автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Совершенствование котнроля качества деталей подшипников вихретоковым методом на основе автоматизации распознавания дефектов поверхностей качения с использованием искусственных нейронных сетей

ИН11111III

003059636

На правах рукописи

БАХТЕЕВ Андрей Ринатович

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ДЕТАЛЕЙ ПОДШИПНИКОВ ВИХРЕТОКОВЫМ МЕТОДОМ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗАЦИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ДЕФЕКТОВ ПОВЕРХНОСТЕЙ КАЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Специальность 05 13 06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в машиностроении)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Саратов 2007

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет»

Научный руководитель-

доктор технических наук, профессор Игнатьев Александр Анатольевич

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Кушников Вадим Алексеевич кандидат технических наук, доцент Петров Дмитрий Юрьевич

Ведущая организация

- ОАО «Саратовский подшипниковый завод»

Защита состоится « 28 » марта 2007 г в Ш 22 часов на заседании диссертационного совета Д 212 242 02 при Саратовском государственном техническом университете по адресу

410054, г Саратов, ул Политехническая, 77, Саратовский государственный технический университет, корп 1, ауд 319

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

Автореферат разослан « 27 » февраля 2007г.

Ученый секретарь диссертационного совета

А А Игнатьев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальное! ь работы. Изготовление железнодорожных, авиационных и некоторых других видов подшипников требует особо точною соблюдения iex нологаческого процесса (ТГ1) и контроля изделий на всех лапах обработки IIa финишных операциях шлифования поверхности деталей подшипников >ффскги вен вихретоковый метод контроля Целесообразное гь применения ука шиною метода неразрушаюшего контроля в подшипниковой промышленности и сю эф фективность показаны в работах, выполненных в СП У

Анализ данных вихретокового контроля грсбуст oí специалист я высокой квалификации и опыта работы с конкретным прибором Из-за особенно« геи субъективист о восприятия информации может значительно снижап»ся ючность результатов контроля В связи с этим при организации вихре юковою кошроля необходимо стремиться минимизировать влияние человеческою фактора, обеспечив эффективность контроля за счет разработки и применения роультатшшых методов распознавания дефектов и классификации деталей подшипников но степени неоднородности поверхностного слоя Также требуется учесть возможность автоматизации процессов и передачи результатов в систему монишриша III (СМТП) и на верхнии уровень АСУ ТГ1 с целыо создания системы менеджмента качества

Имеющиеся автоматизированные системы вихретоковою кошроля для мо ниторинга ТП шлифования деталей подшипников, в i ч ив ОАО «Саратов« кии подшипниковый завод», не отвечают в полной мере указанным фсбовдниям, т к пс обеспечивают автоматизированное распознавание дефектов

Повышение эффективности вихретоковою метода кошроля качества шли фованной поверхности деталей подшипников за счет автоматизированною анализа степени неоднородности поверхностною слоя и выявления типичных дефектов, разработку необходимых методов, позволяющих пошлешь качество результатов контроля, следует считать актуальной задачей

Целыо диссертационной работы является совершенствование кошроля качества шлифованной поверхности деталей подшипников путем разрабопси ме тодов автоматизированного распознавания дефектов и классификации деталей по степени неоднородности поверхностного слоя по данным вихретоковою кон троля с их интеграцией в систему мониториш а процесса шлифования

В соответствии с поставленной целью в работе решены следующие идачи

1 Обоснование целесообразности применения вихретоковою метода кон троля и нейронных сетей для выявления различных дефскюп поверхностною слоя при организации мониторинга 711 шлифования деталей подшипников

2 Обоснование возможности выявления различных типов дефектов шли фованной поверхности путем анализа параметров сипмла вихретоковою нреоб разователя

3 Разработка методов и алгоритмов автоматизированной оценки качества детали и определение вида дефектов по определенному набору пришаков

4 Создание программного модуля для автоматизированной соршровки дс талей на группы по степени неоднородности поверхностною слоя и определения дефектов шлифованной поверхности деталей подшипников по данным вихрсто кового контроля

5 Практическая реализация разработанной модели обрабопси данных вих

репжоиого контроля в производственных условиях

Научная новизна работы заключается в следующем

1 Разработан метод оценки качества шлифованных поверхностей деталей подшипников по данным вихре токового контроля с автоматизированным выявлением и распознаванием дефектов поверхностного слоя на основе использования искусственных нейронных сетей

2 Обоснована модель выделения информации о типичных дефектах шлифованной поверхности из сигнала вихретокового датчика па основе автоматизированной классификации неодпородностей по геометрическим параметрам с использованием искусственной нейронной сети Кохонена

3 Разработаны программные модули автоматизированной классификации шлифованных деталей подшипников по степени неоднородности поверхностно-1 о слоя и распознавания типичных дефектов по эталонным описаниям на основе предложенных кртериальных признаков, расширяющие возможности вихрето-koboiо контроля в системе мониторинга TTI

