Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В настоящее время современное производство стремится внедрять автоматизированные системы управления качеством выпускаемой продукции на своих предприятиях. Одним из важных факторов, влияющих на качество токарной обработки деталей, является состояние режущего инструмента. Практические исследования показывают, что большее количество (35 %) поломок режущего инструмента происходит из-за его износа, а затраты времени на замену резца составляют в среднем 10 % от рабочего времени мехатронных станочных систем. Для предотвращения поломок резца и брака изделий, связанного с износом, необходимо своевременно определить момент начала критического износа режущего инструмента. Таким образом, возникла потребность в разработке автоматизированной системы распознавания начальной фазы критического износа резца при токарной обработке на станке с ЧПУ в реальном времени, причем существенно важным является создание надежного алгоритма и программно-математического обеспечения. Рассматриваемый алгоритм определения критического износа резца при токарной обработке основан на оценке запаса устойчивости динамической системы станка, что позволяет более полно использовать ресурс инструмента и практически исключить брак, связанный с поздней заменой резца при токарной обработке, а также в условиях массового производства значительно уменьшить финансовые затраты, к которым ведет неоптимальный расход рабочего ресурса инструмента. Предложенные решения способствуют повышению эффективности токарной обработки

Ключевые слова:
режущий инструмент, критический износ, вибрация, динамическая система, передаточная функция, запас устойчивости
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать

Введение При наступлении критического износа режущего инструмента при точении резко возрастает уровень силовых, температурных и динамических нагрузок, а точность обработки приближается к границе поля допуска. В условиях автоматизированного производства оператору станка почти невозможно самостоятельно определить начало наступления критического износа резца, и замена инструмента происходит, как правило, раньше, чтобы избежать поломки резца, однако это приводит к снижению эффективности производства из-за неоптимального расхода режущего инструмента и увеличения времени простоя станка [1, 2]. Контроль износа резца возможен как прямыми, так и косвенными методами измерения [3], однако в условиях реального производства измерение прямыми методами является сложно-реализуемым процессом, поэтому широкое распространение получили косвенные методы контроля износа резца, в частности по вибрациям динамической системы (ДС) станка [4, 5]. Алгоритмизация выявления начальной фазы критического износа резца Представленная в данной работе методика и реализующий ее алгоритм (рис. 1) сформулированы исходя из способа стохастической идентификации в динамике станков, разработанного в Саратовском государственном техническом университете имени Гагарина Ю. А. [4, 6]. Рис. 1. Алгоритм выявления начальной фазы критического износа резца при токарной обработке по запасу устойчивости динамической системы Суть данного метода заключается в том, что измеренные с помощью вибродатчика, установленного на магнитном основании, вибрации на резцовом блоке или на шпиндельном узле станка обрабатываются методами теории автоматического управления. Принимая во внимание, что сигнал, образующийся при врезании инструмента в заготовку, является для ДС входным стохастическим сигналом типа «белый шум», это впоследствии позволяет распознавать изменения запаса устойчивости ДС «резец – заготовка». Данный метод является неразрушающим, т. к. при его реализации не нужно вмешиваться в процесс работы станка и его конструкцию, и обладает такими преимуществами, как простота и низкая стоимость применения в условиях производства. Алгоритм, реализующий разработанную методику, представлен на рис. 1. Первоначально для определения момента начала катастрофического износа режущего инструмента необходимо измерить вибрации ДС станка [6]. После снятия показаний с вибродатчика сигнал необходимо отфильтровать, чтобы исключить колебания механических узлов станка, не связанных с процессом резания (низкие частоты в диапазоне до 400 Гц). Далее вычисляется авто-корреляционная функция (АКФ) виброакустических колебаний K( ), что позволяет воспользоваться формулой, полученной А. Н. Скляревичем [7], и определить передаточную функцию ДС при резании [4, 5]. В общем случае ДС станка является нелинейной, однако в ходе экспериментов установлено, что передаточная функция в процессе обработки одной заготовки практически не меняется, и ДС может быть рассмотрена как линеаризованная. Экспериментальная АКФ представляет собой затухающую косинусоиду и аппроксимируется выражением где A – постоянный коэффициент; α – коэффициент затухания; ω0 – основная частота АКФ; Ω – частота огибающей; m – коэффициент модуляции; τ – время. В результате полученных значений коэффициентов АКФ определяется передаточная функция ДС токарного станка: где р – оператор Лапласа. Идентифицированная передаточная функция позволяет оценить запас устойчивости ДС по вычисленному показателю колебательности М ДС при обработке каждой детали. Показатель колебательности является мерой запаса устойчивости системы, и чем выше этот показатель, тем меньше запас устойчивости ДС [8]. Показатель колебательности определяется из амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) A(ω), которая строится по передаточной функции: где [A(ω)]max – максимальное значение АЧХ; A(0) – значение АЧХ при ω = 0. Значения параметров АКФ постепенно изменяются по мере износа резца и, следовательно, изменяется запас устойчивости ДС. Значения показателей колебательности при обработке каждой детали записываются в массив данных. Для дальнейшего определения момента начала критического износа резца необходимо усреднить массив показателей колебательности, с этой целью предлагается использовать метод скользящего среднего, т. к. он достаточно точен при малом количестве точек сглаживания, но в то же время прост в реализации. Интервал сглаживания примем равным где i = 1, …, n; n – количество точек сглаживания. Следующим шагом является нахождение разности Δ между соседними усредненными значениями показателей колебательности. Это выполняется для дальнейшего определения степени изменения показателя колебательности, а следовательно, и запаса устойчивости системы: Затем выполняется сравнение текущего значения первой разности показателя колебательности с критическим, которое определено эмпирически при исследовании динамики токарных станков и изменения размеров колец: (1) Если выражение (1) верно, значит резец вошел в состояние критического износа и необходима его замена или заточка. Процесс обработки значений показателя колебательности можно представить графически в виде диаграмм (рис. 2). Рис. 2. Процесс обработки значений показателя колебательности: 1 – показатель колебательноcти; 2 – сглаженный показатель колебательности по значениям; 3 – разность между соседними сглаженными значениями Два столбца, отличающиеся цветом, обозначают показатели колебательности, соответствующие тем деталям, в которых необходимо заменить резец. На основе рассмотренного алгоритма было разработано специализированное программное обеспечение на языке C++ [5]. На выбор данной среды программирования повлияли такие критерии, как скорость компиляции и возможность применения в производственных условиях. Таким образом, алгоритм и соответствующее программное обеспечение позволяют распознать начало критического износа резца и выдать сообщение оператору станка. Экспериментальные исследования Для экспериментальных исследований вибраций станка использовался виброизмеритель ВШВ-003М3 с датчиком ДН-3 и ноутбук, в который встроена плата (рис. 3). Рис. 3. Аппаратное обеспечение экспериментов Эксперименты проводились при точении колец подшипников на токарном станке с ЧПУ модели ПАБ-350 в ОАО «Саратовский подшипниковый завод» [4, 5] (рис. 4). Рис. 4. Общий вид станка ПАБ-350 Было проведено 2 эксперимента: 1) при черновой обработке резцом PSON пластина SNMM 120412 E-OR; 9230 (производство Чехии); 2) при чистовой обработке тем же резцом. Эксперименты повторялись по 10 раз. Заключение В ходе экспериментов проводились исследования точности обработки дорожки качения колец подшипников, т. к. скорость изменения диаметральных размеров служила косвенным параметром для выявления критического износа РИ. Именно сопоставительный анализ изменения показателя колебательности и изменения размеров позволил установить критерий замены резца в соответствии с соотношением (1). После обработки экспериментальных данных о вибрации ДС с помощью разработанного программного обеспечения были получены следующие результаты: для резца PSON с пластиной SNMM 120412 критический износ резца наступал при черновой обработке на 17–18-м кольцах, а при чистовой обработке – на 43–45-м кольцах, в то время как на предприятии смена резца про-исходит по регламенту при черновой обработке на 15-м кольце, а при чистовой обработке – на 40-м кольце. Из этого следует, что время резания инструментом можно увеличить на 10–12 %.

