Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Анализ контроля технологических процессов шинного производства на примере барнаульского шинного завода 12
1.1 Математическая модель оценки качества изделия на производственном участке 13
1.2 Алгоритм анализа качества технологического процесса 20
1.2.1 Описание программы расчета процента брака в приложении Mathcad 23
1.3 Анализ контроля качества изделий по производственным участкам. Задачи совершенствования методов и средств контроля 25
1.3.1 Контроль технологического процесса приготовления резиновой смеси 26
1.3.2 Контроль технологического процесса обработки корда и тканей 28
1.3.3 Контроль технологического процесса профилирования заготовок 30
1.3.4 Контроль технологического процесса вулканизации покрышек 32
Выводы 34
ГЛАВА 2 Совершенствование методов и приборов контроля дозирования ингредиентов резиновой смеси 36
2.1 Исследование причины возникновения брака при дозировании ингредиентов резиновой смеси 36
2.2 Оценка погрешности контроля массы ингредиента с применением рычажной системы 40
2.3 Оценка погрешности дозирования массы ингредиента с применением тензодатчиков 43
2.4 Исследование времени задержки тензометрических весов. Метод расчета постоянных коэффициентов 49
2.5 Оптимизация контроля дозирования статической массы ингредиента 52
2.5.1 Метод расчета мгновенной массы по функции зависимости погрешности дозирования от производительности дозатора 52
2.5.2 Метод расчета мгновенной массы по функции зависимости погрешности дозирования от величины п 53
2.5.3 Расчет оптимальной производительности дозатора 56
2.6 Расчет суммарной погрешности контроля дозирования массы ингредиента 57
2.7 Экспериментальные исследования контроля дозирования ин гредиентов резиновой смеси на тензометрических весах 58
Выводы 63
ГЛАВА 3 Совершенствование методов и приборов контроля геометрических размеров профилированных заготовок 65
3.1 Контроль ширины протектора методом теневой проекции 65
3.1.1 Теоретическая оценка погрешности контроля ширины протектора 69
3.1.2 Экспериментальные исследования погрешности контроля ширины протектора 74
3.2 Методы контроля толщины изделия 87
3.2.1 Контроль толщины изделия по смещению световой марки в
форме малого светлого пятна или узкой светлой полосы 87
3.2к2 Контроль толщины изделия по смещению световой марки в форме двух узких светлых полос 93
Выводы 96
ГЛАВА 4 Реализация разработанных методов и средств контроля в автоматизированных системах контроля и управления технологическими процессами шинного производства 98
4.1 Описание метода и системы контроля дозирования ингредиентов резиновой смеси 98
4.2 Описание метода контроля ширины кордного полотна 105
4.3 Описание метода и средства контроля толщины профилированных заготовок 107
4.4 Описание средства контроля процесса вулканизации покрышки 112
Выводы 114
Заключение 117
Литература
- Описание программы расчета процента брака в приложении Mathcad
- Оценка погрешности дозирования массы ингредиента с применением тензодатчиков
- Теоретическая оценка погрешности контроля ширины протектора
- Описание метода контроля ширины кордного полотна
Введение к работе
В недавнем прошлом технологический процесс изготовления шин был направлен на крупномасштабность производства. Высокие технологические показатели обеспечивались за счет узкого ассортимента размеров и моделей шин, стабильного поступления сырья и ингредиентов и, нередко, фиксации «намертво» необходимых размеров с помощью сварки. В настоящее время требуется совершенно иной подход в развитии технологического процесса в шинном производстве. При неполной загрузке мощностей необходима гибкость производства при значительном расширении ассортимента выпускаемой продукции.
Анализируя современное шинное производство, концерн БМВ и НИИ шинной промышленности России делают вывод о том, что важным показателем является стабильность качества шин [5,73,74]. Поэтому, говоря о качестве шинной продукции, на передний план выступает стабильность качества: потребитель хочет быть уверен, что не среднее качество данных шин данного производителя его устраивает, а именно конкретные приобретаемые им шины.