Методы и средства исследования. В основе теоретических исследований лежат методы теории автоматическою управления, алгоритмы машинной графики и методы обработки изображений, теория нейронных сетей Обработка результатов измерения осуществлялась с помощью специально разработанною программного обеспечения с использованием методов объектно-ориентированного npoi раммировапия и теории реляционных баз данных Экспериментальные исследования проводились с использованием автоматизированной системы вихретокового конгроля (АСВК) на базе прибора вихретокового конгроля ПВК-К2М и прибора вибрационного контроля BIIJB-003-M2 в производственных условиях в ОАО «Саратовский подшипниковый завод»

Практическая ценное ib и реализация результатов работы. Исследование и разработка методов автомашзированного анализа качества шлифованной поверхности по данным вихретокового метода конгроля проводились в ОАО «Саратовский подшипниковый завод» в рамках задачи совершенствования автомашзированных средств контроля для системы мониторинга ТП и развития АСУ TII предприятия

Разработанный на основе предложенных алгоритмов распознавания дефектов программный модуль расширяет возможности АСВК, позволяя охарактеризовать качество и обнаруживать различные типы дефектов поверхностного слоя контролируемых деталей Предусмотрены передача данных в СМТГ1, на верхний уровень АСУ Ш и их использование в создаваемой системе менеджмента качества Использование АСВК для оценки качества наружных и внутренних колец подшипников из стали марки IIIX-15, обрабатываемых на шлифовальных станках SIW-4, SIW-5, позволяет предупреждать недопустимые отклонения ТП и устранять известные причины выявляемых дефектов поверхностного слоя

Разработанные алгоритмы и программный модуль внедрены в ОАО «Саратовский подшипниковый завод», о чем иместся соответствующий акт

Апробация работы. Основные положения рабош докладывались на Федеральной итоговой конференции творческой молодежи России но естественным, техническим, i уманитарным наукам (Москва, 2003 г), Международных конференциях «Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении» (Саратов, 2002 г , 2006 i ), «Динамика технолог ических систем» (Саратов, 2004 i ), и на заседаниях кафедры «Автомашзация и управление icx-

нологическими процессами» СГГУ в 2003-2006 п

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 рабоц и юм числе 1 статья к журнале, включенном в перечень ВАК, 9 синей в сборниках научных трудов (в том числе 1 статья в трудах федерал!,пой конференции, 3 стьи в трудах международных конференций)

Структура и объем диссертации. Диссертация сосюш из введения, четырех глав, заключения, списка использованной лигера!уры и приложения Общий объем диссертации составляет 148 страниц Диссертация содержи! 54 рисунка Список использованной литературы включает 138 наименовании На защиту пыносшся:

1 Метод оценки качества шлифованных поверхности до алей подшипников по данным вихретокового контроля с автоматизированным выявлением и распознаванием дефектов поверхностною слоя на основе использования искусственных нейронных сетей

2 Математическая модель оценки качества поверхностей о слоя шлифованных деталей подшипников по данным вихретокового кош роля с автоматизированным выявлением и распознаванием дефектов поверхностно! о слоя на основе использования искусственных нейронных сетей

3 Результаты экспериментального исследования применения агиомати-зированной подсистемы классификации деталей подшипников по степени неоднородности поверхностного слоя и выявления тпичных дефекюв при вихрето-ковом контроле в системе мониторинга процесса шлифования

4 Программный модуль классификации деталей подшипников но степени неоднородноеги поверхностного слоя и выявления типичных дефекюв по эталонным описаниям на основе данных вихретокового кош роля с применением искусственных нейронных сетей, результаты внедрения про1раммпого модуля для АСВК в систему мониторинга процесса шлифования п ОАО «Саратовский подшипниковый завод»

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность !емы, сформулированы цель, решаемые задачи, научная новизна и практическая ценность работы, предств-лены основные научные положения, выносимые на защиту

В первой главе дано понятие мониторинга Т11, определено ею значение для системы менеджмента качества, рассмотрены основные меюды неразрушаюше-го контроля поверхностного слоя диалей в подшипниковом производстве и возможность их автоматизации, приведен обзор современных авшмашзирован-ных аппаратно-программных средств вихретокового контроля, проанализированы методы идентификации неоднородное тей в вихретоковой дефектоскопии материалов и изделий, дан анализ типичных причин возникновения различных типов дефектов поверхносшою слоя в процессе шлифования, обоснованы и сформулированы задачи исследований