Список литературы

1. Изюмов А. И. Контроль и управление состоянием инструмента многооперационного станка в системе его интеллектуального мониторинга: автореф. … дис. канд. техн. наук. Ростов н/Д.: Изд-во ДГТУ, 2017. 22 с.

2. Тугенгольд А. К., Дмитров В. П., Изюмов А. И., Юсупов А. Р. Мониторинг и управление состоянием инструмента на многооперационных станках // СТИН. 2016. № 11. С. 13–20.

3. Мартинов Г. М., Григорьев А. С. Диагностирование режущих инструментов и прогнозирование остаточной стойкости на станках с ЧПУ // СТИН. 2012. № 2. С. 23–28.

4. Игнатьев А. А., Коновалов В. В., Игнатьев С. А. Идентификация в динамике станков с использованием стохастических методов. Саратов: Изд-во СГТУ, 2014. 92 с.

5. Игнатьев М. А., Игнатьев А. А. Контроль износа режущего инструмента при токарной обработке // Ав-томатизация и управление в машино- и приборостроении: сб. науч. тр. Саратов: Изд-во СГТУ, 2020. С. 26–30.

6. Игнатьев С. А., Казинский Н. А., Игнатьев А. А. Выявление катастрофического износа инстру-мента при мониторинге токарной обработки // Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: сб. науч. тр. Саратов: Изд-во СГТУ, 2017. С. 46–49.

7. Скляревич А. Н. Операторные методы в статистической динамике автоматических систем. М.: Наука, 1965. 460 с.

8. Бесекерский В. А., Попов Е. П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1975. 768 с.