Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ методов и средств автоматизации процесса шлифования на основе управления расходом и регенерацией СОЖ
1.1. Шлифование - современный и прогрессивный метод металлооб работки 5
1.2. Комплексная автоматизация металлообрабатывающего производства 10
1.3. Защита окружающей среды при обработке деталей шлифованием 16
1.4. Создание экологически чистых предприятий. Формулирование цели настоящей рабоы 19
2. Разработка имитационной модели применения СОЖ
2.1. Разработка динамической имитационной модели объекта 21
2.2. Динамическая модель участка регенерации СОЖ 26
2.3. Моделирование объекта применения СОЖ вместе с работающим участком восстановления 32
3. Оценка эксплуатационных характеристик СОЖ 42
4. Разработка алгоритма планирования процесса шлифования с учетом экологических параметров качества
4.1. Оперативное планирование в рамках ERP-системы 60
4.1.1. Выбор критерия оптимальности расписания 60
4.1.2. Описание алгоритма расчета расписания 77
4.2. Оперативное планирование в рамках MES-системы 86
Заключение 92
Литература
- Шлифование - современный и прогрессивный метод металлооб работки
- Разработка динамической имитационной модели объекта
- Оценка эксплуатационных характеристик СОЖ
- Оперативное планирование в рамках ERP-системы
Введение к работе
В настоящее время и в ближайшей перспективе на первый план среди основных концепций развития, направленных на повышение эффективности производства, выходит концепция создания экологически чистых предприятий.
Реализация этой концепции в металлообрабатывающей отрасли будет осуществляться проведением организационных и технических мероприятий по минимизации потребления ресурсов на всех этапах производства, снижения объемов образования и уровня опасности отходов.
Возрастающие требования к экологической безопасности металлообрабатывающих производств выдвигают на первый план проблему рационального применения смазочно-охлаждающих жидкостей, которые, являясь одним из главных факторов увеличения производительности и обеспечения высокого качества продукции, остаются основным источником загрязнения окружающей среды машиностроительными предприятиями.
Концепция экологически чистого предприятия предполагает борьбу за снижение уровня отходов в течение всего цикла производства продукции, а не только «на конце трубы», что принципиально изменяет подход к организации и управлению производством. Решение всего комплекса задач для построения чистого предприятия объективно требует наличия в составе системы управления предприятием специальной автоматизированной системы управления применением ресурсов производства. Тема настоящей работы -создание автоматизированной системы управления применением смазочно-охлаждающей жидкости на шлифовальном участке машиностроительного предприятия.
При выполнении этой работы рассмотрены современные тенденции развития технологии рационального применения СОЖ, структуры и функции системы автоматизации для управления производством в металлообрабатывающих цехах, описаны экологические аспекты работы механообрабатывающего предприятия, сформулирована сущность концепции чистого предприятия применительно к шлифовальной обработке. При создании системы потребовалась разработка производственного расписания, учитывающего необходимость замены смазочно-охлаждающей жидкости, утратившей необходимый уровень эксплуатационных характеристик. Возможность оперативного планирования рассмотрена для вариантов реализации на разных уровнях иерархии управления - на уровне систем управления предприятием (ERP) и на уровне систем, реализующих плановые задания (MES). Проведено имитационное моделирование применения СОЖ на шлифовальном участке, участок рассмотрен как динамический объект применения СОЖ, оценены его динамические свойства. Разработана и промоделирована структура блока оценивания и прогнозирования уровня эксплуатационных характеристик СОЖ в реальном времени.
Конечным итогом работы является решение всего круга задач для непосредственного технического проектирования автоматизированной системы эффективного применения СОЖ на шлифовальном участке, реализующей концепцию чистого предприятия.
Шлифование - современный и прогрессивный метод металлооб работки
В связи с непрерывным ростом требований к точности и качеству деталей и машин, к металлообработке в целом, - все большее место занимают различные технологии и методы шлифования. Повышение эффективности процесса шлифования является предметом многочисленных исследований в фундаментальной и отраслевой науке и в практической производственной деятельности [1,4,5,20-23,25].
