Содержание к диссертации
Введение
1. Контроль качества колец подшипников как элемент системы мониторинга процесса шлифования 12
1.1. Основные методы контроля качества 17
1.2. Классификация дефектов поверхностного слоя деталей подшипников 27
1.3. Постановка задачи исследования 33
2. Совершенствование алгоритмического обеспечения для распознавания локальных дефектов деталей подшипников при вихретоковом контроле с обоснованием видаи вейвлет преобразования 35
2.1. Методическое обеспечение автоматического распознавания дефектов деталей подшипников при вихретоковом контроле 35
2.2. Физико-математические основы выявления информации о неоднородностях при вихретоковом методе контроля . 42
2.3. Анализ основных математических методик для обработки сигнала вихретокового преобразователя 47
2.4. Выбор типа вейвлета для обработки сигналов вихретокового датчика 58
2.5. Выбор и применение программного продукта для вейвлет анализа сигнала вихретокового датчика 67
2.6. Критерий выбора вейвлета для распознавания дефектов деталей подшипников 77
2.7. Распознавание дефектов в трехмерном пространстве признаков 80
2.8. Выводы 85
3. Разработка программного модуля для распознавания локальных дефектов поверхности качения деталей подшипников на основе вейвлета Симлета 87
3.1. Возможности программного модуля 87
3.2. Распознавание дефектов поверхностного слоя деталей подшипников 95
3.3. Требования к системному, аппаратному и программному обеспечению 106
3.4. Выводы 108
4. Практическое применение метода распознавания локальных дефектов деталей подшипников с использованием интеллектуальных технологий в системе мониторинга 109
4.1 Комплекс алгоритмов для распознавания дефектов. поверхностного слоя деталей подшипников с элементами интеллектуальности 109
4.2. Система мониторинга при управлении качеством продукции 115
Заключение 128
Литература
- Классификация дефектов поверхностного слоя деталей подшипников
- Физико-математические основы выявления информации о неоднородностях при вихретоковом методе контроля
- Выбор и применение программного продукта для вейвлет анализа сигнала вихретокового датчика
- Требования к системному, аппаратному и программному обеспечению
Введение к работе
Актуальность темы. Для обеспечения качества продукции и эффективности подшипникового производства на предприятиях внедряют системы менеджмента качества продукции, одним из важнейших элементов которых является система мониторинга технологического процесса и оборудования.
В связи с тем, что современная технология производства изделий массового выпуска, которыми являются подшипники, требует повышения скоростей автоматического неразрушающего контроля и включения систем контроля непосредственно в технологический процесс, возникает задача автоматизации сортировки деталей в зависимости от качества поверхности качения, обнаружения и идентификации дефектов дорожек качения.
Максимально возможная степень автоматизации контроля качества шлифованной поверхности деталей подшипников позволяет целенаправленно воздействовать на причины возникновения выявляемых типов неоднородностей, снижает себестоимость контроля качества и охватывает больший объем выборки контролируемых изделий, что повышает эффективность системы мониторинга и технологического процесса в целом.
Процесс автоматического контроля и выдачи результатов становится все более необходимым в связи с возникновением задач управления технологическими процессами и качеством продукции. В работах В.В. Клюева рассмотрены основные методы неразрушающего контроля и диагностики. В работах Н.П. Алешина приведена классификация и рекомендации по выбору методов не-разрушающего контроля (НК). Наиболее эффективным и перспективным с точки зрения автоматизации представляется вихретоковый метод, который рассматривался ранее в работах А.Л. Дорофеева, Ю.Г. Казаманова, В.С. Соболева, Ю.М. Шкарлета и других ученых, изучавших электромагнитную дефектоскопию деталей. Ранее проведенные исследования осложнялись отсутствием необходимых вычислительных мощностей, что тормозило их ход. В подшипниковой промышленности применение вихретокового метода контроля имеет специфику самого процесса контроля и изготовления контролирующего оборудования.