Распространение компьютерной техники и информационных 1ехнологий создает условия для реализации автоматизированнои обрабопси резулглаюв вихретокового контроля Примерами этою являгогся прибор вихретоковою контроля ВД-131 «Инспектор» (НПФ «Улыракон-Ссрпис», 1 Киев), ашомашзиро-ванный комплекс вихретоковою контроля колец подшипников ВД-233 1 (ООО «Микроакустика», г Екатеринбург), АСВК 11ВК-К2М (ГУ11Ш «С ЮМА»,

v. Caparon). 11 основе идс: пи фи кипи и и распознавания неоднародностей поверх-nociiioix) слоя i; этих приборах лежит метод ¿Оноставления характеристик кон-Т|>олируемых деталей с эталонными значениями или метод анализа спектра сигнала впхретокового преобразователя (В'Ш). Использование указанных методов, ризриботшшых АЛ. Дорофеевым, Ю.Г. Казамапопым, В.В Клюевым, B.C. Соболевым, B.C. Фастршким и другими исследователями, существенно ofinei час-г работу специалист но контролю качества. 11 CI ТУ теми вихретоково-I о метода контроля в системе мониторинга П ( производства деталей подшипников отражена » работах Л,Л. Игнатьева, В .В. Горбунова и др., а также в кандидатских диссертациях С.Л. Игнатьева, О-В. Волынской, ЕВ. Карпеевой и И.!). Нестеровой.

/Vnaiii'j научно-технической информации, » т.ч. рассмотрение возможности раено1«.лапин пеодгюродпоетей алгебраическими методами, статистическими мстдами, методами распознавания образов, нечеткими методами и но спектру сшшла B'l'H, показал целесообразность использования нейронных сетей при решении задачи распознавания различных типов неоднородноетей. Основное преимущество использования нейронных сетей — возможность идентифицирован. и классифицировать как периодические, так и локальные типы неоднородноетей поверхностно)t) слоя деталей Подшипников, т.е. выявлять дефекты поверхности качении в автоматическом режиме.

занжиш ^о^)

Шлифовальный станок

Прел ичх шлнфогшшн

О

диань

I Контроль динамическою состоянии

1 Д? обработки

врзрцияобработк и

Контроль качества дорожек качении после

Автоматизированный контроль вибрации узлов станка (ВШВ 003-М2)

Г

Пронсиь вибрации шпинделя у-ша круги, детали и онорм

иредцари raMJ^j^jggxmai _ | фиш^к^йо^хбо^

Автоматизированный контроль поверхностного слом вихретоковым методом (ПВК-К2М)

г**,-- Я

-

Wo 'щ

Cantan, характеризующий структуру _поверхностного слои_

К

I 1

1 I 1 I I

L ..

Сравнение определяющих параметров с »Ромашиными значениями

--1--

И I.Iii влепи е типичных дефектов и нарушений режимов работы víjkih станка I

Результаты мониторинг а

С

-М'У ТИ-

юдашредздма

Реализация унршшиющет воздсйсгвии

X

Шинные об обслуживании и ремонте станков, нарамс1рах тех i клинического режима и coaiwi'-Iюнующем ди намическом состояния стаиков и поиерхноешош слоя,порожек качения деталей подшипников (до и после управляющею жгздсйсшия)_

РксД. Взаимодействие системы мониторинга ТП шлифовании и АСУ ТП в подшипниковом производстве

к

Нпюрии /лиоа посвящена разработке методов автоматизированного распознавания дефектен поверхности качения деталей подшипников при вихретоко-

пом методе контроля на основе искусственных нейронных сетей. Рассмотрены физические основы метода вихревых токов, подтверждена возможность его ис пользования для выявления и классификации различных типов дефектов, исследована реакция ACBK IIBK-K2M на различные тины дефектов поверхностной) слоя, дана методика их выявления и сортировки изделий по состоянию поверх ностного слоя, описаны алгоритмы и функциональные схемы блоков для выявления дефектов и анализа степени неоднородности поверхностного слоя на основе искусственных нейронных сетей. Показано, дао решение ч;ща>ш шггомнти знрованноЙ идентификации неоднородностей является основным условием аи томатизатши управления ТП по результатам мониторинга (рис.)).

В и кретоновый метод позволяет различать пятна вторичного отпуска и вторичной закалки, обезуглероженность, трооститшле пяшй и другие дефекты. Каждый вид дефектов дает свой характерный «след» па изображении, сформированном АСВК по характеристикам амплитуды и фазы сигнала В'Ш (рис.?,).

а): ЯРФ ..лИНМ б) ШМКШкШРИШПмь

Рис.2. Выявленные АСВК дефекты: а - прижог; б трещина ) 1риведенаые экспериментальные данные имеют теоретическое обоснование. При заданной функции напряженности электрическою поля реакции щЩ и окрестности некоторой точке () вблизи объекта контроля, определив распределение вихревых токов в металле, можно найти функцию, характеризующую лекальные электрофизические свойства металла. Полагай электропроводящую среду кусочно-однородной, используем известное уравнение для плотности вихревых токов 3(М} в некоторой локальной области внутри металла в окрестности точки М.

