Содержание к диссертации
Введение
Состояние вопроса; подходы к исследованию и мониторингу функционирования нелинейных стохастических динамических систем 8
Подходы к исследованию динамических систем 10
Оптимизация при резании 17
Методы исследования нелинейных систем 27
Методы исследования стохастических систем 34
Подходы к реализации мониторинга операции обработки заготовок и износа инструмента 37
Цель и задачи исследования 40
Моделирование динамиеских процессов при резании 42
Подход к формированию модели динамики лезвийной обработки 42
Модель динамики лезвийной обработки 44
Уравнения движения динамической системы резания 47
Квазистационарные динамические процессы 50
Оценки качества динамических процессов 56
Специальные критерии оценки динамики процесса резания 58
1. Метод замороженных коэффициентов и метод замороженных реакций 59
2. Интеграл функции Грина 60
3. Статистика Херста 63
4. Критерий соотношения значимых и незначимых амплитуд з 2.5. Выводы 67
3. Обоснование расчетных моделей критерия при идентификации динамических процессов в частотной области 69
3.1. Исследование чувствительности расчетных моделей критерия качества спектра 74
3.1.1. Имитационное моделирование 76
3.2. Разработка программно-математического комплекса для исследования чувствительности критериев оценки качества спектра и оценки качества динамических процессов при резании 87
3.3. Выводы 91
4. Экспериментально-аналитические исследования критерия оценки качества спектра при квазистационарном резании и при значимых возмущениях 92
4.1. Экспериментальные исследования по идентификации качества процесса резания 92
4.2. Практическая реализация работы 110
4.3. Исследование критерия качества спектра при значимых возмущениях при обработке 118
4.4. Методика идентификации качества динамических процессов при резании 119
Заключение 123
Литература
- Методы исследования стохастических систем
- Квазистационарные динамические процессы
- Имитационное моделирование
- Исследование критерия качества спектра при значимых возмущениях при обработке
Введение к работе
Актуальность. Современное технологическое оборудование, применяемое в машиностроении, характеризуется повышенной точностью и управляемостью (станки с ЧПУ), что открывает новые возможности по обеспечению требуемого качества производимой продукции. Для дальнейшего повышения качества механообработки и более полного использования потенциальных возможностей таких систем необходимо получать в реальном времени достоверную информацию о качестве процесса резания и динамическом состоянии технологического оборудования. Информация должна обеспечивать наилучшие решения для управления станками с точки зрения оптимизации резания.
Трудности получения достоверной информации о процессе резания в реальном времени для всего спектра реализуемых гибких технологий связаны с нестационарностью (квазистационарностью) процесса резания, наличием нелинейных элементов в формообразующих узлах станков. В теоретическом плане эти свойства приводят к проблемам нелинейной динамики. Возникают также трудности в получении первичной информации.
Исследования показали, что наиболее удобным с точки зрения регистрации физических процессов, протекающих при резании, и возможности применения в многономенклатурном автоматизированном производстве является выделение информации по виброакустическому сигналу, соответствующему колебаниям резца относительно заготовки. Для проведения исследований с целью оценки качества функционирования и мониторинга технологического оборудования в реальном времени необходимо располагать методами выделения полезной информации из виброакустического сигнала. Это и определяет актуальность создания программно-математического комплекса для идентификации качества динамических процессов при резании с универсальными возможностями.
Степень разработанности темы. В работе обоснованы адаптивные методы и средства идентификации процесса формообразования по виброакустическим колебаниям инструмента относительно обрабатываемой заготовки с учетом нелинейной динамики процесса резания и возможностей применения в машиностроительном автоматизированном производстве. Выполнены исследования на основе моделирования сервоприводов и анализа их взаимодействия через процесс резания. Предложены и обоснованы оценочные функции при идентификации динамических процессов в частотной области. Проведено их тестирование на основе имитационного моделирования. В результате обоснован алгоритм оценки требуемой информации и реализовано соответствующее программно-математическое обеспечение идентификации динамических процессов при резании. Экспериментально-аналитические исследования, выполненные на основе статистического моделирования, достаточно хорошо согласуются с реальными процессами формообразования.
Теоретические исследования основаны на теории резания и динамики станков. Использованы основные научные результаты в области нелинейной динамики стохастических систем и системного анализа с учетом особенностей рассматриваемой предметной области. Экспериментальные исследования выполнены на действующем оборудовании в производственных условиях. Результаты исследования обрабатывались стандартными методами, в том числе и для статистической проверки гипотез. Таким образом, степень разработанности диссертации достаточно высокая.