Основным технологическим методом повышения производительности на операциях шлифования является увеличение скорости резания. Практическое освоение скоростного шлифования в диапазоне скоростей резания 60-160 м/с открыло возможность не менее чем вдвое повысить производительность процесса. При скоростном шлифовании увеличивается период стойкости шлифовального круга, повышается скорость подачи, уменьшаются силы резания. Уменьшаются параметр шероховатости шлифуемой поверхности, отклонения размера и формы готовой детали. Технология скоростного шлифования бурно развивается, известны опыты шлифования при сверхвысоких скоростях - до 350 м/с[3,20,22], при этом производительность процесса по сравнению с традиционными методами возрастает в 100-500 раз и значительно превосходит производительность процессов лезвийной обработки (точение, фрезерование, протягивание) [3].
В последние годы прогресс в области металлообработки в значительной степени связывается с использованием метода глубинного шлифования в различных его модификациях. По скорости съема металла он в несколько раз превосходит методы лезвийной обработки материалов, сохраняя все преимущества традиционного шлифования. Вместе с тем, потенциальные возможности метода глубинного шлифования предопределяют его дальнейшее развитие.
Физическая сущность процесса глубинного шлифования легла в основу концепции интегральной технологии абразивной обработки. Центральной идеей концепции является соединение в едином процессе этапа формообразования любых сложно-профильных поверхностей деталей с этапом формирования высококачественного поверхностного слоя. При глубинном шлифовании снятие основной части припуска на обработку (до 20 мм) производится за один проход. Кинематика процесса резания при глубинном шлифовании характеризуется повышенной длиной дуги контакта абразивного круга с деталью (большей на порядок по сравнению с процессом традиционного маятникового шлифования) и обуславливает значительное увеличение числа аб разивных зерен, одновременно участвующих в резании. В результате уменьшается толщина среза единичным зерном, достигается высокая скорость съема материала и одновременно обеспечивается получение малой величины микронеровностей поверхности. Вследствие особых термодинамических условий в зоне резания в поверхностном слое уменьшается вероятность фазово-структурных изменений и происходит надежное формирование остаточных напряжений сжатия, благоприятно влияющих на прочность и долговечность высоконагруженных деталей. Процесс глубинного шлифования не имеет ограничений по прочности и твердости обрабатываемых материалов.
В результате отказа от выполнения последовательной цепи технологических операций и применения глубинного шлифования стало возможным исключить сложную непредсказуемую технологическую наследственность, свойственную многооперационным технологиям обработки, исключить зависимость параметров производительности и качества получаемой поверхности от режущей способности инструмента при его затуплении за счет непрерывной правки шлифовального круга, сократить трудоемкость обработки деталей, снизить затраты на технологическое оборудование и высвободить производственные площади.
Принципиально новым этапом развития, радикально повышающим эффективность обработки ответственных деталей, является использование скоростного и высокоскоростного глубинного шлифования. Аналитические и экспериментальные исследования, проведенные российскими фирмами [3], а также ведущими фирмами Германии (Guchring Automation, Blohm, Elb-Schliff, Winter, Wendt), США (Edgetek Mashina Corp., Amplex/Norton, CCI GmbH) и Японии (Toijoda, Mashine Works, Noritake Co) вскрывают большие потенциальные возможности технологии, использующей процесс высокоскоростного глубинного шлифования, для которого характерно повышение скоростей резания до 100... 180 м/с. Получены результаты, дающие основания полагать, что указанные выше скорости не являются предельными, поскольку имеется принципиальная возможность их повышения до 300.. .500 м/с.
Кинетика резания при высоких скоростях обеспечивает не только высокую скорость съема металла, но и увеличивает точность формообразования, снижает шероховатость обрабатываемых поверхностей и уменьшает толщину слоя, несущего следы пластической деформации, которая сопровождает процесс резания. Важной особенностью процесса является сохранение практически неизменными исходных физико-химических свойств поверхностного слоя обрабатываемых материалов. По данным [22] изменение структуры ограничено деформационным искажением структурных составляющих на глубине, равной единицам микрон и соизмеримой с высотой микрорельефа поверхности.