В литературе [5] указаны два основных фактора, влияющих на стабильность качества шин: объективные и субъективные. В объективном факторе выделены три ведущие группы: соотношение машинных (автоматизированных) и ручных технологических и контрольных операций; точность работы оборудования: величины допусков на параметры процессов, размеры деталей шин и их взаимное расположение; технические средства контроля за ходом технологических процессов, качеством полуфабрикатов, деталей, изделий и автоматизированного управления.
Следовательно, совершенствование контрольно-измерительных методов и средств с целью повышения качества шин и поддержания его стабильности является актуальной задачей.
Использование современных вычислительных средств позволяет не только контролировать параметры работы оборудования, размеры и температуру изделий, но и использовать результаты контроля для подналад-ки оборудования.
На Барнаульском шинном заводе имеются четыре основных участка. Очевидно, что стабильного качества шин можно добиться только в том случае, если на каждом участке, на каждой технологической операции будет обеспечено стабильное качество полуфабрикатов и изделий. С точки зрения метрологии участки оснащены высокоточными контрольно-измерительными приборами, тем не менее, качество шин остается неудовлетворительным. Во многом такой исход определяют методы и средства контроля. Например, толщиномер имеет погрешность измерения 0,01 мм. Однако, из-за пластичности резины, контактный способ измерения не обеспечивает высокоточного контроля.
Оснащать новыми автоматизированными техническими средствами контроля все производство дорого, поскольку часто они связаны с новым технологическим оборудованием. Повсеместно компьютеризировать используемые в производстве существующие средства контроля либо невозможно, либо нерационально по двум причинам. Во-первых, отдельные методы и средства контроля просто не дадут ожидаемого эффекта. Например, рычажные весы, используемые для дозирования ингредиентов резиновой смеси, из-за высокой их инерционности даже в компьютерном варианте не в состоянии обеспечить высокую точность контроля. Во-вторых, ручные контрольные операции в принципе невозможно компьютеризировать. К таким операциям относится, например, контроль ширины беговой части протектора с помощью металлической линейки.
Таким образом, проблема Барнаульского шинного завода состоит в анализе качества полуфабрикатов и изделий по основным участкам шинного производства и оснащении техническими средствами контроля тех-
7 нологических операций, на которых продукция не удовлетворяет заданным техническим условиям из-за низкого качества контроля.
Цель работы — совершенствование приборов и методов контроля технологических процессов в шинном производстве для повышения качества продукции на примере Барнаульского шинного завода.
Для достижения поставленной цели необходимо решить задачи:
Провести измерения параметров выпускаемых комплектующих изделий на технологических операциях по основным участкам производства шин и разработать алгоритм оценки качества производимой продукции и качества контрольных операций.
По разработанному алгоритму выполнить анализ качества продукции и выявить средства контроля, которые не обеспечивают получение надежной, объективной и оперативной информации о качестве изделий и технологических режимов.
Разработать и исследовать методы и средства контроля качества выпускаемой продукции на тех технологических операциях, где продукция не удовлетворяет заданным техническим условиям.
Оснастить технологическое оборудование разработанными средствами контроля.
Объектом исследования являются качество изделий и технологических режимов по участкам шинного производства.
Предметом исследования являются методы и средства контроля параметров изделий и технологических режимов шинного производства.
Методы исследований. В работе использованы натурные испытания, статистические методы обработки экспериментальных данных, теория истечения сыпучих материалов, инженерные методы расчета контактных деформаций из теории удара, теория оптического изображения.
Научная новизна работы.
Определена граница применимости весовых дозаторов с рычажным механизмом. При динамическом контроле массы ингредиента весовые
8 дозаторы способны обеспечить высокую точность только для связных ингредиентов, имеющих естественный угол откоса не менее 40. Для хорошо сыпучих ингредиентов целесообразно дозаторы переводить на тен-зометрический контроль.