л<5(м)+л:гф/)-о, (1)

где А - оператор Лапласа; <т(М) и ц{М) удельная электрическая проводимость и относительная магнитная Прошщаемостт. материала в точке М, соотхет-етвенно; К1 =-}(о^а{М)о{М), /;„ = 4тг-10 '/7М, О) круговая частота. Имея

распределение вихревых токов б{М), из уравнения (1) можно найти функцию /(А/)-- ц{м)а(м), характеризующую электрофизические свойства и окрестности точки М внутри металла.

Также известно, что вектор-потенциал магнитного поля а. в точках, при надлежащих измерительной катушке В'Ш, шрелййехся но известной формуле;

4 ж

Уча -А'1

(2)

где cr¡, fjj - соответственно удельная электрическая кроводимбсп. и точке бездефектного объекта контроля и в той же топке объекта контроля с дефектом:

Е„Ё2 - соответственно напряженность электрическою поля и тшке бе-i дефектно lo объекта контроля и в той же точке объекта контроля с дефектом; V(IK - обь-

см объекта контроля; АV- объем дефекта; rQM- расстояние между точкой наблюдения Q измерительной катушки и точкой М, принадлежащей объекту контроля.

Из формулы (2) видно, что сигнал ВТП зависит от размеров дефекта (ЛК) и удельной электрической проводимости в точке бездефектного объекта контроля (о,) и в той же точке объекта контроля с дефектом (сг,), Это позволяет обосновать различие сигналов ВТП при наличии » контролируемой поверхности дефектов различных видов и геометрической формы. Различие характеристик сигналов Ulli позволяет произвести классификацию дефектов но видам и решить задачу обнаружения и идентификации дефекта, а также оценки качества изделия.

При представлении результатов вихретокового контроля в виде изображении, неоднородности характеризуются по тику, форме и взаимному расположению. Тип определяется характером отклонения сигналов BT1I от установленного экспериментально диапазона допустимых значений. Изображение поверхности кольца подшипника, формируемое ДСВК, а также построенная с помощью разработанных методов и алгоритмов карта неоднородностей поверхностного слоя детали и отдельных дефектов приведены па рис.3.

1'ис.З, Нихрл(Жоы,1й еб[Х«1 иверо ютиго аюн ро! ша ] ку цлига шка и пыйЕШенные нввд юроДИосш:

а обрач цоверхвостного слои, пизуализировашшй ДСВК но данным ВТО; б- карта неоднородностей поверхностного слоя детали; в - область шлифовальной трещины (из трех неоднородностей); г - область напряженности (из одной неоднородности)

Дли решения задачи классификации и распознавания дефектов АВСК дополнена двумя дополнительными блоками, реализованными в виде программного модуля.

Фунодишшльнаи схема блока сортировки деталей но степени неоднородности поверхностного слоя представлена на рис.4. Блок сортировки деталей и свою очередь состоит из блоков выделения участков неоднородностей (ВВП), описания формы участков неоднородностей (БОН), классификатора формы участков неоднородное гей (КФП), регистра подсчета количества неоднороднос тей по классам (1'ПП), блока сортировки деталей подшипников (БСД), двух блоков Кодировки имени классов (ККИ1, БКИ2).

Параметры сигнала ВТП АСВК

41 ьвн БОН I »I КФН \

i.BMl.J

L

f РПП~Щ' вс, Г> [ii]

Оценка качества поверхностного слоя_ |

Рие.4. Функциональная схема блока сортировки деталей подшипников по степени неоднородности поверхностного слоя 8

БВН служит для дсфрагментации изображения, нолучешюг о на основе данных вихретокового контроля (рис 3) Для выполнения задачи Moiyi бы п. использованы алгоритмы машинной обработки изображении

В БОН определяются следующие характеристики формы участков нсодно-родностей коэффициентов выпуклости К, = S0 / Sr ; изрезанное iи К2 S0/P2 (отношение периметра окружности к периметру неоднородности при равенстве их площадей), заполнения К, = S0 /Sp, где .S'0 - площадь участка неоднородности, S,- площадь выпуклой фигуры, в которую вписана область неоднородности, Sp - площадь ограничивающего прямоугольника, Р - периметр области неоднородности Также вычисляются координаты центра тяжести неоднородности -Т{х,,у,), общая площадь детали S и геометрические признаки, выбранные на основании сведений, полученных из интегральной iсомегрии А=(A-ô)/(A + 6), Х2 = S„/P2, Xy=blh, X, - hlP и Х5 =&/./>, где hub (h>h)-стороны минимального но площади прямоугольника, описанною вокру1 неоднородности Значения рассмотренных характеристик вместе с данными о шне неоднородности подаю тся на вход искусственной нейронной сети в ЬКФУН, зде неоднородность относится к одному из к классов

Сформированный код класса из КФН поступав i в P1IH В функциональное назначение этого блока входит формирование вектора признаков С = (с, ,с2, с4), где с, - характеристика количества неоднородное!ей z-ю класса Из РПН данные поступают на входы второй нейронной сети в БСД, 1де и происходит распознавание класса качества детали по характеристикам иеодно-родностей поверхностного слоя