Вихретоковый метод дефектоскопии характеризуется большим количеством разнообразных типов вихретоковых преобразователей (ВТП) и алгоритмов обработки сигналов. Однако для повышения качества контроля деталей подшипников с использованием компьютерных технологий следует вести работы в направлении совершенствования алгоритмического и программного обеспечения, в частности при автоматизированном контроле деталей подшипников. Это позволит не только выявлять основные дефекты, снижающие качество шлифованной поверхности, но и внести корректировку в технологический процесс, что обусловливает актуальность данной работы.
Степень проработанности темы. На всем протяжении развития вихрето-кового метода теоретическими исследованиями занимались многие исследователи и ученые, так или иначе связанные с НК. Среди них значительный интерес вызывают работы А.Б. Сапожникова, В.Г. Герасимова и других ученых. Среди зарубежных ученых аналогичными исследованиями занимались F. Ferster, V.E. Dids и ряд других. Эффективность использования данного метода в настоящее время показана в ряде работ, в том числе выполненных в СГТУ.
При организации вихретокового контроля необходимо стремиться минимизировать влияние человеческого фактора, повысив эффективность контроля за счет разработки и применения методов автоматизированного поиска и классификации дефектов поверхностного слоя деталей подшипников, которые, в свою очередь, будучи интегрированными в систему мониторинга технологических процессов (СМТП) в роли обратной связи, повышают ее эффективность, что в конечном итоге положительно влияет на качество конечной продукции. Тема вихретокового метода контроля в СМТП производства деталей подшипников отражена в работах исследователей СГТУ, в которых рассматривался вопрос применения вейвлет-преобразований (ВП) для распознавания локальных дефектов. Вейвлет-анализ сигналов в различных областях науки рассматривался Н.М. Астафьевой, А.С. Смоленцевым, А.Е. Храмовым и другими учеными, однако они не затрагивали вопросы ВП при вихретоковом контроле. Кроме того, алгоритмическое и программное обеспечение имеющихся автоматизированных систем вихретокового контроля, применяемое в подшипниковой промышленности, имеет ряд недостатков, связанных с выявлением не всех основных дефектов, что не отвечает в полной мере современным требованиям к качеству деталей. Поэтому, основываясь на известных результатах применения ВП для анализа дефектов подшипников, представляется целесообразным усовершенствовать алгоритмическое и программное обеспечение для распознавания локальных дефектов поверхностного слоя деталей подшипников с обоснованием выбора типа вейвлета. Отличием данной работы является обоснование выбора вида вейвлета и выявление расширенного числа основных дефектов поверхности качения колец подшипников.
Цель работы – совершенствование алгоритма вихретокового контроля качества шлифованных поверхностей качения деталей подшипников для автоматического распознавания локальных дефектов на основе целесообразного выбора вида вейвлета при обработке информационных сигналов.
В соответствии с поставленной целью в работе решается ряд задач, связанных с разработкой методического обеспечения для автоматического распознавания локальных дефектов колец на основе целесообразного выбора вейвле-та, совершенствованием алгоритма распознавания вида локальных дефектов с применением выбранного вейвлета, созданием программного модуля для автоматизации поиска и распознавания основных локальных дефектов шлифованной поверхности качения, практической реализации разработанной методики.
Методы и средства исследований. В основе проведенных исследований лежат автоматические методы обработки дискретных сигналов, теория распознавания образов, аппарат вейвлет-преобразования. Обработка результатов вих-ретокового контроля велась с использованием специально разработанного алгоритмического и программного обеспечения, написанного и реализованного с помощью языка программирования Delphi.
Экспериментальные исследования проводились с использованием автоматизированной системы вихретокового контроля (АСВК) деталей подшипников ПВК-К2М, который по результатам метрологической аттестации внесён в Государственный реестр средств измерений под № 26079-03 в производственных условиях ОАО «ЕПК-Саратов», ООО «НПП Подшипник-Стома».