Разработана формула расчета погрешности контроля ширины кордного полотна, в которой отражена зависимость погрешности ширины от амплитуды поперечных смещений протектора, увеличения объектива, уровня порога регистрации края протектора и размера аппаратной функции.
Для контроля толщины изделия по схеме триангуляции впервые предложено применять световую марку в форме двух светлых полос. О толщине изделия судят по смещению минимума сигнала в плоскости фотоприемника. Такая схема позволяет в 2 раза повысить чувствительность прибора по сравнению с традиционным использованием световой марки в виде одного светлого пятна.
На защиту выносятся.
Алгоритм анализа качества технологического процесса производства изделий, или технологического режима с оценкой приборов и методов контроля.
Метод контроля дозирования ингредиентов резиновой смеси. Метод расчета оптимальной производительности дозатора, которая обеспечивает максимальную производительность дозирования при заданной погрешности дозирования. Метод повышения производительности дозирования резиновой смеси при сохранении заданной погрешности дозирования.
Метод контроля ширины кордного полотна с использованием двух видеокамер. Модель формирования границы полуплоскости изображения и полученная из нее формула расчета погрешности контроля ширины кордного полотна.
4. Метод контроля толщины изделия по триангуляционной оптической схеме с применением световой марки в форме двух светлых полос.
Практическая ценность.
Применение тензометрического контроля с двухскоростным режимом дозирования обеспечивает получение заданной точности статической массы связных и хорошо сыпучих ингредиентов резиновой смеси, что улучшает ее физико-механические показатели.
Применение оптико-электронных приборов в контроле геометрических размеров полуфабрикатов шинного производства позволяет уменьшить статический дисбаланс, радиальное и боковое биения и силовую неоднородность шины.
Внедрение результатов работы.
Система контроля и управления резиносмешением и дозированием эксплуатируется на трех линиях подготовительного цеха с 25.01 1999 г. со стабильными показателями. Годовой эффект в 2000 г. составил 2658,3 тыс. руб.
Оптико-электронные приборы контроля ширины кордного полотна внедрены на двух линиях каландрового цеха. Система контроля обеспечила ритмичность производства с экономическим эффектом в 1998 г. 487 тыс. руб.
Оптико-электронныЙ прибор контроля толщины профилированных заготовок внедрен в систему контроля и управления технологическим процессом изготовления профилированных заготовок на одном протекторном агрегате. Данная система обеспечила снижение первичного брака на 3 % с экономическим эффектом 897 тыс. руб. в 1999 г.
Апробация и публикации.
Основные результаты работы докладывались и обсуждались на 4-ой международной конференции «Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов» (Барнаул 1997г.), 13-ом международном симпозиуме «Проблема шин и резинокордных композитов» (Москва,
10 2002г), Всероссийской научно - практической конференции «Проблема энергосбережения и энергобезопастности в Сибири» (Барнаул, 2003г).
Результаты диссертационной работы отражены в 10 публикациях.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы и приложения. Текст диссертации изложен на 159 страницах машинописного текста, содержит 27 рисунков, 8 таблиц и списка литературы из 74 наименований.
В первой главе диссертации разработаны математическая модель оценки качества изделия на производственном участке и алгоритм анализа качества технологического процесса. На основе разработанного алгоритма проведен анализ технологических процессов шинного производства на Барнаульском шинном заводе по четырем основным участкам и выявлены технические средства контроля, которые не обеспечивают получение надежной, объективной и оперативной информации о качестве продукции. Наряду с критическим анализом ставятся задачи диссертационных исследований.
Во второй главе исследованы причины возникновения брака при дозировании ингредиентов с помощью весовых дозаторов с рычажными весами и дана оценка погрешности дозирования массы ингредиента с применением тензодатчиков. Решается задача оптимизации контроля дозирования массы ингредиента.
