Автоматическое распознавание дефектов деталей подшипников при вихретоковом контроле на основе интегральной оценки спектров вейвлет-коэффициентов информационных сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Пчелинцев, Андрей Сергеевич

• Пчелинцев, Андрей Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Пчелинцев, Андрей Сергеевич

Введение

1. Методы контроля физико-механических свойств поверхностных слоев шлифованных деталей

1.1 Традиционные методы контроля

1.2. Магнитные методы контроля

1.3. Автоматизация вихретокового контроля деталей подшипников в системе мониторинга технологического процесса. Постановка задач исследований

2. Метод автоматического распознавания локальных дефектов деталей подшипников на основе интегральной оценки спектров вейвлет-коэффициентов информационных сигналов вихретокового прибора

2.1. Метод вихретокового контроля в системе мониторинга процесса шлифования производства деталей подшипников

2.1.1. Применение вихретокового метода контроля для выявления дефектов поверхности качения деталей подшипников

2.1.2. Исследование реакции вихретокового преобразователя на дефекты поверхностного слоя деталей подшипников

2.2. Математическая обработка информационных сигналов

2.3. Обоснование применения теории распознавания образов с помощью интегральной оценки спектров вейвлет-коэффициентов информационных сигналов для выявления локальных дефектов

2.3.1. Применение метода распознавания образов для контроля шлифованных поверхностей деталей подшипников

2.3.2. Алгоритмизация процесса распознавания дефектов

2.4. Выводы

3. Разработка программного модуля для распознавания локальных дефектов на основе вейвлет-анализа информационных сигналов с использованием интегральных оценок

3.1. Анализ сигналов от локальных неоднородностей на основе вейвлет-преобразований

3.2. Программный модуль для обработки информационных сигналов на основе вейвлет-анализа

3.3 Выводы

4.Практическое применение метода распознавания локальных дефектов деталей подшипников с использованием интеллектуальных технологий в системе мониторинга

4.1. Распознавание дефектов шлифованной поверхности деталей подшипников на основе интегральных оценок спектров вейвлет-коэффициентов информационных сигналов

4.1.1 Применение интеллектуальных технологий в системе мониторинга технологического процесса

4.1.2 Распознавание дефектов шлифованной поверхности деталей подшипников

4.2. Комплекс алгоритмов для распознавания дефектов поверхностного слоя деталей подшипников с элементами интеллектуальности

4.3. Автоматический вихретоковый контроль в системе мониторинга ТП

4.3.1. Распознавание основных дефектов деталей подшипников

4.3.2. Интеграция канала вихретокового контроля в систему мониторинга ТП

4.3.3. Технико-экономический эффект от внедрения программного модуля интеллектуального распознавания дефектов в систему мониторинга технологического процесса производства подшипников

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматическое распознавание дефектов деталей подшипников при вихретоковом контроле на основе интегральной оценки спектров вейвлет-коэффициентов информационных сигналов»

В машино- и приборостроительных предприятиях, выпускающих высокоточные детали и изделия для авиационной, железнодорожной, автомобильной, судостроительной и другой техники, возникает необходимость поддержания конкурентоспособности, которую можно достичь повышением качества изготовления продукции. Одним из важнейших элементов машин и приборов являются подшипники качения. 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 свою очередь, технологический процесс производства подшипников должен подлежать автоматизированному контролю качества изготавливаемых изделий. Одним из элементов систем мониторинга является контроль качества шлифованных поверхностей качения деталей подшипников (колец и роликов). Наиболее эффективным и перспективным с точки зрения автоматизации представляется вихретоковый метод, подробно рассмотренный в работах A.JI. Дорофеева, Ю.Г. Казаманова, B.C. Соболева, Ю.М. Шкарлета и других ученых, изучавших электромагнитную дефектоскопию деталей. Вихретоковый метод контроля применяется в различных областях производства. В подшипниковой промышленности применение вихретокового метода контроля имеет специфику самого процесса контроля и изготовления контролирующего оборудования. Эффективность использования данного метода в настоящее время показана в ряде работ, в том числе выполненных в СГТУ.