Научная новизна работы заключается в следующем:
-
Разработано методическое обеспечение для автоматического распознавания локальных дефектов поверхностного слоя колец подшипников при вихре-токовом контроле на основе обучающего эксперимента, в структуре которого лежит применение вейвлет-анализа информационных сигналов с обоснованием выбора вида и порядка вейвлета, что способствует повышению достоверности распознавания различных видов дефектов.
-
Предложен и обоснован критерий выбора вейвлета, заключающийся в определении максимального значения соотношения средних квадратических значений детализирующих вейвлет-коэффициентов дефект – шум для распознавания различных видов дефектов поверхности качения колец подшипников по амплитудной, фазовой составляющим и показателю Херста информационных сигналов, что обеспечивает выделение шести основных дефектов в одном признаковом пространстве.
-
Выполнена алгоритмизация процесса обработки сигналов вихретоково-го преобразователя и разработан программный модуль, позволяющий осуществлять автоматический выбор вейвлета по предложенному критерию, на основании которого проводятся анализ информационных сигналов вихретокового преобразователя и распознавание основных дефектов.
Практическая ценность и реализация результатов работы. Применение метода автоматического контроля качества шлифованной поверхности колец при вихретоковом контроле проводилось в ОАО «ЕПК-Саратов» в рамках задачи совершенствования автоматизированных средств контроля для системы мониторинга ТП и развития АСУ ТП предприятия.
Разработано программное обеспечение для выявления неоднородности структуры поверхностного слоя и автоматического распознавания шести основных локальных дефектов на основе вейвлет-анализа информационных сигналов АСВК в подшипниковом производстве.
Предложено к внедрению в ООО «НПП Подшипник-СТОМА» разработанное алгоритмическое и программное обеспечение для вихретоковых приборов контроля подшипников (имеется акт передачи результатов).
Внедрение осуществлено в учебный процесс на кафедрах «Управление и информатика в технических системах» и «Автоматизация, управление, мехатро-ника ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.» и в учебный процесс на кафедре «Информатика и управление в технических системах» БИТИ НИЯУ «МИФИ».
Апробация работы. Основные положения работы докладывались на 7 конференциях различного уровня:
– международные научно-технические конференции «Образование и наука: современное состояние и перспективы развития» (Тамбов, 2013), «Перспективы развития науки и образования» (Тамбов, 2013), «Проблемы исследования и проектирования машин» (Пенза, 2012), «Проблемы исследования и проектирования машин» (Пенза, 2013);
– Всероссийские научно-технические конференции «Информационные технологии, автоматизация, системы автоматизированного проектирования промышленных систем строительных объектов» (Саратов, 2011), «Информацион-
ные технологии, автоматизация, системы автоматизированного проектирования промышленных систем строительных объектов» (Саратов, 2012), а также на заседаниях кафедры «Автоматизация, управление, мехатроника» СГТУ в 2012-2015 г.;
– региональная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы и пути развития энергетики, техники и технологий» (Казань, 2015).
Публикации. По теме диссертации опубликованы 23 работы, в том числе 4 работы в журналах из списка ВАК Минобрнауки РФ, 2 свидетельства о регистрации программ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 157 наименований и 1 приложения. Содержит 162 страницы основного текста, 56 рисунков, 11 таблиц.
Положения, выносимые на защиту:
-
Методическое обеспечение для автоматического распознавания локальных дефектов поверхностного слоя шлифованных колец подшипников при вих-ретоковом контроле на основе обучающего эксперимента.
-
Критерий выбора вида вейвлета, заключающийся в определении максимального значения соотношения средних квадратических значений детализирующих вейвлет-коэффициентов дефект – шум, что обеспечивает повышение достоверности распознавания дефектов.
-
Алгоритмизация процесса и программный модуль, на основании которых происходят автоматический выбор вида вейвлета и распознавание основных дефектов в признаковом пространстве по амплитудной и фазовой составляющим и показателю Херста информационных сигналов ВТП.