Третья глава посвящена разработке методов и средств контроля геометрических размеров профилированных заготовок — ширины кордного полотна и толщины изделий. Для контроля применяются многоэлементные фотоприемники. Теоретически и экспериментально исследованы погрешности контроля. В известной триангуляционной оптической схеме предложено использовать световую марку в форме двух светлых полос, что позволило в 2 раза повысить чувствительность метода.
В четвертой главе изложены методы и средства контроля, внедренные в технологические процессы шинного производства. Дано описание системы контроля дозирования ингредиентов резиновой смеси и структурной схемы тензометрического дозатора. Приведено описание методов контроля геометрических размеров, структурная схема осветителя, алгоритмов программ калибровки и контроля геометрических размеров. Дано краткое описание средства контроля процесса вулканизации покрышки.
Описание программы расчета процента брака в приложении Mathcad
Программа расчета процесса брака, выполненная в приложении Mathcad, представлена на рис. 1.6. Верхняя ее половина носит описательный характер. Для расчета брака необходимо задать норму соответствующего параметра ХН и ее допустимое отклонение ХД. В результате экспериментальных измерений параметра X; и статистической обработки получают среднее значение Хср и среднее квадратическое отклонение о. Подставить эти значения в численном виде в программу. Вероятность попадания случайной величины в заданный интервалА-В: у -вероятность попадания. Умножая на 100%, получаем результат в процентах. А -это левая граница интервала, В -это правая граница интервала. Хер - это среднее значение величины измеряемого параметра. о это среднее квадратическое отклонение ХН- это нормированное значение параметра ХД - это нормированое предельное отклонение параметра ХН, Считается, что это отклонение симметрично относительно ХН Задать следующие величины ХН :=0.5 ХД - 0.05 Расчетные ФОРМУЛЫ Хер 0.5 т = 0.016 А - ХН ХД В ХН + ХД у - рполп(В,Хср, т) - рпогт(А,Хср,а) Y = (1 - у)100 Результаты вычислений: у = 0.99S - Вероятность попадания в интервал Y = 0.178 - Процент брака
Программа расчета процента брака в приложении Mathcad Ниже приведены расчетные формулы. Переменные А и В определяют левую и правую границы отклонений от нормы. Строка у : = pnorm (В, Хср, а) - pnorm (А, Хср, а) производит вычисление вероятности попадания случайной величины X; в интервал ХН + ХД. В этой строке посредством команд pnorm (В, Хср, а) и pnorm (А, Хср, а) реализована математическая формула (1.9) [33]. В строке Y : = (1 - у)-100 вычисляется процент брака.
В результатах вычислений отражены вероятность попадания случайной величины X; в интервал ХН ± ХД (обозначено через у) и непосредственно процент брака (обозначено через Y). Анализ контроля качества изделий по производственным участкам. Задачи совершенствования методов и средств контроля
На Барнаульском шинном заводе имеются четыре основных участка, которые оснащены различными приборами, выполняющими: - контроль технологического процесса приготовления резиновой смеси; - контроль технологического процесса обработки корда и тканей; - контроль технологического процесса профилирования заготовок; - контроль технологического процесса вулканизации покрышек.
Анализ контроля качества изделий выполнен по алгоритму, приведенному в разделе 1.2. Исходными данными являются экспериментальные измерения, которые приведены в Приложении 1 диссертации.
Количество измерений каждого параметра составляет: n = 90. Для вычисления доверительного интервала ±є среднего значения X, использована доверительная вероятность Р=0,95. При этих значениях коэффициент Стьюдента равен: t = 1,987. 1.3.1 Контроль технологического процесса приготовления резиновой смеси
Приготовление резиновой смеси осуществляется на поточных линиях. Несоответствие получаемой резиновой смеси техническим условиям ведет к браку продукции. К основным дефектам резиновых смесей относятся подвулканизация, заниженные показатели физико-механических свойств, наличие пор, пузырей, механических примесей, отклонения от плотности и пластичности. Для предупреждения этих дефектов необходимо точно взвешивать и дозировать предусмотренные ингредиенты [53].