В СГТУ тема вихретокового метода контроля в системе мониторинга производства деталей подшипников отражена в работах: A.A. Игнатьева, В.В. Горбунова, С.А. Игнатьева, О.В. Волынской, А.Р. Бахтеева и Д.О. Пчелинцева. Однако имеющиеся автоматизированные системы вихретокового контроля, применяемые в подшипниковой промышленности, не исключают в полной мере участие человека в процессе принятия решения о дефектах шлифованной поверхности качения деталей подшипников.

Имеющиеся на данный момент автоматизированные системы вихретокового контроля для мониторинга технологического процесса (ТП) шлифования деталей подшипников (в т.ч. использующая вейвлет-преобразование информационных сигналов) в ОАО «Саратовский подшипниковый завод» не отвечают в полной мере автоматическому контролю, т.к. обеспечивают автоматическое распознавание только трех локальных дефектов деталей подшипников.

Автоматический процесс контроля и выдачи их результатов становится все более необходимым в связи с возникновением задач управления технологическими процессами и качеством продукции. Таким образом, к приборам неразрушающего контроля предъявляется требование совместимости с управляющими ЭВМ. Кроме того, желательно наличие обратной связи, которая обеспечит гибкое отслеживание приборами изменений ассортимента продукции с целью обеспечения высокой достоверности и точности контроля.

Повышение эффективности вихретокового метода контроля качества шлифованной поверхности деталей подшипников за счет автоматического анализа степени неоднородности поверхностного слоя и выявления типичных дефектов с помощью специальных методов вейвлет-анализа информационных сигналов, разработку необходимых интеллектуальных технологий, позволяющих повысить качество результатов контроля, следует считать актуальной задачей.

Целью диссертационной работы является совершенствование вихретокового контроля качества шлифованных поверхностей качения деталей подшипников на основе автоматического распознавания локальных дефектов с применением интеллектуальных технологий при помощи интегральной оценки спектров вейвлет-коэффициентов информационных сигналов и автоматической классификации деталей по степени неоднородности поверхностного слоя деталей подшипников.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи: ,

1. Разработка метода автоматического распознавания вида локальных дефектов поверхностного слоя деталей подшипников по определенному набору признаков на основе данных вихретокового контроля с применением вейвлет-преобразований и интеллектуальных технологий.

2. Создание программного модуля для автоматического поиска и интеллектуальных алгоритмов распознавания наиболее распространенных локальных дефектов шлифованной поверхности качения деталей подшипников по данным вихретокового контроля.

3. Практическая; реализация разработанного метода локализации и классификации дефектов поверхностей качения деталей подшипников для совершенствования механизма обратной связи в системе мониторинга технологического процесса (СМТП).

4. Внедрение модуля распознавания дефектов деталей подшипников в систему мониторинга процесса шлифования деталей подшипников.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработан метод автоматического распознавания локальных дефектов поверхностного слоя шлифованных деталей подшипников при вихретоковом контроле на основе использования интегральной оценки спектров вейвлет-коэффициентов информационных сигналов.

2. Предложена и обоснована методика применения интегральных оценок спектров вейвлет-коэффициентов информационных сигналов при распознавании дефектов деталей подшипников, критериально оцениваемых по величине интегральной оценки, причем на первом этапе осуществляется распознавание по амплитудной составляющей информационных сигналов; если осуществляется совпадение интегральных оценок от дефектов в одном признаковом пространстве, то на втором этапе осуществляется распознавание по интегральным оценкам фазовой составляющей информационных сигналов.

3. Разработан программный модуль, позволяющий реализовать алгоритм распознавания ряда дефектов по амплитудной составляющей и автоматический 8 переход к распознаванию неопределенных дефектов по фазовой составляющей информационных сигналов вихретокового преобразователя.