В связи с тем, что в процессе обучения решается задача кластеризации исходных данных (определяются классы неоднородное ей, класс качества детали па основании выявленных и классифицированных неоднородностей), в качестве нейронной сети могли быть использованы сеть Кохонена (SOM), сеть адаптивного резонанса (ART) или сеть радиальных базисных функций (UBI-N) Для решения задачи идентификации неоднородностей и определения типов дефектов наиболее подходящей является сеть Кохонена, т к но сравнению с RBbN-сетыо, которая содержит большее число скрытых элемент on, она требует меньших затрат памяти и обеспечивает большее быстродействие

Функциональная схема блока выявления дефектов поверхностного слоя детален подшипников приведена на рис 5 БВН, БОН, КФН, БКИ1 идентичны блокам ранее описанной функциональной схемы, дополнением являются регистр данных о классах неоднородностей (РДК), блок определения отношений участков неоднородностей (ООН), регистр хранения данных о классах неоднородностей и их отношений (РКО), блок выявления дефскхов (ЬВД) Выявление дефектов проводится на основе составленной с участием эксперта базы описания дефектов, которая формируется в полуавтоматическом режиме при анализе данных вихретокового контроля известного дефекта, вид дефект указывается через блок кодировки имени дефекта (БКИЗ)

После завершения функционирования блоков БВН, БОН, КФН данные о классах выявленных неоднородностей передаются в стек РДК, 1де храшпея до окончания процедуры выявления дефектов

Параметры сигнала Ш11 АСВК

База описания дефектов

Н бвн ГжЙГ.

Ч^о_>ГоонУ! РДК 1

........- -..............

Г

БКИЗ

Определение типов дефектов по описания м

Рис.5. Функциональная схема блока выявления дефектов поверхностного слоя деталей подшипников

Для описания и выявления дефектов требуется также определить отношения между нсодиородностями. Этот функционал заложен в ООН. Для описания отношения неоднородн остей на изображении используется «скользящая» декартовая система координат, центр которой перемешается но окружности детали. Д.чн каждого нового положения системы координат вычисляются координаты центров тяжести областей неоднородн остей, тем самым определяются их взаимное расположение иа поверхности легаш. При построении классификационной модели в качестве характеристик выбраны следующие характеристики отношений между текстурой Л и точкой начала отсчета системы координат О;

IX, <1,уА„ = у,„1У, ЛШ(> -уУ, где X и У- длине я ширина ви-

¡1

-I:/ "о

дуализированного изображения результатов вихретокового контроля. Т.к. система скользят вдоль оеи х, то йлт и с1, и() - величины постоянные при любом сдвиге системы координат и не требуют пересчета (рис.б).

4>

ш

Рис.6. Координаты центра тяжести неоднородности: а - начальные; б - после сдвига системы координат

Данные из РДК, дополненные данными об отношениях, передаются в РКО. В режиме формировании базы описания дефектов информация из РКО записывается в указанную базу. В режиме распознавания данные о классах неоднород-ностях и их отношениях из РКО передаются в блок БВД. где дня каждого возможного положения «скользящей» системы координат под описание каждого тина дефект« производится подбор соответствующих ко классу выявленных неоднородн остей. При этом учитываются требования минимальности характери-

: К

¿'ш, или и„

и с1 ум> , где (1,/к> и с/ щ

- заданные отношения неоднородности из базы описания дефектов. Если подбор осуществлен не нолноетыо, считается, что дефект не обнаружен. В случае полной) подбора заключение о принадлежности группы неоднородн ост ей к определенному дефекту дается по метрике, определенной на основе манхэттенско-го расстояния:

К «и|) = 4т ^^') &>

где п количество нещ (породиостей и составе дефекта. Метрика позволяет учесть два возможных положения точки отсчета сис темы координат (на верх-

нем и нижнем краях детали). Значения метрики, при котором дефект считается распознанным, определено экспериментально.

Проведенные теоретические и экспериментальные исследовании показали, что изменения в структуре электромагнитного поля, обусловленные нертрзспреде лен и см вихревых токов в объеме материала при наличии и нем неоднородностей, содержат достаточную информацию для определения тина и места положения дефектов, что позволило разработан, методику автоматизированной сортировки деталей по степени неоднородности поверхностного слоя и выявления дефектов в ЛСВК для системы мониторинга процесса шлифования.

В третьей главе приведены результаты экспериментального исследования разработанных методов анализа данных вихретокового контроля на основе искусственных нейронных сетей, дтю описание 1ШК-К2М, приведены результаты применения разработанных методов и алгоритмов для анализа данных вихретокового контроля поверхностного слоя роликов буксовых подшипников 30-42532JI IHM после операции шлифования.

