ОЦЕНКА МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ИНСТРУМЕНТА

Авторы

  • Альмира Мадиярова Yessenov University
  • Маржан Чажабаева Yessenov University
  • Амина Букаева Yessenov University
  • Гульмира Булекбаева Yessenov University
  • Гульмира Билашова Yessenov University

DOI:

https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-131-2-55-65

Ключевые слова:

инструмент, точность, износ, диагностика, нейросеть

Аннотация

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.

Биографии авторов

Альмира Мадиярова, Yessenov University

PhD, Актау, Казахстан, almira.madiyarova@yu.edu.kz

Маржан Чажабаева, Yessenov University

к.т.н., Актау, Казахстан, marzhan.chazhabayeva@yu.edu.kz

Амина Букаева, Yessenov University

PhD, Актау, Казахстан, amina.bukayeva@yu.edu.kz

Гульмира Булекбаева, Yessenov University

PhD, Актау, Казахстан, gulmira.bulekbayeva@yu.edu.kz

Гульмира Билашова, Yessenov University

магистр, Ақтау, Казахстан, gulmira.bilashova@yu.edu.kz

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

04.03.2024

Как цитировать

Madiyarova, A., Chazhabayeva, M., Bukaeva, A., Bulekbayeva, G., & Bilashova, G. (2024). ОЦЕНКА МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ИНСТРУМЕНТА . Вестник КазАТК, 131(2), 55–65. https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-131-2-55-65

Выпуск

Раздел

Транспорт, транспортная инженерия

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

Похожие статьи

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.