Методы и средства исследования. В основе проведенных исследований лежат методы теории автоматического управления, аппарат вейвлет-преобразований, теория распознавания образов. Обработка результатов вихретокового контроля велась с использованием специально разработанного программного обеспечения в среде прикладных пакетов Wavelet Toolbox 2.0/2.1 (MATLAB 6).

Экспериментальные исследования проводились с использованием автоматизированной системы вихретокового контроля (АСВК) на базе автоматов контроля деталей подшипников (АВК-Р2 - и ПВК-К2М) в производственных условиях ОАО «Саратовский подшипниковый завод».

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Применение метода автоматического контроля качества шлифованной поверхности по данным вихретокового контроля проводилось в ОАО «Саратовский подшипниковый завод» в рамках задачи совершенствования автоматизированных средств контроля для системы мониторинга ТП и развития АСУ ТП предприятия.

Разработано методическое и 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.

Внедрение результатов работы осуществлено в ОАО «Саратовский подшипниковый завод» в рамках программы внедрения специальных технических средств для совершенствования системы мониторинга и управления качеством, действующей на предприятии, что позволило на 8-11% повысить качество контроля деталей подшипников и в СГТУ в качестве учебно-методических материалов для дисциплины «Автоматизированный контроль и диагностика».

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на: Всероссийских конференциях «Совершенствование техники, технологий и 9 управления в машиностроении» (Саратов, 2009), «Информационные технологии, системы автоматизированного проектирования и автоматизированного производства» (Саратов-Балаково, 2010) и 5 региональных конференциях «Молодые ученые - науке и производству» (Саратов, две в 2008 г., две в 2009 г. и одна в 2010 г.), и на заседаниях кафедры «Автоматизация и управление технологическими процессами» СГТУ в 2008 -2010 гг.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 работ, в том числе 1 статья в журнале, включенном в перечень ВАК РФ; 7 статей опубликованы без соавторов.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Диссертация содержит 138 страниц, 57 рисунков, 4 таблицы, список используемой литературы включает 135 наименования.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Пчелинцев, Андрей Сергеевич

3.3. Выводы

1. При использовании вейвлет-преобразования на основе вейвлета Добеши для вычисления количественных оценок и выделения локальной неоднородности из массива данных, наиболее подходящий поскольку именно в данной обработки сигналов наблюдалось наиболее четкая фильтрация информационных сигналов.

2. В процессе экспериментальных исследований было выявлено, что каждому дефекту в отдельности свойственно собственное значение интегральной оценки.

3. Разработанный программный модуль позволяет осуществлять распознавание дефектов по одному параметру интегральной оценки, связанному с амплитудной составляющей, а затем по второму параметру интегральной оценки, связанному с фазовой составляющей информационных сигналов, что необходимо для автоматического выделения и надежного распознавания локальных дефектов.

4. Данный метод распознавания может совершать накопление собственной базы данных, базы знаний и принятия решения о виде дефекта шлифованной поверхности качения деталей подшипников, следовательно, содержит элементы интеллектуальных технологий.

4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА РАСПОЗНАВАНИЯ ЛОКАЛЬНЫХ ДЕФЕКТОВ ДЕТАЛЕЙ ПОДШИПНИКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В

СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА

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. Эта задача решается применением средств автоматического управления режимами шлифования с контролем текущего припуска, а также применением средств контроля физико-механических свойств поверхностного слоя обработанных и подлежащих обработке деталей [82,83,84,88].

Как показано в главе 1, в технологическом процессе шлифования действует множество переменных условий, 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 точности и качества обработки. Поэтому необходимо периодически, несколько раз в день, контролировать состояние техпроцесса. В результате программного сканирования поверхностей качения деталей подшипников (колец и роликов), автоматизации настройки ВТП и обработки его сигналов одна автоматизированная интеллектуальная система вихретокового контроля позволяет контролировать работу 30-50 шлифовальных станков. При этом, как показано в главах 2 и 3, возможность выявления и количественной оценки периодических локальных остаточных неоднородностей поверхностного слоя шлифованных деталей делает систему пригодной для применения в качестве информационного канала для мониторинга технологических процессов.