Реализация концепции интегральной технологии обработки явилась в определенной мере революционным этапом в развитии комплекса технологических средств.
Существенно повысились требования к жесткости и точности шлифовального станка, особенно к его шпиндельному узлу, конструкции подшипников шпиндельного узла, системе их работы и смазки. Повысились требования к прочности и точности изготовления шлифовальных кругов и их статической и динамической балансировки, к системе подачи смазочно-охлаждающей жидкости (СОЖ) в зону резания. В России и за рубежом были созданы станки с числовым программным управлением повышенной точности с мощными приводами, оснащенные многофункциональной системой подачи смазочно-охлаждающей жидкости. В мировую практику начинается внедрение нового поколения многоцелевых прецизионных станков с мощностью привода 20...70 кВт. Их модульная конструкция обеспечивает необходимую гибкость применения. Примерами таких станков могут служить, например, станки системы "SPEED Cut 2000" фирмы CCI GmbH, типа Profimat МТ фирмы Blohm, станки модели HEDG Master фирмы Elb-Schliff. Совер шенные конструкции шпинделей шлифовальных кругов и приводов исполнительных устройств позволяют использовать широкий диапазон режимных параметров: от "традиционных" до глубинного и высокоскоростного глубинного шлифования. Созданы одно-, двух- и многошпиндельные станки, однако наибольшее распространение получили первые два типа. Каждый из шпинделей, в свою очередь, может оснащаться несколькими шлифовальными кругами, работающими как последовательно, так и одновременно.
Станки оснащены многокоординатными системами ЧПУ на основе персональных компьютеров. Применение современной технологической крепежной оснастки позволяет сократить число перезакреплений обрабатываемой детали, упростить технологический цикл и повысить точность обработки.
Большой резерв повышения эффективности процесса шлифования выявлен в ходе разработки и применения новых абразивных материалов - высокопористых шлифовальных кругов высокой режущей способности и динамической прочности, а также прецизионных алмазных правящих роликов. Для обработки жаропрочных материалов на никелевой основе созданы шлифовальные круги из сверхтвердого абразивного материала - кубического нитрида бора с высокими механическими и теплофизическими свойствами. Режущая способность и долговечность такого инструмента существенно выше, чем у кругов из электрокорунда.
Разработка динамической имитационной модели объекта
В настоящем разделе рассмотрена разработка имитационной модели применения СОЖ в процессе металлообработки на участке шлифования. Предполагается, что модель должна имитировать следующие процессы производства: - изменение расхода СОЖ при изменении режимов шлифования; - работу и параметры участка регенерации СОЖ; - стохастический характер изменения расхода СОЖ. Система экологически эффективного применения (СЭЭП) СОЖ Из системы планирования производства.
Как известно [19,37], технологические схемы очистки масл осо держащих сточных вод в нашей стране и за рубежом предусматривают смешивание всех видов маслосодержащих сточных вод, их отстаивание для удаления гру бодисперсных и всплывающих примесей, обработку коагулянтами и обезвоживание образующихся осадков. Основным недостатком таких схем очистки являются большие затраты коагулянтов и образование значительных количеств осадков, для обезвоживания которых требуется дополнительный расход коагулянтов с целью снижения содержания в них масел.
Современная практика показывает, что раздельная обработка коагулянтами малоконцентрированных и концентрированных сточных вод требует меньших затрат коагулянтов и сопровождается образованием меньших объемов осадков. Основное количество концентрированных маслоэмульсионных сточных вод на предприятиях машиностроения и металлообработки сбрасывается в виде отработанных СОЖ.
Регенерация отработанных СОЖ, заключающаяся в удалении из них посторонних примесей, позволяет возвращать их в производство, достигая тем самым экономии минеральных масел и других компонентов, входящих в состав эмульсолов и, самое главное, снижая объем сточных вод. Кроме того, предотвращаются затраты на приготовление, складирование и перевозку новых партий эмульсола.