-
Практическое применение результатов распознавания шести основных локальных дефектов деталей подшипников в системе мониторинга технологического процесса.
Классификация дефектов поверхностного слоя деталей подшипников
даже простейших На практике доказано, что этот метод контроля является надежным источником максимально точной информации о соответствии сварных изделий необходимым техническим условиям. От других видов неразрушающего контроля визуально оптический контроль отличается границами спектральной области электромагнитного излучения, используемого для получения информации об объекте. Он может проводится с использованием измерительных средств. Разумеется, для эффективного выявления дефектов нужно уметь выбрать правильный подход и разработать соответствующую методику контроля.
Достоинствами метода являются высокая эффективность, легкость применения и относительная недороговизна.
Недостатком ВИК является человеческий фактор (физическое и эмоциональное состояние контролера, утомляемость и так далее)[14,27].
Капиллярная дефектоскопия. Данный метод дефектоскопии основан на проникновении определенных жидких веществ в поверхностные дефекты изделия под действием капиллярного давления, в результате чего повышается свето - и цветоконтрастность дефектного участка относительно неповрежденного[27].
Капиллярный контроль предназначен для выявления невидимых или слабо видимых невооруженным глазом поверхностных и сквозных дефектов (трещины, поры, раковины, непровары, межкристаллическая коррозия, свищи и так далее) в объектах контроля, определения их расположения, протяженности и ориентации по поверхности. Различают люминесцентный и цветной методы капиллярной дефектоскопии.
При капиллярном контроле индикаторные жидкости проникают в полости поверхностных и сквозных несплошностей материала объектов контроля, и образующиеся индикаторные следы регистрируются визуальным способом или с помощью преобразователя. Капиллярный метод контроля применяется при контроле объектов любых размеров и форм, изготовленных из черных и цветных металлов, легированных сталей, чугуна, металлических покрытий, пластмасс, стекла и керамики в энергетике, авиации, ракетной технике, судостроении, химической промышленности, металлургии, и других отраслях. Для некоторых материалов и изделий этот метод является единственным для определения пригодности деталей или установок к работе.
Достоинства: с его помощью можно не только обнаружить поверхностные и сквозные дефекты, но и получить по их расположению, протяженности, форме и ориентации по поверхности ценную информацию о характере дефекта и даже некоторых причинах его возникновения (концентрация напряжений, несоблюдение технологии и прочее).
Недостатки: необходимым условием выявления дефектов типа нарушения сплошности материала капиллярными методами является наличие полостей, свободных от загрязнений и других веществ, имеющих выход на поверхность объектов и глубину распространения, значительно превышающую ширину их раскрытия; необходимо взаимозависимое целевое сочетание дефектоскопических материалов: индикаторного пенетранта, проявителя, очистителя и гасителя; трудоемкость процесса - обезжиривание поверхности изделия, нанесение на поверхность проникающей жидкости, нанесение проявителя, осмотр и расшифровка результатов[14,27].
Ультразвуковой контроль. Основан на том, что ультразвуковые импульсы могут распространяться в исследуемом образце, границы и внутренние дефекты которого выступают в роли отражателей.
Различным включениям в структуре металла свойственна определенная величина акустического сопротивления. Зачастую в этих включениях содержится воздух, акустическое сопротивление которого намного больше, чем у металла. А потому данные участки (в сущности, дефектные) практически недоступны для ультразвука. Ультразвуковой контроль может быть направлен на выявление дефектов: несплошностей, нарушений однородности, трещин, посторонних включений и другое.
Генерацию и излучение ультразвука осуществляет специальный резонатор посредством преобразования электрических колебаний в акустические. Он же вводит эти колебания в исследуемый материал. Отражаемые сигналы проходят обратное преобразование и становятся электрическими. Измерительные цепи регистрируют данные сигналы – впоследствии они выступают основой для результатов измерений ультразвукового контроля.