4.1. Распознавание дефектов шлифованной поверхности деталей подшипников на основе интегральных оценок спектров вейвлет-коэффициентов информационных сигналов

4.1.1. Применение интеллектуальных технологий в системе мониторинга технологического процесса

Система мониторинга позволяет осуществлять эксплуатацию по состоянию, ресурсу и уровню надежности, и на этой основе использовать концепцию обслуживания по состоянию, которая представляет собой наиболее экономичный, гибкий и эффективный метод использования заводского оборудования и транспортных машин. Таким образом, обслуживание по состоянию является основным компонентом процесса эксплуатации, ориентированным на максимальную безопасность и надежность. [51]

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По результатам исследований и их реализации при изготовлении высокоточных деталей для машино- и приборостроения формулируются следующие выводы:

1. Анализ научно-технической информации по неразрушающему контролю шлифованных деталей подшипников позволил обосновать целесообразность совершенствования вихретокового метода и программных средств обработки информационных сигналов об изменении физико-механических свойств тонкого поверхностного слоя деталей подшипников с использованием интеллектуальных технологий.

2. Обоснована методика применения интегральных оценок спектров вейвлет-коэффициентов информационных сигналов при автоматическом распознавании шести основных типовых дефектов деталей подшипников, с коэффициентом распознавания от 0,6 до 0,9.

3. Разработанный программный модуль позволяет осуществлять распознавание дефектов по одному параметру интегральной оценки, связанному с амплитудной составляющей, а затем по второму параметру интегральной оценки, связанному с фазовой составляющей информационных сигналов, что необходимо для автоматического выделения и надежного распознавания локальных дефектов.

4. Обосновано, что данный метод распознавания обладает свойством самообучения путем накопления собственной базы данных, базы знаний и

118 принятия решения о виде дефекта шлифованной поверхности качения деталей подшипников, следовательно, содержит элементы интеллектуальных технологий.

5. Показано, что разработанный программный модуль, встраиваемый в систему мониторинга технологического процесса, осуществляет передачу данных на верхний уровень АСУТП предприятия, что необходимо для принятия решения об автоматизированном управлении технологическим процессом шлифования деталей подшипников.

6. Обосновано, что внедрение и практическая реализация автоматической системы распознавания дефектов деталей подшипников в системе мониторинга позволяет повысить на 8-11% качество контроля продукции и способствует ее конкурентоспособности на рынке.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Пчелинцев, Андрей Сергеевич, 2010 год

1. Агеев Ю.В. Микропроцессорные приборы активного контроля / Ю.В. Агеев, И.Б. Карпович, М.И. Этингоф // СТИН. - 2002. - №4. - С.33-40.

2. Алексеев К.А. Очерк "Вокруг CWT". http://support.sibsiu.m/MATLAB RU/wavelet/book3/index.asp.htm.

3. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: Основы теории и примеры применения. / Н.М. Астафьева // Успехи физических наук. 1996.- т. 166, № П.- С.1145-1170.

4. БакуновА.С. Раздельный контроль свойств изделий из ферромагнитных материалов / A.C. Бакунов, Ю.Я. Останин // Методы и приборы автоматического неразру—шающего контроля. Электромагнитные методы: Сб. тр. Рига: РТИ, 1977. - Вып. 1. - С.59-71.

5. Бейзельман P.O. Подшипники качения: Справочник / P.O. Бейзельман, Б.В. Цыпкин, Л.Я. Перель. М.: Машиностроение, 1975. -572 с.

6. Бржозовский Б.М. Динамический мониторинг и оптимизация процессов механической обработки / Б.М. Бржозовский, В.В. Мартынов // СТИН. 2002. - № 1. С.3-8.