Модель объекта применения СОЖ построена как динамическая, учитывающая переходные процессы изменения объема СОЖ в течение жизненного цикла жидкости, моделирование проведено в системе Simulink пакета прикладных программ MatLab.
Модель, реализующая блок-схему на рис.2.1.1 имеет следующий вид (см.рис.2.1.2). Рассмотрим работу каждого выделенного на рис. 2.1.2 блока.
В результате проведения процедур планирования производства для каждой партии обрабатываемых деталей назначается соответствующий уровень расхода СОЖ. Принимаем, что следующие друг за другом партии деталей обрабатывают с применением СОЖ одного и того же типа. В модели плани-- - - — —руемыйрасход имитирует входной блбХ(смфиа27ПЗ): Планируемый расход
Задание расхода СОЖ, имитируемое входным блоком может легко варьироваться при изменении параметров блоков ступенчатого выхода (рис.2.1.4.), у этих блоков может быть изменен момент подачи ступенчатого воздействия и его величина. При моделировании принято, что расход задают в относительных единицах в диапазоне от 0 до 1, а масштаб времени - 1 сек модельного времени - 1 час реального. Вариант планового задания, имитируемого входным блоком, представлен на рис.2.1.5.:
При моделировании рассматривалась централизованная система подачи СОЖ, было принято, что все трубопроводы СОЖ заполнены и не имеют пустот, а динамические свойства системы регулирования расхода таковы, что временем перехода с одного уровня расхода на другой можно пренебречь.
Таким образом, расход СОЖ безинерционно поступает на объект в момент начала обработки деталей на станках участка.
Предполагается, что система сбора отработанной жидкости поддерживает до 80% заданного расхода и этого достаточно, чтобы отвести всю отработанную жидкость с учетом ее потерь на испарение, смачивание поверхностей вне зоны обработки и т.п. Влияние неконтролируемых воздействий на расход СОЖ имитируется суммированием детерминированных значений расхода с отдельными значениями нормированной случайной последовательности, имеющей нормальное распределение. Принятые допущения не нарушают общности рассмотрения, параметры конкретной системы сбора отработанной СОЖ легко могут быть введены в модель.
Оценка эксплуатационных характеристик СОЖ
Оперативное определение качества смазочно-охлаждающей жидкости является решающим фактором для принятия решения о замене жидкости и направлению ее на участок утилизации. На сегодняшний день отсутствуют практические методы расчета по каким-либо теоретическим зависимостям уровня качества СОЖ, оценка качества жидкости является результатом измерения или оценивания целого ряда факторов[45]. Оценка факторов, определяющих качество СОЖ происходит в условиях действия комплекса некон тролируемых воздействий на результаты измерений, сопровождается ошибками, а оценка некоторых факторов (например, цвета СОЖ) носит субъективный характер. — Существуют разные методики определения качества СОЖ в процессе эксплуатации [31,35,45], рассмотрим возможный вариант списка показателей эффективности и качества СОЖ. Первая группа показателей — «механическая», отражающая влияние СОЖ на параметры обработки деталей шлифованием: - износ шлифовального круга, этот показатель вычисляется как отно шение объема снятого металла к изменению объема шлифовального круга (диапазон изменений 20-100); - усилие шлифования, - чем меньше усилие, тем меньше деформация детали и, соответственно, выше точность обработки; - шероховатость поверхности (диапазон изменений 0,3 — 1 мкм), чем меньше шероховатость, тем выше качество СОЖ.
Задача оценивания и прогноза качества смазочно-охлаждающей жидкости с одной стороны может быть рассмотрена как классическая задача оптимальной фильтрации, а с другой стороны как задача, требующая применения методов систем нечеткого вывода.
При синтезе систем оценивания на основе нечеткой логики и (или) нейронных сетей подход базируется на хорошо известных аппроксимирующих свойствах этих методов [43]. Теоретически рассматриваемые методы подобны друг другу, однако, на практике у них имеются свои собственные достоинства и недостатки. Это соображение легло в основу создания аппарата нечетких нейронных сетей, в которых выводы делаются на основе аппарата нечеткой логики, но соответствующие функции принадлежности подстраиваются с использованием алгоритмов обучения нейронных сетей. Такие системы не только используют априорную информацию, но и могут приобретать новые знания, являясь логически прозрачными [43].