С внедрением сложного компьютеризированного оборудования и, в частности, эффективных фазированных решеток излучателей стало возможным получение трехмерных изображений дефектов, обнаруженных в металле образца.
Преимущества: не требует сборки-разборки оборудования, является весьма экономичным: для проведения такого контроля не требуется много времени и большого количества персонала, возможно проводить контроль изделий из разнообразных материалов, как металлов, так и неметаллов.
Недостатки: не может дать ответ на вопрос о реальных размерах дефекта, некоторые дефекты практически невозможно выявить, требует подготовки поверхности для ввода ультразвука в металл; ввиду большого акустического сопротивления воздуха, малейший воздушный зазор может стать неодолимой преградой для ультразвуковых колебаний (для устранения воздушного зазора, на контролируемый участок изделия предварительно наносят контактные жидкости, такие как вода, масло, клейстер)[14,27].
Вибрационная диагностика. Метод диагностирования технических систем и оборудования, основанный на анализе параметров вибрации, либо создаваемой работающим оборудованием, либо являющейся вторичной вибрацией, обусловленной структурой исследуемого объекта.
Вибрационная диагностика, как и другие методы технической диагностики, решает задачи поиска неисправностей и оценки технического состояния исследуемого объекта. Наибольшее развитие метод получил при диагностировании подшипников качения.
Физико-математические основы выявления информации о неоднородностях при вихретоковом методе контроля
Семейства вейвлетов во временной или частотной области используются для представления сигналов и функций в виде суперпозиций вейвлетов на разных масштабных уровнях декомпозиции (разложения) сигналов.Базисными функциями вейвлет-преобразований могут быть самые различные функции с компактным носителем - модулированные импульсами синусоиды, функции со скачками уровня. Они обеспечивает хорошее отображение и анализ сигналов с локальными особенностями, в том числе со скачками, разрывами и перепадами значений с большой крутизной[1,6].
Сущность вейвлет-преобразования заключается в разбиение сигнала s(t) на масштабированные и сдвинутые по оси времени версии материнского вейвлета и вычислении коэффициентов корреляции участков исходного сигнала s(t) и версий вейвлета фк(Ґ) на заданном масштабе. В результате получается набор коэффициентов, показывающих, насколько поведение сигнала в данный момент времени похоже на поведение вейвлета на данном масштабе, то есть вейвлет-коэффициенты отражают близость сигнала к вейвлету данного масштаба. Согласно научным исследованиям, теоретически представление сигналов возможно в виде суммы составляющих - базисных функций фк(г), умноженных на коэффициенты Ск: s(t) =кСк-фк(Ґ) (2.2)
Так как базисные функции ijk(t) предполагаются заданными как функции вполне определенного вида, то только коэффициенты Ск содержат информацию о конкретном сигнале. Чем ближе вид анализируемого сигнала в окрестности данного момента времени к виду вейвлета, тем большую абсолютную величину имеет соответствующий коэффициент. Отрицательные коэффициенты показывают, что сигнал похож на зеркальное отражение вейвлета. Таким образом, данное представление зависит от параметра масштаба а и вида функции i;k(t), причем вейвлет коэффициенты содержат информацию об анализирующем вейвлете и анализируемом сигнале[23,31].
Чтобы точно представлять сигналы, вейвлеты должны удовлетворять особым условиям, в частности, условиям ортогональности. Прямым вейвлет-преобразованием (Continuous Wavelet Transform — CWT) называют вычисление вейвлет-коэффициентов в области определения R: С(а, Ь) = fR s(t) a"i ф ( ) dt (2.3) Интегральное преобразование (2.7) называют непрерывным, если параметры масштаба a и сдвига b, в ходе обработки сигнала, принимают любые действительные значения Оно избыточно по затратам времени на вычисления, но зато позволяет добиться наибольшей детализации при анализе сигналов. Она ограничена лишь принципом неопределенности. Практически на современных персональных компьютерах (ПК) время такого анализа составляет доли-единицы секунды.