Цели и задачи. Целью работы является создание программно-математического комплекса с универсальными технологическими возможностями для исследования и идентификации качества динамических процессов при резании.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
-
Выбор стратегии формирования программно-математического комплекса на основе анализа опубликованных исследований, математического моделирования динамических процессов сервоприводов и их взаимодействия при резании.
-
Обоснование математических моделей оценочных функций при идентификации динамических процессов на основе исследования их чувствительности и имитационного моделирования.
-
Разработка программно-математического комплекса с учетом полученных результатов при моделировании.
-
Апробация программно-математического комплекса в реальных условиях при квазистационарном резании и при значимых возмущениях.
Научная новизна работы состоит в обосновании стратегии и адаптивных алгоритмов получения, переработки и представления информации о качестве динамических процессов резания при реализации гибких технологий. Создана информационная технология для определения качества функционирования сложного технологического оборудования в реальном времени.
Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в обеспечении возможности получения знаний о динамических процессах при квазистационарном резании при наличии значимых возмущений. Созданный программно-математический комплекс является базовым при формировании информационных технологий для динамического мониторинга и управления сложными технологическими объектами.
Методология и методы исследования. Методика исследования является традиционной с точки зрения системного анализа сложных технических объектов и содержит теоретические исследования, выполненные на основе основных положений теории резания, динамики станков и основных результатов нелинейной динамики стохастических процессов. Исследования случайных процессов выполнены на основе использования обоснованных оценочных функций в частотной области с выделением эволюционных процессов статистическими методами.
Положения, выносимые на защиту:
-
Результаты анализа оценок функционирования сложного технологического оборудования в реальном времени и математических моделей упруго-силового взаимодействия сервоприводов через процесс резания.
-
Информационная технология (алгоритмы и программно-математическое обеспечение) для определения качества динамических процессов при функционировании сложного технологического оборудования в реальном времени.
-
Результаты исследования моделей расчета интегрального показателя качества квазистационарных нелинейных динамических процессов при резании.
-
Результаты экспериментальных исследований и практической реализации работы.
Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность результатов работы обоснована использованием современных методов исследования стохастических эволюционных процессов на основе предложенных интегральных оценок, доказана совпадением результатов при имитационном моделировании производственных ситуаций, экспериментальными исследованиями и производственными испытаниями. При обработке экспериментальных исследований использованы апробированные методы статистического анализа.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на: Международной научно-практической конференции «Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы» (Волгоград, 2012), Международной научно-практической конференции «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития» (Одесса, 2011), IV Международной научно-технической конференции «Наукоемкие технологии в машиностроении и авиадвигателестроении» (Рыбинск, 2012), Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых «Инновации и актуальные проблемы техники и технологий» (Саратов, 2010), Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи «Нанотехнологии в производстве авиационных газотурбинных двигателей летательных аппаратов и энергетических установок» (Рыбинск, 2010), International Congress on Information Technologies (Саратов, 2012), 11-й Международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта» (Москва, 2011).
Публикации. По материалам диссертации имеется 10 публикаций, в том числе 3 – в изданиях из перечня ВАК РФ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения, изложенных на 142 страницах, списка литературы из 139 наименований, 38 рисунков, 8 таблиц и 5 приложений.
Методы исследования стохастических систем
Поскольку технологическое оборудование является сложной динамической системой, для получения информации о ее состоянии при функционировании и формирования алгоритма обработки этой информации первоначально необходимо рассмотреть походы к исследованию динамических систем и их оценки. Полученные данные будут учтены в процессе разработки программно-математического комплекса. В настоящее время для исследования динамических систем используется два подхода. Эти подходы различаются типами математической модели, используемой для описания поведения системы. В первом подходе используется понятие пространства состояния х динамической системы S. Под состоянием системы понимается описание этой системы в определенный момент времени. Также при этом подходе используется понятия оператора Т, который определяет изменения состояния х во времени. То есть, используя оператор Т, можно по описанию x(t), в котором была система S в момент времени t, получить состояние системы x(t + At) в некоторый следующий момент времени t + At. Система S называется неавтономной, если оператор Т не зависит от времени, иначе данная система буде автономной. Состояние х системы S можно рассматривать как некоторую точку фазового пространства Ф для этой системы. Таким образом, изменение состояния д; системы в фазовом пространстве соответствует движение изображающей точки. Движение изображающей точки в фазовом пространстве Ф называется фазовой траекторией. В этом подходе математическую модель составляют фазовое пространство Ф и оператор Г. Исследование динамической системы с использованием этой модели заключается в изучении характера разбиения фазового пространства фазовыми траекториями, а также в определении зависимости физических параметров системы S от вида разбиений фазового пространства. Представленный метод применяют, когда имеется возможность достаточно точно описать внутренние процессы, протекающие в системе, при функционировании станка. Это затруднительно сделать из-за нестационарности процесса резания и наличия нелинейных элементов в формообразующих узлах станков.