7. Бржозовский Б.М. Обеспечение инвариантности сложных технологических систем / Б.М. Бржозовский, В.В. Мартынов. Саратов: СГТУ, 2002.- 108 с.

8. ВапникВ. Н. Теория распознавания образов. Статистические проблемы обучения / В.Н. Вапник, А .Я. Червоненкис. М., Наука, 1974. — 415 с.

9. Васильев В.М. Токовихревой эффект в магнитошумовой структуроскопии / В.М. Васильев, JI.B. Андрианова // Методы и приборы автоматического неразрушающего контроля. Электромагнитные методы: Сб. науч. тр. Рига: РТИ, 1980. - Вып. 4. - С.75-86.

10. Волосов С.С. Приборы для автоматического контроля в машиностроении / С.С. Волосов, Е.И. Педь. — М.: Машиностроение, 1975. — 380 с.

11. Волосов С.С. Управление качеством продукции средствами активного контроля / С.С. Волосов, З.Ш. Гейлер. — М.: Издательство стандартов, 1989. — 264 с.

12. Волынская О.В. Автоматизация вихретокового контроля неоднородности структуры поверхностного слоя деталей подшипников при мониторинге процесса шлифования. Автореф. дисс. канд. техн. наук / О.В. Волынская; СГТУ, Саратов. 2002. - 16 с.

13. Воробьев В.И. Теория и практика вейвлет-преобразования / В.И. Воробьев, В.Г. Грибунин. СПб.: ВУС, 1999.- 204 с.

14. Воронцов JI.H. Приборы для автоматического контроля размеров в машиностроении / JI.H. Воронцов, С.Ф. Корндорф. М.: Машиностроение, 1988.-280 с.

15. Гаврилова Т.А. Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001. 384 с.

16. Горбунов В.В. Управление режимами шлифования в системе мониторинга производства подшипников / В.В. Горбунов, С.А. Игнатьев, М.В. Виноградов, М.В. Карпеев // Динамика технологических систем: Сб. науч. тр. Саратов: СГТУ, 2004. - С.68-72.

17. Горелик A. JL, Скрипкин В. А. Методы распознавания: Учебн. пос. для вузов. М.: Высш. школа, 2004. 261 с.

18. Горкунов Э.С. Магнитные и электро-магнитные методы контроля износостойкости стальных изделий / Э.С. Горкунов, A.B. Макаров, Л.Х. Коган // Контроль. Диагностика. 2001. - № 11. - С.13-15.

19. Дворников C.B. Метод распознавания радиосигналов на основе вейвлет-пакетов / C.B. Дворников, A.M. Сауков // Научное приборостроение. — 2004. —Т. 14. —№ 1.

20. Диагностика автоматических станочных модулей / Под ред. Б.М. Бржозовского. Саратов: Изд-во СГУ, 1987. - 152 с.

21. Добровольский И.Г. Повышение достоверности вихретокового контроля при выявлении участков с повышенной твердостью в зонах припайки стеллитовых пластин на кромках лопаток турбин / И.Г. Добровольский // Контроль. Диагностика. 2001. - № 9. - С.22-24.

22. Дорофеев А.Л. Индукционная структуроскопия / А.Л. Дорофеев. -М.: Энергия, 1973.-176 с.

23. Дорофеев А.Л. Физические основы электромагнитной структуроскопии / А.Л. Дорофеев, P.E. Ершов. — Новосибирск.; Наука, 1985 — 180 с.

24. Дорофеев А.Л. Электромагнитная дефектоскопия / А.Л. Дорофеев, Ю.Г. Казаманов М.: Машиностроение, 1980. - 280 с.123

25. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1970. 512 с.

26. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике / В.П. Дьяконов М.: СОЛОН-Р, 2002.- 448 с.

27. Евсеев Д.Г. Физические основы процесса шлифования / Д.Г. Евсеев, А.Н. Сальников.- Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1978.- 126 с.

28. Жданов A.A. Автономный искусственный интеллект / A.A. Жданов. М.:БИНОМ. 2008. - 359с.

