетика, М.Ф. Приборы для измерения сил резания и крутящих моментов. Москва-Свердловск.: Машгиз, 1962. 108 с.

150. Искра, Д.Е. Повышение эффективности обработки деталей на основе моделирования и управления движениями формообразования Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. Москва, 2007. 47 с.

151. Федоров В.П., Кельнер A.A. Автоматизированная система определения параметров шероховатости поверхностей деталей машин // Измерительная техника, 1987. № 12. — с.23-24.

152. Суслов А.Г., Федоров В.П., Кельнер A.A. Автоматизация контроля параметров шероховатости, волнистости и макроотклонений поверхностей деталей машин // Технологическое обеспечение эксплуатационных свойствдеталей машин.-Брянск, 1988.-е. 141-143.

153. Инженерия поверхности деталей / Колл. авт.; под ред. Суслова А.Г.

154. М.: Машиностроение. 2008. 320 с.

155. Биргер, И.А. Остаточные напряжения. М.: Машгиз, 1963. 232 с.

156. Маталин, A.A. Технологические методы повышения долговечностидеталей машин. Киев.: Техника. 1971. 122 с.

157. Технологические остаточные напряжения / A.B. Подзей, A.M. Сулима,

158. М.И. Евстигнеев. М.: Машиностроение. 1973. 215 с.

159. Маталин, A.A. Качество поверхности и эксплуатационные свойствадеталей машин. М-Л.: Машгиз, 1965 г.

160. Козочкин, М.П. Измерение сил резания на станках с адаптивнымуправлением «Станки и инструмент», 1975, №6.

161. Старков, В.К. Дислокационное представление о резании металлов.

162. М.: Машиностроение, 1979. 160 с.

163. Дьяченко, П.Е. Исследования зависимости микрогеомерииповерхности от условий механической обработки. М.-Л. 1949. - 126 с.

164. Исаев А.И. Микрогеометрия поверхности при токарной обработке.1. М.-Л. 1950.-Ю6 с.

165. Тимирязев, В.А. Разработка и использование автоматических систем для управления точностью и производительностью обработки на специальных металлорежущих станках / НИИМаш. М, Изд. НИИМаш, 1971. 119 с.

166. НИИМаш. С-1: Станкостроение).

167. Тимирязев, В.А. Применение адаптивных систем на станках спрограммным управлением / НИИМаш/ М, Изд. НИИМаш, 1974. 127 с.

168. НИИМаш. С-1: Станкостроение).

169. Адаптивное управление точностью обработки / Под ред. Невельсона

170. М.С. / НИИМаш. М.: Изд. НИИМаш, 1975. 135 с. - (НИИМаш. С-1:1. Станкостроение).

171. Адаптивные системы управления металлорежущими станками // Материалы научно-технического совещания / Под ред. Кобринского А.Е. / НИИМаш. М.: Изд. НИИМаш, 1971. 208 с. - (НИИМаш. С-1: Станкостроение).

172. Ратмиров, В.А. Самонастраивающиеся системы управления станками/ Под ред. Невельсона М.С. / НИИМаш. М.: Изд. НИИМаш, 1975. 135 с. -(НИИМаш. С-1: Станкостроение).

173. Автоматический контроль состояния режущего инструмента и размеров обрабатываемых деталей в токарных ГПМ: Методические рекомендации / Палей С.М., Сахаров М.Г. М.: ЭНИМС, 1988. - с. 64.

174. Автоматический размерный контроль на сверлильно-фрезерно-расточном станке в ГПМ: Методические рекомендации / Городецкий М.С., Введенский Д.Л. М.: ЭНИМС, 1988. - с. 62.

175. Функция контроля и диагностики в гибких производственных модулях: Методические рекомендации / Городецкий М.С., Осипова С.С., Введенский Д.Л. М.: ЭНИМС, 1987. - с. 39.

176. Плотников А.Л., Таубе А.О. Управление режимами резания на токарных станках с ЧПУ: Монография / Волгоград, гос. техн. ун-т, Волгоград . 2003-184 с.

177. Горленко, А.О. Технологическое повышение износостойкости деталей с криволинейными поверхностями трения. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Брянск, 2003. 262 с.

178. Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Брянский государственный технический университет»