Второй подход может быть использован при исследовании динамических систем, в которых не представляется возможным или нет необходимости учитывать все внутренние параметры исследуемой динамической системы. В этом случае система моделируется в пространстве состояний с использованием модели «черного ящика» с множеством входов и множеством выходов. В современном понимании пространство состояний является не только геометрическим пространством, но также включает в себя другие физические параметры такие, как скорость, ускорение, температура, износ. Связь между множествами входов и выходов реализует некоторый оператор, который множеству входных параметров ставит в соответствие множество выходных параметров. Таким образом, при втором подходе математическая модель представляет собой пространство входных переменных и пространство выходных переменных, а также оператор, который определяет однозначное соответствие между ними.[9]
При исследовании сложного технологического оборудования, например, станка, которое представляет собой нелинейную, стохастическую, динамическую систему целесообразно использовать второй подход, потому что не представляется возможным учесть все тонкости внутренней структуры и процессов, протекающих в этой системе при функционировании. Такой метод проведения исследований динамических систем будет использован нами в дальнейшем при формировании стратегии идентификации качества динамических процессов при резании.
Одна из нерешенных проблем при резании металлов - это существование небольшой вибрации случайного вида [96]. Возможной причиной этой вибрации являются упруго-пластичное отделение стружки от заготовки и скачкообразное трение стружки по резцу. В исследованиях [75, 111, 136, 137] рассматриваются некоторые из этих вопросов. Также различными исследователями были предложены модели, описывающие динамику процесса резания, для различных технологий обработки с той или иной степенью детализации. Так многие авторы для исследования устойчивости системы при колебаниях обрабатывающего инструмента относительно заготовки обращались к модели динамики резания с одной степенью свободы с запаздыванием [80, 87, 95, 97, 99, 114, 120, 124, 125, 126,136]. Несмотря на то, что классическая модель с одной степенью свободы позволяет прогнозировать момент возникновения неустойчивости при обработке [98], она не позволяет учесть все явления, протекающие в реальном времени при функционировании сложного технологического оборудования. Также реальные обрабатывающие инструменты обладают несколькими степенями свободы, так как дополнение к вертикальным и горизонтальным перемещениям резец может поворачиваться и изгибаться. Модели с большими степенями свободы также исследовались при токарной обработке, при расточке, фрезеровании и сверлении [65, 67, 79, 84, 92, 116, 117, 138]. Моделирование является необходимым этапом проведения исследования динамических процессов при обработке, но недостатком моделей представленных в литературе является их узкоспециализированная направленность (зависимость от технологий обработки, режимов резания и др.), то есть их использование затруднительно при разработке универсального программно-математического комплекса для идентификации качества динамических процессов при резании. В то же время следует учесть тот факт, что из-за эволюционных процессов, сопровождающих процесс резания, полученные модели имеют конечное время жизни.
Существует большое количество методов исследования процесса обработки. Эти методы могут быть классифицированы по способам оценки качества деталей. Для того чтобы оценить качество обработанной заготовки необходимо провести измерения ее геометрических параметров, а также оценить параметры обработанной поверхности, такие как шероховатость, отклонение от круглости, волнистость и т.д.
Квазистационарные динамические процессы
Сходиться данный интеграл будет в том случае, когда функция Грина не имеет положительных или нулевых корней в характеристическом уравнении (2.16). Сходимость интеграла (2.18) представляет собой точный критерий определения качества. Интеграл может принимать различные значения и качество обрабатываемой детали тем лучше, чем меньше значение интеграла, то есть критерием качества является
Существует ряд затруднений при применении данного критерия для оперативного определения качества обрабатываемой заготовки в реальном времени. Эта оценка является достаточно эффективной, так как, минуя этап восстановления модели системы, по реализациям колебательного процесса можно судить о стабильности процесса обработки в реальном времени. Но оценки во временной области не дают информации об источники возникновения изменений в системе. Такую информацию можно наилучшим образом выделить из спектральной области.