29. ЖигадлоА.В. Аппаратура для контроля и чувствительности метода магнитного порошка и его стандартизация / A.B. Жигадло, П.Г. Мухневич // Труды института физики металлов. Свердловск, Изд-во АН СССР, 1959. — Вып. 21.

30. Загоруйко И.Г. Методы распознавания и их применение / И.Г. Загоруйко. М.: Сов. радио, 1972. - 206 с.

31. Запускалов В.Г. Вихретоковый контрольно-вычислительный комплекс слежения за параметрами свариваемого стыка магистральных трубопроводов / В.Г. Запускалов, А.И. Маслов // Контроль. Диагностика. — 2001. -№ 5. С.3-6.

32. Игнатьев A.A. Мониторинг станков и процессов шлифования в подшипниковом производстве / A.A. Игнатьев, • М.В. Виноградов,

33. B.В. Горбунов, В .А. Добряков, С.А. Игнатьев. Саратов: СГТУ, 2004. - 124 с.

34. Игнатьев A.A. Контроль в системах автоматизации технологических процессов / A.A. Игнатьев, М.В. Виноградов, В.А. Добряков и др. — Саратов: СГТУ, 2001.-124 с.

35. Игнатьев A.A. Автоматизированная вихретоковая дефектоскопия деталей подшипников / A.A. Игнатьев, В.В. Горбунов, О.В. Горбунова // Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: Сб. науч. тр -Саратов: СГТУ, 2000. С.48-52.

36. Игнатьев A.A. Автоматизированная вихретоковая дефектоскопия деталей подшипников / A.A. Игнатьев, A.M. Чистяков, В.В. Горбунов // СТИН. 2002. - № 4. - С.17-19.

37. Игнатьев A.A. Идентификация дефектов поверхностного слоя шлифованных изделий при вихретоковом контроле / A.A. Игнатьев,125

38. B.B. Бондарев, O.B. Горбунова // Процессы абразивной обработки, абразивные инструменты и материалы: Сб. науч. тр. Волжский, 1999.1. C.237-238.

39. Игнатьев A.A. Организация управления качеством шлифования на основе активного контроля с несколькими информационными параметрами /

40. A.A.Игнатьев, В.В.Горбунов, С.А.Игнатьев // Исследования станков и инструментов для обработки сложных и точных поверхностей: Сб. науч. тр. — Саратов: СГТУ, 2000. -С.121-125.

41. Игнатьев A.A. Управление точностью и производительностью обработки колец подшипников на шлифовальных автоматах / A.A. Игнатьев,

42. B.В. Горбунов, О.В. Горбунова // Прогрессивные направления развития технологии машиностроения: Сб. науч. тр. — Саратов: СГТУ, 1999. — С.66-69.

43. Игнатьев С.А. Методическое обеспечение автоматизированной оценки динамического состояния шлифовальных станков в системе мониторинга для корректировки технологического процесса / С.А. Игнатьев,

44. И.В. Нестерова, A.A. Игнатьев // Вестник Саратовского государственного технического университета.2006. №1(11).С. 90-96.

45. Игнатьев С.А. Применение вейвлет-преобразований при автоматизированном контроле качества колец подшипников / С.А. Игнатьев, // Автоматизация и управление в машино- и приборостроение Сб. науч. тр. — Саратов: СГТУ, 2008. С.97-101.

46. Колентьев C.B. Сравнительный анализ частотной и частотно-временной фильтрации данных / C.B. Колентьев // Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: Сб. науч. тр. — Саратов: СГТУ, 2002. — С.99-102.

47. Королев A.B. Исследование процессов образования поверхностей инструмента и детали при абразивной обработке / A.B. Королев. Саратов: Изд-во СГУ, 1975. - 192 с.

48. Кошляков М.С. Основные дифференциальные уравнения математической физики / М.С. Кошляков, Э.Б. Глтнер, М.М. Смирнов. М., Физматгиз, 1962.