Имитационные модели выделенных эксплуатационных параметров СОЖ позволили сформировать объем «фактических» данных, достаточных для формирования обучающего, тестового и контрольного множеств данных, необходимых для идентификации нейро-нечеткой модели эффективности СОЖ. Требования к имитационным моделям эксплуатационных параметров минимальны - они должны быть непрерывными функциями времени в рассматриваемом интервале и качественно отражать изменение соответствующих параметровію временйГПри настройке реальной системы оценивания качества СОЖ будут использованы реальные данные измерения параметров качества, причем алгоритмы оценивания, описываемые ниже, будут абсолютно теми же самыми.
Данные, полученные по имитационной модели объекта, для моделирования неконтролируемых воздействий на свойства СОЖ просуммированы с отдельными значениями нормированной случайной последовательности, эти значения распределены по нормальному закону.
Основная идея состоит в том, чтобы использовать существующую выборку «фактических» данных для адаптивной настройки параметров линейных функций системы нечеткого вывода, при этом для нахождения этих параметров применить процедуры обучения нейронных сетей.
Результат обучения представлен в виде зависимости ошибки идентификации от количества циклов обучения (рис.3.8), результат проверки на тестовом множестве представлен на рис.3.9. Следует отметить, что все данные тестового множества выходят за диапазон данных обучающего множества и, тем не менее, среднеквадратическая ошибка нейро-нечеткой модели на проверочном множестве составила около 4%. J
Найденные структура и параметры нейро-нечеткой сети идентифицируют вектор-функцию Кі(.) в (3.2), обеспечивая тем самым работу канала наблюдений за качеством СОЖ в произвольный і-й момент времени.
Уравнение (3.7) описывает последовательность марковских случайных величин, текущие значения которых зависят от значений этих же переменных только в предшествующий момент времени. Выражение (3.7) может рассматриваться как уравнение состояния некоторой динамической системы, на выходе которой формируется параметр дрейфа коэффициента k0, а уравнение (3.7а) как уравнение наблюдений за выходом этой системы.
По уравнениям (3.15) был проведен тестовый расчет для тех же исходных данных, что и для построения системы оценивания качества СОЖ. Ин тервал прогнозирования качества СОЖ - 5 часов (рис.3.10). Красная линия -результаты оценивания качества СОЖ в реальном времени, синяя линия — прогнозы качества на 5-тичасовой шаг вперед от текущего момента времени. Как следует из рис.3.10 фильтр «отсекает» резкие отклонения оценки качества СОЖ и формирует более гладкую линию изменения качества СОЖ, что качественно более достоверно.
Таким образом, для получения оценки качества смазочно-охлаждающей жидкости в реальном времени и прогноза этой оценки на предстоящий интервал времени, предложен следующий алгоритм. 1. Предварительная настройка системы оценивания качества СОЖ по имеющимся измеренным значениям наиболее значимых параметров качест ва. Применен аппарат нейро-нечетких сетей. 2. Производится прогноз оценки качества смазочно-охлаждающей жидкости на предстоящий интервал ее применения по уравнениям (3.15). Применен аппарат теории адаптивной фильтрации. 3. Производится следующее измерение параметров качества СОЖ и производится оценка качества жидкости по п.1. 4. Типовой шаг прогноза по п.2.
Оперативное планирование в рамках ERP-системы
Задача составления расписания на смену, в течение которой предстоит замена СОЖ, состоит в выборе такой последовательности изготовления партий деталей, при которой в период замены СОЖ обрабатывают детали по технологии, не требующей применения жидкости, или проводят ремонтные мероприятия.
Системы составления расписаний являются одними из важнейших составных частей интегрированных автоматизированных систем управления производством (АСУП), обеспечивающих согласованную работу и прогнозирование, а также оптимизацию производственной деятельности любого промышленного предприятия. Составление расписания для шлифования различных партий деталей представляет собой процедуру принятия решения о распределении ресурсов (сырья, энергии) для выполнения заданного в плановом задании перечня производственных заказов.