Одной из достоверных оценок качества динамических процессов при резании является критерий на основе статистики Херста. Рассмотрим вибросигнал (t), снимаемый за промежуток времени т в динамической системе, со средним значением за этот промежуток равным а также со стандартным отклонением
Физический смысл размаха заключается в том, что он характеризует границы, в пределах которых происходят колебания работающего агрегата. Просто значение размаха не походит для отслеживания изменения состояния механизма, связанного со сменой физического процесса. Для отслеживания смены технологических процессов, а так же для отслеживания качества функционирования оборудования, можно использовать отношение размах R к стандартному отклонению.
Для нормированного размаха найдено аналитическое значение, которое точно описывает изменения его значения во времени Показатель степени Н в выражении (2.24) называется статистикой Херста [7]. Значение для статистики Херста изменяются в пределах от 0 до 1, при этом ее значения: - равно 0,5 при долгом отсутствии статистической зависимости и сигнал представляет собой стационарный гауссов случайный процесс с конечной дисперсией, который характеризует нормальное состояние функционирования сложного технологического оборудования; - находится в интервале 0,5 Н 1 при ярко выраженной периодичности изменения данных при малом шуме. Значения статистики Херста в этом случае характеризуют вибросигнал, в котором преобладают низкочастотные колебания; - находится в интервале 0 Н 0,5, когда уровень шума в данных совпадает по порядку величины с их глобальными отклонениями.
На практике расчет статистики Херста довольно просто реализовать. Вибросигнал снимается за период времени т и вычисляется значение нормированного размаха R/S. Затем интервал т делится пополам и производится расчет значения R/S на каждом интервале. Итерации происходят регрессия, угол наклона линии регрессии к оси абсцисс будет равен искомому значению статистики Херста Н. Как показал расчет этого критерия, затруднения возникают при практическом использовании данного критерия в реальном времени из-за большого количества необходимых вычислений для определения значения Н, то есть данный критерий не достаточно оперативен. В тоже время этот критерий можно использовать на этапе исследования систем, чтобы определить глобальные изменения в динамике процесса резания на отдельных этапах обработки при изнашивании инструмента. Но для идентификации в реальном времени эта оценка имеет ограниченные возможности.
По всем этим оценкам в СГТУ с участием автора были проведены расчеты. Результаты исследований этих критериев показали хорошую сходимость между собой, но с учетом рассмотренных особенностей их применение для оперативного оценивания затруднено.
В качестве перспективного для оценки динамического состояния станка в реальном времени можно использовать критерий соотношения значимых и незначимых амплитуд в спектре колебаний инструмента относительно заготовки.
При рассмотрении типового соединения «Линейный элемент -нелинейный элемент» (рис. 2.6) авторами работы [8] было установлено, что при резании сигнал, подающийся на вход динамической системы, проходя через множество таких соединений, претерпевает изменения как фазовые, так и амплитудные. Линейный элемент Рис. 2.6. Типовое соединение динамической системы. Функциональное представление
Физический смысл этих изменений заключается в перетекании энергии колебаний из низкочастотной области в высокочастотную область. При этом энергия не концентрируется на резонансной частоте линейного элемента, так как степень перетекания энергии характеризуется свойствами нелинейного элемента. Таким образом, энергия распределена по всему спектру частот. Эффект перетекания энергии возникает из-за рассеивания энергии идущей на поддержание колебательного процесса, то есть этот эффект тесно связан с диссипативными свойствами динамической системы[6, 8].
Имитационное моделирование
График изменения -критерия (3.14) в зависимости от режима обработки представлен на рисунке 4.1. Ранее в СГТУ исследователями было установлено, что наилучшим является режим обработки, при котором значения -критерия принимает наименьшее значение. Из рисунка видно, что минимальное значение -критерий имел у 1 режима, который определяется частотой вращения шпинделя равной 400 мин"1 и продольной подачей 0,1 мм/об, а максимальное -у 6 режима, определяемого частотой вращения шпинделя равной 600 мин" и продольной подачей 0,1 мм/об.