Результаты вейвлет-преобразования, как скалярного произведения вейвлета и сигнальной функции, содержат комбинированную информацию об анализируемом сигнале и самом вейвлете. Получение объективной информации о сигнале базируется на свойствах вейвлет-преобразования, общих для вейвлетов всех типов.
Следует различать вейвлеты по целевым задачам вейвлет преобразований с позиций декомпозиции - реконструкции сигналов. Было бы желательно иметь такое вейвлет-преобразование сигналов, которое обеспечивало бы полную информационную эквивалентность вейвлет -спектра сигналов временному (динамическому, координатному) представлению, и, соответственно, однозначность как декомпозиции сигналов, так и их реконструкции из вейвлет - спектров. Однако это возможно только при использовании ортогональных и биортогональных вейвлетов. Что позволяет говорить о их значительном преимуществе относительно других классов. Вейвлет-преобразование, выполняемое при анализе сигналов для выявления в них каких-либо особенностей и места их локализации без обратной реконструкции, допускает применение любых типов вейвлетов, чаще всего для этих целей используются симметричные вейвлеты. Симметричный вейвлет ортогонального типа-это вейвлет Симлета. Для качественного анализа сигналов и локальных особенностей в сигналах может применяться более обширная номенклатура вейвлетных функций, которые хотя и не обеспечивают реконструкцию сигналов, но позволяют оценить информационное содержание сигналов и динамику изменения этой информации[6].
Достоинства и недостатки вейвлет анализа[6,11,23,31]: - вейвлет преобразование обладает всеми достоинствами преобразований Фурье. - вейвлетные базисы могут быть хорошо локализованными как по частоте, так и по времени. При выделении в сигналах хорошо локализованных разномасштабных процессов можно рассматривать только те масштабные уровни разложения, которые представляют интерес. - вейвлетные базисы, в отличие от преобразования Фурье, имеют много разнообразных базовых функций, свойства которых ориентированы на решение различных задач. Базисные вейвлеты могут реализоваться функциями различной гладкости. - недостатком вейвлетных преобразований является их относительная сложность.
Выбор и применение программного продукта для вейвлет анализа сигнала вихретокового датчика
Разработанный программный продукт является исследовательским и при некоторой доработке под конкретные технологические процессы подлежит практическому внедрению. Программа управляется пользователем через графический интерфейс и выводить все итоговые и промежуточные результаты на экран.[111,118,119,124,125]
По результатам контроля колец обучающей выборки программно реализуется предлагаемая методика по выявлению и распознаванию дефектов поверхностного слоя деталей подшипников по заданному алгоритму (рис.3.2), посредством которой для каждой детали вычисляются количественные оценки качества поверхностного слоя по исходному массиву значений, полученному с вихретокового датчика. Предварительно определяется выборка данных относящаяся к дефекту из общего массива данных по кольцу. Для этого используется максимум среднего квадратического отклонения (СКО) найденной выборки.[106,124,125] Рис.3.2. Алгоритм программы выявления дефектов поверхностного слоя деталей подшипников на основе вейвлета Симлет. После запуска программы появляется главное окно (рис.3.3) с панелью настройки и запуска вейвлет-анализа. Здесь можно загрузить сигнал, изменить параметры вейвлет-преобразования, убрать шум, а также просмотреть график исходного сигнала.
Для загрузки сигнала необходимо нажать кнопку «Загрузить сигнал». В результате откроется окно выбора файла (рис.3.4). Файл содержащий сигнал поставляется в формате « .txt».