Результаты проведенных экспериментальных исследований и теоретических расчетов приведенных в табл. 1.1. Как видно из таблицы, дозирование трех ингредиентов резиновой смеси не является удовлетворительным: масса фталевого ангидрида имеет 10 % брака; канифоли - 43 %; технического углерода — 28 %. Среднее значение массы Xj указанных ингредиентов с вероятностью Р=0,95 равны номинальным значениям. Однако случайные составляющие 3S в несколько раз превышают предельные отклонения АХН, что и ведет к появлению брака.
Характерной особенностью процесса приготовления резиновой смеси является получаемая масса белил цинковых. Несмотря на то, что для контроля дозирования этого ингредиента применено то же самое средство контроля ОДСС-10, как и для канифоли, процент брака по массе у белил цинковых равен нулю. Таким образом, с одной стороны используемые средства контроля массы ингредиентов резиновой смеси удовлетворяют требованию методической инструкции по обеспечению технического контроля [42], с другой стороны в системе технологического процесса они не обладают надежностью контроля, потому что не в состоянии обеспечить стабильное качество резиновой смеси.
Оценка погрешности дозирования массы ингредиента с применением тензодатчиков
Максимальная погрешность контроля будет наблюдаться при такой статической массе, которая в динамическом режиме равна номинальному значению, т.е: під = тн. (2.11) Относительная погрешность контроля SmCT в этом случае равна разности номинальной и статической масс, деленной на значение номинальной массы: ІЇІН — тст „ Л , 6гпст = — — 100%. (2.12) тн Согласно формуле (2,9) и условию (2.11) относительная погрешность контроля (2.12) примет вид: га, Ґ 1 5irw= У- 100%= 1- ст тн 100%. (2.13) Раскроем в полученной формуле динамический коэффициент ц из общей формулы (2.10). В рассматриваемой системе km=l. Подставляя значение уст из (2.2) в (2.10) и выражая уст через жесткость системы (2.3) получим динамический коэффициент в виде: л і 2h(M0+m„) На основе полученных формул (2.13), (2.14) можно дать следующее заключение.
При малой жесткости системы или малой высоте падения ингредиента в бункер второе слагаемое стремится к нулю, а динамический коэффициент к своему наименьшему значению д = 2. В этом случае погрешность контроля составляет 50% от номинальной массы ингредиента.
Формула (2ЛЗ) верно отражает появление брака у хорошо сыпучих веществ, к которым относится канифоль (43% брака), и непригодна к связ ным материалам, к которым относятся, например, белила цинковые (0% брака). Экспериментальные результаты измерений приведены в табл. 1.1.
В работе [54] отмечено, что при истечении сыпучего материала образуется сводчатая структура - динамический свод. Динамический свод не является постоянным. При движении частиц сыпучего материала своды разрушаются и восстанавливаются. В частном случае динамические своды могут переходить в статические, и тогда скорость потока падает до нуля. В следующей момент времени динамика истечения восстанавливается и рычажная система получает динамический удар. Такое истечение сыпучего вещества можно назвать непрерывно - дискретным. Следовательно, формула справедлива для оценки максимальной погрешности контроля непрерывно - дискретного истечения. К хорошо сыпучим материалам относятся вещества с углом естественного откоса 25 - 35 [32]. В частности, канифоль имеет угол откоса 28. Связные материалы имеют угол откоса 40 -70 [32]. Цинковые белила имеют угол откоса 40, поэтому принадлежат к связным материалам.
С целью повышения точности контроля дозирования в работе [54] предложен метод усреднения расхода в заданный промежуток времени. Для получения стабильного значения сигнала среднего расхода необходимо, чтобы период, за который производится усреднение, был значительно больше длительности отдельных флуктуации.
