Содержание к диссертации
ВВЕДЕНИЕ 5
Глава h АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ШЛИФОВАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ
1.1. Классификация показателей качества поверхностного слоя шлифованных деталей
1.1.1. Геометрические показатели качества поверхности деталей 11
1Л ,2. Показатели физико-механического состояния поверхностного слоя
1.2. Влияние условий проведения шлифования на формирование качества поверхностного слоя деталей
1.2-L Влияние режимов шлифования 17
1.2-2. Техническое состояние станков и оснастки 19
1*3« Методы экспериментального исследования вибрационных сигналов машин
13 Л. Вибрация, ее измерение и анализ 21
1-3-2- Выявление частотного состава колебательного процесса 23
.133. Анализ взаимосвязи колебательных процессов 24
L3-4. Методы и средства оперативного контроля динамических характеристик металлорежущих станков в процессе резания
1*4. Вибрационная диагностика и мониторинг 32
1.5, Постановка основных задач исследования 37
Глава 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ ДИНАМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СТАІПСА С КАЧЕСТВОМ ШЛИФОВАНИЯ
2.1. Обеспечение качества колец на основе мониторинга процесса шлифования
2Л.1. Системный подход к организации мониторинга 39
2.1.2, Мониторинг процесса шлифования на основе информации о качестве обработки колец и динамическом состоянии станков
2.2. Структурная модель динамической системы шлифовального станка
2.2.1. Исходные предпосылки к созданию модели 43
2.2.2. Структурно-функциональный анализ динамической системы шлифовального станка
2.2.3. Идентификация динамических характеристик элементов станка
2,2.4. Идентификация типовых звеньев модели 55
2.3. Оценка взаимосвязи качества процесса шлифования динамическим состоянием станка
2.4. Влияние структуры шлифовального круга на динамику процесса резания и качество обрабатываемой поверхности
2.5. Выводы 82
Глава 3. МОНИТОРИНГ КАЧЕСТВА ПРОЦЕССА ШЛИФОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИИ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ
3.1. Распознавание качества шлифования — как объект применения нейросетевых методов
3.2. Постановка задачи 87
3*3* Выбор нейросетевого алгоритм в контексте решаемой задачи
3.4* Структура сети 93
3.4.1 Входной слой 94
3.4.2. Слой Кохонена 96
3.4.3. Слой Гроссберга 97
3.5. Обучение нейросетн 98
3.5.1. Обучение слоя Кохонена 98
3.5.2. Обучение слоя Гроссберга 100
3.6. Применение ИОС встречного распространения в контексте задачи определения параметров качества Оптимизация архитектуры сети 104
Корректность распознавания параметров качества сетью 111
Выводы 112
ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ АППАРАТА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ МОНИТОРИНГА ПРОЦЕССА АБРАЗИВНОЙ ОБРАБОТКИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
Аппарат ИНС как информационный канал системы мониторинга шлифовальной обработки деталей подшипников
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ
Введение к работе
Обеспечение конкурентоспособности продукции подшипниковой промышленности на внутреннем и международном рынках обусловлено качеством изготовления подшипников. Одним из важнейших процессов обработки поверхностей качения колец подшипников является операция шлифования на автоматизированных станках, в ходе которой в основном формируются точность геометрических параметров и качество поверхностного слоя дорожек качения и которая представляет собой финишную операцию всего технологического цикла. Поэтому необходимым условием для ее осуществления является повышение или сохранение показателей качества, достигнутых на предварительных операциях.
Перспективным направлением повышения эффективности шлифования является контроль качества с последующим принятием управляющего решения. В области динамики станков различными учеными выполнено достаточно много фундаментальных и прикладных работ, на основе которых разработаны методы формирования и определения показателей динамического качества станков, которые отображаются на качестве деталей (НДС Саленикс, А.В, Пут и др.). Применяемые в настоящее время средства и методы измерений часто оказываются недостаточно оперативными, к тому же требуют в своем составе специальных измерительных приборов и приспособлений. Для оперативной оценки параметров качества деталей при шлифовании могут быть использованы методы контроля, основанные на анализе виброакусгаческих колебаний (В. Л, Заковоротный, БМ Бржозовский и др.). Но при этом следует учесть возникающие трудности, связанные с тем, что колебания узлов станка носят сложный характер, заключающийся в наличии большого количества детерминированных и стохастических составляющих, что делает обычные спектрально корреляционные методы обработки результатов контроля малоэффективными для применения в процессе эксплуатации оборудования.
