ОЦЕНКА МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ИНСТРУМЕНТА
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-131-2-55-65Ключевые слова:
инструмент, точность, износ, диагностика, нейросетьАннотация
В данной статье представлен обзор современных методов интеллектуального анализа данных, используемых для мониторинга и диагностики состояния режущего инструмента. При эксплуатации металлорежущих станков остаются актуальными вопросы повышения надежности, производительности, точности работы, повышения качества изготовления деталей, а также уровня автоматизации. Все эти факторы в той или иной степени зависят от состояния режущего инструмента на станке в процессе обработки. Режущий инструмент играет важную роль в сферах промышленного производства, где точность и эффективность обработки материалов имеют решающее значение. Для обеспечения бесперебойной работы механического оборудования, системы мониторинга и диагностики состояния режущего инструмента становятся неотъемлемой частью производственных процессов. Точность обработки является важнейшей характеристикой любого технологического оборудования, например, металлорежущего станка с числовым программным управлением (ЧПУ). Как известно, повышение точности изготовления деталей увеличивает срок службы машин и оборудования. Они не могут нормально функционировать при недостаточной точности изготовления его составляющих частей в связи с возникающими в процессе работы динамическими нагрузками, которые вызывают ускоренный износ оборудования и его дальнейшее разрушение. Причины возникновения погрешностей обработки на металлорежущих станках связаны с неточностью, деформациями и износом станков, приспособлений и инструментов, а также непосредственно с деформациями обрабатываемых на станках заготовок под действием усилий резания, нагрева, погрешности в процессе измерения и др. Для станков с ЧПУ, выполняющих обработку в автоматическом режиме, значительно возрастают требования к качеству инструмента как параметра, определяющего точность обработки. Недопустимо недостаточно тщательно относиться к проблеме точности обработки в условиях компьютеризированного производства, построенного по принципу «безлюдной работы». Один из перспективных путей повышения качества обработки заключается в создании и применении интеллектуальных систем управления технологическим оборудованием, обеспечивающих изготовление деталей с учётом технических характеристик и состояния станка, режущего инструмента, заготовки и информационно-измерительной подсистемы. Производственные системы должны быть оснащены интеллектуальными модулями, в целях повышения качества выполнения обработки, повышения эффективности и надежности производственных процессов. В области диагностики и контроля процесса резания такие системы также будут иметь наиболее высокий уровень исполнения качества технологического процесса.
Библиографические ссылки
[1] Čuš, F., Župerl, U. (2010). Real-Time Cutting Tool Condition Monitoring in Milling. Advances in Production Engineering & Management, vol. 2, no. 1, p.142-150.
[2] Iqbal, A., He, N., Dar, N.U., Li, L. (2009). Comparison of fuzzy expert system-based strategies of offline and online estimation of flank wear in hard milling process. Expert Systems with Applications, vol. 33, p. 61-66.
[3] Vallejo A.J. On-line Cutting Tool Condition Monitoring in Machining Processes using Artificial Intelligence. Robotic, Automatisation and Manage, Book edited by: Pavla Pesherková, Miroslav Flídar and Jindřich Duník, ISBN 978-953-7619-18-3, pp. 494, October 2008, I-Tech, Vienna, Australia
[4] Ganchev T., Fakotakis N., Kokkinakis G. Comparative evaluation of various MFCC implementations on the speaker verification task // 10th International Conference on Speech and Computer. — Patras, Greece, 2005.
[5] Grigor'ev A.S. Diagnostirovanie rezcov i prognozirovanie ih ostatochnoj stojkosti v real'nom vremeni obrabotki na osnove sozdanija instrumentarija sistemy ChPU. Avtoreferat dis-sertacii na soiskanie uchenoj stepeni kandidata tehnicheskih nauk. // FGBOU VPO Moskovskij gosudarstvennyj tehnicheskij universitet «STANKIN», Moskva, 2012 g.
[6] Gurin V.D. Povyshenie jeffektivnosti frezerovanija na stankah s ChPU putem kom-pleksnogo diagnostirovanija sostojanija instrumenta v real'nom vremeni. Dissertacija na soiskanie uchenoj stepeni doktora tehnicheskih nauk. // FGBOU VPO Moskovskij gosudarstvennyj tehnicheskij universitet «STANKIN», Moskva, 2011 g.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Альмира Мадиярова, Маржан Чажабаева, Амина Букаева, Гульмира Булекбаева, Гульмира Билашова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.