Оценим пределы периода собственных колебаний системы по формуле (2.6). Масса бункера составляет 15 кг, 1тяк = 0,005м. Номинальная масса канифоли равна 3 кг. Для оценки максимального и минимального периодов колебаний примем начальную статическую массу т - 0 кг и номинальную статическую массу mH = Зкг. Тогда период собственных колебаний, вычисленных по формуле (2.6), будет лежать в пределах:
Колебания рычажной системы представляют затухающий колебательный процесс. За первой дискретной порцией ингредиента в бункер поступает вторая порция. Динамический удар второй порции может сдемфиро-вать колебания, вызванные первой порцией, а может наоборот усилить амплитуду и увеличить время колебаний [18]. Как показывают эксперименты, длительность затухания колебаний при однократном кратковременном ударе составляет 3-4 периода То [58]. Тогда максимальный период переходного процесса составит: Ттах 0,6с. (2.16)
Среднее время дозирования равно 15 с. Следовательно, производительность дозатора равна 0,2 кг/с. Очевидно, что при такой производительности время обработки сигнала близко к 1 с, поэтому система может пропустить новые порции и тогда статическая масса выйдет за пределы допуска номинальной массы.
Таким образом, рычажная система из - за длительного периода собственных колебаний, или высокой инерционности, непригодна для динамического контроля хорошо сыпучих материалов. Чтобы повысить точность контроля дозирования ингредиентов необходимо по крайней мере на порядок уменьшить время собственных колебаний системы.
Рычажный весовой дозатор несложно перевести на тензометрическое взвешивание. Структурная схема модернизированного весового дозатора изображена на рис.2.3. Для расчета периода собственных колебаний воспользуемся формулой (2.1):
Теоретическая оценка погрешности контроля ширины протектора
На первый взгляд из формулы (3.12) вытекает тривиальный вывод: чем больше линейное увеличение объектива р, тем меньше погрешность контроля. Однако это не совсем так. С ростом линейного увеличения объектива растет угловое поле о оптической системы, которое одновременно ведет к увеличению дисторсии Др и диаметра кружка рассеяния [4]. Диаметр кружка рассеяния 2г пропорционален угловому увеличению в пятой степени: 2г да со5 [71 ]. Рост диаметра кружка рассеяния уменьшает крутизну пограничной кривой , от чего возрастает погрешность регистрации границы протектора Ab .
Кроме того, рост линейного увеличения объектива ведет к значительному сокращению расстояния между объективом и протектором, что нецелесообразно в производственных условиях. Для подобного производственного контроля применяют объективы с линейным увеличением равным или меньшим единице [7,14,48]. Еще одной серьезной причиной такого выбора являются поперечные смещения протектора. За счет этих смещений изображение его границы может просто не попадать на фоточувствительную область фотоприемника. Для линейного увеличения Р = 1 формула (3.12) приобретает вид: Al = 2(bk-bH)-A$+4Ab . (3.13) Погрешность контроля, выраженная первым слагаемым, определяется удвоенной величиной поперечного смещения протектора и изменением увеличения Др\
Величина погрешности регистрации изображения края АЬ определяется действием различных источников. В работе [14] определены и исследованы четыре погрешности: случайная погрешность, погрешность, вызванная неравномерностью чувствительности фоточувствительных элементов фотоприемника, погрешность аппроксимации, погрешность аберраций оптической системы и погрешность дефокусировки. В работе [37] определены и исследованы также четыре источника погрешностей: шум аналоговой части, электронного тракта, вибрации элементов оптической системы и шум квантования сигнала в АЦП.
В обеих работах отсутствует модель формирования теневого изображения в информационно - измерительных оптико-электронных системах, поэтому нет обобщенной формулы расчета погрешности контроля пространственных перемещений границы изображения.