Окно выбора файла, содержащего сигнал Для определения дефектов поверхностного слоя деталей программа решает следующие задачи: - выбирает файл данных, содержащий информацию сигнала вихретокового преобразователя о поверхностном слое текущей детали; - считывает с выбранного файла данные сигнала, определяет структуру по поверхностям и каналам; - производит фильтрацию сигнала; - дискретное вейвлет-преобразование; - определяет координаты дефекта по среднеквадратическому отклонению значений детализирующих коэффициентов.[124,125] Для возможности управления процессом выполнением программы пользователем графическая оболочка содержит: 1) графическое окно пользователя, содержит: - кнопку «Загрузить сигнал»; - выпадающее меню «Поверхность», со списком поверхностей детали и каналов данных; - выпадающее меню «Тип вейвлета», со списком допустимых типов вейвлетов; - выпадающее меню «Порядок вейвлета», со списком допустимых значений порядка для выбранного вейвлета; - поле ввода/вывода номера глубины разложения; - флаг переключения к просмотру сигнала по оборотам; - поле ввода/вывода номера оборота сигнала; - кнопка увеличения номера оборота; - кнопка уменьшения номера оборота; - кнопка «Убрать шум», позволяющая автоматически удалить шум; - кнопка увеличения номера оборота; - кнопка «Запустить вейвлет преобразование»; - кнопка «Найти дефект», позволяющая автоматически определить границы дефекта; - поле ввода коэффициента загрубления; - флаги переключения режима просмотра всего сигнала на режим просмотра только дефектной части сигнала; - поле ввода/вывода номера найденного дефекта; - кнопка увеличения номера дефекта; - кнопка уменьшения номера дефекта; - поле построения графика исходного сигнала или найденного дефекта; - поле вывода данных об исходном сигнале (количество оборотов, количество значений коэффициентов в каждом обороте); - индикаторная полоса, позволяющая отслеживать прогресс выполнения задачи.(Приложение А)
Графическое окно пользователя. 2) графические окна построения результатов в виде графиков: - график коэффициентов аппроксимации; - график коэффициентов детализации. Рис.3.6. График коэффициентов аппроксимации и коэффициентов детализации. В нашем случае сигнал с ВТП представляет собой дискретный набор значений для двух каналов: амплитудного и фазового, полученных с прибора вихретокового контроля ПВК-2М при контроле деталей подшипников. Математическим образом контролируемой поверхности является матрица размера mn, поэтому текстовый файл должен соответствовать образцу:
После открытия файла с сигналом, программа заполняет выпадающее меню «Поверхность» найденными в файле названиями поверхности и канала. После загрузки всех данных, автоматически выбирается первая поверхность из списка и строится график исходного сигнала (рис.3.7).[124] Рис.3.7. Главное окно программы после загрузки файла с сигналом
Математическим образом контролируемой поверхности является матрица размера mn (строго говоря, полностью сигнал описывается двумя такими матрицами – амплитудной и фазовой), где число строк m является количеством отсчетов сигнала, полученного с ВТП при его движении вдоль одной дорожки, а число столбцов n, соответственно, равно количеству дорожек. Следовательно, если дефект пересекает несколько дорожек, то он оставляет след на каждой из них примерно в одном месте, поэтому является целесообразным изучать сигнал вдоль дорожек, двигаясь по столбцам в матрице сигнала сверху вниз.
Исследуемый сигнал дискретен и для его анализа целесообразно использовать дискретное вейвлет-преобразования (ДВП) (глава 2) в качестве основного инструмента метода [30,31]. Как правило, дефекты отображаются в сигнале как резкие кратковременные всплески с большой амплитудой. Следовательно, исходя из теории вейвлет-преобразования, они лучше всего отображаются в высокочастотной области разложения.[108]
Требования к системному, аппаратному и программному обеспечению
Таким образом, анализ и учет влияния различных факторов на параметры точности и состояние поверхностного слоя дорожек качения позволяет использовать дополнительные информационные параметры для повышения качества изготовления колец подшипников за счет организации контроля характеристик шлифовальных станков в процессе эксплуатации, управления режимом шлифования и оперативного контроля качества изготовленных деталей (рис.4.6).