При контроле деталей АСВК сигнал ВТП проходит фильтрацию па основе метода преобразования Фурье, формируются массивы характеристик фазы и амплитуды сигнала. При программной реализации ЬВП наряду с указанными массивами используется массив указании типов точек неоднородностей, заполняемый значениями, характеризующими отклонение характеристик сигнала В'Ш от экспериментально установленных граничных значений. Объединение точек неоднородностей в отдельные области производится гга основе алгоритма закраски гранично- определенной области.

^ Ii m

Я) 4~JJ С) W

- W

Г) - д)

Рис.7. Неоднородности поверхностного слоя и выпуклые фигуры на их основе

Значения описанных и главе 2 параметров неоднородностей Кх, К,, КЛ, X,, Хг, Л'з, ХА и Xi лежат в пределах отрезка [0,1], что позволяет подавать их, а также удельное количество точек неоднородности каждого типа напрямую на входы искусственной нейронной сети Кохонена. Характеристики неоднородностей, изображенных на рис.7, вычислены автоматически с помощью специально разработанного программного обеспечении и приведены в табл. I.

Геометрические характерис тики неоднородностей Таблица 1

■ к. Кг- . Кэ ъ ' .х, ' ' Х3 ' х4 х.

Рие.7, а 0,3034 0,066 0,1854 0,0268 0,4031 0,0052 0,4253 0,2562 0,1089

Рис.7, б 0,5879 0,217 0,4389 0,0381 0,4967 0,0164 0,3362 0,6909 0,3276 0,17У7 0,1101

i'jtc.?, в 0,6631 0,30] 1 0,5726, 0,0907 0,1827 Г 0,0130 ' 0,)24)

Рис.7, г 0,8837 0,912 0,6667 0,0028 0,2413 0,0861 0,6111 0,4285 0,2619

Рис.7, д 0,9142 0,733 0,6396 0,0533 0,1127 0,0583 0,7972 0,6153 0,3333 0,3961 0,2657 0,2437

Рис.7, с 0,6682 0,203 0,2034 0,0477 0,2380 0,0197

Вычисленные значения параме тров подавались на вход искуссте зной нейронной сети Кохонена. Обучение проводилось без учители но сформированной

11

выборке, включающей вихретоковые образы 34 деталей, содержащих 683 неоднородности различит,тх форм и типов. Вычисленные значения параметров подавались па вход искусственной нейронной сет и Кохонена.

В результате проведенного исследования были выявлены следующие кластеры (табл. 2): кластер 1 (1,96%) крупные и глубокие единичные трещины; кнастер 2 (2,11%) трещины, образующие сетку; кластер 3 (7,08%) средние по размеру, с фигурными границами области неоднородности, состоящие преимущественно из одного т ина т очек неоднородное гей; кластер 4 (7,68%) ~ элементы крупных дефектов; кластер 5 (10,24%) — глубокий пятнистые прижит; кластер 6 (10,99%) ~ крупные периодические прижоги; кластер 7 (12,35%) -облает напряженною состояния поверхностного слоя между периодическими прижогами; кластер 8 (12,56%) глубокие пятнистые прижоги; кластер 9 (13,55%) глубокие периодические прижоги высокой частоты; шшетеры 10-12 (21,39%) незначительные дефекты и области неоднородностей, входящих в состав крупных дефект ов, периодические прижоги по краю детали.

Выявленные кластеры неоднородное гей Таблица 2

ICjhio ср 1 11 Класт ер 4 4 Кластер 7 1

Кластер 2 ¥ Кластер 5 1 Кластер 8 /

Кластер 3 Кластер 6 Кластер 9 х

Па рис.Л представлены вихретоковые образы деталей, классифицированных но степени неоднородности и отнесенных к различным кластерам с помощью предложенного метода классификации деталей но степени однородности поверхпостного слоя. Для каждого внхретокового образа показана карта выявленных пеодт юр од носгей.

тюшшттмш б)

iilum(4llHHl|il|Hu,||i| If at yl^l „V U> u < ■ * Щ

г)

ЬЬ t? ^ |Г<

Рис.В. Вихретоковые образы деталей подшипников^ отнесенные г< различным кластерам по степени неоднородности

В результате Проведенного исследования были выявлены следующие кластеры: кластер 1 (3,03%) - детали е глубокими периодическими прижогами поверхностного слоя деталей подшипников высокой частоты (рис.8, а); кластер 2 (63,64%) детали е небольшой долей (не более 30%) областей неодно-родпостей поверхностного слоя, не соответствующие нормам качества (рис.8, б); кластер 3 (12,12%) - детали с большой долей (более 50%) областей пеодпород-

ностей поверхностного слоя, не соответству f от ни с нормам качества (рис, 8, в); кластер 4 (15,16%) детали с большой долей (более 70%) областей неоднород-ностей поверхностного слоя, не соответствующие нормам качества (рис.8, г); кластер 5 (6,05%) - детали с большой долей (более 80%) областей неоднородно стей поверхностного слоя, не соответствующие нормам качества.