Таким образом, актуальной задачей является создание мониторинга качества процесса пілифования в реальном времени, инвариантного к4 различным технологическим факторам и обладающего адаптивными fa свойствами. В связи с этим, в работе исследована и обоснована возможность ) применения нейросетевых моделей для установления количественной V взаимосвязи динамического состояния станка с параметрами качества поверхности. Автоматизация обработки больших объемов информации позволяет повысить скорость измерений по сравнению с традиционными методами, а оперативное сопоставление оценок динамического состояния с реальными параметрами качества колец позволяет принять соответствующее решение об управлении процессом шлифования, что, в свою очередь, способствует снижению процента брака.
Цель работы — обеспечение требуемого качества процесса шлифования на основе динамического мониторинга виброакустических колебаний при резании и использования нейронных сетей. Научная новизна работы заключается в следующем:
Разработана структурная модель динамической системы шлифовального станка, учитывающая влияние нелинейных элементов (НЭ) и позволяющая исследовать процессы, протекающие в станке при резании на качественном уровне.
• Проведенные экспериментальные исследования позволили установить априорную неопределенность качества шлифования от изменения V динамического состояния станка; введен показатель эффективности влияния # нелинейных элементов на преобразующие свойства динамической системы, і позволяющий интегративно оценить ее состояние.
I • На основе анализа модели и выполненных экспериментальных исследований обоснована необходимость создания вибромониторинга качества обрабатываемой поверхности, инвариантного к различным факторам (теплофизическим, динамическим и т.д.), сопровождающим процесс шлифования.
• Обоснованы возможность и точность применения нейронной сети встречного распространения для выявления неявных зависимостей между динамикой станка и качеством поверхности при шлифовании, fcv Разработана система мониторинга качества обрабатываемой \ поверхности по виброакустическим колебаниям, возникающим в станке при шлифовании, использующая аппарат искусственных нейронных сетей.
Практическая ценность а реализация результатов работы Разработанная компьютеризированная система мониторинга позволяет в режиме реального времени прогнозировать параметры качества обрабатываемой поверхности, производить экспресс-оценку влияния динамического состояния станка и технологических параметров на качество шлифования в производственных условиях.
По результатам экспериментальных исследований установлена эффективность применения высокопористых кругов производства НИЦ МГТУ "СТАНКИН" при решении проблемы бесприжогового шлифования для различных динамических систем.
Внедрение результатов осуществлено в ОАО "Саратовский подшипниковый завод".
Апробация работы. Основные положения работы докладывались на Международных конференциях "Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы" (Волжский, 1999 - 2001 гг.), "Нелинейная динамика и прикладная синергетика" (Комсомольск-на-Амуре, 2003 г.); Международном симпозиуме ТЗадежность и качество" (Пенза, 2001 М г.); на заседаниях кафедры "Конструирование и компьютерное I моделирование технологического оборудования в машино- и ! приборостроении" СГТУ в 1999-2003 гг.
Публикации По теме диссертации опубликовано 9 работ. Положения, выносимые на защиту г 1Р Математическая модель динамической системы шлифовального станка, учитывающая влияние нелинейных элементов и позволяющая исследовать процессы, протекающие в станке при резании.
2. Результаты экспериментальных исследований и теоретическое обобщение данных о динамическом состоянии станка, и взаимосвязи его с качеством обрабатываемой поверхности.
3. Обоснование необходимости создания универсального в применении метода вибромониторинга качества обрабатываемой поверхности, инвариантного к различным факторам, сопровождающих процесс шлифования, обладающего адаптивными свойствами.
4. Возможность применения аппарата искусственных нейронных сетей для выявления неявных зависимостей между динамикой станка и качеством поверхности при шлифовании.
5- Модель нейросети дня решения задачи распознавания качества деталей в реальном времени и результаты внедрения ее на производстве в ОАО «Саратовский подшипниковый завод».