Изменения St критерия для этих режимов во времени показаны на рис.4.2 и определяют возможность разработки на его основе процедуры идентификации качества динамических процессов при резании по результатам оценки значимости изменений как среднего значения St критерия, так и колебаний его текущих значений вокруг среднего. При этом если в процессе резания среднее и колебания значимо не изменялись, то это говорит о том, что значимые изменения в динамике резания также отсутствовали, т.е. обработка была стабильной. 1 400 5 8 линия тенденции изменения среднего значения для режима 1 Оценку значимости процесса изменения среднего можно провести с помощью статистической проверки гипотезы о равенстве нулю углового коэффициента а линии тенденции St критерия на основе сравнения его значения с величиной стандартной ошибки та, которая определяется по формуле [2]:
Расчетное значение -критерия сравнивается с табличным значением для (п-2) степеней свободы. Если значение критерия Стьюдента превышает табличное значение (для уровня значимости 0,05 критическое значение 2,003), то вероятность равенства 0 параметра а линии регрессии крайне мала, следовательно, можно утверждать что изменения критерия имеют неслучайный характер и в динамической системе станка происходили за рассматриваемый период времени значимые изменения. В частности, как видно из таблицы 4.3 и для наилучшего, и для наихудшего режимов на рисунке 4.2 значения критерия превышают критическое значение, то есть в динамической системе имели место значимые изменения. Таблица 4.3
Количественной характеристикой колеблемости значения Л-критерия относительно среднего является доверительный интервал для линии тенденции изменения его среднего значения, который определяется с учетом индивидуальных отклонений от нее. В этом случае дисперсия равна bSti - отклонения значений ,- от линии регрессии, tp- аргумент для расчета формулы (4.6), отсчитываемый от середины ряда его значений, п - объем ряда значений -критерия. Тогда доверительный интервал для линии тенденции St-критерия составит
Произведем расчет доверительного интервала линий тенденции изменения средних значений бУ-критерия для наилучшего и наихудшего режимов обработки. Наилучший режим (1) выбран по условию минимума значения -критерия, наихудший - по условию его максимума.
Полученные доверительные интервалы показаны на рисунке 4.3 вместе с линиями тенденций изменения средних значений -критерия.
Из рисунка видно, что для наилучшего режима резания доверительный интервал значительно меньше доверительного интервала для наихудшего режима резания. Вместе с тем, как видно из рисунка 4.4, рассчитанные величины доверительных интервалов возрастают при ухудшении динамического состояния станка, поэтому могут использоваться для отслеживания изменений состояния процесса резания во времени.
Изменение значений доверительных интервалов линий тенденции изменения средних значений Л-критерия
Оценить значимость колеблемости ЗУ-критерия относительно среднего можно, построив линию регрессии для стандартных отклонений критерия качества спектра от их среднего и оценив значимость ее углового коэффициента по -критерию Стьюдента, либо рассчитав доверительный интервал для нее. Линии регрессии для стандартных отклонений значения критерия от среднего и границы доверительных интервалов для наилучшего и наихудшего режимов представлены на рисунке 4.5.
Доверительный интервал линии тенденции стандартного отклонения "/-критерия от линии регрессии: 1 - наилучший режим; 2 - наихудший режим
Как видно доверительный интервал линии тенденции стандартного отклонения для наилучшего режима также намного меньше, чем доверительный интервал для наихудшего режима. Таким образом, наилучшим условиям обработки соответствует, во-первых, наименьшее и постоянное значение ЗУ-критерия, во-вторых, его минимальный разброс относительно линии тенденции среднего значения. При ухудшении условий обработки с точки зрения качества динамических процессов колеблемость ЗУ-критерия относительно линии тенденции увеличивается, и, следовательно, увеличивается доверительный интервал для стандартных отклонений значений ЗУ-критерия, характеризуя проявление значимости колеблемости (рис. 4.6). Изложенное означает, целесообразность добавления к описанным ранее условиям идентификации качества динамики процесса резания условие малости доверительного интервала для линии тенденции стандартных отклонений ЗУ-критерия от линии тенденции их среднего значения.
Проанализируем спектры вибросигналов наилучшего и наихудшего режимов обработки, графики которых представлены на рисунке 4.7. Спектр вибросигнала наилучшего режима содержит амплитуды, значения которых намного меньше значений амплитуд спектра вибросигнала наихудшего режима. Кроме того, спектр на рисунке 4.7, а более ровный по сравнению со спектром на рисунке 4.7, б. Следовательно, первый спектр отображает более стабильные условия протекания процесса резания, поскольку обработка идет с минимальными вибрациями и, следовательно, качество изготовленных деталей будет выше. Но даже в этом случае процесс резания сопровождают изменения, проявления которых, правда, нельзя отнести к значимым. При обработке же на других режимах значимость изменений становится безусловной (рис. 4.7, б), в связи с чем важной частью процедуры идентификации качества динамических процессов является определение причин, вызывающих эти проявления.