/(ля проверки предложенной в главе 2 математической модели распознавания дефектов, по составленным описаниям эталонных дефектов (трещина, при-жог, трещине глубокая) было проведено экспериментальное распознавание де фектов на поверхности контролируемых деталей. Эталонные карты дефектов и результаты распознавания дефектов показаны па рис.9.

метальное обеднение

mm

ш

IWÍ-

Рис.9. Результаты распознавания дефектов во эталонным описаниям

Экспериментальные исследования подтвердили целесообразность использования нейронных сетей и эффективность применения разработанных методов и алгоритмов для решения задач классификации деталей подшипников по степени неоднородности поверхностного слоя и выявления дефектов при нихретоко ном методе контроля.

В четвертой главе рассматривается реализация разра(кпщных моделей и алгоритмов в виде Программных модулей для ЛСВК па базе ПИК-ЮМ, описан порядок работы с программой. В функциональные возможности программного модуля входят распознавание дефектов и классификация деталей по степени неоднородности поверхностного слоя по данным сигнала Н'П (.

Программные модули созданы в среде разработки программного пакета ЛСНК Delphi 7. Для реализации сети Кохонена используется свободно распространяемый программный компонент TSOMap, разработанные компанией RaseCtToup Labs (г.Рязань).Для хранения описаний дефектов разработана база данных под управлением СУЬД Paradox. Реализованы модули классификации деталей по степени неоднородности поверхностного слоя, формирования описания типичных дефектов, выявления дефектов (рис. 10).

За счет возможности обработки больших объемов экспериментальных дан ных и обучения па них искусственной нейронной сети, а также подбора параметров модели, программный модуль позволяет повышать качество классификации деталей по степени неоднородности и распознавания дефектов, осуществляемого искусственной нейронной сетью. Модуль предусматривает возможность передачи данных в СМ ГП и на верхний уровень ЛСУ TU, СМТН.

13

Модуль ипишалта) ига ЛСЛ ilC

Модулышушпианииданиых

Мотуль уиравлениятрехзвснным манипулятором _АСЗЗК и режимами ра&иы Щ"П_

=сн втп" it

Модуль нерштшрыюй обработки gin mon B1TI

TSOMap

Ж

Модуль классифтсивт дегаля'| no качеству поверхпослюп) слоя fc^ Модуль выпвлатя дефектов поперхностого сдоя

а ;

I_База описаний дефектов (Paradox 7)_|

-~-- Ä --

Модуль формиропаипя описания эталонных дефектов поверхностного слоя

Рис 10 Структура программного обеспечения ЛСВК

Используя информацию о типах выявленных неоднородностях, получаемую с помощью про1раммного модуля в разрезе станков, типов деталей и рабочих смен, производится корректировка III, фиксируются и устраняются известные причины типовых дефектов, формируется база знаний по управлению ТП шлифования деталей различных видов подшипников Без исключения человеческого фактора при оценке тина неодпородностей корректное формирование указанной базы знаний невозможно Эффект от автоматизации процесса распознавания дефектов поверхности качения деталей подшипников по характеристикам era нала вихрстоково1 о преобразователя для системы мониторинга 'ГП шлифования в ОАО «Саратовский подшипниковый завод» достигается в основном за счет выработки стандартных мер по устранению выявляемых типов неоднородное гей уменьшается время диагностики оборудования на 10-50%, повышается результативность мер по корректировке ТП, сокращаются простои оборудования Внедрение разработанных методов и модели анализа данных вихретокового контроля в СМГГ1 позволяет усовершенствовать процесс контроля качества деталей подшипников и систему мониторинга ТП на предприятии Формируемая база знании по устранению причин выявляемых типов дефектов помогает эффективно решагь задачу обучения персонала, обслуживающего и эксплуатирующего шлифовальное оборудование

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1 Проведенный анализ методов и средств автоматизированной оценки качества поверхностною слоя деталей подшипников и распознавания дефектов при вихрегоковом контроле показал их недостаточную эффективность и позволил обосновать целесообразность разработки методов и алгоритмов автоматическою распознавания дефектов и анализа качества шлифованной поверхности деталей подшипников но данным вихретокового контроля для системы мониторинга III

2 Разработанный метод оценки качества шлифованных поверхностей деталей подшипников но данным вихретокового контроля с автоматизированным выявлением и распознаванием дефектов поверхностного слоя на основе использования искусственных нейронных сетой Кохонена позволяет исключить влияние «человеческого фактора» при анализе данных вихретокопого контроля и усовершенствовать систему контроля качества шлифованной поверхности деталей подшипников ja счет единою подхода к классификации неодпородностей и определению типов дефектов

3 Разработанная модель выявления неоднородное гей поверхностною слоя

при вихретоковом контроле путем сопоставления характеристик сигнала ВТП с экспериментально установленным диапазоном допустимых значений позволяет выявить и охарактеризовать участки неоднородностей с использованием геометрических характеристик, а также провести описание дефектов различных типов для проведения сравнения с ними выявленных неоднородностей контролируемой детали с целью идентификации дефекта