49. Кулаков Ю.М. Предотвращение дефектов при шлифовании / Ю.М. Кулаков, В.А. Хрульков, И.В. Дунин-Барковский.- М.: Машиностроение, 1975. 144 с.

50. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М.: Издат. дом "Вильяме", 2003. 864 с.

51. Макаров И.М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И.М. Макаров, В.М. Лохин, С.В.Манько, М.П. Романов. М.: Наука,2006. 333с.

52. Михелькевич В.Н. Автоматическое управление шлифованием / В.Н. Михелькевич. М.: Машиностроение, 1975. — 304 с.

53. Мужицкий В.Ф. Новые магнитные и вихретоковые средства неразрушающего контроля и технической диагностики / В.Ф. Мужицкий, В.А. Карабчевский // Контроль. Диагностика. 1999. - № 5. - С.5-9.

54. Новоселов Ю.К. Динамика формообразования поверхностей при абразивной обработке / Ю.К. Новоселов. Саратов: Изд-во СГУ, 1979. — 124 с.

55. Патрик Э. Основы теории распознавания образов / Э. Патрик. М., Сов. радио, 1980. - 408 с.

56. Переберин А.В. Построение изолиний с автоматическим масштабированием. // Вычислительные методы и программирование. 2001.

57. Приборы для неразрушающего контроля материалов и изделий: Справочник. В 2-х кн. Кн. 2. / Под ред. В.В. Клюева. М.: Машиностроение, 1986.-352 с.

58. Пустынников В.Г. Опознавательные методы неразрушающего128контроля / В.Г. Пустынников // Многопараметровый контроль в машиностроении. Ростов н/Д, 1971. - С.4-22.

59. Пуш A.B. Моделирование и мониторинг станков и станочных систем / A.B. Пуш // СТИН. 2000. - № 9. - С. 12-20.

60. Пчелинцев A.C. Вейвлет-преобразование и анализ временных рядов в подшипниковой промышленности на основе вихретокового контроля / A.C. Пчелинцев //Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: сб. науч. тр. Саратов: СГТУ, 2008. С.187 190.

61. Пчелинцев A.C. Влияние дискретных данных на результат вейвлет-анализа в подшипниковом производстве / A.C. Пчелинцев //Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: сб. науч. тр. Саратов: СГТУ, 2009. С.152- 155.

62. Пчелинцев A.C. Методы автоматизированного распознавания дефектов в подшипниковом производстве / A.C. Пчелинцев //Прогрессивные129направления развития технологии в машиностроении: сб. науч. тр. Саратов: СГТУ, 2010.С.115-117.

63. Пчелинцев A.C. Применение быстрого вейвлет-преобразования для фильтрации сигналов с вихретокового датчика / A.C. Пчелинцев //Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: сб. науч. тр. Саратов: СГТУ, 2010.С.147-151.

64. Пчелинцев A.C. Применение программного аппарата для распознавания образов / A.C. Пчелинцев // Молодые ученые науке и производству: материалы конф. Саратов: СГТУ, 2009. С.172-175.

65. Пчелинцев A.C. Распознавание дефектов деталей подшипников при вихретоковом контроле с помощью вейвлет-преобразований/ A.C. Пчелинцев // Молодые ученые науке и производству: материалы конф. Саратов: СГТУ, 2008. С. 180-184.

66. Пчелинцев A.C. Распознавание образов на основе вихретокового контроля / A.C. Пчелинцев //Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: сб. науч. тр. Саратов: СГТУ, 2007. С. 176-179.

67. Родин A.A. Автоматизация вихретоковой аппаратуры неразрушающего контроля на базе микропроцессоров / A.A. Родин, В.В. Сухоруков // Методы и приборы автоматического неразрушающего контроля: Сб. науч. тр. Рига: МЭИ, 1989. - Вып. № 5. - С. 16-22.