Как следует из изложенного выше и проведенных исследований [45,50,68,108], в качестве дополнительных параметров следует принять: скорость съема припуска, уровень ВА колебаний формообразующих узлов станка, непосредственно связанных с процессом шлифования (до обработки и в процессе шлифования), а также качество поверхностного слоя, которое контролируется вихретоковым методом. [107].
Рассмотренный системный подход к анализу процесса шлифования колец подшипников, обрабатываемых на конкретном станке, при условии экспериментально-аналитической оценки влияющих факторов позволяет минимизировать их воздействие для повышения качества обработки.
Исследование, разработка и реализация метода автоматизированного вихретокового контроля качества шлифованной поверхности проводились в ОАО "Саратовский подшипниковый завод" в рамках задачи совершенствования автоматизированных средств контроля для системы мониторинга ТПО и развития АСУ ТП предприятия [108,110].
Процесс шлифования должен быть организован так, чтобы измененный поверхностный слой, образующийся во время шлифования, не выходил за пределы припуска на обработку и полностью удалялся к концу обработки. В цехе прецизионных подшипников ОАО "СПЗ" выборочный контроль точности формы обработанных поверхностей осуществляется универсальными кругломерами и профилометрами, а выборочный контроль однородности поверхностного слоя производится автоматизированными приборами ПВК-К2М. Автоматизированный вихретоковый контроль позволяет с помощью прибора активного контроля назначить режим шлифования, исходя из текущего припуска и остаточных изменений физико-механических свойств поверхностного слоя металла так, чтобы дефектный слой был полностью удален к концу обработки за минимальное время [110].
Как показано в главе 1, в процессе шлифования действует множество переменных факторов, которые дестабилизируют как процесс, так и результаты обработки. Например, замена абразивного круга, затупление правящего алмаза, ухудшение точности и жесткости шпинделя шлифовального круга в связи с износом подшипников приводят к потере качества обработки, поэтому необходимо периодически, несколько раз в день, контролировать качество деталей для того, чтобы оперативно реагировать на изменение состояния ТПО. Одна автоматизированная система вихретокового контроля позволяет контролировать работу 30…50 шлифовальных станков.
Разработанный программный модуль для распознавания локальных дефектов расширяет возможности АСВК, позволяя оценить качество и выделить различные виды дефектов поверхностного слоя контролируемых деталей. Предусмотрена также передача данных в СМТП, на верхний уровень АСУ ТП и их использование в создаваемой системе МКП [123,124,125].
Использование АСВК для оценки качества наружных и внутренних колец подшипников, обрабатываемых на шлифовальных станках различных моделей, позволяет на основе информации о видах выявленных дефектов, получаемой с помощью программного модуля, и последующей обработки с "расслаиванием" по станкам, типам деталей и рабочим сменам, производить корректировку ТП, фиксировать и устранять известные причины типовых дефектов, формировать базу знаний по управлению процессом шлифования деталей различных видов подшипников. Без исключения человеческого фактора при оценке вида неоднородностей корректное формирование указанной базы знаний затруднительно.
После завершения контроля каждого кольца и выявления дефекта сведения с приборов ПВК-К2М, установленных в цехах, передаются в базу данных СМТП и обрабатываются программой "Мониторинг". Результаты с сервера лаборатории мониторинга доступны на предприятии пользователям различного уровня для принятия решения по управлению ТПО. Формы отчетов по вихретоковому контролю деталей, которые предоставляются пользователям, показаны на рис.4.7-4.14.
Руководствуясь полученной информацией, ЛПР при неблагоприятных результатах контроля в рамках методики мониторинга рекомендует провести оценку динамического состояния станка, состояния круга или характеристик СОТС, а затем выработать решение о ремонтно-профилактических работах или корректировке режимов шлифования. Следовательно, приборный контроль параметров деталей позволяет реализовать управление ТПО.