Исследование критерия качества спектра при значимых возмущениях при обработке
Результаты расчета доверительных интервалов линий регрессии стандартных отклонений значений -критерия для режимов обработки заготовок из стали ЗОХГСА, приведенных в таблице 4.2 показаны на рисунке 4.18 и подтверждают факт роста колеблемости при ухудшении качества процесса резания. Из этого следует практическая целесообразность вычисления данного параметра в ходе мониторинга качества динамических процессов, поскольку рост его значения также будет сигнализировать об ухудшении
Спектры вибросигалалов для оптимального (а) и неоптимального (б) режимов состояния, особенно в ситуации отсутствия роста ширины доверительного интервала для линии регрессии самого 5У-критерия, что позволит повысить оперативность и достоверность обнаружения изменений состояния не только процесса резания, но и упругой системы станка. В качестве примера на рисунке 4.19 показаны спектры вибросигналов, зарегистрированных для оптимального и неоптимального режимов. Видно, что их низкочастотные части (до 1000 Гц) выглядят по-разному: в первом случае энергия колебаний распределена более равномерно, во втором имеет место ее перераспределение с концентрацией в трех областях.
Более подробное рассмотрение (рис. 4.20) показывает, что эти области соответствуют диапазонам собственных частот колебаний несущей системы, суппорта и шпиндельного узла станка 16А20ФЗ, причем большая часть энергии может идти на поддержку колебаний несущей системы, что будет отрицательно влиять не только на параметры точности изготовленных деталей, но и на состояние режущего инструмента.
В заключение рассмотрим поведение -критерия при возникновении крайних проявлений в изменении состояния процесса резания, вызванных, например, поломкой режущего инструмента (рис.4.21). Хорошо видно, что в момент поломки вся энергия концентрируется на собственной частоте колебаний инструмента. С позиций полученных ранее результатов значение критерия в этой ситуации должно возрасти практически скачкообразно. Результаты обработки спектра, показанные на рисунке 4.22, подтверждают это предположение. Однако более важными является то, что еще до возникновения собственно поломки ЗУ-критерий отреагировал на нее ростом своего значения. Из этого следует, что имеется принципиальная возможность предотвращения подобных ситуаций своевременным формированием команды на прерывание процесса обработки.
Материалы выполненных исследований легли в основу разработки алгоритм идентификации качества динамических процессов при резании (рис. 4.23) [49].
Вначале осуществляется поиск оптимального режима функционирования оборудования. С этой целью для различных альтернативных режимов, определяемых сочетанием подачи и скорости резания, проводится тестовая обработка, и регистрируются вибросигналы о колебаниях.
Затем с помощью критерия инверсий проводится проверка наличия в вибросигналах информативных частот. Вибросигнал, в котором этих частот не окажется, идентифицирует соответствующий режим как оптимальный и алгоритм
Алгоритм идентификации качества динамических процессов при резании 121 переходит в режим мониторинга процесса резания на этом режиме. Если же такого вибросигнала среди зарегистрированных не окажется, то либо производится регистрация вибросигналов на других режимах, либо выполняется второй этап обработки зарегистрированных вибросигналов, на котором для каждого из них вычисляется значение St критерия в форме (3.14). Затем по условию производится идентификация наилучшего режима, который принимается за оптимальный.
В процессе резания на найденном оптимальном режиме проводится мониторинг качества динамических процессов: выделяются линии тенденции в массивах значений St критерия и его стандартных отклонений, определяются их угловые коэффициенты и рассчитываются доверительные интервалы. Если какой-то из угловых коэффициентов или доверительных интервалов начинает возрастать, то с помощью дисперсионного анализа Крускала-Уоллиса выполняется процедура определения причин этого роста в виде частотного диапазона, в котором выборки St критерия теряют свойство однородности и с помощью /-критерия Стыодента принимается решение о виде и степени изменений [2, 32]: если возрастает доверительный интервал, то изменения являются незначимыми; если значимым является угол наклона линии тенденции в массиве стандартных отклонений St критерия, то изменения носят параметрический характер и необходимо перейти к первому этапу для поиска нового оптимального режима резания; если значимым является угол наклона линии тенденции в массиве значений -критерия, то изменения являются функциональными и необходимо прекратить обработку для устранения их последствий.
На основе разработанного алгоритма реализован программно-математический комплекс, позволяющий не только определять режим обработки, гарантирующий ее наилучшее качество, но и реализовать процедуру мониторинга динамического состояния станка с целью своевременного обнаружения и идентификации причин его изменений (параметрические или функциональные) и формирования необходимых управляющих воздействий.