Выявлена необходимость и актуальность создания систем составления расписаний, удовлетворяющим следующим требованиям: - системы составления расписаний должны генерировать оптимальные расписания для любых типов технологических регламентов при шлифовании; - система должна учитывать экологические факторы при составлении расписаний; - система должна поддерживать стратегию реактивного составления расписаний, т.е. реализовывать динамический режим работы.
Задачи составления расписания - математически достаточно сложные задачи. Точные оптимальные решения были найдены только для некоторьтх классов задач. Реальные задачи имеют тенденцию быть еще более сложными и для большинства случаев, нельзя гарантировать их оптимальность. На практике задачи оперативного планирования объективно имеют большую размерность — десятки единиц оборудования, сотни типоразмеров обрабатываемых деталей, разнообразие технологических схем обработки деталей, сотни заказов, множество математически не формализуемых ограничений и, что характерно для этого класса задач, множество взаимно-противоречащих критериев. Поэтому в настоящее время практически отсутствуют методы точного или даже приближенного решения задач оперативного составления расписаний. В связи с этим большое распространение получили методы имитационного моделирования, особенно в рамках MES-систем, дающие возможность найти квазиоптимальные решения.
Так как структура автоматизированных систем управления производством продолжает совершенствоваться [6,12,13,44], рассмотрим разработку алгоритмов оперативного планирования производства с учетом экологических требований как в рамках ERP-системы, так и в рамках MES-системы.
Если составление расписания происходит в рамках ERP —системы, то современная тенденция - составить устойчивое и, самое главное, динамическое расписание. Рассмотрим возможность модификации расписания для учета требований экологической безопасности производства.
Задачу составления расписания с описанными свойствами можно разделить на три подзадачи: 1. Подзадача выбора критерия оптимальности расписания, адекват ного цели исследования и учитывающего экономические показатели распи сания и его динамический характер. 2. Подзадача составления первоначального расписания, отвечающего минимуму выбранного критерия оптимальности в динамических условиях (т.е. за ограниченное время и с максимальной точностью). 3. Подзадача повышения помехоустойчивости полученного опти мального расписания и поддержания этой надежности во время его функционирования.
Тенденция использования показателей эффективности системы в качестве ключевого принципа оптимизации бурно развивается в последнее десятилетие. Прямые критерии эффективности производства, такие как время завершения всех заказов или сумма запаздывания всех заказов, зачастую используются для упрощения задачи [42]. Обычные критерии эффективности системы - это те критерии, которые увеличиваются, если, по крайней мере, одно время окончания обработки в расписании увеличивается. Однако, как правило, первоначальная постановка задачи является многокритериальной. Необходимо вести производство с наивысшей производительностью, добиваясь наилучшего качества продукции с наименьшими издержками и т.д. Для получения единого функционала со скалярным выходом, выражающего основную обобщенную цель и ограничения, широко применяют [42] методику приведения различных требований к величинам одинаковой физической размерности. Если мы рассматриваем расписание выполнения заказов (партий) деталей, которое требует потребления энергоносителей, сырьевых ресурсов и т.д., то, например, расход всех указанных составляющих может быть выражен в единицах стоимости в единицу времени. Такой критерий предложен в работах [47,50].
В то время как обычные критерии эффективности системы выражены через временную переменную и не связаны с прибылью, предлагаемый критерий максимальной прибыли связан с "вкладом прибыли и постоянных из держек", которые выражены также как функция времени. Взаимодействие между партиями деталей при их производстве вызвано перекрыванием по времени изготовления, то есть часть времени изготовления обе партии деталей обрабатывают одновременно. Если самый большой вклад для получения прибыли сделан при наименьшем времени завершения, значение целевой функции улучшается, но справедливо и обратное. Если самый большой вклад для получения прибыли достигнут при самом большом времени завершения, то целевая функция также улучшается. Прибыль является более общим показателем эффективности, чем продолжительность производства.
Похожие диссертации на Автоматизация и управление процессом шлифования с учетом обеспечения его экологической безопасности