Полная теория формирования изображения границы полуплоскости, основанная на уравнениях Максвелла, изложена в работе [15]. Однако в теории не излагаются инженерные методы расчета погрешности регистрации края. Экспериментальные исследования формирования изображения границы полуплоскости приведены в работе [16]. Однако в этой работе исследован вопрос изменения уровня порога, соответствующего границе идеального изображения, при различной степени когерентности. Модель формирования пограничной кривой представлена в работе [24]. В качестве аппаратной функции выбрана функция вида sinc2x, которая характеризует когерентный источник света.
Поскольку в настоящей диссертации рассматриваются вопросы формирования границы изображения объекта контроля и погрешности ее регистрации в некогерентном источнике света, то наиболее близким тео 71 ретическим и экспериментальным материалом являются работы [47,48]. Однако в них отсутствует решение задачи регистрации границы теневого изображения границы полуплоскости.
Таким образом, одной из задач диссертационных исследований является разработка математической модели формирования границы изображения полуплоскости, исследование изменения ее наклона за счет изменения аппаратной функции, и изменение уровня порога, соответствующего идеальной геометрической границе, под влиянием шума. Подобная модель позволяет получить формулу погрешности регистрации границы полуплоскости, а значит формулу погрешности контроля ширины протектора.
Зафиксируем положение границы изображения в пространстве изображений, т.е. в плоскости фотоприемника. Идеальной границе изображения полуплоскости соответствует резкий скачок. Свяжем ось х с фотоприемником и обозначим координату границы как х = 0. Оптико-электронная система размывает резкое изображение, в результате чего она приобретает плавный переход от темного к светлому, как показано на рис.3.2. Подобную границу называют пограничной кривой [35].
Известно, что изображение исследуемого объекта определяется как свертка двух функций. Первой функцией является идеальное изображение с резкой границей, а вторая - аппаратная функция. Поскольку идеальное изображение представляет резкий скачок от темного к светлому, то она может быть описана функцией Хевисайда. Функция Хевисайда имеет вид [24]:
Описание метода контроля ширины кордного полотна
Допустим, что толщина заготовки соответствует минимально допустимому значению. Тогда координата bK0H = tw, поэтому отношение равно нулю, т.е. От = 0. Когда координата bKOH = bmax, отношение От принимает значение равное единице, От = 1. В этом случае толщина заготовки соответствует максимально допустимой толщине. При условии, что толщина заготовки соответствует номинальному значению, отношение (4.13) будет равно 0,5, т.е. От = 0,5. Следовательно, толщина профилированной заготовки удовлетворяет технологическому процессу, если отношение лежит в пределах 0 От 1. Если толщина заготовки меньше минимально допустимой, то bK0H bmin , поэтому отношение приобретает отрицательное зна 109 чение, От 0. Когда толщина превышает максимально допустимую величину, то отношение становится больше единицы, От 1. Непосредственному контролю толщины профилированной заготовки предшествует этап подготовки оптико - электронного прибора (ОЭП) к работе. Этап подготовки ОЭП включает две операции: - настройку увеличения микрообъектива осветителя и угла наклона осветителя к поверхности профилированной заготовки; - калибровку ОЭП.
Оптическая схема осветителя представлена на рис.4.3. она предназначена для формирования световой марки в виде двух узких параллельных линий. Вогнутый отражатель 1, в фокусе которого установлен источник света 2 дополнительно собирает световой поток и направляет его через конденсор 3 на двойную щель 4. Микрообъектив 5 проектирует изображение двойной щели на поверхность профилируемой заготовки.
Угол наклона оптической оси осветителя ф к поверхности профилированной заготовки должен лежать в пределах 0-20. Угол наклона оптической оси видеокамеры а должен лежать в пределах 40- 45.
Настройки увеличения микрообъектива осветителя и увеличения объектива видеокамеры осуществляется по величине сигнала в изображении двух светлых штрихов на экране монитора PC IBM. При номинальной толщине заготовки сигнал между двух штрихов должен быть минимальным.