68. Салениекс И.К. Мониторинг автоматизированного производства / И.К. Салениекс, Г.В. Упитис // Точность и надежность механических систем: Сб. науч. тр. — Рига: Рижский Политехнический Институт, 1989. С.5-10.130

69. Системы искусственного интеллекта. Практический курс / В.А. Чулюков, И.Ф. Астахова, A.C. Потапов и др. М: БИНСМ.2008. 292с.

70. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB /Н.К. Смоленцев. М.: ДМК Пресс, 2005.- 304 с.

71. Соболев B.C. Накладные и экранные датчики / В.С.Соболев, Ю.М. Шкарлет. Новосибирск: Наука, 1967. - 144 с.

72. Суслов А.Г. Технологическое обеспечение параметров состояния поверхностного слоя деталей / А.Г. Суслов. М.: Машиностроение, 1987. -207 с.

73. ТетеринА.Л. Программное обеспечение программно-специализируемого вихретокового прибора / А.Л. Тетерин // Методы и приборы автоматического неразрушающего контроля. Электромагнитные методы: Сб. науч. тр. Рига: РТИ, 1986. - Вып. 10. - С.67-70.

74. Токмаков B.C. Магнитные методы дефектоскопии / B.C. Токмаков. -М., ГОСИНТИ, 1964.

75. Трубчанин С.П. Многофункциональный прибор вихретокового контроля / С.П. Трубчанин, Л.Н. Виноградова // Методы и приборы автоматического неразрушающего контроля. Электромагнитные методы: Сб. тр. -Рига: РТУ, 1990. -С.81-85.

76. Ту Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, В. Гонсалес. — М.: Мир, 1978.-441 с.

77. Управление качеством продукции. Международные стандарты ИСО 9000-9004, ИСО 8402. М.: Издательство стандартов, 1988. - 120 с.

78. Фор А. Восприятие и распознавание образов /пер. с фр. A.B. Серединского. М.: Машиностроение, 1989. 272 с.

79. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин. М.: ФИЗМАТЛИТ, 1969. 328 с.

80. Хайруллин И.Х. Исследование вихретокового датчика для поверхностей сложной геометрии / И.Х. Хайруллин, Ф.Р. Исмагилов, P.P. Сатаров // Приборы и системы управления. 1999. - № 2 . - С.26-27.131

81. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968. 216 с.

82. ШкатовП.Н. Неразрушающий контроль трещин и коррозийных поражений вихретоковым методом / П.Н. Шкатов, В.Е. Шатеринков // Контроль. Диагностика. 1998. - № 2. - С.39-42.

83. Шумков Ю.М. Информационные характеристики автоматизированной системы контроля дефектов / Ю.М. Шумков, JI.B. Хижняк // Методы и приборы автоматического неразрушающего контроля. Электромагнитные методы: Сб. науч. тр. Рига: РТИ, 1988. -Вып. 11.-С.72-78.

84. ЯрошекА.Д. Исследование внешних слоев деталей методом вихревых токов / А.Д. Ярошек // «Заводская лаборатория». — 1960. — №11.

85. Learned R.E. Wavelet Packet based transient signal classification / R.E. Learned. Massachusetts Institute of Technology, 1992. 93 p.

86. Mallat S.G. A theory of multiresolution signal decomposition: The wavelet representation. / S.G. Mallat // IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence, July 1989. Vol.l 1, P.674-693.

87. Si Jiatun Расчет вихретоковой дефектоскопии. Анализ механизма возникновения удаленного поля с помощью метода конечных элементов // Wusun Jiance // Non-Destract Test. 1994. - № 7. - С. 196-201.

88. Научный руководитель, профессор1. А.А.Игнатьев

89. Зав.кафедрой «Автоматизация и управление технологическими процессами», профессор1. А.А.Игнатьев1. УТВЕРЖДАЮ-™^3 » 1 -г.14г201 Ог.1. АКТ ВНЕДРЕНИЯ

90. От ООО «НПП Подшипник СТОМА» Нач. отдела автоматизации1. От СГТУ:1. А.С. Пчелинцев