4 Разработан программный модуль АСВК для выявления неоднородностей по результатам анализа характеристик сигнала ВТП, определения параметров неоднородностей, формирования оценки качества поверхностного слоя и проведения идентификации дефектов на основе нейронных сетей Кохонена Программный модуль позволяет передавать данные в СМТП и на верхний уровень АСУ ТП База описаний дефектов программного модуля содержит описание более 30 разновидностей различных типов дефектов (трещин, прижогов, метальных обеднений и др)

5 На этапе опытно-промышленной эксплуатации программного модуля АСВК в системе мониторинга ТП шлифования на ОАО «Саратовский подшипниковый завод» удалось достичь уменьшения времени диагностики оборудования на 10-30% за счет единого метода классификации неоднородностей и определения причин разладки ТП по выявляемым классам неоднородностей, увеличить количество контролируемых деталей за смену на 10-15% с повышением достоверности результатов вихретокового контроля, сократить простои оборудования и эффективно проводить корректировку ТП, а формируемая база знаний по устранению причин выявляемых типов дефектов позволяет успешно решать задачу обучения персонала, обеспечивающего процесс шлифования

Основные положения и результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

в изданиях, рекомендованных ВАК

1 Бахтеев А Р Автоматизация распознавания дефектов шлифованных деталей в системе мониторинга технологического процесса производства подшипников / А А Игнатьев, А Р Бахтеев // Вестник Саратовского государственного технического университета -2006 -№3(14) -Вып 1 -С 136-142

в других изданиях

2 Бахтеев А Р Контроль качества продукции в автоматизированной системе управления снабжением и производством инструмента / А Р Бахтеев // Прогрессивные направления развития технологии машиностроения сб науч тр - Саратов СГТУ, 2002 - С 64-69

3 Бахтеев А Р Разработка базы данных вихретокового контроля для системы мониторинга / М В Виноградов, А Р Бахтеев, В В Горбунов // Автоматизация и управление в машино-и приборостроении сб науч тр - Саратов СГТУ,2003 -С 105-107

4 Бахтеев А Р Мониторинг качества изготовления изделий прецизионного машиностроения / А А Игнатьев, В А Иващенко, А Р Бахтеев и др // Высокие технологии - путь к прогрессу сб науч тр / ИПТМУ РАН - Саратов Научная книга, 2003 -С 179-185

5 Бахтеев А Р Подсистема вихретокового контроля деталей прецизионного машиностроения при мониторинге процесса шлифования /АР Бахтеев // Материалы Федеральной итоговой науч -техн конф творческой молодежи России по естественным, техническим, гуманитарным наукам - М МИЭМ, 2003 -С 114-115

6 Бахтеев А Р Повышение качества деталей подшипников путем внедрения системы мониторинга 1С А Игнатьев, В А Иващенко, М В Карпеев, А С Песков,

15

А Р Бахтеев // Прогрессивные направления развития технологии машиностроения сб науч тр -Саратов СГТУ,2004 -С98-105

7 Бахтеев А Р Автоматическое выявление и классификация дефектов деталей подшипников на основе данных вихретокового контроля / А Р Бахтеев // Автоматизация и управление в машино- и приборостроении сб науч тр -Саратов СГТУ, 2005 -С 14-17

8 Бахтеев А Р Автоматизированная классификация неоднородностей и дефектов поверхностного слоя деталей буксовых подшипников, выявляемых вихретоковым контролем /АР Бахтеев // Прогрессивные направления развития технологии машиностроения сб науч тр - Саратов СГТУ, 2005-С 108-114

9 Бахтеев А Р Экспертная система классификации неоднородностей поверхностного слоя деталей подшипников, выявляемых вихретоковым контролем /АР Бахтеев // Информационные технологии в кауке, производстве и социальной сфере сб науч тр / ИПТМУ РАН - Саратов Научная книга, 2005 - С 326-332

10 Бахтеев АР Компоненты автоматизации технологического процесса производства деталей подшипников /АР Бахтеев // Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении материалы Междунар конф - Саратов ИПТМУ РАН, 2006 - С 332-335

БАХТЕЕВ Андрей Ринатович

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ДЕТАЛЕЙ ПОДШИПНИКОВ ВИХРЕТОКОВЫМ МЕТОДОМ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗАЦИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ДЕФЕКТОВ ПОВЕРХНОСТЕЙ КАЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Автореферат

Корректор О А Панина

Подписано в печать Бум тип Тираж 100 экз

22 02 07

Уел -печ л 1,0 Заказ 49

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

Саратовский государственный технический университет 410054, г Саратов, ул Политехническая, 77

Отпечатано в РИД СГТУ, 410054, г Саратов, ул Политехническая, 77