В Приложении 3 приведен алгоритм программы настройки увеличений микрообъектива осветителя и объектива видеокамеры. Информация о хорошей фокусировке изображения двойной щели на поверхности профилированной заготовки выводится в виде минимального сигнала на экран монитора PMI. Этот сигнал соответствует уровню освещенности между двух светлых полос. Информацию о фокусировке изображения световой марки в виде двух полос в плоскости фотоприемника дает максимальный по Рис. 4.3. Оптическая схема осветителя Ill сигнал PMA, получаемый от первого светлого штриха. По максимальному сигналу производится контроль яркости световой марки. Яркость может уменьшится за счет оседания пыли на оптических элементах ОЭП. Максимальный сигнал должен лежать в пределах 200-250 е.м.р.
В приложении 4 приведен алгоритм калибровки ОЭП и контроля толщины профилированной заготовки. Калибровка осуществляется по двум эталонным профилированным заготовкам. Первая из них имеет минимально допустимую толщину, а вторая - максимальную. Разница между ними соответствует допуску на номинальный размер. При установке на технологическую линию эталонной профилированной заготовки с минимально допустимой толщиной по программе осуществляется поиск ФЧЭ с минимальным сигналом между двух штрихов и производится запись этой координаты, BMIN = і . Далее устанавливается второй эталон, который имеет максимально допустимую толщину. Известная разность толщин эталонных заготовок PC IBM записывается в память PC IBM. Затем определяется смещенная координата, ВМАХ = І, и производятся вычисления разности координат DB: DB = ВМАХ - ВМПЧ, и калибровочный коэффициент, равный отношению DB к разности толщины эталонных заготовок НК: КК = DB / НК. На экран монитора компьютера выводится информация о максимальном и минимальном сигналах в изображении световой марки, а также о калибровочном коэффициенте. По сигналам производится контроль запыленности оптических элементов ОЭП и сохранении настройки ОЭП. По калибровочному коэффициенту судят о случайной погрешности ОЭП. Для этого необходимо повторить режим калибровки несколько раз. Если калибровочный коэффициент остается неизменным , то ОЭП работает стабильно, поэтому можно переходить на режим контроля.
В режиме контроля определяется ФЧЭ с минимальным сигналом BMAI. Далее вычисляется разность DBI между фоточувствительным элементом BMAI и BMIN. О величине отклонения текущей толщины профилированной заготовки судят по отношению (От.) текущей разности DBI к разности DB, вычисленной при калибровке.
Толщина профилированной заготовки удовлетворяет технологическому процессу, если величина отношения находится в пределах 0 От. 1. При равенстве толщины заготовки номинальному значению толщины профиля на экран монитора выводится значение От. =0,5.
Описание средства контроля процесса вулканизации покрышки Перед вулканизацией покрышка подвергается предварительному формованию. Процесс формования происходит при давлении 4 атм. Затем осуществляется переход к процессу вулканизации, при котором покрышкам придается окончательная форма и спрессовывается протекторный рисунок. При этом подают перегретую воду с температурой 185С и поднимают давление до 19 атм. В данной технологической цепочке очень важно осуществить плавный переход от первого ко второму режиму, т.е. плавное увеличение давления. Незначительное снижение давления в этот период в течение даже очень короткого времени (1 - 2 с) приводит к браку.
Контроль и регулировка параметров энергоносителей (температура, давление) осуществлялась с помощью приборов типа КСП-3, ДИСК-250 и самопишущего манометра типа МТС с диаграммной записью. Недостатками этой системы являлась невозможность отслеживания параметров переходных процессов от формовки до вулканизации покрышки из-за высокой инерционности манометра (малой производительности измерений). Самопишущий манометр не в состоянии зафиксировать изменение давления в диапазоне нескольких секунд.
